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DeAI是什么?深度解析DeAI的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

2024-10-17 08:07:25 | 來源: | 作者:佚名
AI 將改變我們的經(jīng)濟(jì)形態(tài),如今,市場預(yù)期這種價(jià)值的捕獲將局限于北美西岸的幾家大公司,而 DeAI 代表著不同的愿景,一個(gè)開放的、可組合的智能網(wǎng)絡(luò)愿景,對哪怕是微小的貢獻(xiàn)都有獎(jiǎng)勵(lì)和報(bào)酬,以及更多的集體所有權(quán) / 管理權(quán)

DeAI是什么?深度解析DeAI的機(jī)遇與挑戰(zhàn)!鑒于加密貨幣本質(zhì)上是開源軟件,具有內(nèi)置的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制,同時(shí) AI 正在顛覆編寫軟件的方式,因此 AI 將對整個(gè)區(qū)塊鏈領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響。那么DeAI是什么?DeAI有什么前景?下面就和腳本之家小編一起詳細(xì)了解下吧!

AI x Crypto 整體堆棧

DeAI :機(jī)遇與挑戰(zhàn)

在我看來,DeAI 面臨的最大挑戰(zhàn)在于基礎(chǔ)設(shè)施層,因?yàn)榻⒒A(chǔ)模型需要大量資金,且數(shù)據(jù)和計(jì)算的規(guī)?;貓?bào)也很高。

考慮到擴(kuò)展法則,科技巨頭具有天然的優(yōu)勢:在 Web2 階段,它們從聚合消費(fèi)者需求的壟斷利潤中獲得了巨大的利潤,并在人為壓低費(fèi)率的十年間將這些利潤重新投資于云基礎(chǔ)設(shè)施,現(xiàn)在,互聯(lián)網(wǎng)巨頭正試圖通過占領(lǐng)數(shù)據(jù)和計(jì)算( AI 的關(guān)鍵要素)來占領(lǐng) AI 市場:

大模型的 token 體量對比

由于大規(guī)模訓(xùn)練的資本密集度和高帶寬要求,統(tǒng)一的超級(jí)集群仍然是最佳選擇——為科技巨頭提供性能最好的閉源模型——他們計(jì)劃以壟斷式的利潤出租這些模型,并將收益再投資于每一代后續(xù)產(chǎn)品。

然而,事實(shí)證明, AI 領(lǐng)域的護(hù)城河比 Web2 網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)更淺,領(lǐng)先的前沿模型相對于該領(lǐng)域而言迅速貶值,尤其是 Meta 公司采取「焦土政策」,投入數(shù)百億美元開發(fā)的 Llama 3.1 等開源前沿模型,其性能達(dá)到了 SOTA 水平。

Llama 3 大模型評(píng)分

在這一點(diǎn)上,疊加有關(guān)低延遲分散訓(xùn)練方法的新興研究,可能會(huì)使(部分)前沿商業(yè)模式商品化——隨著智能價(jià)格的下降, 競爭會(huì)(至少部分)從硬件超級(jí)集群 (有利于科技巨頭) 轉(zhuǎn)向軟件創(chuàng)新 (略微有利于開源 / 加密貨幣)。

能力指數(shù)(質(zhì)量)- 訓(xùn)練價(jià)格分布圖

考慮到「混合專家」架構(gòu)和大模型合成 / 路由的計(jì)算效率,我們很有可能面臨的并非只有 3-5 個(gè)巨型模型的世界,而是一個(gè)由數(shù)以百萬計(jì)的模型組成、具有不同成本 / 性能權(quán)衡的世界。一個(gè)相互交織的智能網(wǎng)絡(luò)(蜂巢)。

這就構(gòu)成了一個(gè)巨大的協(xié)調(diào)問題:區(qū)塊鏈和加密貨幣激勵(lì)機(jī)制應(yīng)該能夠很好地幫助解決這一問題。

核心 DeAI 投資領(lǐng)域

軟件正在吞噬世界。 AI 正在吞噬軟件。而 AI 基本就是數(shù)據(jù)和計(jì)算。

Delphi 看好在這個(gè)堆棧中的各組件:

簡化 AI x Crypto 堆棧

基礎(chǔ)設(shè)施

鑒于 AI 的動(dòng)力來源于數(shù)據(jù)和計(jì)算,DeAI 基礎(chǔ)設(shè)施致力于盡可能高效地采購數(shù)據(jù)和計(jì)算,并通常采用加密貨幣激勵(lì)機(jī)制。正如我們前面所提到的,這是競爭中最具挑戰(zhàn)性的部分,但考慮到終端市場的規(guī)模,這也可能是回報(bào)最高的部分。

計(jì)算

迄今為止,分布式訓(xùn)練協(xié)議和 GPU 市場一直受到延遲的制約,但它們希望協(xié)調(diào)潛在的異構(gòu)硬件,為那些被巨頭的集成化解決方案拒之門外的人提供成本更低、按需計(jì)算的服務(wù)。Gensyn、Prime Intellect 和 Neuromesh 等公司正在推動(dòng)分布式訓(xùn)練的發(fā)展,而 io.net、Akash、Aethir 等公司正在實(shí)現(xiàn)更接近邊緣智能的低成本推理。

基于聚合供應(yīng)的項(xiàng)目生態(tài)位分布

數(shù)據(jù)

在一個(gè)基于更小、更專業(yè)模型的無處不在的智能世界中,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值和貨幣化程度越來越高。

迄今為止,DePIN 在很大程度上因其與資本密集型企業(yè) (如電信公司) 相比能夠構(gòu)建成本更低的硬件網(wǎng)絡(luò)而備受贊譽(yù)。然而,DePIN 最大的潛在市場將出現(xiàn)在新型數(shù)據(jù)集收集方面,這些數(shù)據(jù)集將流入鏈上智能系統(tǒng): 代理協(xié)議 ( 稍后討論)。

在這個(gè)世界上,世界上最大的潛在市場——勞動(dòng)力正在被數(shù)據(jù)和計(jì)算所取代。在這個(gè)世界里,De AI 基礎(chǔ)設(shè)施為非技術(shù)人員們提供了一種奪取生產(chǎn)資料的途徑,并為即將到來的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)作出貢獻(xiàn)。

中間件

DeAI 的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)有效的可組合計(jì)算。就像 DeFi 的資本樂高一樣,DeAI 通過無許可的可組合性彌補(bǔ)了當(dāng)今絕對性能的不足,激勵(lì)軟件和計(jì)算原語的開放生態(tài)系統(tǒng)隨著時(shí)間的推移不斷進(jìn)行復(fù)利,從而(希望)超越現(xiàn)有的軟件和計(jì)算原語。

如果說谷歌是「集成」的極端,那么 DeAI 則代表了「模塊化」的極端。正如 Clayton Christensen 所提醒的,在新興產(chǎn)業(yè)中,集成式方法往往會(huì)通過減少價(jià)值鏈條中的摩擦而取得領(lǐng)先地位,但隨著該領(lǐng)域的成熟,模塊化價(jià)值鏈條會(huì)通過提高堆棧各層中的競爭和成本效率而占有一席之地:

集成式 vs 模塊化 AI 

我們非??春脤?shí)現(xiàn)這一模塊化愿景至關(guān)重要的幾個(gè)類別:

路由

在一個(gè)智能碎片化的世界里,如何才能以最佳價(jià)格選擇正確的模式和時(shí)間?需求方聚合器一直在捕捉價(jià)值 (見 聚合理論 ),而路由功能對于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)智能世界中性能與成本之間的帕累托曲線至關(guān)重要:

Bittensor 在第一代產(chǎn)品中一直處于領(lǐng)先地位,但也出現(xiàn)了許多專門的競爭對手。

Allora 以「情境感知」和隨時(shí)間自我完善的方式,在不同「主題」中舉辦不同模型之間的競賽,并根據(jù)特定條件下的歷史準(zhǔn)確性為未來預(yù)測提供信息。

Morpheus 的目標(biāo)是成為 Web3 用例的「需求方路由」——本質(zhì)上是一種擁有開源的本地代理,能夠掌握用戶的相關(guān)上下文,并能通過 DeFi 或 Web3 的「可組合計(jì)算」基礎(chǔ)設(shè)施的新興構(gòu)件進(jìn)行有效路由查詢的「Apple Intelligence」。

Agent 互操作性協(xié)議,如 Theoriq 和 Autonolas 等,旨在將模塊化路由推向極致,使靈活的 Agents 或組件的可組合、復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)成為完全成熟的鏈上服務(wù)。

總之,在一個(gè)智能迅速碎片化的世界里,供需方聚合器將發(fā)揮極其強(qiáng)大的作用。如果說谷歌是一家價(jià)值 200 萬美元的公司,為全世界的信息編制索引,那么需求方路由器的贏家——無論是蘋果、谷歌還是 Web3 解決方案——即為代理智能編制索引的公司,會(huì)產(chǎn)生更大的規(guī)模。

協(xié)處理器

鑒于其分散性,區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)和計(jì)算方面都受到很大限制。如何將用戶需要的計(jì)算和數(shù)據(jù)密集型 AI 應(yīng)用引入?yún)^(qū)塊鏈?通過協(xié)處理器!

協(xié)處理器在 Crypto 中的應(yīng)用層

他們都是提供了不同的技術(shù)來「驗(yàn)證」正在使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)或模型有效的「預(yù)言機(jī)」,這種方式可以最大限度地減少鏈上新的信任假設(shè),同時(shí)大幅提高其能力。迄今為止,已經(jīng)有許多項(xiàng)目使用了 zkML、opML、TeeML 和加密經(jīng)濟(jì)方法,它們的優(yōu)缺點(diǎn)各不相同:

協(xié)處理器對比

在更高層次上,協(xié)處理器對于智能合約的智能化至關(guān)重要——提供類似「數(shù)據(jù)倉庫」的解決方案,以為更個(gè)性化的鏈上體驗(yàn)進(jìn)行查詢,或驗(yàn)證給定推理是否正確完成。

TEE ( 可信執(zhí)行)網(wǎng)絡(luò),如 Super, Phala 和 Marlin 等由于其實(shí)用性和可承載大規(guī)模應(yīng)用程序的能力使得他們最近越來越受歡迎。

總體而言,協(xié)處理器對于將具有高確定性但低性能的區(qū)塊鏈與高性能但概率性的智能體融合在一起至關(guān)重要。沒有協(xié)處理器, AI 就不會(huì)出現(xiàn)在這一代區(qū)塊鏈中。

開發(fā)者激勵(lì)措施

AI 開源開發(fā)的最大問題之一是缺乏使其可持續(xù)發(fā)展的激勵(lì)機(jī)制。 AI 開發(fā)是高度資本密集型的,計(jì)算和 AI 知識(shí)工作的機(jī)會(huì)成本都非常高。如果沒有適當(dāng)?shù)募?lì)措施來獎(jiǎng)勵(lì)開源貢獻(xiàn),這個(gè)領(lǐng)域?qū)⒉豢杀苊獾剌斀o超資本主義的超級(jí)計(jì)算機(jī)。

從 Sentiment 到 Pluralis、Sahara AI 和 Mira ,這些項(xiàng)目的目標(biāo)都是啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò),使分散的個(gè)人網(wǎng)絡(luò)能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)智能做出貢獻(xiàn),同時(shí)給予適當(dāng)激勵(lì)。

通過商業(yè)模型上的彌補(bǔ),開源的復(fù)利速度應(yīng)該會(huì)加快——為開發(fā)人員和 AI 研究人員提供了大科技公司之外的一個(gè)全球性選擇,并有望根據(jù)創(chuàng)造的價(jià)值獲得豐厚報(bào)酬。

雖然要做到這一點(diǎn)非常困難,而且競爭也越來越激烈,但這里的潛在市場是巨大的。

GNN 模型

大語言模型在大型文本庫中劃分模式并學(xué)習(xí)預(yù)測下一個(gè)單詞,而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)則處理、分析和學(xué)習(xí)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。由于鏈上數(shù)據(jù)主要由用戶與智能合約之間的復(fù)雜交互組成,換句話說,就是一個(gè)圖,因此 GNN 似乎是支持鏈上 AI 用例的合理選擇。

Pond 和 RPS 等項(xiàng)目正試圖為 web3 建立基礎(chǔ)模型,這些模型可能會(huì)在交易、Defi 甚至社交用例中應(yīng)用,如:

  • 價(jià)格預(yù)測: 鏈上行為模型預(yù)測價(jià)格、自動(dòng)交易策略、情感分析

  • AI 金融: 與現(xiàn)有 DeFi 應(yīng)用程序的集成、先進(jìn)的收益策略和流動(dòng)性利用、更好的風(fēng)險(xiǎn)管理 / 治理

  • 鏈上營銷: 更有針對性的空投 / 定位,基于鏈上行為的推薦引擎

這些模型將大量使用數(shù)據(jù)倉庫解決方案,如 Space and Time, Subsquid, Covalent 和 Hyperline 等,我也非??春盟鼈?。

GNN 可以證明區(qū)塊鏈的大模型和 Web3 數(shù)據(jù)倉庫是必不可少的輔助工具,即為 Web3 提供 OLAP (聯(lián)機(jī)分析處理)功能。

應(yīng)用

在我看來,鏈上 Agents 可能是解決加密貨幣眾所周知的用戶體驗(yàn)問題的關(guān)鍵所在,但更重要的是,過去十年來,我們向 Web3 基礎(chǔ)設(shè)施投入了數(shù)十億美元,但需求方的利用率卻少得可憐。

不用擔(dān)心,Agents 來了...

AI 在人類行為各維度的測試分?jǐn)?shù)增長

而這些 Agent 利用開放、無需許可的基礎(chǔ)設(shè)施——跨越支付和可組合計(jì)算來實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的最終目標(biāo),這似乎也是合乎邏輯的。在即將到來的網(wǎng)絡(luò)化智能經(jīng)濟(jì)中,經(jīng)濟(jì)流動(dòng)或許不再是 B -> B ->C,而是用戶 -> Agent -> 計(jì)算網(wǎng)絡(luò) -> Agent -> 用戶。這個(gè)流動(dòng)的最終結(jié)果是代理協(xié)議。應(yīng)用或服務(wù)型企業(yè)的開銷有限,主要利用鏈上資源運(yùn)行,在可組合網(wǎng)絡(luò)中滿足最終用戶(或彼此)需求的成本遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)企業(yè)。就像 Web2 的應(yīng)用層獲取了大部分價(jià)值一樣,我也是 DeAI 中「胖代理協(xié)議」理論的擁躉。隨著時(shí)間的推移,價(jià)值捕獲應(yīng)向堆棧上層轉(zhuǎn)移。

生成式 AI 中的價(jià)值積累

下一個(gè)谷歌、Facebook 和 Blackrock 很可能就是代理協(xié)議,而實(shí)現(xiàn)這些協(xié)議的組件正在誕生。

DeAI 終局

AI 將改變我們的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。如今,市場預(yù)期這種價(jià)值的捕獲將局限于北美西岸的幾家大公司。而 DeAI 代表著不同的愿景。一個(gè)開放的、可組合的智能網(wǎng)絡(luò)愿景,對哪怕是微小的貢獻(xiàn)都有獎(jiǎng)勵(lì)和報(bào)酬,以及更多的集體所有權(quán) / 管理權(quán)。

雖然 DeAI 的某些說法過于夸張,而且許多項(xiàng)目的交易價(jià)格大大高于目前的實(shí)際帶動(dòng)力,但機(jī)會(huì)的規(guī)模確實(shí)很客觀。對于那些有耐心、有眼光的人來說,DeAI 真正可組合計(jì)算的最終愿景可能會(huì)證明區(qū)塊鏈本身的合理性。

以上就是腳本之家小編給大家分享的DeAI的詳細(xì)解讀了,希望大家喜歡!

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