jakiro
تم تجميعه بواسطة: Fairy ، Chaincatcher
ملاحظة المحرر: من خلال هالة التكنولوجيا ، شهد المؤلف عقبات متعددة مثل رأس المال والأجهزة التي يواجهها مشروع Web3 في الترويج لتطوير الذكاء الاصطناعي.على الرغم من أن النية الأصلية لـ Web3 هي كسر المركزية وإدراك المثل الأعلى لللامركزية ، إلا أنه في العمليات الفعلية ، فإنه يتأثر غالبًا بسرد السوق والحوافز الرمزية وينحرف عن النية الأصلية.
يقوم Chaincatcher بتجميع النص الأصلي على النحو التالي:
تتزايد الدعوات إلى AI و Web3 ، ولكن لم يعد هذا مقالًا متفائلًا VC.نحن متفائلون بدمج التقنيتين ، ولكن النص أدناه هو مكالمة.خلاف ذلك ، لن يتحقق هذا التفاؤل.
لماذا؟نظرًا لأن تطوير وتشغيل أفضل نموذج لمنظمة العفو الدولية يتطلب نفقات رأسمالية ضخمة ، فغالبًا ما يصعب الحصول على أجهزة حديثة وتتطلب إجراء بحث وتطوير محددين للغاية.كما تفعل معظم مشاريع AI Web3 ، فإن التعهيد الجماعي لهذه الموارد من خلال حوافز التشفير لا يكفي لتعويض عشرات المليارات من الدولارات التي تستثمرها الشركات الكبيرة التي تتحكم في نمو الذكاء الاصطناعي.بالنظر إلى قيود الأجهزة ، قد يكون هذا أول نموذج برامج كبير ، ولا يمكن للمهندسين الأذكياء والإبداعيين خارج المؤسسات الحالية كسره.
البرمجيات “تأكل العالم” بوتيرة سريعة بشكل متزايد ، وسوف تنمو قريبًا بشكل كبير مع تسارع الذكاء الاصطناعي.في الوضع الحالي ، تتدفق كل هذه “الكعك” إلى عمالقة التكنولوجيا ، في حين أن المستخدمين النهائيين ، بما في ذلك الحكومات والمؤسسات الكبيرة ، يخضعون لسلطتهم.
آلية الحوافز المخلوع
يحدث كل هذا في وقت غير مناسب للغاية-90 ٪ من المشاركين في الشبكة اللامركزية مشغولون بمتابعة “البيض الذهبي” من مكاسب الأموال السهلة التي تحركها السرد.
يتابع المطورون المستثمرين في صناعتنا ، وليس العكس.يحتوي هذا الموقف على مظاهر مختلفة ، بدءًا من الاعتراف العام إلى دوافع أكثر دقة للوعي ، لكن الروايات والأسواق التي تشكلت حولهم تقود العديد من القرارات في Web3.مثل فقاعة الانعكاس التقليدية ، يركز المشاركون على العالم الداخلي لتلاحظ العالم الخارجي ما لم يساعد ذلك في زيادة سرد الدورة.ومن الواضح أن الذكاء الاصطناعي هو أكبر سرد لأنه في حد ذاته في مرحلة من التطور المزدهر.
لقد تحدثنا مع العشرات من الفرق في المقطع العرضي من الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة للتأكيد على أن العديد منهم قادرون للغاية على بناة ، وموجهة نحو المهمة.ولكن هذا هو ما هي الطبيعة البشرية.
كان طريق سهولة السيولة لعنة تاريخية لصناعة التشفير – في هذه المرحلة تأخرت سنوات من التطوير وتبني قيمة.لقد حولت المؤمنين الأكثر ولاءً في اتجاه “سحب الرموز”.الأساس المنطقي هو أن البناة الذين يحملون الرموز قد يكون لديهم فرص أفضل.
يوفر التعقيد المنخفض لرأس المال المؤسسي ورأس المال للبيع بالتجزئة الفرصة لتقديم مطالبات من الواقع مع الاستفادة من التقييم كما لو أن هذه المطالبات قد تم الوفاء بها.إن عواقب هذه العمليات هي في الواقع مخاطر أخلاقية عميقة الجذور وتلف رأس المال ، ويمكن أن تعمل هذه الاستراتيجيات على المدى الطويل.الطلب هو أم جميع الاختراعات.
لا يمكن أن يكون توقيت هذا الموقف أسوأ.في حين أن جميع أذكى رواد الأعمال في مجال التكنولوجيا ، فإن الجهات الفاعلة الحكومية والشركات الكبيرة والصغيرة تتسابق لضمان حصة من ثورة الذكاء الاصطناعى ، اختار مؤسسو العملة المشفرة والمستثمرين “أسرع 10 مرات”.وفي رأينا ، هذه هي تكلفة الفرصة البديلة الحقيقية.
نظرة عامة على آفاق الذكاء الاصطناعي Web3
بالنظر إلى آلية الحوافز المذكورة أعلاه ، يمكن تقسيم تصنيف مشاريع الذكاء الاصطناعي Web3 إلى:
-
معقول (يمكن أيضًا تقسيمه إلى واقعيين ومثاليين)
-
شبه معقول
-
خطأ شنيع
في الأساس ، نعتقد أن بناة المشاريع يجب أن يعرفوا بوضوح كيفية مواكبة منافسي Web2 ومعرفة المجالات التي تنافسية والتي هي وهمية ، على الرغم من أن هذه المجالات الوهمية قد تذهب إلى شركات رأس المال الاستثماري والبيع العام.
هدفنا هو أن نكون قادرين على التنافس هنا والآن.بخلاف ذلك ، قد تترك سرعة تنمية الذكاء الاصطناعي Web3 ، وسيقفز العالم إلى “Web4” بين الذكاء الاصطناعي الغربي للشركات والذكاء الاصطناعي الوطني للصين.أولئك الذين لا يستطيعون أن يكونوا قادرين على المنافسة في الوقت المناسب والاعتماد على التكنولوجيا الموزعة للحاق بالأطر الزمنية الأطول ، هم متفائلون للغاية ولا يكفي أن يؤخذوا على محمل الجد.
من الواضح أن هذا مجرد ملخص تقريبي للغاية ، حتى مجموعة “Falsemaker” لديها عدد قليل من الفرق الخطيرة على الأقل (ربما أكثر فقط من الاندماج).لكن هذه المقالة هي دعوة ، لذلك ليس لدينا أي نية لأن نكون موضوعيًا ، بل ندعو القراء إلى الشعور بالإلحاح.
معقول:
لا يوجد الكثير من مؤسسي الحل الوسيط “الذكاء الاصطناعي على السلسلة”.
لذا فإن إيجاد طريقة لتوصيل النموذج المركزي الأمثل ببيئة على السلسلة والاستفادة من الأتمتة المعقدة يعد خطوة أولى جيدة بما يكفي لهم.حاليًا ، معالجات المعزولات المعزولة للأجهزة (معالجات “عزل الهواء”) التي يمكنها استضافة نقاط الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API يبدو أن بنية الجهاز هي أفضل حل في الوقت الحالي.
هناك أيضًا بنية متطورة تستخدم أدلة المعرفة الصفرية (ZKPs) لتغييرات حالة اللقطة (بدلاً من التحقق من الحسابات الكاملة) ، والتي نعتقد أنها ستكون ممكنة على المدى المتوسط.
لنفس المشكلة ، يتمثل النهج الأكثر مثالية في محاولة التحقق من صحة التفكير خارج السلسلة لجعله متسقًا مع الحسابات على السلسلة من حيث افتراضات الثقة.
نحن نعتقد أن الهدف من القيام بذلك يجب أن يكون تمكين الذكاء الاصطناعي من أداء المهام على السلسلة وخارج السلسلة في بيئة تشغيل موحدة.ومع ذلك ، يتحدث معظم مؤيدي التحقق من الاستدلال عن الأهداف الصعبة مثل “أوزان نموذج الثقة” التي ستصبح ذات صلة بالفعل في غضون بضع سنوات ، إن وجدت.في الآونة الأخيرة ، بدأ مؤسسو هذا الفصيل في استكشاف طرق بديلة للتحقق من صحة التفكير ، لكنهم كانوا يعتمدون في البداية على ZKP.في حين أن العديد من الفرق الذكية تعمل على ZKML (أي التعلم الآلي المعرفة الصفرية) ، فإنهم يتوقعون أن يتجاوز تحسين التشفير متطلبات التعقيد والحوسبة لنماذج الذكاء الاصطناعى والمخاطر.لذلك ، نعتقد أنها ليست مناسبة للمنافسة في الوقت الحالي.ومع ذلك ، لا يزال بعض التقدم الأخير مثيرًا للاهتمام ولا ينبغي التغاضي عنه.
شبه معقول:
تستخدم تطبيقات المستهلك أغلفة تغلف نماذج مغلقة ومفتوحة المصدر (على سبيل المثال ، الانتشار المستقر لتوليد الصور أو Midjourney).كانت بعض هذه الفرق أول من دخل في السوق واكتسب الاعتراف من المستخدمين الفعليين.لذلك ، ليس من العدل تسميتها مزيفة ، ولكن فقط عدد قليل من الفرق تفكر بعمق في كيفية تطوير نماذجها الأساسية بطريقة لا مركزية والابتكار في تحفيز التصميم.في قسم الرمز المميز ، هناك أيضًا بعض تصميمات الحوكمة/الملكية المثيرة للاهتمام.ومع ذلك ، فإن معظم هذه المشاريع تضع ببساطة رمزًا على حزمة مركزية على خلاف ذلك استنادًا إلى واجهات برمجة تطبيقات Openai للحصول على قسط التقييم أو جلب السيولة بشكل أسرع للفريق.
المشكلة التي لم يحلها أي معسكر هي تدريب النماذج الكبيرة والتفكير في بيئة لا مركزية.في الوقت الحاضر ، إذا لم تعتمد على مجموعة أجهزة متصلة بإحكام ، فلا يمكنك تدريب النموذج الأساسي خلال فترة زمنية معقولة.بالنظر إلى مستوى المنافسة ، فإن “الوقت المعقول” هو عامل رئيسي.
كانت هناك بعض النتائج البحثية الواعدة مؤخرًا ، ومن الناحية النظرية ، قد يتم تمديد طرق مثل “تدفق البيانات التفاضلية” إلى شبكات الحوسبة الموزعة في المستقبل لتحسين قدرتها (حيث أن إمكانيات الشبكة اللحاق بتدفقات البيانات. تتطلب).ومع ذلك ، لا يزال التدريب النموذجي التنافسي يتطلب التواصل بين المجموعات المترجمة بدلاً من الأجهزة الموزعة المفردة والحوسبة المتطورة (وحدات معالجة الرسومات البيع بالتجزئة غير تنافسية بشكل متزايد).
أدت البحث عن التفكير المنطقي الموضعي عن طريق تقليل حجم النموذج (إحدى طريقتي اللامركزية) أيضًا إلى إحراز تقدم حديث ، ولكن لا يوجد بروتوكول موجود للاستفادة منه في Web3.
إن مشكلة التدريب اللامركزي والمنطق تقودنا منطقيًا إلى آخر المعسكرات الثلاثة ، وأهمها إلى حد بعيد ، وبالتالي فإن أكثر المعسكرات العاطفية بالنسبة لنا.
مزيف:
تتركز تطبيقات البنية التحتية بشكل أساسي في مجال الخوادم اللامركزية ، مما يوفر أجهزة عارية أو بيئات استضافة النماذج غير المركزية.هناك أيضًا مشاريع للبنية التحتية للبرامج التي تقود بروتوكولات مثل التعلم الفدرالي (التدريب على النماذج اللامركزية) ، أو تلك التي تجمع بين مكونات البرامج والأجهزة في منصة حيث يمكن للأشخاص تدريبها ونشرها بشكل أساسي.يفتقر معظمهم إلى التعقيد اللازم لحل المشكلة الموصوفة بالفعل ، وتسود الفكرة الساذجة المتمثلة في “الحوافز الرمزية + دعم السوق” هنا.لا يمكن لأي من الحلول التي نراها في الأسواق العامة والخاصة تحقيق منافسة ذات مغزى هنا والآن.قد تتطور بعض البرامج إلى منتجات قابلة للحياة (ولكن المتخصصة) ، ولكن ما نحتاجه الآن هو برامج جديدة وتنافسية.لا يمكن تحقيق ذلك إلا من خلال التصميمات المبتكرة التي تحل اختناقات الحوسبة الموزعة.ليست السرعة مشكلة كبيرة في التدريب فحسب ، بل هي أيضًا التحقق من العمل المكتمل وتنسيق أعباء العمل التدريبية ، مما يضيف اختناقات النطاق الترددي.
نحتاج إلى نموذج أساسي تنافسي غير مركزي حقًا يتطلب تدريبًا لا مركزيًا ومنطقًا للعمل.قد ينكر فقدان الذكاء الاصطناعي جميع الإنجازات التي اتخذتها “أجهزة الكمبيوتر العالمية اللامركزية” منذ ظهور Ethereum.إذا أصبحت أجهزة الكمبيوتر ذكاءً اصطناعيًا ، والذكاء الاصطناعي مركزي ، فلا توجد طريقة لأجهزة الكمبيوتر في العالم للحديث عنها باستثناء بعض الإصدارات dystopian.
التدريب والتفكير في قلب ابتكار الذكاء الاصطناعي.نظرًا لأن المناطق الأخرى في عالم الذكاء الاصطناعي تتجه نحو البنية القريبة ، فإن Web3 تحتاج إلى بعض الحلول المتعامدة للتنافس معها ، حيث أن جدوى المنافسة مباشرة تنخفض.
حجم المشكلة
كل شيء عن الحساب.كلما استثمرت في التدريب والتفكير ، كانت النتائج أفضل.نعم ، قد يكون هناك بعض التعديلات والتحسينات هنا ، وقد يكون هناك بعض التعديلات والتحسينات هناك ، والحساب نفسه ليس متجانسًا.هناك كل أنواع الطرق الجديدة للتغلب على اختناقات وحدات معالجة هندسة فون نيومان التقليدية ، ولكن كل ذلك يتلخص في عدد المرات التي يمكنك فيها القيام بتكاثر المصفوفة على مدى حجم كتلة الذاكرة ومدى سرعة ذلك.
لهذا السبب نشهد ما يسمى ببناء “hyperscale” بقوة في مركز البيانات ، وهم جميعا يرغبون في إنشاء مكدس كامل مع طرز الذكاء الاصطناعى في الأعلى والأجهزة التي تعمل بها في الأسفل: Openai (models))+micropic ( الحوسبة) ، الأنثروبور (النموذج)+AWS (الحوسبة) ، Google (كلاهما يحتويان على حد سواء) و META (كلاهما لديهما المزيد والمزيد من الجهود التي بذلتها إنشاء مركز البيانات الخاص بك).هناك المزيد من الفروق الدقيقة وديناميات التفاعل وأصحاب المصلحة ، لكننا لن ندرجها جميعًا.بشكل عام ، تستثمر الشركات الفائقة المليارات من الدولارات في بناء مركز البيانات كما لم يسبق لها مثيل وتخلق تآزر بين منتجاتها الحوسبة ومنتجات الذكاء الاصطناعى ، والتي من المتوقع أن يتم إنشاؤها لأن الذكاء الاصطناعي يصبح شائعًا في الاقتصاد العالمي.
دعونا نلقي نظرة على مستويات البناء المتوقعة لهذه الشركات الأربع هذا العام فقط:
اقترح جنسن هوانغ ، الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA ™ (NVIDIA®) ، بمجرد أن يتم استثمار ما مجموعه 1 تريليون دولار في التمويل في مجال تسارع الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة المقبلة.في الآونة الأخيرة ، ضاعف التوقعات إلى 20،000 دولار ، بزعم أنه رأى اهتمامًا بالمؤسسات السيادية.
يتوقع المحللون في Altimeter أن يصل إنفاق مركز البيانات المتعلق بـ AI على 160 مليار دولار وأكثر من 200 مليار دولار في عامي 2024 و 2025 ، على التوالي.
الآن قارن هذه الأرقام مع الحوافز ويب 3 ينص على مشغلي مركز البيانات المستقلين لدفعهم لتوسيع نفقاتهم الرأسمالية على أحدث أجهزة الذكاء الاصطناعى:
حاليًا ، تبلغ القيمة السوقية الإجمالية لجميع مشاريع البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DEPIN) حاليًا حوالي 40 مليار دولار أمريكي ، وتتألف بشكل أساسي من السيولة المنخفضة نسبيًا ورموز المضاربة بشكل أساسي.في الأساس ، فإن القيمة السوقية لهذه الشبكات تساوي تقدير الحد الأعلى لإجمالي النفقات الرأسمالية للمساهمين ، حيث يستخدمون الرموز المميزة لتحفيز هذا البناء.ومع ذلك ، فإن القيمة السوقية الحالية لا جدوى تقريبًا حيث تم إصدارها.
لذلك دعنا نفترض أن 80 مليار دولار (2 أضعاف القيمة الحالية) من رأس المال الرمزي الخاص والعام العام سوف تظهر في السوق على مدار 3-5 سنوات القادمة كحافز ، وافترض أن هذه الرموز ستكون تستخدم 100 ٪ للذكاء الاصطناعي استخدام الحالات.حتى لو قمنا بتقسيم هذا التقدير القاسي للغاية بمقدار 3 (سنوات) وقارن قيمته بالدولار بالقيمة النقدية للشركات الفائقة المستثمرة في عام 2024 ، فمن الواضح أن الحوافز الرمزية يتم فرضها على مجموعة من “مشروع شبكة GPU اللامركزي ليس كافٍ.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك حاجة إلى مليارات الدولارات من الطلب على المستثمرين لاستيعاب هذه الرموز ، حيث يبيع مشغلي هذه الشبكات كميات كبيرة من الرموز الملغومة لتغطية التكاليف الكبيرة لنفقات رأس المال والتشغيل.هناك حاجة أيضًا إلى مزيد من الصناديق لدفع ظهور هذه الرموز وتحفيز التوسع في البناء لتجاوز الشركات الفائقة.
ومع ذلك ، فإن أولئك الذين لديهم فهم عميق لكيفية عمل خوادم Web3 حاليًا قد يعتقدون أن جزءًا كبيرًا من “البنية التحتية المادية اللامركزية” يعمل بالفعل على الخدمات السحابية في هذه الشركات الفائقة.بطبيعة الحال ، فإن الزيادة في الطلب على وحدات معالجة الرسومات وغيرها من الأجهزة الخاصة بالنيابة التي تصل إلى مزيد من العرض ، مما سيجعل في النهاية الإيجارات السحابية أو عمليات الشراء أرخص.على الأقل هذا ما يتوقعه الناس.
ولكن في الوقت نفسه ، يجب علينا أيضًا التفكير في: الآن تحتاج Nvidia إلى إعطاء الأولوية لتلبية احتياجات العملاء لآخر وحدات معالجة الرسومات.بدأت NVIDIA أيضًا في التنافس مع أكبر مزودي الحوسبة السحابية على أراضيها الخاصة – مما يوفر خدمات منصة الذكاء الاصطناعى لعملاء المؤسسات المحفوظة بالفعل في هذه الحاسبة الفائقة.سيؤدي ذلك في النهاية إلى بناء مركز بيانات خاص به مع مرور الوقت (والذي تآكل بشكل أساسي الأرباح الضخمة التي يتمتعون بها الآن ، بشكل غير مرجح) أو للحد بشكل كبير من مبيعات أجهزة الذكاء الاصطناعي لمقدمي الشبكة السحابية في نطاق شركاءها.
بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم منافسو NVIDIA ، الذين يطلقون أجهزة إضافية خاصة بالنيابة ، في الغالب نفس رقائق NVIDIA التي تنتجها TSMC.لذلك ، في الوقت الحاضر ، تتنافس جميع شركات أجهزة الذكاء الاصطناعي على طاقة إنتاج TSMC.تحتاج TSMC أيضًا إلى تحديد أولويات بعض العملاء.قد تتمكن Samsung و Entel Intel (تحاول Intel العودة إلى قطاع تصنيع الرقائق الأكثر تقدماً في أقرب وقت ممكن لإنتاج رقائق لأجهزةها الخاصة) يستغرق التوسع والمعايرة في تصنيع الرقائق المتطورة (3 و 2 نانومتر) سنوات.
أخيرًا ، نظرًا لقيود الولايات المتحدة على NVIDIA و TSMC ، فإن الصين في الأساس بعيدة عن متناول الجيل الأخير من أجهزة الذكاء الاصطناعي.على عكس Web3 ، فإن الشركات الصينية لديها بالفعل نموذج تنافسي خاص بها ، وخاصة LLMs من شركات مثل Baidu و Alibaba ، والتي تتطلب تشغيل عدد كبير من أجهزة الجيل السابق.
نظرًا لأحد الأسباب المذكورة أعلاه أو تراكب العوامل المختلفة ، حيث تكثف المعركة من أجل الذكاء الاصطناعي وتأخذ الأولوية على الخدمات السحابية ، فإن المؤسسات الفظيعة ستقيد الوصول الخارجي إلى أجهزة الذكاء الاصطناعي ، وهو مخاطر غير طبيعية.في الأساس ، هذا هو الموقف الذي يأخذون فيه كل السعة السحابية المتعلقة بالنيابة لأنفسهم ، لم يعد يوفرها للآخرين ، مع ابتلاع جميع أحدث الأجهزة.وبهذه الطريقة ، ستضع الشركات الكبيرة الأخرى ، بما في ذلك الدول السيادية ، مطالب أعلى على العرض الحسابي المتبقي.في الوقت نفسه ، أصبحت وحدات معالجة الرسومات المتبقية على مستوى المستهلك أقل قدرة على المنافسة.
من الواضح أن هذا مجرد وضع متطرف ، ولكن إذا كان عنق الزجاجة الأجهزة لا يزال موجودًا ، فسيتراجع اللاعبون الكبار بسبب المكافأة العالية.وبهذه الطريقة ، يتم استبعاد المشغلين اللامركزيين مثل مراكز البيانات الثانوية وأصحاب أجهزة البيع بالتجزئة (والتي تمثل غالبية مزودي Depin Web3) من المنافسة.
الجانب الآخر من العملة
في حين أن مؤسسي العملات المشفرة لا يزالون نائمين ، فإن عمالقة الذكاء الاصطناعى يوليون اهتمامًا وثيقًا بالعملات المشفرة.قد يدفعهم الضغط الحكومي والمنافسة على تبني العملات المشفرة لتجنب الإغلاق أو التنظيم الصارم.
استقال مؤسس الاستقرار AI مؤخرًا من أجل بدء “اللامركزية” لشركته ، وهي واحدة من أوائل التلميحات العامة.لم يخفي من قبل خطته لإطلاق الرموز بعد القائمة الناجحة للشركة ، والتي كشفت جزئيًا عن الدافع الحقيقي وراء الإجراء المتوقع.
وبالمثل ، في حين أن Sam Altman لا يشارك في تشغيل مشروع Crypto WorldCoin الذي تم تأسيسه ، إلا أن تداوله الرمزي يشبه بلا شك وكيل Openai.ما إذا كانت هناك طريقة لتوصيل مشاريع الرمز المميز عبر الإنترنت بمشاريع AI R&D ، فهذا هو الوقت المناسب لإخبارنا ، ولكن يبدو أن فريق WorldCoin يدرك أيضًا أن السوق يختبر هذه الفرضية.
من المنطقي بالنسبة لنا استكشاف مسارات لا مركزية مختلفة لعمالقة الذكاء الاصطناعي.المشكلة التي نراها مرة أخرى هنا هي أن Web3 لا ينتج حلولًا ذات مغزى.”الرموز المميزة للحوكمة” هي مجرد ميمي ، وحاليا فقط الرموز التي تتجنب صراحة الصلة المباشرة بين حاملي الأصول وتطوير شبكاتها وعملياتها ، مثل BTC و ETH ، هي الرموز اللامركزية حقًا.
كما أثرت آلية الحوافز التي تؤدي إلى التطور التكنولوجي البطيء أيضًا على تطوير تصميم شبكة التشفير في حوكمة مختلفة.يصرخ فريق بدء التشغيل على “رمز الحوكمة” على منتجاته ، على أمل إيجاد طريقة جديدة في عملية الاستعداد للذهاب ، ولكن في النهاية يمكنهم التمسك فقط بالرضا عن رضاهم في “مسرح الحوكمة” المحيط بالموارد المحيطة .
ختاماً
مسابقة الذكاء الاصطناعي مستمرة والجميع جادون للغاية في ذلك.في التفكير في عمالقة التكنولوجيا الكبرى التي تعمل على توسيع قوة الحوسبة الخاصة بهم ، لا يمكننا العثور على أي ضعف – المزيد من الحوسبة يعني أفضل من الذكاء الاصطناعي ، ويعني الذكاء الاصطناعي أفضل تكاليف وزيادة إيرادات جديدة وتوسيع حصتها في السوق.بالنسبة لنا ، هذا يعني أن الفقاعة معقولة ، ولكن لا يزال يتم القضاء على جميع المزيفين في التعديل الذي لا مفر منه في المستقبل.
تهيمن الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع المركزية على هذا المجال ، ومن الصعب على الشركات الناشئة مواكبة ذلك.على الرغم من تأخر حقل Web3 ، إلا أنه ينضم إلى هذه المسابقة.بالمقارنة مع الشركات الناشئة في مساحة Web2 ، تمت مكافأة السوق بسخاء للغاية لمشاريع Crypto AI ، مما دفع المؤسسين إلى تحويل انتباههم من تسليم المنتج إلى أسعار الرمز المميز في لحظات حرجة ، وهذه المرة تغلق بسرعة.حتى الآن ، لم يتمكن أي ابتكار من التحايل على تحجيم الحوسبة للمنافسة.
الآن ، حول النموذج الموجهة للمستهلكين ، ظهرت حركة مفتوحة المصادر ذات مصداقية ، وفي البداية ، اختارت بعض المؤسسات المركزية فقط التنافس على حصة السوق مع منافسي أكبر مصدر مغلق (مثل Meta ، استقرار الذكاء الاصطناعي).لكن الآن ، يركب المجتمع ، مما يؤدي إلى ضغط على قيادة شركات الذكاء الاصطناعي.ستستمر هذه الضغوط في التأثير على تطوير منتجات AI المغلقة ، لكن التأثير لن يكون كبيرًا جدًا حتى اللحاق بالمنتجات المفتوحة المصدر.هذه فرصة رائعة أخرى في حقل Web3 ، ولكن فقط إذا كان عليها حل مشكلة التدريب والتفكير في النماذج اللامركزية.
لذلك ، أثناء وجوده على السطح ، توجد فرصة “كلاسيكية” للانهيارات ، والواقع بعيد عن ذلك.يرتبط الذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بالحوسبة.
سوق الحوسبة نفسه ، على الرغم من أن الطلب يدفع جهود المورد ، إلا أنه من المستحيل “توسيع الزهور” لأن المنافسة بين الشركات المصنعة مقيدة بعوامل هيكلية مثل تصنيع الرقائق واقتصادات الحجم.
ما زلنا متفائلين بشأن الذكاء البشري ونحن مقتنعون بوجود ما يكفي من الأشخاص الأذكياء والنبيلين الذين يمكنهم محاولة كسر AI بطريقة تفيد العالم الحر ، بدلاً من مشكلة ضوابط الشركات أو الحكومية.ومع ذلك ، فإن هذه الفرصة تبدو ضئيلة للغاية ، في أحسن الأحوال ، فقط ارم عملة معدنية ، لكن مؤسسي Web3 مشغولون بإلقاء العملات المعدنية للحصول على فوائد اقتصادية بدلاً من أن يكون لها تأثير حقيقي على العالم.
