jakiro
Auteur: Revc, Vision de Bitchain
La combinaison de l’intelligence artificielle (AI) et de la blockchain (Web3) devient une tendance importante, en particulier dans l’application des agents de l’IA.Les agents de l’IA réalisent les opérations autonomes dans la blockchain par la perception, l’apprentissage et l’exécution des tâches, ce qui leur donne le potentiel de se transformer progressivement des outils d’activités économiques en entités économiques indépendantes.Cependant, il est toujours controversé que l’agent d’IA actuel se concentre sur le développement de l’IA à la couche d’application plutôt que sur la couche d’infrastructure.
Cet article analysera les limites potentielles et actuelles de l’intégration de WEB3 avec l’IA sous plusieurs perspectives telles que le développement de la productivité, la coordination des relations de production, les coûts de formation des modèles et les mécanismes d’incitation, et explorer comment l’agent d’IA passe à une économie d’IA plus large.
1. Limites d’infrastructure de web3
1.1 Coût de la productivité et de la formation des modèles
La formation sur le modèle d’IA dépend fortement des ressources informatiques (puissance de calcul) et des données de haute qualité, tandis que les fonctionnalités décentralisées de Web3 rendent l’intégration des ressources difficiles.
– Limites de puissance de calcul: les plates-formes de puissance de calcul décentralisées (telles que Depin) essaient d’utiliser la puissance de calcul du ralenti pour fournir un support distribué, mais leur efficacité et leur échelle sont encore bien inférieures aux plates-formes centralisées (telles que AWS et Azure).
– Coût et qualité des données: les données sur la chaîne ne sont pas suffisantes pour prendre en charge la formation d’IA à grande échelle, et l’efficacité annotation et de coordination des données décentralisées est inférieure à celle des plateformes centralisées traditionnelles.
– Dépendance matérielle: la capacité de production des principaux fournisseurs de matériel tels que NVIDIA est presque monopolisé par des sociétés telles que OpenAI et XAI, et il est difficile pour l’infrastructure Web3 de saisir cette piste.
1.2 Coût de coordination des relations de production
Le cœur d’un système décentralisé est l’équité et la transparence, mais les mécanismes de coordination complexes augmentent souvent les coûts de prise de décision.
– La conception de mécanismes d’incitation est complexe: comment évaluer les données et la puissance de calcul apportées par les utilisateurs et comment allouer des récompenses.
– Faible efficacité de coordination: Par rapport aux entreprises centralisées, les organisations Web3 sont lentes à répondre et inefficaces en raison de leur dispersion, ce qui rend difficile l’adaptation aux besoins en évolution rapide de l’IA.
2. Avantages et potentiel de Web3 dans la couche d’application
2.1 Exploration de l’application de l’agent d’IA
L’agent AI a des cas d’utilisation plus clairs et un modèle de profit dans la couche d’application de web3:
– Scénarios personnalisés: L’agent d’IA peut être personnalisé via la technologie Web3, telle que l’assistant financier décentralisé (DEFI), l’interaction de jeu en chaîne, etc.
– Communication des mèmes et axée sur la communauté: l’agent d’IA se combine avec l’économie des mèmes pour améliorer la participation de la communauté et améliorer l’influence du projet grâce à la narration créative et à l’interaction sociale.
– Autonomie et transparence: WEB3 autorise l’agent AI à l’identité numérique et aux capacités de gestion des actifs autonomes, améliorant sa confiance entre les utilisateurs.
2.2 Incitations économiques et croissance des utilisateurs
Web3 réduit la barrière à la saisie des utilisateurs via le modèle de tokenisation:
– Effet de richesse: l’émission de jetons attire une grande quantité de fonds spéculatifs et de participation des utilisateurs.
– Participation et co-construction des utilisateurs: les utilisateurs sont non seulement des consommateurs, mais aussi des détenteurs de jetons et des participants à la communauté.
3. Défis et voies de transition pour l’agent d’IA vers les économies d’IA
3.1 Bulles existantes: MEME crypté AI +
À l’heure actuelle, de nombreux projets liés aux agents d’IA sont uniquement dans les étapes d’émission et de diffusion des mèmes, et leurs fonctions et leurs capacités de mise en œuvre réelles sont limitées.
– Manque de caractéristiques révolutionnaires: de nombreux agents d’IA ne peuvent pas aller au-delà des simples interactions ou de la génération de contenu et ne résolvent pas les points de douleur des utilisateurs.
– Données et pénuries de modèle: l’agent AI s’appuie toujours fortement sur l’infrastructure de formation de modèle de Web2 et n’a pas formé d’écosystème autonome.
L’agent d’IA nécessite au moins un chemin d’itération clair, notamment:
– Diversité de la sélection du modèle de données (s’appuie actuellement sur l’infrastructure Web2)
– Source de données et mécanisme d’évaluation de la formation impliquant des incitations et des récompenses à tokenisés pour les utilisateurs
– Mécanisme d’ajustement dynamique pour les récompenses en fonction des changements de marché (revenus)
– Le mécanisme d’établissement de la forme du produit et des valeurs d’IA
– Le mécanisme d’évaluation quantitatif de l’économie, mécanisme d’ajustement dynamique impliquant des orientations de fonctionnement et de développement
– Mécanisme de gouvernance itératif basé sur les commentaires du marché
Si l’agent d’IA ne peut pas obtenir le soutien de ces mécanismes, la chaleur apportée par le marché haussier et le mème peut ne pas être durable.La croissance rapide du marché nécessite des opérations raffinées pour consolider les bases de la voie de 100 milliards de dollars.À l’heure actuelle, le mécanisme et la forme de produit de l’agent d’IA en sont encore à ses balbutiements, mais certaines startups professionnelles d’IA, telles que l’UBC et l’Eliza mise à jour, ont commencé à promouvoir la mise à niveau de la piste.
3.2 Chemin de transition: des applications légères à l’infrastructure
L’agent d’IA peut partir de l’application légère de Web3 et se développer progressivement à des activités économiques plus complexes:
– Suitez la croissance des utilisateurs avec les scénarios d’application: priorisez le développement de scénarios d’application hautement ciblés et faciles à promouvoir (tels que les assistants virtuels, les outils de trading automatique).
– Intégrer l’effet de communication de l’économie des mèmes: utiliser la culture du mème pour promouvoir la communication du projet et la construction communautaire.
– Construisez progressivement les capacités d’infrastructure: explorez la faisabilité des installations sous-jacentes grâce à un stockage distribué, à l’annotation décentralisée et à l’intégration de la puissance de calcul.
– Atteindre l’indépendance économique et l’autonomie écologique: accorder à l’agent de l’IA la capacité de prendre des décisions et une gouvernance indépendantes, afin qu’elle puisse progressivement passer à l’économie de l’IA.
4. Comparaison entre l’agent AI et WEB2: Avantages et inconvénients
La plate-forme d’IA centralisée de Web2 est efficace dans l’intégration des ressources, la réponse au marché et la recherche et le développement technologiques, tandis que la plate-forme d’IA décentralisée de Web3 met l’accent sur l’autonomie des données des utilisateurs et l’innovation diversifiée.
5. L’agent AI convient actuellement à la couche d’application, et il y a encore des goulots d’étranglement dans la construction d’infrastructures
À l’heure actuelle, l’IA est plus appropriée pour se concentrer sur l’exploration de la couche d’application plutôt que sur la construction d’infrastructures dans le champ Web3.La nature décentralisée de Web3 donne une plus grande autonomie et participation économique des agents, mais il est inférieur à la plate-forme centralisée de Web2 en termes d’intégration, d’efficacité et de coordination des ressources de WEB2.
Si l’agent AI veut s’orienter vers une économie d’IA plus complète, elle doit commencer avec des applications légères et évoluer une forme de produit unique avec l’atmosphère communautaire Web3 unique, combinant les forces motrices des mèmes pour accumuler progressivement les utilisateurs et les ressources, et en même temps Explorez le fondement de la décentralisation.L’intégration de Web3 et AI en est encore à ses débuts, et son développement futur dépendra de la conduite continue de l’innovation technologique et des besoins des utilisateurs.
résumé
Bien que l’agent d’IA ait initialement obtenu certains résultats dans le développement de Web3, il est toujours confronté à de nombreux défis, en particulier dans la construction des infrastructures, l’intégration des ressources et les coûts de formation des modèles.Pour atteindre la transition réussie de l’agent d’IA dans une économie d’IA, l’industrie doit progressivement améliorer son infrastructure décentralisée, optimiser les mécanismes d’incitation et transmettre clairement sa voie d’itération pour assurer la reconnaissance et le soutien du marché et la communauté.
La combinaison de l’IA et du Web3 a un grand potentiel.
