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出典：Bewater Community
6月14日、AO財団は正式に分散型のスーパーコンピューターAOトークン経済学を立ち上げました。6月12日の夕方、AOはToken EconomicsとDearのDA Solutionsのリリースをリリースし、ArweaveとAoの創設者であるSam Williamsを招待しました。サムは、AOの基礎となるアーキテクチャを詳細に説明しています。サムは、信頼できるAI戦略を導入することにより、AOの潜在的な適用を楽しみにしています。Illiaは、チェーンの抽象化とチェーン署名関数の導入、およびポイントからポイントへの支払い、および開発中のAI推論ルーターなど、スケーラビリティとAI統合の観点から、近いプロトコルの最新の進捗を共有しました。さらに、2人のゲストは、それぞれのエコロジーの優先順位と研究優先事項、および楽観的なイノベーションプロジェクトについての意見を表明しました。@blockbeatsasia @0xlogicrwに、中国語版のエキサイティングなコンテンツをコミュニティに持ち込むために初めてコンパイルして終了してくれてありがとう。
IlliaとSamはどのようにしてAIと暗号化に関与しますか
Lulu：まず第一に、シンプルな自己導入を行い、AIとブロックチェーンの2つの領域にどのように関与するかについて話します。
Illia：私の背景は、暗号化の分野に入る前に、機械学習と人工知能です。私が最も知っているのは、「注意はあなたが必要とするすべて」という論文です。これは、変圧器モデルを導入し、現在ではさまざまな現代の機械学習、AI、ディープラーニングテクノロジーで広く使用されています。しかし、それ以前は、2014年から2015年のGoogleのオープンソースの機械学習フレームワークであるTensorflowを含む多くのプロジェクトにも参加しました。また、Q＆Aシステム、マシンの翻訳などの研究にも従事しており、実際にGoogle.comやその他のGoogle製品にいくつかの研究結果を適用しています。
その後、アレックスと私は、元々はマシンのプログラミングを教えることに専念していたAI企業の近くの会社を共同で発見しました。将来的には、人々は自然言語を通じてコンピューターと通信できるようになり、コンピューターは自動的にプログラミングすることができると考えています。2017年、これはサイエンスフィクションのように聞こえましたが、多くの研究を行いました。クラウドソーシングを通じて、中国、東ヨーロッパ、および他の場所からの学生が私たちのために小さなタスクを完了し、コードアノテーションを書くことにより、より多くのトレーニングデータを取得しています。しかし、PayPalが中国のユーザーに譲渡することはできないなど、給料を支払う際に課題に遭遇しました。
一部の人々はビットコインを使用することをお勧めしますが、当時のビットコインの取引コストはすでに非常に高かったです。そこで、私たちは詳細な研究から始めました。Googleでは、スケーラブルな背景があります。私の共同ファウンダーアレックスは、フォーチュン500コーポレートにサービスを提供するためにシャードデータベース会社を設立しました。当時、ブロックチェーンテクノロジーの現状は奇妙でした。
したがって、新しい契約を構築するつもりです。これはプロトコルに近いものです。これは、スケーラビリティ、使いやすさ、開発の利便性に焦点を当てたシャード1プロトコルです。2020年にメインネットワークを立ち上げ、生態系を強化しています。2022年、アレックスはオープンライに入社し、2023年に基本モデルに焦点を当てた会社です。最近、彼がリーダーの近くのチームに戻り、2017年にマシンプログラミングの教育作業を続けたことを発表しました。
Lulu：これは本当に素晴らしい話です。次に、自己紹介してください、そしてあなたは投影します。
サム：私たちは約7年前にこの分野に参加し始めました。私たちはエキサイティングではあるが、詳細なアイデアではないことを発見しました。ネットワークにデータを保存できます。これは、単一の集中障害点なしで世界中にコピーされます。これにより、決して忘れられず、複数の場所でコピーされたファイルを作成するようになりました。そのため、単一の組織や政府がこれらの内容を確認できないようにしました。
その結果、私たちのミッションはビットコインに拡大されました。または、ビットコインタイプのチェーンのデータストレージがあらゆるスケールに到達し、人間の知識ベースを作成し、すべての歴史を保存し、一種の非暴露を形成することができます。信頼の歴史的ログを必要としない必要はありません。そうすれば、今日のこの重要な背景に段階的に段階的に忘れないようにします。
私たちは7年前にこの仕事を始めましたが、今では6年以上オンラインになりました。その過程で、永続的なチェーンストレージが最初に想像した機能を提供できることを認識しています。当初、私たちのアイデアは新聞を保管することでした。しかし、メインネットワークの直後に、これらのすべてのコンテンツを世界中に保存できれば、実際に恒久的な分散ネットワークの種子を植えることに気付きました。それだけでなく、2020年頃に、特定の仮想マシンとプログラムの永続的な秩序あるログがある場合、基本的にスマートコントラクトシステムを作成できることに気付きました。
2020年にSmartWeaveに電話したときに、このシステムを初めて試しました。この概念は、主にプログラミング言語Haskellによって推進されています。この概念は、生産環境で長い間使用されてきたことを知っていますが、ブロックチェーンフィールドでは実際には適用されていません。通常、ブロックチェーンの分野では、メッセージを書くときにスマートコントラクトが実行されます。ただし、ブロックチェーンは実際には、データ自体を記述するコードを実行することなく、新しい情報を含めるための特定のルールがあると考えています。スケーラブルなデータログがあるため、これは私たちにとって自然な考え方ですが、当時は比較的まれでした。他の唯一のチームは、Celestiaと呼ばれるチームです（当時はLazyledgerと呼ばれます）。
これにより、Arweave上のコンピューティングシステムがカンブリア系の発生が発生しました。約3つまたは4つの主要なアイテムがあり、そのうちのいくつかは独自のコミュニティ、機能セット、セキュリティ残高を開発しました。その過程で、これらのログを保存するために基本的なデータレイヤーの可用性だけでなく、データの可用性保証を委ねるためにメカニズムも必要であることがわかりました。具体的には、データをパッケージノードまたはあなたを代表する他の人に送信できます（現在はディスパッチユニットとして知られています）。ネットワークへの書き込みによって影響を受ける。このメカニズムが整ったら、水平に拡張できるシステムがあります。本質的に、同じデータセットを共有して相互に通信するために、イーサリアムでロールアップしていると見ることができる一連のプロセスがあります。
AO（Actor-Orient）の名前は、これらのすべてのコンポーネントを組み合わせたコンピューターサイエンスのパラダイムに由来しています。したがって、慣性値コンポーネントは分散コレクションになり、誰でもノードを開いて契約ステータスを解決できます。これらを組み合わせると、分散型のスーパーコンピューターが得られます。そのコアは、計算に含まれるすべてのメッセージを記録するスケーラビリティ日記があることです。並列コンピューティングを実行できるため、これは特に興味深いと思います。プロセスは私のプロセスのスケーラビリティまたは使用率に影響を与えないため、ネットワーク内で大きなスケールAI AIを実行するなど、あらゆる深さ計算を実行できます。作業負荷。現在、私たちのエコシステムは、この概念を積極的に促進し、スマート契約システムの基本層に市場インテリジェンスを導入するときに何が起こるかを調査しています。このようにして、あなたはあなたのために働くためのスマートなエージェントを持っています。
AOの基礎となる概念と技術アーキテクチャ
Lulu：私たちが知っているように、近くのプロトコルとArweaveは現在、AIと暗号通貨の交差統合を促進しています。SamがAOの根底にある概念とアーキテクチャのいくつかに触れたので、詳細に説明したいと思います。あなたが説明する概念は、それらのエージェントが機能し、調整され、AIエージェントまたはアプリケーションがAO上に動作することを私に感じさせます。AOインフラストラクチャ内の並列実行または独立エージェントを詳細に説明できますか？分散化されたエルランの比phorは正確ですか？
サム：私が始める前に、博士号中にErlangシステムに基づいてオペレーティングシステムを構築したことに言及したかったのです。裸の金属で走ると呼びます。Erlangのエキサイティングなことは、それぞれが状態モデルを共有しないで、それぞれが並行して実行されると予想されていることです。
優雅さは、現実の世界と素晴らしいマッピングがあるということです。私たちが今一緒に働いているように、私たちは実際に独立したキャラクターであり、自分の脳で計算し、それから聞いて、考え、話すことです。俳優のためのアーランのエージェントまたはアーキテクチャは確かに優れています。AOサミットで、私はすぐにErlangの創設者の1人と言いました。彼は1989年頃にこのアーキテクチャをどのように思いついたかを話しました。当時、彼らは「俳優に直面している」という用語さえ認識していませんでした。しかし、これは素晴らしい概念であり、多くの人々が理にかなっているので同じアイデアを思いつきます。
私にとっては、本当にスケーラブルなシステムを構築したい場合は、共有する代わりにメッセージを渡させる必要があります。言い換えれば、イーサリアム、ソラナ、および他のほとんどすべてのブロックチェーンのように、それらが共有されるとき、実際には例外です。近くには断片があるので、彼らは世界の国家を共有するのではなく、地元の状態を持っています。
AOを構築するとき、目標はこれらの概念を組み合わせることです。すべてのスケールで計算できる並列実行のプロセスがあることを願っています。これらのプロセスの相互作用は、その実行環境から分離されています。分散テクノロジーに慣れていない人にとって、最も簡単に理解する方法は、分散型のスーパーコンピューターとして想像することです。AOを使用して、システム内の端子を開始できます。開発者として、最も自然な使用方法は、ローカルコマンドラインインターフェイスと話すように、独自のローカルプロセスを開始してから話すことです。私たちが消費者に行くと、人々はUIとあなたが期待するすべてを構築しています。基本的に、この分散型コンピューティングデバイスクラウドでパーソナルコンピューティングを実行し、統合されたメッセージ形式を使用することができます。このパートを設計するとき、インターネットを実行しているTCP/IPプロトコルを参照して、それ自体の計算と見なすことができるTCP/IPプロトコルを作成しようとします。
AOデータプロトコルは、特定のタイプの仮想マシンの使用を強制しません。必要な仮想マシンを使用できます。WASM32および64ビットバージョンを達成しました。生態系の他の人はEVMを達成しました。この共有メッセージレイヤー（Arweaveを使用）がある場合は、計算されたインターネットと同様に、これらすべての高さの不均一なプロセスが共有環境で対話できるようにすることができます。このインフラストラクチャが整ったら、次のステップは、インテリジェントで検証された、信頼できる計算を使用するために使用できるものを探ることです。明らかなアプリケーションはAIまたはスマートコントラクトであり、エージェントが市場で賢明な決定を下すことができます。グローバルな金融システムを調べると、NASDAQの取引の約83％がロボットによって実行されます。これが世界の動作です。
過去には、スマートパーツチェーンを作成して信頼できるものにすることができませんでした。しかし、Arweaveエコシステムには、別の並列ワークフローがあります。これをレールと呼びます。これは基本的に、さまざまなモデルの入力レコードと出力レコードを作成し、これらのレコードをオープンで透明な方法で保存する方法です。これを促進することができます、私たちはそれが今日見られる根本的な問題を解決できると思います。たとえば、誰かがあなたが信頼していないウェブサイトからニュース記事を送信します。これは、愚かなことをするために政治家の写真やビデオを持っているようです。これは本当ですか？Railは、インターネットを使用するように、透明で中立的な方法で多くの競争力のある企業を使用できます。そして、彼らはこれを非常に低コストで行うことができます。
ブロックチェーンのスケーラビリティに関するIlliaの見解
Lulu：IlliaのAOメソッドまたはモデルのスケーラビリティに関する見解に興味があります。トランスモデルの作業に参加しており、このモデルは注文処理のボトルネックを解決することを目指しています。私は尋ねたい、近くのスケーラビリティ方法は何ですか？以前のAMAチャットでは、方向性を研究していること、つまり複数の小さなモデルがシステムを形成していると述べました。これはソリューションの1つである可能性があります。
Illia：ブロックチェーンにはさまざまなアプリケーションがあり、SAMのトピックに沿って話すことができます。現在見ているのは、単一の大手言語モデル（LLM）を使用する場合、推論にいくつかの制限があるということです。しばらく実行するために特定の方法でそれを促す必要があります。時間が経つにつれて、モデルは改善を続け、より一般的になります。しかし、いずれにせよ、これらのモデル（原始的な知能と見なすことができます）をトレーニングして、特定の機能とタスクを何らかの形で実行し、特定のコンテキストでより良い推論を実行しています。
より一般的な作業とプロセスを実行したい場合は、異なるコンテキストで実行し、タスクのさまざまな側面を実行するには複数のモデルが必要です。非常に具体的な例として、現在、終了プロセスを開発しています。「ねえ、私はこのアプリケーションを構築したい」と言うことができます。実生活では、通常、これらすべてを構築する人はいません。同じアイデアもここにも当てはまります。実際に、AIが異なる役割を果たし、異なる時期に異なる役割を果たすことを願っていますよね？
まず、プロダクトマネージャーの役割のAIエージェントが必要です。AIデザイナーは、これらのデザインをフロントエンドに変換する責任がある場合があります。バックエンドとミドルウェアのアーキテクチャを担当するアーキテクトがいる場合があります。その後、AI開発者、コードを編集し、スマートコントラクトとすべてのフロントエンド作業が正式に検証されていることを確認しました。最後に、すべてが正常に実行され、ブラウザを介してテストするための別のAIテスターがある場合があります。このようにして、AIエージェントのグループが形成されますが、同じモデルが使用される場合があります。その過程で、彼らはプロンプト、構造、ツール、観測された環境を使用して、完全なプロセスを構築するために、独立して役割を果たします。
これは、サムが言ったことです。多くの異なるエージェントが非同期に仕事をし、環境を観察し、何をすべきかを理解します。そのため、フレームワークが本当に必要であり、それらを改善し続ける必要があります。ユーザーの観点からは、リクエストを送信してさまざまなエージェントと対話しますが、作業を完了するための単一のシステムのようなものです。一番下では、彼らは実際に交換情報のためにお互いに支払いをするかもしれませんし、異なる所有者の異なるエージェントが互いに対話して何かを積極的に完成させるかもしれません。これは、よりインテリジェントで自然なAPIの新しいバージョンです。これらにはすべて、多数のフレームワーク構造と支払いおよび決済システムが必要です。
AI Businessと呼ばれる新しい説明方法があり、これらすべてのエージェントは相互に対話してタスクを完了します。これが私たちが向かっているシステムです。このシステムのスケーラビリティを考慮する場合は、いくつかの問題を解決する必要があります。先ほど述べたように、デザイン近くは、人間、AIのエージェント、さらには猫を含む数十億人のユーザーをサポートすることです。各アカウントまたはスマートコントラクトは並行して実行されており、継続的な拡張とトランザクションが可能になります。低レベルでは、AIエージェントやAPIに電話するたびにトランザクションを送信したくない場合があります。したがって、私たちは、代理店ノード、クライアント（人間またはAIを含む）が互いに接続し、API、データ収集、その他の支払い料金を呼び出すことを可能にするポイントからポイントへの契約を展開しています。彼らが応答すること、さもなければ、一部の住宅ローンは金を失います。
これは、近くを超えて拡張を可能にし、マイクロ支払いを提供する新しいシステムです。yoctonearを呼び出します。これは、近くの10^-24に相当します。このようにして、実際にネットワークレベルでメッセージを交換して支払い関数を添付して、すべての操作と対話をこの支払いシステムを介して解決できるようにすることができます。これにより、ブロックチェーンの根本的な問題が解決します。つまり、帯域幅や遅延支払いシステムがありません。実際、自由に乗ることには多くの問題があります。これは、スケーラビリティの非常に興味深い側面です。この世界では、デバイスでも複数のエージェントが同時に実行される可能性があり、バックグラウンドでさまざまなタスクが実行されます。
DefiシナリオでのAOのアプリケーション：エージェントファイナンス
Lulu：このユースケースは非常に興味深いです。AIの支払いには、通常、周波数の支払いと複雑な戦略が高く、パフォーマンスの制限により、これらの需要はまだ実現されていないと思います。ですから、より良いスケーラビリティオプションに基づいて、これらのニーズを達成する方法を楽しみにしています。ハッカーパインで、サムとチームは、AOがデフリユースケースをサポートするための新しいAIインフラストラクチャの使用も調査していると述べました。サム、新しいdefiシナリオでインフラストラクチャがどのように適用されるかを詳細に説明できますか？
サム：エージェントファイナンスと呼んでいます。これは、私たちが見る2つの側面を指します。Defiは、第1段階で非常にうまくいき、さまざまな経済的プリミティブを分散させ、ユーザーが仲介者を信頼せずに使用できます。しかし、市場を考慮すると、数字の上限と低い変動とこれらの決定の知性について考えます。このインテリジェンス自体を持ち込むことができれば、ファンドなどの信頼なしに金融商品を手に入れることができます。
簡単な例は、Meme Coin Transaction Hedge Fundを構築したいと仮定することです。私たちの戦略は、トランプを見たときにトランプのコインを購入することであり、バイデンについて言及したとき、私たちはバイデンコインを購入しました。AOでは、0rbitなどの予測機サービスを使用して、Wall Street JournalやThe New York Timesなどのすべての内容を取得し、エージェントに何回入力します。また、感情的な分析を実行して、市場動向を理解することもできます。その後、エージェントはこの情報に基づいてこれらの資産を売買します。
興味深いことに、信頼せずにプロキシ実行自体を作成できます。このようにして、ファンドマネージャーを信頼することなく、その戦略を実行できるヘッジファンドがあります。これは、財務のもう1つの側面です。これらの意思決定プロセスが信頼できる場合、システム全体を統合して、異なる経済ゲームで原始的なゲームを含む集落層だけでなく、真に分散化されたように見える経済を形成することができます。
これは大きな機会であり、生態系の一部の人々がこれらのコンポーネントを構築し始めています。私たちは、チームが信頼のないポートフォリオマネージャーを作成しました。これは、あなたが望む割合に応じて資産を売買します。たとえば、50％がトークンを使用することを望み、50％は安定したコインです。これらの価格が変更されると、トランザクションが自動的に実行されます。この背後には興味深い概念もあります。これは、プロセスを単独で目覚めさせ、環境で独立して何かをすることを決定できることを意味します。ヘッジファンドのスマートコントラクトを5秒または5分ごとに設定して目を覚まし、インターネットからデータを取得し、データを処理し、環境でのアクションを実行できます。これにより、環境と相互作用できるため、ある意味では「ライブ」であるため、完全に自律的になります。
Ethereumのスマートコントラクトは、外部のトリガーを必要とします。AOでは、これらの関数が構築されています。したがって、チェーンで常に競合している市場が表示されます。これにより、暗号化フィールドの前に見たことのない方法でネットワークの使用が促進されます。
近くの全体的な戦略と開発の焦点
Lulu：近くでは、いくつかの将来のユースケースを促進していますが、他のレベルや全体的な戦略、いくつかのポイントについてもっと教えてもらえますか？
Illia：確かに各レベルで起こっている多くのことがあり、さまざまな製品やプロジェクトを統合できます。これはすべて、明らかに近くのブロックチェーン自体で始まります。多くのプロジェクトには、スケーラブルなブロックチェーンと何らかの形の認証、支払い、調整が必要です。近親者のスマートコントラクトはRustとJavaScriptで書かれていますが、これは多くの場合に非常に便利です。興味深いのは、近くの最近の契約のアップグレードがSO -CALLEDの利回り/履歴書を開始したことです。これらの事前補償により、スマートコントラクトは、別のスマートコントラクトであろうとAIの推論であろうと、外部イベントを待機し、実行を再開するかどうかにかかわらず、実行を中断し、外部イベントを待機させることができます。これは、LLMからの入力（CHATGPTなど）または検証済みの推論に非常に役立ちます。
また、チェーン抽象化とチェーンシグネチャ関数も起動しました。これは、過去6か月間に近くで導入されたユニークな機能の1つです。近くのアカウントは他のチェーンで取引できます。これは、トランザクションコスト、トークン、RPC、その他のインフラストラクチャを心配することなく、近くでクロスチェーントランザクションを実施できるため、エージェント、AI推論、またはその他のインフラストラクチャの構築に非常に役立ちます。これらはすべて、チェーンのインフラストラクチャによって処理されます。通常のユーザーはこの機能を使用することもできます。実際、メインネットワークでベース統合が発売されたことに基づいたホットウォレットがあります。
さらに、より実証済みの通信プロトコルに参加するために、エージェント、AI推論ノード、およびその他のストレージノードが関与するポイントツーポイントネットワークを開発する予定です。現在のネットワークスタックは非常に限られており、ネイティブの支払い機能がないため、これは非常に重要です。私たちは通常、ブロックチェーンは「インターネット通貨」であると言いますが、実際、ネットワークレベルでお金を送るという問題を解決していません。この問題を解決しています。これは、すべてのAIユースケースとより広いWeb3アプリケーションに非常に役立ちます。
さらに、私たちは、実際にはすべてのケース、ミドルウェア、分散型推論、チェーン、および鎖のデータプロバイダーを挿入できる場所であるSO -COLLED AI Reasoningルーターを開発しています。このルーターは、近くのエコシステムに組み込まれたすべてのプロジェクトを真に相互接続するためのフレームワークとして使用でき、これらすべてが近くのグループに提供されます。近くには、さまざまなモデルとアプリケーションに1500万人以上のアクティブユーザーがいます。
一部のアプリケーションでは、モデルをユーザーデバイスに展開する方法を模索しています。この方法には、データの保存と、関連するプロトコルとSDKの動作の使用が含まれます。プライバシー保護の観点から見ると、これは非常に可能性があります。将来的には、多くのアプリケーションがユーザーデバイスで実行され、ユーザーエクスペリエンスを生成またはコンパイルし、ローカルモデルのみを使用してデータリークを回避します。開発者として、私たちは多くの調査を持っています。OLLMモデルは、コードライブラリの脆弱性を発見するのにますます強力になっているため、これは将来重要なトピックになります。
要するに、これは、基礎となるブロックチェーンインフラストラクチャからWeb3チェーンの抽象化まで、ポイントからポイントへの接続まで、完全なテクノロジースタックであり、チェーンとチェーンの参加者に非常に適しています。次は、AIの合理的なルーティングセンターとローカルデータストレージのアプリケーションです。最後に、開発者はすべての研究結果を統合します。目標は、将来のアプリケーションをAIによって構築できるようにすることです。中期および長期的には、これは非常に重要な開発方向になります。
AOの優先事項と研究の焦点
ルル：サムに尋ねたい、AOの現在の優先事項と研究の焦点は何ですか？
サム：私が個人的に興味を持っている考えの1つは、AOが提供する拡張機能を使用して、特定のCUDAサブセットと抽象的なGPUドライバーを作成することです。通常の状況では、GPUの計算は確かではないため、少なくとも安全ではないAOでの安全な使用として使用することはできないため、これらのプロセスを信頼しません。この問題を解決できれば、理論的には可能であり、機器レベルの不確実性に対処するだけです。すでにいくつかの興味深い研究がありますが、この問題には常に100％確実になる可能性がある方法で対処する必要があります。これは、スマートコントラクトの実装に不可欠です。AO内のドライバーとしてのこの機能をサポートするプラグインシステムがすでにあります。フレームワークはすでに利用可能です。正確に達成する方法を把握する必要があります。多くの技術的な詳細はありますが、基本的には、このような計算に使用されるGPU環境に操作をロードすることが予測可能です。
私が興味を持っているもう1つのことは、このチェーンの能力を使用して、分散化することができるか、少なくともオープンで分散したモデルトレーニング、特に細かいモデルを分散できるかどうかです。基本的なアイデアは、ミッションの明確な基準を設定できれば、この標準のモデルをトレーニングできることです。人々がトークンを投資して、鉱夫がより良いモデルを構築するために競争することを奨励できるシステムを作成できますか？これは非常に多様な鉱山労働者を引き付けることはないかもしれませんが、モデルトレーニングをオープンな方法で許可するため、重要ではありません。次に、マイナーがモデルをアップロードすると、一般的なデータライセンスラベルを追加して、誰でもこれらのモデルを使用できることを指定できますが、商用使用に使用される場合は、特定のバージョンの税金を支払う必要があります。エディション税は、トークンを介して寄稿者に割り当てることができます。このようにして、これらすべての要素を組み合わせることにより、オープンソースモデルをトレーニングするためのインセンティブメカニズムを作成できます。
また、前述の鉄道計画も非常に重要だと思います。いくつかの主要なAIプロバイダーまたは推論プロバイダーでこの計画をサポートする可能性について議論しましたが、彼らは強い関心を示しました。インターネット上にこれらのデータを真に実装して書き込むことができる場合、ユーザーは右クリックしてインターネットの画像をクリックして、安定した拡散によって生成された画像をクエリするか、Dall E.によって生成されます。これらは、私たちが現在探求している非常に興味深い分野です。
イリアとサムは楽観的なプロジェクトです
Lulu：最近お気に入りのAIまたは暗号化プロジェクトを指名してください。
Illia：私は偶然の一致をとるつもりです。最近、いくつかのプロジェクトを招待するために、毎週AIオフィス時間を開催します。どちらのプロジェクトも非常に優れています。私はコンピューティングラボを例として使用しています。Compute Labsは、基本的に、実際のコンピューティングリソース（GPUやその他のハードウェアなど）を、これらのデバイスから利益を得ることができる実際の資産に変換します。現在、暗号化された分野のコンピューティング市場は暑く、暗号通貨が市場を促進するための自然な場所のようです。しかし、問題は、これらの市場には堀とネットワークの効果がなく、激しい競争と利益の圧縮につながることです。したがって、市場の計算は、他のビジネスモデルの補足にすぎません。Compute Labsは、非常に暗号化されたビジネスモデル、すなわち資本形成と資産の歯の炭化を提供します。通常、参加するためのデータセンターを確立する必要がある機会を作成します。コンピューティング市場はその一部にすぎず、主な目的はコンピューティングリソースへのアクセスを提供することです。このモデルは、より広範な分散型AIエコシステムにも適合します。
サム私はAOエコシステムに多くの素晴らしいプロジェクトを持っています。これは非常にクールで、この点で本当に最前線にいます。また、他の多くの人々のモデルを宣伝している大規模なオープンソースAIコミュニティ、特にメタオープンソースのラマモデルにも感謝したいと思います。この傾向がなければ、GPT-2の後にOpenaiが閉鎖されると、特に暗号化の分野では、これらのモデルに触れることができないため、暗くなる可能性があります。誰もがこれらの閉じたソースのみを1つまたは2つの主要なプロバイダーからレンタルできます。この状況は起こりませんが、これは非常に良いことです。皮肉にもかかわらず、それはまだweb2の王を好みたいと思っています。
