jakiro
Autor: Revc, Bitchain Vision
Die Kombination aus künstlicher Intelligenz (KI) und Blockchain (Web3) wird zu einem wichtigen Trend, insbesondere bei der Anwendung von AI -Agenten.KI -Agenten erkennen autonome Operationen in der Blockchain durch Wahrnehmung, Lernen und Ausführung von Aufgaben und geben ihnen das Potenzial, sich allmählich von Instrumenten wirtschaftlicher Aktivitäten in unabhängige Wirtschaftsunternehmen zu verwandeln.Es ist jedoch immer noch umstritten, ob sich der aktuelle KI -Agent eher auf die KI -Entwicklung auf der Anwendungsschicht als auf die Infrastrukturschicht konzentrieren sollte.
In diesem Artikel wird die potenziellen und aktuellen Einschränkungen der Integration von Web3 mit KI aus mehreren Perspektiven wie Produktivitätsentwicklung, Koordination der Produktionsbeziehungen, Modellschulungskosten und Anreizmechanismen analysiert und untersucht, wie sich der KI -Agent zu einer breiteren AI -Wirtschaft bewegt.
1. Infrastrukturbeschränkungen von Web3
1.1 Produktivitäts- und Modelltrainingskosten
Das KI-Modelltraining hängt stark von Computerressourcen (Rechenleistung) und qualitativ hochwertigen Daten ab, während die dezentralen Funktionen von Web3 die Ressourcenintegration erschweren.
– Rechenleistungslimits: Dezentrale Rechenleistungsplattformen (z. B. Depin) Versuchen Sie, die Idle -Computerleistung zu verwenden, um eine verteilte Unterstützung bereitzustellen. Ihre Effizienz und Skalierung sind jedoch immer noch weit niedriger als zentrale Plattformen (wie AWS und Azure).
.
.
1.2 Koordinationskosten der Produktionsbeziehungen
Der Kern eines dezentralen Systems ist Fairness und Transparenz, aber komplexe Koordinationsmechanismen erhöhen häufig die Entscheidungskosten.
– Die Gestaltung von Incentive -Mechanismen ist komplex: Wie man die Daten und die Rechenleistung von Benutzern bewertet und wie man Belohnungen bereitstellt.
– Niedrige Koordinationseffizienz: Im Vergleich zu zentralisierten Unternehmen reagieren Web3 -Organisationen aufgrund ihrer Dispersion nur langsam und ineffizient, was es schwierig macht, sich an sich schnell verändernde KI -Bedürfnisse anzupassen.
2. Vorteile und Potenzial von Web3 in der Anwendungsschicht
2.1 Exploration der Anwendung des AI -Agenten
Der AI -Agent verfügt über klarere Anwendungsfälle und Gewinnmodell in der Anwendungsebene von Web3:
– Personalisierte Szenarien: AI-Agent kann über die Web3-Technologie angepasst werden, wie z.
– MEME Communication and Community Driven: AI Agent verbindet sich mit der Meme -Wirtschaft, um die Beteiligung der Gemeinschaft zu verbessern und den Projekteinfluss durch kreative Erzählung und soziale Interaktion zu verbessern.
– Autonomie und Transparenz: Web3 ermöglicht den AI -Agenten für digitale Identität und autonome Vermögensverwaltungsfunktionen und verbessert sein Vertrauen unter den Benutzern.
2.2 wirtschaftliche Anreize und Benutzerwachstum
Web3 senkt das Barriere für den Benutzereintrag durch Tokenisierungsmodell:
– Wohlstandseffekt: Die Token -Emission zieht eine große Menge an spekulativen Fonds und die Beteiligung der Benutzer an.
– Benutzerbeteiligung und Co-Konstruktion: Benutzer sind nicht nur Verbraucher, sondern auch Token-Inhaber und Community-Teilnehmer.
3. Herausforderungen und Übergangswege für den KI -Agenten in Richtung KI -Volkswirtschaften
3.1 Bestehende Blasen: AI+verschlüsseltes Meme
Gegenwärtig sind viele Projekte im Zusammenhang mit Agenten nur in den Phasen der Ausgabe und der Meme-Verbreitung festgelegt, und ihre Funktionen und tatsächlichen Implementierungsfunktionen sind begrenzt.
– Mangel an revolutionären Merkmalen: Viele AI -Agenten können nicht über einfache Interaktionen oder Inhaltsgenerierung hinausgehen und Benutzerschmerzpunkte nicht lösen.
– Daten- und Modellmangel: Der AI -Agent beruht immer noch stark auf die Modelltrainingsinfrastruktur von Web2 und hat kein autonomes Ökosystem gebildet.
Der AI -Agent erfordert mindestens einen klaren Iterationspfad, einschließlich:
– Diversität der Datenmodellauswahl (derzeit basiert auf der Web2 -Infrastruktur)
– Mechanismus zur Bewertung von Datenquellen und Trainingsbewertungen mit tokenisierten Anreizen und Belohnungen für Benutzer
– Dynamischer Anpassungsmechanismus für Belohnungen basierend auf Marktänderungen (Umsatz)
– Der Mechanismus zur Festlegung von Produktform und KI -Werten
– Der quantitative Bewertungsmechanismus der Wirtschaft, der dynamische Anpassungsmechanismus, der Betriebs- und Entwicklungsrichtungen umfasst
– Iterativer Governance -Mechanismus basierend auf Marktfeedback
Wenn AI -Agent keine Unterstützung durch diese Mechanismen erhalten kann, ist die Wärme, die von Bull Market und Meme mitgebracht wurde, möglicherweise nicht nachhaltig.Das schnelle Wachstum des Marktes erfordert raffinierte Geschäftstätigkeit, um die Grundlage der 100 -Milliarden -Dollar -Strecke zu konsolidieren.Derzeit stecken die Mechanismus und die Produktform des AI -Agenten noch in den Kinderschuhen, aber einige professionelle KI -Startups wie UBC und die aktualisierten Eliza haben begonnen, das Upgrade des Tracks zu fördern.
3.2 Übergangspfad: Von leichten Anwendungen zur Infrastruktur
AI -Agent kann von der leichten Anwendung von Web3 beginnen und nach und nach auf komplexere wirtschaftlichere Aktivitäten expandieren:
-Führen Sie das Benutzerwachstum mit Anwendungsszenarien vor: Priorisieren Sie die Entwicklung von hoch gezielten und einfach zu promoteen Anwendungsszenarien (wie virtuelle Assistenten, automatische Handelstools).
– Integrieren Sie den Kommunikationseffekt der Meme -Wirtschaft: Verwenden Sie die Meme -Kultur, um die Projektkommunikation und die Konstruktion der Gemeinschaft zu fördern.
– Erstellen Sie nach und nach Infrastrukturfunktionen: Erforschen Sie die Machbarkeit der zugrunde liegenden Einrichtungen durch verteilte Speicherung, dezentrale Annotation und Rechenleistungsintegration.
– Wirtschaftliche Unabhängigkeit und ökologische Autonomie erreichen: Gewähren Sie AI -Agenten die Fähigkeit, unabhängige Entscheidungen und Governance zu treffen, damit er schrittweise in die AI -Wirtschaft übergehen kann.
4. Vergleich zwischen AI Agent und Web2: Vor- und Nachteile
Die zentralisierte KI -Plattform von Web2 ist effizient in Bezug auf Ressourcenintegration, Marktreaktion und Technologieforschung und -entwicklung, während die dezentrale AI -Plattform von Web3 die Autonomie der Benutzerdaten und die diversifizierte Innovation betont.
5. AI -Agent ist derzeit für die Anwendungsschicht geeignet, und es gibt noch Engpässe in der Infrastrukturkonstruktion
Derzeit eignet sich AI besser für die Erforschung der Anwendungsschicht als auf die Konstruktion der Infrastruktur im Bereich Web3.Die dezentrale Natur von Web3 bietet AI -Agenten eine größere Autonomie und wirtschaftliche Beteiligung, ist jedoch der zentralisierten Plattform von Web2 in Bezug auf die Integration, Effizienz und Koordination von Ressourcen unterlegen.
Wenn der AI -Agent eine umfassendere KI -Wirtschaft bewegen möchte, muss er mit leichten Anwendungen beginnen und eine einzigartige Produktform mit der einzigartigen Web3 -Community -Atmosphäre entwickeln, wobei Meme Drive -Kräfte kombiniert werden, um Benutzer und Ressourcen allmählich zu sammeln, und gleichzeitig Erforschen Sie die Grundlage der Dezentralisierung.Die Integration von Web3 und KI befindet sich noch in den frühen Stadien, und seine zukünftige Entwicklung wird vom kontinuierlichen Antrieb der technologischen Innovation und des Benutzerbedarfs abhängen.
Zusammenfassung
Obwohl der AI -Agent zunächst bestimmte Ergebnisse bei der Entwicklung von Web3 erzielt hat, steht er immer noch mit vielen Herausforderungen, insbesondere bei der Konstruktion von Infrastrukturen, der Ressourcenintegration und der Modellschulungskosten.Um den erfolgreichen Übergang des KI -Agenten in eine KI -Wirtschaft zu erreichen, muss die Branche ihre dezentrale Infrastruktur schrittweise verbessern, Anreizmechanismen optimieren und ihren Iterationweg klar vermitteln, um die Anerkennung und Unterstützung und Unterstützung der Gemeinschaft sicherzustellen.
Die Kombination von AI und Web3 hat in Zukunft ein großes Potenzial.
