Quelles sont les pistes qui méritent l’attention de l’article de Vitalik?

Auteur: @ Charlotte0211z, @ Blazingkevin_, Metric Ventures

Vitalik publié le 30 janvier>La promesse et les défis des applications crypto + AIUn article explique comment la blockchain et l’intelligence artificielle doivent être combinées dans le processus et les défis potentiels qui apparaissent dans le processus.Un mois après la publication de cet article, le RMN, près, et WLD mentionné dans l’article ont tous gagné une bonne augmentation et ont terminé un cycle de découverte de valeur.Sur la base des quatre méthodes de combinaison de crypto et de l’IA proposées par Vitalik, cet article a peigné la direction de subdivision de la piste AI existante et a brièvement introduit des projets représentatifs dans chaque direction.

1 Introduction: les quatre façons de combiner la crypto et l’IA

La décentralisation est le consensus maintenu par la blockchain pour garantir que la sécurité est l’idée de base, et l’open source est un fondement clé pour les caractéristiques ci-dessus pour avoir les caractéristiques ci-dessus du point de vue de la cryptographie.Au cours des dernières années, cette méthode a été applicable dans plusieurs cycles de changements dans la blockchain, mais lorsque l’intelligence artificielle y participe, certains changements ont eu lieu.

Imaginez la conception de la blockchain ou de l’application par l’intelligence artificielle, alors le modèle est nécessaire à l’open source, mais de cette manière, il exposera sa fragilité dans l’apprentissage automatique de confrontation;Par conséquent, il est nécessaire de réfléchir à la méthode et à la profondeur pour terminer la combinaison lors de l’ajout d’intelligence artificielle dans la blockchain ou l’application actuelle.

Source: de l’Université d’Ethereum

existerde>Quand les géants coloride: explorer la convergence de la crypto x aiDans un article, les différences entre l’intelligence artificielle et la blockchain dans les caractéristiques principales sont expliquées.Comme le montre la figure ci-dessus, les caractéristiques de l’intelligence artificielle sont:

Centralisation
Faible transparence
Consommation d’énergie
Monopole
Attributs monétaires faibles

La blockchain est complètement opposée par rapport à l’intelligence artificielle.C’est également le véritable argument de l’article de Vitalik.

Vitalik est divisé en 4 catégories conformément aux critères ci-dessus et à sa propre réflexion pour diviser l’application de l’intelligence artificielle avec la blockchain:

L’intelligence artificielle en tant que participant aux applications (IA en tant que joueur dans un jeu)
L’intelligence artificielle comme interface pour les applications (IA comme interface au jeu)
L’intelligence artificielle comme règle d’application (AI comme règles du jeu)
L’intelligence artificielle comme cible pour les applications (AI comme objectif du jeu)

Parmi eux, les trois premiers sont trois façons d’introduire le monde de la cryptographie dans l’IA, qui représente les trois niveaux de peu profond à profond. Degrés de risque systémique:

L’intelligence artificielle en tant que participant aux applications: l’intelligence artificielle elle-même n’affecte pas la décision et le comportement de la décision humaine, il n’apportera donc pas de risques au monde humain réel et a donc la nature d’atterrissage la plus élevée.
L’intelligence artificielle en tant qu’interface d’application: l’intelligence artificielle fournit des informations auxiliaires ou des outils auxiliaires pour la prise de décision humaine et le comportement, ce qui augmentera l’expérience des utilisateurs et des développeurs et réduira le seuil. monde réel.
L’intelligence artificielle en tant que règles d’application: l’intelligence artificielle terminera pleinement la décision et les opérations au lieu des humains. L’intelligence est actuellement incapable de faire confiance aux êtres humains pour remplacer les humains pour jouer à la place des êtres humains.

Enfin, le quatrième type de projet s’engage à créer une meilleure intelligence artificielle avec les caractéristiques de la crypto.Bien que de nombreuses personnes aient des doutes quant à savoir si la crypto peut avoir une influence sur le développement de l’intelligence artificielle, le monde réel a toujours été le récit le plus charmant de Crypto à travers un pouvoir décentralisé.

2 AI en tant que participant

Dans le mécanisme de la participation de l’IA, la source ultime d’incitation provient des protocoles entrés par les humains.Avant que l’IA ne devienne une interface et avant même de devenir une règle, nous devons souvent évaluer les performances de différentes IA pour permettre à l’IA de participer à un mécanisme, et enfin d’obtenir une récompense ou d’être puni par un mécanisme de chaîne.

En tant que participant, par rapport aux interfaces et aux règles, le risque des utilisateurs et l’ensemble du système peuvent être ignorés. La blockchain sur cette couche est relativement petite, et c’est aussi un type de produit que V Dieu croit qu’il est désormais très disponible.

Du point de vue d’un sens large et de la réussite, la plupart des applications d’IA actuelles appartiennent à cette catégorie, comme le bot de trading et le chatbot, une autonomisation de l’IA et le degré actuel d’atterrissage. n’ont pas encore développé de habitudes de comportement à l’aide d’applications d’IA.Dans l’article de V God, l’agent autonome attribue également cette catégorie.

Mais en termes de visions étroites et à long terme, nous avons tendance à diviser la division plus détaillée des applications d’IA ou des agents de l’IA.

2.1 jeu AI

Dans une certaine mesure, les jeux AI peuvent être classés comme cette catégorie.Le jeu est une étape de transition de l’IA avant d’entrer dans le monde réel. etc.

ARENA AI: AI Arena est un jeu de combat en PVP qui peut être constamment évolué via l’IA pour apprendre et s’entraîner dans l’IA. Être basé sur AI Arena fournit divers algorithmes d’IA pour augmenter les revenus.Chaque personnage de jeu est un NFT compatible AI. Effectuer des actions aléatoires.

Machine d’état modifiée: ASM n’est pas un jeu d’IA, mais un protocole de confirmation et de négociation pour l’agent AI est positionné en tant que protocole AI de l’univers Yuan. univers.ASM utilise NFT pour confirmer l’agent AI et le commerce.ASM possède un module de gym, y compris les fournisseurs de cloud GPU décentralisés, qui peuvent fournir un support de composition à l’agent.Actuellement, les ASM en tant qu’objets sous-jacents incluent l’AIFA (matchs de football AI), Muhammed Ali (jeux de boxe AI), la Ligue AI (jeux de football de rue en collaboration avec la FIFA), Raicers (jeux de course dirigés par l’IA) et Fluf World’s Things NFT).

Colonie parallèle (Prime): Echelon Prime développe une colonie parallèle, qui est un jeu basé sur AI LLM.Colony est actuellement l’un des jeux AI les plus attendus.

2.2 Marché / concurrence prévue

La capacité de prédiction est la base de l’IA pour prendre des décisions et des comportements futures. De l’ensemble de la crypto × AI-pour motiver l’efficacité et les performances de développement continu, et plus adapté au modèle et à l’application du monde de la crypto, avant que la décision et le comportement de l’IA aient un impact plus profond, ils créent mieux et plus sûr pour créer mieux et produits plus sûrs.Comme l’a dit V God, la prédiction du marché est un puissant original, qui peut étendre davantage d’autres types de problèmes.Les projets emblématiques de cette piste comprennent: Numerai et Ocean Protocol.

Nuerai: NuMerai est un concours de science des données qui fonctionne depuis longtemps. et le jeton promis avec des modèles pires sera détruit.Au 7 mars, 2024, un total de 6 433 modèles ont été promis.Nuirai inspire les scientifiques mondiaux des données pour construire de nouveaux fonds spéculatifs.NUMERAI PATH: Concours de prédiction du marché → Modèle de prédiction du crowdsourcing → Nouveaux hedge funds basés sur des modèles de foules.
Protocole océanique: Ocean Predictoor fait attention aux prédictions et a commencé les prédictions du crowdsourcing qui commencent par la tendance des crypto-monnaies.Les joueurs peuvent choisir d’exécuter le bot prédictoor ou le bot Trader, Predictoor Bot utilise le modèle d’IA pour prédire le prix des crypto-monnaies (comme BTC / USDT) dans la prochaine fois (comme cinq minutes) et en gage un certain nombre de $ Ocean. Les frais d’achat pour cette partie des jetons et des commerçants sont une récompense.Le 2 mars, Ocean Predictoor a annoncé la dernière direction dans le modèle de ver-or (WWM) et a commencé à explorer les prédictions sur les mondes réels tels que la météo et l’énergie.

3 AI comme interface

L’IA peut aider les utilisateurs à comprendre ce qui se passe dans un langage simple et facile à comprendre, à agir comme un mentor de l’utilisateur dans le monde de la cryptographie et invite les risques possibles pour réduire le seuil et les risques utilisateur de crypto et améliorer l’expérience utilisateur .Les produits fonctionnels spécifiques sont riches en fonctions, telles que les invites à risque lorsque les portefeuilles interagissent, le trading d’intention axé sur l’IA, le chatbot AI, qui peut répondre à la crypto de l’utilisateur ordinaire, etc.L’expansion du public, à l’exception des utilisateurs ordinaires, des développeurs, des analystes, etc., presque tous les groupes, deviendra des objets de service d’IA.

Réitérons à nouveau les points communs de ces projets: n’ont pas encore remplacé les humains pour effectuer certaines décisions et comportements, mais utilisent le modèle d’IA pour fournir aux êtres humains des informations et des outils pour que les humains aident à la prise de décision et au comportement.À partir de ce niveau, le risque d’IA Evil a commencé à exposer au système – il peut interférer avec le jugement final des humains en fournissant des informations erronées, qui ont également été analysées en détail dans l’article de V God.

Il existe de nombreux éléments qui peuvent être attribués à cette catégorie, notamment l’IA Chatbot, l’audit de contrat intelligent AI, l’écriture de code d’IA, le bot de trading d’IA, etc. Les projets représentatifs comprennent:

Paal: Paal est actuellement le principal projet de CHATBOT AI. Des fonctions telles que des images, Paal Bot peut être intégrée dans le chat de groupe pour répondre automatiquement à certaines informations.Paal prend en charge le bot personnel personnalisé.Paal marche vers le bot commercial de l’AI.

Chaingpt: Chaingpt a développé une série d’outils cryptographiques par l’intelligence artificielle, tels que Chatbot, Generator NFT, Collection de nouvelles, génération de contrats intelligents et audit, assistant commercial, marché rapide et échanges croisées AI.Mais la direction actuelle de Chaingpt est l’incubation du projet et le lancement.

Arkham: Ultra est un moteur d’IA spécial d’Arkham.Ultra est basé sur la chaîne fournie par l’utilisateur et sa propre collection, qui le fusionne et l’exporte dans une base de données étendue, qui est finalement présentée dans un graphique.Cependant, le document Arkham n’a pas discuté du système Ultra en détail.
Graphlinq: Graphlinq est une solution de gestion de processus automatisée.La solution de Graphlinq est de visualiser le processus d’automatisation avec le graphique.Bien qu’aucun code ne soit requis, le processus de création de graphiques a toujours un certain seuil pour les utilisateurs ordinaires, y compris le choix du bon modèle et le choix du droit et connecté dans des centaines de blocs logiques.Par conséquent, Graphlinq introduit l’IA.
** 0x0.ai: ** 0x0 Les entreprises connexes liées à l’IA sont principalement: l’audit de contrat intelligent AI, la détection anti-inrus et le centre de développement AI.Parmi eux, les tests anti-RUG AI détectent les comportements suspects, tels que des taxes excessives ou supprimer la liquidité pour empêcher les utilisateurs d’être trompés.Cependant, à l’heure actuelle, seuls les audits de contrats intelligents d’IA ont été initialement lancés et les deux autres fonctions n’ont pas été développées.
Ziglinal: Zignaly est né en 2018, qui vise à permettre aux investisseurs individuels de choisir les gestionnaires de fonds pour gérer les actifs pour eux-mêmes, similaires à l’échange de copies.Zignaly utilise l’apprentissage automatique et la technologie de l’intelligence artificielle pour établir un système d’indicateurs pour l’évaluation du système des gestionnaires de fonds.

4 AI comme règle de jeu

C’est la partie la plus excitante – AI pour prendre des décisions et des comportements pour les humains.Dans cette catégorie,L’auteur estime qu’il peut être divisé en trois niveaux: les applications d’IA (en particulier les applications avec la prise de décision indépendante comme vision, telles que les transactions automatisées AI, le bot de revenu AI Defi), le protocole d’agent autonome et ZKML / OPML.

L’application AI est un outil de décisions spécifiques dans un certain domaine de problèmes.On peut noter que les applications de l’IA sont attribuées à deux catégories en même temps dans cet article: les interfaces et les règles. L’efficacité du modèle d’IA et la sécurité de l’IA intégrée, la sécurité des modèles d’IA est actuellement impossible de répondre à cette exigence, et même en tant qu’interface légèrement réticent. Les projets spécifiques ont été introduits dans l’article précédent.

Agent autonome mentionné dans la première catégorie (AI en tant que participant).L’agent autonome utilise beaucoup de données et d’algorithmes pour simuler la pensée humaine et le processus de prise de décision, et effectuer diverses tâches et interactions.Cet article se concentre principalement sur l’infrastructure des couches de communication de l’agent, des couches de réseau.

ZKML / OPML: Grâce à la méthode de la cryptographie ou de l’économie, il est garanti de fournir une sortie crédible après le processus de raisonnement du modèle correct.Les problèmes de sécurité sont très fatals pour introduire des contrats intelligents. et la série possible de solutions potentielles est la base pour permettre à l’IA d’effectuer des opérations et des décisions indépendantes.

Enfin, les trois constituent les trois couches de base de l’IA comme les règles de course: ZKML / OPML comme l’infrastructure inférieure pour assurer la sécurité du protocole; L’agent continuera d’améliorer la capacité dans un certain domaine et prendra réellement des décisions et des actions.

4.1 Agent autonome

L’application de l’agent d’IA dans le monde crypto est naturelle.Bien que le contrat intelligent soit automatiquement exécuté par les incapables d’être altérés, il doit encore être éveillé en s’appuyant sur des déclencheurs externes, et il ne peut pas fonctionner et fonctionner en continu. Le cryptage frontal. , comprend le langage naturel des utilisateurs et trouvé et combine d’autres combinaisons pour configurer d’autres combinaisons.

L’agent AI s’est engagé à améliorer considérablement l’expérience des produits cryptés, et la blockchain peut également aider le fonctionnement de l’agent d’IA plus décentralisé, transparent et sûr.

Inspiré plus de développeurs à travers un jeton pour fournir un agent
Confirmation NFT pour promouvoir les frais et transactions basés sur l’agent
Fournir l’identité d’agent et le mécanisme d’enregistrement sur la chaîne
Fournir un journal d’activité d’agent inexplicable pour retracer la source et la responsabilité de son comportement en temps opportun

Les principaux éléments de cette piste sont les suivants:

Autonolas: Autonolas soutient les droits d’actifs et les actifs combinés de l’agent et des composants connexes à travers le protocole de chaîne, afin que les composants, les agents et les services de code puissent être découverts et réutilisés sur la chaîne et inspirer les développeurs à obtenir une compensation économique.Une fois que le développeur a développé un agent ou un composant complet, il s’inscrit et obtiendra NFT sur le code sur le code, représentant la propriété du code; Pour venir aux services d’exécution réels, les utilisateurs utilisent des services payants.
Fetch.ai: Fetch.ai possède une solide expérience en équipe et en développement dans le domaine de l’IA et prête actuellement attention à la piste de l’agent d’IA.L’accord se compose de quatre couches clés: les agents AI, l’agentverse, le moteur AI et le réseau Fetch.Les agents de l’IA sont au cœur du système, et les autres sont le cadre et les outils pour la construction des services d’agent.Agentverse est un logiciel, c’est-à-dire une plate-forme de service, principalement utilisé pour créer et enregistrer l’agent AI.L’objectif du moteur AI est de le convertir en opératoire en lisant l’entrée du langage naturel de l’utilisateur et de sélectionner l’agent d’IA le plus approprié dans Agentverse pour effectuer la tâche.Fetch Network est la couche blockchain du protocole.Il convient de noter qu’Autonola se concentre actuellement sur la construction des agents du monde de la cryptographie, introduisant l’opération d’agent sous la chaîne à la chaîne;
Delysium: Delysium est transformé du jeu en protocole d’agent AI, qui comprend principalement deux couches: la couche de communication et la couche de blockchain, et la couche de communication est le tronc principal de Delysium. Comportement de l’agent grâce à des contrats intelligents.Plus précisément, la couche de communication établit un protocole de communication unifié pour l’agent. Les utilisateurs et les API peuvent être établis.La couche Blockchain comprend principalement deux parties: l’agent d’agent et les contrats intelligents de Chronique. .
Machine d’état modifiée: Les normes d’actifs et les transactions de l’agent via NFT ont établi des normes.
Morphe: Il construit un réseau écologique d’agent AI. La forme du lancement équitable fournit des incitations aux mineurs, aux steth dregers, aux contributeurs de développement de contrats d’agent ou de contrats intelligents et de développeurs communautaires.

4.2 ZKML / OPML

Zero Knowledge prouve qu’il existe actuellement deux directions d’application principales:

Il prouve la chaîne avec des coûts plus bas pour obtenir la bonne opération (ZK-Rollup et ZKP Cross-Chain Bridge utilisent les caractéristiques de ZK);
Protection de confidentialité: vous n’avez pas besoin de connaître les détails du calcul, vous pouvez également prouver que le calcul a été mis en œuvre correctement.

De même, l’application de ZKP dans l’apprentissage automatique peut également être divisée en deux catégories:

Vérification du raisonnement: c’est-à-dire, grâce à l’intermédiaire de ZK, le processus de calcul dense Ce calcul dense du raisonnement de modèle d’IA sur la chaîne est correctement exécuté sous la chaîne.
Protection de confidentialité: il peut être divisé en deux catégories. Pour masquer les informations spécifiques au modèle telles que les poids et autres informations, calculez les résultats de sortie de l’entrée du public.

L’auteur estime que la chose la plus importante actuelle à propos de la crypto est le raisonnement de vérification, et nous expliquerons davantage la scène de la vérification du raisonnement.À partir de l’IA en tant que participant aux règles de l’IA en tant que monde, nous espérons transformer l’IA en une partie du processus sur la chaîne, mais le coût de calcul du raisonnement du modèle d’IA est trop élevé pour fonctionner directement sur la chaîne .Utilisez-vous le modèle que j’ai spécifié pour raisonner?En convertissant le modèle ML en circuit ZK, il peut être réalisé: (1) les modèles plus petits sur la chaîne, stockent le petit modèle ZKML en contrats intelligents et se rendent directement à la chaîne pour résoudre les problèmes opaques; ZK prouve que l’exactitude du processus de raisonnement peut être prouvée en exécutant ZK sur la chaîne.

ZKML est également à un stade très précoce, face aux problèmes techniques de la transformation du modèle ML en circuit ZK, ainsi que le coût de l’informatique extrêmement élevée et de la science des mots de passe.Comme le chemin de développement de Rollup, OPML est devenu une autre solution du point de vue de l’économie.Cependant, OPML ne peut être qu’une alternative à la vérification du raisonnement et ne peut pas obtenir de protection de la vie privée.

Les projets actuels construisent l’infrastructure ZKML et ils travaillent dur pour explorer ses applications. compenser les coûts énormes.Dans ces projets, certains se concentrent sur la recherche et le développement de la technologie ZK liés à l’apprentissage automatique (tels que les laboratoires de module), et certains sont des projets liés à l’infrastructure ZK plus courants.

Le module utilise ZKML pour appliquer l’intelligence artificielle au processus d’inférence sur la chaîne.Le module a lancé le reste du rétrécissement ZKML le 27 février. Par rapport au raisonnement d’IA traditionnel sur le même matériel, il a atteint 180 fois l’amélioration de l’efficacité.En outre, le module coopère avec plusieurs projets pour explorer les cas réels de ZKML, tels que la coopération avec le résultat, collecter des données de marché complexes, évaluer les prix de la NFT en utilisant l’intelligence artificielle prouvée par ZK et transmettre le prix à la chaîne; , qui se bat, est formé par des joueurs.
Risc Zero met le modèle sur la chaîne.
Ingonyama développe un matériel dédié à la technologie ZK, ce qui peut réduire le seuil pour entrer dans le domaine de la technologie ZK, et ZKML peut également être utilisé pour la formation des modèles.

5 AI comme cible

Si les trois catégories précédentes se concentrent sur la façon dont l’IA autorise la crypto, alors « L’IA en tant que but » met l’accent sur l’aide de Crypto à l’IA, c’est-à-dire comment utiliser la crypto pour créer de meilleurs modèles et produits d’IA, qui peuvent inclure plusieurs normes de jugement: plus efficaces, plus précis, plus décentralisé et ainsi de suite.

L’IA comprend trois cœurs: données, alimentation informatique et algorithmes.

Données: les données sont la base de la formation des modèles.
Power informatique: la piste informatique décentralisée est actuellement la piste AI la plus chaude. et raisonnement.
Algorithme: l’autonomisation de la crypto de l’algorithme est le lien de base pour réaliser la décentralisation AI. faire face à des dépenses cryptographiques extrêmement élevées.De plus, « utiliser des incitations au chiffrement pour encourager et faire une meilleure IA » peut également être réalisée sans être complètement cryptée dans le trou de lapin qui n’est pas complètement cryptée.

Le monopole des grandes entreprises technologiques dans les données et la puissance de calcul a conduit le monopole pour le processus de formation des modèles.Du point de vue de l’infrastructure, la crypto inspire l’offre décentralisée de données et de pouvoir de calcul par des moyens économiques, et en même temps pour assurer la confidentialité des données dans le processus par le biais de méthodes cryptographiques, et l’utiliser comme base pour aider à la formation de modèle décentralisée pour atteindre la réalisation AI plus transparente et décentralisée.

5.1 Protocole de données de décentralisation

Le protocole de données décentralisé est principalement réalisé sous forme de crowdsourcing de données, ce qui incite les utilisateurs à fournir des ensembles de données ou des services de données (tels que les étiquettes de données) pour les entreprises pour la formation des modèles et ouvrir le marché des données pour promouvoir l’appariement des deux parties aux parties l’offre et la demande.

Protocole océanique: Confirmation de données et ToBlyize, les utilisateurs peuvent compléter la création NFT de données / algorithmes dans le protocole océanique via une manière impure.Ocean Protocol utilise le calcul des données (C2D) pour garantir la confidentialité des données.Ocean Protocol a été créé en 2017. En tant que marché des données, l’AI Express est naturellement sur cette ronde de recrudescence.
Cysesis One: Ce projet est la plate-forme Train2earn sur Solana. .Plus précisément, les mineurs sont divisés en trois catégories: architecte / constructeur / validateur, l’architecte est responsable de la création de nouvelles tâches de données, Builder fournit un corpus dans la tâche de données correspondante et le validateur vérifie l’ensemble de données fourni par Builder.L’assemblage de données terminé est stocké dans IPFS, et les adresses de source de données et d’IPF seront stockées sur la chaîne et l’adresse IPFS sera stockée dans la base de données sous la chaîne pour l’IA (actuellement AI).

Herbe: La couche de données décentralisée, connue sous le nom d’IA, est essentiellement un marché de capture de réseau décentralisé et obtient des données pour la formation du modèle d’IA.Les sites Web Internet sont une source importante de données de formation sur l’IA, et de nombreux sites Web, notamment Twitter, Google et Reddit, ont une valeur importante, mais ces sites Web restreignent constamment les données rampantes.Grass utilise des bandes passantes inutilisées dans le réseau personnel pour réduire l’impact du blocage de données en utilisant différentes adresses IP pour capturer les données dans les sites Web publics et compléter les données pour nettoyer les données.Grass est actuellement en phase de tests bêta et les utilisateurs peuvent fournir des points d’acquisition de bande passante pour recevoir des Airdrops potentiels.

Protocole AIT: Le protocole AIT est un accord d’étiquette de données décentralisé, qui vise à fournir aux développeurs des ensembles de données à haute qualité pour la formation des modèles.WEB3 permet à Global Labour d’accéder rapidement au réseau et obtient des incitations par le marquage des données.

En plus de fournir et de fournir des protocoles d’étiquetage de données, l’ancienne infrastructure de stockage décentralisée, telle queFilecoin, ArweaveL’attente contribuera également à une approvisionnement de données plus décentralisée.

5.2 Power de calcul de décentralisation

À l’ère de l’IA, l’importance de la puissance de calcul est auto-évidente. Track Hype – Parmi les 11 projets d’IA, il existe 5 projets pour une puissance de calcul décentralisée.Dans les petits projets de valeur marchande, de nombreuses plateformes informatiques décentralisées sont également apparues.

À en juger par les caractéristiques de la piste, la logique de base du projet est hautement homogène dans le sens des incitations à jeton de projet pour fournir des ressources ou des entreprises avec des ressources de puissance d’informatique inactive, et ainsi réduire considérablement le coût d’utilisation, établir une puissance de calcul L’offre et la demande de l’offre et de la demande de l’offre et de la demande, l’offre et la demande à l’heure actuelle, la principale alimentation en calcul provient des centres de données, des mineurs (en particulier après Ethereum à POS), de la puissance de calcul des consommateurs et de la coopération avec d’autres projets.Bien que l’homogénéité, il s’agit d’une piste qui a un soin élevé de la ville.Les principaux projets de cette piste incluent Akash, Render, IO.NET et Gensyn.

Selon la direction commerciale spécifique, le projet peut être rugueux en deux catégories: le raisonnement du modèle d’IA et la formation des modèles d’IA.Étant donné que les exigences en matière de calcul de la puissance et de la bande passante dans la formation des modèles d’IA sont beaucoup plus élevées que le raisonnement, il est plus difficile de proposer de répartir le raisonnement, et le marché du raisonnement modèle est rapidement en pleine expansion. L’avenir.Parmi eux, Akash et Render sont nés plus tôt, pas pour les calculs de l’IA. sera la puissance de calcul.

Les deux indicateurs de concurrence les plus importants proviennent toujours du côté de l’offre (Ressources de la puissance de calcul) et du côté de la demande (alimentation informatique).Akash a 282 GPU et plus de 20 000 processeurs.IO.NET a 40 272 GPU et 5958 CPU, et 4318 GPU et 159 CPUS et 1024 GPU de Filecoin ont des permis, dont environ 200 H100 et des milliers de A100. Les ressources avec des parachutistes extrêmement élevés.Render et Gensyn n’ont pas publié de données spécifiques.En outre, de nombreux projets améliorent leur compétitivité sur l’offre et la demande grâce à la coopération écologique. Permettez aux utilisateurs d’accéder indirectement aux ressources de puissance de calcul de Render en calculant le client -io.net, le nosana, le fedml et le faisceau, afin de passer rapidement du domaine du rendu à l’informatique de l’intelligence artificielle.

De plus, la vérification du calcul décentralisé est toujours un problème – comment prouver que les travailleurs avec des ressources de puissance informatique ont correctement exécuté la tâche informatique.Gensyn essaie d’établir une telle couche de vérification pour assurer l’exactitude du calcul par la certification d’apprentissage de probabilité, le protocole de positionnement précis de graphique et les incitations.Fluence, située sur le Slana, ajoute également la vérification des tâches informatiques.Cependant, la demande réelle est toujours «réalisable» plus que «crédible». La puissance de calcul des autres plates-formes et deviendra la puissance de calcul d’autres plates-formes et deviendra la puissance de calcul des autres plates-formes et deviendra la puissance de calcul des autres plateformes et deviennent la puissance de calcul des autres plateformes et deviennent la puissance de calcul des autres Les plates-formes et deviennent la puissance de calcul des autres plates-formes et deviennent la puissance de calcul des autres plates-formes.

5.3 Modèle de décentralisation

Il est encore très loin de la scène ultime décrite par Vitalik (illustré dans la figure ci-dessous). La formation sera formée à la formation des données.Cependant, il y a des projets qui tentent actuellement de créer un meilleur modèle d’IA grâce au mécanisme d’incitation.

Amerter: Bittersor fait la promotion de la combinaison entre différents modèles d’IA, mais il convient de noter que le Bittersor lui-même ne mène pas la formation du modèle, mais fournit principalement des services de raisonnement en IA.Les 32 sous-réseaux de Bittersor se concentrent sur différentes directions de service, telles que la capture de données, la génération de texte, le texte Text2, etc. Lorsque vous terminez une tâche, les modèles AI dans différentes directions peuvent coopérer les uns avec les autres.Le mécanisme d’incitation favorise la concurrence entre les sous-réseaux et l’intérieur du sous-réseau. Les performances du sous-réseau, le rapport de distribution de ces récompenses entre les différents sous-réseaux, et le dispositif de vérification du sous-réseau décide du rapport de distribution entre les différents mineurs grâce à l’évaluation du travail des mineurs. qualité du système.

6 Conclusion: spéculation des mèmes ou révolution technologique?

De la décision de Sam Altman au prix d’Arkm et de WLD, à la conférence Nvidia pour apporter une série de projets de participation, de nombreuses personnes ajustent le concept d’investissement de la piste d’IA.

À l’exception de quelques célébrités (comme Arkm et WLD), la piste de l’IA ressemble plus à « Meme » dominée par le récit technique.

D’une part, la spéculation globale de la piste Crypto AI doit être étroitement liée à la progression de WEB2 AI.D’un autre côté, l’histoire de la piste de l’IA est encore principalement un récit technique. Aspect fondamental des principes fondamentaux du projet est toujours important.

D’après la possibilité des quatre catégories proposées par Dieu V, on peut voir que le charme du récit et la possibilité d’atterrir.Dans les première et deuxième catégories représentées par les applications d’IA, nous avons vu de nombreux histoires GPT.Les troisième et quatrième catégories représentent le grand récit combiné à l’IA et à la crypto, tels que le réseau de coopération, le ZKML et le remodelage décentralisé de l’IA sur la chaîne d’agents.