jakiro
Zusammengestellt von: Fairy, Chaincatcher
Anmerkung des Herausgebers: Durch den Halo of Technology sah der Autor mehrere Hindernisse wie Kapital und Hardware, mit der das Web3 -Projekt zur Förderung der Entwicklung von KI konfrontiert war.Obwohl die ursprüngliche Absicht von Web3 darin besteht, die Zentralisierung zu brechen und das Ideal der Dezentralisierung in den tatsächlichen Operationen zu erkennen, wird sie häufig von Markterzählungen und Token -Anreizen und von der ursprünglichen Absicht beeinflusst.
Chaincatcher kompiliert den Originaltext wie folgt:
Die Forderungen nach KI und Web3 wachsen, aber dies ist kein optimistischer VC -Artikel mehr.Wir sind optimistisch, die beiden Technologien zu verschmelzen, aber der folgende Text ist ein Anruf.Andernfalls wird dieser Optimismus nicht erreicht.
Warum?Da die Entwicklung und Leitung des besten KI-Modells enorme Investitionsausgaben erfordert, ist hochmoderne Hardware oft schwer zu erhalten und erfordert sehr spezifische Forschung und Entwicklung.Wie die meisten Web3 -KI -Projekte, reicht Crowdsourcing diese Ressourcen durch kryptografische Anreize nicht aus, um die zehn Milliarden von Dollar, die von großen Unternehmen investiert wurden, die das KI -Wachstum kontrollieren, auszugleichen.Angesichts der Hardware -Einschränkungen kann dies das erste große Software -Paradigma sein, und weder intelligente und kreative Ingenieure außerhalb bestehender Organisationen können es brechen.
Software ist „die Welt“ immer schneller und wird mit der Beschleunigung künstlicher Intelligenz bald exponentiell wachsen.In der aktuellen Situation fließen alle diese „Kuchen“ zu Technologiegiganten, während Endbenutzer, einschließlich Regierungen und großer Unternehmen, mehr ihrer Macht unterliegen.
DROLOCATIONENDEN Mechanismus
All dies geschieht zu einer sehr unangemessenen Zeit-90% der dezentralen Netzwerkteilnehmer sind damit beschäftigt, das „goldene Ei“ von narrativen, einfachen Fiat-Geldgewinnen zu verfolgen.
Entwickler folgen Investoren in unserer Branche, nicht umgekehrt.Diese Situation hat verschiedene Manifestationen, die von der öffentlichen Anerkennung bis hin zu subtileren unbewussten Motivationen reichen, aber Erzählungen und die um sie herum gebildeten Märkte treiben viele Entscheidungen in Web3 vor.Wie die traditionelle Reflexionsblase konzentrieren sich die Teilnehmer zu sehr auf die innere Welt, um die äußere Welt zu bemerken, es sei denn, dies hilft, die Erzählung des Zyklus zu fördern.Und künstliche Intelligenz ist offensichtlich die größte Erzählung, weil sie sich in einer Phase der boomenden Entwicklung befindet.
Wir haben mit Dutzenden von Teams im Querschnitt von KI und Kryptowährung gesprochen, um zu bestätigen, dass viele von ihnen sehr fähige, missionsorientierte und leidenschaftliche Bauherren sind.Aber das ist die menschliche Natur.
Der Weg zur Erleichterung der Liquidität war ein historischer Fluch für die Kryptoindustrie – zu diesem Zeitpunkt hat sie die Jahre der Entwicklung und die wertvolle Einführung verzögert.Es hat sogar die loyalsten Krypto -Gläubigen in die Richtung „Ziehung auf Token“ geworden.Die Begründung ist, dass Bauherren, die Token halten, bessere Chancen haben können.
Die geringe Komplexität des institutionellen und des Einzelhandelskapitals bietet den Bauherren die Möglichkeit, Ansprüche aus der Realität zu gründen und gleichzeitig von der Bewertung zu profitieren, als ob diese Ansprüche erfüllt wären.Die Konsequenzen dieser Prozesse sind tatsächlich tief verwurzelte moralische Hazard- und Kapitalschäden, und nur wenige dieser Strategien können langfristig funktionieren.Die Nachfrage ist die Mutter aller Erfindungen.
Der Zeitpunkt dieser Situation kann nicht schlechter sein.Während alle intelligenten Tech -Unternehmer, staatlichen Akteure und Unternehmen, die große und kleine Unternehmen sind, rennen, um einen Anteil der KI -Revolution zu gewährleisten, wählten die Gründer und Investoren von Kryptowährungen „zehnmal schneller“.Und unserer Meinung nach sind dies die wirklichen Opportunitätskosten.
Überblick über die Aussichten der künstlichen Intelligenz von Web3
Angesichts des oben genannten Anreizmechanismus kann die Klassifizierung von Web3 -Projekten für künstliche Intelligenz tatsächlich unterteilt werden in:
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Vernünftig (kann auch in Realisten und Idealisten unterteilt werden)
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Halbschwächlich
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FALSCH
Grundsätzlich glauben wir, dass Projektbauer klar wissen sollten, wie sie mit ihren Web2 -Konkurrenten Schritt halten und wissen sollten, welche Bereiche wettbewerbsfähig sind und welche Täuschungen sind, obwohl diese Wahnbereiche möglicherweise an Risikokapitalunternehmen und die Öffentlichkeit verkauft werden.
Unser Ziel ist es, hier und jetzt teilzunehmen.Andernfalls kann die Geschwindigkeit der Entwicklung künstlicher Intelligenz Web3 hinter sich lassen, und die Welt wird auf „Web4“ zwischen der künstlichen Intelligenz der westlichen Unternehmen und der nationalen künstlichen Intelligenz Chinas springen.Diejenigen, die nicht in der Lage sind, rechtzeitig wettbewerbsfähig zu sein und sich auf verteilte Technologie zu verlassen, um längere Zeitrahmen aufzuholen, sind zu optimistisch und nicht genug, um ernst genommen zu werden.
Offensichtlich ist dies nur eine sehr grobe Zusammenfassung, selbst die Gruppe „Falsemaker“ hat mindestens ein paar ernsthafte Teams (vielleicht nur Täuschungen).Dieser Artikel ist jedoch ein Anruf, daher haben wir nicht die Absicht, objektiv zu sein, sondern die Leser auffordern, ein Gefühl der Dringlichkeit zu haben.
Vernünftig:
Es gibt nicht viele Gründer der Lösung, um „Künstliche Intelligenz On-Chain“ -Middanse zu entwickeln.
Wenn Sie also einen Weg finden, um das optimale zentralisierte Modell mit einer On-Chain-Umgebung zu verbinden und von einer komplexen Automatisierung zu profitieren, ist es für sie ein guter erster Schritt.Derzeit sind Hardware-isolierte T-Shirts („Luftisolations“ -Prozessoren), die API-Zugriffspunkte, bidirektionale Orakel (für die bidirektionalen Indexierung auf Ketten- und Kettendaten) und die Zusammenarbeit für die Bereitstellung einer überprüfbaren Off-Chain-Computing-Umgebung für Agenten zur Verfügung stellen können Die Gerätearchitektur scheint derzeit die beste Lösung zu sein.
Es gibt auch eine Coprozessor-Architektur, die Null-Wissen-Beweise (ZKPS) verwendet, um Änderungen des Schnappschusses (anstatt die vollständigen Berechnungen zu überprüfen), von denen wir glauben, dass sie mittelfristig machbar sind.
Bei dem gleichen Problem besteht ein idealere Ansatz darin, nicht die Argumentation außerhalb des Ketten zu validieren, um es mit On-Chain-Berechnungen in Bezug auf Vertrauensannahmen vereinbar zu machen.
Wir glauben, dass das Ziel, dies zu tun, darin bestehen sollte, künstliche Intelligenz in einer einheitlichen Betriebsumgebung auf Ketten- und Off-Chain-Aufgaben auszuführen.Die meisten Befürworter der Inferenzüberprüfbarkeit sprechen jedoch über schwierige Ziele wie „Vertrauensmodellgewichte“, die tatsächlich innerhalb weniger Jahre relevant werden.In letzter Zeit haben die Gründer dieser Fraktion begonnen, alternative Wege zu untersuchen, um das Denken zu validieren, basierten jedoch zunächst auf ZKP.Während viele intelligente Teams an ZKML arbeiten (d. H. Maschinelles Lernen von Null-Wissen), erwarten sie, dass die Verschlüsselungsoptimierung die Komplexitäts- und Rechenanforderungen von KI-Modellen überschreitet und zu viel Risiko eingeht.Daher glauben wir, dass sie momentan nicht für den Wettbewerb geeignet sind.Einige jüngste Fortschritte sind jedoch immer noch interessant und sollten nicht übersehen werden.
Halbschwächlich:
Verbraucheranwendungen verwenden Wrapper, die geschlossene und Open -Source -Modelle zusammenfassen (z. B. stabile Diffusion für die Bildgenerierung oder Midjourney).Einige dieser Teams waren die ersten, die den Markt betraten und von den tatsächlichen Benutzern anerkannt wurden.Daher ist es nicht fair, es als Fälschung zu bezeichnen, aber nur wenige Teams denken tief darüber nach, wie sie ihre zugrunde liegenden Modelle auf dezentrale Weise entwickeln und innovativ in der Motivation des Designs innovativ sind.Im Token -Abschnitt gibt es auch einige interessante Governance-/Eigentümerdesigns.Die meisten dieser Projekte setzen jedoch einfach ein Token auf ein ansonsten zentrales Paket, das auf OpenAI -APIs basiert, um eine Bewertungsprämie zu erhalten oder dem Team eine schnellere Liquidität zu verleihen.
Das Problem, das kein Camp gelöst hat, ist das Training und die Argumentation großer Modelle in einer dezentralen Umgebung.Wenn Sie sich derzeit nicht auf einen eng verbundenen Hardware -Cluster verlassen, können Sie das Basismodell nicht innerhalb einer angemessenen Zeit trainieren.Angesichts des Wettbewerbsniveaus ist „angemessene Zeit“ ein Schlüsselfaktor.
In letzter Zeit gab es einige vielversprechende Forschungsergebnisse, und theoretisch können Methoden wie „Differentialdatenfluss“ in Zukunft auf verteilte Computernetzwerke ausgedehnt werden, um ihre Kapazität zu verbessern (wie die Netzwerkfunktionen mit Datenflüssen einholen. Erfordernde).Das Wettbewerbsmodell Training erfordert jedoch immer noch die Kommunikation zwischen lokalisierten Clustern und nicht zwischen einzelnen verteilten Geräten und modernster Computing (Einzelhandels-GPUs sind immer noch nicht wettbewerbsfähiger).
Untersuchungen zu lokalisiertem Denken durch Reduzierung der Größe des Modells (eine der beiden Methoden der Dezentralisierung) hat ebenfalls die jüngsten Fortschritte erzielt, aber es gibt kein Protokoll, das es in Web3 nutzt.
Das Problem des dezentralen Trainings und der Argumentation bringt uns logischerweise in die letzten und mit Abstand wichtigsten Lager und damit das emotionalste für uns.
Gefälscht:
Infrastrukturanwendungen sind hauptsächlich im Bereich dezentraler Server konzentriert und bieten bloße Hardware oder dezentrale Modelltrainings-/Hosting -Umgebungen.Es gibt auch Software-Infrastrukturprojekte, die Protokolle wie Federated Learning (dezentrales Modelltraining) oder solche, die Software- und Hardwarekomponenten zu einer Plattform kombinieren, auf der Menschen im Grunde genommen das dezentrale Modell ausbilden und bereitstellen können.Die meisten von ihnen fehlen die Komplexität, die erforderlich ist, um das beschriebene Problem tatsächlich zu lösen, und die naive Idee von „Token -Incentives + Market Support“ besteht hier her.Keine der Lösungen, die wir in öffentlichen und privaten Märkten sehen, kann hier und jetzt einen sinnvollen Wettbewerb erreichen.Einige Programme können sich zu lebensfähigen (aber Nischen-) Produkten entwickeln, aber was wir jetzt brauchen, sind frische und wettbewerbsfähige Programme.Dies kann nur durch innovative Designs erreicht werden, die verteilte Computing -Engpässe lösen.Es ist nicht nur ein großes Problem im Training, sondern auch die Überprüfbarkeit der abgeschlossenen Arbeiten und die Koordination der Schulungs -Workloads, die Bandbreitengpässe hinzufügt.
Wir brauchen ein wettbewerbsfähiges, wirklich dezentrales Basismodell, das dezentrale Schulungen und Argumente erfordert, um zu arbeiten.Der Verlust künstlicher Intelligenz kann alle Erfolge des „dezentralen Weltcomputers“ seit dem Aufkommen von Ethereum vollständig verweigern.Wenn Computer künstliche Intelligenz werden und künstliche Intelligenz zentralisiert ist, gibt es keine Möglichkeit für die Computer der Welt, über eine dystopische Version zu sprechen.
Training und Argumentation stehen im Mittelpunkt der KI -Innovation.Da andere Bereiche der KI-Welt in Richtung engerer Architekturen bewegt werden, benötigt Web3 einige orthogonale Lösungen, um damit zu konkurrieren, da die Machbarkeit des Frontalwettbewerbs immer niedriger wird.
Die Skala des Problems
Es geht nur um Berechnung.Je mehr Sie in Schulungen und Argumentation investieren, desto besser werden die Ergebnisse sein.Ja, hier gibt es einige Optimierungen und Optimierungen, und dort kann einige Änderungen und Optimierungen vorhanden sein, und die Berechnung selbst ist nicht homogen.Es gibt alle möglichen neuen Möglichkeiten, um die Engpässe der traditionellen von Neumann -Architekturverarbeitungseinheiten zu überwinden.
Deshalb sehen wir sogenannte „Hyperscale“ so stark im Rechenzentrum, dass sie alle einen vollständigen Stapel mit KI-Modellen oben und Hardware erstellen möchten, die sie unten mit Strom versorgen: OpenAI (Modelle))+Mikropic (micropic ( Computing), Anthropic (Modell)+AWS (Computing), Google (beide haben beide) und Meta (beide haben immer mehr durch verdoppelte Bemühungen, Ihr eigenes Rechenzentrum zu erstellen).Es gibt mehr Nuancen, Interaktionsdynamik und Stakeholder, aber wir werden sie nicht alle auflisten.Insgesamt investieren Hyperscale Enterprises wie nie zuvor Milliarden von Dollar in die Konstruktion von Rechenzentren und schaffen Synergien zwischen ihren Computer- und KI -Produkten, die in der Weltwirtschaft erwartet werden, dass KI populär wird.
Werfen wir einen Blick auf die erwarteten Konstruktionsniveaus dieser 4 Unternehmen in diesem Jahr:
Jensen Huang, CEO von NVIDIA ™ (NVIDIA®), schlug einst vor, dass in den nächsten Jahren insgesamt 1 Billionen US -Dollar an Finanzmitteln in den Bereich der KI -Beschleunigung investiert werden.Vor kurzem verdoppelte er die Prognose auf 20.000 US -Dollar, angeblich weil er Interesse an souveränen Unternehmen sah.
Analysten von Altimeter erwarten, dass die globalen KI-verwandten Rechenzentrumsausgaben im Jahr 2024 bzw. 2025 160 Milliarden US-Dollar bzw. mehr als 200 Milliarden US-Dollar erreichen.
Vergleichen Sie nun diese Nummern mit den Incentives, die Web3 für unabhängige Rechenzentrumsbetreiber vorsieht, um ihre Kapitalausgaben auf der neuesten KI -Hardware zu erweitern:
Derzeit beträgt der Gesamtmarktwert aller dezentralen Projekte der physischen Infrastruktur (Depin) derzeit etwa 40 Milliarden US -Dollar, was hauptsächlich aus relativ niedriger Liquidität und hauptsächlich spekulativen Token besteht.Grundsätzlich entspricht die Marktkapitalisierung dieser Netzwerke der Obergrenze der Gesamtkapitalausgaben ihrer Mitwirkenden, da sie Token verwenden, um diese Konstruktion zu motivieren.Die aktuelle Marktkapitalisierung ist jedoch fast nutzlos, da sie veröffentlicht wurde.
Nehmen wir also an, dass in den nächsten 3 bis 5 Jahren als Anreiz weitere 80 Milliarden US-Dollar (2-fache des bestehenden Wertes) des Token-Kapitals für private und öffentliche Depin auf dem Markt erscheinen wird, und davon ausgehen, dass diese Token 100% für künstliche Intelligenz verwendet werden werden Anwendungsfälle.Auch wenn wir diese sehr grobe Schätzung durch 3 (Jahre) teilen und ihren Dollarwert mit dem Barwert von Hyperscale -Unternehmen vergleichen, die erst 2024 investiert wurden genug.
Darüber hinaus sind Milliarden von Dollar an Anlegernachfrage erforderlich, um diese Token zu absorbieren, da die Betreiber dieser Netzwerke große Mengen an abgebauten Token verkaufen, um die erheblichen Kosten für Kapital- und Betriebskosten zu decken.Es sind auch mehr Mittel erforderlich, um den Aufstieg dieser Token zu steigern und die Ausdehnung des Bauunternehmens zur Überteuerung von Super-großen Unternehmen zu übertreffen.
Diejenigen, die ein tiefes Verständnis dafür haben, wie Web3 -Server derzeit funktionieren, könnte jedoch der Meinung sind, dass ein großer Teil der „dezentralen physischen Infrastruktur“ in diesen Hyperscale -Unternehmen tatsächlich auf Cloud -Diensten betrieben wird.Natürlich treibt der Anstieg der Nachfrage nach GPUs und anderen KI-spezifischen Hardware mehr Versorgung vor, wodurch letztendlich Cloud-Mieten oder -käufe günstiger werden.Zumindest erwarten das die Leute.
Gleichzeitig müssen wir aber auch berücksichtigen: Jetzt muss Nvidia die Bedürfnisse der Kunden für die neuesten GPUs der neuesten Generation priorisieren.NVIDIA hat auch begonnen, mit den größten Cloud -Computing -Anbietern in seinem eigenen Territorium zu konkurrieren und KI -Plattformdienste an Unternehmenskunden bereitzustellen, die bereits in diesen Superrechnern gesperrt sind.Dies wird es schließlich dazu veranlassen, im Laufe der Zeit entweder ein eigenes Rechenzentrum zu erstellen (was im Wesentlichen die enormen Gewinne, die sie jetzt genießen, so unwahrscheinlich erodieren) oder seine KI -Hardwareverkäufe auf seine Partner -Network -Cloud -Anbieter im Rahmen des Umfangs erheblich einschränken.
Darüber hinaus verwenden NVIDIA-Wettbewerber, die zusätzliche KI-spezifische Hardware auf den Markt bringen, hauptsächlich die gleichen Chips wie von TSMC produziertes Nvidia.Im Grunde genommen konkurrieren im Grunde genommen alle Hardware -Unternehmen für künstliche Intelligenz um die Produktionskapazität von TSMC.TSMC muss auch bestimmte Kunden priorisieren.Samsung und Potential Intel (Intel versucht, so bald wie möglich zum fortschrittlichsten Sektor der Chip-Herstellung zurückzukehren, um Chips für seine eigene Hardware zu produzieren) kann möglicherweise zusätzlichen Nachfrage aufnehmen, aber TSMC produziert derzeit die meisten KI-bezogenen Chips und für für für Die Expansion und Kalibrierung der Chipherstellung (3 und 2 nm) dauert Jahre.
Aufgrund der Einschränkungen der Vereinigten Staaten für Nvidia und TSMC ist China schließlich für die neueste Generation künstlicher Intelligenz -Hardware im Grunde genommen außer Reichweite.Im Gegensatz zu Web3 haben chinesische Unternehmen tatsächlich ein eigenes Wettbewerbsmodell, insbesondere LLMs von Unternehmen wie Baidu und Alibaba, für die eine große Anzahl von Geräten der vorherigen Generation erforderlich ist.
Aufgrund eines der oben genannten Gründe oder der Überlagerung verschiedener Faktoren, da der Kampf um künstliche Intelligenz intensiviert und Vorrang gegenüber Cloud-Diensten hat, beschränken Hyperscale Enterprises den externen Zugang zu ihrer Hardware für künstliche Intelligenz, was ein nicht-substantielles Risiko darstellt.Grundsätzlich ist dies eine Situation, in der sie die gesamte KI-bezogene Wolkenkapazität für sich selbst übernehmen und sie nicht mehr an andere zur Verfügung stellen und gleichzeitig die neueste Hardware verschlingen.Auf diese Weise werden andere große Unternehmen, einschließlich souveräner Staaten, höhere Anforderungen an das verbleibende Rechenangebot stellen.Gleichzeitig werden die verbleibenden GPUs der Verbraucher immer weniger wettbewerbsfähiger.
Offensichtlich ist dies nur eine extreme Situation, aber wenn der Hardware -Engpass immer noch existiert, werden sich große Spieler aufgrund des hohen Bonus zurückziehen.Auf diese Weise sind dezentrale Betreiber wie sekundäre Rechenzentren und Einzelhandelshardware -Eigentümer (die die Mehrheit der Web3 -Depin -Anbieter ausmachen) vom Wettbewerb ausgeschlossen.
Die andere Seite der Medaille
Während die Gründer von Kryptowährungen noch schlafen, achten KI -Riesen den Kryptowährungen genau.Der Druck und der Wettbewerb der Regierung können sie dazu veranlassen, Kryptowährungen anzuwenden, um zu vermeiden, dass sie geschlossen oder streng reguliert werden.
Der Gründer von Stability AI trat kürzlich zurück, um seine Firma zu „dezentralisieren“, was einer der frühesten öffentlichen Hinweise ist.Nach der erfolgreichen Auflistung des Unternehmens hatte er seinen Plan, die Tokens nach der erfolgreichen Auflistung des Unternehmens zu starten, die die tatsächliche Motivation hinter der erwarteten Aktion teilweise auf den Markt brachte.
Während Sam Altman nicht an der Funktionsweise seines mitbegründeten Crypto-Projekts Worldcoin beteiligt ist, ist sein Token-Handel zweifellos wie ein Agent für OpenAI.Ob es eine Möglichkeit gibt, Internet -Token -Projekte mit KI -F & E -Projekten zu verbinden, ist nur Zeit, uns zu sagen, aber das Worldcoin -Team scheint auch zu erkennen, dass der Markt diese Hypothese testet.
Es ist für uns großer Sinn, verschiedene dezentrale Wege für KI -Riesen zu erkunden.Das Problem, das wir hier wieder sehen, ist, dass Web3 keine aussagekräftigen Lösungen erzeugt.“Governance Tokens“ sind nur ein Meme und derzeit nur Token, die den direkten Zusammenhang zwischen Inhabern von Vermögenswerten und ihren Netzwerkentwicklung und -betrieb wie BTC und ETH ausdrücklich vermeiden, sind wirklich dezentrale Token.
Der Anreizmechanismus, der zu einer langsamen technologischen Entwicklung führt, hat auch die Entwicklung des Verschlüsselungsnetzwerkdesigns in unterschiedlicher Governance beeinflusst.Das Startup -Team verhindert gerade ein „Governance -Token“ für seine Produkte, in der Hoffnung, einen neuen Weg zu finden, um sich vorzubereiten, aber am Ende können sie sich nur an ihre eigene Selbstzufriedenheit im „Governance Theatre“ -Ressourcenallokation halten .
abschließend
Der KI -Wettbewerb ist noch nicht abgeschlossen und jeder ist sehr ernst.Im Denken großer Tech -Giganten, die ihre Rechenleistung erweitern, können wir keine Anfälligkeit finden – mehr Computer bedeutet eine bessere KI und bessere KI bedeutet niedrigere Kosten, steigern den neuen Umsatz und erweitert den Marktanteil.Für uns bedeutet dies, dass die Blase vernünftig ist, aber alle Fälscher werden in Zukunft in der unvermeidlichen Umgestaltung immer noch beseitigt.
Die künstliche Intelligenz mit zentraler groß angelegter Unternehmen dominiert dieses Feld und es ist schwierig für Startups, mitzuhalten.Obwohl das Feld Web3 zu spät ist, schließt es sich diesem Wettbewerb an.Im Vergleich zu Startups im Web2 -Bereich wurde der Markt für Krypto -KI -Projekte zu großzügig belohnt, was die Gründer dazu veranlasst hat, ihre Aufmerksamkeit von der Produktlieferung bis hin zu Fahrtpreisen zu kritischen Momenten zu verlagern, und diesmal wird schnell geschlossen.Bisher konnte keine Innovation die Skalierung von Computer für den Wettbewerb umgehen.
Jetzt, rund um das verbraucherorientierte Modell, entstand eine glaubwürdige Open-Source-Bewegung, und zunächst haben sich nur einige zentralisierte Unternehmen entschieden, um Marktanteile mit größeren Konkurrenten mit geschlossenen Quellen (wie Meta, Stabilität AI) zu konkurrieren.Aber jetzt holt die Community auf und setzt Druck auf führende KI -Unternehmen unter Druck.Dieser Druck wirkt sich weiterhin auf die Entwicklung von AI-Produkten aus der geschlossenen Quelle aus, aber die Auswirkungen werden erst dann sehr groß sein, wenn Open Source-Produkte aufholen.Dies ist eine weitere großartige Gelegenheit im Bereich Web3, aber nur, wenn es das Problem des dezentralen Modelltrainings und der Argumentation lösen muss.
Daher gibt es auf der Oberfläche die „klassische“ Disruptor -Gelegenheit, die Realität weit davon entfernt.Künstliche Intelligenz ist eng mit dem Computer verbunden.
Der Computermarkt selbst, obwohl die Nachfrage die Bemühungen des Lieferanten treibt, ist es unmöglich, die Blumen zu „erweitern“, da der Wettbewerb zwischen den Herstellern durch strukturelle Faktoren wie Chipherstellung und Skaleneffekte eingeschränkt wird.
Wir sind immer noch optimistisch in Bezug auf menschliche Intelligenz und sind überzeugt, dass es genügend kluge und edle Menschen gibt, die versuchen können, die KI auf eine Weise zu knacken, die der freien Welt zugute kommt, anstatt von Top-Down-Unternehmens- oder Regierungskontrollen.Diese Gelegenheit scheint jedoch im besten Fall sehr schlank zu sein, nur eine Münze zu werfen, aber die Gründer von Web3 sind damit beschäftigt, Münzen zu werfen, um wirtschaftliche Vorteile zu erzielen, anstatt einen echten Einfluss auf die Welt zu haben.
