Грейд: Как Crypto ускоряет наступление эпохи искусственного интеллекта?

Автор: Grayscale Research

Составление: Феликс, PANews

Компания Grayscale (灰度) объявила вчера о запуске нового фонда Grayscale Decentralized AI Fund LLC, с фокусом на Децентрализация AI. Первоначальный портфель фонда включает в себя проекты Bittensor (TAO), FIL (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) и Render (RNDR), при этом Near, FIL и Render являются активами с наибольшим весом в фонде. Под воздействием этой новости Токен значительно памп. Затем Grayscale опубликовала статью о том, как они воспринимают AI и Децентрализация AI, изложив причины их внимания к этому. Ниже приведен полный текст.

Искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых перспективных новых технологий в этом веке, способной экспоненциально повысить производительность человека и обеспечить прорыв в медицине. Несмотря на то, что ИИ может быть очень важным сегодня, его влияние будет только увеличиваться. По оценкам PwC, к 2030 году ИИ станет отраслью стоимостью 15 триллионов долларов.

Однако эта перспективная технология также сталкивается с вызовами. По мере того как искусственный интеллект становится все более мощным, власть в отрасли искусственного интеллекта концентрируется в руках небольшого числа компаний, что представляет потенциальную опасность для общества. Это также вызывает серьезные опасения общественности относительно Глубина, внедренных предубеждений и рисков конфиденциальности данных. К счастью, технология шифрования предоставляет потенциальные решения для некоторых из этих проблем в Децентрализация и прозрачность.

В этой статье будет рассмотрены проблемы, связанные с централизацией, а также как ДецентрализацияAI помогает решить некоторые из этих проблем. Кроме того, будет обсуждаться взаимодействие криптовалюты и искусственного интеллекта, с акцентом на применение шифрования, которое уже показало признаки ранней адоптации.

Проблема централизованного искусственного интеллекта

В настоящее время развитие искусственного интеллекта сталкивается с определенными рисками и вызовами. Сетевые эффекты и интенсивные капиталовложения в области искусственного интеллекта являются настолько значительными, что многие разработчики искусственного интеллекта, в том числе небольшие компании или научные исследователи, за пределами крупных технологических компаний либо испытывают трудности с доступом к необходимым ресурсам для разработки искусственного интеллекта, либо не могут монетизировать свою работу. Это ограничивает общую конкуренцию и инновации в области искусственного интеллекта.

Поэтому влияние этой ключевой технологии в основном сконцентрировано в руках нескольких компаний, таких как OpenAI и Google, что вызывает серьезные вопросы о правлении искусственным интеллектом. Например, в феврале этого года AI-генератор изображений Gemini от Google был обвинен в расизме и исторических ошибках, а также в управлении моделями. Кроме того, в ноябре прошлого года решение совета директоров, состоящего из шести человек, об увольнении генерального директора OpenAI Сэма Альтмана, выявило факт того, что немногие люди контролируют компании, разрабатывающие эти модели.

С увеличением влияния и важности искусственного интеллекта многие люди беспокоятся, что одна компания может получить решающее право на модели искусственного интеллекта, оказывающие огромное влияние на общество. Даже возможно, что они будут создавать барьеры, чтобы сохранить свои интересы, или манипулировать моделями в своих личных интересах за счёт жертв других.

Децентрализация****Как AI может помочь

ДецентрализацияAI относится к использованию технологии блокчейн для распределения владения и управления AI-сервисами с целью повышения прозрачности и доступности. Grayscale Research считает, что Децентрализация AI может освободить эти важные решения из закрытой среды и сделать их общедоступными.

Технология блокчейн может помочь разработчикам увеличить доступ к искусственному интеллекту, снижая порог для независимых разработчиков в создании и монетизации своих трудов. Это поможет повысить общую инновационность и конкурентоспособность искусственного интеллекта, а также сбалансированность с моделями, разработанными технологическими гигантами.

Кроме того, Децентрализация искусственного интеллекта может помочь достичь демократизации инвестиций в искусственный интеллект. В настоящее время, кроме некоторых технологических компаний, практически нет способов получить доход от разработки искусственного интеллекта. Тем временем значительные частные капиталы уже выделены на стартапы по искусственному интеллекту и частные компании (470 миллиардов долларов в 2022 году, 420 миллиардов долларов в 2023 году). Поэтому только небольшая часть венчурных капиталов и аккредитованных инвесторов может получить доход от этих компаний. В сравнении с этим, шифрование активов Децентрализации искусственного интеллекта открыто для каждого, любой может участвовать в будущем искусственного интеллекта.

Как развивается сфера встречи сегодня?

Пересечение криптовалют и искусственного интеллекта все еще находится на ранних стадиях зрелости, но реакция рынка была обнадеживающей. По состоянию на май 2024 года сектор активов шифрования ИИ вернул 20%, превзойдя подавляющее большинство треков шифрования. Кроме того, по данным Kaito, по сравнению с другими треками, такими как Децентрализованные финансы, Layer2, Meme и RWA, трек AI в настоящее время имеет самую высокую «долю нарративного мышления» (самое высокое внимание рынка) на социальных платформах.

Недавно некоторые известные личности начали принимать эту новую область и стремятся решить недостатки централизованного ИИ. В марте этого года основатель компании по искусственному интеллекту Stability AI Эмад Мостак покинул компанию, чтобы заняться ДецентрализацияAI, и заявил, что “пришло время обеспечить открытость и децентрализацию ИИ”. Кроме того, основатель ShapeShift Эрик Ворхис недавно запустил Venice.ai, это сервис искусственного интеллекта, ориентированный на конфиденциальность, с функцией конечного шифрования.

Рис. 1: В этом году AI Universe практически превзошел все треки шифрования.

Можно разделить пересечение криптовалюты и искусственного интеллекта на три основных подкласса:

• Уровень инфраструктуры: сеть, предоставляющая платформу для разработки искусственного интеллекта (например, NEAR, TAO, FET)
• Ресурсы, необходимые для ИИ: предоставление ключевых ресурсов (вычислений, хранения, данных), необходимых для разработки ИИ (например, RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
• Решение проблемы искусственного интеллекта: активы, пытающиеся решить проблемы, связанные с искусственным интеллектом, такие как восход роботов и фальсификация Глубина, а также проверка моделей (например, WLD, TRAC, NUM)

График 2*：*Карта рынка искусственного интеллекта и криптовалют

Источник информации: Инвестиции Grayscale. Содержащийся Протокол представляет собой иллюстративный пример

Сеть, обеспечивающая инфраструктуру для развития искусственного интеллекта

Первый тип сети представляет собой открытую архитектуру без необходимости получения лицензии, разработанную специально для развития общего сервиса искусственного интеллекта. Эти активы не сосредоточены на каком-либо конкретном продукте или услуге искусственного интеллекта, а сконцентрированы на создании инфраструктуры и механизмов поощрения для различных приложений искусственного интеллекта.

NEAR выделяется в этой категории как сооснователь архитектуры “Трансформер”, которая поддерживает такие системы искусственного интеллекта, как ChatGPT. В мае этого года NEAR объявила о своем намерении создать экосистему пользовательского искусственного интеллекта, нацеленную на оптимизацию конфиденциальности и суверенитета пользователей. В конце июня NEAR запустила свою программу инкубатора искусственного интеллекта, направленную на разработку платформы данных для нативных моделей NEAR, приложений искусственного интеллекта, фреймворка агентов и рынка вычислений.

Bittensor - это платформа, использующая токен TAO для экономической стимуляции развития искусственного интеллекта. Bittensor является базовой платформой для 38 подсетей (subnets), каждая из которых имеет различные применения, такие как чат-боты, генерация изображений, финансовые прогнозы, языковой перевод, обучение моделей, хранение и вычисления. Bittensor-сеть награждает токеном TAO лучших Майнеров и валидаторов в каждой подсети и предоставляет разработчикам API без необходимости разрешения, чтобы по запросу участвовать в построении конкретных приложений искусственного интеллекта, обращаясь к Майнерам Bittensor в подсети.

Этот раздел также включает другие Протоколы, такие как Fetch.ai и сеть Allora. Fetch.ai - это платформа для создания разработчиками сложных помощников по искусственному интеллекту (так называемых “AI агентов”), недавно объединившаяся с AGIX и OCEAN, с общей рыночной капитализацией около 75 миллиардов долларов. Еще одним является сеть Allora, которая фокусируется на применении искусственного интеллекта в финансовых приложениях, включая автоматизированные торговые стратегии на DEX и рынке прогнозов. Allora еще не выпустила Токены и провела стратегическое финансирование в июне на общую сумму 35 миллионов долларов США.

Ресурсы, необходимые для развития искусственного интеллекта

Вторая категория включает активы, предоставляющие ресурсы для разработки искусственного интеллекта в виде вычислений, хранения или данных.

Возникновение искусственного интеллекта вызвало огромный спрос на вычислительные ресурсы в форме GPU. Рынок GPU, таких как Render (RNDR), Akash (AKT) и Livepeer (LPT), предоставляет неиспользуемые ресурсы GPU для разработчиков моделей обучения, вывода моделей или генерации 3D-AI. По оценкам, Render предоставляет около 10 000 GPU, с акцентом на художников и генеративный искусственный интеллект; Akash предоставляет 400 GPU, с акцентом на разработчиков и исследователей искусственного интеллекта. В то же время Livepeer недавно объявил о новом плане AI-подсети с целью выполнения задач AI-вывода, таких как текст в изображение, текст в видео и изображение в видео, к августу 2024 года.

Помимо большого количества вычислительных ресурсов, модели искусственного интеллекта требуют большого объема данных. Поэтому существует значительный спрос на хранение данных. Решения для хранения данных, такие как Filecoin (FIL) и Arweave (AR), могут служить альтернативой децентрализованным и безопасным сетям, позволяя хранить данные искусственного интеллекта на централизованных серверах AWS. Эти решения не только обеспечивают экономичное и масштабируемое хранилище, но и повышают безопасность и целостность данных путем устранения единой точки отказа и риска утечки данных.

Наконец, существующие службы искусственного интеллекта, такие как OpenAI и Gemini, могут обращаться к актуальным данным через поисковые системы Bing и Google. Это ставит всех разработчиков AI-моделей, кроме технологических компаний, в несправедливое положение. Однако службы сбора данных, такие как Grass и Masa, могут помочь создать справедливую конкурентную среду, позволяя лицам получать прибыль от обучения моделей AI с помощью данных приложений, при этом сохраняя контроль и конфиденциальность своих персональных данных.

Попытка решения проблем, связанных с AI, активами**

Третий тип включает активы, пытающиеся решить проблемы, связанные с искусственным интеллектом, включая роботов, подделку Глубина и возникновение источников контента.

Еще одна значительная проблема ИИ - это рост роботов и ошибочной информации. Поддельные данные, созданные ИИ, уже оказали влияние на президентские выборы в Индии и Европе, и эксперты “очень беспокоятся” о предстоящих президентских выборах в США, где возникнет огромное количество “ложной информации”, которая будет серьезно связана с поддельными данными. Активы, предназначенные для решения проблем, связанных с поддельными данными, включают Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) и Story Protocol. Кроме того, Worldcoin (WLD) пытается решить проблему роботов с помощью уникальной биометрической идентификации.

Ещё один риск искусственного интеллекта - это обеспечение доверия к самой модели. Как убедиться, что полученные результаты искусственного интеллекта не были подделаны или манипулированы? В настоящее время несколько Протоколов помогают решить эту проблему с помощью криптографии, Доказательством с нулевым разглашением и полностью Гомоморфным шифрованием (FHE), таких как Modulus Labs и Zama.

Вывод

Несмотря на то, что эти активы децентрализации ИИ уже достигли первоначальных результатов, они все еще находятся на ранних стадиях. Ранее в этом году венчурный капиталист Фред Уилсон заявил, что ИИ и криптовалюта — это «две стороны одной медали» и что «Web3 поможет нам доверять ИИ». По мере того, как индустрия искусственного интеллекта продолжает развиваться, Grayscale Research считает, что эти сценарии использования, связанные с искусственным интеллектом, будут становиться все более важными, и что эти две быстро развивающиеся технологии могут дополнять друг друга.

Многое указывает на то, что эпоха искусственного интеллекта наступает и будет иметь глубокие, как положительные, так и отрицательные последствия. С помощью характеристик технологии блокчейн, верится, что криптовалюта в конечном итоге сможет помочь смягчить некоторые опасности, связанные с искусственным интеллектом.

Связанные материалы: почему венчурные компании массово сделали ставку на Crypto x AI