Розбір

У сучасній галузі більшість людей
Чітко кажучи, просто об’єднання моделей само по собі не має жодної ключової захисної стінки, і тим більше довгострокової конкурентної переваги.
Простий принцип: сьогодні ви можете підключитися до GPT, завтра з’явиться безліч конкурентів, які зможуть підключитися до такої ж моделі; ви наполегливо створюєте єдиний інтерфейс виклику, і незабаром на ринку з’явиться безліч однорідних продуктів, інтерфейс, функції, досвід — майже без різниці, конкуренція лише посилюється.
Розглянемо сучасний великий тренд AI-індустрії: кількість великих моделей стрімко зростає, швидкість оновлення відкритих моделей зростає, витрати на тренування та виклики моделей постійно знижуються. У такому середовищі, якщо
Це дуже реальна проблема: якщо
Відповідь дуже жорстока: ймовірно, залишиться дуже мало.
Але
Спочатку я також був збентежений цим визначенням, але після повторного аналізу раптово все стало зрозуміло, і можна спробувати поглянути з іншої перспективи:
Коли галузь перейде на наступний етап, вже не буде “людина керує AI, даючи йому накази”, а AI-агенти самостійно працюватимуть у ланцюгу, самостійно виконуватимуть дії, вся логіка галузі зазнає кардинальних змін.
Тоді AI зможе самостійно викликати сервіси у ланцюгу, виконувати транзакції без людського втручання, співпрацювати з іншими AI-агентами, спільно виконувати складні завдання, формуючи автономну мережу AI-співпраці.
У такому майбутньому, визначальним для цінності AI стане не потужність моделі чи швидкість відповіді, а найважливіше питання: чи має цей AI унікальну та довірену ідентичність.
У цей момент важливість ідентичності перевищить усі змагання на рівні моделей.
Крім того,
По-перше, повна історія дій, чітко збережена, включає всі операції, виконані AI, завершені завдання, участь у транзакціях у ланцюгу, формуючи незмінний шлях поведінки;
По-друге, повна історія транзакцій у ланцюгу, точно фіксує рух активів AI, доходи, частоту транзакцій, створюючи прозі дані про активи;
По-третє, тривимірна мережа співпраці, зберігає історію співпраці AI з іншими агентами, проектами, користувачами, формуючи власну систему довіри;
По-четверте, довгострокова система репутації, заснована на історії поведінки, виконанні транзакцій, ефективності співпраці, що стає основою для оцінки довіри, — це головний доказ активності AI у ланцюгу.
Ці ідентичності, засновані на поведінці, транзакціях, співпраці та репутації, мають унікальну ключову характеристику — незамінність, складність копіювання, неможливість повторити.
Модель можна замінити будь-коли, сьогодні використовуєте GPT, завтра — іншу відкриту модель, витрати мінімальні, безбар’єрні; але ідентичність, довіра, історія поведінки, накопичені у ланцюгу, — це результат довгострокового накопичення, і як тільки вона сформована, її неможливо просто перенести або почати заново, і це справжня галузева бар’єр.
Модель — це лише інструмент, її можна замінити в будь-який час; але ідентичність — це основа існування AI у ланцюгу, її ключовий актив.
Ця суттєва різниця безпосередньо визначає довгострокову цінність проекту, і тому
Тому переосмислення
Ця логіка може здатися дещо абстрактною, навіть не дуже “сексуальною”, не такою очевидною, як об’єднання моделей, і не має яскравих функцій, що швидко привертають увагу. Але, аналізуючи весь розвиток галузі, всі справжні ключові бар’єри та здатність змінити її структуру — спочатку зазвичай не сприймаються масами, здаються простими, але насправді приховують довгострокову цінність.
Наостанок, я підсумовую, що
Об’єднання моделей — це лише верхній рівень, перший крок для доступу до користувачів;
А система ідентичності AI — це її справжня конкурентна перевага, ключ до довгострокної цінності.

@justinsuntron #TRONEcoStar