ШІ підкорює світ, чому ж Крипто + ШІ такий похмурий?

Оригінальний текст: Екко an, Раян Юн

Переклад: Чопер, Foresight News

TL;DR

На тлі бурхливого розвитку штучного інтелекту нам потрібно оцінити блокчейн-індустрію з точки зору попиту: які проблеми вона вирішує, які не можуть вирішити існуючі системи, і які унікальні можливості вона пропонує?

Децентралізовані обчислення та децентралізоване зберігання дійсно мають логіку, як-от суверенітет даних та переваги в вартості, але ще не сформували абсолютно переконливої технічної переваги, щоб змусити підприємства, які вже глибоко прив'язані до традиційних хмарних постачальників, ризикувати зміною.

Модель верифікації та технології шифрування конфіденційності не можуть вирішити нагальні бізнес-проблеми підприємств; підприємства не будуть активно впроваджувати їх у великих масштабах. Попит на цей напрямок, ймовірно, буде відставати від виходу регуляторних політик; Закон ЄС про ШІ є типовим прикладом: спочатку встановлюються стандарти, а потім ринковий попит слідує.

Інфраструктурний напрямок для AI-агентів не обмежений технологіями. На сучасному етапі основна увага великих підприємств зосереджена на автоматизації внутрішніх процесів, тоді як блокчейн-проекти розробляють інфраструктуру наступного етапу, і ринковий попит не встигає за темпами технологічного розвитку.

Платежі AI-агентів — це єдиний напрямок, де блокчейн і традиційні фінанси стоять на одній лінії старту; обидві сторони ще не вирішили належним чином проблеми галузі, і це також єдина підгалузь, яка наразі має умови для прямої конкуренції.

Загалом, труднощі напрямку блокчейн + AI не в тому, що логіка поєднання суперечлива, а в серйозному дисбалансі між попитом і пропозицією. Кожна з чотирьох підгалузей має свої унікальні проблеми з дефіцитом попиту; лише напрямок платежів AI-агентів має умови для прямої участі в ринковій конкуренції на даний момент.

AI вибухнув, але блокчейн-напрямок залишився далеко позаду

Індустрія AI переживає безпрецедентний бум інвестицій в капітал та інфраструктуру. Екосистеми великих моделей, створені технологічними гігантами, проникають у повсякденне життя та промислове виробництво. Криптоіндустрія також швидко оновлюється, намагаючись знайти точки технологічного поєднання з AI.

Ранні напрямки досліджень були зосереджені на доповненні та відтворенні ланцюжків традиційної AI-індустрії: децентралізоване постачання GPU, підтвердження прав на дані, криптографічна перевірка моделей. Останнім часом увага змістилася на вирішення проблем, які важко подолати централізовані архітектури, включаючи автономну взаємодію AI-агентів на блокчейні та автоматичне розрахунки в реальному часі між машинами.

Узагальнення всього напрямку терміном "AI + блокчейн" лише приховує реальні відмінності між підгалузями. Нам потрібен ретельний аналіз з боку попиту: які проблеми вирішує кожна підгалузь? Чи можуть нативні блокчейн-рішення запропонувати справді диференційовані рішення?

Чотири підгалузі

Децентралізовані обчислення

Поточний хмарний ринок сильно залежить від кількох найбільших технологічних компаній, які контролюють обчислювальні ресурси. Придбання високопродуктивних GPU є складним і дорогим; стартапи AI та науково-дослідні установи, які не можуть побудувати велику інфраструктуру, стикаються з дуже високими бар'єрами для входу.

Централізовані платформи схильні віддавати перевагу великим клієнтам, а величезна кількість невикористаних GPU на ринку не має нейтрального каналу для розподілу.

Децентралізовані обчислення вирішують проблему концентрації ресурсів та неефективності через дві моделі. Модель економіки спільного використання агрегує невикористані графічні ресурси окремих осіб та малих центрів обробки даних, створюючи уніфіковану обчислювальну мережу, обходячи монополію технологічних гігантів і будуючи гнучку систему пропозиції.

Модель розподілених обчислень дозволяє користувачам орендувати обчислювальні потужності по всьому світу, не залежачи від апаратного забезпечення одного постачальника, підвищує використання бездіяльного обладнання та знижує поріг доступу до високопродуктивних обчислень.

Децентралізоване зберігання

Існуюча система зберігання даних майже повністю прив'язана до централізованих хмарних постачальників, таких як Google та Meta. Після завантаження даних користувачем фактичне право власності на дані переходить до платформи; дані для навчання AI довгий час монополізуються гігантами. Крім того, централізована архітектура має операційні ризики: зміни політики, переривання обслуговування, збої платформи можуть призвести до недоступності або навіть постійної втрати даних.

Децентралізоване зберігання вирішує ці структурні проблеми двома способами. Модель економіки спільного використання, представлена Filecoin та Arweave, об'єднує вільний простір для зберігання різних учасників у мережу, яка може замінити існуючі централізовані хмари.

Модель постійного зберігання створює множинні резервні копії даних у розподілених вузлах, не залежить від стану роботи однієї серверної системи та знижує залежність від однієї платформи.

Ринок даних на блокчейні

AI-дослідження потребують величезних обсягів даних для навчання, але існуючий ринок обігу даних є високо замкнутим; Hugging Face та великі хмарні постачальники монополізують доходи та ціноутворення. Творці даних отримують мізерну винагороду, а механізми стимулювання внеску даних є непрозорими.

Ринок на блокчейні за допомогою смарт-контрактів усуває посередників і встановлює прозорі правила торгівлі. У прямій моделі торгівлі, як у Ocean Protocol, власники даних та розробники AI торгують безпосередньо через смарт-контракти, а винагорода розподіляється прозоро. У моделі винагороди за внесок, як у Grass, особи підключають вільну пропускну здатність до збору даних AI та отримують відповідну винагороду залежно від вартості внеску.

Перевірка висновків моделі та захист конфіденційності

Традиційний AI є системою "чорного ящика"; зовнішні сторони не можуть перевірити, чи операції моделі відповідають правилам, чи чутливі дані користувачів обробляються безпечно.

Нульове знання машинного навчання (ZKML) додає криптографічний механізм перевірки на рівні висновків AI, одночасно забезпечуючи конфіденційність та можливість аудиту. Операції моделі все ще виконуються поза ланцюгом, але процес генерує криптографічні сертифікати, які доводять, що весь набір процедур суворо дотримувався заданих правил.

Цей сертифікат записується на ланцюгу, а не базові дані. Наприклад: у сценарії автоматичного врегулювання медичного страхування лікарня завантажує лише сертифікат відповідності AI-операцій, не завантажуючи повністю історію хвороби пацієнта; страхова компанія перевіряє справжність сертифікату та завершує врегулювання, не маючи доступу до вихідних конфіденційних медичних даних.

Фреймворк AI-агентів

AI-агенти поступово стають ядром трафіку та створення цінності, еволюціонуючи від інструментів до автономних економічних суб'єктів. Існуюча фінансова система спроектована на основі поведінки людини-споживача і природно не може адаптуватися до машинно-орієнтованих платіжних сценаріїв.

Економіка агентів потребує мілісекундних високочастотних мікротранзакцій та транскордонних розрахунків у реальному часі, що важко забезпечити традиційній фінансовій інфраструктурі.

Інфраструктура агентів на блокчейні вирішує цю проблему через два механізми. Механізм автономного виконання та контролю призначає унікальний гаманець та ідентичність для AI-агента, дозволяючи йому безпосередньо підписувати транзакції, а також встановлює налаштовувані ліміти витрат та заходи безпеки для запобігання небажаній поведінці.

Механізм розрахунків на основі протоколу використовує протоколи платежів стабільними монетами (наприклад, x402) для проведення мікротранзакцій та високочастотних платежів у реальному часі, обходячи конвертацію валют та процеси затвердження.

Відмінності між блокчейн + AI та традиційним AI-ланцюжком

Капітальна логіка традиційної AI-індустрії обертається навколо "усунення вузьких місць розвитку". З розширенням попиту на AI, відеопам'ять, електроенергія, пропускна здатність передачі даних стають вузькими місцями; компанії, які швидко вирішують ці проблеми (наприклад, виробники високопропускної пам'яті, інфраструктурні компанії електроенергії), отримують величезне фінансування та зростання ринкової вартості. Ринок готовий платити високі оцінки за рішення, які усувають вузькі місця росту.

Проекти блокчейн + AI дійсно націлені на реальні проблеми галузі, але вони не можуть отримати такої ж уваги ринку. Якби ці проблеми були дійсно нагальними, ринок уже мав би масове впровадження та трансформацію.

Навіть якщо напрямки, такі як децентралізовані обчислення та підтвердження прав на дані, мають розумну цінність, їм важко залучити основний капітал. Основна суперечність полягає в тому, що технологічна пропозиція серйозно не відповідає попиту покупців, які мають кошти.

Темпи розвитку AI-індустрії є стислими. Покупці (в основному великі технологічні компанії та корпоративні клієнти) будуть масово інвестувати в рішення, які найшвидше вирішують їхні поточні операційні вузькі місця. Вони не будуть витрачати час на оцінку неперевіреної інфраструктури. Їхніми основними міркуваннями є обчислювальна продуктивність, надійність інфраструктури та вимірювана віддача від інвестицій.

Наприклад: коли швидкість передачі даних стає вузьким місцем для навчання моделі, великі кошти спрямовуються в оптоволоконну інфраструктуру для заміни мідних кабелів. Коли пропускна здатність пам'яті стає основним обмеженням, SK Hynix і Samsung Electronics вирішують цю проблему, пропонуючи високопропускну пам'ять, і таким чином стають відомими в усьому світі. Ця модель є незмінною: капітал слідує за компаніями, які усувають обмеження та сприяють прогресу.

Основна проблема напрямку блокчейн + AI полягає в зміщенні позиціонування. Підприємства з великими бюджетами прагнуть лише короткострокового підвищення продуктивності та зниження витрат; тоді як блокчейн-проекти AI глибоко займаються другорядними, довгостроковими темами, які підприємства вважають неважливими. Технологічне бачення пропозиції не відповідає поточним операційним потребам попиту.

Технологічне бачення пропозиції не відповідає поточним операційним потребам попиту.

Недостатня технічна міць

Багато проектів за допомогою бенчмарків доводять потенціал та дизайнерські ідеї децентралізованої інфраструктури, але не досягають проривних технологічних переваг, достатніх, щоб похитнути глибоко вкорінені централізовані хмарні компанії (AWS, GCP тощо).

Централізовані хмарні платформи вже мають величезні кошти та зрілу інфраструктуру. Щоб нова технологія захопила ринкову частку, вона повинна мати перевагу в продуктивності, яка змусить підприємства бути готовими ризикувати. Apple перейшла з чіпів Intel на власні чіпи M1, ризикуючи крахом програмної сумісності; рішення було підкріплено трикратним підвищенням енергоефективності, що компенсувало витрати на трансформацію.

Однак блокчейн + AI наразі не може запропонувати достатньо переконливу логіку вигоди корпоративним клієнтам, які потребують синхронізації даних на рівні петабайтів та наднизької затримки; підприємства не хочуть ризикувати міграцією.

Структурна невідповідність попиту та пропозиції

Деякі проекти децентралізованих обчислень запускають угоди про рівень обслуговування для зниження корпоративних ризиків, але підприємства все одно спостерігають. Корінь проблеми не в контрактах, а в базовій структурі: провідні хмарні постачальники можуть надавати виділені ізольовані приміщення; блокчейн-мережі покладаються на розпорошені, анонімні вузли для надання обчислювальних потужностей.

Якщо певний вузол виходить з ладу, перериваючи навчання моделі вартістю в сотні мільйонів, відшкодування токенами або готівкою не зможе компенсувати втрачений час та бізнес-можливості підприємства. Для підприємств, що знаходяться в жорсткій конкурентній боротьбі, стабільність системи є невід'ємною межею. Навіть за наявності супутніх інструментів хеджування ризиків, у підприємств немає стимулу приймати невизначеність, властиву децентралізованим мережам.

Ринковий попит ще не дозрів

Рамка блокчейн-агентів орієнтована на зрілу екосистему багатоагентної співпраці, але основний ринок ще далекий від цього бачення.

Хоча такі компанії, як Microsoft та Salesforce, прискорюють впровадження AI-агентів, наразі вся увага зосереджена на автоматизації внутрішніх мережевих процесів. Інфраструктура, яку будують блокчейн-проекти, слугуватиме наступному етапу: автономні агенти, що незалежно працюють у зовнішніх мережах різних підприємств. Наразі переважна більшість підприємств все ще відточує стабільність та віддачу від інвестицій в існуючі AI-системи; багатоагентна співпраця через мережі навіть не входить до пріоритетного списку корпоративного планування інфраструктури.

Низький попит на даному етапі є проблемою циклу розвитку, а не технологічним дефектом. Інфраструктура блокчейн-агентів краще позиціонується як довгострокова інфраструктурна ставка на майбутню економіку агентів, а не як короткостроковий бізнес із монетизацією.

Регулювання

Нульове знання та технології шифрування конфіденційності є ключовими для побудови довіреної AI, але на ранніх етапах впровадження AI попит підприємств на інфраструктуру конфіденційності є надзвичайно низьким. Важко покладатися на добровільне просування підприємствами масштабного впровадження; попит на галузь, ймовірно, буде спровокований регуляторними стандартами, а технології будуть відповідати вимогам відповідності.

Глобальні регуляторні деталі, такі як Закон ЄС про AI, продовжують уточнюватися, що приносить позитивні сигнали для напрямку. Коли відстеження даних та безпека даних стануть жорсткими юридичними вимогами, здатність блокчейну до перевірки перетвориться з опціональної функції на обов'язкову вимогу відповідності для впровадження AI підприємствами.

Удосконалення регулювання не є обмеженням для галузі, а каталізатором формування ринку. Чіткі правила знижують невизначеність галузі та відкривають стабільний шлях для впровадження блокчейн + AI на інституційному ринку.

Відсутність еталонних кейсів

Багато структурних суперечностей поєднуються, створюючи найбільшу перешкоду: відсутність переконливого масштабного еталонного кейсу, який доводить комерційну цінність. Традиційна AI-індустрія покладається на ChatGPT для створення витка зростання: всенародно видимий хітовий продукт приваблює величезний капітал і таланти для постійного вдосконалення.

У напрямку блокчейн + AI досі немає кейсу подібного масштабу, який би відповідав ринковому продукту. Окрім ранньої популярності в спільноті, жоден проект не проник у виробничі та повсякденні споживчі сцени підприємств, не отримавши уваги традиційних інституційних капіталів. Відсутність еталонних кейсів є найбільшим бар'єром, який відлякує консервативні інституційні кошти та сповільнює поширення галузі.

Чи має блокчейн + AI довгострокову цінність?

Відкинувши короткостроковий ринковий ентузіазм, блокчейн + AI ще не закріпився в основному AI-ланцюжку, але це не означає, що поєднання не має цінності.

Основна причина охолодження напрямку не в логічній суперечливості технологічного поєднання, а в тому, що в кожній підгалузі існує неузгодженість між зрілим галузевим попитом та напрямком технологічної пропозиції.

Ключові вимоги традиційної AI-індустрії є дуже чіткими: короткострокове підвищення продуктивності, оптимізація витрат, надзвичайна стабільність інфраструктури; тим часом переважна більшість блокчейн-рішень AI зосереджена на правах власності на дані, прозорості обчислень та децентралізації.

Це не є вузькими місцями, які галузь потребує негайно вирішити; впровадження часто вимагає жертвування продуктивністю, і співвідношення витрат та вигід важко переконати підприємства.

До буму штучного інтелекту компанії з інфраструктури електроенергії зазвичай класифікували як зрілі, повільно зростаючі підприємства. Різке зростання попиту на електроенергію з боку центрів обробки даних змінило це, і з тих пір вони привернули значну увагу ринку. Поточна байдужість до блокчейн-штучного інтелекту може відображати подібний ефект затримки, коли цінність інфраструктури ще не повністю проявилася до появи нової парадигми.

У цей перехідний період важливо, як галузь реагуватиме на реальні потреби ринку.

Шлях вперед має два напрямки: 1) активно адаптуватися до стандартів зрілого AI-ланцюжка, заповнюючи короткострокові прогалини в продуктивності; 2) дотримуватися існуючого технологічного шляху, продовжувати будувати інфраструктуру, яка відповідатиме наступному поколінню масового впровадження AI.

Остаточний напрямок блокчейн + AI залежить від того, який шлях відповідатиме майбутнім реальним ринковим потребам.