Грейскалі: Як криптовалюта прискорює прихід епохи штучного інтелекту?

Автор: Дослідження відтінків сірого

Компіляція: Felix, PANews

Grayscale (Grayscale) оголосив про запуск нового фонду Grayscale Decentralized AI Fund LLC, який спеціалізується на ДецентралізаціяAI. Перші проекти фонду включають Bittensor (TAO), FIL (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) і Render (RNDR), причому Near, FIL і Render є основними активами в рамках фонду. Під впливом цієї новини відбувся значний рост вартості відповідних Токенів. Пізніше Grayscale опублікувала статтю, в якій з’ясувала погляди на AI та ДецентралізаціяAI та пояснила причини своєї зацікавленості. Ось весь текст.

Штучний інтелект (AI) - одна з найбільш перспективних нових технологій цього століття, яка має потенціал експоненційно підвищити продуктивність людей і надати поштовх для проривів у медицині. Хоча AI може бути важливим сьогодні, його вплив буде тільки зростати. За оцінками PwC, до 2030 року AI стане 15-трильйонною доларовою галуззю.

Проте ця перспективна технологія також стикається з викликами. З розвитком сильнішої шифрування, влада в галузі штучного інтелекту сконцентрована в руках невеликої кількості компаній, що потенційно загрожує суспільству. Це також викликало серйозні стурбованості щодо Глибина, вбудованих упереджень і ризиків конфіденційності даних. На щастя, Децентралізація та прозорість шифрування технології надають потенційні рішення для деяких з цих проблем.

Цей текст розгляне проблеми, пов’язані з централізацією, а також те, як ДецентралізаціяAI допомагає вирішувати деякі з їх недоліків. Крім того, буде обговорено перетин криптовалюти та шифрування AI, зокрема, відзначено застосування шифрування, що вже показує ознаки ранньої прийнятності.

Проблеми централізованого AI

Поточний розвиток штучного інтелекту стикається з певними ризиками та викликами. Мережеві ефекти та інтенсивна потреба у капіталі дуже помітні для штучного інтелекту, що обмежує загальну конкуренцію та інновації в цій сфері, оскільки багато розробників штучного інтелекту поза великими технологічними компаніями, такими як малі підприємства або наукові дослідники, мають важкості у отриманні необхідних ресурсів для розробки штучного інтелекту або не можуть зробити свою роботу комерційною.

Отже, вплив цієї ключової технології переважно зосереджено в кількох компаніях, таких як OpenAI та Google, що викликає серйозні сумніви щодо управління ШІ. Наприклад, у лютому цього року було виявлено, що генератор зображень Gemini від Google для ШІ дискримінує по расі та містить історичні помилки, ймовірно, що модель була підроблена. Крім того, у листопаді минулого року рада директорів, яку складало шість осіб, вирішила звільнити генерального директора OpenAI Сема Альтмана, що розкрило факт контролю над компаніями, які розробляють ці моделі, кількох людей.

Зі зростанням впливу та важливості штучного інтелекту багато людей хвилюються, що одна компанія може мати владу над прийняттям рішень щодо моделей штучного інтелекту, які мають великий вплив на суспільство. Це навіть може призвести до збереження інтересів окремих осіб за рахунок створення бар’єрів, відмови від взаємодії з іншими або маніпулювання моделями з метою особистої вигоди.

Децентралізація****Як AI може надавати допомогу

ДецентралізаціяAI - це використання технології блокчейн для розподілу власності та управління послугами штучного інтелекту з метою підвищення прозорості та доступності. Згідно з дослідженням Grayscale, децентралізація штучного інтелекту може вивести ці важливі рішення з закритого середовища на загальне користування громадськістю.

Технологія блокчейн може допомогти розробникам збільшити доступ до штучного інтелекту, знизити поріг для незалежних розробників у побудові та монетизації своїх робіт. Це допоможе підвищити загальну інноваційність та конкурентоспроможність штучного інтелекту та збалансувати з моделями, розробленими великими технологічними гігантами.

Крім того, Децентралізація шифрування штучного інтелекту може допомогти забезпечити демократизацію інвестицій в штучний інтелект. Наразі, окрім інвестицій в деякі технологічні акції, майже немає способів отримати прибуток, пов’язаний з розробкою штучного інтелекту. Тим часом велика кількість приватного капіталу вже виділена на початкові стартапи зі штучного інтелекту та приватні компанії (в 2022 році це склало 47 мільярдів доларів, в 2023 році - 42 мільярди доларів). Таким чином, лише невелика частина венчурних капіталістів та акредитованих інвесторів може отримати прибуток від цих компаній. У порівнянні з цим, активи Децентралізація шифрування штучного інтелекту відкриті для всіх, будь-хто може брати участь у майбутньому штучного інтелекту.

Як розвивається сфера зустрічів зараз?

Перетин криптовалют та штучного інтелекту все ще перебуває на ранніх стадіях з точки зору зрілості, але реакція ринку була обнадійливою. Станом на травень 2024 року рентабельність ШІ-сектору активу шифрування становить 20%, що перевершує переважну більшість треків шифрування. Крім того, згідно з даними Kaito, порівняно з іншими треками, такими як Децентралізовані фінанси, Layer2, Meme та RWA, трек ШІ наразі має найвищу «наративну частку розуму» (найвищу увагу ринку) на соціальних платформах.

Останнім часом деякі відомі особистості почали обіймати цю нову галузь, спрямовуючи зусилля на вирішення недоліків централізованого штучного інтелекту. У березні цього року засновник компанії зі штучного інтелекту Stability AI Емад Мостак відступив від компанії, щоб зосередитися на Децентралізації штучного інтелекту, заявивши, що “зараз час переконатися, що штучний інтелект залишається відкритим і Децентралізованим”. Крім того, засновник ShapeShift Ерік Воргіс недавно запустив Venice.ai, який є сервісом штучного інтелекту, спрямованим на конфіденційність, з функцією end-to-end шифрування.

Зображення 1: До цього часу AI Universe показав результати, що майже перевищують всі шифрування треки

Перетин криптовалюти та штучного інтелекту можна розділити на три основних підкласи:

• Інфраструктурний рівень: мережа (наприклад, NEAR, TAO, FET), що надає платформу для розробки штучного інтелекту.
• Ресурси, необхідні для ШІ: активи (такі як RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA), які забезпечують ключові ресурси (обчислення, зберігання, дані) для розробки ШІ
• Рішення проблем штучного інтелекту: активи, спрямовані на вирішення проблем, пов’язаних з штучним інтелектом, такі як зростання роботів та підробка Глибина, а також перевірка моделей (наприклад, WLD, TRAC, NUM)

Зображення 2*:** Карта ринку штучного інтелекту та криптовалюти*

Джерело інформації: Інвестиції Grayscale. Протокол включає лише ілюстративний приклад

Мережа, що забезпечує інфраструктуру для розвитку штучного інтелекту

Перший тип - це мережі з відкритою архітектурою без необхідності в ліцензії, спеціально розроблені для загального розвитку AI-сервісів. Ці активи не фокусуються на конкретному продукті або сервісі AI, але спрямовані на створення базової інфраструктури та стимулюючих механізмів для різних застосувань AI.

NEAR виділяється серед цієї категорії, як засновник спільного засновника архітектури «Трансформер», що підтримує такі системи штучного інтелекту, як ChatGPT. У травні цього року NEAR оголосив про спрямування зусиль на створення екосистеми штучного інтелекту, яку має користуватися користувач, що прагне оптимізувати конфіденційність та суверенітет користувача. Наприкінці червня NEAR запустив свою програму інкубатора штучного інтелекту, яка призначена для розробки платформи даних для нативних базових моделей NEAR, програм штучного інтелекту, фреймворку AI-Agent та ринку обчислень.

Bittensor - це платформа, яка використовує ТАОТокен для економічного стимулювання розвитку штучного інтелекту. Bittensor є базовою платформою для 38 підмереж (subnets), кожна з яких має різні використання, такі як чат-боти, генерація зображень, фінансові прогнози, мовний переклад, навчання моделей, збереження та обчислення. Мережа Bittensor винагороджує Майнерів та валідаторів з ТАОТокен за кращі показники в кожній підмережі, а також надає розробникам API без необхідності отримання дозволу для побудови конкретних додатків штучного інтелекту шляхом запитування Майнерів в підмережі Bittensor.

Ця категорія також включає інші протоколи, такі як Fetch.ai і мережа Allora. Fetch.ai - це платформа, призначена для розробників створювати складних помічників зі штучним інтелектом (так звані «агенти ШІ»), які недавно об’єдналися з AGIX та OCEAN, загальна ринкова капіталізація приблизно 7,5 мільярда доларів. Ще одна - це мережа Allora, яка спеціалізується на застосуванні штучного інтелекту в фінансових додатках, включаючи автоматичні торгівельні стратегії на DEX і ринку прогнозів. Allora ще не випустила Токенів і провела стратегічне фінансування в червні на суму 35 мільйонів доларів.

Ресурси, необхідні для розвитку штучного інтелекту

Друга категорія включає активи, які надають необхідні ресурси для розробки штучного інтелекту у формі обчислень, зберігання чи даних.

Запуск штучного інтелекту призвів до великого попиту на обчислювальні ресурси у формі GPU. Децентралізований ринок GPU, такий як Render (RNDR), Akash (AKT) та Livepeer (LPT), забезпечує вільні ресурси GPU для навчання моделей, інференції моделей або генерації 3D-зображень штучного інтелекту. За оцінками, Render надає близько 10 тисяч GPU, переважно для художників та генеративного штучного інтелекту; тоді як Akash надає 400 GPU, зокрема для розробників та дослідників у галузі штучного інтелекту. Тим часом, Livepeer недавно оголосив план створення нової підмережі штучного інтелекту, спрямованої на виконання завдань інференції штучного інтелекту, таких як перетворення тексту в зображення, тексту в відео та зображення в відео, до серпня 2024 року.

Окрім потреби у великій кількості обчислювальних ресурсів, моделі AI також вимагають великої кількості даних. Тому попит на зберігання даних значно зростає. Рішення зберігання даних, такі як FIL (FIL) та Arweave (AR), можуть слугувати альтернативою децентралізованих та безпечних мереж для зберігання даних AI на централізованих серверах AWS. Ці рішення не тільки забезпечують ефективне та масштабоване зберігання, але також зміцнюють безпеку та цілісність даних, усуваючи ризики витоку даних та падіння через відсутність одної точки відмови.

Нарешті, наявні послуги штучного інтелекту, такі як OpenAI та Gemini, можуть продовжувати доступ до поточних даних через пошук Bing та Google відповідно. Це ставить у невигідне положення всіх розробників моделей штучного інтелекту, окрім технологічних компаній. Однак послуги збору даних, такі як Grass та Masa, можуть допомогти створити справедливе конкурентне середовище, оскільки вони дозволяють індивідуумам заробляти, надаючи дані додатків для навчання моделей штучного інтелекту, при цьому зберігаючи контроль та конфіденційність особистих даних.

Активи, що спрямовані на вирішення проблем, пов’язаних з штучним інтелектом

Третя категорія включає активи, спрямовані на вирішення проблем, пов’язаних з AI, включаючи роботів, штучний інтелект та зростання джерел контенту.

Ще однією помітною проблемою штучного інтелекту є поширення ботів та дезінформації. Підробка Глибина, створена штучним інтелектом, вже вплинула на президентські вибори в Індії та Європі, і експерти «дуже бояться» майбутніх президентських виборів у Сполучених Штатах з величезною кількістю «дезінформації», серйозно спричиненої підробкою Глибина. Ресурси, призначені для вирішення проблем, пов’язаних із підробкою Глибина, шляхом встановлення перевірених джерел вмісту, включають Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) і Story Protocol. Крім того, Worldcoin (WLD) намагається вирішити проблему бота, верифікуючи за допомогою унікального біометричного ідентифікатора.

Ще одним ризиком штучного інтелекту є забезпечення довіри до самої моделі. Як впевнитися, що отримані результати штучного інтелекту не були підроблені або зманіпульовані? Наразі існує кілька протоколів, таких як Modulus Labs та Zama, які допомагають вирішувати цю проблему за допомогою криптографії, доказів з нульовим розголошенням та повністю гомоморфного шифрування (FHE).

Висновок

Хоч Децентралізація з цих активів штучного інтелекту вже досягла певних початкових результатів, вони все ще знаходяться на початковій стадії. На початку цього року венчурний інвестор Фред Вілсон заявив, що штучний інтелект та криптовалюта - “це дві сторони однієї монети”, а “Web3 допоможе нам довіряти штучному інтелекту”. З постійним зростанням галузі штучного інтелекту Grayscale Research вважає, що ці шифрування, пов’язані з штучним інтелектом, стануть все важливішими, і ці дві швидко розвиваються технології можуть досягти взаємного успіху.

Багато свідчень свідчать про те, що ера штучного інтелекту наближається і матиме значний, як позитивний, так і негативний вплив. Використовуючи властивості технології блокчейн, віримо, що крипто в кінцевому рахунку може допомогти подолати деякі небезпеки штучного інтелекту.

Пов’язане читання: Чому венчурні фонди масово ставлять на криптографію та штучний інтелект