การเปลี่ยนแปลงแพลตฟอร์ม พบกับการเปลี่ยนแปลงแพลตฟอร์ม...

โลกถูกหล่อหลอมจากช่วงเวลาที่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเทคโนโลยีหรือโครงสร้างพื้นฐานเกิดขึ้นพร้อมกัน ทำให้เกิดการพัฒนานวัตกรรมในระดับรุ่น ลองนึกถึงโทรเลขและทางรถไฟ สายเคเบิลใยแก้วนำแสงและอินเทอร์เน็ต หรือโทรศัพท์มือถือและ 3G

ความเชื่อของเราคือการที่จุดบรรจบกันของสองพรมแดนที่แหวกแนว – ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และบล็อกเชน – แสดงถึงช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายคลึงกัน

เสาหลักสำคัญสามประการที่สนับสนุนวิทยานิพนธ์นี้:

บล็อกเชนสามารถนำเสนอพื้นที่การออกแบบที่เหนือกว่า

พื้นที่ที่มีผลกระทบสูงของ AI มีมากมาย แต่สามารถสรุปกว้าง ๆ ได้เป็นสามประเภทหลัก:

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Generative AI นำเสนอความท้าทายและโอกาสพิเศษที่เราเชื่อว่าเล่นกับจุดแข็งของเทคโนโลยีบล็อกเชน

เพื่อให้เข้าใจว่าเหตุใด การพิจารณาปัจจัยการผลิตหลักที่ขับเคลื่อนวิวัฒนาการของระบบอัจฉริยะจึงเป็นสิ่งสำคัญ แมชชีนเลิร์นนิง (ML) ขับเคลื่อนโดยข้อมูลพื้นฐาน (ปริมาณแต่มีคุณภาพมากขึ้น) กลไกการตอบสนอง และพลังการประมวลผล

ผู้เล่นที่โดดเด่นใน AI/ML เช่น OpenAI (สนับสนุนโดย Microsoft) และ Anthropic (ร่วมกับ Google และ Amazon) กำลังรวบรวมทรัพยากรและสร้างกำแพงล้อมรอบโมเดลและข้อมูลของตนอยู่แล้ว แม้จะมีความได้เปรียบในช่วงแรกๆ ในด้านการประมวลผล ข้อมูล และการกระจาย แต่แนวทางนี้ก็เสี่ยงที่จะขัดขวางโมเมนตัมโดยการแยกส่วนวงจรการพัฒนาความร่วมมือซึ่ง เป็นต้นกำเนิดของอุตสาหกรรมตั้งแต่แรก

ข้อเสนอที่ตอบโต้ได้คือบล็อกเชนเช่น Ethereum ซึ่งกลายเป็นระบบข้อมูลที่เป็นกลางและน่าเชื่อถือและคำนวณที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมโอเพ่นซอร์ส บล็อกเชนได้สนับสนุนกลุ่มดั้งเดิมดั้งเดิมทางดิจิทัลที่หลากหลาย ซึ่งอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะรับบทบาทที่สำคัญในโลกที่มีรูปร่างมากขึ้นโดย generative AI

ความเชื่อของเราคือมีโอกาสสำคัญสำหรับบล็อกเชนที่จะกลายเป็นโดเมนหลักสำหรับการวิจัยและพัฒนาโอเพ่นซอร์สในสารประกอบ AI

สถานะของตลาดในปัจจุบัน

มีการลงทุนจำนวนมหาศาลไปกับความคลั่งไคล้ AI ในปีนี้ในโครงสร้างพื้นฐานหลัก เลเยอร์โมเดล และแม้แต่แอปพลิเคชันที่ต้องพบปะกับผู้ใช้ เช่น แชทบอท ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า และผู้ช่วยเขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม มูลค่า (และใคร) ที่เกิดขึ้นจากสแต็กแบบเดิมในระยะยาวนั้นยังไม่ชัดเจน

ในกระบวนทัศน์ปัจจุบัน AI เสี่ยงต่อการเป็นกำลังรวมศูนย์ที่ขยายการครอบงำของผู้นำตลาด web2 โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่โครงสร้างพื้นฐานและเลเยอร์โมเดล ชื่อของเกมคือขนาด ในด้านฮาร์ดแวร์และทรัพยากรเงินทุน การเข้าถึงข้อมูล ช่องทางการจัดจำหน่าย และความร่วมมือที่เป็นเอกลักษณ์

ผู้เล่นเหล่านี้จำนวนมาก ตั้งแต่ผู้ให้บริการระบบคลาวด์อย่าง AWS ไปจนถึงผู้ผลิตฮาร์ดแวร์อย่าง Nvidia ไปจนถึงบริษัทรุ่นใหญ่ที่มีมาอย่างยาวนานอย่าง Microsoft ต่างกำลังดำเนินการเต็มรูปแบบ ไม่ว่าจะในแนวตั้งผ่านการควบรวมกิจการหรือผ่านความร่วมมือที่เป็นกรรมสิทธิ์

ยักษ์ใหญ่ที่อยู่ด้านบนกำลังแข่งขันกันเพื่อขนาดและความแม่นยำที่ส่วนต่าง แต่ตลาดสำหรับโมเดล API สำหรับองค์กรที่มีราคาสูงมากและมีความแม่นยำสูงอาจถูกจำกัดโดยเศรษฐศาสตร์ ความเท่าเทียมกันของประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นใหม่ของโอเพ่นซอร์ส หรือแม้แต่แนวโน้มที่ลดลง - ความต้องการภาระงานแฝง

ในขณะเดียวกัน ตลาดระดับกลางส่วนใหญ่กำลังมองเห็นการค้าขายในการนำเสนอที่คล้ายกับคอลเลกชันของ 'ตัวห่อ OpenAI API' ซึ่งมีฟังก์ชันการทำงานที่เพียงพออย่างแยกไม่ออก

การสร้างโมเมนตัมโอเพ่นซอร์ส

ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สสำหรับ การฝึกอบรมล่วงหน้า การฝึกอบรม และ การปรับแต่ง อย่างละเอียด รวมถึงโมเดลและเครื่องมือพื้นฐานที่เข้าถึงได้ฟรี กำลังสนับสนุนให้องค์กรทุกขนาดสร้างสรรค์ด้วยระบบเปิดและเครื่องมือโดยตรง

เอกสารที่รั่วไหลออกมา จาก Google สรุปว่าช่องว่างระหว่างโลกปิดและโลกโอเพ่นซอร์สกำลังปิดเร็วแค่ไหน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง 96% ของฐานโค้ดในปัจจุบันใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สอยู่แล้ว โดยมีแนวโน้มที่เห็นได้ชัดโดยเฉพาะใน Big Data, AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

ในขณะเดียวกัน ผู้ขายน้อยรายในบริการคลาวด์ก็อาจสุกงอมสำหรับการหยุดชะงักอยู่แล้ว

ในอดีต AWS, Google Cloud และ Azure รายใหญ่ทั้งสามได้เข้ามาเป็นเจ้าของตลาดโดยอาศัยเครื่องมือและบริการหลายชั้นเพื่อเจาะลึกเข้าไปในกลุ่มองค์กร การครอบงำนี้นำไปสู่ความท้าทายหลายประการสำหรับบริษัทต่างๆ ตั้งแต่การพึ่งพาการปฏิบัติงานที่จำกัด ไปจนถึง ต้นทุนที่มากเกินไป ที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาจากเบี้ยประกันภัยที่เรียกเก็บจากผู้ให้บริการรายใหญ่

ความกดดันต่อบริษัทที่ดำรงตำแหน่งในการปรับโครงสร้างค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ควบคู่ไปกับความปรารถนาที่จะทดลองและบูรณาการ AI แบบโอเพ่นซอร์สที่กำลังเติบโต จะสร้างหน้าต่างให้จินตนาการใหม่เกี่ยวกับสแต็กด้วยทางเลือกแบบกระจายอำนาจ

การมาบรรจบกันระหว่าง AI แบบโอเพ่นซอร์สและเทคโนโลยีบล็อกเชนจึงนำเสนอขอบเขตพิเศษสำหรับการทดลองและการลงทุน

CRYPTO X AI: ความสัมพันธ์ที่มีคุณค่าร่วมกัน

เรารู้สึกตื่นเต้นอย่างยิ่งกับความสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้นระหว่าง AI และบล็อกเชน

มิดเดิลแวร์ Crypto สามารถปรับปรุงอินพุตด้านการจัดหาของ AI ได้อย่างมากโดยการสร้างตลาดที่มีประสิทธิภาพสำหรับการประมวลผลและข้อมูล (การจัดหา การติดฉลาก หรือการปรับแต่ง) รวมถึงเครื่องมือสำหรับการรับรองหรือความเป็นส่วนตัว

ในทางกลับกัน แอปพลิเคชันและโปรโตคอลที่มีการกระจายอำนาจจะก้าวไปสู่ระดับใหม่โดยการบริโภคผลของแรงงานนั้น

ปฏิเสธไม่ได้ว่า crypto มีการพัฒนาไปไกล แต่โปรโตคอลและแอปพลิเคชันยังคงประสบปัญหาจากเครื่องมือและอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ผู้ใช้ทั่วไปใช้งานไม่ได้ตามหลักสัญชาตญาณ ในทำนองเดียวกัน Smart Contract เองก็สามารถจำกัด ทั้งในแง่ของความต้องการเวิร์กโหลดด้วยตนเองสำหรับนักพัฒนา แต่ยังรวมถึงความลื่นไหลของฟังก์ชันโดยรวมด้วย

นักพัฒนา Web3 เป็นกลุ่มที่มีประสิทธิผลอย่างน่าทึ่ง นักพัฒนาเต็มเวลาที่มีจุดสูงสุดเพียงประมาณ 7.5,000 คน ได้สร้างอุตสาหกรรมที่มีมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ ผู้ช่วยด้านการเขียนโค้ดและ DevOps ที่เสริมโดย ML สัญญาว่าจะเพิ่มพลังความพยายามที่มีอยู่ ในขณะที่เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดกำลังเสริมศักยภาพให้กับผู้สร้างประเภทใหม่อย่างรวดเร็ว

เมื่อความสามารถของ ML ได้รับการบูรณาการเข้ากับสัญญาอัจฉริยะและนำมาสู่เครือข่าย นักพัฒนาจะสามารถออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและแสดงออกได้มากขึ้น และในท้ายที่สุดก็คือแอปนักฆ่าหน้าใหม่ การปรับปรุงฟังก์ชั่นขั้นตอนนั้นในประสบการณ์ onchain จะดึงดูดผู้ชมใหม่ – และน่าจะมีขนาดใหญ่ขึ้นมาก – ผู้ชม ซึ่งกระตุ้นให้เกิดมู่เล่ตอบรับการนำไปใช้ที่สำคัญ

AI เจนเนอเรชั่นอาจพิสูจน์ได้ว่าเป็นลิงก์ที่ขาดหายไปของ crypto โดยเปลี่ยน UI/UX และกระตุ้นคลื่นลูกสำคัญของการพัฒนาทางเทคนิคครั้งใหม่ ในทางกลับกัน เทคโนโลยีบล็อกเชนจะควบคุม สร้างบริบท และเร่งศักยภาพของ AI

การใช้บล็อกเชนเพื่อสร้างตลาดที่ดีขึ้นสำหรับข้อมูล

ข้อมูลเป็นข้อมูลพื้นฐานของ ML

ใช่ การปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลครั้งใหญ่เป็นเครื่องมือสำคัญ แต่ที่เก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น Common Crawl และ The Pile เป็นสิ่งที่ทำให้แบบจำลองพื้นฐานที่ดึงดูดใจคนทั้งโลกในปัจจุบัน

ยิ่งไปกว่านั้น มันจะเป็นข้อมูลที่บริษัทต่างๆ ปรับแต่งแบบจำลองที่สนับสนุนการนำเสนอผลิตภัณฑ์ของตน หรือสร้างคูน้ำที่แข่งขันได้ในอนาคต และท้ายที่สุดแล้ว ข้อมูลจะเป็นสะพานเชื่อมระหว่างผู้ใช้และโมเดลส่วนบุคคลที่ทำงานภายในเครื่องและปรับให้เข้ากับความต้องการของแต่ละบุคคลอย่างต่อเนื่อง

การแข่งขันด้านข้อมูลจึงเป็นพรมแดนที่สำคัญ และเป็นสิ่งหนึ่งที่บล็อกเชนสามารถสร้างความได้เปรียบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณภาพกลายเป็นคุณลักษณะอันทรงคุณค่าที่หล่อหลอมตลาดสำหรับข้อมูล

คุณภาพอยู่เหนือปริมาณ

การวิจัยเบื้องต้นชี้ให้เห็นว่า เนื้อหาออนไลน์มากถึง 90% อาจถูกสร้างขึ้นโดยการสังเคราะห์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า แม้ว่าข้อมูลการฝึกแบบสังเคราะห์จะมีข้อดี แต่ก็ยังนำมาซึ่งความเสี่ยงที่สำคัญเกี่ยวกับ คุณภาพของแบบจำลองที่ลดลง และการเสริมแรงของอคติ

มีความเสี่ยงอย่างแท้จริงที่โมเดล Machine Learning อาจ ทำให้แหล่งข้อมูลที่ไม่สังเคราะห์หมดสิ้น ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า กลไกการประสานงานและการรับรองดั้งเดิมของ Crypto ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยธรรมชาติเพื่อรองรับตลาดที่มีการกระจายอำนาจซึ่งผู้ใช้สามารถแบ่งปัน เป็นเจ้าของ หรือสร้างรายได้จากข้อมูลของพวกเขาสำหรับการฝึกอบรมหรือปรับแต่งโมเดลเฉพาะโดเมนอย่างละเอียด

เป็นผลให้ web3 อาจพิสูจน์ได้ว่าเป็นแหล่งการฝึกอบรมที่มนุษย์สร้างขึ้นและปรับแต่งข้อมูลโดยรวมที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความก้าวหน้าแบบผสมผสาน

การฝึกอบรมแบบกระจายอำนาจ การปรับแต่งอย่างละเอียด และกระบวนการอนุมานที่เปิดใช้งานโดยบล็อกเชนยังสามารถรักษาและรวบรวมข่าวกรองโอเพ่นซอร์สได้ดีขึ้น

โมเดลโอเพ่นซอร์สขนาดเล็กที่ได้รับการปรับปรุงโดยใช้ กระบวนการปรับแต่งที่มีประสิทธิภาพ กำลัง แข่งขันกับโมเดลที่ใหญ่กว่าในเรื่องความแม่นยำของเอาท์พุต น้ำจึงเริ่มเปลี่ยนจากปริมาณเป็นคุณภาพในแง่ของแหล่งที่มาและการปรับแต่งข้อมูล

ความสามารถในการติดตามและตรวจสอบวงจรชีวิตของข้อมูลต้นฉบับและข้อมูลอนุพันธ์ช่วยให้สามารถทำซ้ำได้และความโปร่งใส ซึ่งจะช่วยขับเคลื่อนโมเดลและอินพุตคุณภาพสูงขึ้น

ที่มา: Will Henshall / Epoch (TIME)

บล็อกเชนสามารถสร้างคูน้ำที่ทนทานเป็นโดเมนหลักด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลาย ตรวจสอบได้ และปรับแต่งได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเนื่องจากโซลูชันแบบดั้งเดิมมีดัชนีความก้าวหน้าของอัลกอริทึมมากเกินไปเพื่อรับมือกับการขาดแคลนข้อมูล

เนื้อหาสึนามิ

คลื่นยักษ์ของเนื้อหาที่สร้างโดย AI ถือเป็นอีกจุดหนึ่งที่ความได้เปรียบของผู้เสนอญัตติในช่วงต้นของ crypto จะมีความโดดเด่น

กระบวนทัศน์ทางเทคโนโลยีใหม่นี้จะช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหาดิจิทัลในขนาดที่ไม่เคยมีมาก่อน และ Web3 นำเสนอพื้นฐานแบบพลักแอนด์เพลย์เพื่อทำความเข้าใจทั้งหมดนี้ Crypto มีข้อได้เปรียบในสนามเหย้าด้วยการพัฒนาแบบดั้งเดิมมานานหลายปี ซึ่งสร้างความเป็นเจ้าของและแหล่งที่มาของสินทรัพย์ดิจิทัลและเนื้อหาในรูปแบบของ NFT ที่ไม่เปลี่ยนแปลง

NFT สามารถบันทึกวงจรการสร้างเนื้อหาทั้งหมดได้ แต่ยังสามารถแสดงตัวตนแบบดิจิทัล สินทรัพย์เสมือน หรือแม้แต่กระแสเงินสดได้อีกด้วย

เป็นผลให้ NFT สร้างประสบการณ์ผู้ใช้ใหม่ที่เป็นไปได้ เช่น ตลาดสินทรัพย์ดิจิทัล (OpenSea, Blur) ในขณะเดียวกันก็คิดใหม่เกี่ยวกับโมเดลธุรกิจเกี่ยวกับเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษร (Mirror) โซเชียลมีเดีย (Farcaster, Lens) เกม (Dapper Labs, Immutable) และแม้แต่ โครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน (ผลสรุป, NFTFi)

เทคโนโลยีนี้อาจต่อสู้กับการปลอมแปลงเชิงลึกและการจัดการทางคอมพิวเตอร์ได้อย่างน่าเชื่อถือมากกว่าทางเลือกอื่น โดยใช้อัลกอริธึมในการทำงาน ในตัวอย่างที่ชัดเจนอย่างหนึ่ง เครื่องมือตรวจจับของ OpenAI ถูก ปิดตัวลง เนื่องจากความผิดพลาดด้านความแม่นยำ

ประเด็นสุดท้าย: ความก้าวหน้าในการประมวลผลที่กระชับและตรวจสอบได้จะช่วยยกระดับไดนามิกของ NFT เนื่องจากรวมเอาต์พุต ML เพื่อขับเคลื่อนเมตาดาต้าที่ชาญฉลาดและมีการพัฒนามากขึ้น ความเชื่อของเราคือเครื่องมือและอินเทอร์เฟซที่ขับเคลื่อนด้วย AI บนเทคโนโลยีบล็อกเชนจะปลดปล่อยคุณค่าเต็มรูปแบบและปรับโฉมภูมิทัศน์ของเนื้อหาดิจิทัล

ใช้ประโยชน์จากความรู้อันไม่มีที่สิ้นสุดของ ML โดยไม่มีความรู้เป็นศูนย์

การค้นหาโซลูชันทางเทคนิคของอุตสาหกรรมบล็อกเชนที่ช่วยให้สามารถประมวลผลอย่างประหยัดทรัพยากร ในขณะเดียวกันก็รักษาไดนามิกที่ไร้ความน่าเชื่อถือได้นำไปสู่ความก้าวหน้าอย่างมากในการเข้ารหัสแบบ Zero-Knowledge (ZK)

แม้ว่าในตอนแรกจะได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับปัญหาคอขวดของทรัพยากรที่มีอยู่ในระบบ เช่น Ethereum Virtual Machine (EVM) แต่การพิสูจน์ ZK ก็นำเสนอกรณีการใช้งานอันมีค่าที่เกี่ยวข้องกับ AI มากมาย

สิ่งที่ชัดเจนคือเพียงส่วนขยายของการปลดล็อคที่มีอยู่: การตรวจสอบกระบวนการที่เน้นการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพและรัดกุม เช่น การรันโมเดล ML offchain เพื่อให้ผลิตภัณฑ์สุดท้าย เช่น การอนุมานของโมเดล สามารถนำเข้า onchain ด้วยสัญญาอัจฉริยะในรูปแบบของ หลักฐาน ZK

การพิสูจน์การจัดเก็บข้อมูลที่จับคู่กับการประมวลผลร่วมสามารถก้าวไปอีกขั้น โดยเพิ่มขีดความสามารถของแอปพลิเคชัน onchain อย่างมีนัยสำคัญ โดยทำให้สะท้อนกลับได้มากขึ้นโดยไม่ต้องแนะนำสมมติฐานความน่าเชื่อถือใหม่

ความหมายดังกล่าวทำให้มีฟังก์ชันใหม่สุทธิเช่นกัน

การเข้ารหัส ZK สามารถใช้เพื่อตรวจสอบว่าแบบจำลองหรือกลุ่มข้อมูลเฉพาะเจาะจงนั้นแท้จริงแล้วถูกใช้ในการสร้างการอนุมานเมื่อเรียกผ่าน API นอกจากนี้ยังสามารถปกปิดน้ำหนักหรือข้อมูลเฉพาะที่ใช้โดยโมเดลในอุตสาหกรรมที่คำนึงถึงลูกค้า เช่น การดูแลสุขภาพหรือการประกันภัย

บริษัทต่างๆ ยังสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการแลกเปลี่ยนข้อมูลหรือ IP โดยได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้ร่วมกันในขณะที่ยังคงรักษาทรัพยากรที่เป็นกรรมสิทธิ์

และสุดท้าย ZKP มีการนำไปประยุกต์ใช้จริงในขอบเขตที่เกี่ยวข้องมากขึ้น (และท้าทาย) ของการแยกความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่มนุษย์และข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยสังเคราะห์ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้

กรณีการใช้งานเหล่านี้บางส่วนขึ้นอยู่กับความจำเป็นในการพัฒนาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการนำไปใช้ทางเทคนิคและการค้นหาเศรษฐศาสตร์ที่ยั่งยืนในวงกว้าง แต่ zkML มีศักยภาพที่จะสร้างผลกระทบอย่างมีเอกลักษณ์เฉพาะในวิถีของ AI

สินทรัพย์หางยาวและมูลค่าแฝง

Crypto ได้แสดงให้เห็นถึงบทบาทของตนในฐานะสถาปนิกที่เหนือกว่าของการไหลเวียนของมูลค่าในตลาดเดิม เช่น ดนตรี และ ศิลปะ ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา ตลาดที่มีสภาพคล่องบนเครือข่ายซึ่งเป็นตัวแทนของสินทรัพย์ที่จับต้องได้แบบออฟไลน์ เช่น ไวน์ และ รองเท้าผ้าใบ ก็ถือกำเนิดขึ้นเช่นกัน

ผู้สืบทอดโดยธรรมชาติจะเกี่ยวข้องกับความสามารถ ML ขั้นสูง เนื่องจาก AI ถูกนำเข้าสู่เครือข่ายและทำให้สัญญาอัจฉริยะเข้าถึงได้

โมเดล ML ร่วมกับรางบล็อคเชน จะทำการปรับปรุงกระบวนการรับประกันเบื้องหลังสินทรัพย์ที่มีสภาพคล่องซึ่งก่อนหน้านี้ไม่สามารถเข้าถึงได้เนื่องจากขาดข้อมูลหรือความลึกของผู้ซื้อ

วิธีหนึ่งจะเห็นอัลกอริธึม ML ค้นหาตัวแปรที่หลากหลายเพื่อประเมินความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ และลดพื้นผิวการโจมตีของนักแสดงที่บิดเบือน Web3 กำลังทดลองสร้างตลาดเกี่ยวกับแนวคิดใหม่ๆ เช่น การเชื่อมต่อโซเชียลมีเดีย และ ชื่อผู้ใช้กระเป๋าเงิน

เช่นเดียวกับผลกระทบที่ AMM มีต่อการปลดล็อกสภาพคล่องสำหรับโทเค็นแบบหางยาว ML จะปฏิวัติการค้นพบราคาโดยการนำเข้าข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพจำนวนมหาศาลเพื่อให้ได้มาซึ่งรูปแบบที่ไม่ชัดเจน ข้อมูลเชิงลึกใหม่เหล่านี้สามารถสร้างพื้นฐานสำหรับตลาดที่ใช้สัญญาอัจฉริยะได้

ความสามารถในการวิเคราะห์ของ AI จะเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่กระจายอำนาจเพื่อเปิดเผยมูลค่าที่ไม่เคลื่อนไหวในสินทรัพย์หางยาว

การกระจายอำนาจของชั้นโครงสร้างพื้นฐาน

ข้อดีของ Crypto เกี่ยวกับการดึงดูดและสร้างรายได้จากข้อมูลคุณภาพสูงขึ้นเป็นที่อยู่ด้านหนึ่งของสมการ อีกด้านหนึ่ง – โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับเบื้องหลัง AI – ก็มีคำมั่นสัญญาที่คล้ายกัน

เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ (DePIN) เช่น Filecoin หรือ Arweave ได้สร้างระบบสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่รวมเทคโนโลยีบล็อกเชนไว้แล้ว

บริษัทอื่นๆ เช่น Gensyn และ Together กำลังจัดการกับความท้าทายของการฝึกอบรมโมเดลในเครือข่ายแบบกระจาย ในขณะที่ Akash ได้เปิดตัวตลาด P2P ที่น่าประทับใจซึ่งเชื่อมโยงอุปสงค์และอุปทานเกี่ยวกับทรัพยากรการประมวลผลส่วนเกิน

นอกเหนือจากนั้น Ritual กำลังสร้างรากฐานสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบเปิดในรูปแบบของเครือข่ายและชุดโมเดลที่จูงใจ โดยเชื่อมต่ออุปกรณ์คอมพิวเตอร์แบบกระจายเพื่อให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้การอนุมานและปรับแต่งได้

สิ่งสำคัญที่สุดคือ DePIN เช่น Ritual, Filecoin หรือ Akash ยังสามารถสร้างตลาดที่ใหญ่และมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ พวกเขาทำเช่นนี้โดยเปิดฝั่งอุปทานไปยังโดเมนที่กว้างกว่ามาก ซึ่งรวมถึงผู้ให้บริการเชิงรับที่สามารถปลดล็อกมูลค่าทางเศรษฐกิจที่แฝงอยู่ หรือโดยการรวมฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าเข้าไว้ในกลุ่มที่แข่งขันกับคู่แข่งที่มีความซับซ้อนของพวกเขา

แต่ละส่วนของสแต็กเกี่ยวข้องกับข้อจำกัดและการตั้งค่ามูลค่าที่แตกต่างกัน และงานที่สำคัญยังคงที่ต้องทำในการทดสอบการต่อสู้ในเลเยอร์เหล่านี้ในวงกว้าง (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสาขาที่เกิดขึ้นใหม่ของการฝึกอบรมโมเดลแบบกระจายอำนาจและการคำนวณ)

อย่างไรก็ตาม มีรากฐานสำหรับโซลูชันที่ใช้บล็อกเชนสำหรับการประมวลผล การจัดเก็บ และแม้กระทั่งการฝึกอบรมแบบจำลองที่สามารถแข่งขันกับตลาดทั่วไปได้ในที่สุด

มันหมายถึงอะไร

Crypto x AI กำลังกลายเป็นหนึ่งในพื้นที่การออกแบบที่สร้างแรงบันดาลใจมากที่สุดอย่างรวดเร็ว สาขาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องได้ส่งผลกระทบต่อทุกสิ่งตั้งแต่การสร้างเนื้อหาและการแสดงออกทางวัฒนธรรม ไปจนถึงขั้นตอนการทำงานขององค์กรและโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน

เราเชื่อว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะพลิกโฉมโลกในทศวรรษต่อๆ ไป ทีมที่ดีที่สุดกำลังผสมผสานโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ได้รับอนุญาตและเศรษฐศาสตร์เข้ารหัสควบคู่ไปกับ AI เพื่ออัปเกรดประสิทธิภาพ เปิดใช้งานพฤติกรรมใหม่สุทธิ หรือบรรลุโครงสร้างต้นทุนที่แข่งขันได้

Crypto นำเสนอขนาด ความลึก และรายละเอียดที่ไม่เคยมีมาก่อนของข้อมูลมาตรฐานในเครือข่ายประสานงาน ซึ่งมักจะไม่มีวิธีการที่ชัดเจนในการรับประโยชน์จากข้อมูลนั้น

ในขณะเดียวกัน AI จะแปลงกลุ่มข้อมูลเป็นเวกเตอร์ของบริบทหรือความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้อง

เมื่อจับคู่เข้าด้วยกัน ขอบเขตทั้งสองนี้จะสามารถสร้างความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งเป็นการปูทางสำหรับผู้สร้างอนาคตที่มีการกระจายอำนาจ

*ขอขอบคุณ Niraj Pant, Akilesh Potti, Jason Morton, Dante Camuto, David Wong, Ismael Hishon- Rezaizadeh, Illia Polosukhin และคนอื่นๆ สำหรับงานระดับแถวหน้าของพื้นที่นี้ ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่า และแรงบันดาลใจ ซึ่งทั้งหมดนี้ ทำให้เป็นไปได้ไม่เพียงแต่บทความนี้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงอนาคตที่สดใสของ crypto ด้วย

ข้อสงวนสิทธิ์：

1. บทความนี้พิมพ์ซ้ำจาก [Archetype] ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้แต่งต้นฉบับ [DANNY SURSOCK] หากมีการคัดค้านการพิมพ์ซ้ำนี้ โปรดติดต่อทีมงาน Gate Learn แล้วพวกเขาจะจัดการโดยเร็วที่สุด
2. การปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นดำเนินการโดยทีมงาน Gate Learn เว้นแต่จะกล่าวถึง ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่แปลแล้ว