Moderador: Alex, parceiro de pesquisa da Mint Ventures
Convidados: Max, responsável pelo canal do YouTube; Lydia, pesquisadora da Particle Network
Compreensão do Crypto AI
Alex: Hoje vamos falar sobre a tão falada área de Crypto AI. O primeiro tópico é: como vocês veem a área de Crypto AI? Na opinião de vocês, que problemas comerciais a área de Crypto AI está tentando resolver? Qual é a urgência desses problemas?
Max: Eu acredito que o Crypto AI surgiu para resolver dois problemas principais. O primeiro é que, do ponto de vista humano, a IA centralizada tem algumas questões que precisam ser resolvidas, como a questão da censura. O Crypto AI pode resolver esses problemas através da descentralização. Outro ponto interessante é a adição de mecanismos de incentivo. O principal representante do Crypto é o Token, e com o Token, toda a IA descentralizada pode fazer mais tentativas diferentes através desse mecanismo de incentivo. Por exemplo, o Bittensor utiliza o mecanismo de Token para criar diferentes sub-redes, cada uma responsável por pesquisar coisas diferentes. Essa abordagem conecta o código aberto. O código aberto sempre foi algo que todos queriam fazer, mas o maior problema que os pesquisadores de IA encontram ao trabalhar com código aberto é que não há uma maneira de recompensar o progresso do código aberto. Ao se conectar ao Crypto e ao Token, surge uma maneira de recompensá-los por continuarem a pesquisar o código aberto, em vez de cada empresa tornar seus resultados de pesquisa privados. Em geral, o que o Crypto AI está fazendo ou pode fazer é recompensar modelos de código aberto, recompensar a abertura e recompensar o desenvolvimento descentralizado através desse mecanismo de incentivo que é o Crypto e o Token.
Lydia: Do ponto de vista comercial, sinto que a resposta não é especialmente clara para mim, principalmente no que diz respeito ao Crypto. Embora exista uma afirmação de que "a IA pode aumentar a eficiência, e o Crypto garante a equidade", se pensarmos bem, a urgência em aumentar a eficiência é claramente maior do que garantir a equidade, a partir da fase atual e do ponto de vista do valor comercial. Eu sempre me lembro do artigo que Alex escreveu anteriormente sobre os valores fundamentais do Web3, onde mencionou que o valor fundamental do Web3 é uma liberdade mais ampla e uma confiança mais barata. Assim, projetos Web3 de excelência precisam identificar as deficiências dos serviços tradicionais em liberdade e confiança e, então, oferecer uma solução mais competitiva. Em relação ao Crypto AI, será que a IA precisa de mais liberdade? Do ponto de vista da implementação técnica, os recursos computacionais e o fornecimento de dados são limitados, então a liberdade da IA é limitada. Do ponto de vista ético, uma IA verdadeiramente livre também é algo que nos é difícil de imaginar. O custo de confiança da IA é excessivamente alto atualmente? Eu não acho necessariamente. Embora muitas pessoas mencionem o problema da caixa-preta de dados, aqueles que se preocupam mais com essa questão são especialistas, acadêmicos ou profissionais da mídia, e não usuários comuns. Por outro lado, se tentarmos resolver isso por meio de uma abordagem on-chain, a um primeiro olhar, parece que o custo é maior.
Eu acho que o maior valor do Crypto AI atualmente pode não estar diretamente refletido nas soluções alternativas no nível comercial, mas mais no nível narrativo. Ele abriu a imaginação das pessoas, fazendo com que Crypto e AI, duas tecnologias que parecem não ter nada a ver, mas que são especialmente de ponta e têm muito estilo, colidissem na mente de todos. Precisamos dar tempo a essas duas tecnologias; talvez os problemas que elas resolvem sejam mais adequados para o futuro, e não para o presente.
Desde o início, achei que se tratava de uma narrativa externa de longo prazo. Falar em longo prazo é porque a IA, especialmente a IA de consumo, está a ter um impacto tão grande no nosso mundo real. É realmente uma mudança disruptiva. Não só podemos ver isso em dados, como o ChatGPT que ultrapassou um milhão em poucos dias e um bilhão de utilizadores mensais em dois meses, mas também podemos perceber pela frequência com que as pessoas ao nosso redor usam a IA. Do ponto de vista do mercado de capitais, a OpenAI está avaliada em centenas de bilhões, a Nvidia em trilhões, e cada vez que realizam uma conferência, basicamente dominam as manchetes da mídia. Esta mudança está a acontecer de forma demasiado rápida e completa, por isso a IA não será uma tendência passageira; com certeza será uma narrativa de longo prazo, e pode até tornar-se uma das fontes de tópicos filosóficos mais importantes do próximo século.
Ao mesmo tempo, é exógeno. Crypto e AI, na verdade, não têm relação após seu surgimento, e até mesmo no nível de talentos existe uma relação competitiva. Durante o mercado em baixa de Crypto de 2022 a 2023, a atração da AI nesse aspecto superou a de Crypto. Só este ano começamos a contar a história de como os dois se potencializam mutuamente. No fundo, em comparação com narrativas nativas de criptomoedas como DeFi e NFT ou narrativas alteradas como GameFi, AI é uma narrativa externa. Podemos também observar que, como mais cedo hoje, os preços de ativos com a narrativa de AI, como Worldcoin, Render e Near, flutuam completamente de acordo com a situação da indústria de AI. Portanto, eu acho que a narrativa externa a longo prazo é como eu entendo Crypto AI inicialmente, e ainda mantenho essa ideia.
Max: Eu gostaria de acrescentar algo. Você disse que a IA é algo externo, que já existe no Web2, e que a princípio achávamos que Crypto e IA eram coisas que não se conectavam, mas de repente se uniram. No entanto, eu vejo por outro lado que a Crypto AI é, após o DeFi Summer de 2020, a única coisa que eu considero uma forte demanda da Crypto por IA. Por exemplo, no GameFi, nós integramos o mecanismo de incentivo da Crypto aos jogos, mas a Crypto tem um efeito acessório no GameFi. Hoje, se o GameFi se distanciar da Crypto, as pessoas não vão jogar o jogo apenas porque o mecanismo de incentivo da Crypto é ótimo; elas vão jogar porque o jogo é divertido. O DeFi, por outro lado, é um nível diferente, é uma demanda essencial. Eu acredito que a Crypto AI é, após o DeFi, a segunda forte demanda que pode continuar após tantas narrativas.
Com o avanço e uso da IA, certamente iremos descobrir alguns problemas de centralização, mas ainda não os encontramos. Ao contrário do sistema financeiro do mundo financeiro, que já existe há possivelmente 100 ou 200 anos, já identificamos problemas nesse sistema, e foi somente quando a crise financeira de 2008 aconteceu que percebemos que havia algumas questões a serem resolvidas. Foi por isso que as pessoas sentiram que DeFi é o que precisamos. Eu acredito que o Crypto AI está na mesma posição. Apenas os usuários ainda têm menos contato e familiaridade com a IA do que com o sistema financeiro, por isso ainda não vimos as pessoas realmente acharem que "eu realmente preciso do Crypto AI".
Quando se fala sobre por que Crypto é uma necessidade no discurso do Crypto AI, é porque muitas coisas precisam de um mecanismo de incentivo para serem realizadas. Como você mencionou, querer se tornar mais eficiente, eu acho que alguns projetos específicos já podem fazer isso. Por exemplo, Computação Descentralizada, que já está em andamento há algum tempo. Quando você compara a computação descentralizada com a computação centralizada, percebe que, assim que você ultrapassa alguns gargalos de desempenho, a computação descentralizada é basicamente a primeira necessidade. Você não vai querer usar computação centralizada, não vai querer usar produtos como AWS ou outros como Microsoft Azure, porque são muito caros ou por outras razões. Eu realmente acredito que, para o Crypto AI se expandir e continuar a se desenvolver, ele precisa ser mais eficiente, melhor e mais barato do que os produtos tradicionais, é assim que deve ser. As pessoas não vão usar o Crypto AI simplesmente para "apoiar a descentralização", mas porque ele precisa ser melhor do que os produtos existentes. Isso é o que o Crypto AI precisa fazer agora. Podemos começar a ver essa forma emergir, mas não podemos esperar que o Meta lance um modelo LLM gratuito com 3,5 bilhões de parâmetros a cada vez. Precisamos encontrar uma maneira de construir isso de forma sustentável. Eu acho que essa é uma direção que precisa de mais esforço.
Classificação de projetos na área de Crypto AI
Alex: Crypto AI é um setor bastante amplo, com muitos tipos de projetos e modelos de negócios diferentes para resolver vários problemas. Com base no seu entendimento do setor de Crypto AI, se vocês fossem classificar os projetos dentro desses setores, que tipo de lógica vocês usariam para a classificação?
Lydia: Uma forma de classificação muito comum é a capacidade da Crypto de potencializar a IA ou a capacidade da IA de potencializar a Crypto, essas são duas grandes abordagens. Atualmente, vemos mais a IA potencializando a Crypto, ou seja, os projetos de Crypto tentando adicionar um pouco de atributos de IA. Antes, isso poderia ser feito através da integração de APIs, criando um chatbot versão Web3 que pudesse responder a algumas perguntas sobre o projeto, ou usando IA para melhorar o código de projetos Web3, ou ainda a IA participando na formulação de estratégias de rendimento. Agora, o que temos são agentes de IA emitindo tokens, e isso não tem muito a ver com o aumento da eficiência ou equidade que a IA pode trazer, mas sim com a nova narrativa que os projetos desejam criar.
A segunda abordagem, se a Crypto capacitar a IA, o teto realmente é um pouco mais alto, mas a implementação e a validação são bastante difíceis, exigindo mais tempo. A pedra angular da direção em que a Crypto capacita a IA diz que a Crypto pode se aprofundar na pilha de tecnologia da IA, reforçando a privacidade e a transparência, mas o ciclo de implementação pode ser um pouco mais longo. Portanto, atualmente, fala-se mais sobre como a Crypto tem a oportunidade de melhorar um determinado segmento da indústria de IA, como fazer GPUs, podendo enfatizar que a Crypto pode agregar e incentivar recursos computacionais dispersos, reduzindo custos, e depois passar para o mercado de dados, mercado de algoritmos, todos eles buscando encontrar o product market fit a partir da perspectiva da liberdade. Mas eu acho que a demanda nesse setor não é particularmente fácil de ser comprovada neste estágio. Se você olhar os dados de uso de GPU do iOasis, perceberá que a proporção de usuários individuais ainda é bastante pequena. A receita total de aluguel de GPU de usuários individuais por dia pode ser de cerca de 1000 dólares.
Acredito que o ponto de ruptura atual, ou exceção, pode ser que a Coinbase e a Base estão a trabalhar nesta direção, ou seja, agente de IA com pagamentos. Claro que a característica de pagamento é um atributo que embeleza a situação, portanto, a premissa é que o agente de IA deve ser suficientemente bom e útil. Esta é a minha forma de classificar.
Max: Eu divido principalmente em três faixas diferentes. As três faixas são a camada de arquitetura, a camada de recursos e a camada de aplicação. A camada de arquitetura é mais como uma infraestrutura de base, você pode desenvolver diferentes projetos de IA em cima dessa infraestrutura de base, permitindo que vários projetos de camada de recursos ou de camada de aplicação sejam construídos sobre essa camada de arquitetura. Se você tem um bom entendimento sobre blockchain, pode imaginar isso como uma blockchain de camada 1 e outras infraestruturas básicas, chamadas de camada de arquitetura. Projetos como Bittensor, Near e Sahara são todos considerados parte da camada de arquitetura.
Após a construção da camada de arquitetura, haverá uma camada de recursos em cima dela, que é construída sobre essa camada de arquitetura. Essa camada inclui vários recursos necessários para o desenvolvimento de IA, como poder computacional, dados, modelos, etc., e é chamada de camada de recursos. Alguns projetos exemplo, como Akash ou Render, que oferecem poder computacional descentralizado, ou como Vana, que pode fornecer dados descentralizados, são chamados de camada de recursos.
Na camada de recursos e na camada de arquitetura, o que está mais próximo do consumidor, mais próximo do uso do usuário, é chamado de camada de aplicação. Eu coloco agentes de IA aqui, mais próximos das coisas que os usuários realmente precisam, como por exemplo, acelerar o uso em relação ao DeFi, eu coloco isso na camada de aplicação. Portanto, são essas três principais vertentes. Como agora a narrativa de Crypto AI está apenas surgindo, as pessoas ainda não sabem como categorizá-la adequadamente, e não há um método consensual. Mas essa estrutura de setor parece ser uma classificação que pode ressoar com o atual setor de Crypto.
Oportunidades e Desafios da Crypto AI
Alex: O que vocês acham que é o maior desafio que a Crypto AI enfrenta atualmente? Além dos desafios, que tipo de oportunidades de indústria ou narrativas vocês veem para a Crypto AI nos próximos um a dois anos?
Max: Eu acho que o principal desafio é que o Crypto AI ainda está muito no início, a maioria dos projetos teve uma valorização de mercado muito alta, como o Bittensor que já alcançou um valor de mercado de 5 bilhões de dólares, esse valor de mercado pode ser mais especulativo. Eu acho que é realmente necessário encontrar o Product Market Fit, ou encontrar algumas aplicações que realmente possam ser utilizadas, ainda há poucas aplicações que podem se desenvolver. Se olharmos para essas aplicações, até acho que algumas coisas ainda estão em um estágio muito inicial.
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FlippedSignal
· 08-01 15:35
Apenas aqueles que fazem dinheiro com IA realmente entendem IA.
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LiquidityWitch
· 07-31 00:24
preparando um pouco de magia escura de IA enquanto os normies dormem... apenas os escolhidos decifrarão esses sinais, para ser sincero
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BakedCatFanboy
· 07-31 00:17
Mais uma vez a jogar com a ai, já estou farto.
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GateUser-3824aa38
· 07-31 00:08
fazer as pessoas de parvas uma mão idiotas ver o espetáculo, não é?
Análise do setor de Crypto AI: Interpretação de especialistas sobre oportunidades e desafios da indústria
Discussão sobre o setor de Crypto AI
Moderador: Alex, parceiro de pesquisa da Mint Ventures
Convidados: Max, responsável pelo canal do YouTube; Lydia, pesquisadora da Particle Network
Compreensão do Crypto AI
Alex: Hoje vamos falar sobre a tão falada área de Crypto AI. O primeiro tópico é: como vocês veem a área de Crypto AI? Na opinião de vocês, que problemas comerciais a área de Crypto AI está tentando resolver? Qual é a urgência desses problemas?
Max: Eu acredito que o Crypto AI surgiu para resolver dois problemas principais. O primeiro é que, do ponto de vista humano, a IA centralizada tem algumas questões que precisam ser resolvidas, como a questão da censura. O Crypto AI pode resolver esses problemas através da descentralização. Outro ponto interessante é a adição de mecanismos de incentivo. O principal representante do Crypto é o Token, e com o Token, toda a IA descentralizada pode fazer mais tentativas diferentes através desse mecanismo de incentivo. Por exemplo, o Bittensor utiliza o mecanismo de Token para criar diferentes sub-redes, cada uma responsável por pesquisar coisas diferentes. Essa abordagem conecta o código aberto. O código aberto sempre foi algo que todos queriam fazer, mas o maior problema que os pesquisadores de IA encontram ao trabalhar com código aberto é que não há uma maneira de recompensar o progresso do código aberto. Ao se conectar ao Crypto e ao Token, surge uma maneira de recompensá-los por continuarem a pesquisar o código aberto, em vez de cada empresa tornar seus resultados de pesquisa privados. Em geral, o que o Crypto AI está fazendo ou pode fazer é recompensar modelos de código aberto, recompensar a abertura e recompensar o desenvolvimento descentralizado através desse mecanismo de incentivo que é o Crypto e o Token.
Lydia: Do ponto de vista comercial, sinto que a resposta não é especialmente clara para mim, principalmente no que diz respeito ao Crypto. Embora exista uma afirmação de que "a IA pode aumentar a eficiência, e o Crypto garante a equidade", se pensarmos bem, a urgência em aumentar a eficiência é claramente maior do que garantir a equidade, a partir da fase atual e do ponto de vista do valor comercial. Eu sempre me lembro do artigo que Alex escreveu anteriormente sobre os valores fundamentais do Web3, onde mencionou que o valor fundamental do Web3 é uma liberdade mais ampla e uma confiança mais barata. Assim, projetos Web3 de excelência precisam identificar as deficiências dos serviços tradicionais em liberdade e confiança e, então, oferecer uma solução mais competitiva. Em relação ao Crypto AI, será que a IA precisa de mais liberdade? Do ponto de vista da implementação técnica, os recursos computacionais e o fornecimento de dados são limitados, então a liberdade da IA é limitada. Do ponto de vista ético, uma IA verdadeiramente livre também é algo que nos é difícil de imaginar. O custo de confiança da IA é excessivamente alto atualmente? Eu não acho necessariamente. Embora muitas pessoas mencionem o problema da caixa-preta de dados, aqueles que se preocupam mais com essa questão são especialistas, acadêmicos ou profissionais da mídia, e não usuários comuns. Por outro lado, se tentarmos resolver isso por meio de uma abordagem on-chain, a um primeiro olhar, parece que o custo é maior.
Eu acho que o maior valor do Crypto AI atualmente pode não estar diretamente refletido nas soluções alternativas no nível comercial, mas mais no nível narrativo. Ele abriu a imaginação das pessoas, fazendo com que Crypto e AI, duas tecnologias que parecem não ter nada a ver, mas que são especialmente de ponta e têm muito estilo, colidissem na mente de todos. Precisamos dar tempo a essas duas tecnologias; talvez os problemas que elas resolvem sejam mais adequados para o futuro, e não para o presente.
Desde o início, achei que se tratava de uma narrativa externa de longo prazo. Falar em longo prazo é porque a IA, especialmente a IA de consumo, está a ter um impacto tão grande no nosso mundo real. É realmente uma mudança disruptiva. Não só podemos ver isso em dados, como o ChatGPT que ultrapassou um milhão em poucos dias e um bilhão de utilizadores mensais em dois meses, mas também podemos perceber pela frequência com que as pessoas ao nosso redor usam a IA. Do ponto de vista do mercado de capitais, a OpenAI está avaliada em centenas de bilhões, a Nvidia em trilhões, e cada vez que realizam uma conferência, basicamente dominam as manchetes da mídia. Esta mudança está a acontecer de forma demasiado rápida e completa, por isso a IA não será uma tendência passageira; com certeza será uma narrativa de longo prazo, e pode até tornar-se uma das fontes de tópicos filosóficos mais importantes do próximo século.
Ao mesmo tempo, é exógeno. Crypto e AI, na verdade, não têm relação após seu surgimento, e até mesmo no nível de talentos existe uma relação competitiva. Durante o mercado em baixa de Crypto de 2022 a 2023, a atração da AI nesse aspecto superou a de Crypto. Só este ano começamos a contar a história de como os dois se potencializam mutuamente. No fundo, em comparação com narrativas nativas de criptomoedas como DeFi e NFT ou narrativas alteradas como GameFi, AI é uma narrativa externa. Podemos também observar que, como mais cedo hoje, os preços de ativos com a narrativa de AI, como Worldcoin, Render e Near, flutuam completamente de acordo com a situação da indústria de AI. Portanto, eu acho que a narrativa externa a longo prazo é como eu entendo Crypto AI inicialmente, e ainda mantenho essa ideia.
Max: Eu gostaria de acrescentar algo. Você disse que a IA é algo externo, que já existe no Web2, e que a princípio achávamos que Crypto e IA eram coisas que não se conectavam, mas de repente se uniram. No entanto, eu vejo por outro lado que a Crypto AI é, após o DeFi Summer de 2020, a única coisa que eu considero uma forte demanda da Crypto por IA. Por exemplo, no GameFi, nós integramos o mecanismo de incentivo da Crypto aos jogos, mas a Crypto tem um efeito acessório no GameFi. Hoje, se o GameFi se distanciar da Crypto, as pessoas não vão jogar o jogo apenas porque o mecanismo de incentivo da Crypto é ótimo; elas vão jogar porque o jogo é divertido. O DeFi, por outro lado, é um nível diferente, é uma demanda essencial. Eu acredito que a Crypto AI é, após o DeFi, a segunda forte demanda que pode continuar após tantas narrativas.
Com o avanço e uso da IA, certamente iremos descobrir alguns problemas de centralização, mas ainda não os encontramos. Ao contrário do sistema financeiro do mundo financeiro, que já existe há possivelmente 100 ou 200 anos, já identificamos problemas nesse sistema, e foi somente quando a crise financeira de 2008 aconteceu que percebemos que havia algumas questões a serem resolvidas. Foi por isso que as pessoas sentiram que DeFi é o que precisamos. Eu acredito que o Crypto AI está na mesma posição. Apenas os usuários ainda têm menos contato e familiaridade com a IA do que com o sistema financeiro, por isso ainda não vimos as pessoas realmente acharem que "eu realmente preciso do Crypto AI".
Quando se fala sobre por que Crypto é uma necessidade no discurso do Crypto AI, é porque muitas coisas precisam de um mecanismo de incentivo para serem realizadas. Como você mencionou, querer se tornar mais eficiente, eu acho que alguns projetos específicos já podem fazer isso. Por exemplo, Computação Descentralizada, que já está em andamento há algum tempo. Quando você compara a computação descentralizada com a computação centralizada, percebe que, assim que você ultrapassa alguns gargalos de desempenho, a computação descentralizada é basicamente a primeira necessidade. Você não vai querer usar computação centralizada, não vai querer usar produtos como AWS ou outros como Microsoft Azure, porque são muito caros ou por outras razões. Eu realmente acredito que, para o Crypto AI se expandir e continuar a se desenvolver, ele precisa ser mais eficiente, melhor e mais barato do que os produtos tradicionais, é assim que deve ser. As pessoas não vão usar o Crypto AI simplesmente para "apoiar a descentralização", mas porque ele precisa ser melhor do que os produtos existentes. Isso é o que o Crypto AI precisa fazer agora. Podemos começar a ver essa forma emergir, mas não podemos esperar que o Meta lance um modelo LLM gratuito com 3,5 bilhões de parâmetros a cada vez. Precisamos encontrar uma maneira de construir isso de forma sustentável. Eu acho que essa é uma direção que precisa de mais esforço.
Classificação de projetos na área de Crypto AI
Alex: Crypto AI é um setor bastante amplo, com muitos tipos de projetos e modelos de negócios diferentes para resolver vários problemas. Com base no seu entendimento do setor de Crypto AI, se vocês fossem classificar os projetos dentro desses setores, que tipo de lógica vocês usariam para a classificação?
Lydia: Uma forma de classificação muito comum é a capacidade da Crypto de potencializar a IA ou a capacidade da IA de potencializar a Crypto, essas são duas grandes abordagens. Atualmente, vemos mais a IA potencializando a Crypto, ou seja, os projetos de Crypto tentando adicionar um pouco de atributos de IA. Antes, isso poderia ser feito através da integração de APIs, criando um chatbot versão Web3 que pudesse responder a algumas perguntas sobre o projeto, ou usando IA para melhorar o código de projetos Web3, ou ainda a IA participando na formulação de estratégias de rendimento. Agora, o que temos são agentes de IA emitindo tokens, e isso não tem muito a ver com o aumento da eficiência ou equidade que a IA pode trazer, mas sim com a nova narrativa que os projetos desejam criar.
A segunda abordagem, se a Crypto capacitar a IA, o teto realmente é um pouco mais alto, mas a implementação e a validação são bastante difíceis, exigindo mais tempo. A pedra angular da direção em que a Crypto capacita a IA diz que a Crypto pode se aprofundar na pilha de tecnologia da IA, reforçando a privacidade e a transparência, mas o ciclo de implementação pode ser um pouco mais longo. Portanto, atualmente, fala-se mais sobre como a Crypto tem a oportunidade de melhorar um determinado segmento da indústria de IA, como fazer GPUs, podendo enfatizar que a Crypto pode agregar e incentivar recursos computacionais dispersos, reduzindo custos, e depois passar para o mercado de dados, mercado de algoritmos, todos eles buscando encontrar o product market fit a partir da perspectiva da liberdade. Mas eu acho que a demanda nesse setor não é particularmente fácil de ser comprovada neste estágio. Se você olhar os dados de uso de GPU do iOasis, perceberá que a proporção de usuários individuais ainda é bastante pequena. A receita total de aluguel de GPU de usuários individuais por dia pode ser de cerca de 1000 dólares.
Acredito que o ponto de ruptura atual, ou exceção, pode ser que a Coinbase e a Base estão a trabalhar nesta direção, ou seja, agente de IA com pagamentos. Claro que a característica de pagamento é um atributo que embeleza a situação, portanto, a premissa é que o agente de IA deve ser suficientemente bom e útil. Esta é a minha forma de classificar.
Max: Eu divido principalmente em três faixas diferentes. As três faixas são a camada de arquitetura, a camada de recursos e a camada de aplicação. A camada de arquitetura é mais como uma infraestrutura de base, você pode desenvolver diferentes projetos de IA em cima dessa infraestrutura de base, permitindo que vários projetos de camada de recursos ou de camada de aplicação sejam construídos sobre essa camada de arquitetura. Se você tem um bom entendimento sobre blockchain, pode imaginar isso como uma blockchain de camada 1 e outras infraestruturas básicas, chamadas de camada de arquitetura. Projetos como Bittensor, Near e Sahara são todos considerados parte da camada de arquitetura.
Após a construção da camada de arquitetura, haverá uma camada de recursos em cima dela, que é construída sobre essa camada de arquitetura. Essa camada inclui vários recursos necessários para o desenvolvimento de IA, como poder computacional, dados, modelos, etc., e é chamada de camada de recursos. Alguns projetos exemplo, como Akash ou Render, que oferecem poder computacional descentralizado, ou como Vana, que pode fornecer dados descentralizados, são chamados de camada de recursos.
Na camada de recursos e na camada de arquitetura, o que está mais próximo do consumidor, mais próximo do uso do usuário, é chamado de camada de aplicação. Eu coloco agentes de IA aqui, mais próximos das coisas que os usuários realmente precisam, como por exemplo, acelerar o uso em relação ao DeFi, eu coloco isso na camada de aplicação. Portanto, são essas três principais vertentes. Como agora a narrativa de Crypto AI está apenas surgindo, as pessoas ainda não sabem como categorizá-la adequadamente, e não há um método consensual. Mas essa estrutura de setor parece ser uma classificação que pode ressoar com o atual setor de Crypto.
Oportunidades e Desafios da Crypto AI
Alex: O que vocês acham que é o maior desafio que a Crypto AI enfrenta atualmente? Além dos desafios, que tipo de oportunidades de indústria ou narrativas vocês veem para a Crypto AI nos próximos um a dois anos?
Max: Eu acho que o principal desafio é que o Crypto AI ainda está muito no início, a maioria dos projetos teve uma valorização de mercado muito alta, como o Bittensor que já alcançou um valor de mercado de 5 bilhões de dólares, esse valor de mercado pode ser mais especulativo. Eu acho que é realmente necessário encontrar o Product Market Fit, ou encontrar algumas aplicações que realmente possam ser utilizadas, ainda há poucas aplicações que podem se desenvolver. Se olharmos para essas aplicações, até acho que algumas coisas ainda estão em um estágio muito inicial.