Обговорення крипто-АІ сегменту

Ведучий: Алекс, дослідницький партнер Mint Ventures

Гості: Max, ведучий каналу YouTube; Lydia, дослідник Particle Network

Розуміння Crypto AI

Алекс: Сьогодні ми поговоримо про дуже актуальний напрямок Crypto AI. Перша тема: як ви двоє бачите цей напрямок Crypto AI? На вашу думку, які бізнес-проблеми намагається вирішити цей напрямок? Яка терміновість цих проблем?

Макс: Я вважаю, що поява Crypto AI пов'язана з вирішенням двох основних проблем. Перша проблема полягає в тому, що з гуманітарної точки зору централізований AI має певні питання, які потрібно вирішити, такі як питання цензури. Crypto AI може вирішити ці проблеми через децентралізацію. Інший цікавий момент - це впровадження механізму стимулювання. Основним представником Crypto є Token, і з появою Token всі децентралізовані AI можуть завдяки цьому механізму стимулювання робити більше різних спроб. Наприклад, Bittensor створює різні підмережі за допомогою механізму Token, кожна з яких відповідає за дослідження різних аспектів. Цей підхід з'єднує відкритий код. Відкритий код завжди був тим, чого всі прагнули досягти, але найбільшою проблемою для AI дослідників під час роботи з відкритим кодом є відсутність способу винагороджувати прогрес у цій сфері. Завдяки зв'язку з Crypto і Token з'являється спосіб винагороджувати їх за продовження досліджень у відкритому коді, а не коли кожна компанія приховує свої результати. Загалом, те, що Crypto AI робить або може зробити, полягає в тому, щоб винагороджувати відкриті моделі, відкритість і розвиток децентралізації за допомогою механізму стимулювання Crypto і Token.

Лідія: З точки зору бізнес-проблем, я вважаю, що відповідь для мене не є особливо чіткою, головним чином на рівні Crypto. Хоча існує вислів "ШІ може підвищити ефективність, Crypto забезпечує справедливість", але, якщо глибше замислитися, з сучасної точки зору, з точки зору комерційної цінності, термінова потреба у підвищенні ефективності явно переважає забезпечення справедливості. Я завжди згадую статтю Алекса про базову цінність Web3, де йдеться про те, що базова цінність Web3 - це більш широкий спектр свободи та дешевший рівень довіри. Отже, відмінні проекти Web3 повинні виявити недоліки традиційних послуг у свободі та довірі, а потім запропонувати більш конкурентоспроможне рішення. Що стосується Crypto AI, чи потрібна ШІ більша свобода? З точки зору технічної реалізації, обчислювальні ресурси та постачання даних обмежені, тому свобода ШІ є обмеженою. З етичної точки зору, справжня вільна ШІ - це щось, що нам складно уявити. Чи є витрати на довіру до ШІ зараз занадто високими? Я думаю, що це не обов'язково. Хоча багато людей згадують проблему чорної скриньки даних, але більше за все цим питанням займаються експерти, науковці або журналісти, а не звичайні користувачі. З іншого боку, якщо вирішувати це питання за допомогою технології блокчейн, наразі це виглядає дорожче.

Я вважаю, що найбільша цінність Crypto AI наразі, можливо, не безпосередньо відображається в альтернативних рішеннях на комерційному рівні, а більше на рівні наративу. Це відкриває уяву людей, дозволяючи двом, здавалося б, не пов'язаним, але надзвичайно передовим і стильним технологіям, як Crypto і AI, зіткнутися в умах людей. Ми повинні дати цим двом технологіям час, можливо, найкращими проблемами, які вони можуть вирішити, є ті, що належать до майбутнього, а не до сьогодення.

З самого початку я відчував, що це довгострокове зовнішнє оповідання. Щодо довгостроковості, це пов'язано з тим, що AI, зокрема споживчий AI, має надзвичайно великий вплив на наш реальний світ. Це справді є руйнівною зміною. Це можна побачити не лише з даних, наприклад, ChatGPT за кілька днів перевищив мільйон, за два місяці перевищив сто мільйонів активних користувачів на місяць, ми можемо безпосередньо побачити, як часто люди навколо використовують AI. З точки зору капіталів, OpenAI має оцінку в сотні мільярдів, а NVIDIA — в трильйони, на кожній їх презентації це практично завжди займає заголовки провідних медіа. Ця зміна відбувається занадто швидко і радикально, тому AI не буде одноразовим явищем, це, безумовно, стане довгостроковим оповіданням і, можливо, навіть найважливішим джерелом філософських тем наступного століття.

Водночас він є зовнішнім. Crypto та AI насправді не мають нічого спільного після свого виникнення, навіть на рівні кадрів існує конкуренція. Під час криптобіржового ведмежого ринку з 2022 по 2023 рік привабливість AI у цій сфері затопила Crypto. Лише цього року ми почали розповідати історії про взаємне підсилення обох. Врешті-решт, у порівнянні з такими крипто-оригінальними наративами, як DeFi, NFT, або модифікованими наративами, такими як GameFi, AI є зовнішнім наративом. Ми також можемо бачити, як сьогодні вранці ціни активів з наративом AI, такі як Worldcoin, Render, Near, повністю коливаються відповідно до стану галузі AI. Тому я вважаю, що довготривалий зовнішній наратив - це моє первісне розуміння Crypto AI, і я досі дотримуюсь цієї думки.

Макс: Я хочу добавить немного. Ты говоришь, что ИИ – это внешняя вещь, которая уже существует в Web2, просто изначально мы считали, что Крипто и ИИ – это две несоприкасающиеся вещи, которые внезапно соединились. Но я считаю, что с другой точки зрения Крипто ИИ – это единственная вещь, которая представляет собой сильный спрос на ИИ в Крипто после летнего сезона DeFi в 2020 году. Например, GameFi, мы добавляем механизмы стимулов Крипто в игры, но Крипто в GameFi выполняет вспомогательную функцию. Сегодня GameFi ушла от Крипто, и никто не будет играть в эту игру только потому, что механизмы стимулов Крипто великолепны, все будут играть в эту игру, потому что она интересная. DeFi же – это другой уровень, это жесткий спрос. Я считаю, что Крипто ИИ – это второй сильный спрос, который может возникнуть после DeFi, увидев столько нарративов.

Зі зростанням і використанням ШІ, ми обов'язково виявимо деякі централізовані проблеми, просто наразі ми їх ще не помітили. На відміну від фінансової системи, яка існує приблизно 100-200 років, ми вже виявили проблеми у фінансовій системі, лише коли в 2008 році стався фінансовий крах, ми усвідомили, що в цій системі є деякі проблеми, які потрібно вирішити. Тому всі вважають, що DeFi – це те, що нам потрібно. Я вважаю, що Crypto AI також знаходиться в такому ж положенні. Просто користувачі ще не мають такого ж досвіду та знайомства з ШІ, як з фінансовою системою, тому ми ще не бачили, щоб усі дійсно вважали: "Мені справді потрібен Crypto AI".

Коли мова йде про те, чому Crypto є невід'ємною частиною нарації Crypto AI, це пов'язано з тим, що багато речей потрібно реалізувати за допомогою механізму стимулювання. Як ви щойно згадали, щоб стати більш ефективним, я вважаю, що є кілька специфічних проєктів, які вже це можуть зробити. Наприклад, Decentralized Compute, він вже існує деякий час. Коли ви порівнюєте децентралізовану обчислювальну потужність з централізованою, ви виявите, що варто подолати деякі вузькі місця ефективності, децентралізована обчислювальна потужність є основною потребою. Ви не захочете використовувати централізовану обчислювальну потужність, не захочете використовувати AWS або інші продукти, такі як Microsoft Azure, тому що це занадто дорого або з інших причин. Я щиро вірю, що Crypto AI має вийти за межі, має продовжувати розвиватися, і обов'язково має бути більш ефективним, кращим і дешевшим, так і буде. Люди не просто захочуть "підтримати децентралізацію", щоб використовувати Crypto AI, а воно має бути кращим, ніж попередні продукти. Це те, чим зараз займається Crypto AI. Ми можемо поступово бачити цей початковий етап, але ми не можемо щоразу очікувати, що Meta випустить безкоштовну модель LLM з 3,5 мільярда параметрів. Нам потрібно знайти спосіб, як постійно розвивати цю річ. Я вважаю, що це напрямок, в якому потрібно продовжувати працювати.

Класифікація проєктів у секторі Crypto AI

Алекс: Crypto AI - це досить велика сфера, в якій існує безліч різних бізнес-моделей для вирішення різних проблем. Відповідно до вашого розуміння сфери Crypto AI, якщо ви повинні класифікувати проекти всередині цих сфер, якою логікою ви б керувалися?

Лідія: одним із дуже поширених методів класифікації є Crypto, який надає можливості AI, або AI, який надає можливості Crypto, це дві основні ідеї. На даний момент ми бачимо більше AI, який надає можливості Crypto, тобто проекти Crypto намагаються додати трохи властивостей AI. Раніше це могло бути інтеграція API, створення чат-бота у версії Web3, який може відповідати на деякі запитання про проект, або використання AI для покращення коду проектів Web3, або участь AI у формуванні стратегій прибутковості. Зараз же мова йде про випуск токенів AI-агентами, і це не має великого стосунку до підвищення ефективності та справедливості, скоріше це новий наратив, який хочуть створити проекти.

Друга ідея: якщо Crypto надає можливості AI, стеля дійсно вища, але реалізувати та підтвердити це досить складно, потрібно більше часу. Святе писання напрямку Crypto, що надає можливості AI, говорить про те, що Crypto може поглибитися в технологічний стек AI, посилюючи його приватність і прозорість, але терміни впровадження можуть бути довшими. Тому зараз більше йдеться про те, що Crypto має можливість поліпшити певний етап індустрії AI, наприклад, займаючись GPU, можна наголошувати на тому, що Crypto може агрегувати та стимулювати розсіяні обчислювальні ресурси, знижуючи витрати, а потім переходити до ринку даних, ринку алгоритмів; усі вони намагаються знайти продуктове ринкове відповідність з точки зору свободи. Але я вважаю, що попит у цій сфері на даний момент не особливо легко довести. Якщо ви подивитеся на дані використання GPU від iOasis, ви виявите, що частка особистих користувачів все ще досить мала. Щоденний загальний дохід від оренди GPU особистими користувачами може становити близько 1000 доларів.

Я вважаю, що ця частина на даний момент виглядає як точка розриву, або, кажучи інакше, виключення, може бути в тому, що Coinbase і Base працюють у цьому напрямку, тобто AI агент з платежами. Звичайно, платіжна функція є додатковою перевагою, тому передумовою є те, що AI агент має бути достатньо якісним і корисним. Це мої два способи класифікації.

Макс: Я в основному ділю на три різні траси. Три траси - це архітектурний рівень, рівень ресурсів та рівень застосувань. Архітектурний рівень більше схожий на базову архітектуру, на якій ви можете розвивати різні AI проекти, що дозволяє розгортати різні проекти рівня ресурсів або рівня застосувань на цій архітектурній основі. Якщо ви добре знаєте блокчейн, ви, напевно, уявите це як layer 1 блокчейн та інші базові інфраструктури, які називаються архітектурним рівнем. Такі проекти, як Bittensor, Near та Sahara, я також вважаю частиною архітектурного рівня.

Після побудови архітектурного рівня, зверху буде рівень ресурсів, який розташований на цьому архітектурному рівні. Це різні ресурси, які потрібні для розробки ШІ, такі як обчислювальна потужність, дані, моделі тощо, і цей рівень називається рівнем ресурсів. Деякі приклади проектів, такі як Akash або Render, пропонують децентралізовану обчислювальну потужність, або такі проекти, як Vana, можуть надавати децентралізовані дані, що й називається рівнем ресурсів.

На рівні ресурсів та архітектури, ближче до споживачів, ближче до користувачів, що використовують, називається прикладним рівнем. Я розміщую AI-агентів тут, ближче до того, що насправді потрібно користувачам, наприклад, те, що може прискорити ваше використання DeFi, я розміщую це на прикладному рівні. Отже, це три основні напрямки. Оскільки наратив Crypto AI тільки почав з'являтися, ніхто ще не знає, як його добре класифікувати, також немає єдиного методу. Але ця структурна класифікація, як мені здається, може бути найбільш відповідною до нинішнього Crypto напрямку.

Можливості та виклики Crypto AI

Алекс: Які, на вашу думку, найбільші виклики стоять перед Crypto AI зараз? Окрім викликів, які можливості у галузі чи наративи можуть з'явитися для Crypto AI в найближчі один-два роки?

Макс: Я вважаю, що основним викликом є те, що Crypto AI зараз на дуже ранній стадії, більшість проектів мають дуже високу капіталізацію, наприклад, Bittensor вже досягла капіталізації в 5 мільярдів доларів, що, можливо, більше пов'язано зі спекуляціями. Я вважаю, що дійсно потрібно знайти Product Market Fit або знайти справжні застосування, які можуть бути використані, таких застосувань ще недостатньо. Якщо подивитися на ці застосування, навіть я вважаю, що деякі речі все ще на досить ранній стадії.