Jak hodnotíte, že Masa vytvořila arénu AI agentů na Bittensoru?

Článek přejat z: On-chain view

Je to zajímavé, @getmasafi nedávno vytvořil decentralizovanou AI datovou síť na Bittensoru s druhou podsítí: AI AIgent aréna, kde AI agenti soutěží o získání odměn v $TAO tokenech. Mnoho lidí se určitě ptá, co je Masa síť, jaký má vztah k podsítím na #Bittensoru a co je na soutěžení AI agentů o tokenové odměny zábavného? Pojďme si to stručně vysvětlit:

1) Masa je decentralizovaná AI datová síť, jejím cílem je vytvořit spravedlivou a otevřenou vrstvu tréninkových dat pro AI. Jednoduše řečeno: cílem Masy je poskytnout AI agentům a vývojářům velkých modelů aktuální, kvalitní a cenově dostupná data, včetně dat z Twitteru, dat z Discordu, dat z webových crawlerů atd. Může být srovnávána s nedávno spuštěnými projekty Grass a Vana.

Ale protože decentralizované AI datové platformy jsou stále v rané fázi a každá firma má své vlastní zaměření a výhody, není ještě čas hodnotit jejich kvalitu. Hlavním cílem Masy letos je poskytnout AI vývojářům zdarma data z Twitteru. Pokud by si je vývojáři koupili přímo na Twitter developer platformě, museli by platit desítky tisíc dolarů měsíčně. Data z Twitteru jsou jedním z nejdůležitějších zdrojů pro mnoho vývojářů web3 AI, kteří vytvářejí AI agenty a velké obchodní modely.

Je zajímavé, že na tomto poli již vznikl obrovský projekt v oblasti web2, nazvaný Scale AI, který v první polovině letošního roku vykázal příjmy 400 milionů dolarů s širokými tržními vyhlídkami. Platforma jako Masa, která umožňuje uživatelům operovat prostřednictvím přispívání dat a výpočetních zdrojů, musí neustále rozšiřovat své obchodní scénáře, aby oživila svou platformu, a nakonec vytvoří rozvojový model 'základní infrastruktura + aplikační scénáře + tokenomika'.

2) Proč budovat podsíť na Bittensoru? Za prvé, Bittensor jako decentralizovaná strojově učící síť poskytuje inovativní řešení v oblastech optimalizace AI algoritmů a jemného ladění velkých modelů, což ho činí reprezentativním projektem v oblasti AI + Crypto.

Síť Bittensor umožňuje vývojářům vytvářet podsítě na jejím základě, což představuje stavbu větve sítě na původním Bittensor blockchainu. Každá podsíť může mít své vlastní jedinečné ověřovací mechanismy, motivační pravidla, specifické AI modely nebo úkoly atd., což znamená formu přizpůsobené sdílené AI infrastruktury, samozřejmě za předpokladu, že je potřeba stakovat tokeny TAO.

První podsíť, kterou Masa nasadila na Bittensoru, byla SN42, datová služba pro poskytování a zpracování aktuálních dat z Twitteru. SN59 je druhou podsítí Masy na Bittensoru, která je primárně zaměřena na trénink a aplikaci AI agentů. Tak proč se Masa rozhodla nasadit podsíť na Bittensoru místo vlastního platformy?

Jedním z důvodů je, že výhoda Masy spočívá v tom, že její primární datové shromažďování představuje obrovskou datovou vrstvu, kterou již mnozí AI agenti využívají. Největší výhodou Bittensoru je silný odměňovací mechanismus, i když byla v minulosti vysoká vstupní bariéra, denní zisk účastníků je velmi vysoký, což z něj činí zlatý důl v oblasti AI. Nová podsíť 59 kombinuje aktuálně nejpopulárnější AI agenty, data Masy a silný odměňovací mechanismus Bittensoru, což umožňuje AI agentům soutěžit v aréně a vyhrát bohaté odměny. Na druhou stranu, Masa jako nováček v AI, která byla spuštěna na coinlistu letos v dubnu, může díky zavedenému efektu značky Bittensor rychle získat vyšší tržní viditelnost.

Kromě toho je největším investorem v Bittensoru DCG. DCG nedávno oznámila novou dceřinou společnost, která se zaměří na rozvoj ekosystému Bittensor. DCG má s Masou úzký vztah, byla vedoucím investorem v předchozí seed kole, a dvě podsítě Masy na Bittensoru byly také inkubovány DCG.

3) Po objasnění těchto základních informací se podívejme, co se děje s podsítí AI Agent soutěže SN59. Jak již bylo zmíněno, Masa má svou vlastní datovou přispěvatelskou síť a integrovala silný odměňovací mechanismus Bittensoru, což znamená, že má připravená data, výpočetní výkon, algoritmy a odměny; nyní chybí jen ověření, zda tyto infrastrukturální prvky fungují v reálných aplikacích? Masa se zaměřila na nejžhavější AI agenty a soutěží o jejich dovednosti, jak to konkrétně dělá?

Uživatelé mohou použít existující agenty nebo vytvořit nového AI agenta (volitelně na základě různých agentových rámců jako ELIZA, nebo rychle vytvořit bez kódu na platformě Bid). Jakmile je agent nasazen, mohou se zaregistrovat jako horníci SN59 (hlavně pro ověření Twitter účtu, zaplacení registračního poplatku v TAO tokenech atd.). Po nasazení se mohou zapojit do soutěže, včetně míry zmínek na Twitteru, počtu zobrazení, počtu 'lajků', počtu odpovědí, počtu následovníků atd. Na závěr soutěže budou odměny v TAO tokenech rozděleny podle výkonu AI agentů.

Na první pohled se AI agenti jeví jako běžní agenti pro automatické tweetování, ale klíčovým faktorem, který rozhoduje o tom, kteří agenti dosáhnou většího vlivu, je atraktivita jejich obsahu, což znamená, že technické hardwarové ukazatele jako data, výpočetní výkon a optimalizace algoritmů hrají klíčovou roli. Během prvních čtyř dnů soutěže arény již první agent vydělal až 8 000 dolarů v odměnách v $TAO tokenech.

Z mého pohledu je soutěž pouze přední formou prezentace, Masa může pomocí soutěže AI agentů rychle aplikovat základní infrastrukturu, zatímco taková soutěžní událost marketingového charakteru přitáhne více pozornosti k schopnostem Masy v oblasti infrastrukturních služeb.

Tento pokus je velmi smysluplný, jak jsem již zmínil v několika svých předchozích článcích, AI agenti změnili tradiční způsob, jakým infrastrukturní prvky oslovují uživatele, přičemž se zaměřují na myšlenku 'dobrý produkt mluví sám za sebe' s minimalistickými aplikacemi. To si zaslouží uznání!