在 AI 與加密貨幣融合成為熱門話題的當下,Dragonfly Capital 合夥人 Tom Schmidt 於 TBPN Crypto Day 節目中表達了不同於主流的審慎觀點。他指出,當前大多數去中心化 AI 構想面臨重大技術瓶頸,反而是在代理微支付的應用上,穩定幣與區塊鏈或許能找到更實際的落腳點。
去中心化 AI 難落地:分散式 GPU 難以應對大型模型
Tom Schmidt 坦言,Dragonfly Capital 對於目前市面上 AI 結合加密技術的專案的看法偏向保守,甚至是看跌。
他指出,大多數專案集中於去中心化推理 (decentralized inference) 與 GPU 資源共享的概念,但這類想法早在 Golem 等早期專案中便出現過,卻始終無法克服核心挑戰:「如何有效調度分散的算力,完成高效能 AI 模型的運算?」
如果你思考如何實際訓練一個最先進的 AI 模型,你不會使用遍布全球的一百萬個消費級 GPU,而是需要一個大型的集中式且高效能的 A100 集群。
Schmidt 強調:「運算不是單一維度的 (monolith)」
不同任務所需的資源類型迥異,然而去中心化網路難以統一調度,並同時達成「效能」與「穩定性」的需求。
他提醒市場,目前對「Web3 資源共享式 AI」的想像與現實落差極大。
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真正可行的交集:基於穩定幣的代理微支付
儘管對去中心化 AI 表示懷疑,但 Schmidt 並不否定 AI 與加密技術的結合潛力。
他提到 Dragonfly 更感興趣的是結合區塊鏈確定性特質的應用,尤其是「AI 代理的微支付 (micropayments for AI agents)」。在這些場景中,穩定幣能提供可程式化且即時結算的微交易能力,並滿足許多 AI 應用對確定性與最終性的需求,這是傳統金融系統難以做到的:
隨著 AI 代理日益普及,需要支付費用來獲取資料或訪問服務等需求浮現,它們將需要一個能夠處理「低至一美分甚至更少」的極小金額支付系統。
Given recent events, I think now might be a good time for someone to launch a dark pool perp DEX.
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