Entrevistador: flowie, kit, ChainCatcher

Invitado: Matt Wright, cofundador y director ejecutivo de GaiaNet

Editor: Marco, ChainCatcher

 

En 2015, Matt Wright se involucró con el cifrado después de ayudar a Barclays, el banco británico líder, a organizar un hackathon de blockchain. Lleva casi 10 años en el campo del cifrado.

Matt Wright trabajó anteriormente en JPMorgan Chase y participó en el desarrollo de la plataforma blockchain de código abierto Quorum. Cuando Consensys adquirió Quorum, Matt Wright se unió a Consensys como líder de la comunidad y luego se hizo cargo de la organización DAO de Consensys y su beca aceleradora.

Matt Wright pasa la mayor parte de su tiempo trabajando con desarrolladores. Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los desarrolladores de Matt están invirtiendo cada vez más en proyectos relacionados con la inteligencia artificial.

Pero pronto Matt se dio cuenta de que el campo de la IA actual está dominado por unas pocas organizaciones centralizadas en Silicon Valley y que existen muchos problemas, como la censura y el sesgo de los modelos de código cerrado, los altos costos de capacitación de los modelos, la privacidad del usuario y la propiedad de IP, etc.

Entonces Matt decidió liderar a su equipo para crear una infraestructura de IA verdaderamente democrática que pudiera resolver estos problemas, y Gaia nació en mayo de este año. Como proyecto de infraestructura de IA distribuida de código abierto, Gaia intenta convertirse en una alternativa descentralizada a los gigantes de la IA. Su objetivo es descentralizar el software del Agente de IA (agente de IA) para que los proveedores de contenido de datos de IA puedan tener la debida propiedad y compensación del contenido de datos.

Los primeros casos de uso de GaiaNet nacieron en las universidades. El Dr. Yang, director del Centro FHL Vive de la Universidad de California, Berkeley, está utilizando una gran cantidad de investigaciones y datos, como todos sus cursos, libros y comentarios sobre la comunicación de los estudiantes, para crear asistentes docentes descentralizados utilizando la red distribuida de GaiaNet.

Además de construir una infraestructura de red, GaiaNet también busca cooperar con instituciones académicas que tienen grandes cantidades de datos valiosos, tratando de permitirles tener sus propios agentes de IA.

GaiaNet se lanzó con 10 millones de dólares en financiación inicial, con asesores estratégicos clave, incluidos Lex Sokolin de Generative Ventures, Brian Johnson de Republic Capital, Shawn Ng de 7RIDGE, Kishore Bhatia, EVM Capital, Mantle EcoFund y ByteTrade Lab.

"Jugador" senior del Hackathon

1. ChainCatcher: ¿Cómo ingresó por primera vez al campo de cifrado? Antes de fundar GaiaNet, ¿qué otras experiencias profesionales tuvo en el campo del cifrado?

Matt Wright: Comencé mi carrera en una aceleradora y empresa de hackathon internacional llamada AngelHack. AngelHack organiza más de 200 hackatones cada año en más de 60 países o regiones, incluidas América del Norte, América Latina y China continental.

Estoy involucrado en el segmento de AngelHack para tecnologías emergentes y mercados emergentes y he organizado hackathons para más de 20 empresas Fortune 500 como Mastercard, AWS, ABInBev, Capital One, Smartone, Motorola y Barclays.

Durante este período, también participé en el establecimiento de la estrategia de AngelHack en China continental y realicé muchos eventos en Shanghai y Shenzhen. Me gusta y entiendo mucho la cultura de las zonas de habla china.

Alrededor de 2015, participé en un hackathon blockchain organizado por Barclays, un banco británico líder, en Nueva York.

Durante la conversación, me dijeron que blockchain está revolucionando a los bancos. Aunque había oído hablar de Bitcoin antes, esta fue mi primera experiencia con ingenieros que crean infraestructura y aplicaciones blockchain.

Los casos de uso de blockchain que mencionaron son cosas que me importan mucho, como la transparencia, la democratización de la tecnología de código abierto y la devolución de la soberanía y los activos de las personas que les han sido arrebatados. Esta experiencia me inspiró a aprender y luego unirme al espacio criptográfico.

Alrededor de 2017, me uní a JP Morgan para trabajar en Quorum, una plataforma blockchain de código abierto que estaban desarrollando. Quorum también era una bifurcación del cliente Go Ethereum (geth) y estaba diseñada para manejar transacciones privadas con un conjunto autorizado de participantes conocidos. .

Poco después de que Consensys adquiriera Quorum, comencé a trabajar en Consensys. Originalmente, Consensys quería que asumiera un rol de marketing, pero estaba decidido a centrarme en la comunidad de desarrolladores. Esperamos aplicar la experiencia organizacional adquirida durante AngelHack a Consensys.

Más tarde, también me convertí en el líder de DAO de Consensys, pensando en cómo crear aplicaciones para organizaciones en cadena y organizaciones sin directores ejecutivos, cómo utilizar la comunidad para incentivos tokenizados, etc.

También dirijo Fellowship, una aceleradora propiedad de Consensys que apoya a algunos grandes constructores.

 

2. ChainCatcher: También fundó una institución de inversión, EVM Capital. ¿Por qué empezó a probar la inversión institucional?

Matt Wright: Nos hemos puesto en contacto con una gran cantidad de desarrolladores para recaudar fondos, muchos desarrolladores necesitan dedicar mucho tiempo a explicar sus productos a los capitalistas de riesgo que tal vez no comprendan bien la tecnología y a menudo no tienen paciencia.

Hemos estado tratando con desarrolladores en el pasado, por lo que cuando veamos esta oportunidad, esperamos ayudar a muchos productos potenciales a capitalizar y encontrar redes de valor.

Actualmente vemos a EVM Capital casi como un fondo de GaiaNet, y si nuestra cartera se basa en IA, automatización de gobernanza, automatización de identidad y reputación, etc., entonces podemos recomendarles los productos de GaiaNet para que los utilicen para crear sinergias.

Desafía a los gigantes y crea un “ChatGPT” descentralizado

3. ChainCatcher: Usted cofundó GaiaNet alrededor de mayo de este año. ¿Cómo surgió esta idea empresarial? ¿Cuáles son los antecedentes del equipo central?

Matt Wright: El equipo central de GaiaNet actualmente proviene básicamente de proyectos líderes como Consensys, EVM Capital y Aleo. Uno de los cofundadores de GaiaNet, Sydney Lai, fue el jefe de relaciones con desarrolladores de empresas como Magic, Mantle. Filecoin y Outsystems La comunidad de desarrolladores es muy influyente. Ahora también nuestro director de desarrollo.

Shishank Shipada, otro cofundador de GaiaNet, tiene mucha experiencia. Tiene capital institucional y múltiples experiencias empresariales. Parece que ha vivido dos vidas. Ha cofundado y salido de 3 empresas, y tiene experiencia en gestión de inversiones en múltiples capitales institucionales. Actualmente dirige una oficina familiar de 7 mil millones de dólares y cofundó un fondo de 600 millones de dólares.

Elegí fundar Gaia con la esperanza de democratizar la IA como tecnología. Web3 permite a cualquiera convertirse en su propio banco o proveedor de servicios de monetización de conocimientos, y la IA permite a cualquiera convertirse en su propio generador de contenidos o su propio agente inteligente. En el futuro mundo Web3, es posible que participen más robots de IA que humanos reales.

Pero actualmente los datos de IA están dominados por un puñado de organizaciones centralizadas en Silicon Valley. Si siempre damos el control y la confianza a un proveedor de servicios centralizado, las consecuencias son inimaginables.

 

4. ChainCatcher: ¿Cuál es la solución específica de GaiaNet al problema de centralización de la IA? Usted mencionó en el comunicado de prensa que primero se centraría en escenarios de demanda en el campo de la educación superior. ¿Puede dar un ejemplo de cómo GaiaNet resuelve problemas en este campo?

Matt Wright: Nuestro primer caso de uso más interesante comenzó con el Dr. Yang, director del Centro Vive FHL en UC Berkeley. Tiene un plan para descentralizar a los asistentes docentes.

Actualmente hay una escasez significativa de profesores asistentes en la educación superior, especialmente en cursos de alta matrícula, como ciencias de la computación e ingeniería de nivel inicial.

El Dr. Yang coloca una gran cantidad de investigaciones y datos, como muchos de sus cursos, libros, documentos técnicos de proyectos y comentarios de los estudiantes, en sus nodos GaiaNet. Cada nodo GaiaNet sirve como un agente de IA y actúa como un asistente de enseñanza similar al mundo real. .

Aproximadamente 30 de sus estudiantes de doctorado utilizarán este asistente de enseñanza inteligente para hablar con profesores del Centro FHL Vive de la Universidad de California, Berkeley.

Durante un largo período de tiempo, es muy imaginativo que si alguien quiere co-crear un artículo con este profesor asistente de enseñanza inteligente, al profesor asistente de enseñanza inteligente se le pueda pagar. Eso significa que puede haber regalías programables.

En la actualidad, hemos admitido varios modelos de lenguajes grandes de código abierto y hemos establecido los nodos centrales correspondientes en la red Gaia, como llama-3-8b de Meta, Gemma y CodeGemma de Google, modelo Phi-3-mini de Microsoft, modelos de la serie Alibaba Qwen, etc. . .

Permitimos a los usuarios utilizar sus propios datos de propiedad y realizar capacitación de datos. Vectorizar los datos es almacenamiento vectorial.

Cuando se ejecuta una aplicación, nuestros nodos pueden funcionar con el mismo rendimiento en diferentes entornos. Los usuarios pueden ejecutar sus propios nodos de Agente escribiendo solo unas pocas líneas en la línea de comando. Eligen alojarlo en la GPU, en su máquina local o en la nube.

 

5. ChainCatcher: Además de la educación superior, ¿a qué escenarios de aplicación se expandirá GaiaNet en el futuro?

Matt Wright: Buscamos académicos, instituciones e individuos con grandes cantidades de datos propietarios y queremos ayudarlos a crear agentes de IA descentralizados. Creo que esa es nuestra mayor ventaja.

Empresas como el New York Times están demandando a OpenAI porque OpenAI está entrenando sus modelos con cientos de años de datos periodísticos del New York Times. En este caso, podríamos ayudar al New York Times a tener su propia IA.

Al mismo tiempo, a través de la tecnología Web3, esta IA es de código abierto y no requiere permisos, lo que permite a los usuarios que la necesitan llamarla en cualquier momento y pagar la remuneración correspondiente al New York Times a través de la economía simbólica.

 

6. ChainCatcher: GaiaNet recibió 10 millones de dólares en financiación inicial cuando se estableció por primera vez. ¿Cuál cree que es la razón principal por la que GaiaNet recibió su apoyo financiero?

Matt Wright: Por un lado, la dirección AI+Web3 en la que estamos trabajando es algo sobre lo que son optimistas a largo plazo.

Por otro lado, las capacidades integrales de nuestro equipo central son prometedoras. La mayoría de los miembros principales de los equipos de EVM Capital y GaiaNet provienen de Consensys, Filecoin y Aleo. Tienen recursos tecnológicos y de desarrollo, así como una rica experiencia en el ámbito comercial. operaciones y operaciones de capital.

Más de 17.000 nodos registrados

7. ChainCatcher: GaiaNet lanzó recientemente un producto Beta ¿Qué actualizaciones tiene en comparación con la prueba de la fase Alfa? ¿Qué tal los datos operativos?

Matt Wright: Una mejora importante en la versión Beta es que permite registrar nodos en una dirección de billetera. Cada vez que inicia un nodo, es como abrir y controlar un nodo de red a través de la billetera. Actualmente contamos con más de 17.000 nodos registrados y todavía estamos expandiéndonos.

 

8. ChainCatcher: ¿Cuáles son las próximas hojas de ruta para GaiaNet?

Matt Wright: En el aspecto técnico, lo primero es mejorar el rendimiento para garantizar que los nodos sean muy útiles para nuestra comunidad, ya sea que estos nodos estén en la nube o en GPU.

También estamos en contacto con algunos de los equipos que crean GPU para descubrir cómo funcionan con capacidades diferentes y más pequeñas.

Además, estudiamos nombres de dominio, infraestructura de participación de nodos, etc. Algunos de nuestros modelos requieren capacitación sobre una gran cantidad de datos. Cómo utilizar tecnologías como zkproof, DA y Eigen AVS para garantizar la precisión de los datos de verificación y la seguridad y eficacia de la red Gaia sin acceder a los datos.

En resumen, intentamos mantener nuestra infraestructura Web3 de código abierto con diferentes criptoeconomías y asegurarnos de que funcione con la misma protección de privacidad y eficiencia operativa que cualquier empresa centralizada, al tiempo que garantizamos que los participantes puedan recibir pagos por la aplicación.

Además de la tecnología, necesitamos atraer más desarrolladores a nuestro ecosistema. Hemos discutido la integración con más de 200 empresas de software de IA y creo que en el futuro tendremos un ecosistema de complementos que puede aportar muchas funciones diferentes a los nodos del ecosistema.

 

9. ChainCatcher: ¿Cuál es el mayor desafío que enfrenta GaiaNet actualmente?

Matt Wright: Creo que el mayor desafío en este momento es cómo mantener una buena colaboración entre equipos dispersos en diferentes zonas horarias. Parte de nuestro equipo está ubicado en Nueva York y Los Ángeles en Estados Unidos, y algunos en Singapur y Taiwán.

Pero creo que podemos manejarlo bien. He pasado mucho tiempo en Hong Kong y otras regiones de Asia y el Pacífico, y también he trabajado con equipos de otras regiones culturales. Ahora también lo estamos superando, acercando las dos culturas más implicadas en la Web3.

 

10. ChainCatcher: Con respecto a AI+Web3, ¿qué otros casos de uso innovadores e interesantes ha visto?

Matt Wright: Recientemente hemos estado trabajando en un caso de uso interesante.

Estamos trabajando con Boardroom, un equipo de gobierno descentralizado que tiene una gran cantidad de datos de gobierno en cadena.

Estamos pensando en cómo mejorar la DAO y la Fundación de Gaia y crear propuestas instantáneas y propuestas estadísticas.

Ya sabes, en este ecosistema hay alrededor de 40 mil millones de dólares de capital bajo gestión, los participantes toman decisiones en torno a este capital y cada mes se emiten miles de propuestas.

Esperamos ayudar a construir GPT basados ​​en estos datos, permitiendo a los usuarios hablar directamente con los agentes y tomar decisiones sobre propuestas rápidamente.