ievads
Pagaidām šis kriptovalūtu tirgus cikls ir visgarlaicīgākais biznesa inovāciju ziņā. Tam trūkst tādu fenomenu līmeņa traku, kā, piemēram, DeFi, NFT un Gamefi iepriekšējā buļļu tirgū, kā rezultātā trūkst nozares karsto punktu. kopējais tirgus, lietotāju un nozares investīciju un attīstītāju izaugsme ir salīdzinoši vāja.
Tas atspoguļojas arī pašreizējās aktīvu cenās, skatoties uz visu ciklu, lielākā daļa Alt monētu turpina zaudēt asinis pret BTC valūtas kursu, ieskaitot ETH. Galu galā viedo līgumu platformas vērtējumu nosaka lietojumprogrammas labklājība, ja lietojumprogrammas attīstība un inovācijas būs vājas, būs grūti palielināt publiskās ķēdes novērtējumu.
AI kā jaunāka kriptovalūtu biznesa kategorija šajā kārtā gūst labumu no eksplozīva attīstības ātruma un nepārtrauktiem karstajiem punktiem ārējā biznesa pasaulē, un joprojām ir iespējams pievērst ievērojamu uzmanību AI trases projektiem kriptovaldē. pasaulē.
Autora aprīlī publiskotajā IO.NET ziņojumā autors ir noskaidrojis AI un Crypto apvienošanas nepieciešamību, tas ir, kriptoekonomisko risinājumu priekšrocības noteiktībā, sadales resursu mobilizēšanā un neuzticībā, kas var atrisināt nejaušību un AI resursietilpīgais raksturs. Viens no risinājumiem trim problēmām, kas saistītas ar cilvēku un mašīnu neatšķiršanu.
AI trasē kriptoekonomikas jomā autors mēģina apspriest un secināt dažus svarīgus jautājumus, izmantojot citu rakstu, tostarp:
Kādi citi stāsti parādās šifrēšanas mākslīgā intelekta trasē, kas nākotnē var eksplodēt?
Šo stāstījumu katalītiskie ceļi un loģika
Ar stāstījumu saistītie projekta mērķi
Riski un nenoteiktība stāstījuma dedukcijā
Šis raksts ir autora iestudēta domāšana uz publicēšanas brīdi. Tas var mainīties, un uzskati var būt arī fakti, dati un argumentācija, lūdzu, neizmantojiet to kā ieguldījumu Ir laipni gaidīti vienaudžu komentāri un diskusijas.
Tālāk ir teksta daļa.
Nākamais stāstījumu vilnis kriptogrāfijas AI trasē
Pirms oficiāli izvērtēt nākamo stāstījumu vilni par kriptovalstu AI, vispirms apskatīsim galvenos pašreizējā kripto AI stāstus. No tirgus vērtības viedokļa tie, kuriem ir vairāk nekā 1 miljards ASV dolāru, ir:
Skaitļošanas jauda: Render (RNDR, apgrozības tirgus vērtība 3,85 miljardi), Akash (tirgus apgrozībā vērtība 1,2 miljardi), IO.NET (pēdējā primārā finansējuma novērtējuma kārta 1 miljards)
Algoritmu tīkls: Bittensor (TAO, tirāžas tirgus vērtība 2,97 miljardi)
AI aģents: Fetchai (FET, apgrozībā esošā tirgus vērtība pirms apvienošanās 2,1 miljards)
*Datu laiks: 2024.5.24., valūtas vienības ir ASV dolāri.
Kura AI trase papildus iepriekšminētajiem laukiem būs nākamā, kuras viena projekta tirgus vērtība pārsniegs 1 miljardu?
Autors uzskata, ka to var spekulēt no divām perspektīvām: stāstījuma par "nozares piedāvājuma pusi" un naratīvu par "GPT momentu".
Pirmā AI stāstījuma perspektīva: no rūpnieciskā piedāvājuma puses apskatiet enerģijas un datu izsekošanas iespējas, kas ir aiz AI
No nozares piedāvājuma viedokļa četri AI attīstības virzītājspēki ir:
Algoritmi: augstas kvalitātes algoritmi var efektīvāk veikt apmācības un secinājumus
Skaitļošanas jauda. Neatkarīgi no tā, vai tā ir modeļa apmācība vai modeļa spriešana, skaitļošanas jaudas nodrošināšanai ir nepieciešama GPU aparatūra. Tā šobrīd ir arī galvenais nozares trūkums .
Enerģija: AI nepieciešamais datu skaitļošanas centrs patērēs lielu daudzumu enerģijas, lai veiktu skaitļošanas uzdevumus, lai apstrādātu GPU siltuma izkliedi. Liela datu centra dzesēšanas sistēma veido kopējās enerģijas Apmēram 40% no patēriņa
Dati: lai uzlabotu lielu modeļu veiktspēju, ir jāpaplašina apmācības parametri, kas nozīmē, ka ir nepieciešams liels daudzums augstas kvalitātes datu
Ņemot vērā iepriekš minēto četru nozaru virzītājspēku, gan algoritmu, gan skaitļošanas jaudas celiņiem ir šifrēšanas projekti, kuru apgrozībā esošā tirgus vērtība pārsniedz 1 miljardu ASV dolāru, savukārt enerģijas un datu celiņiem vēl nav redzēti projekti ar tādu pašu tirgu. vērtību.
Faktiski enerģijas un datu piegādes trūkums drīzumā var rasties un kļūt par jaunu industriālo karsto punktu vilni, tādējādi veicinot saistīto projektu pieaugumu šifrēšanas jomā.
Vispirms parunāsim par enerģiju.
2024. gada 29. februārī Masks teica Bosch Internet World 2024 konferencē: "Es prognozēju mikroshēmu deficītu vairāk nekā pirms gada, un nākamais deficīts būs elektrība. Es domāju, ka nākamgad nebūs pietiekami daudz elektrības, lai palaistu visu čipsi."
Spriežot pēc konkrētiem datiem, Stenfordas Universitātes Mākslīgā intelekta institūts (uz cilvēku centrētais mākslīgais intelekts), ko vada Li Feifei, katru gadu izdod "AI indeksa ziņojumu" 2022. gadā komandas publicētajā ziņojumā par 21 gada AI nozari pētnieku grupa Novērtējumā tiek uzskatīts, ka mākslīgā intelekta enerģijas patēriņš tajā gadā veidoja tikai 0,9% no pasaules elektroenerģijas pieprasījuma, un spiediens uz enerģiju un vidi bija ierobežots. 2023. gadā Starptautiskā Enerģētikas aģentūra (IEA) secināja, ka globālie datu centri patērē aptuveni 460 teravatstundas (TWh) elektroenerģijas, kas veido 2% no pasaules elektroenerģijas pieprasījuma, un prognozēja, ka līdz 2026. gadam globālie datu centri enerģijas patēriņš būs aptuveni zema līdz 620 teravatstundām un līdz 1050 teravatstundām.
Faktiski Starptautiskās Enerģētikas aģentūras aplēse joprojām ir piesardzīga, jo jau tagad ir liels skaits AI projektu, kas drīzumā tiks uzsākti, un atbilstošā enerģijas pieprasījuma skala 2023. gadā ir tālu ārpus tās iztēles.
Piemēram, Microsoft un OpenAI plāno projektu Stargate. Paredzams, ka šis plāns tiks uzsākts 2028. gadā un tiks pabeigts aptuveni 2030. gadā. Projekta ietvaros plānots izveidot superdatoru ar miljoniem specializētu AI mikroshēmu, lai nodrošinātu OpenAI vēl nebijušu skaitļošanas jaudu un atbalstītu tā izmantošanu mākslīgajā intelektā, īpaši lielos valodu modeļos attīstību. Paredzams, ka plāns izmaksās vairāk nekā 100 miljardus ASV dolāru, kas ir 100 reizes vairāk nekā mūsdienu lielo datu centru izmaksas.
Projekta Stargate enerģijas patēriņš vien ir pat 50 teravatstundas.
Tieši šī iemesla dēļ OpenAI dibinātājs Sems Altmens šā gada janvārī Davosas forumā sacīja: "Nākotnes mākslīgajam intelektam ir nepieciešami sasniegumi enerģētikā, jo mākslīgais intelekts patērēs daudz vairāk enerģijas, nekā cilvēki gaida."
Pēc skaitļošanas jaudas un enerģijas nākamais trūkums strauji augošajā AI nozarē, visticamāk, būs dati.
Citiem vārdiem sakot, AI nepieciešamo augstas kvalitātes datu trūkums ir kļuvis par realitāti.
Šobrīd, sākot ar GPT evolūciju, cilvēki būtībā ir izdomājuši noteikumus lielo valodas modeļu spēju izaugsmei – tas ir, paplašinot modeļa parametrus un apmācību datus, modeļa iespējas var uzlabot eksponenciāli – un šis process nevar. īstermiņā.
Taču problēma ir tā, ka kvalitatīvu un atvērtu datu nākotnē var kļūt arvien mazāk, un AI produkti var saskarties ar tādām pašām piedāvājuma un pieprasījuma pretrunām datos kā mikroshēmas un enerģija.
Pirmais ir strīdu pieaugums par datu īpašumtiesībām.
2023. gada 27. decembrī laikraksts New York Times oficiāli iesūdzēja OpenAI un Microsoft ASV Federālajā apgabaltiesā, apsūdzot tos miljoniem viņu pašu rakstu izmantošanā, lai apmācītu GPT modeļus bez atļaujas, pieprasot tiem "nelegālu kopēšanu un unikālu, miljardu vērtu materiālu izmantošanu. dolāru apmērā juridiskos un faktiskos zaudējumus” un visu modeļu un apmācību datu iznīcināšanu, kas satur ar autortiesībām aizsargātu materiālu no The New York Times.
Marta beigās New York Times publicēja jaunu paziņojumu, kura mērķauditorija bija ne tikai OpenAI, bet arī Google un Meta. New York Times paziņojumā teikts, ka OpenAI izmantoja runas atpazīšanas rīku ar nosaukumu Whisper, lai pārrakstītu runas daļas daudzos YouTube videoklipos, un pēc tam ģenerēja tekstu kā tekstu, lai apmācītu GPT-4. Laikraksts New York Times paziņoja, ka tagad ļoti bieži izmanto sīkas zādzības, apmācot AI modeļus, un teica, ka viņi arī pārvērš YouTube video saturu tekstā, lai apmācītu savus lielos modeļus. būtībā pārkāpj video satura veidotāju tiesības.
The New York Times un OpenAI ir "pirmais AI autortiesību gadījums", ņemot vērā lietas sarežģītību un tā tālejošo ietekmi uz satura un AI nozares nākotni, iespējams, ka rezultāts drīzumā nebūs pieejams. Viens no galīgajiem iespējamajiem rezultātiem ir ārpustiesas izlīgums starp abām pusēm, bagātajiem Microsoft un OpenAI maksājot lielu kompensāciju. Tomēr lielākas datu autortiesību domstarpības nākotnē neizbēgami palielinās augstas kvalitātes datu kopējās izmaksas.
Turklāt Google kā pasaulē lielākā meklētājprogramma ir arī atklājusi, ka apsver iespēju iekasēt maksu par savu meklēšanas funkciju, taču maksas mērķis nav plaša sabiedrība, bet gan AI uzņēmumi.
Avots: Reuters
Google meklētājprogrammu serveri glabā lielu daudzumu satura, un var pat teikt, ka Google glabā visu saturu, kas ir parādījies visās interneta lapās kopš 21. gadsimta. Pašreizējie AI virzītie meklēšanas produkti, piemēram, ārzemju produkti, piemēram, perplexity, un vietējie produkti, piemēram, Kimi un Secret Tower, visi apstrādā meklētos datus, izmantojot AI, un pēc tam izvada tos lietotājiem. Meklētājprogrammu maksa par AI neizbēgami palielinās datu iegūšanas izmaksas.
Faktiski, papildus publiskajiem datiem, mākslīgā intelekta giganti skatās arī uz nepubliskiem iekšējiem datiem.
Photobucket ir izveidota attēlu un video mitināšanas vietne, kurai 2000. gadu sākumā bija 70 miljoni lietotāju un gandrīz puse no ASV tiešsaistes fotoattēlu tirgus. Pieaugot sociālajiem medijiem, Photobucket lietotāju skaits ir ievērojami samazinājies. Pašlaik ir tikai 2 miljoni aktīvo lietotāju (viņiem ir jāmaksā liela maksa 399 ASV dolāri gadā saskaņā ar lietotāju parakstīto līgumu un privātuma politiku). kad viņi reģistrējas, tie nav izmantoti vairāk nekā gadu. Konts tiks pārstrādāts, kā arī atbalsta Photobucket tiesības izmantot lietotāju augšupielādētos attēlus un video datus. Photobucket izpilddirektors Teds Leonards atklāja, ka tā 1,3 miljardi fotoattēlu un video datu ir ārkārtīgi vērtīgi ģeneratīvo AI modeļu apmācībai. Viņš risina sarunas ar vairākām tehnoloģiju kompānijām, lai pārdotu datus, piedāvājot no 5 centiem līdz USD 1 par fotoattēlu un vairāk nekā USD 1 par videoklipu, lēšot, ka dati, ko var nodrošināt Photobucket, ir vairāk nekā 1 miljards USD.
EPOCH, pētnieku grupa, kas koncentrējas uz mākslīgā intelekta attīstības tendencēm, savulaik publicēja ziņojumu par datiem, kas nepieciešami mašīnmācībai, pamatojoties uz datu izmantošanu un jaunu datu ģenerēšanu, izmantojot mašīnmācību 2022. gadā, un ņemot vērā skaitļošanas resursu pieaugumu. Vai mums beigsies datu mērogošanas ierobežojumu analīze mašīnmācībā”, ziņojumā secināts, ka augstas kvalitātes teksta dati tiks izsmelti no 2023. gada līdz 2026. gada februārim, un attēlu dati tiks izsmelti 2030. gadā. un 2060. gads. Ja datu izmantošanas efektivitāti nevar būtiski uzlabot vai parādās jauni datu avoti, pašreizējā tendence lielos mašīnmācīšanās modeļos, kas balstās uz masveida datu kopām, var palēnināties.
Spriežot pēc pašreizējās situācijas, kad mākslīgā intelekta giganti iegādājas datus par augstām cenām, EPOCH prognoze pirms 2 gadiem būtībā ir bijusi samērā precīza.
Tajā pašā laikā parādās arī risinājumi pieprasījumam pēc "AI datu trūkuma", proti: AI datu nodrošināšanas pakalpojumi.
Defined.ai ir uzņēmums, kas nodrošina pielāgotus, reālus un augstas kvalitātes datus AI uzņēmumiem.
Datu tipu piemēri, ko var nodrošināt Defined.ai: https://www.defined.ai/datasets
Tās biznesa modelis ir šāds: AI uzņēmumi nodrošina Defined.ai savas datu vajadzības. Piemēram, attiecībā uz kvalitāti, cik augsta izšķirtspēja ir nepieciešama, lai izvairītos no izplūšanas, pārmērīgas ekspozīcijas un autentiska satura. Satura ziņā AI uzņēmumi var pielāgot noteiktas tēmas, pamatojoties uz saviem apmācības uzdevumiem, piemēram, fotogrāfijas naktī, konusi naktī, autostāvvietas un zīmes, lai uzlabotu AI atpazīšanas ātrumu nakts ainās. Sabiedrība var uzņemties uzdevumu, un uzņēmums pārskatīs fotogrāfijas un augšupielādēs tās, un pēc tam tiks noteiktas prasības, kas atbilst bilžu skaitam. Cena ir aptuveni 1-2 ASV dolāri par augstas kvalitātes attēlu , 5–7 ASV dolāri par īsfilmu, kas garāka par desmit sekundēm, un cena ir aptuveni 1–2 ASV dolāri. Augstas kvalitātes video, kas ilgst vairāk nekā 10 minūtes, maksā 100–300 ASV dolāru, un teksts ir 1 ASV dolārs par tūkstoš vārdiem. Persona, kas saņem apakšlīguma uzdevumu, var saņemt aptuveni 20% no maksas. Datu nodrošināšana var kļūt par vēl vienu pūļa pakalpojumu biznesu pēc "datu marķēšanas".
Globālie uzdevumi, ekonomiskie stimuli, datu aktīvu cenu noteikšana, aprite un privātuma aizsardzība, ikviens var piedalīties, izklausās pēc biznesa kategorijas, kas ir īpaši piemērota Web3 paradigmai.
AI stāstījuma mērķi no nozares piedāvājuma puses
Bažas, ko izraisa mikroshēmu trūkums, ir iekļuvušas šifrēšanas nozarē, padarot sadalīto skaitļošanas jaudu par vispopulārāko AI dziesmu kategoriju ar līdz šim augstāko tirgus vērtību.
Tātad, ja nākamo 1–2 gadu laikā radīsies pretruna starp piedāvājumu un pieprasījumu mākslīgā intelekta nozarē enerģijas un datu jomā, kādi ar stāstījumu saistīti projekti pašlaik ir šifrēšanas nozarē?
Vispirms apskatīsim enerģētikas mērķus.
Ir ļoti maz enerģijas projektu, kas ir uzsākuši vadošo CEX, un ir tikai viens Power Ledger (Token Powr).
Power Ledger, kas izveidota 2017. gadā, ir visaptveroša enerģijas platforma, kuras pamatā ir blokķēdes tehnoloģija, tās mērķis ir decentralizēt elektroenerģijas darījumus, veicināt tiešu elektroenerģijas tirdzniecību starp privātpersonām un kopienām, atbalstīt plašu atjaunojamās enerģijas izmantošanu un nodrošināt enerģijas drošību un drošumu. viedie līgumi. Darījumu caurspīdīgums un efektivitāte. Sākotnēji Power Ledger darbojās, pamatojoties uz konsorcija ķēdi, kas pārveidota no Ethereum. 2023. gada otrajā pusē Power Ledger atjaunināja savu balto grāmatu un uzsāka savu visaptverošo publisko ķēdi, kas tika pārveidota, pamatojoties uz Solana tehnisko sistēmu, lai atvieglotu augstfrekvences mikrodarījumu apstrādi sadalītās enerģijas tirgū. Pašlaik Power Ledger galvenie uzņēmumi ietver:
Enerģijas tirdzniecība: ļauj lietotājiem tieši pirkt un pārdot elektroenerģiju, jo īpaši no atjaunojamiem enerģijas avotiem, vienādranga režīmā.
Vides produktu tirdzniecība: piemēram, oglekļa kredītu un atjaunojamās enerģijas sertifikātu tirdzniecība un uz vides produktiem balstīts finansējums.
Publiskās ķēdes darbība: piesaistiet lietojumprogrammu izstrādātājus lietojumprogrammu izveidei Powerledger blokķēdē, un publiskās ķēdes darījumu maksas tiek maksātas Powr marķieros.
Pašreizējā Power Ledger projekta tirāžas tirgus vērtība ir 170 miljoni ASV dolāru, bet pilnas tirāžas tirgus vērtība ir 320 miljoni ASV dolāru.
Salīdzinot ar enerģijas šifrēšanas mērķiem, šifrēšanas mērķu skaits datu celiņā ir lielāks.
Autors uzskaita tikai tos datu trases projektus, kuriem es šobrīd pievēršu uzmanību un ir palaidis vismaz vienu no Binance, OKX un Coinbase CEX, un tie ir sakārtoti no zema līdz augstam saskaņā ar FDV:
1.Streamr – DATI
Streamr vērtības piedāvājums ir izveidot decentralizētu reāllaika datu tīklu, kas ļauj lietotājiem brīvi tirgoties un koplietot datus, vienlaikus saglabājot pilnīgu kontroli pār saviem datiem. Izmantojot savu datu tirgu, Streamr cer dot iespēju datu ražotājiem pārdot datu straumes tieši ieinteresētajiem patērētājiem, neizmantojot starpniekus, tādējādi samazinot izmaksas un palielinot efektivitāti.
Avots: https://streamr.network/hub/projects
Reālā sadarbības gadījumā Streamr sadarbojas ar citu Web3 transportlīdzekļa aparatūras projektu DIMO, lai savāktu temperatūru, gaisa spiedienu un citus datus, izmantojot DIMO aparatūras sensorus, kas uzstādīti transportlīdzeklī, lai izveidotu laikapstākļu datu straumi un nosūtītu to iestādēm, kurām tie ir nepieciešami.
Salīdzinot ar citiem datu projektiem, Streamr vairāk koncentrējas uz datiem no lietu interneta un aparatūras sensoriem Papildus iepriekš minētajiem DIMO transportlīdzekļu datiem, citi projekti ietver Helsinku reāllaika satiksmes datu plūsmu. Tāpēc Streamr projekta marķieris DATA savulaik dubultoja savu izaugsmi vienas dienas laikā pagājušā gada decembrī, kad Depin koncepcija bija viskarstākā.
Streamr projekta pašreizējā apgrozības tirgus vērtība ir 44 miljoni ASV dolāru, un pilna apgrozības tirgus vērtība ir 58 miljoni ASV dolāru.
2. Kovalents – CQT
Atšķirībā no citiem datu projektiem, Kovalent nodrošina blokķēdes datus. Kovalentais tīkls nolasa datus no blokķēdes mezgliem, izmantojot RPC, pēc tam apstrādā un sakārto datus, lai izveidotu efektīvu vaicājumu datu bāzi. Tādā veidā Kovalent lietotāji var ātri iegūt nepieciešamo informāciju, neveicot sarežģītus vaicājumus tieši no blokķēdes mezgla. Šāda veida pakalpojumu sauc arī par "blokķēdes datu indeksēšanu".
Covalent klienti galvenokārt ir biznesa puse, tostarp Dapp projekti, piemēram, dažādi Defi, kā arī daudzi centralizēti šifrēšanas uzņēmumi, piemēram, Consensys (Metamask mātes uzņēmums), CoinGecko (plaši pazīstama kriptovalūtu tirgus stacija), Rotki ( nodokļu rīks) ), Rainbow (šifrēts maciņš) utt. Turklāt Fidelity, tradicionālās finanšu nozares gigants, un Ernst & Young, četras lielākās grāmatvedības firmas, ir arī Covalent klienti. Saskaņā ar Covalent oficiāli atklātajiem datiem, projekta ieņēmumi no datu pakalpojumiem ir pārsnieguši The Graph, vadošā projekta šajā jomā, ieņēmumus.
Ņemot vērā ķēdē esošo datu integritāti, atklātību, autentiskumu un reāllaika raksturu, ir paredzams, ka Web3 nozare kļūs par augstas kvalitātes datu avotu segmentētiem AI scenārijiem un konkrētiem "AI mazajiem modeļiem". Kā datu sniedzējs Covalent ir sācis sniegt datus dažādiem AI scenārijiem un ir ieviesis pārbaudāmus strukturētus datus, kas īpaši paredzēti AI.
Avots: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/
Piemēram, tas nodrošina datus ķēdē esošajai viedajai tirdzniecības platformai SmartWhales un izmanto AI, lai identificētu ienesīgus darījumu modeļus un adreses, izmantojot Covalent strukturētos datus un AI apstrādi reāllaika ieskatiem, anomāliju noteikšanai un prognozēšanai.
Patlaban Covalent sniegto ķēdes datu pakalpojumu galvenie scenāriji joprojām ir finansiāli. Tomēr līdz ar Web3 produktu un datu tipu vispārināšanu tiks paplašināti arī ķēdes datu izmantošanas scenāriji.
Kovalenta projekta pašreizējā tirāžas tirgus vērtība ir 150 miljoni USD, un pilna tirāžas tirgus vērtība ir 235 miljoni USD, salīdzinot ar blokķēdes datu indeksa projektu The Graph tajā pašā sliedē, tam ir nepārprotama vērtēšanas priekšrocība.
3.Hivemapper – medus
Starp visiem datu materiāliem video datiem bieži vien ir visaugstākā vienības cena. Hivemapper var nodrošināt AI uzņēmumiem datus, tostarp video un karšu informāciju. Pats Hivemapper ir decentralizēts globālo karšu projekts, kura mērķis ir izveidot detalizētu, dinamisku un pieejamu karšu sistēmu, izmantojot blokķēdes tehnoloģiju un kopienas ieguldījumu. Dalībnieki var tvert kartes datus, izmantojot informācijas kameru, un pievienot tos atvērtā koda Hivemapper datu tīklam, kā arī saņemt atlīdzību, pamatojoties uz viņu ieguldījumu, projekta marķieri HONEY. Lai uzlabotu tīkla efektus un samazinātu mijiedarbības izmaksas, Hivemapper ir veidots uz Solana.
Hivemapper pirmo reizi tika dibināts 2015. gadā. Sākotnējā vīzija bija izmantot bezpilota lidaparātus, lai izveidotu kartes, taču vēlāk atklājās, ka šo modeli ir grūti mērogot, tāpēc tas pievērsās braukšanas reģistratoru un viedtālruņu izmantošanai ģeogrāfisko datu tveršanai, tādējādi samazinot globālo karšu ražošanas izmaksas. .
Salīdzinājumā ar ielu attēlu un karšu programmatūru, piemēram, Google Maps, Hivemapper var efektīvāk paplašināt kartes pārklājumu, saglabāt īstu karšu ainu svaigumu un uzlabot video kvalitāti, stimulējot tīkla un pūļa avotu modeļus.
Pirms AI pieprasījums pēc datiem strauji pieauga, Hivemapper galvenie klienti bija automobiļu rūpniecības autonomās braukšanas sektors, navigācijas pakalpojumu uzņēmumi, valdības, apdrošināšanas un nekustamā īpašuma kompānijas utt. Tagad Hivemapper var nodrošināt AI un lielus modeļus ar plašu ceļu un vides datu klāstu, izmantojot API, izmantojot pastāvīgi atjauninātas attēlu un ceļu funkciju datu plūsmas, AI un ML modeļi varēs labāk pārveidot datus par uzlabotām iespējām un izpildes uzdevumiem. kas saistīti ar ģeogrāfisko atrašanās vietu un vizuālo spriedumu.
Datu avots: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/
Pašreizējā Hivemapper-Honey projekta apgrozības tirgus vērtība ir 120 miljoni USD, bet pilna apgrozības tirgus vērtība ir 496 miljoni USD.
Papildus iepriekšminētajiem trim projektiem datu trasē ietilpst The Graph – GRT (tirgus vērtība 3,2 miljardi USD, FDV 3,7 miljardi USD), kura bizness ir līdzīgs Covalent un nodrošina arī blokķēdes datu indeksēšanas pakalpojumus un Ocean Protocol – OCEAN (tirgus vērtība 670 miljoni USD, FDV 1,45 miljardi USD, šis projekts drīz tiks apvienots ar Fetch.ai un SingularityNET, marķieris tiks pārveidots par ASI), atvērtā koda protokols, kas paredzēts, lai veicinātu datu un datu apmaiņu un monetizāciju ar pakalpojumiem saistīti pakalpojumi , savienojot datu patērētājus ar datu sniedzējiem, lai dalītos ar datiem, vienlaikus nodrošinot uzticību, pārredzamību un izsekojamību.
Otrā AI stāstījuma perspektīva: GPT pēc brīža atkal parādās, un parādās vispārējs mākslīgais intelekts
Pēc autora domām, pirmais “AI trases” gads šifrēšanas nozarē ir 2023. gads, kad GPT šokēja pasauli. Šifrēšanas AI projektu pieaugums drīzāk ir “karstās sekas”, ko radījusi AI sprādzienbīstama attīstība. nozare.
Lai gan GPT 4, turbo u.c. iespējas ir nepārtraukti uzlabotas pēc GPT 3.5, kā arī Sora apbrīnojamās video veidošanas iespējas, tostarp strauji attīstās lieli valodu modeļi, izņemot OpenAI, nav noliedzams, ka tehnoloģiskais progress AI ir atklājusi sabiedrību Kognitīvā ietekme vājinās, cilvēki pakāpeniski izmanto AI rīkus, un šķiet, ka liela mēroga darba vietu aizstāšana vēl nav notikusi.
Tātad, vai nākotnē mākslīgā intelekta jomā atkal parādīsies "GPT moments" ar lēcienu uz priekšu AI attīstību, kas šokē sabiedrību, liekot cilvēkiem saprast, ka līdz ar to tiks mainīta viņu dzīve un darbs?
Šis brīdis var būt mākslīgā vispārējā intelekta (AGI) ierašanās.
AGI attiecas uz faktu, ka mašīnām ir visaptverošas kognitīvās spējas, kas līdzīgas cilvēkiem, un tās var atrisināt dažādas sarežģītas problēmas, ne tikai konkrētus uzdevumus. AGI sistēmai ir augsts abstraktās domāšanas līmenis, plašas pamatzināšanas, veselā saprāta spriešana un cēloņsakarības izpratne visās jomās, kā arī starpprofesionālās pārneses mācīšanās iespējas. AGI sniegums neatšķiras no labākajiem cilvēkiem dažādās jomās, un visaptverošo iespēju ziņā tas pilnībā pārspēj labākās cilvēku grupas.
Faktiski neatkarīgi no prezentācijas zinātniskās fantastikas romānos, spēlēs, filmu un televīzijas darbos vai sabiedrības cerībām pēc GPT straujās popularitātes sabiedrība jau sen ir gaidījusi AGI rašanos, kas pārspēj cilvēka izziņas līmeni. Citiem vārdiem sakot, GPT pati par sevi ir vadošais AGI produkts un vispārējā mākslīgā intelekta pravietiskā versija.
Iemesls, kāpēc GPT ir tik liela industriālā enerģija un psiholoģiskā ietekme, ir tas, ka tās ieviešanas ātrums un veiktspēja ir pārsnieguši sabiedrības cerības: cilvēki negaidīja, ka patiešām ir ieradusies mākslīgā intelekta sistēma, kas var pabeigt Tjūringa testu, un tā ir tik ātra. .
Patiesībā mākslīgais intelekts (AGI) pēc 1–2 gadiem var atkal piedzīvot "GPT mirkļa" pēkšņumu: cilvēki tikko ir pielāgojušies GPT palīdzībai un atklāj, ka AI vairs nav tikai palīgs, tas var pat patstāvīgi veikt ekstrēmus uzdevumus Radošākais un izaicinošākais darbs, tostarp tās problēmas, kas ir ieslodzījušas cilvēces izcilākos zinātniekus gadu desmitiem.
Šī gada 8. aprīlī Musks pieņēma interviju ar Norvēģijas valsts ieguldījumu fonda galveno investīciju vadītāju Nikolaju Tangenu un runāja par laiku, kad parādījās AGI.
Viņš teica: "Ja AGI tiek definēts kā gudrāks par cilvēces gudrāko daļu, es domāju, ka tas, visticamāk, parādīsies 2025.
Tas nozīmē, ka saskaņā ar viņa secinājumiem paies ne vairāk kā pusotrs gads, līdz AGI ieradīsies. Protams, viņš pievienoja priekšnoteikumu, kas ir "ja jauda un aparatūra var sekot līdzi".
AGI parādīšanās priekšrocības ir acīmredzamas.
Tas nozīmē, ka cilvēku produktivitātes līmenis spers lielu soli uz priekšu, un tiks atrisinātas daudzas zinātniski pētnieciskas problēmas, kas mūs ieslodzījušas gadu desmitiem. Ja mēs definējam "gudrāko cilvēces daļu" kā Nobela prēmijas laureātu līmeni, tas nozīmē, ka tik ilgi, kamēr ir pietiekami daudz enerģijas, skaitļošanas jaudas un datu, mums var būt neskaitāmi nenogurstoši "Nobela prēmijas laureāti", kas strādā visu diennakti. svarīgākās problēmas.
Faktiski Nobela prēmijas laureāti nav tik vērtīgi kā viens no dažiem simtiem miljonu. Lielākā daļa no viņiem ir augstāko universitāšu profesoru līmenī spēju un inteliģences ziņā, taču varbūtības un veiksmes dēļ viņi izvēlējās pareizo virzienu, turpināja. lai to izdarītu, un ieguva rezultātus. Viņam līdzvērtīgi cilvēki, viņa tikpat izcili kolēģi, iespējams, arī ieguvuši Nobela prēmiju paralēlajā zinātniskās pētniecības pasaulē. Bet diemžēl joprojām nav pietiekami daudz cilvēku ar augstākajiem universitāšu profesoriem un cilvēkiem, kas iesaistīti zinātniskās pētniecības sasniegumos, tāpēc "visu pareizo zinātniskās pētniecības virzienu izbraukšanas" ātrums joprojām ir ļoti lēns.
Izmantojot AGI, kad enerģija un skaitļošanas jauda ir pilnībā nodrošināta, mēs varam iegūt neierobežotu skaitu "Nobela prēmijas ieguvēju" AGI, lai veiktu padziļinātu izpēti jebkurā iespējamā zinātniskā izrāviena virzienā, un tehnoloģiju uzlabošanas ātrums būs desmitiem reižu ātrāks. Tehnoloģiju uzlabošana liks 10 līdz 20 gadu laikā simtiem reižu palielināties resursi, kurus mēs šobrīd uzskatām par diezgan dārgiem un ierobežotiem, piemēram, pārtikas ražošana, jauni materiāli, jaunas zāles, augsta līmeņa izglītība utt. To iegūšanas izmaksas arī samazināsies eksponenciāli. Mēs varējām pabarot lielāku iedzīvotāju skaitu ar mazākiem resursiem, un bagātība uz vienu iedzīvotāju strauji pieauga.
Pasaules IKP kopējo tendenču diagramma, datu avots: Pasaules Banka
Tas var izklausīties nedaudz sensacionāli. Apskatīsim divus piemērus, ko autors ir izmantojis iepriekšējos IO.NET pētījumu ziņojumos.
2018. gadā Nobela prēmijas ieguvējs ķīmijā Frensiss Arnolds apbalvošanas ceremonijā sacīja: "Šodien mēs varam lasīt, rakstīt un rediģēt jebkuru DNS secību praktiskos lietojumos, taču mēs vēl nevaram to izveidot piecus gadus pēc viņa runas, 2023. gadā." no Stenfordas universitātes un Silikona ielejas mākslīgā intelekta starta uzņēmums Salesforce Research publicēja rakstu "Nature-Biotechnology". Viņi izmantoja lielu valodas modeli, kas tika precīzi noregulēts, pamatojoties uz GPT 3 līdz 0, izveidoja 1 miljonu jaunu proteīnu un atrada 2 proteīnus ar pilnīgi atšķirīgām struktūrām. , taču abiem ir baktericīdas spējas, un ir paredzēts, ka tie papildus antibiotikām kļūs par risinājumu baktēriju apkarošanai. Citiem vārdiem sakot: ar AI palīdzību ir izlauzts olbaltumvielu "radīšanas" sašaurinājums.
Iepriekš mākslīgā intelekta AlphaFold algoritms paredzēja gandrīz visu 214 miljonu olbaltumvielu struktūru uz zemes 18 mēnešu laikā. Šis rezultāts simtiem reižu pārsniedza visu cilvēka strukturālo biologu darbu.
Izmaiņas jau notiek, un AGI ienākšana šo procesu vēl vairāk paātrinās.
No otras puses, arī izaicinājumi, ko rada AGI parādīšanās, ir milzīgi.
AGI aizstās ne tikai lielu skaitu garīgo darbinieku, bet arī manuālo pakalpojumu sniedzējus, kurus tagad uzskata par "MI mazāk ietekmētiem", ietekmēs arī ražošanas izmaksu samazinājums, ko radīs robotikas tehnoloģiju briedums un jaunu materiālu izstrāde. , un to ietekmēs mašīnas Strauji pieaugs to darba vietu īpatsvars, kuri tiks aizstāti ar programmatūru.
Toreiz drīz parādīsies divas problēmas, kas kādreiz šķita ļoti tālas:
Nodarbinātības un ienākumu problēmas lielajam bezdarbnieku skaitam
Pasaulē, kurā AI ir visur, kā atšķirt AI no cilvēkiem?
Worldcoin\Worldchain cenšas nodrošināt risinājumu, tas ir, izmantojot UBI (Universal Basic Income) sistēmu, lai nodrošinātu pamata ienākumus sabiedrībai, un izmantojot uz varavīksnenes balstītu biometriju, lai atšķirtu cilvēkus no AI.
Patiesībā UBI, kas sadala naudu visiem cilvēkiem, nav gaisa pils bez praktiskas prakses Tādas valstis kā Somija un Anglija ir ieviesušas vispārējus pamata ienākumus, un politiskās partijas Kanādā, Spānijā, Indijā un citās valstīs aktīvi ierosina veicināt. saistītie eksperimenti.
Uz biometriskās identifikācijas + blokķēdes modeli balstītā UBI izplatīšanas priekšrocība ir tā, ka sistēma ir globāla un tai ir plašāks iedzīvotāju pārklājums Turklāt, pamatojoties uz lietotāju tīklu, kas paplašināts, izmantojot ienākumu sadali pakalpojumi (Defi), sociālie tīkli, uzdevumu kolektīvā piegāde utt. veido biznesa sadarbību tīklā.
Viens no atbilstošajiem mērķiem AGI parādīšanās radītajai ietekmei ir Worldcoin-WLD, kura apgrozības tirgus vērtība ir 1,03 miljardi USD un pilna apgrozības tirgus vērtība ir 47,2 miljardi USD.
Riski un nenoteiktība stāstījuma dedukcijā
Šis raksts atšķiras no daudzajiem Mint Ventures iepriekš publicētajiem projektu un dziesmu pētījumu ziņojumiem. Stāstījuma secinājumi un prognozes ir ļoti subjektīvi nākotnē. Iepriekš minētais autora stāstījuma secinājums ir saistīts ar daudzām neskaidrībām, kas izraisa nepareizus minējumus. Šie riski vai ietekmējošie faktori ietver, bet ne tikai:
Enerģija: straujš enerģijas patēriņa kritums, ko izraisa GPU nomaiņa
Lai gan enerģijas pieprasījums, kas saistīts ar mākslīgo intelektu, ir pieaudzis, NVIDIA pārstāvētie mikroshēmu ražotāji nodrošina lielāku skaitļošanas jaudu ar mazāku enerģijas patēriņu, izmantojot nepārtrauktus aparatūras jauninājumus. Piemēram, šī gada martā NVIDIA izlaida mikroshēmu, kurā ir integrētas divas B Jaunās paaudzes AI skaitļošanas kartes. GB 200 ir 200 GPU un Grace CPU. Tā apmācības veiktspēja ir 4 reizes lielāka nekā iepriekšējās paaudzes galvenajam AI GPU H 100, tā veiktspēja ir 7 reizes lielāka nekā H 100, un nepieciešamais enerģijas patēriņš ir tikai H 100 1/4. . Protams, neskatoties uz to, cilvēku vēlme pēc mākslīgā intelekta enerģijas nebūt nav beigusies. Samazinoties vienības enerģijas patēriņam un AI lietojumu scenārijiem un vajadzībām, kopējais enerģijas patēriņš faktiski var pieaugt.
Datu ziņā: Q* plāno sasniegt “pašražotus datus”
OpenAI ietvaros vienmēr ir bijis baumu projekts "Q*", kas tika minēts iekšējā ziņojumā, ko OpenAI nosūtīja darbiniekiem. Saskaņā ar Reuters, atsaucoties uz OpenAI iekšējiem datiem, tas var būt OpenAI izrāviens superintelekta/vispārējā mākslīgā intelekta (AGI) meklējumos. Q* var ne tikai paļauties uz savām abstrakcijas iespējām, lai atrisinātu vēl neredzētas matemātiskas problēmas, bet arī pats izveidot datus, ko izmanto lielu modeļu apmācīšanai, neizmantojot reālās pasaules datus. Ja šīs baumas ir patiesas, AI lielo modeļu apmācībā tiks salauzts nepietiekami augstas kvalitātes datu sašaurinājums.
AGI nāk: OpenAI slēptās rūpes
Joprojām nav zināms, vai AGI ieradīsies 2025. gadā, kā teica Musks, taču tas ir tikai laika jautājums. Tomēr kā tiešs ieguvējs no AGI stāstījuma parādīšanās, Worldcoin lielākās bažas var radīt OpenAI. Galu galā tas ir atzīts par “OpenAI ēnu marķieri”.
14. maija agrā rītā OpenAI demonstrēja jaunāko GPT-4 o un 19 citu dažādu lielo valodu modeļu versiju veiktspēju visaptverošos uzdevumu vērtējumos pavasara jauno produktu palaišanas konferencē 1310 , vizuāli šķiet, ka tas ir daudz augstāks par tālāk norādītajiem, taču no kopējā punktu skaita tas ir tikai par 4,5% augstāks nekā otrajā vietā esošais GPT 4 turbo un par 4,9% augstāks nekā ceturtajā vietā esošais Google Gemini 1.5 Pro 5,1% augstāks nekā piektajā vietā esošais Anthropic's Claude 3 Opus.
Ir pagājis nedaudz vairāk nekā gads, kopš GPT 3.5 šokēja pasauli, kad tas debitēja OpenAI konkurenti jau ir panākuši ļoti tuvu pozīciju (lai gan GPT 5 vēl nav izlaists un ir paredzēts, ka tas tiks izlaists šogad). Savas nozares vadošā pozīcija, šķiet, ka atbilde kļūst neskaidra. Ja OpenAI vadošā mala un dominēšana tiek atšķaidīta vai pat apsteigta, samazināsies arī Worldcoin kā OpenAI ēnu marķiera stāstījuma vērtība.
Turklāt, papildus Worldcoin varavīksnenes autentifikācijas risinājumam, arvien vairāk konkurentu sāk ienākt šajā tirgū. Piemēram, plaukstu skenēšanas ID projekts Humanity Protocol ir tikko paziņojis par jaunas finansēšanas kārtas pabeigšanu 30 miljonu ASV dolāru apmērā. 1 miljards ASV dolāru, un LayerZero Labs Tika arī paziņots, ka tas darbosies ar Humanity un pievienosies tā validatora mezglu tīklam, izmantojot ZK pierādījumus, lai autentificētu akreditācijas datus.
Secinājums
Visbeidzot, lai gan autors ir secinājis turpmāko AI trases stāstu, AI celiņš atšķiras no kriptovalsts celiņiem, piemēram, DeFi, tas drīzāk ir mākslīgā intelekta trakuma rezultāts uz valūtu loku. Daudzi projekti ir vairāk līdzīgi MI mēmiem (piemēram, Rndr ir līdzīgs OpenAI mēmam). pret to jāizturas piesardzīgi.