Ģeneratīvā mākslīgā intelekta un Web3 krustpunkts ir viena no aktīvākajām pētniecības un attīstības jomām kriptovalūtu aprindās pēdējo dažu mēnešu laikā. Decentralizēta skaitļošana, nulles zināšanu mākslīgais intelekts, mazāki pamatmodeļi, decentralizēti datu tīkli un AI pirmās ķēdes ir dažas no jaunākajām tendencēm, kuru mērķis ir iespējot Web3 vietējās sliedes AI darba slodzei.

Šīs tendences ir tehnoloģiskas inovācijas, kuru mērķis ir izveidot tiltu starp Web3 un AI pasauli, kas atspoguļo dabisku berzi pret ģeneratīvā AI centralizēto raksturu. Lai gan tehnoloģisko tiltu izveide ar AI ir Web3 evolūcijas pamatā, tie nav vienīgais šo tehnoloģiju tendenču integrācijas ceļš.

Kā būtu, ja Web3 un AI integrācijas ceļš būtu finansiāls, nevis tīri tehnisks? Izrādās, ka kriptovalūtu programmējamās finanšu un kapitāla veidošanas iespējas varētu būt noderīgas vienam no lielākajiem izaicinājumiem, ar ko saskaras pašreizējais ģeneratīvais AI tirgus.

Uz kādu izaicinājumu mēs runājam? Nekas cits kā atklātā pirmkoda ģeneratīvā AI finansēšanas problēmas.

Atvērtā koda ģeneratīvais AI ir nepieciešams, lai gūtu panākumus

Neraugoties uz neseno inovāciju līmeni decentralizētajā ģeneratīvajā AI, atšķirības no centralizētajām AI tehnoloģijām drīzāk palielinās, nevis samazinās. Daudzi cilvēki piekrīt, ka blokķēdes ir labākā tehnoloģiju alternatīva pieaugošajai centralizētajai AI kontrolei lielajās tehnoloģiju platformās. Tomēr decentralizēto AI platformu ieviešanas problēmas ir milzīgas.

Decentralizētā skaitļošana ir nepārprotams decentralizēta AI balsts, taču izrādās nepraktisks, lai veiktu iepriekšēju apmācību un precizētu darba slodzi, kas prasa GPU tuvu piekļuvi datu kopām, kuras bieži atrodas aiz korporatīvā ugunsmūra. Zero-knowledge ML ir pārāk dārga, lai tā būtu praktiska lielos pamatu modeļos, un tai nav bijis reāls pieprasījums tirgū. Decentralizētiem datu tirgiem ir jāpārvar tās pašas problēmas, kas neļāva datu tirgiem kļūt par lieliem tehnoloģiju uzņēmumiem.

Kamēr decentralizētais mākslīgais intelekts cenšas pārvarēt šīs nesaskaņas, centralizētās alternatīvas strauji attīstās, radot biedējošu plaisu starp tām. Viena tendence, kas saglabā cerības uz pasauli, kurā decentralizēts AI var gūt panākumus, ir atvērtā pirmkoda ģeneratīvā AI straujā attīstība.

Visas decentralizētās AI tendences balstās uz veselīgu atvērtā koda ģeneratīvo AI ekosistēmu, taču šī ekosistēma var nebūt tik veselīga, kā šķiet.

Atvērtā koda ģeneratīvajam AI ir liela finansējuma problēma

Pēdējo pāris gadu laikā mēs esam bijuši liecinieki inovāciju eksplozijai atklātā pirmkoda lielajā ģeneratīvajā AI kā alternatīva tādām platformām kā OpenAI/Microsoft, Google vai Anthropic. Meta ir kļuvusi par pārsteidzošu atklātā pirmkoda ģeneratīvā AI čempionu, izlaižot Llama modeļus. Uzņēmumi, piemēram, Mistral, ir piesaistījuši miljardus riska finansējuma, uzņēmumu platformas, piemēram, Databricks vai Snowflake, virza atvērtā pirmkoda modeļus, un katru nedēļu pieaug atvērtā pirmkoda ģeneratīvo AI izlaidumu skaits.

Lai gan atvērtā pirmkoda ģeneratīvā AI impulss ir spēcīgs, sīkāka analīze parāda citu realitāti. Atvērtā koda ģeneratīvais AI saskaras ar milzīgu finansējuma problēmu. Runājot par lieliem pamatu modeļiem, tikai lieli uzņēmumi, piemēram, Databricks, Snowflake, Meta vai labi finansēti jaunuzņēmumi, piemēram, Mistral, neatpaliek no lielu slēgto modeļu veiktspējas. Lielākā daļa izlaidumu no citām laboratorijām, piemēram, Databricks un Snowflake, ir vērsti uz optimizētu uzņēmuma darba slodzi, savukārt lielākā daļa jaunāko atklātā pirmkoda pētījumu ir vērsta uz papildinošām metodēm, nevis jauniem modeļiem.

Šīs parādības iemesls var būt astronomiskās izmaksas, kas saistītas ar lielu robežu modeļu izveidi. Jebkurš iepriekšējas apmācības cikls 20 miljardu plus parametru modelim varētu maksāt no desmit līdz simt miljoniem dolāru, un tas ietver vairākus mēnešus ilgu procesu ar daudziem neveiksmīgiem mēģinājumiem. Šīs izmaksas neietilpst lielākajā daļā universitāšu laboratoriju budžeta. Lai padarītu lietas interesantākus, daudzas dotācijas mākslīgā intelekta universitāšu laboratorijām nāk no lieliem tehnoloģiju operatoriem, kas pēc tam ir tiešie ieguvēji no rezultātiem.

Naudas pelnīšana ar atvērtā pirmkoda palīdzību vēsturiski ir bijusi grūta, un pelnīt naudu ar atvērtā koda ģeneratīvo AI ir grūti AI mērogā. Rezultātā atvērtā pirmkoda ģeneratīvais AI piedzīvo milzīgu finansējuma trūkumu, kas var radīt nopietnu plaisu starp vēsturiskajiem AI operatoriem.

Kriptokapitāls atvērtā koda ģeneratīvajam AI

Kriptogrāfijas kapitāla veidošanas primitīvi šķiet viena no nedaudzajām dzīvotspējīgajām alternatīvām, lai risinātu ģeneratīvā AI finansējuma trūkumu. Visā tās vēsturē kriptogrāfijas marķieri ir bijuši galvenais Web3 projektu kapitāla veidošanas līdzeklis vēršu un lāču tirgus ciklos. Vai dažus no šiem principiem varētu piemērot atvērtā koda ģeneratīvajam AI? Noteikti ir vairāk nekā viens interesants variants.

1. Gitcoin kvadrātiskais finansējums

Gitcoin ir viens no veiksmīgākajiem Web3 atvērtā pirmkoda inovāciju finansēšanas piemēriem. Gitcoin izveidoto kvadrātisko finansēšanas mehānismu varētu tieši piemērot ģeneratīvajam AI. Vietējo ģeneratīvo AI iespēju ieviešana Web3 ir ļoti svarīga telpas attīstībai, tāpēc ir dabiski sagaidīt, ka ģeneratīvie AI projekti pievērsīs sabiedrības uzmanību.

Pieņemsim, ka universitātes AI laboratorijai ir jāiegūst 10 miljoni USD, lai sagatavotu LLM iepriekšēju apmācību, pamatojoties uz jaunu arhitektūru. Vairāki DAO un fondi var dot ieguldījumu Gitcoin dotācijā, ko var saskaņot arī piešķīrēji, radot efektīvāku finansēšanas mehānismu. Šis mehānisms ir daudz efektīvāks nekā pašreizējās alternatīvas tirgū.

1. Jauna atvērtā pirmkoda ģeneratīvā AI licence

Atvērtā pirmkoda projektu finansēšana nodrošina mehānismus, kuros šo projektu radītā vērtība var gūt labumu sākotnējai finansētājai kopienai. Runājot par Web3 un atvērto ģeneratīvo AI, interesanta ideja ir izveidot licenci, kurā jebkurai komerciālai lietojumprogrammai, kas izmanto modeli, kas finansēts, izmantojot Web3 marķierus, daļa no šiem ieņēmumiem būtu jāiegulda atpakaļ konkrētā marķiera veidā. Šo mehānismu pat var īstenot, izmantojot viedos līgumus.

Sistēmiskā riska novēršana atvērtai ģeneratīvai AI

Atvērtā pirmkoda mākslīgā intelekta transportlīdzekļu finansēšana ir viens no svarīgākajiem izaicinājumiem, kas jārisina pašreizējā ģeneratīvajā AI vidē. Atvērto avotu tradicionāli ir grūti finansēt, un atvērtā koda ģeneratīvā AI ir vēl jo vairāk, ņemot vērā dārgās skaitļošanas prasības. Ja netiek nodrošināti pienācīgi finansējuma kanāli, lai veicinātu atvērtā pirmkoda inovācijas ģeneratīvajā AI, var radīt sistēmisku risku visai telpai, jo līdzsvars tiks pilnībā novirzīts uz slēgtām komerciālām platformām. Crypto ir izveidojis dažus no vissarežģītākajiem un kaujās pārbaudītākajiem kanāliem atvērtā pirmkoda inovāciju finansēšanai. Varbūt pirmais tilts starp Web3 un ģeneratīvo AI būs finansiāls un ne vienmēr tehnisks.

Piezīme. Šajā slejā izteiktie viedokļi ir autora viedokļi, un tie ne vienmēr atspoguļo CoinDesk, Inc. vai tā īpašnieku un saistīto uzņēmumu uzskatus.