作者: Cercetare în tonuri de gri

Alcătuit de: Felix, PANews

Grayscale a anunțat ieri lansarea Grayscale Decentralized AI Fund LLC, un nou fond axat pe IA descentralizată. Primul lot de proiecte ale fondului include Bittensor (TAO), Filecoin (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) și Render (RNDR), dintre care Near, Filecoin și Render sunt activele cu cea mai mare pondere din fond. Afectate de această știre, jetoanele aferente au crescut brusc. Ulterior, Grayscale a publicat un articol care explică AI și AI descentralizată și explică motivele pentru care i se acordă importanță. Mai jos este textul integral al conținutului.

Inteligența artificială (AI) este una dintre cele mai promițătoare tehnologii emergente ale acestui secol, cu potențialul de a crește exponențial productivitatea umană și de a genera descoperiri medicale. Deși AI poate fi importantă astăzi, impactul ei va crește doar. PwC estimează că AI va crește într-o industrie în valoare de 15 trilioane de dolari până în 2030.

Cu toate acestea, această tehnologie promițătoare se confruntă și cu provocări. Pe măsură ce tehnologia AI devine din ce în ce mai puternică, puterea industriei AI este concentrată în mâinile câtorva companii, ceea ce este potențial dăunător pentru societate. Acest lucru a ridicat, de asemenea, îngrijorări serioase cu privire la falsurile profunde, prejudecățile încorporate și riscurile privind confidențialitatea datelor. Din fericire, criptografie oferă soluții potențiale la unele dintre aceste probleme prin proprietățile sale de descentralizare și transparență.

Acest articol va explora problemele cauzate de centralizare și modul în care IA descentralizată poate ajuta la rezolvarea unora dintre aceste dezavantaje. Se va discuta și intersecția dintre Crypto și AI, evidențiind aplicațiile cripto din spațiu care dau semne de adoptare timpurie.

Probleme cu AI centralizat

Dezvoltarea actuală a inteligenței artificiale se confruntă cu anumite riscuri și provocări. Efectele de rețea și cerințele intensive de capital ale AI sunt atât de semnificative încât mulți dezvoltatori AI din afara marilor companii tehnologice, cum ar fi companiile mici sau cercetătorii academicieni, fie se luptă să obțină resursele necesare dezvoltării AI, fie nu pot să-și monetizeze munca. Acest lucru limitează concurența generală și inovația în IA.

Drept urmare, influența asupra acestei tehnologii cheie este concentrată în mâinile câtorva companii, cum ar fi OpenAI și Google, ridicând întrebări serioase cu privire la guvernarea AI. De exemplu, în februarie anul acesta, generatorul de imagini AI de la Google, Gemini, a fost expus discriminării rasiale și erori istorice și a fost suspectat că a manipulat modelul. În plus, în noiembrie anul trecut, un consiliu de șase persoane a decis să-l concedieze pe CEO-ul OpenAI, Sam Altman, expunând faptul că o mână de oameni controlează compania care dezvoltă aceste modele.

Pe măsură ce AI crește în influență și importanță, mulți sunt îngrijorați că o companie ar putea câștiga putere de decizie asupra modelelor de AI care ar putea avea un impact uriaș asupra societății. Ei pot chiar să creeze bariere pentru a lucra în spatele ușilor închise în detrimentul celorlalți sau să manipuleze modele pentru câștig personal.

Cum poate ajuta IA descentralizată

AI descentralizat se referă la serviciile AI care utilizează tehnologia blockchain pentru a distribui proprietatea și guvernarea AI într-un mod care îmbunătățește transparența și accesibilitatea. Grayscale Research consideră că IA descentralizată are potențialul de a elibera aceste decizii importante din medii închise și de a le pune la dispoziție publicului.

Tehnologia Blockchain poate ajuta dezvoltatorii să mărească accesul la AI și să scadă pragul pentru dezvoltatorii independenți de a-și construi și de a-și monetiza munca. Acest lucru va contribui la creșterea inovației și a concurenței generale în domeniul inteligenței artificiale și la menținerea echilibrului cu modelele dezvoltate de giganții tehnologiei.

În plus, IA descentralizată poate ajuta la democratizarea investițiilor în IA. În prezent, există puține modalități de a obține profituri legate de dezvoltarea AI, în afară de câteva acțiuni tehnologice. În același timp, cantități semnificative de capital privat au fost alocate startup-urilor și companiilor private de IA (47 de miliarde de dolari în 2022, 42 de miliarde de dolari în 2023). Ca urmare, doar un grup mic de capital de risc și investitori acreditați au acces la veniturile din aceste companii. În schimb, cripto-activele AI descentralizate sunt deschise tuturor și oricine poate participa la viitorul AI.

Cum se dezvoltă câmpul de intersecție astăzi?

Intersecția dintre cripto și AI este încă în stadii incipiente în ceea ce privește maturitatea, dar răspunsul pieței a fost încurajator. Începând cu mai 2024, rata de returnare în domeniul AI al activelor cripto este de 20%, ceea ce este mai bun decât marea majoritate a pistelor cripto. În plus, conform datelor Kaito, în comparație cu alte piese precum DeFi, Layer2, Meme și RWA, pista AI are în prezent cea mai mare „cotă de minte narativă” pe platformele sociale (cea mai mare atenție pe piață).

Recent, unele nume mari au început să îmbrățișeze acest domeniu emergent și să lucreze pentru a rezolva deficiențele AI centralizate. În luna martie a acestui an, Emad Mostaque, fondatorul companiei AI Stability AI, a părăsit compania pentru a urmări AI descentralizată. El a spus că „acum este momentul să ne asigurăm că AI rămâne deschisă și descentralizată”. În plus, fondatorul ShapeShift, Erik Vorhees, a lansat recent Venice.ai, un serviciu AI axat pe confidențialitate, cu criptare end-to-end.

Figura 1: AI Universe a depășit aproape fiecare piesă cripto în acest an

Intersecția dintre Crypto și AI poate fi împărțită în trei subcategorii principale:

• Stratul de infrastructură: rețeaua care oferă o platformă pentru dezvoltarea AI (de exemplu, NEAR, TAO, FET)

• Resurse necesare pentru AI: active care furnizează resurse cheie (de calcul, stocare, date) necesare pentru dezvoltarea AI (cum ar fi RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)

• Rezolvarea problemelor AI: active care încearcă să rezolve probleme legate de AI, cum ar fi creșterea roboților și deepfake-urilor și validarea modelului (de exemplu, WLD, TRAC, NUM)

Figura 2: Harta pieței AI și Crypto

Sursa: Grayscale Investments. Protocoalele incluse sunt exemple ilustrative

O rețea care oferă infrastructură pentru dezvoltarea AI

Prima categorie este o rețea care oferă o arhitectură deschisă fără permisiune construită special pentru dezvoltarea generală a serviciilor AI. Aceste active nu se concentrează pe un anumit produs sau serviciu AI, ci se concentrează pe crearea infrastructurii de bază și a mecanismelor de stimulare pentru diverse aplicații AI.

NEAR se remarcă în această categorie, fondatorii săi fiind co-creatori ai arhitecturii „Transformer” care alimentează sisteme AI precum ChatGPT. În luna mai a acestui an, NEAR a anunțat că se va concentra pe construirea unui ecosistem AI deținut de utilizatori și că se va strădui să optimizeze confidențialitatea și suveranitatea utilizatorilor. La sfârșitul lunii iunie, NEAR și-a lansat programul de incubator AI pentru dezvoltarea de modele de bază native NEAR, platforme de date pentru aplicații AI, cadre de agenți AI și piețe de calcul.

Bittensor este o platformă care utilizează jetoane TAO pentru a încuraja din punct de vedere economic dezvoltarea AI. Bittensor servește drept platformă de bază pentru 38 de subrețele, fiecare cu cazuri de utilizare diferite, cum ar fi chatbot, generarea de imagini, prognoza financiară, traducerea limbilor, formarea modelelor, stocarea și calcularea. Rețeaua Bittensor recompensează minerii și validatorii cu cele mai bune performanțe din fiecare subrețea cu jetoane TAO și oferă dezvoltatorilor un API fără permisiune pentru a construi aplicații AI specifice, interogând minerii din subrețeaua Bittensor.

Această categorie include și alte protocoale, cum ar fi Fetch.ai și Allora Network. Fetch.ai, o platformă pentru dezvoltatori pentru a crea asistenți AI complecși (adică „agenți AI”), a fuzionat recent cu AGIX și OCEAN și are o capitalizare de piață combinată de aproximativ 7,5 miliarde USD. Celălalt este Allora Network, o platformă axată pe aplicarea AI la aplicațiile financiare, inclusiv strategiile de tranzacționare automate pentru DEX și piețele de predicție. Allora nu a emis încă un simbol și a strâns o rundă de finanțare strategică în iunie, ducând fondurile totale pentru plasamente private la 35 de milioane de dolari.

Resurse necesare pentru dezvoltarea IA

A doua categorie include active care oferă resursele necesare dezvoltării AI sub formă de calcul, stocare sau date.

Creșterea AI a creat o cerere masivă de resurse de calcul sub formă de GPU. Piețele descentralizate de GPU, cum ar fi Render (RNDR), Akash (AKT) și Livepeer (LPT) oferă dezvoltatorilor surse de GPU inactiv pentru formarea modelelor, inferența modelului sau redarea AI generativă 3D. Se estimează că Render oferă aproximativ 10.000 de GPU, concentrându-se pe artiști și AI generativ, în timp ce Akash oferă 400 de GPU, concentrându-se pe dezvoltatorii și cercetătorii AI. Între timp, Livepeer a anunțat recent planuri pentru o nouă subrețea AI, care urmărește să realizeze sarcini de inferență AI, cum ar fi text-to-image, text-to-video și imagine-to-video până în august 2024.

Pe lângă faptul că necesită cantități mari de resurse de calcul, modelele AI necesită și cantități mari de date. Ca urmare, cererea de stocare a datelor a crescut semnificativ. Soluțiile de stocare a datelor, cum ar fi Filecoin (FIL) și Arweave (AR) pot servi ca alternative web descentralizate și sigure pentru stocarea datelor AI pe servere AWS centralizate. Aceste soluții nu numai că oferă stocare rentabilă și scalabilă, dar și îmbunătățesc securitatea și integritatea datelor prin eliminarea punctelor unice de defecțiune și reducerea riscului de încălcare a datelor.

În cele din urmă, serviciile AI existente, cum ar fi OpenAI și Gemini, oferă acces continuu la date în timp real prin Bing și, respectiv, Google Search. Acest lucru îi dezavantajează pe toți ceilalți dezvoltatori de modele AI, cu excepția companiilor de tehnologie. Cu toate acestea, serviciile de colectare a datelor, cum ar fi Grass și Masa, pot contribui la echivalarea condițiilor de joc, permițând persoanelor să monetizeze prin furnizarea de date aplicației pentru formarea modelelor AI, păstrând în același timp controlul și confidențialitatea asupra datelor lor personale.

Active care încearcă să rezolve problemele legate de AI

A treia categorie include active care încearcă să rezolve problemele legate de AI, inclusiv creșterea roboților, deepfake-urile și proveniența conținutului.

O altă problemă semnificativă cu AI este proliferarea de roboți și dezinformarea. Deepfake-urile generate de inteligența artificială au avut deja un impact asupra alegerilor prezidențiale din India și Europa, iar experții sunt „foarte speriați” de viitoarea cursă prezidențială din SUA care va fi inundată de „dezinformare” puternic condusă de deepfake. Elementele concepute pentru a ajuta la rezolvarea problemelor legate de deepfakes prin stabilirea surselor de conținut verificabile includ Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) și Story Protocol. În plus, Worldcoin (WLD) încearcă să rezolve problema botului prin verificarea acesteia cu un identificator biometric unic.

Un alt risc cu AI este asigurarea încrederii în modelul în sine. Cum poți avea încredere că rezultatele AI pe care le primești nu au fost modificate sau manipulate? În prezent, există mai multe protocoale care ajută la rezolvarea acestei probleme prin criptografie, dovezi cu cunoștințe zero și criptare complet homomorfă (FHE), cum ar fi Modulus Labs și Zama.

în concluzie

Deși aceste active AI descentralizate au obținut rezultate inițiale, ele sunt încă în stadiile incipiente. La începutul acestui an, capitalistul de risc Fred Wilson a spus că AI și Crypto sunt „două fețe ale aceleiași monede” și „Web3 ne va ajuta să avem încredere în AI”. Pe măsură ce industria AI continuă să se maturizeze, Grayscale Research consideră că aceste cazuri de utilizare a criptării legate de AI vor deveni din ce în ce mai importante, iar aceste două tehnologii în dezvoltare rapidă au potențialul de a se completa reciproc.

Există multe semne că era AI vine și va avea efecte de anvergură, atât pozitive, cât și negative. Prin valorificarea caracteristicilor tehnologiei blockchain, se crede că Crypto poate ajuta în cele din urmă la atenuarea unora dintre pericolele AI.

Lectură similară: De ce VC-urile pariază mare pe Crypto x AI