12 ноября, совместно организованный GAIB, Codatta и Kite AI (ранее ZettaBlock) в отеле Park Hyatt в Бангкоке, AiFi Summit 2024 Devcon успешно завершился.

Автор статьи: AiFi Summit 2024 Devcon

Источник: AiFi Summit 2024 Devcon

На саммите AiFi зарегистрировалось 1300 человек, более 500 присутствовало. 27 проектов и инвестиционных компаний, включая Paypal, BNB Chain, Base, NEAR Protocol, Story Protocol, 0G, Aethir, io.net, Exabits, Plume, Space and Time, Hyperbolic, Faction, Hashed и Coinbase Ventures, сделали интересные заявления.

Региональный директор BNB Chain Сара выступила с первым ключевым докладом. Она в основном представила построение всей экосистемы BNB Chain, различные поддерживающие политики для разработчиков и синхронизировала с аудиторией текущие достижения BNB Chain в приложениях ИИ.

В следующем ключевом докладе CEO GAIB Кони высказал свое мнение о потенциальных возможностях на текущем рынке вычислительных мощностей, он отметил, что ИИ - это эпоха, следующая за мобильным интернетом, вычислительная мощность захватила значительную долю ценности на всем протяжении цепочки в волне ИИ. По сравнению с другими финансовыми активами, инвестиции в активы вычислительных мощностей GPU могут принести доходность, которую другие активы не могут предложить, но текущая проблема на рынке GPU заключается в том, что не удается эффективно соединить участников с обеих сторон: с одной стороны операторы, которым необходимо предоставить огромные финансовые затраты, чтобы увеличить масштаб GPU для внешнего финансирования; с другой стороны инвесторы, которые не могут напрямую инвестировать в активы вычислительных мощностей и обычно могут лишь инвестировать в акции полупроводниковых компаний, таких как Nvidia. GAIB предлагает более децентрализованные, более прозрачные и основанные на потоках наличности от ИИ цепочные активы, токенизируя активы вычислительных мощностей и их доходы, а также обеспечивая ликвидность.

Первая панельная дискуссия на саммите AiFi была посвящена теме: "AiFi: Финансирование ИИ и вычислительных активов" (AIFi: Financialization of AI & Compute Assets), ключевые участники команд GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain и Plume обсудили текущие возможности, проблемы и регулирование в отрасли AiFi.

CIO Exabits Джонатан отметил: в настоящее время, если пользователи хотят использовать GPU, они должны обращаться к основным облачным провайдерам, таким как AWS или Azure, однако эти платформы более склонны обслуживать крупные предприятия, это предпочтение ограничивает развитие стартапов. Нам нужны более демократичные и открытые ресурсы GPU для поддержки малых и средних предприятий. В мире Web3 каждый может стать инвестором GPU, чтобы сломать монополию AWS на вычислительные мощности, это огромная возможность для отрасли.

Региональный директор io.net по Азиатско-Тихоокеанскому региону Аса отметил, что 50% GPU в независимых дата-центрах, помимо трех крупных облачных провайдеров, все еще не используются в полной мере, эти дата-центры не имеют возможности достичь пользователей. Но GPU необходимо поддерживать в рабочем состоянии, при этом существуют проблемы с обслуживанием и т.д. Как построить механизм стимулов, чтобы гарантировать интересы инвесторов и других участников, является одной из больших проблем в сфере AiFi.

Экологический руководитель Aethir Картик отметил, что в системе одновременно существуют потребители вычислительной мощности, операторы вычислительной мощности и инвесторы. Как убедить их совместно участвовать в рынке, работающем на основе цепочных механизмов, и как гарантировать потребности всех сторон - все это полнится вызовами. Риски регулирования заключаются в том, что в некоторых странах и регионах стимулы для услуг центров данных через токены могут вызвать определенные проблемы, поэтому необходимо определить границы соблюдения в соглашении с клиентом.

Соучредитель и CEO WitnessChain Ранвир сказал: вычислительная мощность, как новый актив, требует новой ценовой механики, вычислительная мощность не имеет единой формулы для расчета ее ценности, разные платформы и разные GPU имеют различия в стоимости и производительности, в то время как GPU с различной производительностью, выполняя одну и ту же задачу, могут иметь разные вклады, что создает новые возможности для разработки финансовых механизмов.

CBO компании Plume Тедди также упомянул, что когда появляются новые активы, нам нужно осторожно относиться к регулированию. Для активов, связанных с ИИ, уже существует определенная нормативная структура, которая делает сделки с активами законными и осуществимыми; это также то, что Plume делает для помощи экосистемным проектам.

В следующем ключевом докладе CEO Codatta Ии объяснил, как децентрализованная торговля данными может продвигать ИИ к AGI и какова роль и миссия Codatta в этом процессе. Он отметил, что только данные в вертикальных областях могут улучшить способности базовой модели в определенных областях, и только собирая большое количество различных вертикальных данных можно достичь AGI. Каждое данное, предоставляемое нами как поставщиками данных, на самом деле может быть применено в нескольких различных сценариях, и в каждом из этих сценариев будут различные компании, которые реализуют коммерциализацию, что означает, что предоставленные нами вертикальные данные со временем будут приносить доход, и это именно причина, по которой мы рассматриваем данные как активы. Именно поэтому нам нужно облегчить торговлю данными активами и обеспечить относительно справедливое ценообразование на рынке.

Вторая панельная дискуссия была сосредоточена на открытой экономике данных (Open Data Economy), ключевые участники проектов Spheron, Theoriq, Space and Time, Hyperbolic, Base и Nevermined обсудили текущее состояние экосистемы данных AI, поддержку инфраструктуры и будущие потребности экосистемы.

Соучредитель и CEO Theoriq Рон отметил, что в настоящее время мы видим много приложений, выходящих за пределы простых диалоговых роботов, а также роботов управления на DAO. Эти приложения объединяют сотрудничество нескольких агентов, и помимо области крипто, эти приложения все чаще появляются в таких сценариях, как маркетинг и аналитика. Многие считают, что наибольшее применение данных заключается в обучении моделей, но мы видим, что данные играют все более важную роль в процессе принятия решений, и разные агенты, получая разные данные и совместно сотрудничая, могут создать максимальную ценность.

Соучредитель и CTO Space and Time Скотт заявил, что в настоящее время Space and Time использует смарт-контракты для создания правил для систем агентов, это позволит агентам использовать ваши средства в условиях недоверия, достигая наилучшей формы агентов на блокчейне. Продукты Space and Time позволяют пользователю проверять историю поведения агентов и устанавливать строгие политики выполнения для агентов.

Генеральный директор Nevermined Дон считает, что для того, чтобы победить на рынке данных, необходимо два условия: первое - создать монополию на торговлю данными, второе - ограничить данные активов, чтобы предотвратить загрузку бессмысленных активов от поставщиков данных. Возможным путем является создание инструментов анализа в соответствующих сценариях вокруг активов данных, что позволит максимально использовать ценность данных и получать прибыль.

В качестве одного из организаторов CEO Kite AI Чи на ключевом докладе объявила о ребрендинге и запуске новой платформы ИИ Kite AI на саммите. Она обсудила текущие трудности в развитии централизованного ИИ и о том, как KiteAI расширяет границы ИИ с помощью своих решений. Она отметила, что из-за отсутствия каналов распространения данных и механизмов подтверждения прав собственности на данные, большое количество личных данных и даже данных компаний трудно использовать для обучения больших моделей. В прошлом году доля наборов данных с открытой лицензией в Интернете снизилась с 95% до 75%, и компаниям, занимающимся обучением моделей, трудно получить качественные данные для передачи модели, также сложно добиться прорыва в качестве моделей. Отрасли нужны решения по децентрализованному ИИ для получения более ценных данных.

На третьей панельной дискуссии участники команд GM Network, Mind Network, 0G Labs, NEAR Protocol и Chainbase обсудили, как компании Web3 могут участвовать в конкуренции ИИ, конфиденциальности данных, внедрении приложений и т.д.

Член основного состава GM Network Макс отметил, что пользователи постоянно генерируют огромное количество данных, но эти данные не используются должным образом, что приводит к потере ценности данных. Нам нужно объединить собранные данные с ИИ, чтобы сделать интеллектуальные устройства более умными.

Руководитель Mind Network по Азиатско-Тихоокеанскому региону Леон отметил, что хотя в реальности не существует идеальных мер защиты конфиденциальности данных, разные методы в комбинации могут исследовать жизнеспособные решения. Для защиты конфиденциальности пользователей, Mind Network в настоящее время проводит шифрование на трех разных уровнях: одно - это шифрование данных в распределенном хранилище, второе - это шифрование данных в процессе вычисления GPU с использованием полностью гомоморфного шифрования, и третье - это шифрование на уровне приложений.

AI-исследователь 0G Labs Крис отметил, что в традиционных моделях ИИ, даже в открытых моделях, нам трудно знать, какие данные использовались в обучении и как они будут работать в новых сценариях, что делает результаты моделей трудными для доверия. 0G имеет отличную инфраструктуру хранения данных, данные могут быть загружены непосредственно из облака в процесс обучения, в будущем можно будет построить более безопасные и надежные модели, проверяя данные через личное подтверждение.

COO Chainbase Крис упомянул, что на рынке существует два нарратива: один - это крипто для ИИ, другой - ИИ для крипто. Использование крипто для решения проблем контроля данных, вычислительных мощностей и моделей крупных компаний уже многократно обсуждалось. Однако в последнее время возникло много примеров ИИ для крипто, таких как truth terminal, AI-платежи, и все больше проектов начинают сотрудничать для поддержки экосистемы ИИ. Пользователи очень обеспокоены, могут ли данные приносить деньги, ключевая задача платформы заключается в том, чтобы решить, как правильно распределить доход между поставщиками данных и потребителями. Разработчики не являются целевой группой, ориентированной на видение, для них важнее сэкономить время и заработать деньги.

В последующем ключевом докладе глава IPFi компании Story Protocol Бу Фан и руководитель экосистемы Spheron Пракарш высказали свои мнения о декомпозиции активов ИИ и о том, как их организации адаптируются к этой тенденции.

Бу Фан упомянул, что в настоящее время на рынке уже существует множество реализаций ИИ и крипто, первая из которых - это чат-боты, ориентированные на пользователей, создатели создают ИИ-образ и выдают лицензии на коммерческое использование на блокчейне; вторая - это мем-коины ИИ, создатели могут легально связать свои токены с исходными активами IP на блокчейне; третья - это предоставление данных для обучения моделей (например, изображения), которые могут получать доходы через сбор роялти на блокчейне. Но это всего лишь очень ранние примеры, и модели еще не сформировались, создатели могут продолжать исследовать сценарии сочетания ИИ и крипто. Протокол Story сосредоточен на стандартизации активностей IP через токены и на распространении IP в различных формах. Он считает, что большинство ИИ также являются активами IP, если IP может быть токенизирован, то ИИ также может быть токенизирован. Например, изображения, используемые для обучения моделей ИИ, могут быть активом IP, сам ИИ-модель также может быть активом IP, когда ИИ-модель генерирует новый контент, можно проводить сделки по распространению IP на блокчейне для реализации токенизации.

Пракарш отметил, что в эпоху ИИ вычислительная мощность станет базовым активом для большинства агентов и большинства приложений ИИ. Распределенные вычисления будут иметь множество сценариев применения, среди которых они сейчас видят наиболее перспективные: первое - это совместное использование знаний между больницами с учетом защиты конфиденциальности данных, второе - это системы диалогов ИИ, основанные на местных вычислениях и поддержке моделей, в конечном итоге формируя индивидуальную систему ИИ.

Четвертая панель была сосредоточена на том, как соединить миры Crypto и AI, инвесторы обсудили проблемы, с которыми сталкиваются текущие централизованные системы ИИ, и в каких аспектах Crypto+AI могут найти выход.

Руководитель исследований Lemniscap Хироки предложил, что есть два основных вызова при создании децентрализованной сети ИИ: первый - это сложность масштабирования распределенной вычислительной сети в сравнении с централизованными конкурентами, второй - сложность контроля качества данных, предоставляемых пользователями.

Партнер по инвестициям Faction Уилл сказал, что в настоящее время вы можете заставить ИИ спланировать весь ваш отпуск, но план не может быть реализован, потому что ИИ пока не может помочь вам с оплатой. Уилл считает, что агентам ИИ нужно иметь крипто-кошелек, а крипто-кошелек будет выполнять роль банковского счета, платежные технологии будут иметь огромные возможности, поскольку все финансовые транзакции должны проходить через этих агентов.

Партнер по инвестициям Coinbase Ventures Райан считает, что в настоящее время большинство моделей могут получать доступ только к открытым данным, они не могут получить доступ к чувствительным частным данным, таким как финансовые и медицинские данные. Крипто может способствовать доступу моделей к приватным пулам данных, улучшая производительность ИИ в определенных областях. Системы агентов пока не могут выполнять очень сложные задачи, они на самом деле не понимают, как интерпретировать содержание смарт-контрактов и действовать соответственно. Нам нужны большие модели, способные получать, понимать и предоставлять интерпретацию смарт-контрактов в читаемом для человека виде.

Инвестор Hashed Дэн заявил, что в настоящее время стимулы распределенного ИИ не очень совершенны, в цепочке создания стоимости ИИ лишь немногие люди внесли значительный положительный вклад, но их вклад не отражен в стимулах. Отсутствие хорошего механизма распределения приводит к несправедливому распределению. Кроме того, модели, принадлежащие сообществу, должны быть безопасными и контролируемыми, и право собственности на параметры должно возвращаться сообществу для исследования, а не предоставляться как черный ящик, как в централизованных компаниях. Если модель затрагивает такие сценарии, как эмоциональное сопровождение, то она должна управляться в открытой среде.

Директор Bullish Capital Сильвия отметила, что при проектировании модели стимулов необходимо тщательно учитывать, что именно требуется. Например, если нужны устройства на краю, необходимо учесть, как найти их среди множества распределенных вычислительных устройств. Поэтому, пока не будет понятен вопрос оптимизации архитектуры модели, невозможно создать действительно эффективную модель стимулов.

Это был полный обзор AiFi Summit 2024 Devcon. Несмотря на множество вызовов, таких как регулирование, механизмы стимулов и другие, сфера AiFi также полна возможностей. С ростом рынка и повсеместным интересом к сфере ИИ, отрасль в целом демонстрирует позитивную динамику, талант продолжает поступать, и появляется все больше инноваций.

Больше информации смотрите в

GAIB: https://x.com/gaib_ai

Codatta: https://x.com/codatta_io

KITE AI: https://x.com/GoKiteAI