giriiş
Şimdiye kadar, bu kripto boğa piyasası döngüsü, iş inovasyonu açısından en sıkıcı olanıdır. Önceki boğa piyasasında DeFi, NFT ve Gamefi gibi fenomen düzeyindeki çılgınlık yollarından yoksundur ve bu da sektörün sıcak noktalarının eksikliğine neden olur. genel pazar, kullanıcılar, sektör yatırımı ve geliştirici büyümesi nispeten zayıf.
Bu aynı zamanda mevcut varlık fiyatlarına da yansıyor. Tüm döngüye bakıldığında çoğu Altcoin, ETH de dahil olmak üzere BTC döviz kuru karşısında kan kaybetmeye devam ediyor. Sonuçta akıllı sözleşme platformunun değerlemesi uygulamanın başarısına göre belirleniyor. Uygulamanın gelişimi ve yeniliği yetersiz olduğunda halka açık zincirin değerlemesini artırmak zor olacak.
Bu turda daha yeni bir kripto iş kategorisi olarak yapay zeka, dış iş dünyasındaki patlayıcı geliştirme hızından ve sürekli sıcak noktalardan faydalanıyor ve kriptodaki yapay zeka izleme projelerine olan ilgiyi iyi bir şekilde artırmak hâlâ mümkün. dünya.
Yazarın Nisan ayında yayınladığı IO.NET raporunda yazar, yapay zeka ve Kripto'yu birleştirmenin gerekliliğini, yani kriptoekonomik çözümlerin kesinlik, tahsis kaynaklarının mobilizasyonu ve güvensizliğin avantajlarını sıralayarak rastgelelik ve kripto para sorununu çözebileceklerini sıraladı. Yapay zekanın kaynak yoğun doğası, insanlar ve makineler arasında ayırt edilemez olmanın getirdiği üç zorluğun çözümlerinden biri.
Kripto ekonomi alanındaki yapay zeka yolunda yazar, aşağıdakiler de dahil olmak üzere başka bir makale aracılığıyla bazı önemli konuları tartışmaya ve sonuç çıkarmaya çalışıyor:
Gelecekte patlayabilecek kripto yapay zeka yolunda başka hangi anlatılar filizleniyor?
Bu anlatıların katalizör yolları ve mantığı
Anlatı ile ilgili proje hedefleri
Anlatı çıkarımındaki riskler ve belirsizlikler
Bu makale, yayınlandığı tarih itibariyle yazarın aşamalı düşüncesidir ve görüşler oldukça subjektiftir. Ayrıca gerçeklerde, verilerde ve mantıkta hatalar olabilir. Lütfen bunu bir yatırım referansı olarak kullanmayın. Akranların yorumları ve tartışmaları memnuniyetle karşılanmaktadır.
Aşağıdaki ana metindir.
Kripto yapay zeka yolundaki bir sonraki anlatı dalgası
Kripto yapay zeka yolundaki bir sonraki anlatı dalgasının resmi olarak değerlendirmesini yapmadan önce, öncelikle mevcut kripto yapay zekanın ana anlatılarına bir göz atalım. Piyasa değeri açısından 1 milyar ABD dolarından fazla paraya sahip olanlar:
Bilgi işlem gücü: Render (RNDR, dolaşımdaki piyasa değeri 3,85 milyar), Akash (dolaşımdaki piyasa değeri 1,2 milyar), IO.NET (en son birincil finansman değerleme turu 1 milyar)
Algoritma Ağı: Bittensor (TAO, dolaşım piyasa değeri 2,97 milyar)
Yapay zeka ajanı: Fetchi (FET, birleşme öncesi dolaşımdaki piyasa değeri 2,1 milyar)
*Veri zamanı: 2024.5.24, para birimleri ABD dolarıdır.
Yukarıdaki alanlara ek olarak, tek proje piyasa değeri 1 milyarı aşan sırada hangi yapay zeka yolu olacak?
Yazar, bunun iki perspektiften spekülasyon yapılabileceğini düşünüyor: "endüstri arz tarafının" anlatımı ve "GPT anı"nın anlatımı.
Yapay zeka anlatımının ilk perspektifi: Endüstriyel tedarik tarafından yapay zekanın arkasındaki enerji ve veri takibi fırsatlarına bakın
Sektör arzı açısından bakıldığında, yapay zeka gelişiminin dört itici gücü şunlardır:
Algoritmalar: Yüksek kaliteli algoritmalar eğitim ve çıkarım görevlerini daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilir
Bilgi işlem gücü: İster model eğitimi ister model muhakemesi olsun, bilgi işlem gücü sağlamak için GPU donanımı gereklidir. Bu aynı zamanda şu anda endüstrinin temel sıkıntısı, orta ve üst düzey çiplerin yüksek fiyatlarına yol açmıştır. .
Enerji: Yapay zeka için gereken veri işlem merkezi, GPU'nun bilgi işlem görevlerini gerçekleştirmek için ihtiyaç duyduğu güce ek olarak, GPU ısı yayılımını gerçekleştirmek için de büyük miktarda enerji tüketimi üretecektir. toplam enerji tüketimin yaklaşık %40'ını oluşturur
Veri: Büyük modellerin performansının iyileştirilmesi, eğitim parametrelerinin genişletilmesini gerektirir; bu da büyük miktarda yüksek kaliteli veriye duyulan ihtiyaç anlamına gelir.
Yukarıdaki dört endüstrinin itici gücü göz önüne alındığında, hem algoritma hem de bilgi işlem güç yolları, dolaşımdaki piyasa değeri 1 milyar ABD dolarından fazla olan şifreleme projelerine sahipken, enerji ve veri yolları henüz aynı pazara sahip projeler görmedi. değer.
Aslında, enerji ve veri arzı sıkıntısı yakında ortaya çıkabilir ve endüstriyel sıcak noktalarda yeni bir dalga haline gelebilir, bu da şifreleme alanında ilgili projelerin artmasına neden olabilir.
Önce enerjiden bahsedelim.
Musk, 29 Şubat 2024'te Bosch İnternet Dünyası 2024 Konferansı'nda şunları söyledi: "Bir yıldan fazla bir süre önce bir çip kıtlığı öngörmüştüm ve bir sonraki kıtlığın elektrik olacağını düşünüyorum. Gelecek yıl tüm çipleri çalıştırmaya yetecek kadar elektrik olmayacağını düşünüyorum. cips."
Li Feifei liderliğindeki Stanford Üniversitesi Yapay Zeka Enstitüsü (İnsan Merkezli Yapay Zeka), belirli verilerden yola çıkarak, ekibin 21 yıllık yapay zeka endüstrisi için 2022'de yayınladığı raporda her yıl "Yapay Zeka Endeksi Raporu" yayınlıyor. araştırma ekibi Değerlendirme, yapay zeka enerji tüketiminin o yıl küresel elektrik talebinin yalnızca %0,9'unu oluşturduğuna ve enerji ile çevre üzerindeki baskının sınırlı olduğuna inanıyor. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), 2023 yılında küresel veri merkezlerinin yaklaşık 460 terawatt saat (TWh) elektrik tükettiği ve bunun küresel elektrik talebinin %2'sini oluşturduğu sonucuna vardı ve 2026 yılına kadar küresel veri merkezlerinin Enerji tüketiminin şu şekilde olacağını öngördü: 620 terawatt saat kadar düşük ve 1050 terawatt saat kadar yüksek.
Aslında, Uluslararası Enerji Ajansı'nın tahmini hala muhafazakar çünkü halihazırda yapay zekayla ilgili başlatılacak çok sayıda proje var ve buna karşılık gelen enerji talebi ölçeği 2023'te hayal edilenin çok ötesinde.
Örneğin Microsoft ve OpenAI tarafından planlanan Stargate projesi. Bu planın 2028'de başlatılması ve 2030 civarında tamamlanması bekleniyor. Proje, OpenAI'ye benzeri görülmemiş bilgi işlem gücü sağlamak ve özellikle büyük dil araştırma ve modellemeleri olmak üzere yapay zekada kullanımını desteklemek için milyonlarca özel AI yongasına sahip bir süper bilgisayar oluşturmayı planlıyor. gelişim. Planın, günümüzün büyük veri merkezlerinin maliyetinden 100 kat daha fazla, 100 milyar dolardan fazlaya mal olması bekleniyor.
Stargate projesinin enerji tüketimi tek başına 50 terawatt saat kadar yüksek.
OpenAI'nin kurucusu Sam Altman, bu yıl Ocak ayında Davos Forumu'nda tam da bu nedenle şunları söyledi: "Geleceğin yapay zekası, enerji alanında atılımlar gerektiriyor, çünkü yapay zeka, insanların beklediğinden çok daha fazla güç tüketecek."
Hesaplama gücü ve enerjiden sonra, hızla büyüyen yapay zeka endüstrisindeki bir sonraki eksiklik alanı muhtemelen veri olacaktır.
Başka bir deyişle, yapay zekanın gerektirdiği yüksek kaliteli veri eksikliği bir gerçek haline geldi.
Şu anda, GPT'nin evriminden bu yana, insanlar temel olarak büyük dil modeli yeteneklerinin büyümesine ilişkin kuralları çözmüşlerdir - yani, model parametrelerini ve eğitim verilerini genişleterek, modelin yetenekleri katlanarak geliştirilebilir - ve bu süreç mümkün değildir. Kısa vadede teknik darboğaz görülebilir.
Ancak sorun şu ki, yüksek kaliteli ve açık veriler gelecekte giderek azalabilir ve yapay zeka ürünleri de çipler ve enerji gibi verilerde aynı arz ve talep çelişkileriyle karşı karşıya kalabilir.
Birincisi, veri mülkiyeti konusundaki anlaşmazlıkların artması.
27 Aralık 2023'te New York Times, OpenAI ve Microsoft'a ABD Federal Bölge Mahkemesinde resmi olarak dava açtı ve onları kendi makalelerinden milyonlarcasını izinsiz olarak GPT modellerini eğitmek için kullanmakla suçladı ve onları "milyarlarca dolarlık benzersiz değeri yasa dışı kopyalamak ve kullanmakla" suçladı. 100.000 dolar tutarında hukuki ve fiili zarar” ve The New York Times'ın telif hakkıyla korunan materyallerini içeren tüm modellerin ve eğitim verilerinin imha edilmesi.
Mart ayının sonunda New York Times, yalnızca OpenAI'yi değil aynı zamanda Google ve Meta'yı da hedef alan yeni bir açıklama yayınladı. New York Times açıklamasında, OpenAI'nin çok sayıda YouTube videosunun konuşma bölümlerini yazıya dökmek için Whisper adlı bir konuşma tanıma aracı kullandığı ve ardından GPT-4'ü eğitmek için metin olarak metin ürettiği belirtildi. New York Times, büyük şirketlerin yapay zeka modellerini eğitirken küçük çaplı hırsızlık yapmasının artık çok yaygın olduğunu belirterek, Google'ın da kendi büyük modellerinin eğitimi için YouTube video içeriğini metne dönüştürdüğünü söyledi. esasen video içeriği oluşturucularının haklarını ihlal ediyor.
New York Times ve OpenAI, "ilk AI telif hakkı davasıdır." Davanın karmaşıklığı ve içeriğin ve AI endüstrisinin geleceği üzerindeki geniş kapsamlı etkisi göz önüne alındığında, yakın zamanda bir sonuç çıkmayabilir. Olası nihai sonuçlardan biri, zengin Microsoft ve OpenAI'nin büyük bir tazminat ödeyeceği, iki taraf arasında mahkeme dışı bir anlaşma yapılmasıdır. Ancak gelecekte daha fazla veri telif hakkı anlaşmazlığı kaçınılmaz olarak yüksek kaliteli verilerin genel maliyetini artıracaktır.
Ayrıca dünyanın en büyük arama motoru olan Google, arama işlevi için ücretlendirme yapmayı düşündüğünü ancak ücretlendirme hedefinin genel halk değil, yapay zeka şirketleri olduğunu da açıkladı.
Kaynak: Reuters
Google'ın arama motoru sunucuları büyük miktarda içerik depolamaktadır ve hatta Google'ın 21. yüzyıldan bu yana tüm İnternet sayfalarında görünen tüm içeriği sakladığı bile söylenebilir. Şaşkınlık gibi yurt dışı ürünler ve Kimi ve Secret Tower gibi yerli ürünler gibi mevcut yapay zeka destekli arama ürünlerinin tümü, aranan verileri yapay zeka aracılığıyla işler ve ardından kullanıcılara gönderir. Arama motorlarının yapay zekaya yönelik ücretleri kaçınılmaz olarak veri toplama maliyetini artıracaktır.
Aslında yapay zeka devleri halka açık verilerin yanı sıra kamuya açık olmayan dahili verilere de bakıyor.
Photobucket, 2000'li yılların başında 70 milyon kullanıcıya ve ABD çevrimiçi fotoğraf pazarının neredeyse yarısına sahip olan köklü bir resim ve video barındırma web sitesidir. Sosyal medyanın yükselişiyle birlikte Photobucket kullanıcılarının sayısı önemli ölçüde azaldı. Şu anda yalnızca 2 milyon aktif kullanıcı var (kullanıcıların imzaladığı anlaşma ve gizlilik politikasına göre yıllık 399 ABD Doları gibi yüksek bir ücret ödemek zorundalar). Kayıt olduklarında bir yıldan fazla süredir kullanılmamış olmaları durumunda hesap geri dönüştürülecek ve aynı zamanda Photobucket'in kullanıcılar tarafından yüklenen resim ve video verilerini kullanma hakkını da destekleyecektir. Photobucket CEO'su Ted Leonard, 1,3 milyar fotoğraf ve video verilerinin üretken yapay zeka modellerinin eğitimi için son derece değerli olduğunu açıkladı. Fotoğraf başına 5 sentten 1 dolara ve video başına 1 dolardan fazla tekliflerle verileri satmak için birden fazla teknoloji şirketiyle görüşmelerde bulunuyor ve Photobucket'in sağlayabileceği verilerin 1 milyar dolardan fazla değere sahip olduğunu tahmin ediyor.
Yapay zekanın gelişim trendine odaklanan bir araştırma ekibi olan EPOCH, 2022 yılında verilerin kullanımı ve makine öğrenimi ile yeni veri üretilmesine dayalı olarak ve bilgi işlem kaynaklarının büyümesini dikkate alarak makine öğrenimi için gerekli veriler hakkında bir rapor yayınlamıştı. Verilerimiz tükenecek mi? Makine Öğreniminde veri kümelerini ölçeklendirmenin sınırlarının analizi" başlıklı raporda, yüksek kaliteli metin verilerinin Şubat 2023 ile 2026 arasında, görüntü verilerinin ise 2030'da tükeneceği sonucuna varıldı. 2060 arasında tükendi. ve 2060. Veri kullanımının verimliliği önemli ölçüde iyileştirilemezse veya yeni veri kaynakları ortaya çıkarsa, büyük veri kümelerine dayanan büyük makine öğrenimi modellerinin mevcut eğilimi yavaşlayabilir.
Yapay zeka devlerinin yüksek fiyatlarla veri satın aldığı mevcut duruma bakılırsa, ücretsiz yüksek kaliteli metin verileri temelde tükenmiş durumda. EPOCH'un 2 yıl önceki tahmini nispeten doğruydu.
Aynı zamanda, "Yapay Zeka veri kıtlığı" talebine yönelik çözümler de ortaya çıkıyor: Yapay Zeka veri sağlama hizmetleri.
Defined.ai, yapay zeka şirketlerine özelleştirilmiş, gerçek ve yüksek kaliteli veriler sağlayan bir şirkettir.
Defined.ai'nin sağlayabileceği veri türlerine örnekler: https://www.Definition.ai/datasets
İş modeli şu şekildedir: AI şirketleri Defined.ai'ye kendi veri ihtiyaçlarını sağlar; örneğin kalite açısından, bulanıklığı, aşırı pozlamayı ve orijinal içeriği önlemek için ne kadar yüksek bir çözünürlüğün gerekli olduğu. İçerik açısından yapay zeka şirketleri, gece sahnelerinde yapay zekanın tanınma oranını artırmak için gece fotoğrafları, gece konileri, otoparklar ve tabelalar gibi belirli temaları kendi eğitim görevlerine göre özelleştirebilir. Halk görevi üstlenebilir ve şirket fotoğrafları inceleyip yükleyecek ve ardından gereksinimleri karşılayan parçalar, fotoğraf sayısına göre belirlenecek. Yüksek kaliteli bir fotoğrafın fiyatı yaklaşık 1-2 ABD dolarıdır. , On saniyeden uzun bir kısa film için 5-7 ABD Doları ve fiyatı yaklaşık 1-2 ABD Doları'dır. 10 dakikadan uzun bir yüksek kaliteli videonun maliyeti 100-300 ABD Doları ve metin ise bin kelime başına 1 ABD Dolarıdır. Taşeronluk görevini alan kişi ücretin yaklaşık %20'sini alabilmektedir. Veri sağlama, "veri etiketleme" sonrasında başka bir kitle kaynak kullanımı işi haline gelebilir.
Küresel görev kitle kaynak dağıtımı, ekonomik teşvikler, veri varlığı fiyatlandırması, dolaşım ve gizliliğin korunması, herkesin katılabileceği, özellikle Web3 paradigmasına uygun bir iş kategorisi gibi görünüyor.
Endüstri arz tarafı perspektifinden yapay zekanın anlatı hedefleri
Çip sıkıntısının neden olduğu endişe, şifreleme endüstrisine de sıçradı ve dağıtılmış bilgi işlem gücünü, şu ana kadar en yüksek piyasa değerine sahip en popüler yapay zeka izleme kategorisi haline getirdi.
Peki önümüzdeki 1-2 yıl içinde yapay zeka sektöründe enerji ve veride arz ve talep arasındaki çelişki ortaya çıkarsa, şifreleme sektöründe şu anda anlatıya dayalı hangi projeler var?
Önce enerji hedeflerine bakalım.
Önde gelen CEX'i başlatan çok az enerji projesi var ve yalnızca bir Power Ledger (Token Powr) var.
2017 yılında kurulan Power Ledger, blockchain teknolojisine dayalı kapsamlı bir enerji platformudur. Enerji işlemlerini merkezileştirmeyi, bireyler ve topluluklar tarafından doğrudan elektrik ticaretini teşvik etmeyi, yenilenebilir enerjinin yaygın uygulamasını desteklemeyi ve enerjinin güvenliğini ve emniyetini sağlamayı amaçlamaktadır. Akıllı sözleşmeler İşlemlerin şeffaflığı ve verimliliği. Başlangıçta Power Ledger, Ethereum'dan değiştirilmiş konsorsiyum zincirine dayanarak çalışıyordu. 2023'ün ikinci yarısında Power Ledger teknik incelemesini güncelledi ve dağıtılmış enerji pazarında yüksek frekanslı mikro işlemlerin işlenmesini kolaylaştırmak için Solana'nın teknik çerçevesine göre değiştirilen kendi kapsamlı halka açık zincirini başlattı. Şu anda Power Ledger'ın ana işleri şunları içermektedir:
Enerji ticareti: Kullanıcıların, özellikle yenilenebilir enerji kaynaklarından eşler arası doğrudan elektrik alıp satmalarına olanak tanır.
Çevresel ürün ticareti: Karbon kredileri ve yenilenebilir enerji sertifikalarının ticareti ve çevresel ürünlere dayalı finansman gibi.
Halka açık zincir operasyonu: Uygulama geliştiricilerini Powerledger blok zincirinde uygulamalar oluşturmaya çekin ve halka açık zincirin işlem ücretleri Powr tokenleri ile ödenir.
Power Ledger projesinin güncel tiraj piyasa değeri 170 milyon dolar, tam tiraj piyasa değeri ise 320 milyon dolar.
Enerji şifreleme hedefleriyle karşılaştırıldığında veri yolundaki şifreleme hedeflerinin sayısı daha fazladır.
Yazar sadece şu anda ilgilendiğim ve Binance, OKX ve Coinbase'in CEX'lerinden en az birini başlattığım veri izleme projelerini listeliyor ve bunlar FDV'ye göre düşükten yükseğe doğru sıralanıyor:
1.Streamr – VERİ
Streamr'ın değer teklifi, kullanıcıların verileri üzerinde tam kontrol sağlarken serbestçe ticaret yapmasına ve veri paylaşmasına olanak tanıyan, merkezi olmayan, gerçek zamanlı bir veri ağı oluşturmaktır. Streamr, veri pazarı aracılığıyla veri üreticilerinin veri akışlarını aracılara ihtiyaç duymadan doğrudan ilgili tüketicilere satmalarına olanak sağlamayı, böylece maliyetleri düşürmeyi ve verimliliği artırmayı umuyor.
Kaynak: https://streamr.network/hub/projects
Gerçek bir işbirliği durumunda Streamr, bir hava durumu veri akışı oluşturmak ve bunu ihtiyaç duyan kurumlara iletmek üzere araca monte edilen DIMO donanım sensörleri aracılığıyla sıcaklık, hava basıncı ve diğer verileri toplamak için başka bir Web3 araç donanım projesi DIMO ile işbirliği yapıyor.
Diğer veri projeleriyle karşılaştırıldığında Streamr, Nesnelerin İnterneti ve donanım sensörlerinden gelen verilere daha fazla odaklanıyor. Yukarıda bahsedilen DIMO araç verilerine ek olarak, diğer projeler Helsinki'nin gerçek zamanlı trafik veri akışını da içeriyor. Bu nedenle Streamr'ın proje token'ı DATA, Depin konseptinin en sıcak olduğu geçen yılın Aralık ayında tek bir günde büyümesini ikiye katladı.
Streamr projesinin mevcut dolaşımdaki piyasa değeri 44 milyon dolar, tam dolaşımdaki piyasa değeri ise 58 milyon dolar.
2.Kovalent – CQT
Diğer veri projelerinden farklı olarak Covalent, blockchain verileri sağlar. Covalent ağı, RPC aracılığıyla blockchain düğümlerinden verileri okur, ardından verimli bir sorgu veritabanı oluşturmak için verileri işler ve düzenler. Bu sayede Covalent kullanıcıları, karmaşık sorguları doğrudan blockchain düğümünden gerçekleştirmek zorunda kalmadan ihtiyaç duydukları bilgileri hızlı bir şekilde alabiliyor. Bu tür hizmete "blockchain veri indeksleme" de deniyor.
Covalent'in müşterileri, çeşitli Defi gibi Dapp projeleri ve Consensys (Metamask'ın ana şirketi), CoinGecko (tanınmış bir kripto varlık pazarı istasyonu), Rotki (vergi aracı) gibi birçok merkezi şifreleme şirketi dahil olmak üzere çoğunlukla iş tarafındaki müşterilerdir. ) ), Rainbow (şifreli cüzdan) vb. Ayrıca geleneksel finans sektörünün devlerinden biri olan Fidelity ve dört büyük muhasebe firması Ernst & Young da Covalent'in müşterileridir. Covalent tarafından resmi olarak açıklanan verilere göre projenin veri hizmetlerinden elde ettiği gelir, aynı alanda lider proje olan The Graph'ın gelirini aştı.
Zincirdeki verilerin bütünlüğü, açıklığı, özgünlüğü ve gerçek zamanlı doğası nedeniyle Web3 endüstrisinin, bölümlere ayrılmış yapay zeka senaryoları ve belirli "Yapay zeka küçük modelleri" için yüksek kaliteli bir veri kaynağı haline gelmesi bekleniyor. Bir veri sağlayıcı olarak Covalent, çeşitli yapay zeka senaryoları için veri sağlamaya başladı ve özellikle yapay zeka için doğrulanabilir yapılandırılmış veriler başlattı.
Kaynak: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/
Örneğin, zincir üstü akıllı ticaret platformu SmartWhales'a veri sağlar ve karlı işlem modellerini ve adreslerini belirlemek için yapay zekayı kullanır; Entender Finance, gerçek zamanlı öngörüler, anormallik tespiti ve tahmine dayalı analiz için Covalent'in yapılandırılmış verilerini ve yapay zeka işlemesini kullanır.
Şu anda Covalent tarafından sağlanan zincir üstü veri hizmetlerine ilişkin ana senaryolar hala finansal niteliktedir ancak Web3 ürünlerinin ve veri türlerinin genelleştirilmesiyle zincir üstü verilerin kullanım senaryoları da daha da genişleyecektir.
Covalent projesinin mevcut dolaşım piyasa değeri 150 milyon dolar, tam dolaşım piyasa değeri ise 235 milyon dolar. Aynı yolda yer alan blockchain veri indeksi projesi The Graph ile karşılaştırıldığında net bir değerleme avantajına sahip.
3.Hivemapper – Tatlım
Tüm veri materyalleri arasında video verileri genellikle en yüksek birim fiyata sahiptir. Hivemapper, AI şirketlerine video ve harita bilgileri dahil veriler sağlayabilir. Hivemapper'ın kendisi, blockchain teknolojisi ve topluluk katkıları yoluyla ayrıntılı, dinamik ve erişilebilir bir harita sistemi oluşturmayı amaçlayan merkezi olmayan bir küresel harita projesidir. Katılımcılar bir araç kamerası aracılığıyla harita verilerini yakalayıp açık kaynak Hivemapper veri ağına ekleyebilir ve proje tokenı HONEY'e yaptıkları katkılara göre ödüller alabilirler. Ağ etkilerini iyileştirmek ve etkileşim maliyetlerini azaltmak için Hivemapper, Solana üzerine kurulmuştur.
Hivemapper ilk olarak 2015 yılında kuruldu. Orijinal vizyon, harita oluşturmak için dronları kullanmaktı, ancak daha sonra bu modelin ölçeklendirilmesinin zor olduğunu fark etti, bu nedenle coğrafi verileri yakalamak için sürüş kaydediciler ve akıllı telefonlar kullanmaya yöneldi ve böylece küresel harita üretiminin maliyeti azaltıldı. .
Sokak görünümü ve Google Haritalar gibi harita yazılımlarıyla karşılaştırıldığında Hivemapper, ağ ve kitle kaynak modellerini teşvik ederek harita kapsamını daha verimli bir şekilde genişletebilir, gerçek harita sahnelerinin tazeliğini koruyabilir ve video kalitesini iyileştirebilir.
Yapay zekanın veri talebi patlamadan önce Hivemapper'ın ana müşterileri arasında otomotiv endüstrisinin otonom sürüş sektörü, navigasyon hizmet şirketleri, hükümetler, sigorta ve emlak şirketleri vb. yer alıyordu. Artık Hivemapper, API'ler aracılığıyla yapay zeka ve büyük modellere çok çeşitli yol ve çevresel veriler sunabiliyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri, sürekli güncellenen görüntü ve yol özelliği veri akışlarının girişi sayesinde, verileri gelişmiş yeteneklere ve yürütme işlemlerine daha iyi dönüştürebilecek. coğrafi konum ve görsel muhakeme ile ilgilidir.
Veri kaynağı: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/
Hivemapper-Honey projesinin mevcut dolaşımdaki piyasa değeri 120 milyon dolar, tam dolaşımdaki piyasa değeri ise 496 milyon dolar.
Yukarıdaki üç projeye ek olarak, veri yolundaki projeler arasında Covalent'e benzeyen ve aynı zamanda blockchain veri indeksleme hizmetleri sağlayan The Graph – GRT (dolaşım piyasa değeri 3,2 milyar dolar, FDV 3,7 milyar dolar); (dolaşım piyasa değeri 670 milyon $, FDV 1,45 milyar $, bu proje yakında Fetch.ai ve SingularityNET ile birleştirilecek, token ASI'ye dönüştürülecek), veri ve veri alışverişini ve para kazanmayı teşvik etmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir protokol ile ilgili hizmetler, güven, şeffaflık ve izlenebilirlik sağlarken verileri paylaşmak için veri tüketicilerini veri sağlayıcılarla buluşturuyor.
Yapay zeka anlatımının ikinci perspektifi: GPT birkaç dakika içinde yeniden ortaya çıkıyor ve genel yapay zeka geliyor
Yazarın görüşüne göre, şifreleme endüstrisindeki "AI yolunun" ilk yılı, GPT'nin dünyayı şok ettiği 2023'tür. Şifreleme AI projelerindeki artış, daha çok, AI'nın patlayıcı gelişiminin getirdiği "hararetli sonuçlardan" kaynaklanmaktadır. endüstri.
Her ne kadar GPT 4, turbo vb. özellikler GPT 3.5'ten sonra sürekli olarak yükseltilse de ve OpenAI dışındaki büyük dil modellerinin hızlı gelişimi de dahil olmak üzere Sora'nın şaşırtıcı video oluşturma yetenekleri sergilenmesine rağmen, GPT 3.5'in teknolojik ilerlemesinin yadsınamaz. Yapay zekanın kamuoyuna sunduğu Bilişsel etki zayıflıyor, insanlar yavaş yavaş yapay zeka araçlarını kullanıyor ve büyük ölçekli iş değişimi henüz gerçekleşmemiş gibi görünüyor.
Peki, gelecekte yapay zeka alanında kamuoyunu şok eden, insanların hayatlarının ve işlerinin değişeceğini fark etmelerini sağlayan ileri adımlarla ilerleyen "GPT anı" yeniden ortaya çıkacak mı?
Bu an yapay genel zekanın (AGI) gelişi olabilir.
AGI, makinelerin insanlara benzer kapsamlı bilişsel yeteneklere sahip olduğu ve yalnızca belirli görevleri değil, çeşitli karmaşık sorunları da çözebildiği gerçeğini ifade ediyor. AGI sistemi yüksek düzeyde soyut düşünceye, kapsamlı arka plan bilgisine, tüm alanlarda sağduyulu muhakemeye ve nedensel anlayışa ve meslekler arası transfer öğrenme yeteneklerine sahiptir. AGI'nin performansı çeşitli alanlardaki en iyi insanlardan farklı değildir ve kapsamlı yetenekler açısından en iyi insan gruplarını tamamen geride bırakmaktadır.
Aslına bakılırsa, bilim kurgu romanlarında, oyunlarda, film ve televizyon eserlerindeki sunumdan veya GPT'nin hızlı popülaritesinden sonra kamuoyunun beklentilerinden bağımsız olarak, halk uzun zamandır insan biliş düzeyini aşan YZG'nin ortaya çıkmasını bekliyordu. Başka bir deyişle, GPT'nin kendisi AGI'nin önde gelen ürünü ve genel yapay zekanın kehanet versiyonudur.
GPT'nin bu kadar büyük bir endüstriyel enerjiye ve psikolojik etkiye sahip olmasının nedeni, uygulama hızı ve performansının kamu beklentilerini aşmasıdır: İnsanlar Turing testini tamamlayabilecek bir yapay zeka sisteminin gerçekten geldiğini beklemiyorlardı ve bu kadar hızlı .
Aslında yapay zeka (AGI), 1-2 yıl içinde bir kez daha "GPT anı" aniliğine sahip olabilir: İnsanlar GPT'nin yardımına yeni adapte oldular ve yapay zekanın artık sadece bir asistan olmadığını, aynı zamanda Hatta insanlığın en iyi bilim insanlarını onlarca yıldır tuzağa düşüren sorunlar da dahil olmak üzere, en zorlu görevleri bile bağımsız olarak tamamlayabilirsiniz.
Bu yıl 8 Nisan'da Musk, Norveç Devlet Varlık Fonu'nun baş yatırım sorumlusu Nicolai Tangen ile bir röportajı kabul etti ve AGI'nin ortaya çıktığı zamandan bahsetti.
Şöyle söyledi: "Eğer YGZ, insan ırkının en akıllı kısmından daha akıllı olarak tanımlanırsa, bunun 2025'te ortaya çıkmasının muhtemel olduğunu düşünüyorum."
Yani onun çıkarımına göre YGİS'in gelmesi en fazla bir buçuk yıl alacak. Elbette bir önkoşul ekledi: "Güç ve donanım buna ayak uydurabiliyorsa."
AGI'nin ortaya çıkışının faydaları açıktır.
Bu, insanın üretkenlik düzeyinin ileriye doğru büyük bir adım atacağı ve onlarca yıldır bizi tuzağa düşüren çok sayıda bilimsel araştırma sorununun çözüleceği anlamına geliyor. "İnsanlığın en akıllı kısmını" Nobel Ödülü sahiplerinin seviyesi olarak tanımlarsak, bu, yeterli enerji, bilgi işlem gücü ve veri olduğu sürece, günün her saatinde çalışan sayısız "Nobel Ödülü sahibine" yorulmak bilmeden sahip olabileceğimiz anlamına gelir. En önemli bilimsel problemler.
Aslında Nobel Ödülü kazananlar birkaç yüz milyonda bir kadar nadir değildir. Çoğu, yetenek ve zeka açısından en iyi üniversite profesörleri seviyesindedir. Ancak olasılık ve şans nedeniyle doğru yolu seçmişlerdir. çalışmaya devam ettik ve sonuç aldık. Onunla aynı seviyedeki insanlar, onun kadar seçkin meslektaşları da paralel bilimsel araştırma evreninde Nobel Ödülü'nü kazanmış olabilirler. Ancak ne yazık ki, hâlâ yeterli sayıda üst düzey üniversite profesörleri ve bilimsel araştırma atılımlarına dahil olan kişiler yok, dolayısıyla "bilimsel araştırmanın tüm doğru yönlerini geçme" hızı hala çok yavaş.
AGI ile, enerji ve bilgi işlem gücü tam olarak sağlandığında, olası herhangi bir bilimsel araştırma alanında derinlemesine araştırma yapmak için sınırsız "Nobel Ödülü sahibi" AGI'lere sahip olabiliriz ve teknoloji geliştirme hızı onlarca kat daha hızlı olacaktır. Teknolojinin gelişmesi, gıda üretimi, yeni malzemeler, yeni ilaçlar, üst düzey eğitim vb. gibi şu anda oldukça pahalı ve kıt olduğunu düşündüğümüz kaynakların 10 ila 20 yıl içinde yüzlerce kat artmasına neden olacak ve Bunları elde etmenin maliyeti de katlanarak düşecek. Daha az kaynakla daha büyük bir nüfusu doyurabildik ve kişi başına düşen zenginlik hızla arttı.
Küresel GSYH toplam eğilim tablosu, veri kaynağı: Dünya Bankası
Bu biraz sansasyonel gelebilir. İki örneğe bakalım. Bu iki örnek, yazar tarafından IO.NET ile ilgili önceki araştırma raporlarında kullanılmıştır:
2018 yılında Nobel Kimya Ödülü sahibi Francis Arnold, ödül töreninde şunları söyledi: "Bugün pratik uygulamalarda herhangi bir DNA dizisini okuyabiliyor, yazabiliyor ve düzenleyebiliyoruz, ancak henüz bunu oluşturamıyoruz." Stanford Üniversitesi'nden ve Silikon Vadisi'nden yapay zeka girişimi Salesforce Research, "Doğa-Biyoteknoloji" konusunda bir makale yayınladı. GPT 3'ten 0'a kadar ince ayarlı geniş bir dil modeli kullanarak 1 milyon yeni protein yarattılar ve tamamen farklı yapılara sahip 2 protein buldular. ancak her ikisinin de bakteri yok edici yetenekleri var ve antibiyotiklerin yanı sıra bakterilerle mücadelede de bir çözüm olması bekleniyor. Başka bir deyişle: Yapay zekanın yardımıyla protein "yaratımı" darboğazı aşıldı.
Daha önce yapay zeka AlphaFold algoritması, yeryüzündeki 214 milyon proteinin neredeyse tamamının yapısını 18 ay içinde tahmin etmişti. Bu sonuç, geçmişte tüm insan yapısal biyologlarının çalışmasının yüzlerce katıydı.
Değişim halihazırda gerçekleşiyor ve YGZ'nin gelişi bu süreci daha da hızlandıracak.
Öte yandan YGZ'nin ortaya çıkışının getirdiği zorluklar da çok büyük.
AGI yalnızca çok sayıda zihinsel çalışanın yerini almakla kalmayacak, aynı zamanda artık "Yapay Zekadan daha az etkilendiği" düşünülen manuel hizmet sağlayıcıları da robotik teknolojisinin olgunluğu ve yeni malzemelerin geliştirilmesinin getirdiği üretim maliyetlerindeki düşüşten etkilenecek. ve makinelerden etkilenecek. Yazılımın yerini aldığı iş pozisyonlarının oranı hızla artacak.
O zamanlar çok uzak görünen iki sorun çok geçmeden gün yüzüne çıkacak:
Çok sayıda işsizin istihdam ve gelir sorunları
Yapay zekanın her yerde olduğu bir dünyada yapay zeka ile insanlar arasında nasıl ayrım yapılabilir?
Worldcoin\Worldchain, halka temel gelir sağlamak için UBI (Evrensel Temel Gelir) sistemini kullanarak ve insanları yapay zekadan ayırmak için iris tabanlı biyometri kullanarak bir çözüm sunmaya çalışıyor.
Aslında herkese para dağıtan UBI, pratik uygulama olmadan havada kalan bir kale değildir. Finlandiya ve İngiltere gibi ülkeler evrensel temel geliri hayata geçirmiş olup Kanada, İspanya, Hindistan ve diğer ülkelerdeki siyasi partiler aktif olarak teşvik etmeyi önermektedir. ilgili deneyler.
Biyometrik tanımlama + blockchain modeline dayalı UBI dağıtımının avantajı, sistemin küresel olması ve nüfusu daha geniş kapsama alanına sahip olmasıdır. Ayrıca, gelir dağılımı yoluyla genişletilen kullanıcı ağına dayalı başka iş modelleri de oluşturulabilir. hizmetler (Defi), sosyal ağ oluşturma, görev kitle kaynak kullanımı vb. ağ içinde iş işbirliğini oluşturur.
AGI'nin ortaya çıkışının yarattığı etkiye karşılık gelen hedeflerden biri, 1,03 milyar dolarlık dolaşımdaki piyasa değeri ve 47,2 milyar dolarlık tam dolaşımdaki piyasa değeriyle Worldcoin-WLD'dir.
Anlatı çıkarımındaki riskler ve belirsizlikler
Bu makale, daha önce Mint Ventures tarafından yayımlanan pek çok proje ve izleme araştırma raporundan farklıdır. Anlatımın çıkarımları ve tahminleri son derece özneldir. Okuyuculardan bu makalenin içeriğini, geleceğe yönelik bir tahminden ziyade yalnızca farklı bir tartışma olarak ele almaları rica olunur. gelecek. Yazarın yukarıda bahsedilen anlatı çıkarımı birçok belirsizlikle karşı karşıyadır ve bu da yanlış varsayımlara yol açmaktadır. Bu riskler veya etkileyici faktörler aşağıdakileri içerir ancak bunlarla sınırlı değildir:
Enerji: GPU değişiminin neden olduğu enerji tüketiminde hızlı düşüş
Yapay zekayı çevreleyen enerji talebi hızla artmasına rağmen, NVIDIA tarafından temsil edilen yonga üreticileri, sürekli donanım yükseltmeleri aracılığıyla daha düşük güç tüketimiyle daha yüksek bilgi işlem gücü sağlıyor. Örneğin, bu yılın Mart ayında NVIDIA, iki B Yeni nesil yapay zeka bilgi işlem kartını entegre eden bir yonga piyasaya sürdü. GB 200, 200 GPU ve Grace CPU'ya sahiptir. Eğitim performansı önceki nesil ana AI GPU H 100'ün 4 katı, çıkarım performansı H 100'ün 7 katıdır ve gereken enerji tüketimi yalnızca H 100 1/4'tür. . Elbette buna rağmen insanların yapay zekadan güç alma isteği henüz bitmedi. Birim enerji tüketiminin azalması ve yapay zeka uygulama senaryolarının ve ihtiyaçlarının daha da genişlemesiyle toplam enerji tüketimi artabilir.
Veri açısından: Q* "kendi ürettiği verilere" ulaşmayı planlıyor
OpenAI tarafından çalışanlara gönderilen dahili bir mesajda bahsedilen, OpenAI içinde her zaman bir "Q*" projesi söylentisi olmuştur. Reuters'in OpenAI'den alıntı yapanlara göre bu, OpenAI için süper zeka/genel yapay zeka (AGI) arayışında bir atılım olabilir. Q*, daha önce hiç görülmemiş matematik problemlerini çözmek için soyutlama yeteneklerini kullanmakla kalmaz, aynı zamanda gerçek dünya verilerine ihtiyaç duymadan büyük modelleri eğitmek için kullanılan verileri kendi kendine oluşturabilir. Bu söylenti doğruysa yapay zeka büyük model eğitiminde yüksek kaliteli veri yetersizliğinden kaynaklanan darboğaz kırılacak.
AGI geliyor: OpenAI'nin gizli endişeleri
AGI'nın Musk'ın dediği gibi 2025'te gelip gelmeyeceği henüz bilinmiyor ancak bu sadece an meselesi. Bununla birlikte, AGI anlatısının ortaya çıkışından doğrudan faydalanan biri olarak Worldcoin'in en büyük endişesi OpenAI'den gelebilir. Sonuçta, bir "OpenAI gölge tokeni" olarak tanınmaktadır.
14 Mayıs sabahı erken saatlerde OpenAI, bahar yeni ürün lansmanı konferansında en son GPT-4 o'nun ve büyük dil modellerinin diğer 19 farklı versiyonunun performansını kapsamlı görev puanlarında gösterdi. Yalnızca tablodan GPT-4 o puan aldı. 1310, görsel olarak aşağıdakilere göre çok daha yüksek gibi görünüyor ancak toplam puana bakıldığında ikinci sıradaki GPT 4 turbodan yalnızca %4,5, dördüncü sıradaki Google'ın Gemini 1.5 Pro'sundan ise %4,9 daha yüksek. Beşinci sıradaki Anthropic'in Claude 3 Opus'undan %5,1 daha yüksek.
GPT 3.5'in piyasaya sürülmesinden bu yana bir yıldan biraz fazla bir zaman geçti. OpenAI'nin rakipleri zaten çok yakın bir pozisyon yakaladılar (her ne kadar GPT 5 henüz piyasaya sürülmemiş olsa da ve bu yıl piyasaya sürülmesi bekleniyor). Gelecekteki performansı nedir? Kendi sektör lideri konumuyla ilgili yanıt bulanıklaşıyor gibi görünüyor. OpenAI'nin öncüsü ve hakimiyeti azalırsa veya hatta geçilirse, Worldcoin'in OpenAI'nin gölge tokeni olarak anlatı değeri de azalacaktır.
Buna ek olarak, Worldcoin'in iris kimlik doğrulama çözümüne ek olarak, giderek daha fazla rakip bu pazara girmeye başlıyor. Örneğin, avuç içi taramalı kimlik projesi Humanity Protokolü, değerlemeyle 30 milyon ABD doları tutarında yeni bir finansman turunun tamamlandığını duyurdu. 1 milyar ABD doları tutarında ve LayerZero Labs'ın ayrıca Humanity üzerinde çalışacağı ve kimlik bilgilerini doğrulamak için ZK kanıtlarını kullanarak doğrulayıcı düğümler ağına katılacağı açıklandı.
Çözüm
Son olarak, yazar AI kanalının sonraki anlatımını çıkarmış olsa da, AI kanalı DeFi gibi kripto-yerel parçalardan farklıdır. Daha çok AI çılgınlığının bir ürünüdür. Pek çok projenin halihazırda iş modelleri var. Pek çok proje daha çok AI temalı memlere benziyor (örneğin, Rndr, NVIDIA'nın meme'ine benziyor ve Worldcoin, OpenAI'nin meme'ine benziyor). dikkatli davranılmalıdır.
