Alex Xu SevenUp DAO 2024-06-20 11:04 Guangdong
Yazar Alex Xu
Heyecan | @xuxiaopengmint
Kaynak | Darphane Girişimleri
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. kullanıcılar ve genel pazar durumuna ilişkin sektör yatırımları ve geliştirici büyümesi nispeten zayıf.
Bu aynı zamanda mevcut varlık fiyatlarına da yansıyor. Döngünün tamamına bakıldığında, ETH de dahil olmak üzere çoğu Altcoin BTC karşısında para 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.
1. Şifrelenmiş yapay zeka yolunun bir sonraki anlatımı
Şifreli yapay zeka yolundaki bir sonraki anlatı dalgasını resmi olarak değerlendirmeden önce, öncelikle mevcut şifreli 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 değerlemesi turu 1 milyar)
Algoritma Ağı: Bittensor (TAO, dolaşımdaki piyasa değeri 2,97 milyar)
Yapay zeka temsilcisi: Fetchi (FET, birleşme öncesi 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.
“
1. Yapay Zeka anlatımının ilk perspektifi: Endüstriyel tedarik yönünden, 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 yongalar için yüksek fiyatlara 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 kripto 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 tahmin ediyordum. Gelecek yıl yeterli 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 oluşturduğu ve enerji ve çevre üzerindeki baskının sınırlı olduğu sonucuna vardı. 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 varmış ve 2026 yılına kadar küresel veri merkezlerinin en düşük enerji tüketiminin artacağını tahmin etmiştir. 620 terawatt saat, en yüksek enerji tüketimi ise 1050 terawatt saat olacaktır.
Aslında, Uluslararası Enerji Ajansı'nın tahmini hâlâ muhafazakar çünkü halihazırda yapay zekayla ilgili başlatılacak çok sayıda proje var ve buna karşılık gelen enerji talebi ölçeği, 23 yıl içinde hayal edilenin çok ötesine geçiyor.
Örneğin Microsoft ve OpenAI Stargate projesini planlıyor. Bu planın 2028'de başlatılması ve 2030 civarında tamamlanması bekleniyor. Proje, OpenAI'ye benzeri görülmemiş bir bilgi işlem gücü sağlamak ve özellikle büyük dil araştırma ve geliştirme modelleri olmak üzere yapay zeka alanındaki gelişimini desteklemek için milyonlarca özel AI çipine sahip bir süper bilgisayar oluşturmayı planlıyor. . 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 yılın 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 zeka için gereken yüksek kaliteli veri eksikliği bir gerçek haline geldi.
Şu anda insanlar, büyük dil modellerinin yeteneklerindeki büyüme yasasını GPT'nin evriminden temel olarak 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. esas olarak 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 sonuca varılamayabilir. 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.
Reuters
Google'ın arama motoru sunucuları büyük miktarda içerik depolamaktadır. Hatta Google'ın 21. yüzyıldan bu yana tüm internet sayfalarında yer alan tüm içerikleri 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 kaldı (kullanıcılar tarafından imzalanan anlaşma ve gizlilik politikasına göre yıllık 399 ABD Doları gibi yüksek bir ücret ödüyorlar). Kayıt olduklarında, bir yıldan fazla süredir kullanılmadıklarında hesap geri dönüştürülecek ve Photobucket'in kullanıcı tarafından yüklenen resim ve video verilerini kullanma hakkı da desteklenecektir. Photobucket CEO'su Ted Leonard, sahip olduğu 1,3 milyar fotoğraf ve video verisinin, üretken yapay zeka modellerinin eğitimi için son derece değerli olduğunu açıkladı. Fotoğraf başına 5 sentten 1 dolara, 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 tükeneceği, görüntü verilerinin ise 2030'da tükeneceği sonucuna varıldı. 2060 ile 2060 arasında. 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 eksikliği" 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, resim kalitesi açısından, bulanıklığı ve aşırı pozlamayı önlemek için çözünürlük mümkün olduğunca yüksek olmalı ve içerik orijinal olmalıdır. İçerik açısından yapay zeka şirketleri, gece sahnelerinde yapay zekanın tanınma oranını artırmak için gece fotoğrafları, gece konileri, otoparklar ve işaretler gibi belirli temaları kendi eğitim görevlerine göre özelleştirebilir. Halk görevi üstlenebilir ve şirket, fotoğraf çekildikten sonra inceleme yapacak ve ardından gereksinimleri karşılayan parçalar, fotoğraf sayısına göre belirlenecek. Yüksek kaliteli bir fotoğrafın fiyatı yaklaşık 1-2 ABD dolarıdır. 10 saniyeden uzun bir kısa film için 5-7 ABD Doları, 10 dakikadan uzun bir videonun maliyeti 100-300 ABD Doları, bir metin ise bin kelime başına 1 ABD Dolarıdır. ücretinin yaklaşık %20'si. Veri sağlama, "veri etiketleme" sonrasında başka bir kitle kaynak kullanımı işi haline gelebilir.
Görevlerin küresel kitle kaynak kullanımı, ekonomik teşvikler, veri varlığı fiyatlandırması, dolaşım ve gizliliğin korunması, herkesin katılabileceği, özellikle Web3 paradigmasına uygun bir iş kategorisi gibi görünüyor.
“
2. 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 tane var, Power Ledger (Token Powr).
2017 yılında kurulan Power Ledger, blockchain teknolojisine dayalı kapsamlı bir enerji platformudur. Enerji ticaretini 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 mevcut dolaşımdaki piyasa değeri 170 milyon dolar, tam dolaşımdaki 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 verileri özgürce alıp satmalarına ve paylaşmalarına olanak tanıyan, merkezi olmayan, gerçek zamanlı bir veri ağı oluşturmaktır. Streamr, veri pazarı aracılığıyla, veri üreticilerinin aracılara ihtiyaç duymadan veri akışlarını 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 başka Web3 araç donanım projesi olan DIMO ile işbirliği yaparak, 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 toplar.
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 fiyatını bir günde iki katına çıkardı.
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 Network, 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 projelerinin yanı sıra Consensys (Metamask'ın ana şirketi), CoinGecko (tanınmış bir kripto varlık pazarı istasyonu) ve CoinGecko gibi birçok merkezi şifreleme şirketi de dahil olmak üzere çoğunlukla iş tarafındadır. Rotki (vergi araçları), 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'ı geride bıraktı.
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 bir akıllı ticaret platformu olan SmartWhales'a veri sağlar ve karlı ticaret modellerini ve adreslerini belirlemek için yapay zekayı kullanır; Entender Finance, gerçek zamanlı içgörüler, 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 bir blockchain veri indeksi projesi olan The Graph ile karşılaştırıldığında nispeten belirgin bir değerleme avantajına sahip.
3、Kovan Haritası – 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 haritalama sistemi oluşturmayı amaçlayan merkezi olmayan bir küresel haritalama 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. .
Google Haritalar gibi sokak görünümü ve harita yazılımıyla 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 otomobil 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 ortam verileri 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 ve Ocean Protokolü sağlayan The Graph – GRT (dolaşım piyasa değeri 3,2 milyar dolar, FDV 3,7 milyar dolar); OCEAN (dolaşım piyasa değeri 670 milyon $, FDV 1,45 milyar $, bu proje yakında Fetch.ai ve SingularityNET ile birleştirilecek, token ASI'ye dönüştürülecek), veri alışverişini ve para kazanmayı teşvik etmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir protokol ve veriyle ilgili hizmetler, güven, şeffaflık ve izlenebilirlik sağlarken veri tüketicilerini veri sağlayıcılarla buluşturarak veri paylaşımında bulunur.
“
3. Yapay Zeka anlatımının ikinci perspektifi: GPT her zaman 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 yapay zeka projelerindeki artış, daha çok yapay zekanın patlayıcı gelişiminin getirdiği "hararetli sonuçlardan" kaynaklanmaktadır. endüstri.
Her ne kadar GPT4, turbo vb. özellikler GPT3.5'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, GPT3.5'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 ve insanların bunun sonucunda hayatlarının ve işlerinin değişeceğini fark etmelerini sağlayan ileri bir yapay zeka gelişimi ile başka bir "GPT anı" olacak 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 derecede soyut düşünme, kapsamlı arka plan bilgisi, tüm alanlarda sağduyulu akıl yürütme ve nedensel anlayış ve meslekler arası transfer öğrenimi gibi yeteneklere 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 romanları, oyunlar, film ve televizyon çalışmalarındaki sunumdan veya GPT'nin hızlı popülaritesinden sonra kamuoyunun beklentilerinden bağımsız olarak, halk uzun süredir 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 hızının ve performansının kamuoyunun 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 desteğine yeni adapte oldular ve yapay zekanın artık sadece bir asistan olmadığını, hatta tamamlayabildiğini keşfettiler. Bağımsız olarak zorlu görevler, insanlığın en iyi bilim insanlarını onlarca yıldır tuzağa düşüren sorunlar da dahil olmak üzere, en yaratıcı ve zorlu çalışma.
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 insanların en akıllı kısmından daha akıllı olarak tanımlanırsa, 2025'te ortaya çıkma ihtimalinin yüksek 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 çıkmasının 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 sorular.
Aslında Nobel Ödülü kazananların çoğu, yetenek ve zeka açısından en iyi üniversite profesörleri seviyesinde değil ama olasılık ve şans nedeniyle doğru yolu seçmişler. bunu yaptım ve sonuç aldım. Onunla aynı seviyedeki insanlar, onun kadar seçkin meslektaşları da paralel bilimsel araştırma evreninde Nobel Ödülü'nü kazanmış olabilirler. Ancak ne yazık ki, en iyi üniversite profesörlerine ve bilimsel araştırma atılımlarına katılanlara sahip yeterince insan yok, bu nedenle "bilimsel araştırmanın tüm doğru yönlerini geçme" hızı hala çok yavaş.
AGI ile, eğer enerji ve bilgi işlem gücü tam olarak sağlanırsa, 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 çok pahalı ve kıt olduğunu düşündüğümüz kaynakların 10 ila 20 yıl içinde yüzlerce kat artmasına neden olacak ve maliyeti de artacaktır. Bunları elde etme oranı da katlanarak azalacak. Daha az kaynakla daha büyük bir nüfusu doyurabildik ve kişi başına düşen zenginlik hızla arttı.
Küresel GSYİH trend grafiği, 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 ve Silikon Vadisi'nden AI startup'ı Salesforce Research, "Doğa-Biyoteknoloji" konusunda bir makale yayınladı. 0'dan bir milyona gitmek için GPT3'e göre ince ayar yapılmış geniş bir dil modeli kullandılar ve tamamen farklı özelliklere sahip iki protein oluşturuldu. Ancak her ikisinin de bakteri yok edici özelliği bulunan yapıların, antibiyotiklerin yanı sıra bakterilerle mücadelede de 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 zaten gerçekleşti 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 arasındaki farkı nasıl anlayabiliriz?
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 etkisine karşılık gelen hedeflerden biri, 1,03 milyar dolarlık dolaşımdaki piyasa değeri ve 47,2 milyar dolarlık tam dolaşımdaki piyasa değeriyle Worldcoin-WLD'dir.
2. Anlatı çıkarımındaki riskler ve belirsizlikler
Bu makale, Mint Ventures tarafından yayınlanan daha önceki birçok proje ve izleme araştırma raporundan farklıdır. Anlatımın çıkarımları ve tahminleri oldukça özneldir. Okuyuculardan bu makalenin içeriğini geleceğe dair bir tahminden ziyade yalnızca farklı bir tartışma olarak ele almaları rica olunur. . 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:
1. Enerji: GPU değişiminin neden olduğu enerji tüketiminde hızlı düşüş
Yapay zekaya yönelik enerji talebi hızla artmasına rağmen, NVIDIA tarafından temsil edilen çip üreticileri, sürekli donanım yükseltmeleri aracılığıyla daha düşük güç tüketimiyle daha yüksek bilgi işlem gücü sağlıyor. Örneğin, bu yılın Mart ayında NVIDIA, iki yeni nesil yapay zeka bilgi işlem kartı GB200'ü entegre eden bir B200'ü piyasaya sürdü. GPU ve Grace CPU ile önceki nesil ana AI GPU H100'ün 4 katı eğitim performansına, H100'ün 7 katı çıkarım performansına sahiptir ve H100'ün yalnızca 1/4'ü kadar enerji tüketimi gerektirir. Elbette buna rağmen insanların yapay zekadan güç alma isteği henüz bitmedi. Birim enerji tüketimi azaldıkça ve yapay zeka uygulama senaryoları ve ihtiyaçları genişledikçe toplam enerji tüketimi aslında artabilir.
2. Veri: Q* “kendi ürettiği verileri” hayata geçirmeyi 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 yalnızca soyutlama yeteneklerine güvenmekle 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.
3. AGI'nin ortaya çıkışı: OpenAI'nin gizli endişeleri
AGI'nın Musk'ın dediği gibi 2025'te gelip gelmeyeceği henüz bilinmiyor ancak bu sadece an meselesi. Ancak Worldcoin, AGI'nin ortaya çıkışı anlatısının doğrudan yararlanıcısı olduğundan, en büyük endişe OpenAI'den gelebilir. Sonuçta, bir "OpenAI gölge tokeni" olarak tanınmaktadır.
14 Mayıs sabahı erken saatlerde OpenAI, bahar yeni ürün lansmanı konferansında en son GPT-4o'nun ve büyük dil modellerinin diğer 19 farklı versiyonunun performansını kapsamlı görev puanlarında gösterdi. Yalnızca tablodan GPT-4o 1310 puan aldı. ve görsel puan 1310 oldu. Sonraki birkaç puandan çok daha yüksek gibi görünüyor, ancak toplam puana bakıldığında ikinci sıradaki GPT4 turbodan yalnızca %4,5, dördüncü sıradaki Google'ın Gemini 1.5 Pro'sundan %4,9 daha yüksek, Anthropic'in Claude 3 Opus'u ise %5,1 artışla beşinci sıraya göre %4,9 daha yüksekti.
GPT3.5'in ilk kez piyasaya sürülmesinden bu yana bir yıldan biraz fazla bir süre geçti. OpenAI'nin rakipleri zaten çok yakın bir konuma geldi (GPT5 henüz piyasaya sürülmemiş olmasına ve bu yıl piyasaya sürülmesinin beklenmesine rağmen). Gelecekteki konumu nedir? Kendi sektör lideri konumu, cevap bulanıklaşıyor gibi görünüyor. OpenAI'nin liderliği 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 başladı. 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.
3. Sonuç
Son olarak yazar her ne kadar AI kanalının devam anlatımını çıkarsa da, AI kanalı DeFi gibi kripto-yerel parçalardan farklıdır. Mevcut projelerin birçoğunun iş modelleri var. Pek çok proje daha çok AI temalı memlere benziyor (örneğin, Rndr, Nvidia'nın mem'ine benziyor ve Worldcoin, OpenAI'nin mem'ine benziyor). dikkatle.
