giới thiệu

Cho đến nay, chu kỳ thị trường tăng giá tiền điện tử này là chu kỳ nhàm chán nhất xét về mặt đổi mới kinh doanh. Nó thiếu các cơn sốt cấp độ hiện tượng như DeFi, NFT và Gamefi trong thị trường tăng giá trước đó, dẫn đến thiếu các điểm nóng trong ngành. thị trường tổng thể, người dùng, đầu tư trong ngành và tốc độ tăng trưởng của nhà phát triển tương đối yếu.

Điều này cũng được phản ánh qua giá tài sản hiện tại, nhìn vào toàn bộ chu kỳ, hầu hết các đồng Alt tiếp tục mất máu so với tỷ giá hối đoái của BTC, bao gồm cả ETH. Xét cho cùng, việc định giá nền tảng hợp đồng thông minh được quyết định bởi sự thịnh vượng của ứng dụng. Khi sự phát triển và đổi mới của ứng dụng còn mờ nhạt, việc tăng giá trị của chuỗi công khai sẽ khó khăn.

AI, với tư cách là một hạng mục kinh doanh tiền điện tử mới hơn trong vòng này, được hưởng lợi từ tốc độ phát triển bùng nổ và các điểm nóng liên tục trong thế giới kinh doanh bên ngoài và vẫn có thể mang lại sự chú ý ngày càng tăng cho các dự án theo dõi AI trong tiền điện tử thế giới.

Trong báo cáo IO.NET do tác giả đưa ra vào tháng 4, tác giả đã chỉ ra sự cần thiết của việc kết hợp AI và Crypto, tức là những lợi thế của các giải pháp kinh tế tiền điện tử một cách chắc chắn, huy động nguồn lực phân bổ và tính không tin cậy, có thể giải quyết tính ngẫu nhiên và bản chất sử dụng nhiều tài nguyên của AI. Một trong những giải pháp cho ba thách thức không thể phân biệt được giữa con người và máy móc.

Trong chuyên mục AI trong lĩnh vực kinh tế tiền điện tử, tác giả cố gắng thảo luận và suy luận một số vấn đề quan trọng thông qua một bài viết khác, bao gồm:

• Những câu chuyện nào khác đang nảy nở trên con đường AI tiền điện tử có thể bùng nổ trong tương lai?

• Con đường xúc tác và logic của những câu chuyện này

• Mục tiêu dự án liên quan đến tường thuật

• Rủi ro và sự không chắc chắn trong việc khấu trừ tường thuật

Bài viết này là suy nghĩ dàn dựng của tác giả tính đến thời điểm xuất bản. Nó có thể thay đổi trong tương lai và quan điểm mang tính chủ quan cao. Cũng có thể có sai sót về thực tế, dữ liệu và lý luận. Vui lòng không sử dụng nó làm tài liệu tham khảo đầu tư. Ý kiến ​​và thảo luận từ các đồng nghiệp đều được chào đón.

Sau đây là văn bản chính.

Làn sóng tường thuật tiếp theo trong lĩnh vực AI tiền điện tử

Trước khi chính thức nắm bắt làn sóng tường thuật tiếp theo về đường đua AI tiền điện tử, trước tiên chúng ta hãy xem các câu chuyện chính về AI tiền điện tử hiện tại Từ góc độ giá trị thị trường, những thứ có hơn 1 tỷ đô la Mỹ là:

• Sức mạnh tính toán: Render (RNDR, giá trị thị trường lưu hành 3,85 tỷ), Akash (giá trị thị trường lưu hành 1,2 tỷ), IO.NET (vòng định giá tài chính sơ cấp gần đây nhất là 1 tỷ)

• Mạng thuật toán: Bittensor (TAO, giá trị thị trường lưu thông 2,97 tỷ)

• Đại lý AI: Fetchai (FET, giá trị thị trường lưu hành trước sáp nhập 2,1 tỷ)

*Thời gian dữ liệu: 2024.5.24, đơn vị tiền tệ là đô la Mỹ.

Ngoài các lĩnh vực trên, lĩnh vực AI nào sẽ là lĩnh vực tiếp theo có giá trị thị trường dự án duy nhất vượt quá 1 tỷ đồng?

Tác giả cảm thấy có thể suy đoán từ hai góc độ: câu chuyện về “phía cung của ngành” và câu chuyện về “thời điểm GPT”.

Góc nhìn thứ nhất về tường thuật AI: Từ phía cung ứng công nghiệp, hãy xem xét các cơ hội theo dõi năng lượng và dữ liệu đằng sau AI

Từ góc độ cung ứng của ngành, bốn động lực phát triển AI là:

• Thuật toán: Thuật toán chất lượng cao có thể thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy luận hiệu quả hơn

• Sức mạnh tính toán: Dù là đào tạo mô hình hay lý luận mô hình, phần cứng GPU đều cần thiết để cung cấp sức mạnh tính toán. Đây cũng là điểm nghẽn chính của ngành vào thời điểm hiện tại. .

• Năng lượng: Trung tâm tính toán dữ liệu cần thiết cho AI sẽ tạo ra một lượng năng lượng tiêu thụ lớn. Ngoài năng lượng mà chính GPU cần để thực hiện các tác vụ tính toán, việc xử lý tản nhiệt của GPU cũng cần rất nhiều năng lượng cho một hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu lớn. chiếm tổng năng lượng Khoảng 40% lượng tiêu thụ

• Dữ liệu: Cải thiện hiệu suất của các mô hình lớn đòi hỏi phải mở rộng các tham số đào tạo, điều đó có nghĩa là cần có lượng lớn dữ liệu chất lượng cao

Xét về động lực của bốn ngành trên, cả ngành thuật toán và sức mạnh điện toán đều có các dự án mã hóa với giá trị thị trường lưu hành hơn 1 tỷ đô la Mỹ, trong khi ngành năng lượng và dữ liệu vẫn chưa có dự án nào có cùng thị trường. giá trị.

Trên thực tế, tình trạng thiếu nguồn cung cấp năng lượng và dữ liệu có thể sớm xuất hiện và trở thành một làn sóng điểm nóng công nghiệp mới, từ đó thúc đẩy sự bùng nổ của các dự án liên quan trong lĩnh vực mã hóa.

Trước tiên hãy nói về năng lượng.

Vào ngày 29 tháng 2 năm 2024, Musk phát biểu tại Hội nghị Bosch Internet World 2024: "Tôi đã dự đoán tình trạng thiếu chip hơn một năm trước, và lần thiếu hụt tiếp theo sẽ là điện. Tôi nghĩ năm sau sẽ không có đủ điện để chạy hết khoai tây chiên."

Đánh giá từ dữ liệu cụ thể, Viện Trí tuệ Nhân tạo Đại học Stanford (Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm) do Li Feifei đứng đầu công bố "Báo cáo chỉ số AI" hàng năm. Trong báo cáo do nhóm công bố vào năm 2022 cho ngành AI 21 năm, Nhóm nghiên cứu Đánh giá cho rằng mức tiêu thụ năng lượng AI chỉ chiếm 0,9% nhu cầu điện toàn cầu trong năm đó và áp lực lên năng lượng và môi trường là hạn chế. Năm 2023, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) kết luận rằng các trung tâm dữ liệu toàn cầu tiêu thụ khoảng 460 terawatt giờ (TWh) điện, chiếm 2% nhu cầu điện toàn cầu và dự đoán đến năm 2026, các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tiêu thụ năng lượng như thấp nhất là 620 terawatt giờ và cao nhất là 1050 terawatt giờ.

Trên thực tế, ước tính của Cơ quan Năng lượng Quốc tế vẫn còn thận trọng, bởi vì đã có một số lượng lớn các dự án xoay quanh AI sắp được triển khai và quy mô nhu cầu năng lượng tương ứng vượt xa sức tưởng tượng của họ vào năm 2023.

Ví dụ: dự án Stargate đang được Microsoft và OpenAI lên kế hoạch. Kế hoạch này dự kiến ​​sẽ được triển khai vào năm 2028 và hoàn thành vào khoảng năm 2030. Dự án có kế hoạch xây dựng một siêu máy tính với hàng triệu chip AI chuyên dụng để cung cấp cho OpenAI sức mạnh tính toán chưa từng có và hỗ trợ sử dụng nó trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình nghiên cứu và ngôn ngữ lớn. phát triển. Kế hoạch này dự kiến ​​tiêu tốn hơn 100 tỷ USD, gấp 100 lần chi phí của các trung tâm dữ liệu lớn hiện nay.

Riêng mức tiêu thụ năng lượng của dự án Stargate đã lên tới 50 terawatt giờ.

Chính vì điều này mà người sáng lập OpenAI Sam Altman đã phát biểu tại Diễn đàn Davos vào tháng 1 năm nay: “Trí tuệ nhân tạo trong tương lai đòi hỏi những đột phá về năng lượng, bởi trí tuệ nhân tạo sẽ tiêu thụ nhiều năng lượng hơn mọi người mong đợi”.

Sau sức mạnh và năng lượng tính toán, lĩnh vực thiếu hụt tiếp theo trong ngành AI đang phát triển nhanh chóng có thể là dữ liệu.

Nói cách khác, tình trạng thiếu dữ liệu chất lượng cao mà AI yêu cầu đã trở thành hiện thực.

Hiện tại, từ sự phát triển của GPT, con người về cơ bản đã tìm ra quy luật phát triển khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn - tức là bằng cách mở rộng các tham số mô hình và dữ liệu huấn luyện, khả năng của mô hình có thể được cải thiện theo cấp số nhân - và quá trình này không thể được nhìn thấy trong ngắn hạn.

Nhưng vấn đề là dữ liệu mở và chất lượng cao có thể ngày càng trở nên khan hiếm trong tương lai và các sản phẩm AI có thể phải đối mặt với những mâu thuẫn cung cầu về dữ liệu giống như chip và năng lượng.

Đầu tiên là sự gia tăng tranh chấp về quyền sở hữu dữ liệu.

Vào ngày 27 tháng 12 năm 2023, tờ New York Times chính thức khởi kiện OpenAI và Microsoft tại Tòa án quận Liên bang Hoa Kỳ, cáo buộc họ sử dụng hàng triệu bài báo của chính họ để đào tạo các mô hình GPT mà không được phép, yêu cầu họ "sao chép và sử dụng bất hợp pháp các tài sản trị giá hàng tỷ đồng." đô la về thiệt hại pháp lý và thực tế” và phá hủy tất cả các mô hình và dữ liệu đào tạo có chứa tài liệu có bản quyền từ The New York Times.

Vào cuối tháng 3, tờ New York Times đã đăng một tuyên bố mới, nhắm mục tiêu không chỉ OpenAI mà còn cả Google và Meta. Tuyên bố của New York Times cho biết OpenAI đã sử dụng một công cụ nhận dạng giọng nói có tên Whisper để phiên âm các phần giọng nói của một số lượng lớn video trên YouTube, sau đó tạo văn bản dưới dạng văn bản để huấn luyện GPT-4. Tờ New York Times cho rằng hiện nay việc các công ty lớn sử dụng hành vi trộm cắp nhỏ khi đào tạo các mô hình AI là rất phổ biến và cho biết Google cũng đang thực hiện việc này. Họ cũng chuyển đổi nội dung video YouTube thành văn bản để đào tạo các mô hình lớn của riêng họ. về cơ bản là vi phạm quyền của người sáng tạo nội dung video.

New York Times và OpenAI là “trường hợp bản quyền AI đầu tiên”. Xem xét mức độ phức tạp của vụ việc và tác động sâu rộng của nó đối với tương lai của nội dung và ngành công nghiệp AI, có thể sẽ không sớm có kết quả. Một trong những kết quả cuối cùng có thể xảy ra là một thỏa thuận ngoài tòa án giữa hai bên, với việc Microsoft và OpenAI giàu có phải trả một khoản bồi thường lớn. Tuy nhiên, nhiều xung đột về bản quyền dữ liệu hơn trong tương lai chắc chắn sẽ làm tăng tổng chi phí của dữ liệu chất lượng cao.

Ngoài ra, với tư cách là công cụ tìm kiếm lớn nhất thế giới, Google cũng tiết lộ rằng họ đang xem xét tính phí cho chức năng tìm kiếm của mình, nhưng mục tiêu tính phí không phải là công chúng mà là các công ty AI.

nguồn: Reuters

Các máy chủ công cụ tìm kiếm của Google lưu trữ một lượng lớn nội dung, thậm chí có thể nói Google lưu trữ tất cả nội dung đã xuất hiện trên tất cả các trang Internet kể từ thế kỷ 21. Các sản phẩm tìm kiếm dựa trên AI hiện tại, chẳng hạn như các sản phẩm ở nước ngoài như Perplexity và các sản phẩm trong nước như Kimi và Secret Tower, đều xử lý dữ liệu được tìm kiếm thông qua AI và sau đó xuất ra cho người dùng. Phí của các công cụ tìm kiếm dành cho AI chắc chắn sẽ làm tăng chi phí thu thập dữ liệu.

Trên thực tế, ngoài dữ liệu công khai, những gã khổng lồ AI cũng đang để mắt đến dữ liệu nội bộ không công khai.

Photobucket là một trang web lưu trữ hình ảnh và video có uy tín với 70 triệu người dùng và gần một nửa thị trường ảnh trực tuyến ở Hoa Kỳ vào đầu những năm 2000. Với sự phát triển của mạng xã hội, số lượng người dùng Photobucket đã giảm đáng kể. Hiện tại, chỉ có 2 triệu người dùng hoạt động (họ phải trả mức phí cao là 399 USD mỗi năm). khi họ đăng ký, họ đã không được sử dụng trong hơn một năm. Tài khoản sẽ được tái sử dụng và nó cũng hỗ trợ quyền sử dụng hình ảnh và dữ liệu video do người dùng tải lên của Photobucket. Giám đốc điều hành Photobucket Ted Leonard tiết lộ rằng 1,3 tỷ dữ liệu ảnh và video của nó cực kỳ có giá trị để đào tạo các mô hình AI tổng hợp. Anh ấy đang đàm phán với nhiều công ty công nghệ để bán dữ liệu, với mức giá từ 5 xu đến 1 USD cho mỗi bức ảnh và hơn 1 USD cho mỗi video, ước tính rằng dữ liệu mà Photobucket có thể cung cấp trị giá hơn 1 tỷ USD.

EPOCH, nhóm nghiên cứu tập trung vào xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo, từng công bố báo cáo về dữ liệu cần thiết cho machine learning dựa trên việc sử dụng dữ liệu và tạo ra dữ liệu mới bằng machine learning vào năm 2022, đồng thời xem xét sự tăng trưởng của tài nguyên máy tính Liệu chúng ta có hết dữ liệu không? Một phân tích về các giới hạn của việc mở rộng quy mô bộ dữ liệu trong Machine Learning", báo cáo kết luận rằng dữ liệu văn bản chất lượng cao sẽ cạn kiệt trong khoảng thời gian từ tháng 2 năm 2023 đến năm 2026 và dữ liệu hình ảnh sẽ cạn kiệt vào năm 2030. và 2060. Nếu hiệu quả sử dụng dữ liệu không thể được cải thiện đáng kể hoặc các nguồn dữ liệu mới xuất hiện, xu hướng hiện nay của các mô hình học máy lớn dựa trên các tập dữ liệu lớn có thể chậm lại.

Đánh giá từ tình hình hiện tại khi các gã khổng lồ AI đang mua dữ liệu với giá cao, dữ liệu văn bản chất lượng cao miễn phí về cơ bản đã cạn kiệt, dự đoán của EPOCH 2 năm trước là tương đối chính xác.

Đồng thời, các giải pháp cho nhu cầu “thiếu hụt dữ liệu AI” cũng xuất hiện, đó là: Dịch vụ cung cấp dữ liệu AI.

Xác định.ai là một công ty cung cấp dữ liệu tùy chỉnh, thực và chất lượng cao cho các công ty AI.

Ví dụ về các loại dữ liệu mà Xác định.ai có thể cung cấp: https://www.d xác định.ai/datasets

Mô hình kinh doanh của nó là: Các công ty AI cung cấp cho Defined.ai nhu cầu dữ liệu của riêng họ. Ví dụ: về chất lượng, độ phân giải cần cao như thế nào để tránh bị mờ, phơi sáng quá mức và nội dung chân thực. Về nội dung, các công ty AI có thể tùy chỉnh các chủ đề cụ thể dựa trên nhiệm vụ đào tạo của riêng họ, chẳng hạn như ảnh vào ban đêm, hình nón vào ban đêm, bãi đỗ xe và biển báo, để cải thiện tỷ lệ nhận dạng của AI trong cảnh đêm. Công chúng có thể nhận nhiệm vụ, công ty sẽ xem xét ảnh và tải lên, sau đó những phần đạt yêu cầu sẽ được giải quyết dựa trên số lượng ảnh. Giá khoảng 1-2 USD cho một bức ảnh chất lượng cao. , 5-7 USD cho một đoạn phim ngắn hơn 10 giây và giá khoảng 1-2 USD. Một video chất lượng cao dài hơn 10 phút có giá 100-300 USD và văn bản là 1 USD/1.000 từ. Người nhận nhiệm vụ thầu phụ được hưởng khoảng 20% ​​phí. Việc cung cấp dữ liệu có thể trở thành một hoạt động kinh doanh cung cấp dịch vụ cộng đồng khác sau khi "gắn nhãn dữ liệu".

Cung cấp các nhiệm vụ cho cộng đồng toàn cầu, khuyến khích kinh tế, định giá tài sản dữ liệu, lưu thông và bảo vệ quyền riêng tư, mọi người đều có thể tham gia, nghe có vẻ là một danh mục kinh doanh đặc biệt phù hợp với mô hình Web3.

Mục tiêu tường thuật AI từ góc độ phía cung của ngành

Mối lo ngại về tình trạng thiếu chip đã lan sang ngành công nghiệp mã hóa, khiến sức mạnh tính toán phân tán trở thành danh mục theo dõi AI phổ biến nhất với giá trị thị trường cao nhất cho đến nay.

Vậy nếu mâu thuẫn giữa cung và cầu trong ngành AI về năng lượng và dữ liệu nổ ra trong 1-2 năm tới, thì hiện tại có những dự án liên quan đến câu chuyện nào trong ngành mã hóa?

Trước tiên hãy xem xét các mục tiêu năng lượng.

Có rất ít dự án năng lượng ra mắt CEX hàng đầu và chỉ có duy nhất một Power Ledger (Token Powr).

Được thành lập vào năm 2017, Power Ledger là một nền tảng năng lượng toàn diện dựa trên công nghệ blockchain nhằm mục đích phân cấp các giao dịch năng lượng, thúc đẩy giao dịch điện trực tiếp của các cá nhân và cộng đồng, hỗ trợ ứng dụng rộng rãi năng lượng tái tạo và đảm bảo an toàn và an ninh năng lượng thông qua. hợp đồng thông minh. Tính minh bạch và hiệu quả của giao dịch. Ban đầu, Power Ledger hoạt động dựa trên chuỗi consortium được sửa đổi từ Ethereum. Vào nửa cuối năm 2023, Power Ledger đã cập nhật sách trắng của mình và ra mắt chuỗi công khai toàn diện của riêng mình, được sửa đổi dựa trên khung kỹ thuật của Solana để hỗ trợ xử lý các giao dịch vi mô tần số cao trong thị trường năng lượng phân tán. Hiện tại các hoạt động kinh doanh chính của Power Ledger bao gồm:

• Kinh doanh năng lượng: cho phép người dùng mua bán điện trực tiếp, đặc biệt là từ các nguồn năng lượng tái tạo, ngang hàng.

• Kinh doanh sản phẩm môi trường: chẳng hạn như kinh doanh tín dụng carbon và chứng chỉ năng lượng tái tạo và tài trợ dựa trên các sản phẩm môi trường.

• Vận hành chuỗi công khai: Thu hút các nhà phát triển ứng dụng xây dựng ứng dụng trên chuỗi khối Powerledger và phí giao dịch của chuỗi công khai được thanh toán bằng mã thông báo Powr.

Giá trị thị trường lưu thông hiện tại của dự án Power Ledger là 170 triệu USD và giá trị thị trường lưu hành đầy đủ là 320 triệu USD.

So với các mục tiêu mã hóa năng lượng, số lượng mục tiêu mã hóa trong rãnh dữ liệu phong phú hơn.

Tác giả chỉ liệt kê các dự án theo dõi dữ liệu mà tôi hiện đang quan tâm và đã triển khai ít nhất một trong các CEX của Binance, OKX và Coinbase và chúng được sắp xếp từ thấp đến cao theo FDV:

1.Streamr – DỮ LIỆU

Đề xuất giá trị của Streamr là xây dựng mạng dữ liệu thời gian thực phi tập trung cho phép người dùng tự do giao dịch và chia sẻ dữ liệu trong khi vẫn duy trì toàn quyền kiểm soát dữ liệu của họ. Thông qua thị trường dữ liệu của mình, Streamr hy vọng có thể cho phép các nhà sản xuất dữ liệu bán luồng dữ liệu trực tiếp cho người tiêu dùng quan tâm mà không cần qua trung gian, do đó giảm chi phí và tăng hiệu quả.

Nguồn: https://streamr.network/hub/projects

Trong trường hợp hợp tác thực tế, Streamr hợp tác với một dự án phần cứng xe Web3 khác là DIMO để thu thập nhiệt độ, áp suất không khí và các dữ liệu khác thông qua các cảm biến phần cứng DIMO gắn trên xe để tạo thành luồng dữ liệu thời tiết và truyền nó đến các tổ chức cần nó.

So với các dự án dữ liệu khác, Streamr tập trung nhiều hơn vào dữ liệu từ Internet of Things và cảm biến phần cứng. Ngoài dữ liệu phương tiện DIMO nêu trên, các dự án khác bao gồm luồng dữ liệu giao thông thời gian thực của Helsinki. Do đó, token dự án DATA của Streamr đã từng tăng gấp đôi mức tăng trưởng chỉ trong một ngày vào tháng 12 năm ngoái, khi khái niệm Depin đang ở thời điểm nóng nhất.

Giá trị thị trường lưu hành hiện tại của dự án Streamr là 44 triệu USD và giá trị thị trường lưu hành đầy đủ là 58 triệu USD.

2.Cộng hóa trị – CQT

Không giống như các dự án dữ liệu khác, Covalent cung cấp dữ liệu blockchain. Mạng Covalent đọc dữ liệu từ các nút blockchain thông qua RPC, sau đó xử lý và sắp xếp dữ liệu để tạo cơ sở dữ liệu truy vấn hiệu quả. Bằng cách này, người dùng Covalent có thể nhanh chóng truy xuất thông tin họ cần mà không cần phải thực hiện các truy vấn phức tạp trực tiếp từ nút blockchain. Loại dịch vụ này còn được gọi là “lập chỉ mục dữ liệu blockchain”.

Khách hàng của Covalent chủ yếu là doanh nghiệp, bao gồm các dự án Dapp, chẳng hạn như nhiều Defi khác nhau và nhiều công ty mã hóa tập trung, chẳng hạn như Consensys (công ty mẹ của Metamask), CoinGecko (một trạm thị trường tài sản tiền điện tử nổi tiếng), Rotki (công cụ thuế). ) ), Rainbow (ví mã hóa), v.v. Ngoài ra, Fidelity, một gã khổng lồ trong ngành tài chính truyền thống và Ernst & Young, bốn công ty kế toán lớn, cũng là khách hàng của Covalent. Theo dữ liệu được Covalent tiết lộ chính thức, doanh thu từ dịch vụ dữ liệu của dự án đã vượt qua The Graph, dự án hàng đầu trong cùng lĩnh vực.

Do tính toàn vẹn, cởi mở, xác thực và tính chất thời gian thực của dữ liệu trên chuỗi, ngành Web3 dự kiến ​​sẽ trở thành nguồn dữ liệu chất lượng cao cho các kịch bản AI được phân đoạn và "các mô hình AI nhỏ" cụ thể. Với tư cách là nhà cung cấp dữ liệu, Covalent đã bắt đầu cung cấp dữ liệu cho nhiều tình huống AI khác nhau và đã đưa ra dữ liệu có cấu trúc có thể xác minh dành riêng cho AI.

Nguồn: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/

Ví dụ: nó cung cấp dữ liệu cho nền tảng giao dịch thông minh trên chuỗi SmartWales và sử dụng AI để xác định các mẫu và địa chỉ giao dịch có lợi nhuận; Entender Finance sử dụng dữ liệu có cấu trúc và xử lý AI của Covalent để hiểu biết sâu sắc theo thời gian thực, phát hiện bất thường và phân tích dự đoán.

Hiện tại, các kịch bản chính cho dịch vụ dữ liệu trên chuỗi do Covalent cung cấp vẫn là tài chính. Tuy nhiên, với sự khái quát hóa của các sản phẩm và loại dữ liệu Web3, các kịch bản sử dụng dữ liệu trên chuỗi cũng sẽ được mở rộng hơn nữa.

Giá trị thị trường lưu thông hiện tại của dự án Covalent là 150 triệu đô la và giá trị thị trường lưu thông đầy đủ là 235 triệu đô la. So với dự án chỉ số dữ liệu blockchain The Graph trong cùng một lộ trình, nó có lợi thế định giá rõ ràng.

3.Hivemapper – Em yêu

Trong số tất cả các tài liệu dữ liệu, dữ liệu video thường có đơn giá cao nhất. Hivemapper có thể cung cấp dữ liệu bao gồm thông tin video và bản đồ cho các công ty AI. Bản thân Hivemapper là một dự án bản đồ toàn cầu phi tập trung nhằm tạo ra một hệ thống bản đồ chi tiết, năng động và dễ tiếp cận thông qua công nghệ blockchain và sự đóng góp của cộng đồng. Người tham gia có thể thu thập dữ liệu bản đồ thông qua camera hành trình và thêm dữ liệu đó vào mạng dữ liệu Hivemapper nguồn mở, đồng thời nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp của họ trong mã thông báo dự án HONEY. Để cải thiện hiệu ứng mạng và giảm chi phí tương tác, Hivemapper được xây dựng trên Solana.

Hivemapper được thành lập lần đầu tiên vào năm 2015. Tầm nhìn ban đầu là sử dụng máy bay không người lái để tạo bản đồ, nhưng sau đó nhận thấy mô hình này khó mở rộng quy mô nên đã chuyển sang sử dụng máy ghi âm lái xe và điện thoại thông minh để thu thập dữ liệu địa lý, giảm chi phí sản xuất bản đồ toàn cầu .

So với phần mềm bản đồ và chế độ xem phố như Google Maps, Hivemapper có thể mở rộng phạm vi phủ sóng bản đồ một cách hiệu quả hơn, duy trì sự mới mẻ của cảnh bản đồ thực và cải thiện chất lượng video bằng cách kích thích các mô hình mạng và nguồn lực cộng đồng.

Trước khi nhu cầu dữ liệu của AI bùng nổ, khách hàng chính của Hivemapper bao gồm lĩnh vực lái xe tự hành của ngành công nghiệp ô tô, các công ty dịch vụ định vị, chính phủ, công ty bảo hiểm và bất động sản, v.v. Giờ đây Hivemapper có thể cung cấp cho AI và các mô hình lớn nhiều loại dữ liệu về đường và môi trường thông qua API thông qua đầu vào của các luồng dữ liệu đặc điểm đường và hình ảnh được cập nhật liên tục, các mô hình AI và ML sẽ có thể chuyển đổi dữ liệu tốt hơn thành các khả năng và nhiệm vụ thực thi được cải thiện. liên quan đến vị trí địa lý và phán đoán trực quan.

Nguồn dữ liệu: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/

Giá trị thị trường lưu hành hiện tại của dự án Hivemapper-Honey là 120 triệu USD và giá trị thị trường lưu hành đầy đủ là 496 triệu USD.

Ngoài ba dự án trên, các dự án theo dõi dữ liệu bao gồm The Graph – GRT (giá trị thị trường lưu thông 3,2 tỷ USD, FDV 3,7 tỷ USD), có hoạt động kinh doanh tương tự như Covalent và cũng cung cấp dịch vụ lập chỉ mục dữ liệu blockchain và Ocean Protocol – OCEAN; (giá trị thị trường lưu thông 670 triệu đô la, FDV 1,45 tỷ đô la, dự án này sẽ sớm được hợp nhất với Fetch.ai và SingularityNET, mã thông báo sẽ được chuyển đổi thành ASI), một giao thức nguồn mở được thiết kế để thúc đẩy trao đổi và kiếm tiền từ dữ liệu và dữ liệu -các dịch vụ liên quan, kết nối người tiêu dùng dữ liệu với nhà cung cấp dữ liệu để chia sẻ dữ liệu mà vẫn đảm bảo sự tin cậy, minh bạch và truy xuất nguồn gốc.

Góc nhìn thứ hai của câu chuyện về AI: GPT xuất hiện trở lại trong giây lát và trí tuệ nhân tạo nói chung xuất hiện

Theo tác giả, năm đầu tiên của “đường đua AI” trong ngành mã hóa là năm 2023, khi GPT gây chấn động thế giới. Sự gia tăng đột biến của các dự án AI mã hóa phần lớn là “hậu quả nóng bỏng” do sự phát triển bùng nổ của AI mang lại. ngành công nghiệp.

Mặc dù các khả năng của GPT 4, turbo, v.v. đã liên tục được nâng cấp sau GPT 3.5, cũng như màn trình diễn đáng kinh ngạc của Sora về khả năng tạo video, bao gồm cả sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn ngoài OpenAI, nhưng không thể phủ nhận rằng tiến bộ công nghệ của AI đã mang đến cho công chúng Tác động nhận thức đang suy yếu, con người đang dần sử dụng các công cụ AI và việc thay thế công việc trên quy mô lớn dường như vẫn chưa xảy ra.

Vậy liệu “khoảnh khắc GPT” có tái xuất hiện trong lĩnh vực AI trong tương lai với sự phát triển vượt bậc của AI khiến dư luận chấn động, khiến mọi người nhận ra rằng cuộc sống và công việc của họ sẽ bị thay đổi theo đó?

Thời điểm này có thể là sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI).

AGI đề cập đến thực tế là máy móc có khả năng nhận thức toàn diện tương tự như con người và có thể giải quyết nhiều vấn đề phức tạp chứ không chỉ các nhiệm vụ cụ thể. Hệ thống AGI có các khả năng như tư duy trừu tượng ở mức độ cao, kiến ​​thức nền tảng sâu rộng, lý luận thông thường và hiểu biết nhân quả trong mọi lĩnh vực cũng như học tập chuyển giao liên ngành. Hiệu suất của AGI không khác gì những con người giỏi nhất trong các lĩnh vực khác nhau, xét về năng lực toàn diện thì nó hoàn toàn vượt qua những nhóm con người giỏi nhất.

Trên thực tế, bất kể cách trình bày trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, trò chơi, tác phẩm điện ảnh và truyền hình hay kỳ vọng của công chúng sau sự phổ biến nhanh chóng của GPT, công chúng từ lâu đã mong đợi sự xuất hiện của AGI vượt qua trình độ nhận thức của con người. Nói cách khác, bản thân GPT là sản phẩm hàng đầu của AGI và là phiên bản tiên tri của trí tuệ nhân tạo nói chung.

Lý do GPT có sức mạnh công nghiệp và tác động tâm lý lớn như vậy là do tốc độ và hiệu suất triển khai của nó đã vượt quá sự mong đợi của công chúng: mọi người không ngờ rằng một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành bài kiểm tra Turing đã thực sự xuất hiện và nhanh đến vậy. .

Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo (AGI) có thể một lần nữa lại có sự bất ngờ của “khoảnh khắc GPT” sau 1-2 năm nữa: con người mới thích nghi với sự hỗ trợ của GPT và họ thấy rằng AI không còn chỉ là một trợ lý mà nó có thể thậm chí còn hoàn thành những nhiệm vụ cực đoan một cách độc lập, công việc sáng tạo và đầy thử thách nhất, bao gồm cả những vấn đề đã khiến các nhà khoa học hàng đầu của nhân loại mắc kẹt trong nhiều thập kỷ.

Vào ngày 8 tháng 4 năm nay, Musk đã nhận lời phỏng vấn với Nicolai Tangen, giám đốc đầu tư của Quỹ tài sản có chủ quyền Na Uy và nói về thời điểm AGI xuất hiện.

Ông nói: “Nếu AGI được định nghĩa là thông minh hơn bộ phận thông minh nhất của loài người, tôi nghĩ nó có khả năng xuất hiện vào năm 2025”.

Nói cách khác, theo suy luận của anh ta, tối đa phải một năm rưỡi nữa AGI mới đến được. Tất nhiên, anh ấy bổ sung thêm một điều kiện tiên quyết, đó là “nếu sức mạnh và phần cứng có thể theo kịp”.

Lợi ích của sự ra đời của AGI là rõ ràng.

Điều đó có nghĩa là mức độ năng suất của con người sẽ có một bước tiến lớn và một số lượng lớn các vấn đề nghiên cứu khoa học đã khiến chúng ta mắc kẹt trong nhiều thập kỷ sẽ được giải quyết. Nếu chúng ta định nghĩa “bộ phận thông minh nhất của nhân loại” là trình độ của những người đoạt giải Nobel, điều đó có nghĩa là chỉ cần có đủ năng lượng, sức mạnh tính toán và dữ liệu, chúng ta có thể có vô số “người đoạt giải Nobel” làm việc không mệt mỏi suốt ngày đêm. những vấn đề khoa học khó khăn nhất.

Thực tế, những người đoạt giải Nobel không quý bằng vài trăm triệu người, phần lớn đều ngang tầm những giáo sư đại học hàng đầu về năng lực và trí thông minh, nhưng nhờ xác suất và may mắn nên họ đã chọn đúng hướng, nói tiếp. làm và có kết quả. Những người cùng trình độ với ông, những đồng nghiệp xuất sắc không kém của ông, có lẽ cũng đã đoạt được giải Nobel trong vũ trụ song song của nghiên cứu khoa học. Nhưng đáng tiếc là vẫn chưa đủ nhân lực với các giáo sư đại học hàng đầu và người tham gia vào các nghiên cứu khoa học đột phá nên tốc độ “đi đúng hướng nghiên cứu khoa học” còn rất chậm.

Với AGI, khi năng lượng và sức mạnh tính toán được cung cấp đầy đủ, chúng ta có thể có số lượng AGI “đoạt giải Nobel” không giới hạn để tiến hành nghiên cứu chuyên sâu theo bất kỳ hướng đột phá nghiên cứu khoa học nào có thể và tốc độ cải tiến công nghệ sẽ nhanh hơn hàng chục lần. Sự cải tiến của công nghệ sẽ khiến các nguồn lực mà hiện nay chúng ta cho là khá đắt đỏ và khan hiếm sẽ tăng lên hàng trăm lần trong 10 đến 20 năm tới, như sản xuất lương thực, vật liệu mới, thuốc mới, giáo dục trình độ cao, v.v., và chi phí để có được những thứ này cũng sẽ giảm theo cấp số nhân. Chúng tôi đã có thể nuôi sống một lượng dân số lớn hơn với ít nguồn lực hơn và tài sản bình quân đầu người tăng lên nhanh chóng.

Biểu đồ xu hướng tổng GDP toàn cầu, nguồn dữ liệu: Ngân hàng Thế giới

Điều này nghe có vẻ hơi giật gân. Hãy xem hai ví dụ này đã được tác giả sử dụng trong các báo cáo nghiên cứu trước đây về IO.NET:

• Năm 2018, người đoạt giải Nobel Hóa học Francis Arnold phát biểu tại lễ trao giải: “Ngày nay chúng ta có thể đọc, viết và chỉnh sửa bất kỳ chuỗi DNA nào trong các ứng dụng thực tế, nhưng chúng ta vẫn chưa thể soạn thảo nó. Năm năm sau bài phát biểu của ông, vào năm 2023, các nhà nghiên cứu”. từ Đại học Stanford và công ty khởi nghiệp AI ở Thung lũng Silicon, Salesforce Research đã xuất bản một bài báo về "Công nghệ sinh học tự nhiên". Họ đã sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh dựa trên GPT 3 đến 0 để tạo ra 1 triệu protein mới và tìm thấy 2 protein có cấu trúc hoàn toàn khác nhau. , nhưng cả hai đều có khả năng diệt khuẩn và được kỳ vọng sẽ trở thành giải pháp chống lại vi khuẩn bên cạnh kháng sinh. Nói cách khác: với sự trợ giúp của AI, nút thắt trong việc “sáng tạo” protein đã được giải tỏa.

• Trước đây, thuật toán trí tuệ nhân tạo AlphaFold đã dự đoán cấu trúc của gần như toàn bộ 214 triệu protein trên trái đất trong vòng 18 tháng. Kết quả này gấp hàng trăm lần công sức của tất cả các nhà sinh học cấu trúc con người trước đây.

Sự thay đổi đang diễn ra và sự xuất hiện của AGI sẽ đẩy nhanh hơn nữa quá trình này.

Mặt khác, những thách thức do sự ra đời của AGI mang lại cũng rất lớn.

AGI sẽ không chỉ thay thế một lượng lớn lao động trí óc mà các nhà cung cấp dịch vụ thủ công hiện được coi là “ít bị ảnh hưởng bởi AI” cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi việc giảm chi phí sản xuất do sự trưởng thành của công nghệ robot và sự phát triển của vật liệu mới mang lại. và sẽ bị ảnh hưởng bởi máy móc. Tỷ lệ vị trí lao động được thay thế bằng phần mềm sẽ tăng nhanh.

Vào thời điểm đó, hai vấn đề tưởng chừng như rất xa vời sẽ sớm xuất hiện:

• Vấn đề việc làm và thu nhập đối với số lượng lớn người thất nghiệp

• Trong một thế giới mà AI có mặt ở khắp mọi nơi, làm sao để phân biệt giữa AI và con người?

Worldcoin\Worldchain đang cố gắng cung cấp một giải pháp, đó là sử dụng hệ thống UBI (Thu nhập cơ bản chung) để cung cấp thu nhập cơ bản cho công chúng và sử dụng sinh trắc học dựa trên mống mắt để phân biệt con người với AI.

Trên thực tế, UBI phân phối tiền cho tất cả mọi người không phải là lâu đài trên không nếu không có thực tiễn thực tế. Các quốc gia như Phần Lan và Anh đã thực hiện thu nhập cơ bản phổ cập, và các đảng chính trị ở Canada, Tây Ban Nha, Ấn Độ và các quốc gia khác đang tích cực đề xuất thúc đẩy. các thí nghiệm liên quan.

Ưu điểm của phân phối UBI dựa trên mô hình nhận dạng sinh trắc học + blockchain là hệ thống này có tính toàn cầu và có phạm vi phủ sóng rộng hơn đối với người dân. Ngoài ra, các mô hình kinh doanh khác có thể được xây dựng dựa trên mạng lưới người dùng được mở rộng thông qua phân phối thu nhập. dịch vụ (Defi), mạng xã hội, cung cấp dịch vụ cộng đồng, v.v. hình thành sự hợp tác kinh doanh trong mạng.

Một trong những mục tiêu tương ứng về tác động do sự ra đời của AGI mang lại là Worldcoin-WLD, với giá trị thị trường lưu hành là 1,03 tỷ USD và giá trị thị trường lưu hành đầy đủ là 47,2 tỷ USD.

Rủi ro và sự không chắc chắn trong việc khấu trừ tường thuật

Bài viết này khác với nhiều báo cáo nghiên cứu về dự án và theo dõi do Mint Ventures phát hành trước đây. Việc suy luận và dự đoán của câu chuyện mang tính chủ quan cao. Độc giả chỉ nên coi nội dung của bài viết này như một cuộc thảo luận khác nhau chứ không phải là một dự đoán về vấn đề. tương lai. Cách suy luận tường thuật nêu trên của tác giả gặp nhiều bất ổn, dẫn đến những phỏng đoán sai lầm. Những rủi ro hoặc yếu tố ảnh hưởng này bao gồm nhưng không giới hạn ở:

• Năng lượng: Mức tiêu thụ năng lượng giảm nhanh do thay thế GPU

Mặc dù nhu cầu năng lượng xung quanh AI đã tăng vọt, các nhà sản xuất chip do NVIDIA đại diện đang cung cấp sức mạnh tính toán cao hơn với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn thông qua việc nâng cấp phần cứng liên tục vào tháng 3 năm nay, NVIDIA đã phát hành một con chip tích hợp hai thẻ máy tính AI thế hệ mới. GB 200 có GPU 200 và CPU Grace. Hiệu suất đào tạo của nó gấp 4 lần so với GPU AI chính H 100 thế hệ trước, hiệu suất suy luận của nó gấp 7 lần so với H 100 và mức tiêu thụ năng lượng cần thiết chỉ là H 100 1/4. . Tất nhiên, bất chấp điều này, mong muốn của mọi người về sức mạnh từ AI vẫn còn lâu mới kết thúc. Với mức tiêu thụ năng lượng đơn vị giảm và với việc mở rộng hơn nữa các kịch bản và nhu cầu ứng dụng AI, tổng mức tiêu thụ năng lượng thực sự có thể tăng lên.

• Về mặt dữ liệu: Q* có kế hoạch đạt được “dữ liệu tự sản xuất”

Luôn có một dự án được đồn đại là "Q*" trong OpenAI, dự án này đã được đề cập trong một tin nhắn nội bộ do OpenAI gửi cho nhân viên. Theo Reuters dẫn lời những người trong cuộc của OpenAI, đây có thể là một bước đột phá của OpenAI trong việc theo đuổi siêu trí tuệ/trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI). Q* không chỉ có thể sử dụng khả năng trừu tượng của mình để giải các bài toán chưa từng thấy trước đây mà còn có thể tự tạo dữ liệu dùng để huấn luyện các mô hình lớn mà không cần dữ liệu trong thế giới thực. Nếu tin đồn này là sự thật, nút thắt do thiếu dữ liệu chất lượng cao trong đào tạo mô hình lớn AI sẽ được giải quyết.

• AGI sắp ra mắt: Nỗi lo tiềm ẩn của OpenAI

Vẫn chưa biết liệu AGI có đến vào năm 2025 như Musk nói hay không nhưng đó chỉ là vấn đề thời gian. Tuy nhiên, với tư cách là người hưởng lợi trực tiếp từ sự xuất hiện của câu chuyện AGI, mối quan tâm lớn nhất của Worldcoin có thể đến từ OpenAI. Sau cùng, nó được công nhận là “token bóng OpenAI”.

Vào sáng sớm ngày 14 tháng 5, OpenAI đã trình diễn hiệu suất của GPT-4 o mới nhất và 19 phiên bản khác nhau của các mô hình ngôn ngữ lớn trong điểm số nhiệm vụ toàn diện tại hội nghị ra mắt sản phẩm mới mùa xuân. Chỉ riêng từ bảng, GPT-4 o đã ghi điểm. 1310, nhìn bề ngoài thì có vẻ cao hơn rất nhiều so với những cái sau, nhưng xét về tổng điểm thì nó chỉ cao hơn 4,5% so với vị trí thứ hai là GPT 4 turbo và cao hơn 4,9% so với vị trí thứ tư là Gemini 1.5 Pro của Google. Cao hơn 5,1% so với Claude 3 Opus của Anthropic ở vị trí thứ năm.

Chỉ hơn một năm trôi qua kể từ khi GPT 3.5 gây chấn động thế giới khi ra mắt, các đối thủ của OpenAI đã đuổi kịp rất sát sao (mặc dù GPT 5 vẫn chưa ra mắt và dự kiến ​​ra mắt trong năm nay liệu OpenAI có duy trì được vị thế của mình hay không). hiệu suất trong tương lai? Vị trí dẫn đầu ngành của chính nó, câu trả lời dường như đang trở nên mờ nhạt. Nếu lợi thế dẫn đầu và sự thống trị của OpenAI bị giảm sút hoặc thậm chí bị vượt qua, thì giá trị tường thuật của Worldcoin với tư cách là token bóng tối của OpenAI cũng sẽ giảm.

Ngoài ra, ngoài giải pháp xác thực mống mắt của Worldcoin, ngày càng có nhiều đối thủ cạnh tranh bắt đầu tham gia vào thị trường này, chẳng hạn như dự án quét ID lòng bàn tay Humanity Protocol vừa công bố hoàn thành vòng tài trợ mới trị giá 30 triệu USD với mức định giá. trị giá 1 tỷ USD và LayerZero Labs. Nó cũng được thông báo rằng nó sẽ chạy trên Humanity và tham gia mạng lưới các nút xác thực của mình, sử dụng bằng chứng ZK để xác thực thông tin xác thực.

Phần kết luận

Cuối cùng, mặc dù tác giả đã suy luận câu chuyện tiếp theo của con đường AI, nhưng con đường AI khác với những con đường có nguồn gốc từ tiền điện tử như DeFi. Nó giống một sản phẩm của cơn sốt AI đang lan tỏa hơn. sang vòng tròn tiền tệ. Nhiều dự án hiện có mô hình kinh doanh Nó chưa được thực hiện. Nhiều dự án giống các meme có chủ đề AI hơn (ví dụ: Rndr tương tự như meme của NVIDIA và Worldcoin tương tự như meme của OpenAI). nên xử lý nó một cách thận trọng.