DeAI:AIでブロックチェーンの世界を革命化する

上級10/30/2024, 8:25:01 AM
DeAIセクターの最新動向を探り、AIとブロックチェーンの融合により、従来のソフトウェア開発手法を革新し、新たな経済的インセンティブメカニズムを創造する方法を理解します。この記事では、AI市場におけるテックジャイアントの独占的な立場、オープンソースモデルの台頭、および分散型トレーニングプロトコルがイノベーションを促進する方法について検討しています。また、ブロックチェーン技術が大規模な調整の課題に対処し、非技術的な個人が新興ネットワーク経済に参加する機会を提供する方法についても議論しています。

元のタイトルを転送する:DeAI Compressed

暗号通貨は基本的にオープンソースソフトウェアであり、組み込まれた金融的インセンティブがあるため、AIがソフトウェアの書き方を変革していることを考えると、AIはスタック全体に大きな影響を与えるだろう。

DeAI: チャレンジと機会DeAI: チャレンジと機会

DeAIが直面する最大の課題は、基盤層にあると考えています。基礎モデルの構築にかかる資本密度と、データとコンピュートの規模のリターンが大きいためです。

スケーリングの法則に基づいて、ビッグテックは顕著な優位性を持っています。独占的な利益から巨額の資金を活用して、インターネットの第2世代で消費者需要を集約し、人工的に低い金利の10年間にクラウドインフラへの再投資を行ってきました。ハイパースケーラーは今、データと計算、つまりAIの重要な要素を独占することで市場を掌握しようとしています。

大規模なトレーニングランの資本集約度と高帯域幅要件のため、統合されたスーパークラスターはまだ最適であり、Big Techに最も高性能なモデルを提供します。これはクローズドソースであり、彼らは寡占的なマージンで賃貸し、その収益を次世代に再投資する計画です。

しかし、AIの堀はWeb2ネットワークの影響よりも浅いことが証明されており、主要なフロンティアモデルはフィールドに比べて急速に減価償却されており、特にMetaは「焦土作戦」を行い、SOTAレベルのパフォーマンスを備えたLlama 3.1のようなオープンソースのフロンティアモデルに数百億ドルを投入しています。

これは、ブロックチェーンと共に新興研究低遅延の分散トレーニング手法では、フロンティアのビジネスモデルを(部分的に)商業化する可能性があります。これにより、競争の一部がハードウェアスーパークラスター(ビッグテックを好む)からソフトウェアイノベーション(オープンソース/暗号通貨をわずかに好む)に移行します。インテリジェンスの価格が下がるにつれて。

「エキスパートの混合」とLLM合成/ルーティングの計算効率の考慮から、3-5メガモデルの世界ではなく、コストとパフォーマンスのトレードオフが異なる数百万のモデルの織り成すタペストリーが訪れる可能性が高いと思われます。絡み合った知性のネットワーク。ハイブマインド。

これは巨大な調整問題になります。ブロックチェーンと暗号通貨のインセンティブが十分に対応できるタイプです。

Core DeAI投資テーゼCore DeAI投資テーゼ

ソフトウェアが世界を飲み込んでいます。AIはソフトウェアを飲み込んでいます。そして、AIは基本的にデータと計算です。

上記の2つの入力(インフラストラクチャ)を最も効率的に供給し、それらを調整する(ミドルウェア)、ユーザーの要求に応える(アプリ)ことができるものは、価値がある。

Delphiはスタック全体でさまざまなコンポーネントに対してブルフラッグを掲げています:

インフラストラクチャー

AIはデータと計算によって駆動されるため、DeAIインフラストラクチャは通常、暗号通貨のインセンティブを使用して、効率的に両方を供給することに専念しています。前述のように、これは競争の最も困難な部分であり、同時に最も報酬が大きい可能性があります。

コンピュート

遅延によってこれまで抑制されてきましたが、分散型トレーニングプロトコルとGPUマーケットプレイスは、低コストでオンデマンドのコンピュートを提供するために潜在的で異種なハードウェアを編成することを期待しています。これにより、ビッグテックの統合ソリューションの価格の高さによって排除されている人々にとって、より手ごろな価格でのコンピューティングが可能になります。Gensyn、Prime Intellect、Neuromeshなどのプレイヤーは、分散型トレーニングのフロンティアを拡大しています。io.net, Akash、Aethirなどはエッジに近い低コストの推論を可能にしています。

データ

小型で特化したモデルに基づく普遍的な知能の世界では、データ資産はますます価値があり、収益化されています。

これまで、DePIN(分散型物理ネットワーク)は、資本集約型の既存事業者(例:電気通信事業者)に比べて、低コストのハードウェアネットワークを構築する能力について高く評価されてきました。しかし、DePINの最大の市場は、おそらく、オンチェーンインテリジェンスに流れ込む新しいデータセットを収集することになるでしょう。エージェントプロトコル(後で議論する)。

労働―世界最大のTAM?―がデータと計算の組み合わせによって置き換えられる世界で、DeAIインフラストラクチャは非テックバロンにとっての方法を提供します。生産手段を奪取するそして、次世代のネットワーク経済に貢献する。

ミドルウェア

DeAIの最終目標は、効果的な組み合わせ可能なコンピューティングです。 DeFiのマネーレゴのように、分散型AIは、絶対的なパフォーマンスの不足を許可された組み合わせ性で補い、時間の経過と共に複利効果を生むソフトウェアとコンピューティングプリミティブのオープンなエコシステムをインセンティブにします。これにより、既存のものを超える(願わくは)ことができます。

もしGoogleが「統合された」極端なら、DeAIは「モジュラー」な極端を表しています。クレイトン・クリステンセン新興産業では、統合アプローチはバリューチェーンの摩擦を減らすことによりリードする傾向がありますが、スペースが成熟するにつれて、モジュラ化されたバリューチェーンが競争力とコスト効率を高めることによりシェアを占めるようになります。

私たちは、このモジュラービジョンを実現するために不可欠ないくつかのカテゴリーについて、非常に強気です。

  • ルーティング

知識の分断する世界で、どのモデルと最適な価格で正しい時期を選ぶことができるのでしょうか?需要側の集約業者は常に価値を捉えてきました(参照集約理論)、そしてルーティング機能は、ネットワーク化されたインテリジェンスの世界において、パフォーマンスとコストのパレート曲線を最適化するために不可欠です:

Bittensor第1世代ではここでリーダーでしたが、多くの熱心な競合他社が台頭しています。

Alloraさまざまな「トピック」で異なるモデル間の競争を主催し、特定の条件下での歴史的な正確性に基づいて将来の予測を通知する方法で、「コンテキストに注意を払い」自己向上する

モーフェウスは、Web3のユースケースにおける「需要側ルーター」になることを目指しており、基本的にはオープンソースの「Appleインテリジェンス」であり、ユーザーの関連するコンテキストを持つローカルエージェントが、DeFiまたはWeb3の「組み合わせ可能なコンピュート」インフラストラクチャーを効率的にクエリをルーティングすることができます。

エージェントの相互運用プロトコルはTheoriqそしてAutonolas完全なオンチェーンサービスに柔軟なエージェントまたはコンポーネントの組み合わせ、複合のエコシステムを可能にすることで、モジュラールルーティングを極限まで推進します。

要するに、急速に分断されつつある知能の世界において、供給側と需要側の集約者は非常に強力な役割を果たすでしょう。もしGoogleが世界の情報を索引化して2兆ドルの企業になったのなら、需要側のルーターの勝者(AppleやGoogle、あるいはweb3ソリューションなど)は、代理知能を索引化するものであるため、それ以上に大きくなるはずです。

  • コプロセッサー

ブロックチェーンの分散性を考慮すると、データと計算の両方で制約が非常に強いです。ユーザーが要求するオンチェーンでのデータ集中型および計算集中型のAIアプリケーションをどのように実現しますか?

コプロセッサー!

ソース:フロリン デジタル

これらは実質的に「オラクル」であり、オンチェーン上で新しい信頼の前提を最小限に抑えつつ、使用される基本データやモデルを「検証」するためのさまざまな技術を提供しています。zkML、opML、TeeML、暗号経済的アプローチを使用したプロジェクトが数多くあり、それぞれに長所と短所があります。

より詳細なレビューについては、今後数週間で発表されるDeAIパートIIIレポートをご覧ください。

高いレベルでは、共同プロセッサはスマートコントラクトをスマートにするために不可欠です-より個別のオンチェーンエクスペリエンスをクエリするための「データウェアハウス」のようなソリューションを提供したり、特定の推論が正しく完了したことを検証したりすることができます。

TEEネットワークのようなスーパー,Phala、そしてマーリン特に、その実用性とスケーラビリティにより、ブロックチェーンは最近人気が高まっており、今日ではスケーラブルなアプリケーションのホストに適しています。

全体として、共同プロセッサは、高度に決定論的でありながら性能の低いブロックチェーンを高性能でありながら確率的な知性と融合させるために不可欠です。共同プロセッサがなければ、AIはこの世代のブロックチェーンには実装されませんでした。

  • 開発者インセンティブ

AIのオープンソース開発における最大の問題の1つは、持続可能性を確保するためのインセンティブの不足です。AIの開発は資本集約的であり、計算力とAIの知識作業の機会費用が非常に高いです。オープンソースへの貢献を報いる適切なインセンティブがなければ、この領域は避けられないほどハイパーキャピタリストのハイパースケーラーに負けてしまいます。

多くのプロジェクトがセンチエントPluralistoサハラMiraネットワークの断片化した個人のネットワークからのネットワークインテリジェンスへの貢献を適切に可能にし、報酬を与えることを目指しています。

ビジネスモデルを修正することで、オープンソースの複利化が加速するはずです。これにより、開発者やAI研究者にとって、グローバルな選択肢がビッグテックの外にもあり、価値に基づいて、そして希望を持って適切に報酬を受け取ることができるはずです。

非常に厄介で正確に行うのは非常に難しく、競争が激しくなっていますが、ここでのTAMは莫大です。

  • GNNモデル

LLMsは大量のテキストのパターンを明確にし、次の単語を予測するために学習しますが、グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ構造のデータを処理、分析、学習します。オンチェーンデータは主にユーザーとスマートコントラクト間の複雑な相互作用(つまり、グラフ)で構成されるため、GNNはチェーン上のAIユースケースの基盤として論理的な選択肢と見なされます。

Projects likePONDそしてRPSは、取引、DeFi、さらにはソーシャル利用などで潜在的に変革的なWeb3の基盤モデルの構築を試みています

  • 価格予測:価格を予測するためのオンチェーン行動モデル、自動取引戦略、センチメント分析
  • AIファイナンス:既存のDeFiアプリケーションへの統合、高度な収益戦略と流動性の利用、より良いリスク管理/ガバナンス
  • オンチェーンマーケティング:より適切なエアドロップ/ターゲティング、オンチェーンの行動に基づく推奨エンジン

これらのモデルは、データウェアハウスのソリューションなどにかなり依存するでしょうスペースと時間サブイカ,Covalent、そしてハイパーライン私もそれにかなりの上昇余地があると考えています。

GNNsは、ブロックチェーンやweb3データウェアハウスのLLMを証明できる可能性があり、web3にOLAP機能を提供するための重要なエンエーブラーです。

アプリケーション

私の意見では、オンチェーンエージェントは、暗号通貨の悪名高いUXの鍵を開けるかもしれませんが、さらに重要なことに、過去10年間にWeb3インフラストラクチャに注ぎ込んだ数十億ドルの利用率の低さのための需要側の欠如です。

Make no mistake, the agents are coming…

そして、これらのエージェントがオープンで許可されていないインフラストラクチャを利用して、さらに複雑な最終目標を達成するために、支払いや組み立て可能なコンピューティングを横断しているように思われます。

ネットワーク化された知能の経済において、おそらく経済的な流れはB ->B ->Cよりもはるかにユーザー -> エージェント -> コンピュートネットワーク -> エージェント -> ユーザーの方がはるかに少ないかもしれません。

エージェンティックプロトコルエンドリザルト。オンチェーンリソースを主に利用してエンドユーザー(または互いの)要求を満たす合成ネットワークで、従来の企業よりもはるかに低コストで運営される限られたオーバーヘッドを持つアプリケーションまたはサービス事業。

Web2と同様に、アプリケーション層が価値の大部分を捉えたように、私はDeAIの「ファットエージェンティックプロトコル」のテーゼのファンです。時間とともに、価値の捕捉はスタックを上にシフトすべきです。

次のGoogle、Facebook、およびBlackrockはおそらくエージェンティックプロトコルであり、それを可能にするコンポーネントは今、生まれています。

エンドゲーム

AIは私たちの経済の形を変えるでしょう。今日、市場は、価値の獲得が米国太平洋北西部の数社の大企業の枠内に留まることを期待しています。DeAIは異なるビジョンを表しています。

インテリジェンスのオープンで合成可能なネットワークのビジョン。小さな貢献に対するインセンティブと報酬、より集団的な所有権/ガバナンスを含む。

DeAIの中の特定の物語は先走りし、多くのプロジェクトは現在のトラクションよりもはるかに高く取引されていますが、その機会の規模は実に大きいです。忍耐強く見極めることができる人々にとって、DeAIの終局における真に合成可能なコンピュートのビジョンは、ブロックチェーン自体の正当化となるかもしれません。


もしこの予告編をお楽しみいただけたら、DelphiのAI x Crypto月間が展開する来週には、長編レポートが解除されるので、注目してください。

DeAI I: The Tower & The Square(アンロックされました)

DeAI II:生産手段の獲得, インフラ(近日公開)

DeAI III: Composable Compute、ミドルウェア(来週アンロック)

DeAI IV:エージェント経済、アプリケーション(2週間後に解除)

大きな月になります。しっかりと準備をしてください。

免責事項:

  1. この記事は[から転載されましたPonderingDurian]. オリジナルのタイトル「DeAI Compressed」を転送します。すべての著作権は元の作者に帰属します[PonderingDurian]. If there are objections to this reprint, please contact the gate学習「gate Learn」)チームにお任せいただければ、迅速に対応いたします。
  2. 免責事項:この記事で表明されている見解や意見は、著者個人のものであり、投資アドバイスとはみなされません。
  3. 他の言語への記事の翻訳は、gate Learnチームによって行われます。特に言及されていない限り、翻訳された記事のコピー、配布、または盗用は禁止されています。

DeAI:AIでブロックチェーンの世界を革命化する

上級10/30/2024, 8:25:01 AM
DeAIセクターの最新動向を探り、AIとブロックチェーンの融合により、従来のソフトウェア開発手法を革新し、新たな経済的インセンティブメカニズムを創造する方法を理解します。この記事では、AI市場におけるテックジャイアントの独占的な立場、オープンソースモデルの台頭、および分散型トレーニングプロトコルがイノベーションを促進する方法について検討しています。また、ブロックチェーン技術が大規模な調整の課題に対処し、非技術的な個人が新興ネットワーク経済に参加する機会を提供する方法についても議論しています。

元のタイトルを転送する:DeAI Compressed

暗号通貨は基本的にオープンソースソフトウェアであり、組み込まれた金融的インセンティブがあるため、AIがソフトウェアの書き方を変革していることを考えると、AIはスタック全体に大きな影響を与えるだろう。

DeAI: チャレンジと機会DeAI: チャレンジと機会

DeAIが直面する最大の課題は、基盤層にあると考えています。基礎モデルの構築にかかる資本密度と、データとコンピュートの規模のリターンが大きいためです。

スケーリングの法則に基づいて、ビッグテックは顕著な優位性を持っています。独占的な利益から巨額の資金を活用して、インターネットの第2世代で消費者需要を集約し、人工的に低い金利の10年間にクラウドインフラへの再投資を行ってきました。ハイパースケーラーは今、データと計算、つまりAIの重要な要素を独占することで市場を掌握しようとしています。

大規模なトレーニングランの資本集約度と高帯域幅要件のため、統合されたスーパークラスターはまだ最適であり、Big Techに最も高性能なモデルを提供します。これはクローズドソースであり、彼らは寡占的なマージンで賃貸し、その収益を次世代に再投資する計画です。

しかし、AIの堀はWeb2ネットワークの影響よりも浅いことが証明されており、主要なフロンティアモデルはフィールドに比べて急速に減価償却されており、特にMetaは「焦土作戦」を行い、SOTAレベルのパフォーマンスを備えたLlama 3.1のようなオープンソースのフロンティアモデルに数百億ドルを投入しています。

これは、ブロックチェーンと共に新興研究低遅延の分散トレーニング手法では、フロンティアのビジネスモデルを(部分的に)商業化する可能性があります。これにより、競争の一部がハードウェアスーパークラスター(ビッグテックを好む)からソフトウェアイノベーション(オープンソース/暗号通貨をわずかに好む)に移行します。インテリジェンスの価格が下がるにつれて。

「エキスパートの混合」とLLM合成/ルーティングの計算効率の考慮から、3-5メガモデルの世界ではなく、コストとパフォーマンスのトレードオフが異なる数百万のモデルの織り成すタペストリーが訪れる可能性が高いと思われます。絡み合った知性のネットワーク。ハイブマインド。

これは巨大な調整問題になります。ブロックチェーンと暗号通貨のインセンティブが十分に対応できるタイプです。

Core DeAI投資テーゼCore DeAI投資テーゼ

ソフトウェアが世界を飲み込んでいます。AIはソフトウェアを飲み込んでいます。そして、AIは基本的にデータと計算です。

上記の2つの入力(インフラストラクチャ)を最も効率的に供給し、それらを調整する(ミドルウェア)、ユーザーの要求に応える(アプリ)ことができるものは、価値がある。

Delphiはスタック全体でさまざまなコンポーネントに対してブルフラッグを掲げています:

インフラストラクチャー

AIはデータと計算によって駆動されるため、DeAIインフラストラクチャは通常、暗号通貨のインセンティブを使用して、効率的に両方を供給することに専念しています。前述のように、これは競争の最も困難な部分であり、同時に最も報酬が大きい可能性があります。

コンピュート

遅延によってこれまで抑制されてきましたが、分散型トレーニングプロトコルとGPUマーケットプレイスは、低コストでオンデマンドのコンピュートを提供するために潜在的で異種なハードウェアを編成することを期待しています。これにより、ビッグテックの統合ソリューションの価格の高さによって排除されている人々にとって、より手ごろな価格でのコンピューティングが可能になります。Gensyn、Prime Intellect、Neuromeshなどのプレイヤーは、分散型トレーニングのフロンティアを拡大しています。io.net, Akash、Aethirなどはエッジに近い低コストの推論を可能にしています。

データ

小型で特化したモデルに基づく普遍的な知能の世界では、データ資産はますます価値があり、収益化されています。

これまで、DePIN(分散型物理ネットワーク)は、資本集約型の既存事業者(例:電気通信事業者)に比べて、低コストのハードウェアネットワークを構築する能力について高く評価されてきました。しかし、DePINの最大の市場は、おそらく、オンチェーンインテリジェンスに流れ込む新しいデータセットを収集することになるでしょう。エージェントプロトコル(後で議論する)。

労働―世界最大のTAM?―がデータと計算の組み合わせによって置き換えられる世界で、DeAIインフラストラクチャは非テックバロンにとっての方法を提供します。生産手段を奪取するそして、次世代のネットワーク経済に貢献する。

ミドルウェア

DeAIの最終目標は、効果的な組み合わせ可能なコンピューティングです。 DeFiのマネーレゴのように、分散型AIは、絶対的なパフォーマンスの不足を許可された組み合わせ性で補い、時間の経過と共に複利効果を生むソフトウェアとコンピューティングプリミティブのオープンなエコシステムをインセンティブにします。これにより、既存のものを超える(願わくは)ことができます。

もしGoogleが「統合された」極端なら、DeAIは「モジュラー」な極端を表しています。クレイトン・クリステンセン新興産業では、統合アプローチはバリューチェーンの摩擦を減らすことによりリードする傾向がありますが、スペースが成熟するにつれて、モジュラ化されたバリューチェーンが競争力とコスト効率を高めることによりシェアを占めるようになります。

私たちは、このモジュラービジョンを実現するために不可欠ないくつかのカテゴリーについて、非常に強気です。

  • ルーティング

知識の分断する世界で、どのモデルと最適な価格で正しい時期を選ぶことができるのでしょうか?需要側の集約業者は常に価値を捉えてきました(参照集約理論)、そしてルーティング機能は、ネットワーク化されたインテリジェンスの世界において、パフォーマンスとコストのパレート曲線を最適化するために不可欠です:

Bittensor第1世代ではここでリーダーでしたが、多くの熱心な競合他社が台頭しています。

Alloraさまざまな「トピック」で異なるモデル間の競争を主催し、特定の条件下での歴史的な正確性に基づいて将来の予測を通知する方法で、「コンテキストに注意を払い」自己向上する

モーフェウスは、Web3のユースケースにおける「需要側ルーター」になることを目指しており、基本的にはオープンソースの「Appleインテリジェンス」であり、ユーザーの関連するコンテキストを持つローカルエージェントが、DeFiまたはWeb3の「組み合わせ可能なコンピュート」インフラストラクチャーを効率的にクエリをルーティングすることができます。

エージェントの相互運用プロトコルはTheoriqそしてAutonolas完全なオンチェーンサービスに柔軟なエージェントまたはコンポーネントの組み合わせ、複合のエコシステムを可能にすることで、モジュラールルーティングを極限まで推進します。

要するに、急速に分断されつつある知能の世界において、供給側と需要側の集約者は非常に強力な役割を果たすでしょう。もしGoogleが世界の情報を索引化して2兆ドルの企業になったのなら、需要側のルーターの勝者(AppleやGoogle、あるいはweb3ソリューションなど)は、代理知能を索引化するものであるため、それ以上に大きくなるはずです。

  • コプロセッサー

ブロックチェーンの分散性を考慮すると、データと計算の両方で制約が非常に強いです。ユーザーが要求するオンチェーンでのデータ集中型および計算集中型のAIアプリケーションをどのように実現しますか?

コプロセッサー!

ソース:フロリン デジタル

これらは実質的に「オラクル」であり、オンチェーン上で新しい信頼の前提を最小限に抑えつつ、使用される基本データやモデルを「検証」するためのさまざまな技術を提供しています。zkML、opML、TeeML、暗号経済的アプローチを使用したプロジェクトが数多くあり、それぞれに長所と短所があります。

より詳細なレビューについては、今後数週間で発表されるDeAIパートIIIレポートをご覧ください。

高いレベルでは、共同プロセッサはスマートコントラクトをスマートにするために不可欠です-より個別のオンチェーンエクスペリエンスをクエリするための「データウェアハウス」のようなソリューションを提供したり、特定の推論が正しく完了したことを検証したりすることができます。

TEEネットワークのようなスーパー,Phala、そしてマーリン特に、その実用性とスケーラビリティにより、ブロックチェーンは最近人気が高まっており、今日ではスケーラブルなアプリケーションのホストに適しています。

全体として、共同プロセッサは、高度に決定論的でありながら性能の低いブロックチェーンを高性能でありながら確率的な知性と融合させるために不可欠です。共同プロセッサがなければ、AIはこの世代のブロックチェーンには実装されませんでした。

  • 開発者インセンティブ

AIのオープンソース開発における最大の問題の1つは、持続可能性を確保するためのインセンティブの不足です。AIの開発は資本集約的であり、計算力とAIの知識作業の機会費用が非常に高いです。オープンソースへの貢献を報いる適切なインセンティブがなければ、この領域は避けられないほどハイパーキャピタリストのハイパースケーラーに負けてしまいます。

多くのプロジェクトがセンチエントPluralistoサハラMiraネットワークの断片化した個人のネットワークからのネットワークインテリジェンスへの貢献を適切に可能にし、報酬を与えることを目指しています。

ビジネスモデルを修正することで、オープンソースの複利化が加速するはずです。これにより、開発者やAI研究者にとって、グローバルな選択肢がビッグテックの外にもあり、価値に基づいて、そして希望を持って適切に報酬を受け取ることができるはずです。

非常に厄介で正確に行うのは非常に難しく、競争が激しくなっていますが、ここでのTAMは莫大です。

  • GNNモデル

LLMsは大量のテキストのパターンを明確にし、次の単語を予測するために学習しますが、グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ構造のデータを処理、分析、学習します。オンチェーンデータは主にユーザーとスマートコントラクト間の複雑な相互作用(つまり、グラフ)で構成されるため、GNNはチェーン上のAIユースケースの基盤として論理的な選択肢と見なされます。

Projects likePONDそしてRPSは、取引、DeFi、さらにはソーシャル利用などで潜在的に変革的なWeb3の基盤モデルの構築を試みています

  • 価格予測:価格を予測するためのオンチェーン行動モデル、自動取引戦略、センチメント分析
  • AIファイナンス:既存のDeFiアプリケーションへの統合、高度な収益戦略と流動性の利用、より良いリスク管理/ガバナンス
  • オンチェーンマーケティング:より適切なエアドロップ/ターゲティング、オンチェーンの行動に基づく推奨エンジン

これらのモデルは、データウェアハウスのソリューションなどにかなり依存するでしょうスペースと時間サブイカ,Covalent、そしてハイパーライン私もそれにかなりの上昇余地があると考えています。

GNNsは、ブロックチェーンやweb3データウェアハウスのLLMを証明できる可能性があり、web3にOLAP機能を提供するための重要なエンエーブラーです。

アプリケーション

私の意見では、オンチェーンエージェントは、暗号通貨の悪名高いUXの鍵を開けるかもしれませんが、さらに重要なことに、過去10年間にWeb3インフラストラクチャに注ぎ込んだ数十億ドルの利用率の低さのための需要側の欠如です。

Make no mistake, the agents are coming…

そして、これらのエージェントがオープンで許可されていないインフラストラクチャを利用して、さらに複雑な最終目標を達成するために、支払いや組み立て可能なコンピューティングを横断しているように思われます。

ネットワーク化された知能の経済において、おそらく経済的な流れはB ->B ->Cよりもはるかにユーザー -> エージェント -> コンピュートネットワーク -> エージェント -> ユーザーの方がはるかに少ないかもしれません。

エージェンティックプロトコルエンドリザルト。オンチェーンリソースを主に利用してエンドユーザー(または互いの)要求を満たす合成ネットワークで、従来の企業よりもはるかに低コストで運営される限られたオーバーヘッドを持つアプリケーションまたはサービス事業。

Web2と同様に、アプリケーション層が価値の大部分を捉えたように、私はDeAIの「ファットエージェンティックプロトコル」のテーゼのファンです。時間とともに、価値の捕捉はスタックを上にシフトすべきです。

次のGoogle、Facebook、およびBlackrockはおそらくエージェンティックプロトコルであり、それを可能にするコンポーネントは今、生まれています。

エンドゲーム

AIは私たちの経済の形を変えるでしょう。今日、市場は、価値の獲得が米国太平洋北西部の数社の大企業の枠内に留まることを期待しています。DeAIは異なるビジョンを表しています。

インテリジェンスのオープンで合成可能なネットワークのビジョン。小さな貢献に対するインセンティブと報酬、より集団的な所有権/ガバナンスを含む。

DeAIの中の特定の物語は先走りし、多くのプロジェクトは現在のトラクションよりもはるかに高く取引されていますが、その機会の規模は実に大きいです。忍耐強く見極めることができる人々にとって、DeAIの終局における真に合成可能なコンピュートのビジョンは、ブロックチェーン自体の正当化となるかもしれません。


もしこの予告編をお楽しみいただけたら、DelphiのAI x Crypto月間が展開する来週には、長編レポートが解除されるので、注目してください。

DeAI I: The Tower & The Square(アンロックされました)

DeAI II:生産手段の獲得, インフラ(近日公開)

DeAI III: Composable Compute、ミドルウェア(来週アンロック)

DeAI IV:エージェント経済、アプリケーション(2週間後に解除)

大きな月になります。しっかりと準備をしてください。

免責事項:

  1. この記事は[から転載されましたPonderingDurian]. オリジナルのタイトル「DeAI Compressed」を転送します。すべての著作権は元の作者に帰属します[PonderingDurian]. If there are objections to this reprint, please contact the gate学習「gate Learn」)チームにお任せいただければ、迅速に対応いたします。
  2. 免責事項:この記事で表明されている見解や意見は、著者個人のものであり、投資アドバイスとはみなされません。
  3. 他の言語への記事の翻訳は、gate Learnチームによって行われます。特に言及されていない限り、翻訳された記事のコピー、配布、または盗用は禁止されています。
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