Абстрактный

Будущее искусственного интеллекта может быть построено на технологии блокчейн, поскольку крипто может помочь увеличить доступность, прозрачность и случаи использования в развивающихся технологиях. Схождение эффективности крипто, безграничной природы и программирования с искусственным интеллектом имеет потенциал изменить то, как люди и машины взаимодействуют с цифровой экономикой, включая предоставление пользователям суверенитета над своими личными данными. Это включает в себя появление «агентного веба», где искусственные интеллектные агенты, работающие на криптоинфраструктуре, могут стимулировать экономическую деятельность и рост.

Итак, как это выглядит? ИИ-агенты осуществляют транзакции на криптовалютной инфраструктуре. Программный код, созданный ИИ, включая смарт-контракты, приводит к взрывному росту онлайн-приложений и опыта. Пользователи владеют, управляют и зарабатывают на моделях искусственного интеллекта, к которым они вносят вклад. Использование искусственного интеллекта для улучшения пользовательского и разработческого опыта в крипто-экосистеме, улучшение возможностей смарт-контрактов и создание новых случаев использования. И многое другое.

Пока мы представляем себе это крипто x будущее искусственного интеллекта, сегодня мы раскрываем нашу основную тезис о будущем этого трансформационного технологического слияния. На первый взгляд:

• Мы не считаем, что крипто / блокчейн-технологии необходимы для развития возможностей или решения возникающих вызовов на каждом уровне технологического стека искусственного интеллекта. Скорее, крипто может сыграть важную роль в обеспечении большего распространения, верифицируемости, устойчивости к цензуре и собственных платежных рельсов для искусственного интеллекта, одновременно получая выгоду от механизмов искусственного интеллекта для создания новых пользовательских интерфейсов на цепочке.
• Крипто x ИИ может привести к появлению «агентической сети», трансформационной парадигмы, в рамках которой искусственные интеллектуальные агенты, действующие на рельсах криптовалютной инфраструктуры, могут стать значительными двигателями экономической активности и роста. Мы предсказываем будущее, где агенты будут иметь свои собственные криптокошельки для автономных транзакций и выполнения намерений пользователей, доступа к дешевым, децентрализованным вычислительным и данных ресурсам или использования стейблкоинов для оплаты людей и других агентов за выполнение задач, необходимых для их общей целевой функции.
• Предварительные убеждения, лежащие в основе этой диссертации, включают: (1) Крипто станет предпочтительным платежным маршрутом для коммерции от агента к человеку и от агента к агенту, (2) Генеративное ИИ и естественные языковые интерфейсы станут основной модальностью для пользователей, желающих проводить транзакции onchain, и (3) ИИ создаст большинство всего программного кода (включая смарт-контракты), что приведет к кембрийскому взрыву приложений и опыта onchain.
• Пересечение Крипто и ИИ состоит из двух основных подсегментов: (1) Децентрализованный ИИ (Крипто -> ИИ), определенный как построение общей инфраструктуры ИИ для наследования свойств современных сетей блоков равных узлов, и (2) ИИ на цепи (ИИ -> Крипто), определенный как построение инфраструктуры и приложений, использующих ИИ для поддержки как новых, так и существующих случаев использования.
• Ландшафт Crypto x AI можно разделить на следующие слои: (1) Вычисления (т.е. сети, сосредоточенные на предоставлении скрытых графических процессоров (GPUs) разработчикам ИИ), (2) Данные (т.е. сети, которые обеспечивают децентрализованный доступ, оркестрацию и верификацию конвейера данных ИИ), (3) Промежуточное программное обеспечение (т.е. сети/платформы, которые обеспечивают разработку, развертывание и хостинг моделей / агентов ИИ) и (4) Приложения (т.е. продукты для пользователей (B2B или B2C), которые используют механизмы ИИ onchain)

На Coinbase мы находимся в миссии обновления финансовой системы, чтобы сделать ее более безопасной и надежной, улучшая доступность и удобство как для потребителей, так и для строителей. Мы считаем, что Крипто x ИИ сыграет значительную роль в этом. В этом блоге мы поглубже рассмотрим, почему, как и что дальше с Крипто x ИИ.

Введение в Крипто x AI

Рынок искусственного интеллекта заметно вырос и привлек значительные инвестиции, сумма венчурного капитала, вложенная в сектор за последние пять лет, составила почти 290 миллиардов долларов. Всемирный экономический форумпредлагаетчто технологии искусственного интеллекта могут увеличить годовой рост ВВП США на 0,5-1,5% в течение следующего десятилетия. Приложения искусственного интеллекта продемонстрировали реальное движение, с приложениями, такими как ChatGPT4, устанавливающими новые рекорды по росту пользователей / принятию. Однако по мере быстрого развития рынка искусственного интеллекта возникают несколько вызовов, включая обеспокоенность конфиденциальностью данных, потребность в талантах искусственного интеллекта, этические соображения, риски централизации и рост технологии дипфейков. Эти вызовы стимулируют текущий дискурс вокруг пересечения криптовалют и искусственного интеллекта, поскольку заинтересованные стороны ищут решения, которые используют преимущества обеих технологий для решения этих возникающих проблем.

Крипто x ИИ объединяет децентрализованную инфраструктуру блокчейн с способностью ИИ имитировать когнитивные функции человека и учиться на данных, создавая синергию, которая может революционизировать различные секторы. Блокчейн переопределяет архитектуры систем, верификацию данных/транзакций и их распределение. ИИ улучшает вычисление данных, анализ и предлагает новые возможности генерации контента. Этот перекресток вызвал как восторг, так и скепсис среди разработчиков в обеих технологических сообществах, стимулируя изучение новых вариантов использования, которые могут ускорить принятие обеих отраслей в долгосрочной перспективе. Хотя крипто и искусственный интеллект являются общими терминами, охватывающими широкий спектр различных технологий и тем, мы считаем, что пересечение обеих областей можно разбить на два основных подсегмента:

• Децентрализованный искусственный интеллект (Крипто -> ИИ) повышает возможности ИИ через разрешенную и композиционную инфраструктуру крипто. Это открывает такие случаи использования, как демократизированный доступ к ресурсам искусственного интеллекта (например, вычисления, хранение, пропускная способность, обучающие данные и т. д.), совместная разработка открытых моделей, проверяемый вывод или неизменные регистры и криптографические подписи для подлинности и подлинности контента.
• Onchain AI (AI -> Крипто) приносит преимущества искусственного интеллекта в крипто-экосистему, улучшая опыт пользователей и разработчиков с помощью LLM и естественных языковых интерфейсов или улучшая возможности смарт-контрактов. Два пути внедрения onchain AI включают: (1) Разработчики интегрируют модели и агенты искусственного интеллекта в свои смарт-контракты и приложения onchain и (2) Агенты искусственного интеллекта используют крипто-рельсы (например, кошельки на самохранение, стейблкоины и т. д.) для платежей и управления децентрализованной инфраструктурой.

В то время как оба сегмента все еще находятся в зачаточном состоянии, потенциал для "Крипто в ИИ" или "ИИ в Крипто" значителен и готов разблокировать новый набор использования, о которых даже не задумывались, особенно по мере улучшения вычислительной инфраструктуры и скорости интеллекта.

Крипто х ИИ: ключ для разблокировки "Агентической сети"

Одной из областей, которую мы считаем особенно захватывающей в Крипто и ИИ, является концепция ИИ-агентов, работающих на криптовалютной инфраструктуре. Цель этой интеграции - создать "Агентическую Сеть", трансформационную парадигму, которая может улучшить безопасность, эффективность и сотрудничество в экономиках, управляемых ИИ, на основе надежных инцентивных структур и криптографических примитивов.

Мы считаем, что ИИ-агенты могут стать значимыми драйверами экономической активности/роста и преобладающими «пользователями» приложений (как онлайн, так и оффчейн), постепенно отходя от пользователей в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Эта смена парадигмы заставит многие интернет-компании пересмотреть свои основные предположения о будущем и поставлять необходимые продукты, услуги и бизнес-модели, чтобы наилучшим образом обслуживать в значительной степени агентную экономику. С учетом сказанного, мы не считаем, что технология крипто / блокчейн требуется для расширения возможностей или решения возникающих проблем на каждом уровне технологического стека ИИ. Скорее, криптовалюта может сыграть важную роль в обеспечении большего распространения, проверяемости, устойчивости к цензуре и встроенных платежных рельсов для ИИ, извлекая выгоду из механизмов ИИ для обеспечения нового пользовательского опыта в блокчейне.

Наши предварительные убеждения, лежащие в основе этой тезиса, следующие:

• Крипто станет предпочтительным способом оплаты для коммерции от агента к человеку и от агента к агенту: Крипто - это интернет-родная, программируемая валюта, которая имеет несколько преимуществ для поддержки экономики, основанной на агентах. Поскольку искусственные интеллектуальные агенты становятся более автономными и участвуют в микротранзакциях в масштабе (например, оплата за вывод, данные, доступ к API, децентрализованные вычисления или данные ресурсы и т. д.), эффективность, безграничная природа и программируемость крипто сделают его предпочтительным средством обмена по сравнению с традиционными платежными системами. Кроме того, агентам потребуются уникальные, подтверждаемые личности (т. е. «@craigdewitt/p-148550354">Знайте своего агента") для обеспечения соблюдения регуляторных правил и требований к соответствию при совершении сделок с предприятиями и конечными пользователями. Блокчейны с низкими комиссиями, смарт-контракты, кошельки с автономным управлением (например,,Коинбейс AI Кошельки) и стейблкоины могут помочь оптимизировать и снизить затраты на сложные финансовые соглашения между агентами, в то время как верифицируемость и неизменяемость децентрализованных сетей обеспечат доверие и проверяемость транзакций искусственного интеллекта.
• Генеративный ИИ и интерфейсы естественного языка станут основным способом для пользователей, желающих совершать транзакции onchain: по мере улучшения скорости обработки естественного языка и контекстуального понимания криптовалюты ИИ, взаимодействие onchain через разговорные интерфейсы станет стандартом и ожиданием пользователей, соответствуя текущим тенденциям web2 (например, ChatGPT). Пользователи просто описывают свои намерения по совершению сделки естественным языком (например, "Обменять X на Y"), и ИИ-агенты преобразуют эти намерения в проверяемый код смарт-контракта, предлагая наиболее эффективный и экономичный путь выполнения транзакции.
• ИИ будет создавать большинство всего программного кода (включая умные контракты), что приведет к кембрийскому взрыву ончейн-приложений и опыта: возможности генерации кода ИИ быстро развиваются в web2 (например,Девин,Replit) и фундаментально меняющий парадигмы разработки программного обеспечения. Мы верим, что эта смена скоро займет центральное место в крипто, с ближайшим упором на значительное снижение барьера входа для новых и существующих строителей. Однако будущее состоит в том, что ИИ-"программные агенты" будут генерировать умные контракты и гиперперсонализированные приложения с нуля в реальном времени, на основе предпочтений пользователя, хранящихся и проверенных ончейн.

Эти убеждения предполагают будущее, где границы между искусственным интеллектом и криптовалютой становятся все более размытыми, создавая новую парадигму интеллектуальных, автономных и децентрализованных систем. Имея это в виду, давайте ближе рассмотрим возможности крипто x AI технологического стека, слой за слоем.

Возможности в стеке Crypto x AI (сегодня)

Квест по интеграции «Крипто в ИИ» или «ИИ в крипто» привел к возникновению бурно развивающегося, но сложного ландшафта, в котором многие строители торопятся использовать имеющийся рыночный импульс. Сегодня мы считаем, что ландшафт Crypto x AI можно разделить на следующие уровни: (1) Вычисления (т. е. сети, сосредоточенные на поставке латентных графических процессоров (GPU) разработчикам ИИ), (2) Данные (т. е. сети, которые обеспечивают децентрализованный доступ, оркестрацию и верифицируемость конвейера данных ИИ), (3) Промежуточное ПО (т. е. сети/платформы, позволяющие разработку, развертывание и размещение моделей/агентов ИИ) и (4) Приложения (т. е. продукты, предназначенные для пользователей (B2B или B2C), использующие механизмы AI на цепочке)

Вычислить

ИИ требует огромных вычислительных ресурсов GPU как для обучения моделей, так и для выполнения выводов. Учитывая, что модели ИИ становятся все более сложными и требуют все больше вычислительных мощностей, имеется нехватка современных GPU, таких как предложения Nvidia, что приводит к длительному ожиданию и увеличению затрат. Децентрализованные вычислительные сети входят в число потенциальных решений этих проблем путем:

• Установка разрешений на создание рынков для покупки, аренды и хостинга физических GPU без разрешения
• Создание агрегаторов GPU, которые позволяют любому (например, майнерам биткойнов) вносить свое избыточное вычислительное мощность GPU для выполнения задач искусственного интеллекта по требованию в обмен на токенные поощрения
• Финансирование физических ГПУ путем токенизации их в цифровые активы на цепочке
• Разработка распределенных сетей GPU для вычислительно интенсивных рабочих нагрузок (например, обучение, вывод)
• Создание инфраструктуры, позволяющей запускать модели искусственного интеллекта на персональных устройствах (подумайте о децентрализованном Интеллекте Apple)

Каждое из этих предлагаемых решений направлено на увеличение предложения и доступности вычислительных мощностей графического процессора, предлагая очень конкурентоспособные цены. Однако, учитывая, что большинство участников этого сегмента имеют различные уровни поддержки передовых рабочих нагрузок и сталкиваются с проблемами, связанными с отсутствием совместного размещения графических процессоров, а также в некоторых случаях отсутствием инструментов разработчика и гарантий времени работы на уровне централизованных альтернатив, мы считаем, что массовое принятие этих предложений маловероятно в ближайшем среднесрочном периоде. На развивающихся сегментах и образцовых проектах, строящихся на этом уровне, включаются следующие:

• Общего назначения Вычисления: Децентрализованные рынки вычислений, предоставляющие вычислительные ресурсы GPU, которые можно использовать для различных приложений (например, Акаш,Aethir)
• AI / ML Compute: Децентрализованные вычислительные сети, предоставляющие ресурсы вычислений GPU для конкретного сервиса, такие как агрегаторы GPU, распределенное обучение и вывод, токенизация GPU и т. д. (например,io.net,Gensyn,Prime Intellect,Гиперболический,Гиперпространство)
• Edge Compute: Вычислительные и хранилищеские сети, обеспечивающие работу LLM (моделей машинного обучения на устройстве) для персонального контекстуализированного вывода (например,PIN AI,Exo,Crynux.ai,Матрица Edge)

Данные

Масштабирование моделей искусственного интеллекта требует расширения тренировочных наборов данных, при этом большие языковые модели обучаются на триллионах слов из текста, созданного людьми. Однако сегодня общественных, созданных людьми данных ограниченное количество (Эпоха AI оценивает, что высококачественные языковые / источники данных могут быть исчерпаны к 2024 году) возникает вопрос о том, могут ли недостаток обучающих данных стать основным узким местом, что потенциально может привести к стагнации в производительности модели искусственного интеллекта. Поэтому мы считаем, что фирмы, сосредоточенные на данных, крипто x ИИ, имеют следующие возможности для решения этих проблем:

• Поощрять пользователей делиться своими личными / собственными данными (например, “Data DAOs" - сущности onchain, где участники данных могут видеть экономическую выгоду от предоставления своих частных данных с социальных платформ, управляют тем, как эти данные используются и монетизируются)
• Создавать инструменты для генерации синтетических данных из естественноязыковых подсказок или предоставлять пользовательские стимулы для сбора данных с публичных веб-сайтов
• Поощрять пользователей помогать предварительно обрабатывать наборы данных для обучения моделей и поддерживать качество данных (например, разметка данных / обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей)
• Создание многосторонних, бессрочных рынков данных, где каждый может быть вознагражден за вклад.

Эти возможности порождают множество новых участников, которых мы видим на данный момент в области данных. Однако стоит отметить, что у централизованных лидеров на протяжении жизненного цикла модели искусственного интеллекта уже существуют сетевые эффекты и проверенные режимы соответствия данных, которые ценятся традиционными предприятиями, что может оставить мало места для децентрализованных альтернатив. Сказав это, мы считаем, что область данных для децентрализованного искусственного интеллекта представляет собой значительную долгосрочную возможность для решения проблемы «Стены данных». К числящимся в этой области новым сегментам и образцовым проектам относятся следующие:

• Рынки данных: Децентрализованные протоколы обмена данными, разработанные для предоставителей данных и потребителей для совместного использования и торговли данными (например,Ocean Protocol,Маса,Sahara AI)
• Пользовательские / Частные данные (включая DataDAOs): Сети, разработанные для стимулирования сбора собственных наборов данных, включая частные пользовательские данные (например,Vana*,NVG8)
• Публичные и синтетические данные: Сети / платформы для сбора данных с общедоступных веб-сайтов или создания новых наборов данных с помощью естественных языковых подсказок (например,Дриа,Mizu,Трава,Synesis One)
• Инструменты интеллектуальной аналитики данных: Платформы и приложения, разработанные для запросов, анализа, визуализации и предоставления действенных идей по данным цепочки (например,Nansen,Дюна,Аркхэм,Messari*)
• Хранение данных: Сети файлового хранения, предназначенные для долгосрочного хранения данных / архивирования и сети реляционных баз данных, предназначенные для управления структурированными данными, к которым часто обращаются и которые часто обновляются (например,Filecoin,Arweave,Керамика,Таблица*)
• Оркестрация данных / Происхождение: Сети и платформы, оптимизирующие конвейеры захвата данных и их обработку для искусственного интеллекта и данных-интенсивных приложений, а также обеспечивающие правильное отслеживание происхождения и подтверждаемую подлинность созданных искусственным интеллектом контента (например,Пространство и время,Граф*,Протокол истории)
• Маркировка данных: Сети и платформы, которые улучшают механизмы обучения с подкреплением и настройки для моделей ИИ, поощряя распределенную сеть человеческих участников создавать качественные обучающие наборы данных (например,Sapien,Kiva AI,Fraction.AI)
• Оракулы: Сети, использующие искусственный интеллект для предоставления проверяемых внеблокчейн данных для ончейн смарт-контрактов (например, Ора,OpenLayer,Chainlink)

Промежуточное программное обеспечение

Реализация полного потенциала открытой, децентрализованной модели искусственного интеллекта или агентской экосистемы требует создания новой инфраструктуры. Некоторые перспективные области, которые исследуют строители, включают следующее:

• Использование открытых LLM для поддержки случаев использования onchain AI, одновременно строя фундаментальные модели, способные быстро понимать, обрабатывать и действовать на onchain данные
• Распределенные решения для обучения больших базовых моделей (например, 100B+ параметров); часто рассматриваются как мечта, из-за различных технических сложностей, но недавние прорывы отИсследование Nous, Bittensor, иPrime Intellect стремятся изменить эту риторику
• Использование нулевого знания или оптимистичного машинного обучения (т.е. zkML, opML), доверенных выполнения сред (TEEs) или полностью гомоморфного шифрования (FHE) для обеспечения конфиденциального и верифицируемого вывода
• Обеспечение открытой, совместной разработки моделей искусственного интеллекта через сети координации ресурсов или создание агентских сетей/платформ, использующих инфраструктуру крипто для увеличения потенциала искусственного интеллекта для случаев использования в онлайн/оффлайн

Хотя был сделан определенный прогресс в создании этих фундаментальных инфраструктурных примитивов, готовность к производству ончейн LLMs и искусственные интеллект-агенты все еще находятся в начальной стадии, и мы не ожидаем, что эта динамика изменится в ближайшей или среднесрочной перспективе, при условии зрелости подлежащих вычислений, данных и модельной инфраструктуры. Сказав это, мы видим эту категорию как очень многообещающую и ключевую точку в инвестиционной стратегии Coinbase Ventures в данной сфере, обусловленную предполагаемым ростом и спросом на долгосрочные услуги искусственного интеллекта. К числу развивающихся сегментов и образцовых проектов, работающих на этом уровне, относятся следующие:

• LLM с открытой массой: модели ИИ, веса которых общедоступны, позволяя любому использовать, изменять и свободно распространять их (например,LLama3,Мистраль,Стабильность AI)
• Onchain Model Creators: Networks and platforms enabling the creation of foundational LLMs for onchain use cases (e.g., Пруд*,Мы,RPS)
• Обучение & Тонкая настройка: Сети и платформы, которые позволяют проводить инцентивное и проверяемое обучение или механизмы тонкой настройки onchain (например, Gensyn,Prime Intellect,Макрокосм, Flock.io)
• Конфиденциальность: Сети и платформы, использующие механизмы, сохраняющие конфиденциальность, для разработки, обучения и вывода моделей искусственного интеллекта (например,Сеть Бейгел,Арциум*, ZAMA)
• Сети вывода: Сети, которые используют криптографические методы / доказательства для проверки правильности выходов модели искусственного интеллекта (например,OpenGradient*,Модуль Labs,Гиза,Ритуал)
• Сети координации ресурсов: Сети, предназначенные для облегчения совместного использования ресурсов, сотрудничества и координации разработки моделей искусственного интеллекта (например,Bittensor,Рядом*,Итак,Сознательный)
• Сети и платформы Agentic: сети и платформы, которые облегчают создание, развертывание и монетизацию искусственного интеллекта для обоих сред (например, внецепочные)Морфей,Olas,Wayfinder,Payman,Skyfire)

Приложения

В рамках крипто, искусственные интеллектуальные агенты начинают проявлять себя, с ранними примерами, какDawn Wallet(т. е. криптовалютный кошелек, использующий искусственного интеллекта для отправки транзакций и взаимодействия с протоколами от имени пользователей),Параллельная Колония* (т. е. ончейн-игра, в которой игроки партнерствуют с искусственными интеллектуальными агентами, у которых есть собственные кошельки и которые могут создавать собственные пути в игре), илиVenice.ai(то есть приложение генеративного искусственного интеллекта / естественное языковое подтверждение с механизмами сохранения конфиденциальности). Однако разработка приложений по-прежнему является в значительной степени экспериментальной и охотничьей, с беспорядком идей приложений, расцветающих от хайпа в этой сфере. Сказав это, мы считаем, что продвижение в инфраструктуре и фреймворках искусственного интеллекта готово изменить криптодизайн-пространство с преимущественно реактивных приложений на более сложные, активные приложения в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Новые сегменты и образцы проектов, созданные на этом уровне, включают следующее:

• AI Companions: Приложения для создания, обмена и монетизации владельческих пользовательских моделей и агентов искусственного интеллекта с персонализированным и контекстуальным восприятием (например,MagnetAI,МойШел,Дева,Протоколы виртуальных)
• Интерфейсы на основе NLP: Приложения, в которых естественноязычные подсказки являются основным интерфейсом / точкой входа для взаимодействия и выполнения транзакций в сети (например,Venice.AI,Veldt)
• Инструменты разработчика / безопасности: Приложения / инструменты для разработчиков, использующие модели / агенты искусственного интеллекта для улучшения опыта разработчика и механизмов безопасности onchain (например,ChainGPT,Ограждение*)
• Risk Agents: Сервисы, которые используют модели ML или искусственные интеллектуальные агенты для помощи протоколам динамически настраиваться и реагировать на параметры риска onchain в реальном времени (например,Chaos Labs,Рукавица,Минерва*)
• Идентичность (Доказательство личности): Приложения, которые используют криптографические доказательства и модели машинного обучения для верификации доказательства личности пользователя. (например,Worldcoin*)
• Управление: Приложения, которые используют искусственный интеллект для выполнения транзакций на основе решений / обратной связи, принятой человеком (например,Ботто,Шляпы)
• Торговля / DeFi: Инфраструктура торговли, управляемая ИИ, и протоколы DeFi, использующие агентов ИИ для автоматизации выполнения транзакций onchain (например,Таоши,Intent.Trade)
• Игровые: Ончейн-игры, использующие умных NPC или механизмы искусственного интеллекта для управления основными игровыми механиками (например,Параллельный*,PlayAI)
• Социальные: Приложения, использующие механизмы искусственного интеллекта для создания ончейн-социальных взаимодействий (например,KaiKai,NFPrompt)

Заключение

Пока стек Crypto x AI находится еще в начальной стадии, мы верим, что произойдут значительные продвижения в децентрализованной инфраструктуре искусственного интеллекта, приложениях искусственного интеллекта на цепи блоков и появлении «агентической сети», где агенты искусственного интеллекта станут основными двигателями экономической деятельности. Несмотря на проблемы в областях, таких как инфраструктура вычислений и доступность данных, синергия между криптовалютой и искусственным интеллектом может ускорить инновации в обоих секторах, приводя к более прозрачным, децентрализованным и автономным системам. По мере того как ситуация продолжает стремительно развиваться под воздействием новых команд, получающих финансирование, и более установившихся команд, работающих над поиском соответствия продукта и рынка, для интернет-ориентированных фирм и разработчиков будет критически важно адаптироваться к изменяющемуся парадигму и использовать потенциал Crypto x AI для создания новых приложений и впечатлений, которые ранее были невообразимы.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана с [Coinbase Ventures]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору [Джонатан Кинг]. Если есть возражения по поводу этого перепечатывания, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они незамедлительно справятся с этим.
2. Отказ от ответственности: Мнения и взгляды, высказанные в этой статье, являются исключительно мнениями автора и не являются инвестиционными советами.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.