Отчет об исследовании Metrics Ventures: Какие направления Crypto×AI заслуживают внимания, начиная со статьи Бутерина?

Первоначальный автор: @charlotte 0211 z, @BlazingKevin_, Metrics Ventures

30 января Виталик опубликовал статью «Перспективы и проблемы приложений криптовалюты и искусственного интеллекта», в которой обсуждается, как следует сочетать блокчейн и искусственный интеллект, а также потенциальные проблемы, возникающие в этом процессе. Через месяц после публикации этой статьи компании NMR, Near и WLD, упомянутые в статье, добились хороших результатов, завершив этап открытия ценности. На основе четырех способов объединения Crypto и AI, предложенных Виталиком, в этой статье разбираются направления подразделения существующего направления AI и кратко представлены репрезентативные проекты в каждом направлении.

1 Введение: четыре способа объединить криптовалюту с ИИ

Децентрализация — это консенсус, поддерживаемый блокчейном, обеспечение безопасности — основная идея, а открытый исходный код — ключевая основа для того, чтобы поведение в цепочке имело вышеуказанные характеристики с криптографической точки зрения. За последние несколько лет этот подход был применим к нескольким раундам изменений в блокчейне, но когда задействуется искусственный интеллект, ситуация меняется.

Представьте, что вы используете искусственный интеллект для разработки архитектуры блокчейна или приложения. Тогда необходимо открыть исходный код модели. Однако это обнажит ее уязвимость для состязательного машинного обучения; в противном случае она потеряет свою децентрализацию. Поэтому нам необходимо подумать о том, как и насколько глубоко интегрировать искусственный интеллект в существующие блокчейны или приложения.

![Отчет об исследовании Metrics Ventures: Начиная со статьи Бутерина, какие направления Crypto×AI заслуживают внимания? )

Источник: УНИВЕРСИТЕТ ЭФИРА.

В статье «Когда гиганты сталкиваются: исследование конвергенции Crypto x AI в DE UNIVERSITY OF ETHEREUM» объясняются различия в основных характеристиках искусственного интеллекта и блокчейна. Как показано на рисунке выше, характеристиками искусственного интеллекта являются:

• Централизация
• низкая прозрачность
• Потребление энергии
• Монополия
• Слабые атрибуты монетизации.

По этим пяти пунктам блокчейн полностью противоположен искусственному интеллекту. Это также настоящий аргумент статьи Виталика: если объединить искусственный интеллект и блокчейн, какие компромиссы следует сделать с точки зрения владения данными, прозрачности, возможностей монетизации, затрат на потребление энергии и т. д., и какая инфраструктура должна быть создана для этого? Обеспечить эффективное сочетание этих двух факторов.

В соответствии с вышеизложенными принципами и собственным мышлением Виталик делит приложения, сочетающие искусственный интеллект и блокчейн, на 4 основные категории:

• ИИ как игрок в игре
• ИИ как интерфейс игры
• ИИ как правила игры
• ИИ как цель игры

Среди них первые три - это в основном три способа внедрения ИИ в криптомир, представляющие три уровня от поверхностного до глубокого.По мнению автора, это разделение представляет собой степень влияния ИИ на принятие решений человеком. и, таким образом, обеспечивает основу для всей криптовалюты, которая вводит различные степени системного риска:

• Искусственный интеллект как участник приложения: Искусственный интеллект сам по себе не будет влиять на принятие решений и поведение человека, поэтому он не принесет рисков реальному человеческому миру и, следовательно, имеет самый высокий уровень реализации на данный момент.
• Искусственный интеллект как интерфейс приложения. Искусственный интеллект предоставляет вспомогательную информацию или вспомогательные инструменты для принятия решений и поведения человека, что улучшит опыт пользователя и разработчика и снизит порог, но неправильная информация или операции принесут определенные риски в реальный мир.
• Правила применения искусственного интеллекта: Искусственный интеллект полностью заменит людей при принятии решений и операциях. Следовательно, злодеяния и неудачи искусственного интеллекта напрямую приведут к хаосу в реальном мире. Будь то в Web2 или Web3, искусственный интеллект не может в настоящее время им доверяют заменить людей.Принимайте решения.

Наконец, четвертая категория проектов посвящена использованию характеристик Crypto для создания лучшего искусственного интеллекта.Как упоминалось выше, централизация, низкая прозрачность, потребление энергии, монополия и слабые атрибуты валюты могут быть естественным образом устранены с помощью атрибутов Crypto. . Хотя у многих людей есть сомнения относительно того, сможет ли Crypto повлиять на развитие искусственного интеллекта, влияние на реальный мир посредством силы децентрализации всегда было самым захватывающим повествованием Crypto, и этот трек также стал соревнованием ИИ с его грандиозными идеями. Самая раскрученная часть.

2 ИИ в качестве участника

В механизме участия ИИ конечным источником стимулов является соглашение о человеческом вкладе. Прежде чем ИИ станет интерфейсом или даже правилом, нам часто необходимо оценить производительность различных ИИ, чтобы они могли участвовать в механизме и в конечном итоге получать вознаграждение или наказание через механизм цепочки.

Как участник, риск ИИ для пользователей и всей системы в основном незначителен по сравнению с его ролью в качестве интерфейсов и правил.Можно сказать, что это необходимый этап, прежде чем ИИ начнет глубоко влиять на решения и поведение пользователей.Поэтому искусственный интеллект и дифференциация Затраты и компромиссы, необходимые для интеграции блокчейна на этом уровне, относительно невелики, и это также тот тип продукта, который, по мнению Бутерина, легко реализуем.

С широкой точки зрения и уровня реализации большинство современных приложений ИИ попадают в эту категорию, например, торговые боты и чат-боты с поддержкой ИИ. используют разные Сравнение и постепенная оптимизация проводятся в боте, а у пользователей криптовалюты еще не выработалась поведенческая привычка использования приложений ИИ. В статье V God Автономный агент также отнесен к этой категории.

Но в узком смысле и в долгосрочной перспективе мы склонны разделять приложения ИИ или агенты ИИ более детально. Поэтому в этой категории мы считаем, что репрезентативные направления подразделения включают:

2.1 Игра с искусственным интеллектом

В некоторой степени игры с ИИ можно отнести к этой категории.Игроки взаимодействуют с ИИ и обучают своих персонажей ИИ, чтобы персонажи ИИ больше соответствовали их личным потребностям, например, больше соответствовали личным предпочтениям или игровая механика.Китай более боевой и конкурентоспособный. Игры — это переходный этап для ИИ перед тем, как он попадет в реальный мир. Это также трек, который в настоящее время имеет низкий риск внедрения и наиболее прост для понимания обычными пользователями. Знаковые проекты, такие как AI Arena, Echelon Prime, Altered State Machine и т. д. .

• AI Arena: AI Arena — это PVP-файтинг, в котором игроки могут учиться и тренироваться с помощью ИИ, чтобы постоянно развивать игровых персонажей. Мы надеемся, что больше обычных пользователей смогут связаться, понять и испытать ИИ в форме игр и в то же время позволить инженерам искусственного интеллекта предоставлять различные алгоритмы искусственного интеллекта на основе AI Arena для увеличения доходов. Каждый игровой персонаж представляет собой NFT, наделенный искусственным интеллектом, ядром которого является ядро, содержащее модель искусственного интеллекта, включающую две части: архитектуру и параметры, которые хранятся в IPFS.Параметры в новом NFT генерируются случайным образом, что означает, что он будет выполнять случайные действия, и пользователям необходимо улучшить стратегические возможности персонажа посредством процесса имитационного обучения (ИЛ).Каждый раз, когда пользователь тренирует персонажа и сохраняет прогресс, параметры будут обновляться в IPFS.

• Измененный конечный автомат: ASM — это не игра с искусственным интеллектом, а протокол подтверждения прав и транзакций для агентов искусственного интеллекта. Он позиционируется как протокол метавселенной искусственного интеллекта. В настоящее время он интегрируется с множеством игр, включая FIFA, и внедряется в игры и Метавселенная. Агент ИИ. ASM использует NFT для подтверждения и обмена AI-агентами.Каждый агент будет содержать три части: Мозг (собственные характеристики Агента), Воспоминания (часть, которая хранит поведенческие стратегии, изученные Агентом, и обучение модели и привязана к Мозгу), Форма (внешний вид персонажа и т.п.). У ASM есть модуль Gym, включающий децентрализованного облачного поставщика графических процессоров, который может обеспечить поддержку вычислительной мощности для агента. Проекты, в настоящее время использующие ASM в качестве основы, включают AIFA (футбольная игра с искусственным интеллектом), Muhammed Ali (боксерская игра с искусственным интеллектом), AI League (игра по уличному футболу в партнерстве с FIFA), Raicers (гоночная игра, управляемая искусственным интеллектом) и FLUF World’s Thingies (генеративная игра). НФТ).

![Отчет об исследовании Metrics Ventures: Начиная со статьи Бутерина, какие направления Crypto×AI заслуживают внимания? )

• Parallel Colony (PRIME): Echelon Prime разрабатывает Parallel Colony, игру, основанную на AI LLM, в которой игроки могут взаимодействовать и влиять на ваш AI-аватар, который будет действовать автономно, основываясь на воспоминаниях и жизненных траекториях. Colony в настоящее время является одной из самых ожидаемых игр с искусственным интеллектом.Недавно официальный представитель выпустил официальный документ и объявил о своем переходе на Solana, что положило начало новой волне успехов PRIME.

2.2 Рынок/конкурс прогнозов

Предсказательная способность является основой будущих решений и поведения ИИ. Прежде чем модель ИИ будет использоваться для фактических прогнозов, конкуренция по прогнозированию сравнивает производительность моделей ИИ на более высоком уровне и обеспечивает стимулы для специалистов по данным/моделей ИИ посредством Это имеет положительное значение для развития всего Crypto×AI — стимулируя непрерывную разработку моделей и приложений, которые являются более эффективными и производительными и более подходящими для криптомира, мы будем создавать более качественные и безопасные продукты, прежде чем ИИ может оказать более глубокое влияние на принятие решений и поведение. Как В.

Как сказал Бог, рынки предсказаний — это мощный примитив, который можно расширить для решения многих других типов задач. К знаковым проектам этого направления относятся: Numerai и Ocean Protocol.

Numerai: Numerai — это соревнование по науке о данных, которое проводится уже долгое время. Ученые, работающие с данными, обучают модели машинного обучения прогнозированию фондового рынка на основе исторических рыночных данных (предоставленных Numerai), а также делают ставки на модели и токены NMR для участия в чемпионате. Модель с более высокой производительностью получит стимулы в токенах NMR, а обещанные токены плохих моделей будут уничтожены. По состоянию на 7 марта 2024 года в общей сложности было размещено 6 433 модели, и протокол предоставил в общей сложности 75 760 979 долларов США в качестве стимулов для ученых, работающих с данными. Numerai вдохновляет ученых, занимающихся данными со всего мира, на сотрудничество в создании новых хедж-фондов, в число которых в настоящее время запущены такие фонды, как Numerai One и Numerai Supreme. Путь Numerai: конкуренция по прогнозированию рынка → модель краудсорсингового прогнозирования → новый хедж-фонд, основанный на модели краудсорсинга.

Ocean Protocol: Ocean Predictoor изучает прогнозы, начиная с краудсорсинговых прогнозов тенденций криптовалют. Игроки могут выбрать запуск бота Predictoor или бота Trader. Бот Predictoor использует модель искусственного интеллекта для прогнозирования цены криптовалюты (например, BTC/USDT) в следующий момент времени (например, через пять минут) и обещает определенную сумму в размере долларов. ОКЕАН. Соглашение будет основано на Глобальный прогноз рассчитывается путем взвешивания суммы залога. Трейдеры покупают результаты прогнозов и могут торговать на их основе. Когда точность результатов прогнозов высока, Трейдеры могут получить от этого прибыль. Те, кто прогнозирует ошибочно будут наказаны, а те, кто предскажет правильно, могут получить эту часть токенов и комиссий за покупку трейдеров, которые служат вознаграждением. 2 марта Ocean Predictoor объявила в средствах массовой информации о своем последнем направлении — модели мира-мира (WWM) и приступила к изучению реальных прогнозов, таких как погода и энергия.

![Отчет об исследовании Metrics Ventures: Начиная со статьи Бутерина, какие направления Crypto×AI заслуживают внимания? )

##3 ИИ как интерфейс

ИИ может помочь пользователям понять, что происходит, простым и понятным языком, выступать в качестве наставника для пользователей в мире криптографии, а также давать советы о возможных рисках, чтобы снизить порог использования криптовалюты и риски пользователей, а также улучшить пользовательский опыт. . Конкретные продукты, которые могут быть реализованы, имеют богатые функции, такие как напоминания о рисках во время взаимодействия с кошельком, транзакции намерений, управляемые искусственным интеллектом, чат-бот с искусственным интеллектом, который может отвечать на вопросы обычных пользователей о криптовалюте и т. д. За счет расширения группы аудитории практически все группы, включая обычных пользователей, разработчиков, аналитиков и т. д., станут объектами обслуживания ИИ.

Давайте еще раз повторим, что общего у этих проектов: они еще не заменили людей в принятии определенных решений и поведении, но используют модели искусственного интеллекта для предоставления людям информации и инструментов, помогающих принимать решения и модели поведения. Начиная с этого уровня в системе начал проявляться риск зла ИИ — он может вмешиваться в окончательное суждение человека, предоставляя неверную информацию.Это также подробно проанализировано в статье Бутерина.

Существует множество сложных проектов, которые можно отнести к этой категории, включая чат-бот ИИ, аудит смарт-контрактов ИИ, написание кода ИИ, торговых ботов ИИ и т. д. Можно сказать, что подавляющее большинство приложений ИИ в настоящее время попадают в эту категорию. На младшем уровне к представительным проектам относятся:

PaaL: PaaL в настоящее время является ведущим проектом чат-бота с искусственным интеллектом. Его можно рассматривать как ChatGPT, обученный знаниям, связанным с криптовалютой. Путем интеграции TG и Discord он может предоставлять пользователям: анализ данных токенов, основы токенов и экономический анализ токенов, а также другое. такие функции, как генерация текста, изображений и т. д., могут интегрировать PaaL Bot в групповые чаты, чтобы автоматически отвечать на некоторую информацию. PaaL поддерживает настройку личных ботов, и пользователи могут создавать свою собственную базу знаний ИИ и собственных ботов, предоставляя наборы данных. Paal переходит на AI Trading Bot. 29 февраля компания объявила о выпуске своего криптографического исследовательского и торгового терминала PaalX с поддержкой AI. Согласно введению, он может осуществлять аудит смарт-контрактов AI, интеграцию новостей и торговлю на основе Twitter, Crypto поддержка исследований и торговли.Помощники с искусственным интеллектом могут снизить порог использования пользователями.

![Отчет об исследовании Metrics Ventures: Какие направления Crypto×AI заслуживают внимания, начиная со статьи Бутерина? )

ChainGPT: ChainGPT опирается на искусственный интеллект для разработки ряда криптоинструментов, таких как чат-бот, генератор NFT, сбор новостей, генерация и аудит смарт-контрактов, помощник по транзакциям, рынок и межсетевой обмен AI. Тем не менее, ChainGPT в настоящее время фокусируется на инкубации проектов и Launchpad.Он завершил IDO для 24 проектов и 4 бесплатных раздач.

![Отчет об исследовании Metrics Ventures: Начиная со статьи Бутерина, какие направления Crypto×AI заслуживают внимания? )

Arkham: Ultra — это специальный механизм искусственного интеллекта Arkham. Вариант использования — повышение прозрачности в криптоиндустрии путем алгоритмического сопоставления адресов с реальными объектами. Ultra объединяет данные внутри и вне сети, предоставленные пользователями и собранные самостоятельно, и выводит их в масштабируемую базу данных, которая в конечном итоге представляется в виде диаграмм. Однако система Ultra в документе Arkham подробно не обсуждается.Поводом для внимания Arkham на этот раз являются личные инвестиции в нее основателя OpenAI Сэма Альтмана, которые за последние 30 дней выросли в 5 раз.

GraphLinq: GraphLinq — это решение для автоматизированного управления процессами, предназначенное для того, чтобы пользователи могли развертывать различные типы автоматизированных функций и управлять ими без программирования, например, передавать цену биткойнов в Коингеко TG Bot каждые 5 минут. Решение GraphLinq заключается в использовании Graph для визуализации процесса автоматизации. Пользователи могут создавать автоматизированные задачи, перетаскивая узлы, и выполнять их с помощью GraphLinq Engine. Хотя никакого кода не требуется, процесс создания Graph все же имеет определенный порог для обычных пользователей, включающий выбор подходящего шаблона, выбор подходящего среди сотен логических блоков и их соединение. Таким образом, GraphLinq представляет искусственный интеллект, позволяющий пользователям использовать диалоговый искусственный интеллект и естественный язык для создания и управления автоматизированными задачами.

0x 0.ai: **0x 0 Существует три основных направления деятельности, связанных с ИИ: аудит смарт-контрактов ИИ, обнаружение ИИ против ковров и центр разработчиков ИИ. Среди них обнаружение AI Anti-Rug будет обнаруживать подозрительное поведение, такое как чрезмерные налоги или утечка ликвидности, чтобы предотвратить обман пользователей.Центр разработчиков AI использует технологию машинного обучения для генерации смарт-контрактов и реализации контрактов на развертывание без кода. Однако аудит смарт-контрактов с использованием искусственного интеллекта запущен только изначально, а две другие функции еще не разработаны.

Zignaly: Zignaly родился в 2018 году с целью позволить отдельным инвесторам выбирать управляющих фондами для самостоятельного управления криптоактивами, аналогично логике копи-трейдинга. Zignaly использует технологию машинного обучения и искусственного интеллекта для создания системы показателей для систематической оценки управляющих фондами.

![Отчет об исследовании Metrics Ventures: Какие направления Crypto×AI заслуживают внимания, начиная со статьи Бутерина? )

##4 ИИ как правила игры

Это самая захватывающая часть — позволить ИИ заменить людей в принятии решений и поведении.Ваш ИИ будет напрямую контролировать ваш кошелек и принимать торговые решения и поведение от вашего имени. Автор считает, что в соответствии с этой классификацией ее можно в основном разделить на три уровня: приложения ИИ (особенно приложения с концепцией автономного принятия решений, такие как автоматизированные торговые боты ИИ, боты для получения дохода от ИИ DeFi), протоколы автономных агентов и zkml. /опмл.

Приложения ИИ — это инструменты для принятия конкретных решений по проблемам в определенной области. Они накапливают знания и данные в разных подразделениях и для принятия решений полагаются на модели ИИ, адаптированные в соответствии с подразделенными проблемами. Можно отметить, что в этой статье приложения ИИ разделены на две категории: интерфейсы и правила. С точки зрения видения развития приложения ИИ должны стать независимыми агентами принятия решений. Однако в настоящее время ни эффективность ИИ Модель, ни безопасность интегрированного ИИ, не могут удовлетворить этому требованию и даже немного сопротивляются в качестве интерфейса. Приложения ИИ находятся на очень ранней стадии. Конкретные проекты были представлены ранее, поэтому я не буду здесь вдаваться в подробности.

Автономный агент упоминался Бутериным в первой категории (ИИ как участник), но в долгосрочной перспективе данная статья относит его к третьей категории. Автономные агенты используют большие объемы данных и алгоритмов для моделирования человеческого мышления и процессов принятия решений, а также выполнения различных задач и взаимодействий. В этой статье основное внимание уделяется коммуникационному уровню, сетевому уровню и другой инфраструктуре агента.Эти протоколы определяют права собственности агента, устанавливают его личность, стандарты связи и методы связи, соединяют несколько приложений агента и обеспечивают совместное принятие решений и поведение.

zkML/opML: с помощью криптографии или экономических методов гарантировано получение достоверных результатов благодаря правильному процессу рассуждения модели. Проблемы безопасности очень губительны для внедрения ИИ в смарт-контракты. Смарт-контракты полагаются на входные данные для генерации выходных данных и автоматического выполнения ряда функций. Как только ИИ совершает зло и вводит неправильные входные данные, он представляет большие системные риски для Таким образом, zkML/opML и ряд потенциальных решений являются основой, позволяющей ИИ действовать и принимать решения независимо.

Наконец, эти три представляют собой три основных уровня ИИ в качестве рабочих правил: zkml/opml служит самой низкой инфраструктурой для обеспечения безопасности протокола; протокол агента создает экосистему агента и может совместно принимать решения и поведение; приложения ИИ также Конкретные ИИ-агенты будут постоянно совершенствовать свои возможности в определенной области и фактически принимать решения и действия.

4.1 Автономный агент

Применение агента ИИ в мире криптографии является естественным: от смарт-контрактов до TG-ботов и агентов ИИ, мир криптографии движется к более высокой автоматизации и снижению пороговых значений для пользователей. Хотя смарт-контракты автоматически выполняют функции с помощью защищенного от изменений кода, им по-прежнему приходится полагаться на внешние триггеры для пробуждения, и они не могут работать автономно и непрерывно; TG Bots снижает порог пользователя.Пользователям не нужно напрямую взаимодействовать с фронтом шифрования. конец, но через естественный язык завершает взаимодействие в цепочке, но он может выполнять только чрезвычайно простые и конкретные задачи и по-прежнему не может выполнять транзакции, ориентированные на намерения пользователя; агенты ИИ обладают определенными независимыми возможностями принятия решений, понимают естественный язык пользователя, и самостоятельно находить и комбинировать других агентов и инструменты в цепочке для достижения поставленных пользователем целей.

AI Agent работает над тем, чтобы значительно улучшить опыт использования продуктов шифрования, а блокчейн также может помочь работе AI Agent стать более децентрализованной, прозрачной и безопасной.

• Стимулируйте больше разработчиков предоставлять агента через токены.
• Подтверждение NFT способствует взиманию средств и транзакциям на основе агента.
• Обеспечить идентификацию агента и механизм регистрации в цепочке.
• Предоставлять журналы активности агентов, которые невозможно подделать, а также обеспечивать своевременное отслеживание и подотчетность за их действия.

Основными проектами этого направления являются:

• Autonolas: Autonolas поддерживает владение активами и возможность компоновки агентов и связанных компонентов через протоколы цепочки, позволяя обнаруживать и повторно использовать компоненты кода, агентов и сервисов в цепочке, а также стимулировать разработчиков для получения финансовой компенсации. После того, как разработчики разработают полный агент или компонент, они зарегистрируют код в цепочке и получат NFT, который представляет собой право собственности на код; Владелец сервиса объединит несколько агентов для создания сервиса и зарегистрирует его в цепочке, а также привлечет агента. Операторы: Услуга фактически оказывается, и пользователь платит за использование услуги.
• Fetch.ai: Fetch.ai имеет богатый командный опыт и опыт разработки в области искусственного интеллекта и в настоящее время занимается направлением AI Agent. Протокол состоит из четырех ключевых уровней: AI Agents, Agentverse, AI Engine и Fetch Network. Агенты ИИ — это ядро системы, а другие — это платформы и инструменты, помогающие создавать службы агентов. Agentverse — это платформа «программное обеспечение как услуга», в основном используемая для создания и регистрации ИИ-агентов. Цель AI Engine — выполнять задачи, считывая вводимые пользователем данные на естественном языке, преобразовывая их в действующие символы и выбирая наиболее подходящего зарегистрированного AI-агента в Agentverse. Fetch Network — это уровень блокчейна протокола. AI-агент должен быть зарегистрирован в контракте альманаха в цепочке, прежде чем он сможет запускать совместные услуги с другими агентами. Стоит отметить, что Autonolas в настоящее время фокусируется на создании агентов в мире криптографии, вводя в цепочку операции агентов вне сети; Fetch.ai фокусируется на мире Web2, например, на бронировании путешествий, прогнозировании погоды и т. д.
• Delysium: Delysium превратился из игры в протокол AI Agent. В основном он включает в себя два уровня: уровень связи и уровень блокчейна. Уровень связи является основой Delysium, обеспечивая безопасную и масштабируемую инфраструктуру для обеспечения быстрой и эффективной связи. между агентами ИИ. Взаимодействие, уровень блокчейна аутентифицирует агента и обеспечивает защищенные записи поведения агента с помощью смарт-контрактов. В частности, уровень связи устанавливает единый протокол связи между агентами и использует стандартизированную систему обмена сообщениями, чтобы агенты могли общаться друг с другом на одном языке.Кроме того, он устанавливает протокол обнаружения служб и API, чтобы пользователи и другие агенты могли быстро обнаружить и подключиться к доступным агентам. Уровень блокчейна в основном состоит из двух частей: идентификатор агента и смарт-контракт Chronicle. Идентификатор агента гарантирует, что только законные агенты могут получить доступ к сети. Chronicle представляет собой хранилище журналов всех важных решений и действий, принятых агентом. Его нельзя подделать после загружаются в цепочку, чтобы обеспечить достоверное отслеживание поведения Агента.
• Измененный конечный автомат: он устанавливает стандарты владения активами агента и транзакций через NFT. Конкретный анализ можно найти в части 1. Хотя ASM в настоящее время в основном связан с играми, в качестве базовой спецификации он также имеет возможность расширения для других агентов. поля. .
• Morpheous: создается экологическая сеть агента ИИ. Протокол предназначен для объединения четырех ролей: программиста, поставщика компьютеров, строителя сообщества и капитала, соответственно предоставляя ИИ-агенту, вычислительную мощность, интерфейсную часть и инструменты разработки, а также средства для поддержки. Работа агента для сети, MOR. Это будет иметь форму честного запуска, чтобы предоставить стимулы майнерам, которые предоставляют вычислительную мощность, залогодателям stETH, участникам разработки агентов или смарт-контрактов, а также участникам развития сообщества.

4.2 zkML/opML

Доказательство с нулевым разглашением в настоящее время имеет два основных направления применения:

• Докажите, что операция выполняется правильно в цепочке с меньшими затратами (ZK-Rollup и перекрестный мост ZKP используют эту функцию ZK);
• Защита конфиденциальности: вам не нужно знать детали расчета, чтобы доказать, что расчет был выполнен правильно.

Аналогично, применение ZKP в машинном обучении также можно разделить на две категории:

• Проверка вывода: благодаря ZK-доказательству в цепочке с меньшими затратами доказывается, что интенсивный процесс вычислений вывода модели ИИ правильно выполняется вне цепочки.
• Защита конфиденциальности: ее можно разделить на две категории: одна — защита конфиденциальности данных, то есть использование частных данных для вывода общедоступной модели, а ZKML может использоваться для защиты частных данных; другая — защита модели. конфиденциальность в надежде скрыть ее. Конкретная информация, такая как вес модели, рассчитывается на основе общедоступных входных данных и получается выходной результат.

Автор считает, что в настоящее время для Crypto важнее проверка вывода. Здесь мы остановимся на сценарии проверки вывода. Начиная с ИИ как участника и заканчивая ИИ как правителем мира, мы надеемся сделать ИИ частью процесса в цепочке. Однако вычислительные затраты на рассуждения модели ИИ слишком высоки, чтобы работать непосредственно в цепочке. этот процесс вне сети. Это означает, что нам нужно смириться с проблемами доверия, вызванными этим черным ящиком — не подделал ли бегун модели ИИ мои входные данные? Была ли указанная мной модель использована для вывода? Преобразуя модели ML в схемы ZK, можно: (1) загружать модели меньшего размера в цепочку, хранить небольшие модели zkML в смарт-контрактах и напрямую загружать их в цепочку, чтобы решить проблему непрозрачности; (2) завершить вывод вне цепочки и одновременно сгенерировать доказательство ZK. Запустив доказательство ZK в цепочке, чтобы доказать правильность процесса рассуждения, инфраструктура будет включать в себя два контракта - основной контракт (с использованием модели ML для вывода результатов) и контракт на проверку ZK-Proof.

zkML все еще находится на очень ранней стадии и сталкивается с техническими проблемами преобразования моделей ML в схемы ZK, а также с чрезвычайно высокими вычислительными и криптографическими накладными расходами. Как и путь развития Rollup, opML стал еще одним решением с экономической точки зрения.opML использует предположение AnyTrust от Arbitrum, то есть каждое утверждение имеет по крайней мере один честный узел, чтобы гарантировать, что отправитель или хотя бы один проверяющий является честным. Однако OPML может быть только альтернативой проверке вывода и не может обеспечить защиту конфиденциальности.

Создание приложений не менее важно, поскольку необходимо четко доказать пользователям шифрования важную роль zkML и доказать, что конечная ценность может компенсировать огромные затраты. Среди этих проектов некоторые сосредоточены на исследованиях и разработках технологий ZK, связанных с машинным обучением (например, Modulus Labs), тогда как другие посвящены более общему построению инфраструктуры ZK.

• Modulus использует zkML для применения искусственного интеллекта в процессе рассуждений в цепочке. 27 февраля компания Modulus запустила средство проверки zkML Remainder, которое обеспечивает повышение эффективности в 180 раз по сравнению с традиционным выводом искусственного интеллекта на аналогичном оборудовании. Кроме того, Modulus сотрудничает с несколькими проектами для изучения практических вариантов использования zkML, таких как работа с Upshot для сбора комплексных рыночных данных, оценки цен NFT и передачи цен в цепочку с использованием искусственного интеллекта с доказательством ZK; и AI Arena Работайте вместе. чтобы доказать, что сражающийся с Аватаром — тот же самый, которого тренировал игрок.
• Risc Zero включает модель в цепочку, и, запустив модель машинного обучения в ZKVM RISC Zero, можно доказать, что точные вычисления, включенные в модель, были выполнены правильно.
• Ingonyama разрабатывает оборудование специально для технологии ZK, что может снизить барьер для входа в область технологии ZK, а zkML также может использоваться в процессе обучения модели.

5 ИИ в качестве цели

Если первые три категории больше сосредоточены на том, как ИИ расширяет возможности Crypto, то «ИИ как цель» подчеркивает помощь Crypto ИИ, то есть, как использовать Crypto для создания лучших моделей и продуктов ИИ, которые могут включать несколько критериев оценки: более эффективный более точным, более децентрализованным и т. д.

ИИ включает в себя три ядра: данные, вычислительную мощность и алгоритмы. В каждом измерении Crypto стремится оказывать более эффективную помощь ИИ:

• Данные: данные являются основой для обучения модели. Протокол децентрализованных данных будет стимулировать отдельных лиц или предприятия предоставлять больше данных частного домена, одновременно используя криптографию для защиты конфиденциальности данных и предотвращения утечки конфиденциальных личных данных.
• Вычислительная мощность: направление децентрализованных вычислительных мощностей в настоящее время является самым популярным направлением ИИ. Соглашение способствует объединению компаний, занимающихся вычислительными мощностями с длинным хвостом, и компаний, занимающихся ИИ, обеспечивая соответствующий рынок между спросом и предложением для обучения моделей и вывода.
• Алгоритм: Расширение возможностей алгоритмов Crypto является основным звеном в реализации децентрализованного ИИ. Это также основное содержание повествования «ИИ как цель» в статье Виталика. Создать децентрализованный и заслуживающий доверия черный ящик ИИ, как упоминалось выше. Упомянутая выше проблема состязательного машинного обучения будет решена, но она столкнется с рядом препятствий, таких как чрезвычайно высокие криптографические накладные расходы. Кроме того, «использование криптографических стимулов для поощрения создания более качественного ИИ» также может быть достигнуто без полного провала в криптографическую кроличью нору полного шифрования.

Монополия крупных технологических компаний на данные и вычислительные мощности привела к монополии на процесс обучения моделей, а модели с закрытым исходным кодом стали ключом к прибыли для крупных предприятий. С точки зрения инфраструктуры, Crypto поощряет децентрализованное предоставление данных и вычислительной мощности с помощью экономических средств, обеспечивая при этом конфиденциальность данных в процессе с помощью криптографических методов, и на основе этого облегчает обучение децентрализованной модели для достижения более прозрачного и децентрализованного ИИ.

5.1 Протокол децентрализованных данных

Протоколы децентрализованных данных в основном реализуются в форме краудсорсинга данных, мотивируя пользователей предоставлять наборы данных или услуги данных (например, аннотации данных) предприятиям для проведения обучения моделей, а также открывать рынок данных для содействия согласованию спроса и предложения. Протоколы также исследуют через протокол стимулирования DePIN, получают данные о просмотре пользователем или используют устройство/пропускную способность пользователя для завершения сканирования сетевых данных.

Протокол Ocean: подтверждайте и токенизируйте данные.Пользователи могут создавать NFT данных/алгоритмов в Ocean Protocol без кода, а также создавать соответствующие токены данных для управления доступом к NFT данных. Ocean Protocol обеспечивает конфиденциальность данных с помощью Compute To Data (C 2D).Пользователи могут получать выходные результаты только на основе данных/алгоритма, но не могут загрузить их полностью. Ocean Protocol был основан в 2017 году. Будучи рынком данных, он, естественно, догнал поезд искусственного интеллекта в этом витке увлечения.

Synesis One: Этот проект представляет собой платформу Train 2 Earn на Solana. Пользователи получают вознаграждение в размере $ SNS, предоставляя данные на естественном языке и аннотации к данным. Пользователи поддерживают майнинг, предоставляя данные. Данные будут храниться и загружаться в цепочку после проверки. Используется Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, для обучения и вывода. В частности, майнеры делятся на три категории: Архитектор/Строитель/Валидатор. Архитектор отвечает за создание новых задач с данными, Builder предоставляет корпус в соответствующих задачах с данными, а Валидатор проверяет набор данных, предоставленный Builder. Завершенный набор данных хранится в IPFS, а источник данных и IPFS-адрес сохраняются в цепочке.Они также будут храниться в базе данных вне цепочки для использования компанией AI (в настоящее время Mind AI).

Грасс: Уровень децентрализованных данных, известный как ИИ, по сути представляет собой децентрализованный рынок очистки сети для получения данных для обучения модели ИИ. Интернет-сайты являются важным источником данных для обучения ИИ. Данные многих веб-сайтов, включая Twitter, Google и Reddit, имеют большую ценность, но эти сайты постоянно ограничивают сканирование данных. Grass использует неиспользуемую полосу пропускания в личных сетях, чтобы уменьшить влияние блокировки данных, используя разные IP-адреса для сбора данных с общедоступных веб-сайтов, выполнения предварительной очистки данных и становления источником данных для компаний и проектов по обучению моделей ИИ. В настоящее время Grass находится на стадии бета-тестирования, и пользователи могут предоставлять пропускную способность, чтобы зарабатывать баллы и получать потенциальные раздачи.

![Отчет об исследовании Metrics Ventures: Начиная со статьи Бутерина, какие направления Crypto×AI заслуживают внимания? )

Протокол AIT: Протокол AIT — это децентрализованный протокол аннотаций данных, предназначенный для предоставления разработчикам высококачественных наборов данных для обучения моделей. Web3 позволяет сотрудникам по всему миру быстро получить доступ к сети и получать стимулы за счет аннотирования данных. Специалисты по данным AIT предварительно аннотируют данные, которые затем будут дополнительно обработаны пользователями. После проверки специалистами по обработке данных данные, прошедшие проверку, Проверка качества будет предоставлена разработчикам.

В дополнение к вышеупомянутым протоколам предоставления данных и аннотирования данных, предыдущая инфраструктура децентрализованного хранения, такая как Filecoin, Arweave и т. д., также будет способствовать более децентрализованным данным.

5.2 Децентрализованная вычислительная мощность

В эпоху искусственного интеллекта важность вычислительной мощности очевидна: не только цена акций Nvidia достигает пика, но и в мире криптовалют децентрализованная вычислительная мощность, можно сказать, является наиболее разрекламированным сегментом искусственного интеллекта. Трек — входит в число 200 крупнейших компаний по рыночной капитализации. Среди 11 AI-проектов есть 5 проектов, которые ориентированы на децентрализованные вычислительные мощности (Render/Akash/AIOZ Network/Golem/Nosana) и достигли высоких кратных темпов роста. в последние несколько месяцев. Мы также стали свидетелями появления множества платформ децентрализованной вычислительной мощности в проектах с небольшой рыночной капитализацией.

Судя по характеристикам трека, базовая логика проектов в этом направлении весьма однородна — посредством токенного стимулирования люди или компании с простаивающими вычислительными ресурсами могут предоставлять ресурсы, тем самым существенно снижая затраты на использование и устанавливая спрос и предложение на вычислительные мощности. На рынке в настоящее время основное предложение вычислительной мощности поступает от центров обработки данных, майнеров (особенно после перехода Ethereum на PoS), потребительских вычислительных мощностей и сотрудничества с другими проектами. Несмотря на однородность, это путь с высоким рвом для ведущих проектов.Основные конкурентные преимущества проекта заключаются в ресурсах вычислительной мощности, цене аренды вычислительной мощности, коэффициенте использования вычислительной мощности и других технических преимуществах. Ведущие проекты в этом направлении включают Akash, Render, io.net и Gensyn.

В зависимости от конкретных направлений бизнеса проекты можно условно разделить на две категории: вывод модели ИИ и обучение модели ИИ. Поскольку обучение модели ИИ требует гораздо большей вычислительной мощности и пропускной способности, чем логический вывод, и его сложнее реализовать, чем распределенный вывод, а рынок модельного вывода быстро расширяется, прогнозируемый доход будет значительно выше, чем доход от обучения модели в будущем. поэтому сделать это в настоящее время совершенно невозможно.Большинство проектов ориентированы на логический вывод (Akash, Render, io.net), а лидер в обучении — Gensyn. Среди них Akash и Render родились раньше и не были созданы для вычислений ИИ.Akash изначально использовался для общих вычислений, Render в основном использовался для рендеринга видео и изображений, а io.net был специально разработан для вычислений ИИ, но в ИИ вычислительная мощность будет После того, как спрос поднялся на более высокий уровень, эти проекты стали развиваться в области искусственного интеллекта.

Два наиболее важных показателя конкурентоспособности по-прежнему исходят от стороны предложения (ресурсы вычислительной мощности) и стороны спроса (коэффициент использования вычислительной мощности). Akash имеет 282 графических процессора и более 20 000 процессоров, а также заключил 160 000 договоров аренды. Уровень использования сети графических процессоров составляет 50–70 %, что является хорошим показателем для этого направления. io.net имеет 40272 графических процессора и 5958 процессоров, а также лицензии на 4318 графических процессоров и 159 процессоров Render и 1024 графических процессора Filecoin, включая около 200 блоков H 100 и тысячи блоков A 100, которые на данный момент завершены. .net привлекает вычислительные ресурсы с чрезвычайно высокими ожиданиями раздачи.Данные графического процессора быстро растут, и его способность привлекать ресурсы необходимо переоценить после запуска токена. Render и Gensyn не опубликовали конкретных данных. Кроме того, многие проекты повышают свою конкурентоспособность со стороны спроса и предложения за счет экологического сотрудничества. Например, io.net использует вычислительную мощность Render и Filecoin для улучшения своих запасов ресурсов. Render установил план вычислительного клиента (RNP-004) Разрешить пользователям косвенный доступ к вычислительным ресурсам Render через вычислительные клиенты — io.net, Nosana, FedMl, Beam, тем самым быстро переходя от области рендеринга к вычислениям с искусственным интеллектом.

Кроме того, остается проблемой проверка децентрализованных вычислений — как доказать, что работники, обладающие вычислительными ресурсами, правильно выполняли вычислительные задачи. Gensyn пытается создать такой уровень проверки, чтобы гарантировать правильность расчетов с помощью вероятностных доказательств обучения, протоколов точного позиционирования на основе графиков и стимулов. Верификаторы и информаторы совместно проверяют расчеты. Таким образом, Gensyn в дополнение к обучению децентрализации Он обеспечивает Поддержка вычислительной мощности и механизм проверки, который она устанавливает, также имеют уникальную ценность. Fluence, вычислительный протокол, расположенный на Solana, также добавляет проверку вычислительных задач, и разработчики могут убедиться, что их приложения работают должным образом, а вычисления выполняются правильно, проверяя доказательства, предоставленные поставщиками сетевых услуг. Тем не менее, фактический спрос по-прежнему таков, что “выполнимо” больше, чем “надежно”. Вычислительная платформа должна сначала иметь достаточную вычислительную мощность, чтобы иметь возможность конкуренции. Конечно, для отличных протоколов проверки вы можете выбрать доступ к вычислительной мощности. других платформ, чтобы стать Уровень аутентификации и уровень протокола играют уникальную роль.

5.3 Децентрализованная модель

Мы все еще очень далеки от окончательного сценария, описанного Виталиком (показанного на рисунке ниже).В настоящее время мы не можем создать надежный черный ящик ИИ с помощью блокчейна и технологии шифрования, чтобы решить проблему состязательного машинного обучения и обучения данных. Весь процесс запуска ИИ до вывода запроса требует очень больших затрат. Однако в настоящее время существуют проекты, пытающиеся создать лучшие модели ИИ с помощью механизмов стимулирования.Во-первых, они открыли закрытое состояние между различными моделями и создали модель взаимного обучения, сотрудничества и здоровой конкуренции между моделями.Bittensor является наиболее представительным из них. . проект.

Bittensor: Bittensor продвигает комбинацию различных моделей ИИ, но стоит отметить, что сам Bittensor не обучает модель, а в основном предоставляет услуги вывода ИИ. 32 подсети Bittensor ориентированы на разные направления обслуживания, такие как сбор данных, генерация текста, изображение «Текст 2» и т. д. При выполнении задачи модели ИИ, относящиеся к разным направлениям, могут взаимодействовать друг с другом. Механизм стимулирования способствует конкуренции между подсетями и внутри подсетей. В настоящее время вознаграждения выдаются из расчета 1 TAO за блок. Всего ежедневно выдается около 7200 токенов TAO и 64 проверки в SN 0 (корневая сеть). Верификатор подсети определяет коэффициент распределения этих вознаграждений между различными подсетями в зависимости от производительности подсети. Валидатор подсети определяет коэффициент распределения между разными майнерами, оценивая работу майнеров, тем самым предоставляя более качественные услуги. Модели, которые работают лучше, получают больше стимулов, что способствует улучшение общего качества рассуждений системы.

6 Заключение: МЕМ-хайп или технологическая революция?

От скачка цен на ARKM и WLD, вызванного действиями Сэма Альтмана, до конференции NVIDIA, приведшей к серии участвующих проектов, многие люди корректируют свою инвестиционную философию в направлении ИИ. или технологическая революция?

За исключением нескольких тем, посвященных знаменитостям (таких как ARKM и WLD), направление ИИ в целом больше похоже на «цМем, в котором доминируют технические повествования».

С одной стороны, общий ажиотаж по поводу Crypto AI должен быть тесно связан с прогрессом Web2 AI. С другой стороны, в истории трека ИИ по-прежнему доминируют технические нарративы. Конечно, здесь мы подчеркиваем «технический нарратив», а не «технологию», что и определяет выбор направления подразделения Трек искусственного интеллекта и основы проекта Внимание по-прежнему важно. Нам нужно найти повествовательное направление с ажиотажной ценностью, а также нам нужно найти проекты со средне- и долгосрочной конкурентоспособностью и рвами.

Из четырех возможных комбинаций, предложенных Виталиком, мы видим компромисс между повествовательным обаянием и возможностями реализации. В первой и второй категориях, представленных приложениями искусственного интеллекта, мы видели много GPT Wrapper. Продукты запускаются быстро, но однородность бизнеса также высока. Преимущество первопроходца, экосистема, количество пользователей и доход от продукта становятся историями, о которых стоит рассказать. однородная конкуренция. Третья и четвертая категории представляют собой грандиозное повествование о сочетании ИИ и криптографии, таких как сеть совместной работы агентов, zkML и децентрализованное преобразование ИИ. Все они находятся на ранних стадиях. Проекты с технологическими инновациями быстро привлекут внимание. средства, даже если это всего лишь очень ранняя реализация.

о нас

**Metrics Ventures — это фонд ликвидности вторичного рынка криптоактивов, основанный на данных и исследованиях, возглавляемый командой опытных профессионалов в области криптовалют. Команда обладает опытом в инкубации первичного рынка и торговле на вторичном рынке и играет активную роль в развитии отрасли посредством углубленного анализа данных внутри и вне цепочки. MVC сотрудничает со старшими влиятельными фигурами в криптосообществе, чтобы предоставить долгосрочные возможности для проектов, такие как медиа-ресурсы и ресурсы KOL, ресурсы экологического сотрудничества, проектные стратегии, возможности консультирования по экономическим моделям и т. д. **

**Добро пожаловать в DM, чтобы поделиться и обсудить свои идеи и идеи о рынке и инвестировании криптоактивов. **

**Наш исследовательский контент будет опубликован одновременно в Twitter и Notion. Следуйте инструкциям: **

Твиттер: ****

Понятие: ****

Рекрутинг!Ищем трейдеров с хорошей зарплатой и гибким графиком работы

если вы: Я купил соль ниже 40/ordi ниже 25/inj ниже 14/rndr ниже 3,2/tia ниже 10. Если вы соответствуете любым двум из вышеперечисленных требований, свяжитесь с нами по адресу admin@metrics.ventures, ops@metrics.ventures.