Завьялов Илья Николаевич про ИИ и криптовалюты (Ч.1).

Перед тем как вы погрузитесь в изучение статьи, обратите внимание на тот факт что всё упомянутое в ней не является финансовой рекомендацией для принятие более взвешенного решения просьба провести свое собственное исследование.

Оглядываясь назад: Ключевые тенденции 2024 года  

ИИ и криптовалюты, несомненно, стали одним из самых горячих новых трендов года, появившись после всплеска интереса к большим языковым моделям (LLM) и ИИ общего интеллекта. Команды и токены, стоящие за протоколами, направленными на объединение ИИ и криптовалют, получили огромное количество капитала как на частных, так и на публичных рынках. На частных рынках в сектор ИИ и криптовалют в 2024 году было инвестировано более $1 млрд. На публичных рынках общая рыночная стоимость протоколов, связанных с ИИ, выросла с ~$5 млрд в октябре 2023 года до более $60 млрд в начале декабря. Новый ведущий протокол ИИ, Bittensor, был запущен и вырос до более чем $4 миллиардов в обороте за тот же период времени.

Мы разделили большинство криптопроектов, связанных с искусственным интеллектом, на следующие категории:

• Децентрализованные вычислительные сети: Сети графических процессоров, которые могут быть использованы для обучения, тонкой настройки или вывода моделей.
• Координационные платформы: Платформы, стимулирующие разработку моделей, такие как Bittensor, или специализированные настройки вывода (например, zkML), такие как разрабатываемые Modulus.
• Инструменты и сервисы ИИ: Проекты, которые управляют или создают сервисы для использования моделей и агентов ИИ, часто расположенные на общей рыночной площадке, доступ к которой оплачивают агенты или разработчики ИИ.
• Приложения: Приложения, в которых модели ИИ, лежащие в основе ИИ, создаются для потребительского или корпоративного использования, подобно ChatGPT.

Ниже мы приводим некоторые из наиболее примечательных тенденций в секторе ИИ и криптовалют в этом году:

Децентрализованное обучение моделей

Современный ландшафт обучения моделей машинного обучения (ML) характеризуется значительными инвестициями в инфраструктуру GPU, вызванными необходимостью построения больших и более мощных моделей. Традиционная централизованная парадигма обучения моделей в значительной степени опирается на совместно расположенные, тесно связанные ресурсы GPU, чтобы справиться с огромными вычислительными требованиями при обучении современных моделей с триллионом параметров, таких как GPT-4. Однако исследователям, которые хотят обучать собственные модели, не имея доступа к балансам ведущих технологических компаний, требуются более низкие капитальные затраты и более распределенные альтернативы.

Многочисленные команды DePIN, такие как Akash и IO.net, позиционируют себя в качестве поставщиков децентрализованных вычислений, стремясь привлечь поставщиков GPU, начиная от потребительских GPU, таких как NVIDIA 3090 и 4090, и заканчивая high-end GPU для ML, такими как A100 и H100. Эти децентрализованные сети позволяют клиентам арендовать GPU-вычисления по более низкой цене без необходимости хранить ресурсы в централизованном месте. Однако многие из этих сетей не являются специализированными и служат платформами для использования GPU общего назначения. В отличие от них, такие команды, как GenSyn и Prime Intellect, сосредоточены на разработке платформ, оптимизированных для обучения ML-моделей, которые позволяют сделать распределенное обучение более целесообразным.

Bittensor и координация ИИ 

Координация усилий широкого круга участников децентрализованной разработки ИИ представляет собой уникальную проблему по сравнению с централизованными ИИ-компаниями, которые получают выгоду от раундов венчурного финансирования и крупных материнских компаний. Bittensor является одним из первых решений, обеспечивающих основу для децентрализованной разработки моделей ИИ через экосистему подсетей, каждая из которых имеет свои специфические цели в области ИИ. Его структура, основанная на стимулах, которые определяются эмиссией токенов TAO, поощряет разработчиков и майнеров к совместной работе по обучению и совершенствованию моделей ИИ, а валидаторы оценивают эффективность модели. Одним словом, Bittensor — это конгломерат, поддерживающий команды ИИ с открытым исходным кодом, способствующий быстрым экспериментам и инновациям, представляя собой альтернативу традиционному подходу централизованных лабораторий ИИ, основанному на принципе «сверху вниз».

На данный момент Bittensor создал децентрализованную среду, в которой могут процветать различные приложения ИИ, получая выгоду от коллективного маркетинга и эмиссии токенов. В подсетях проекта работают самые разные команды, создающие проекты, выполняющие различные функции — от генерации изображений до моделирования сворачивания белков.
В отличие от других протоколов, Bittensor позиционируется как платформа, не фокусируясь на одном конкретном слое стека. Благодаря всеохватывающему предложению сети Bittensor компания TAO получила лидирующую оценку в секторе ИИ и криптовалют по FDV — ~$12 миллиардов, а сам протокол называют «биткоином ИИ». Несмотря на его рыночную стоимость, многие по-прежнему сомневаются в структурных особенностях протокола. В течение года TAO подвергался наибольшей критике: 

• Многие подсети не смогли произвести жизнеспособные продукты.
• Выбросы остаются проблемой, учитывая, что протокол не получает доход от успехов своих подсетей.
• Bittensor будет сложно привлечь и удержать высококлассных специалистов в области ИИ, учитывая, как легко авторитетные основатели ИИ могут привлечь капитал, а также отсутствие барьеров, препятствующих уходу из экосистемы подсетей, нашедших свое применение.
• Централизация в принятии решений о выбросах означает, что 64 лучших валидатора могут диктовать стимулы, основываясь на субъективных критериях.
• Есть две проблемы с масштабируемостью: зависимость от одного набора валидаторов для распределения выбросов TAO, что становится непрактичным по мере роста подсетей, и отсутствие внутрипротокольного механизма, связывающего спрос майнеров с использованием подсетей, что чревато ростом расходов без соответствующего масштабирования доходов. 

Чтобы смягчить некоторые из этих проблем, Bittensor объявила о нескольких предстоящих фундаментальных обновлениях, о которых мы расскажем в разделе «Перспективы».

Инструменты и сервисы для агентов ИИ 

ИИ-агенты — это автономные программы, предназначенные для выполнения задач от имени пользователей, часто в сложных и развивающихся средах. В блокчейн-пространстве такие агенты стали важны благодаря своей способности перемещаться по децентрализованным сетям, совершать транзакции и взаимодействовать с различными ончейн-приложениями. Думайте об агентах как об отдельных пользователях криптовалют, которым поручено автономно выполнять различные задачи — от торговли до фарминга доходности. От стандартных ботов агентов отличает их способность со временем обучаться лучшим практикам и принимать неопределенные решения для достижения заранее поставленных целей. В связи с волнением, вызванным развитием ИИ-агентов в ончейне, необходимы протоколы для обеспечения столь необходимого обслуживания как агентов, так и их разработчиков. Двумя известными протоколами, которые в настоящее время работают в этом направлении, являются Autonolas и Wayfinder.

Autonolas (OLAS) предоставляет разработчикам основу для создания и развертывания агентов ИИ, оснащенных модульными инструментами. Эти агенты могут быть созданы как NFT, что позволяет другим повторно использовать и развивать их возможности. Готовые инструменты могут предоставлять конкретные функции, например анализ рынка предсказаний, которые агенты могут использовать для автономного выполнения задач. Такая модульная конструкция позволяет разработчикам легко оснащать агентов необходимыми функциями, что значительно сокращает время и усилия, необходимые для вывода на рынок функциональных агентов ончейн. 

Wayfinder (PROMPT) призван решить проблему сложности поиска и взаимодействия с новыми блокчейн-приложениями, используя агентов искусственного интеллекта для помощи пользователям в навигации по децентрализованной сети. Путем отображения приложений на цепочке на структурированный граф Wayfinder позволяет агентам ИИ автоматизировать такие действия, как поиск оптимального маршрута для обмена токенов или управление транзакциями. Такой подход не только снижает барьеры для новых агентов, но и делает взаимодействие с блокчейном более эффективным и доступным. Растущее число маршрутов со временем расширяет возможности агентов, стимулируя внедрение пользователей и способствуя созданию привлекательного и доступного доступа к автономному взаимодействию с блокчейном. В настоящее время протокол не работает. Ставки на токен PROMPT начались в июне, а базовым активом для ставок стал PRIME, экосистемный токен разработчика GameFi компании Echelon Prime. В качестве первой демонстрации полезности Wayfinder компания Echelon будет использовать графический фреймворк Wayfinder для развертывания агентов в своей грядущей криптоигре Parallel Colony.