저자: Crypto, Distilled
편집자: Deep Tide TechFlow
암호화와 AI: 이제 끝인가요?
2023년 Web3-AI가 한때 화제가 되기도 했습니다.
하지만 요즘에는 모방자와 실제 목적이 없는 거대한 프로젝트로 가득 차 있습니다.
다음은 피해야 할 오해와 집중해야 할 핵심 사항입니다.
IntoTheBlock CEO @jrdothoughts는 최근 기사를 통해 자신의 통찰력을 공유했습니다.
그는 다음을 논의합니다:
a. Web3-AI의 핵심 과제
b. 잠재력이 높은 트렌드
모든 점! 알아보자:
현재 시장 
많은 프로젝트가 AI 산업의 실제 요구 사항과 맞지 않습니다.
이러한 단절은 혼란을 야기하지만 통찰력이 있는 사람들에게는 기회도 창출합니다.
(제공: @coinbase)
핵심 과제
제너레이티브 AI는 모델, 데이터 및 컴퓨팅 리소스라는 세 가지 주요 요소에 의존합니다.
현재 Web3 인프라에 최적화된 주요 모델은 없습니다.
초기 자금은 AI 현실과 단절된 일부 Web3 프로젝트를 지원했습니다.
모든 과장된 광고에도 불구하고 모든 Web3-AI 트렌드에 주목할 가치가 있는 것은 아닙니다.
다음은 @jrdoughts가 가장 과대평가되었다고 생각하는 몇 가지 트렌드입니다.
a. 분산형 GPUNetwork
b. 추론 증명 ( 크레딧
@ModulusLabs)
분산형 GPU 네트워크
그러나 분산형 인프라에서 대규모 모델을 훈련하는 것은 느리고 비실용적이라는 것이 현실입니다.
이 추세는 아직 높은 약속을 이행하지 못했습니다.
영지식 AI 모델
그러나 실제로는 계산 비용이 많이 들고 해석하기 어렵습니다.
이로 인해 대규모 애플리케이션에서는 실용성이 떨어집니다.
(Credit to @oraprotocol)
사진 속 정보 :
b) 현재 오버헤드는 최대 1000회입니다.
그러나 이 접근 방식은 특히 Vitalik에서 설명한 것과 같은 사용 사례의 경우 실용적이지 않습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
zkML 프레임워크 EZKL은 1M-nanoGPT 모델에 대한 증거를 생성하는 데 약 80분이 걸립니다.
Modulus Labs のデータによると、zkML のオーバーヘッドは純粋な計算の 1000 倍以上であり、最新のレポートでは 1000 倍であることが示されています。
EZKL ベンチマークによると、ランダム フォレスト分類タスクにおける RISC Zero の平均証明時間は 173 秒です。
推論証明フレームワークは、AI 出力の暗号証明を提供します。
しかし、@jrdothoughts は、これらのソリューションが存在しない問題を解決すると信じています。
したがって、現実世界のアプリケーションは限られています。
一部のトレンドは過剰に宣伝されていますが、他のトレンドには大きな可能性があります。
ここでは、本当のチャンスを提供する可能性のある過小評価されているトレンドをいくつか紹介します:
a. ウォレットを備えたAIエージェント
b. AIのための暗号通貨。 資金提供
c. 小規模基本モデル
d.合成データ生成
暗号通貨を介した金融機能を持つ AI エージェントを想像してください。
これらのエージェントは、品質を確保するために他のエージェントを雇用したり、資金を出資したりすることができます。
もう 1 つの興味深いアプリケーションは、@vitalikbuterin が言及した「予測エージェント」です。
生成 AI プロジェクトは資金不足に直面することがよくあります。
エアドロップやインセンティブなどの暗号通貨の効率的な資本形成方法は、オープンソース AI プロジェクトに重要な財政的サポートを提供します。
これらの手法はイノベーションの推進に役立ちます。
(@oraprotocol へのクレジット)
Microsoft の Phi モデルなどの小規模基本モデルは、少ないほど良いという考えを示しています。
具有 1B-5B 参数的模型对去中心化 AI 至关重要，能够提供强大的设备端 AI 解决方案。
（来源：@microsoft）
数据稀缺是 AI 发展的主要障碍之一。
通过基础模型生成的合成数据可以有效补充现实世界的数据集。
最初的 Web3-AI 热潮主要集中在一些脱离实际的价值主张上。
@jrdothoughts认为，现在应将重点转向构建实际可行的解决方案。
随着注意力转移，AI 领域依然充满机会，等待敏锐的目光去发现。
本文仅供教育用途，非财务建议。非常感谢@jrdothoughts提供的宝贵见解。
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