Autor gościa: Pig Phoebe

Niedawno OpenAI wydało nowe narzędzie o nazwie Sora, które może generować filmy AI na podstawie tekstu. W porównaniu do ubiegłorocznego wprowadzenia na rynek pytań i odpowiedzi związanych z wyszukiwaniem AI, tekst do obrazu i innych formularzy, wprowadzenie Sora stanowi znaczący postęp w technologii AI. Debiut tego nowego narzędzia nie tylko przyciągnął rozległą uwagę wśród społeczności technologicznej, ale także wywołał szaleństwo na rynku kryptowalut. Wiele projektów związanych z sztuczną inteligencją odnotowało znaczny wzrost, przyciągając znaczny napływ kapitału.

1. Przegląd ścieżki AI

W 2023 r. produkt chatbota OpenAI, ChatGPT, ze swoją doskonałą wydajnością i szerokim zakresem scenariuszy aplikacji, szybko stał się globalnym punktem centralnym w dziedzinie SI, uruchamiając szalenie SI. Zainspirowało to również bulionowy trend na torze AI na rynku kryptowalut, z pojawiającymi się różnymi projektami związanymi z AI. W tym roku OpenAI wprowadziła nowy produkt, Sora, który prowadził ludzi do przewidywania, czy będzie w stanie kontynuować falę SI i wprowadzać więcej innowacji i przełomów do branży.

Sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja) to zdolność do wykorzystania obliczeń i maszyn do naśladowania rozumowania i rozwiązywania problemów. Wraz z ciągłym rozwojem i zastosowaniem technologii AI obok dynamicznie rozwijającego się rynku kryptowalut, zastosowanie sztucznej inteligencji w dziedzinie kryptowalut stopniowo stało się punktem centralnym. 

W dziedzinie kryptowalut ścieżka tematyczna AI obejmuje szereg projektów i aplikacji, które wykorzystują technologię AI do rozwiązywania problemów w kryptowalutach i blockchain.

Według danych CoinGecko na dzień 22 lutego 2024 r. całkowita kapitalizacja rynkowa tokenów śledzonych przez SI przekroczyła już 17,4 mld USD.

2. Zastosowania sztucznej inteligencji w domenie kryptowalutowej

W miarę dojrzewania rynku kryptowalut i znajdowania szerszych zastosowań technologia AI, ścieżka projektu kryptowalutowego z tematem sztucznej inteligencji pokazuje trend dywersyfikacji i innowacji. Różne projekty próbują wdrożyć i promować stosowanie sztucznej inteligencji poprzez technologię blockchain.

1. Zastosowanie komputerów zdecentralizowanych: Agregacja nieaktywnych zasobów obliczeniowych (CPU + GPU) na rynek poprzez crowdsourcing obliczeniowy zapewnia tańsze zasoby obliczeniowe dla wielu zadań, takich jak wstępne szkolenia i precyzyjne dostrajanie. Projekty takie jak Akash i Render badają ten obszar, aby zająć się alokacją i wykorzystaniem zasobów komputerowych. Istnieją jednak obawy rynkowe, że obliczenia crowdsourcingowe mogą nie osiągnąć ekonomii skali i że większość wysokowydajnych układów GPU nie jest własnością konsumentów.

2. Trend w kierunku zdecentralizowanych wniosków: Wyciąganie wniosków z modelu open source w zdecentralizowany sposób rozwiązuje problemy związane z prywatnością i cenzurowaniem, które mogą pojawić się w przypadku scentralizowanych usług. Projekty, takie jak Ritual i Ollama, badają ten obszar, mając nadzieję na zapewnienie użytkownikom bezpieczniejszych i bardziej prywatnych usług wnioskowania.

3. Rozwój agentów AI w łańcuchu: Korzystanie z aplikacji w łańcuchu do uczenia maszynowego i płatności kryptowalutowych w celu obsługi transakcji i płatności między agentami, projekty, takie jak AI Arena i MyShell, są zaangażowane w eksplorację tego obszaru.

4. Zarządzanie i pozyskiwanie wartości danych i źródeł modeli: Technologia Blockchain umożliwia autonomiczne zarządzanie danymi i modelami uczenia maszynowego, rozwiązując problemy, takie jak monopolizacja danych i oszustwa. Projekty takie jak Vana i Rainfall badają ten obszar, próbując ustanowić przenośne dane i modele, aby promować ich przepływ i wspierać rozwój spersonalizowanych sieci.

5. Zastosowanie premii tokenowych: Aby zachęcić użytkowników do zaangażowania i zapewnić szerszy rynek dla aplikacji AI poprzez zachęty do tokenów kryptograficznych, projekty takie jak MyShell i Deva badają ten obszar i próbują przyciągnąć użytkowników do udziału. Ponadto zachęcanie do operacji uczenia maszynowego za pomocą tokenów kryptograficznych może zachęcać do działań, takich jak optymalizacja wagi i precyzyjne dostrajanie, poprawiając w ten sposób wydajność i dokładność modelu. Tymczasem projekty takie jak Bittensor i Ritual mają na celu rozwiązanie problemów z jakością i dokładnością.

6. Znaczenie weryfikacji w łańcuchu: Weryfikowalność modelu w łańcuchu zwiększa kompozycyjność modeli i zapewnia bardziej niezawodne usługi dla agentów. Projekty takie jak Modulus Labs i Upshot.ai zajmują się tym obszarem, ponieważ starają się rozwiązać problemy z niezawodnością i weryfikowalnością agentów.

7. Zastosowanie tworzenia strategii i wyszukiwania w sieci Web3: Produkty niszowe związane z ChatGPT, takie jak analizy inwestycji i handlu oparte na sztucznej inteligencji, są w stanie przeprowadzać szczegółowe analizy i badania w oparciu o ChatGPT i bazy danych handlowych. Na przykład Bybit uruchomił TradeGPT , który oferuje spersonalizowane wskazówki. Wykorzystuje kompleksowe repozytoria danych Bybit do dostarczania użytecznych informacji i strategicznych porad dostosowanych do ścieżki inwestycyjnej każdego użytkownika. Innym przykładem jest typoX, który ma stać się wyszukiwarką Google Web3 i pomoże użytkownikom zrozumieć wszystko, co dzieje się w świecie Web3.

3. 10 najlepszych projektów z potencjałem reprezentacyjnym na torze AI



4. Możliwości inwestycyjne i analiza ryzyka ścieżki AI

Jako ważny segment w domenie kryptowalutowej, ścieżka AI oferuje bogate możliwości inwestycyjne wraz z pewnym ryzykiem.

Możliwości inwestycyjne

Trend integracji kryptowalut AI+: Ścieżka AI jest segmentem opartym na popycie. Uważa się, że w niedalekiej przyszłości integracja sztucznej inteligencji z kryptowalutami stanie się dominującym trendem. Oczekuje się, że ta integracja zwiększy wydajność rozwoju, słyszalność i bezpieczeństwo inteligentnych kontraktów oraz dostępność użytkowników. Taka integracja nie ogranicza się do domeny kryptowalut, zapewniając również nowe ulepszenia i dodatki do doświadczeń programistów i użytkowników w łańcuchu.

Ogromne zapotrzebowanie: Projekty SI w domenie kryptowalut zaspokajają pilne potrzeby rynku w zakresie inteligentnych kontraktów, zarządzania danymi, uczenia maszynowego itp. Wraz z rozwojem kryptowalut i aplikacji blockchain zapotrzebowanie na inteligentne rozwiązania będzie stale rosnąć.

Potencjał rynkowy jako wynik innowacji technologicznych: Projekty te wykorzystują innowacyjne technologie AI i rozwiązania blockchain, wnosząc bezprecedensowy potencjał rynkowy do domeny kryptowalut. Na przykład inteligencja i słyszalność inteligentnych kontraktów zostaną znacznie ulepszone, co poprawi bezpieczeństwo i wiarygodność aplikacji blockchain.

Wsparcie dobrze znanych instytucji: Niektóre projekty otrzymały już wsparcie i finansowanie od renomowanych instytucji i inwestorów, zapewniając silne wsparcie finansowe i zasoby dla rozwoju projektów.

Analiza ryzyka

Niedojrzała technologia: Technologia AI jeszcze nie dojrzała i wciąż istnieją wyzwania dotyczące stabilności i wydajności algorytmów. Inwestorzy muszą dokładnie ocenić związane z tym ryzyko technologiczne.

Realizacja produktu: Rozwiązania techniczne niektórych projektów również nie są w pełni dojrzałe, więc nadal widać, czy są to tylko hype i koncepcje, wymagające ciągłej obserwacji i weryfikacji.

Problemy z prywatnością danych: Aplikacje AI obejmują dużą ilość danych użytkowników, a ryzyko naruszenia i niewłaściwego wykorzystania prywatności danych nadal istnieje.

Jakość projektu: Ścieżka AI jest wysoce konkurencyjna, o różnych cechach projektu. W związku z tym mogą wystąpić przypadki projektów niskiej jakości próbujących wykorzystać rynek, wymagających starannego sprawdzenia możliwości zespołów projektowych, funkcjonalności produktów i mocnych stron technicznych.

5. Prognoza dotycząca perspektyw rozwoju na torze AI

Rozwój sztucznej inteligencji w domenie kryptowalut przyniósł bezprecedensowe innowacje i możliwości dla całej branży. W związku z tym można oczekiwać wielu niezwykłych zmian w przyszłości.

1. Ulepszone doświadczenie użytkownika i dostępność: Technologia AI wprowadziła innowacje do domeny kryptowalut porównywalnej z domeną Web 2.0, ulepszając wszystko, od rozwoju infrastruktury po doświadczenie użytkownika i dostępność. Dzięki technologii AI użytkownicy mogą łatwiej angażować się w świat kryptowalut i korzystać z wygodniejszych i bardziej inteligentnych usług.

2. Znaczna poprawa wydajności rozwoju: Produkty, takie jak OpenAI i Copilot AI, napędzają poprawę wydajności rozwoju, które mają kilka razy zwiększyć wydajność pracy programistów. Platformy rozwojowe wspomagane sztuczną inteligencją już zaczęły odgrywać rolę w aplikacjach warstwy 1 i DeFi, co znacznie promuje integrację kryptowalut z technologią sztucznej inteligencji

3. Zwiększone bezpieczeństwo w łańcuchu dostaw: Integracja sztucznej inteligencji nie tylko poprawia wydajność tworzenia, ale także wprowadza nowe ulepszenia do zabezpieczeń łańcucha. Na przykład firmy takie jak CUBE3.AI i TestMachine opracowują integracje SI do inteligentnych audytów umów i monitorowania zagrożeń w czasie rzeczywistym, co pomoże zwiększyć bezpieczeństwo i stabilność aplikacji w łańcuchu.

4. Rozwój w domenach pionowych: Rozwój technologii, takich jak zdecentralizowane obliczenia, ZKML i agenci AI, doprowadzi do głębokiej integracji kryptowalut i technologii AI w domenach pionowych. Obszary te stanowią solidną podstawę dla przyszłego rozwoju kryptowalut i sztucznej inteligencji, wskazując na wiele ekscytujących innowacji i scenariuszy zastosowań.

Podsumowując, ścieżka tematyczna AI w domenie kryptowalutowej będzie nadal przyciągać uwagę rynku i faworyzować inwestycje, a projekty stale rosną w takich aspektach, jak innowacje technologiczne, marketing i budowanie zespołów. Wraz z dalszymi postępami technologicznymi i eksploracją aplikacji komercyjnych integracja kryptowalut i technologii sztucznej inteligencji zapewni bardziej inteligentny, wydajny i bezpieczny cyfrowy ekosystem ekonomiczny.





#Bybit #TheCryptoArk