Шлях злиття Crypto та AI: від обчислювальної потужності до економіки агентів
У хвилі, яку викликає штучний інтелект по всьому світу, сфера Crypto також активно досліджує можливості інтеграції з AI. Ця подорож злиття почалася з агрегування децентралізованих Обчислювальна потужність ресурсів, поступово розвиваючись до прикладного рівня AI агентів (Agent), і, зрештою, рухається в напрямку створення економіки агентів.
Децентралізована обчислювальна потужність: перші спроби
Спочатку поєднання Crypto та AI зосереджувалося переважно на інтеграції децентралізованих Обчислювальна потужність ресурсів. Основна концепція цього етапу полягала в використанні технології блокчейн для координації глобальних вільних GPU та CPU ресурсів, забезпечуючи відповідність попиту та пропозиції, знижуючи витрати на використання та надаючи прозору та справедливу систему винагороди для тих, хто вносить ресурси.
Цей період характеризується яскравими рисами проектів:
Орієнтація на ринок з довгим хвостом, наприклад, агрегування розподілених GPU-ресурсів IO.net для зниження бар'єрів для легкого інференсу та тонкої настройки моделей.
Підкреслюється гнучкість, наприклад, Gensyn винагороджує розв'язувачів через смарт-контракти, активуючи особистих користувачів, щоб їх вільні GPU брали участь у навчанні.
Дослідження інноваційних механізмів, таких як впровадження модельної конкуренції та механізму підмережі в певному проєкті, поєднання з певною рендеринговою мережею Web2, а також надання послуг децентралізованого навчання та інференції моделей в певному ML проєкті.
Об'єднуючи DePIN( децентралізовану мережу фізичної інфраструктури), таку як децентралізована мережа карт і мережа краудсорсингових камер, через блокчейн координуючи фізичні пристрої, вивільняючи обчислювальну потужність крайового обладнання.
Проте, спроби на цьому етапі також виявили очевидні обмеження: чиста обчислювальна потужність на ринку конкуренції потрапила в цінову війну, продуктивність децентралізованого рівня висновків недостатня, а узгодження попиту та пропозиції не має розповіді на рівні додатків. Crypto в світі AI все ще залишається на рівні базової інфраструктури, не змігши насправді перейти на рівень користувацького досвіду.
Підйом AI-агентів: перехід до рівня застосування
Зі стабілізацією ринку децентралізованої обчислювальної потужності дослідження Crypto та AI перейшли з базових ресурсів до стадії інтелектуальних агентів на прикладному рівні. Ця зміна позначена виникненням AI-агентів на блокчейні, що знову розпалило очікування ринку щодо поєднання Crypto+AI.
Спочатку токени AI все ще залишалися на етапі мем-культури. Багато ранніх проектів швидко привертали увагу за рахунок антропоморфних, розважальних образів, завдяки резонансу в спільноті та емоційній дистрибуції завершуючи холодний запуск. З ростом потреби у взаємодії користувачів, токени AI почали набувати початкових інтерактивних можливостей. На соціальних платформах AI почав виконувати прості завдання, такі як генерація контенту, інформаційний пошук тощо, в ролі легкого агента, переходячи від пасивного показу до активного реагування.
Незабаром AI-агенти проникають у більш вертикальні сценарії застосування. Сфери ланцюгового фінансування, NFT, аналізу даних, соціального супроводу та інші породжують велику кількість спеціалізованих інтелектуальних агентів. Користувачі більше не просто спостерігачі, а можуть безпосередньо брати участь у ланцюгових операціях, виконувати стратегії, управляти активами.
Справжньою віхою стало виникнення агентських рамок та виконавчих протоколів. Команди проектів усвідомили, що одноточкові інтелектуальні агенти не можуть впоратися з дедалі складнішими вимогами на ланцюзі, отже, послідовно виникають модульні рамки. Вони підтримують моделювання особистості, оркестрацію завдань та співпрацю багатьох агентів, що дозволяє ланцюговим інтелектуальним агентам перейти від ізольованих одиниць до систематичної роботи.
Водночас, агентська економіка починає зароджуватися на блокчейні. Деякі проекти створили стандарти для автономного випуску монет агентами, співпраці протоколів та соціального поширення через AI Launchpad, що сприяло народженню "AI-природної економіки".
Крок до співпраці та стандартизації: MCP та його нові напрямки
Зі зменшенням раннього буму, Crypto+AI проходить через глибоке перезавантаження. Ринок повертається від переслідування наративу до прагнення до справжньої відповідності продукту ринку ( PMF ). На цьому фоні, MCP ( Model Context Protocol ), як відкритий стандартний протокол, створений для AI-додатків, став новим каталізатором, що найбільше відповідає сучасним потребам.
MCP є відкритим стандартним протоколом, розробленим для AI-додатків, який використовується для уніфікації комунікацій між великими мовними моделями LLM( та зовнішніми даними і інструментами. Завдяки MCP будь-яка LLM може уніфіковано та безпечно отримувати доступ до зовнішніх джерел даних і інструментів, без необхідності у складній, повторюваній кастомізації інтеграційної розробки.
MCP відкриває нові напрямки для майбутнього Crypto+AI:
Багатоагентна співпраця: за допомогою MCP агенти можуть співпрацювати за функціональним розподілом, об'єднуючи зусилля для виконання складних завдань, таких як аналіз даних в ланцюзі, прогнозування ринку, управління ризиками тощо, підвищуючи загальну ефективність та надійність.
Автоматизація транзакцій в блокчейні: MCP з'єднує різні види торгівлі та агентів ризик-менеджменту, вирішуючи проблеми ковзання, витрат на торгівлю, MEV тощо в традиційному Web3, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами в блокчейні.
Інформаційні фінанси ) InfoFi ( виникають: на основі MCP, агенти не лише виконують операції, а й можуть інтелектуально планувати шляхи отримання доходу на основі профілю користувача, сприяючи новій фінансовій моделі, що переходить від грошових потоків до інформаційних.
Підсумок: Довгий розвиток економіки агентів
Оглядаючи еволюцію Crypto+AI, ми можемо побачити довгий шлях постійного поглиблення функцій та підвищення практичності. Від початкових розважальних діалогових агентів до поступового виникнення Alpha-аналізу та інструментальних агентів, а потім до DeFAI-інтелектуальних агентів, які безпосередньо упаковують природну мову в фінансові операції на блокчейні, кожен стрибок наближає AI-агентів до реальних потреб світу.
Це чітка прогресія: агенти для розваг → агенти для інструментів → агенти для виконання угод → абстрактний рівень DeFAI → колективний інтелект і співпраця багатьох агентів. Майбутнє AI-агентів більше не є простим наративом, а повинно ґрунтуватися на реальному корисному застосуванні. Цей шлях буде довшим, ніж будь-який попередній наративний цикл, але завдяки постійній накопиченій практичній користі, його потенційні можливості значно перевищують уявлення.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasFeeDodger
· 2год тому
Цю дорогу ще потрібно йти дуже довго
Переглянути оригіналвідповісти на0
LightningLady
· 15год тому
Обчислювальна потужність є багатством
Переглянути оригіналвідповісти на0
HashBrownies
· 21год тому
Майбутнє з повною потужністю
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropBuffet
· 21год тому
Майнінг маніяки, зверніть увагу
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoSourGrape
· 21год тому
Пересаджуйте маленький стілець, чекаючи великої вистави
Шлях інтеграції крипто та ШІ: від обчислювальної потужності до економіки агентів
Шлях злиття Crypto та AI: від обчислювальної потужності до економіки агентів
У хвилі, яку викликає штучний інтелект по всьому світу, сфера Crypto також активно досліджує можливості інтеграції з AI. Ця подорож злиття почалася з агрегування децентралізованих Обчислювальна потужність ресурсів, поступово розвиваючись до прикладного рівня AI агентів (Agent), і, зрештою, рухається в напрямку створення економіки агентів.
Децентралізована обчислювальна потужність: перші спроби
Спочатку поєднання Crypto та AI зосереджувалося переважно на інтеграції децентралізованих Обчислювальна потужність ресурсів. Основна концепція цього етапу полягала в використанні технології блокчейн для координації глобальних вільних GPU та CPU ресурсів, забезпечуючи відповідність попиту та пропозиції, знижуючи витрати на використання та надаючи прозору та справедливу систему винагороди для тих, хто вносить ресурси.
Цей період характеризується яскравими рисами проектів:
Орієнтація на ринок з довгим хвостом, наприклад, агрегування розподілених GPU-ресурсів IO.net для зниження бар'єрів для легкого інференсу та тонкої настройки моделей.
Підкреслюється гнучкість, наприклад, Gensyn винагороджує розв'язувачів через смарт-контракти, активуючи особистих користувачів, щоб їх вільні GPU брали участь у навчанні.
Дослідження інноваційних механізмів, таких як впровадження модельної конкуренції та механізму підмережі в певному проєкті, поєднання з певною рендеринговою мережею Web2, а також надання послуг децентралізованого навчання та інференції моделей в певному ML проєкті.
Об'єднуючи DePIN( децентралізовану мережу фізичної інфраструктури), таку як децентралізована мережа карт і мережа краудсорсингових камер, через блокчейн координуючи фізичні пристрої, вивільняючи обчислювальну потужність крайового обладнання.
Проте, спроби на цьому етапі також виявили очевидні обмеження: чиста обчислювальна потужність на ринку конкуренції потрапила в цінову війну, продуктивність децентралізованого рівня висновків недостатня, а узгодження попиту та пропозиції не має розповіді на рівні додатків. Crypto в світі AI все ще залишається на рівні базової інфраструктури, не змігши насправді перейти на рівень користувацького досвіду.
Підйом AI-агентів: перехід до рівня застосування
Зі стабілізацією ринку децентралізованої обчислювальної потужності дослідження Crypto та AI перейшли з базових ресурсів до стадії інтелектуальних агентів на прикладному рівні. Ця зміна позначена виникненням AI-агентів на блокчейні, що знову розпалило очікування ринку щодо поєднання Crypto+AI.
Спочатку токени AI все ще залишалися на етапі мем-культури. Багато ранніх проектів швидко привертали увагу за рахунок антропоморфних, розважальних образів, завдяки резонансу в спільноті та емоційній дистрибуції завершуючи холодний запуск. З ростом потреби у взаємодії користувачів, токени AI почали набувати початкових інтерактивних можливостей. На соціальних платформах AI почав виконувати прості завдання, такі як генерація контенту, інформаційний пошук тощо, в ролі легкого агента, переходячи від пасивного показу до активного реагування.
Незабаром AI-агенти проникають у більш вертикальні сценарії застосування. Сфери ланцюгового фінансування, NFT, аналізу даних, соціального супроводу та інші породжують велику кількість спеціалізованих інтелектуальних агентів. Користувачі більше не просто спостерігачі, а можуть безпосередньо брати участь у ланцюгових операціях, виконувати стратегії, управляти активами.
Справжньою віхою стало виникнення агентських рамок та виконавчих протоколів. Команди проектів усвідомили, що одноточкові інтелектуальні агенти не можуть впоратися з дедалі складнішими вимогами на ланцюзі, отже, послідовно виникають модульні рамки. Вони підтримують моделювання особистості, оркестрацію завдань та співпрацю багатьох агентів, що дозволяє ланцюговим інтелектуальним агентам перейти від ізольованих одиниць до систематичної роботи.
Водночас, агентська економіка починає зароджуватися на блокчейні. Деякі проекти створили стандарти для автономного випуску монет агентами, співпраці протоколів та соціального поширення через AI Launchpad, що сприяло народженню "AI-природної економіки".
Крок до співпраці та стандартизації: MCP та його нові напрямки
Зі зменшенням раннього буму, Crypto+AI проходить через глибоке перезавантаження. Ринок повертається від переслідування наративу до прагнення до справжньої відповідності продукту ринку ( PMF ). На цьому фоні, MCP ( Model Context Protocol ), як відкритий стандартний протокол, створений для AI-додатків, став новим каталізатором, що найбільше відповідає сучасним потребам.
MCP є відкритим стандартним протоколом, розробленим для AI-додатків, який використовується для уніфікації комунікацій між великими мовними моделями LLM( та зовнішніми даними і інструментами. Завдяки MCP будь-яка LLM може уніфіковано та безпечно отримувати доступ до зовнішніх джерел даних і інструментів, без необхідності у складній, повторюваній кастомізації інтеграційної розробки.
MCP відкриває нові напрямки для майбутнього Crypto+AI:
Багатоагентна співпраця: за допомогою MCP агенти можуть співпрацювати за функціональним розподілом, об'єднуючи зусилля для виконання складних завдань, таких як аналіз даних в ланцюзі, прогнозування ринку, управління ризиками тощо, підвищуючи загальну ефективність та надійність.
Автоматизація транзакцій в блокчейні: MCP з'єднує різні види торгівлі та агентів ризик-менеджменту, вирішуючи проблеми ковзання, витрат на торгівлю, MEV тощо в традиційному Web3, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами в блокчейні.
Інформаційні фінанси ) InfoFi ( виникають: на основі MCP, агенти не лише виконують операції, а й можуть інтелектуально планувати шляхи отримання доходу на основі профілю користувача, сприяючи новій фінансовій моделі, що переходить від грошових потоків до інформаційних.
Підсумок: Довгий розвиток економіки агентів
Оглядаючи еволюцію Crypto+AI, ми можемо побачити довгий шлях постійного поглиблення функцій та підвищення практичності. Від початкових розважальних діалогових агентів до поступового виникнення Alpha-аналізу та інструментальних агентів, а потім до DeFAI-інтелектуальних агентів, які безпосередньо упаковують природну мову в фінансові операції на блокчейні, кожен стрибок наближає AI-агентів до реальних потреб світу.
Це чітка прогресія: агенти для розваг → агенти для інструментів → агенти для виконання угод → абстрактний рівень DeFAI → колективний інтелект і співпраця багатьох агентів. Майбутнє AI-агентів більше не є простим наративом, а повинно ґрунтуватися на реальному корисному застосуванні. Цей шлях буде довшим, ніж будь-який попередній наративний цикл, але завдяки постійній накопиченій практичній користі, його потенційні можливості значно перевищують уявлення.