10 xu hướng AI+Crypto hàng đầu cần theo dõi vào năm 2025

Tiêu đề gốc: Crypto x AI: 10 danh mục chúng tôi sẽ xem vào năm 2025
Tác giả gốc: @archetypevc, CryptoKol
Bản tổng hợp gốc: zhouzhou, BlockBeats

Lưu ý của biên tập viên:Bài viết này thảo luận về tiền điện tử và AI vào năm 2025 Nó kết hợp nhiều lĩnh vực đổi mới, bao gồm tương tác giữa các tác nhân, tổ chức đại lý phi tập trung, giải trí do AI điều khiển, tiếp thị nội dung được tạo ra, thị trường dữ liệu, điện toán phi tập trung, v.v. Bài viết tìm hiểu cách sử dụng công nghệ blockchain và AI để tạo ra cơ hội mới trong nhiều ngành, thúc đẩy bảo vệ quyền riêng tư, phát triển phần cứng AI và ứng dụng công nghệ phi tập trung. Đồng thời, cần chú ý nhiều hơn đến cách các tác nhân thông minh có thể mang lại. giao dịch, sáng tạo nghệ thuật và các lĩnh vực khác để bứt phá.

Sau đây là nội dung gốc (nội dung gốc đã được chỉnh sửa để dễ đọc và dễ hiểu):

Tương tác giữa các tác nhân

Tính minh bạch mặc định và khả năng kết hợp của blockchain khiến nó trở thành nền tảng lý tưởng cho sự tương tác giữa các tác nhân.

Trong trường hợp này, các tác nhân được phát triển bởi các thực thể khác nhau cho các mục đích khác nhau có thể tương tác với nhau một cách liền mạch. Đã có nhiều thử nghiệm với việc các đại lý gửi tiền cho nhau, cùng nhau tung ra token, v.v.

Chúng tôi rất vui mừng khi thấy tương tác giữa đại lý và đại lý mở rộng như thế nào, cả thông qua việc tạo ra các lĩnh vực ứng dụng mới như địa điểm xã hội mới được thúc đẩy bởi tương tác đại lý và thông qua Cải thiện quy trình làm việc hiện tại của doanh nghiệp (chẳng hạn như chứng nhận nền tảng, xác minh, thanh toán vi mô, tích hợp quy trình làm việc đa nền tảng, v.v.) để tăng hiệu quả và giải quyết một số vấn đề rườm rà hiện tại.

—Danny, Katie, Aadharsh, Dmitriy

Tổ chức đại lý phi tập trung

Phối hợp đa tác nhân quy mô lớn là một lĩnh vực nghiên cứu không kém phần thú vị khác.

Các hệ thống đa tác nhân phối hợp với nhau như thế nào để hoàn thành nhiệm vụ, giải quyết vấn đề cũng như quản lý hệ thống và giao thức? Trong bài báo đầu năm 2024 “Lời hứa và thách thức của ứng dụng tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo”, Vitalik đã đề cập rằng các tác nhân AI có thể được sử dụng cho thị trường dự đoán và phân xử. Ông thực sự tin rằng trong các ứng dụng quy mô lớn, các hệ thống đa tác nhân có khả năng khám phá “sự thật” đáng kể và có thể đạt được các hệ thống quản trị tự trị toàn cầu. Chúng tôi quan tâm đến việc tiếp tục khám phá và thử nghiệm các khả năng của hệ thống đa tác nhân và các dạng "trí tuệ bầy đàn".

Là phần mở rộng của hoạt động phối hợp giữa các tác nhân, sự phối hợp giữa các tác nhân và con người cũng là một không gian thiết kế thú vị—đặc biệt là cách tương tác như một cộng đồng xung quanh các tác nhân hoặc cách tổ chức con người cho hành động tập thể thông qua các tác nhân . Chúng tôi hy vọng sẽ thấy nhiều thử nghiệm hơn với các tác nhân nhắm tới sự phối hợp của con người trên quy mô lớn. Điều này sẽ yêu cầu một số cơ chế xác minh, đặc biệt nếu một số công việc của con người được thực hiện ngoài chuỗi, nhưng nó cũng có thể dẫn đến một số hành vi mới xuất hiện rất kỳ lạ và thú vị.

—Katie, Dmitriy, Ash

Giải trí đa phương tiện thông minh

Khái niệm về ký tự kỹ thuật số đã có từ nhiều thập kỷ nay.

Hatsune Miku (2007) đã bán hết 20.000 chỗ ngồi, trong khi Lil Miquela (2016) có hơn 2 triệu người theo dõi trên Instagram. Các ví dụ mới hơn, ít nổi tiếng hơn bao gồm AI ảo neo Neuro-sama (2022), người có hơn 600.000 người đăng ký trên Twitch, và nhóm nhạc nam Hàn Quốc PLAVE (2023), nhóm ra mắt ẩn danh với chưa đầy hai người. Đã nhận được hơn 300 triệu lượt xem trên YouTube chỉ trong một năm.

Chúng tôi rất mong được gặp những tác nhân này khi cơ sở hạ tầng AI phát triển và chuỗi khối được tích hợp vào các nền tảng thanh toán, chuyển giao giá trị và dữ liệu mở. có khả năng mở ra một thể loại giải trí phổ thông mới vào năm 2025.

—Katie, Dmitriy

Tiếp thị nội dung thế hệ/đại lý

Trong trường hợp nói trên, chính đại lý là sản phẩm, trong khi trong một trường hợp khác, Đại lý thông minh có thể bổ sung cho các sản phẩm hiện có. Trong nền kinh tế chú ý, việc duy trì dòng nội dung hấp dẫn liên tục là rất quan trọng đối với sự thành công của bất kỳ ý tưởng, sản phẩm, công ty nào, v.v.

Tạo nội dung/tác nhân là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhóm nhằm đảm bảo quy trình tạo nội dung 24x7 có thể mở rộng. Sự phát triển của khái niệm này đã được đẩy nhanh bởi các cuộc thảo luận xung quanh việc phân biệt memecoin với các tác nhân. Các đại lý cung cấp một phương tiện mạnh mẽ để phân phối memecoin, ngay cả khi những memecoin này chưa hoàn toàn "thông minh" (nhưng có thể trở nên như vậy).

Một ví dụ khác là nhu cầu ngày càng tăng về việc trò chơi phải năng động hơn để thu hút người dùng. Một trong những cách cổ điển để tạo động lực cho trò chơi là trau dồi nội dung do người dùng tạo; nội dung được tạo đầy đủ (từ vật phẩm trong trò chơi đến NPC cho đến cấp độ được tạo hoàn chỉnh) có thể là giai đoạn tiếp theo trong quá trình phát triển này. Chúng tôi tò mò về việc các đại lý vào năm 2025 sẽ mở rộng ranh giới của các chiến lược phân phối truyền thống như thế nào.

—Katie

Nền tảng/công cụ nghệ thuật thế hệ tiếp theo

Vào năm 2024 Vào năm 2019, chúng tôi đã ra mắt chuỗi bài phỏng vấn IN CONVERSATION WITH với các nghệ sĩ tiền điện tử trong lĩnh vực âm nhạc, nghệ thuật thị giác, thiết kế, giám tuyển, v.v. Một trong những quan sát quan trọng mà tôi đưa ra từ các cuộc phỏng vấn năm nay là nhiều nghệ sĩ quan tâm đến tiền điện tử cũng thường rất quan tâm đến các công nghệ tiên tiến và muốn tích hợp những công nghệ này vào hoạt động nghệ thuật của riêng họ. dựa trên The Art of Code và Live Coding, v.v.

Nghệ thuật sáng tạo nói riêng có sức mạnh tổng hợp tự nhiên với blockchain, khiến nó trở nên rõ ràng hơn như một nền tảng cơ bản tiềm năng cho nghệ thuật AI. Việc thể hiện đúng cách các loại hình nghệ thuật này là điều vô cùng khó khăn trên các nền tảng truyền thống. ArtBlocks đưa ra tầm nhìn về cách blockchain sẽ được sử dụng trong tương lai để hiển thị, lưu trữ, kiếm tiền và bảo tồn nghệ thuật kỹ thuật số – cải thiện trải nghiệm tổng thể cho cả nghệ sĩ và khán giả. Ngoài khả năng trình bày, các công cụ AI thậm chí còn mở rộng khả năng của người bình thường trong việc tạo ra tác phẩm nghệ thuật của riêng họ. Cách blockchain mở rộng hoặc hỗ trợ các công cụ này vào năm 2025 sẽ là một chủ đề rất thú vị.

—Katie

Thị trường dữ liệu

Trong 20 năm kể từ khi Clive Humby đưa ra tuyên bố rằng "dữ liệu là loại dầu mới", các công ty đã áp dụng một chiến lược mạnh mẽ Các biện pháp mạnh mẽ để tích trữ và kiếm tiền từ dữ liệu người dùng. Người dùng ngày càng nhận ra rằng dữ liệu của họ là nền tảng để xây dựng các công ty trị giá hàng tỷ đô la này, nhưng họ có rất ít quyền kiểm soát cách sử dụng dữ liệu của mình và không được chia sẻ lợi nhuận mà dữ liệu đó mang lại.

Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI mạnh mẽ đã khiến mâu thuẫn này trở nên gay gắt hơn. Nếu giải quyết việc khai thác người dùng là một phần của cơ hội dữ liệu, thì một vấn đề quan trọng khác là giải quyết vấn đề. Sự thiếu hụt nguồn cung cấp dữ liệu là một vấn đề khi các mô hình ngày càng lớn hơn và mạnh mẽ hơn đang tiêu thụ mỏ dầu dữ liệu internet công cộng sẵn có và yêu cầu các nguồn dữ liệu mới.

Có không gian thiết kế khổng lồ về cách sử dụng cơ sở hạ tầng phi tập trung để chuyển quyền kiểm soát dữ liệu từ công ty trở lại nguồn dữ liệu (người dùng Sáng tạo). giải pháp trên nhiều lĩnh vực. Các câu hỏi cấp bách nhất bao gồm: dữ liệu được lưu trữ ở đâu và cách duy trì quyền riêng tư trong quá trình lưu trữ, truyền tải và tính toán; cách đánh giá, lọc và đánh giá chất lượng dữ liệu một cách khách quan cũng như những cơ chế chúng tôi sử dụng để phân bổ và kiếm tiền (đặc biệt là khi giá trị cần phải được thực hiện); được suy ra trong quá trình suy luận) trở lại nguồn); loại hệ thống điều phối hoặc truy xuất dữ liệu nào chúng tôi sử dụng trong hệ sinh thái mô hình đa dạng.

Về mặt giải quyết các nút thắt nguồn cung, vấn đề không chỉ là tái tạo AI quy mô bằng mã thông báo, mà còn là hiểu rõ hơn về việc chúng ta có thể đạt được lợi thế ở đâu với sự trợ giúp của các xu hướng công nghệ và cách thực hiện điều đó theo quy mô, chất lượng hoặc Ưu đãi tốt hơn (và lọc ) cơ chế xây dựng các giải pháp cạnh tranh, tạo ra các sản phẩm dữ liệu có giá trị cao hơn. Đặc biệt khi hầu hết các bên có nhu cầu đều đến từ web2 AI, làm thế nào để kết hợp cơ chế thực thi hợp đồng thông minh với các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) truyền thống và các công cụ là một lĩnh vực quan trọng cần được quan tâm.

—Danny

Điện toán phi tập trung

Nếu dữ liệu là một khối xây dựng cơ bản để phát triển và triển khai AI, thì sức mạnh tính toán lại là một khối khác. Các trung tâm dữ liệu quy mô lớn truyền thống với quyền truy cập duy nhất—bao gồm quyền kiểm soát không gian, năng lượng và phần cứng—đã thống trị quỹ đạo của deep learning và AI trong vài năm qua, nhưng khi những hạn chế về vật lý và sự phát triển nguồn mở ngày càng phát triển, Mô hình này đang bắt đầu thay đổi được thử thách.

Phiên bản điện toán v1 trong AI phi tập trung trông giống như một bản sao của đám mây GPU web2, không có lợi thế thực sự về nguồn cung (cả phần cứng hoặc trung tâm dữ liệu) và thiếu nhu cầu hữu cơ. Và trong phiên bản 2, chúng tôi bắt đầu thấy một số nhóm xuất sắc xây dựng một kho công nghệ hoàn chỉnh dựa trên việc cung cấp điện toán hiệu suất cao (HPC) không đồng nhất, liên quan đến các khả năng điều phối, định tuyến, định giá, v.v., kết hợp với một số tính năng độc quyền để thu hút nhu cầu và giao dịch với việc nén lề, đặc biệt là trong lý luận. Các nhóm cũng bắt đầu phân chia các trường hợp sử dụng và chiến lược tiếp cận thị trường (GTM) khác nhau, trong đó một số nhóm tập trung vào việc tích hợp các khung biên dịch vào định tuyến suy luận hiệu quả trên các phần cứng khác nhau, trong khi các nhóm khác đi tiên phong trong việc suy luận phân tán trên mạng điện toán mà họ đã xây dựng. khuôn khổ.

Chúng tôi thậm chí còn bắt đầu thấy sự xuất hiện của thị trường AI-Fi với các nguyên tắc kinh tế mới biến máy tính và GPU thành tài sản tạo doanh thu hoặc tận dụng chuỗi khối ngược dòng tính thanh khoản cung cấp cho các trung tâm dữ liệu một nguồn vốn khác để mua phần cứng. Câu hỏi chính ở đây là AI phi tập trung (DeAI) sẽ phát triển và triển khai ở mức độ nào trên con đường điện toán phi tập trung, hoặc liệu, giống như không gian lưu trữ, khoảng cách giữa ý thức hệ và nhu cầu thực tế sẽ luôn không thể kết nối được, do đó không thể nhận ra đầy đủ tiềm năng của ý tưởng này

—Danny

Chuẩn mực kế toán tính toán

& Liên quan đến cơ chế khuyến khích của các mạng điện toán hiệu suất cao phi tập trung, một thách thức lớn trong việc điều phối các tài nguyên điện toán không đồng nhất là thiếu một tiêu chuẩn thống nhất để giải thích cho các sức mạnh tính toán này. Các mô hình AI bổ sung độc đáo nhiều yếu tố phức tạp trong không gian đầu ra của điện toán hiệu năng cao (HPC), từ biến thể và lượng tử hóa mô hình đến điều chỉnh mức độ ngẫu nhiên thông qua nhiệt độ của mô hình và siêu tham số lấy mẫu. Ngoài ra, phần cứng AI cũng có thể tăng thêm độ phức tạp thông qua sự đa dạng của kiến trúc GPU và các phiên bản CUDA khác nhau. Cuối cùng, điều này dẫn đến nhu cầu về các mô hình kế toán và khả năng của thị trường điện toán về cách tính toán chéo thời gian trong các hệ thống phân tán không đồng nhất.

Một phần do thiếu tiêu chuẩn, chúng tôi đã thấy nhiều trường hợp trong không gian web2 và web3 trong đó mô hình và thị trường máy tính không thể tính toán chính xác chất lượng và số lượng máy tính của họ quyền lực. Điều này dẫn đến việc người dùng phải kiểm tra hiệu suất thực sự của các lớp AI này bằng cách chạy điểm chuẩn mô hình so sánh của riêng họ và thực hiện bằng chứng công việc trên thị trường điện toán thông qua giới hạn tốc độ.

Do nguyên tắc cốt lõi trong không gian tiền điện tử là khả năng xác minh, chúng tôi hy vọng rằng sự giao thoa giữa tiền điện tử và AI vào năm 2025 sẽ dễ dàng xác minh hơn so với AI truyền thống. Cụ thể, điều quan trọng là người dùng bình thường có thể so sánh các khía cạnh khác nhau của một mô hình hoặc cụm nhất định, đặc biệt là các tính năng xác định đầu ra, để kiểm tra và đánh giá hiệu suất của hệ thống.

—Aadharsh

Nguyên tắc bảo mật xác suất

Trong Trong bài viết "Lời hứa và thách thức của ứng dụng mã hóa và AI", Vitalik đã đề cập đến việc giải quyết những thách thức đặc biệt giữa mã hóa và AI:
"Trong mật mã, nguồn mở là cách duy nhất để khiến mọi thứ thực sự an toàn, nhưng trong AI , tính mở của mô hình (và thậm chí cả dữ liệu đào tạo của nó) sẽ làm tăng đáng kể khả năng dễ bị tổn thương trước các cuộc tấn công học máy đối nghịch"

Mặc dù quyền riêng tư không phải là lĩnh vực của blockchain. hướng nghiên cứu mới, nhưng chúng tôi tin rằng sự phổ biến của AI sẽ tiếp tục đẩy nhanh việc nghiên cứu và ứng dụng các nguyên tắc mã hóa quyền riêng tư. Năm nay đã chứng kiến sự tiến bộ đáng kể trong các công nghệ nâng cao quyền riêng tư như ZK, FHE, TEE và MPC cho các ứng dụng chung như trạng thái chia sẻ riêng tư để tính toán trên dữ liệu được mã hóa. Đồng thời, chúng ta cũng đã thấy những gã khổng lồ AI tập trung như Nvidia và Apple tận dụng TEE độc quyền cho hoạt động học tập liên kết và suy luận AI riêng tư để giữ cho phần cứng, chương trình cơ sở và mô hình nhất quán trên các hệ thống.

Với suy nghĩ này, chúng tôi sẽ xem xét kỹ cách duy trì quyền riêng tư của việc chuyển trạng thái ngẫu nhiên trên các hệ thống không đồng nhất và cách chúng có thể đẩy nhanh sự phát triển của hệ thống thực Sự phát triển của các ứng dụng AI phi tập trung trên thế giới - từ suy luận riêng tư phi tập trung, đến các đường dẫn lưu trữ/truy cập cho dữ liệu được mã hóa, đến các môi trường thực thi có chủ quyền hoàn toàn.

—Aadharsh

Mục đích của tác nhân và giao diện giao dịch người dùng thế hệ tiếp theo

Kịch bản ứng dụng gần nhất cho các tác nhân AI là sử dụng chúng để đại diện cho chúng ta trên chuỗi Thực hiện các giao dịch tự chủ. Phải thừa nhận rằng, trong 12 đến 16 tháng qua, đã có rất nhiều sự mơ hồ về “ý định”, “hành động của tác nhân”, “ý định của tác nhân”, “người giải quyết”, “người giải quyết tác nhân”, v.v. là gì, và chúng khác với sự phát triển "robot" truyền thống hơn trong những năm gần đây.

Trong 12 tháng tới, chúng tôi dự kiến sẽ thấy các hệ thống ngôn ngữ ngày càng phức tạp được kết hợp với các loại dữ liệu và kiến trúc mạng thần kinh khác nhau, thúc đẩy không gian thiết kế tổng thể phát triển. Các đại lý sẽ tiếp tục giao dịch bằng cách sử dụng cùng các hệ thống trên chuỗi mà chúng ta sử dụng ngày nay hay họ sẽ phát triển các công cụ/phương pháp giao dịch độc lập của riêng mình? Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tiếp tục đóng vai trò phụ trợ cho các hệ thống giao dịch đại lý này hay chúng sẽ được thay thế bằng các hệ thống khác? Ở cấp độ giao diện, liệu người dùng có bắt đầu sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện giao dịch không? Liệu lý thuyết cổ điển "ví như trình duyệt" cuối cùng có thành hiện thực không?

—Danny, Katie, Aadharsh, Dmitriy

　Liên kết gốc‖