Синергія штучного інтелекту та криптоактивів: від децентралізованої обчислювальної потужності до економіки агентів
Децентралізована обчислювальна потужність: перше перетворення AI та криптоактивів
На фоні глобальної хвилі штучного інтелекту світ криптоактивів також досліджує свої шляхи інтеграції. Спочатку поєднання обох напрямків виявлялося в агрегації децентралізованих обчислювальних ресурсів. Цей підхід використовує технологію блокчейн для координації глобальних незайнятих GPU та CPU ресурсів, забезпечуючи відповідність попиту та пропозиції, знижуючи витрати і пропонуючи прозору та справедливу механізм стимулювання для учасників ресурсів.
Тоді традиційні централізовані хмарні послуги були дорогими та ексклюзивними, а потреба серед малих і середніх розробників та ринків довгого хвоста у гнучкій, доступній обчислювальній потужності зростала з кожним днем. Децентралізовані характеристики криптоактивів стали ідеальною можливістю для прориву. Дослідження на цьому етапі має яскраві характеристики:
Орієнтація на ринок довгого хвоста
Підкресліть гнучкість
Дослідження нових механізмів
Об'єднання мережі децентралізованої фізичної інфраструктури (DePIN)
Серед них найбільш інноваційним є проект, який модульно підходить до AI-сервісів через новаторську структуру підмереж. Кожна підмережа має незалежні громади майнерів і валідаторів, а її токен слугує основним паливом екосистеми. Користувачі можуть заробляти токени, ставши майнерами, валідаторами або створюючи підмережі, а потім обмінювати їх на токени, створені всередині підмереж, шляхом стейкингу, щоб брати участь у зростанні підмережі і ділитися доходами від емісії.
Однак спроби на цій стадії також виявили очевидні обмеження: чиста конкуренція на ринку обчислювальної потужності потрапила в цінову війну, децентралізація на рівні інтерпретації є недостатньою, а узгодження попиту та пропозиції не має наративу на прикладному рівні. Криптоактиви в світі ШІ все ще залишаються на рівні базової інфраструктури, не зумівши справді покращити користувацький досвід.
Це попереднє об'єднання, схоже, закладає основи для майбутнього. Справжнім імпульсом у цій сфері стало виникнення наративів інтелектуальних агентів — що дозволило агентам вийти на блокчейн, наділивши самі протоколи здатністю до автономного навчання та взаємодії, що сприяло радикальній інновації форм застосувань.
Підйом AI-агентів: Криптоактиви та AI йдуть до прикладного рівня
Коли ринок децентралізованої обчислювальної потужності поступово стабілізується, дослідження криптоактивів та ШІ переходить від базових ресурсів до етапу застосункових агентів. Ця зміна, ознаменована появою агентів ШІ на блокчейні, знову запалює ринок очікуваннями щодо поєднання обох.
Спочатку токени AI залишалися на етапі культурного феномену мем-коінів. Багато ранніх проектів швидко привертали увагу завдяки антропоморфним, розважальним образам, завершуючи холодний старт за рахунок резонансу спільноти та емоційного розповсюдження. Найбільш репрезентативним є AI-робот, який спочатку лише публікував пости в ланцюзі та генерував контент, але за короткий час у три місяці швидко "еволюціонував", навчившись створювати токени, будувати наративи, здійснювати соціальне поширення та успішно залучати пожертви від відомих інвесторів, що сприяло зміні наративу "перехід AI-агентів з інтерфейсу Web2 на заміну Web3".
З ростом потреби користувачів у взаємодії, токени AI починають мати початкові можливості взаємодії. На соціальних платформах AI починає виконувати прості завдання, такі як генерація контенту та інформаційний пошук, в ролі легкого агента, переходячи від пасивного відображення до активної реакції. На цьому етапі деякі проекти намагаються покращити власний досвід взаємодії за допомогою AI, наприклад, підтримуючи користувачів у отриманні інформації про проекти через систему запитань та відповідей, що дозволяє агенту AI стати допоміжним двигуном для проектів на блокчейні.
Незабаром, AI-агенти почнуть проникати у більш вертикальні прикладні сценарії. В галузях, таких як ланцюгова фінансова діяльність, NFT, аналіз даних, соціальне супроводження тощо, виникнуть численні спеціалізовані агенти. Користувачі більше не будуть лише спостерігачами, а зможуть безпосередньо через агентів брати участь у ланцюгових операціях, виконувати стратегії, управляти активами.
Справжнім поворотним моментом стало виникнення рамок інтелектуальних агентів та протоколів виконання. Команди проектів усвідомили, що одноточкові інтелектуальні агенти не можуть впоратися з дедалі складнішими вимогами на ланцюгу, тому з'явилися модульні рамки. Вони підтримують моделювання особистості, оркестрацію завдань і співпрацю багатьох агентів, що дозволяє агентам на ланцюгу перейти від ізольованих одиниць до систематичної роботи, а поєднання криптоактивів і ШІ таким чином переходить від простих інтерфейсів застосування до систематичної стадії "протоколу виконання".
У той же час економіка агентів почала зароджуватися на ланцюгу. Деякі представницькі проекти через платформи запуску AI встановили стандарти для автономного випуску монет агентами, співпраці протоколів та соціального поширення, що сприяло народженню "AI-родинних економік".
Ці проекти мають на меті не лише виконання завдань окремими AI-агентами, а й формування модульної співпраці в бізнес-екосистемі, спільно з людьми та іншими агентами, для створення, співпраці та торгівлі. Вони зазвичай базуються на трьох основних технологічних стовпах: модульна структура агентів, токенізовані платформи та бізнес-протоколи агентів.
Най核心ною інновацією є те, що інтелектуальні агенти можуть автономно взаємодіяти, співпрацювати та торгувати, моделюючи економіку, подібну до людських підприємств. Деякі команди проектів провели експеримент "Лимонадний стенд", продемонструвавши, як кілька інтелектуальних агентів (такі як бізнес-планування, постачання, юриспруденція, маркетинг, оцінка) співпрацюють у рамках угоди, створюючи прототипи обігу бізнесу на блокчейні.
Поява цих проєктів свідчить про те, що поєднання криптоактивів і ШІ переходить від простого з'єднання ресурсів до побудови економічної системи на основі блокчейну, від одноточкових функцій до перетворення рідної фінансової та соціальної структури.
Крок до співпраці та стандартизації: Протокол контексту моделі та нові напрямки, які він приносить
Зі зниженням раннього ажіотажу та появою мем-монет, поєднання криптоактивів і штучного інтелекту переживає глибоку переоцінку. Згідно з даними, нинішня загальна ринкова капіталізація ринку AI агентів значно знизилася. На фоні охолодження ринку, колись звичайні проекти агентів, які отримували понад сто мільйонів доларів оцінки на платформах запуску, тепер важко виживають.
Ця зміна свідчить про зміну ринкового мислення — від гонитви за наративами до прагнення до справжньої відповідності продукту ринку (PMF). У такому контексті, протокол контексту моделі (MCP), як відкритий стандартний протокол, створений для застосувань ШІ, став найвідповіднішим новим каталізатором для сучасних потреб.
MCP є відкритим стандартним протоколом, розробленим для застосувань штучного інтелекту, що використовується для уніфікації способів комунікації між великими мовними моделями та зовнішніми даними, інструментами. Завдяки MCP будь-яка велика мовна модель може уніфіковано, безпечно отримувати доступ до зовнішніх джерел даних та інструментів, більше не потребуючи складної, повторюваної кастомної інтеграції. Простими словами, MCP подібний до USB-C у світі AI застосувань: стандартизований, готовий до використання, гнучкий і потужний.
Екосистема застосування MCP також швидко розвивається. Наприклад, у проєкті екосистеми певного публічного блокчейна, завдяки надійному середовищу виконання (TEE) для застосувань MCP надається безпечна та масштабована обчислювальна потужність. Інший проєкт на іншому публічному блокчейні, розширивши протокол MCP, об'єднав доступ до даних з кількох блокчейнів та розгортання агентів, створив єдиний рівень даних для AI-застосувань у Web3.
Більш того, MCP відкриває нові напрямки для поєднання криптоактивів та штучного інтелекту в майбутньому:
Багатоагентна співпраця: за допомогою MCP агенти можуть співпрацювати, розподіляючи функції, об'єднуючи зусилля для виконання складних завдань, таких як аналіз даних на ланцюгу, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність.
Автоматизація транзакцій на ланцюзі: MCP з'єднує різні типи торгових та ризикових агентів, вирішуючи проблеми, такі як ковзання, витрати на торгівлю, MEV тощо в традиційному Web3, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на ланцюзі.
Виникнення інформаційних фінансів (InfoFi): на основі MCP, агенти не лише виконують операції, але й можуть розумно планувати шляхи отримання доходу відповідно до профілю користувача, сприяючи новій фінансовій моделі, що переходить від грошових потоків до інформаційних.
Підсумок: Довгий розвиток економіки агентів
Оглядаючись назад, еволюція криптоактивів та штучного інтелекту – це довгий шлях, що постійно поглиблює функціональність і підвищує практичність. Від початкових розважальних діалогових агентів, що формують соціальну ідентичність через легкі взаємодії; до поступово з'являючихся агентів Alpha-аналізу та інструментів, що надають ланцюговій економіці більш чутливе ринкове сприйняття; і до агентів, які безпосередньо упаковують природну мову в ланцюгові фінансові операції, що робить складний світ децентралізованих фінансів доступним в один клік.
В цілому, це чітка прогресивна лінія: розважальний діалоговий агент ➔ інструментальний діалоговий агент ➔ агент виконання угод ➔ абстрактний шар децентралізованих фінансів AI ➔ колективний інтелект і співпраця багатьох агентів. Кожен стрибок зменшує відстань між AI-агентами та реальними потребами світу.
Саме тому майбутнє AI агентів більше не є простим просуванням наративу, а повинно базуватися на реальній практичності. Цей шлях буде довшим, ніж будь-який попередній наративний цикл, але завдяки накопиченій практичності, яку він підтримує, його потенційні межі значно перевищують уявлення.
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.
10 лайків
Нагородити
10
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasFeeAssassin
· 07-20 22:12
Ми просто плануємо обдурювати людей, як лохів
Переглянути оригіналвідповісти на0
PanicSeller
· 07-18 05:07
Це всього лише збирач невдах розробників.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GhostChainLoyalist
· 07-18 01:39
Майнінговий пул знову святкує, так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
WhaleMinion
· 07-18 01:29
обдурювати людей, як лохів не виходить, знову з'явилася нова концепція для шахтарських установок
Переглянути оригіналвідповісти на0
HorizonHunter
· 07-18 01:23
Знову накручують? A-картки вже майже не можна купити.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Layer3Dreamer
· 07-18 01:17
чесно кажучи, рекурсивна природа децентралізованих обчислень виглядає інакше, коли ви оформляєте це як zk-дружній рівновагу Неша...
AI та Криптоактиви: нова хвиля з Децентралізація Обчислювальна потужність до економіки агентів
Синергія штучного інтелекту та криптоактивів: від децентралізованої обчислювальної потужності до економіки агентів
Децентралізована обчислювальна потужність: перше перетворення AI та криптоактивів
На фоні глобальної хвилі штучного інтелекту світ криптоактивів також досліджує свої шляхи інтеграції. Спочатку поєднання обох напрямків виявлялося в агрегації децентралізованих обчислювальних ресурсів. Цей підхід використовує технологію блокчейн для координації глобальних незайнятих GPU та CPU ресурсів, забезпечуючи відповідність попиту та пропозиції, знижуючи витрати і пропонуючи прозору та справедливу механізм стимулювання для учасників ресурсів.
Тоді традиційні централізовані хмарні послуги були дорогими та ексклюзивними, а потреба серед малих і середніх розробників та ринків довгого хвоста у гнучкій, доступній обчислювальній потужності зростала з кожним днем. Децентралізовані характеристики криптоактивів стали ідеальною можливістю для прориву. Дослідження на цьому етапі має яскраві характеристики:
Серед них найбільш інноваційним є проект, який модульно підходить до AI-сервісів через новаторську структуру підмереж. Кожна підмережа має незалежні громади майнерів і валідаторів, а її токен слугує основним паливом екосистеми. Користувачі можуть заробляти токени, ставши майнерами, валідаторами або створюючи підмережі, а потім обмінювати їх на токени, створені всередині підмереж, шляхом стейкингу, щоб брати участь у зростанні підмережі і ділитися доходами від емісії.
Однак спроби на цій стадії також виявили очевидні обмеження: чиста конкуренція на ринку обчислювальної потужності потрапила в цінову війну, децентралізація на рівні інтерпретації є недостатньою, а узгодження попиту та пропозиції не має наративу на прикладному рівні. Криптоактиви в світі ШІ все ще залишаються на рівні базової інфраструктури, не зумівши справді покращити користувацький досвід.
Це попереднє об'єднання, схоже, закладає основи для майбутнього. Справжнім імпульсом у цій сфері стало виникнення наративів інтелектуальних агентів — що дозволило агентам вийти на блокчейн, наділивши самі протоколи здатністю до автономного навчання та взаємодії, що сприяло радикальній інновації форм застосувань.
Підйом AI-агентів: Криптоактиви та AI йдуть до прикладного рівня
Коли ринок децентралізованої обчислювальної потужності поступово стабілізується, дослідження криптоактивів та ШІ переходить від базових ресурсів до етапу застосункових агентів. Ця зміна, ознаменована появою агентів ШІ на блокчейні, знову запалює ринок очікуваннями щодо поєднання обох.
Спочатку токени AI залишалися на етапі культурного феномену мем-коінів. Багато ранніх проектів швидко привертали увагу завдяки антропоморфним, розважальним образам, завершуючи холодний старт за рахунок резонансу спільноти та емоційного розповсюдження. Найбільш репрезентативним є AI-робот, який спочатку лише публікував пости в ланцюзі та генерував контент, але за короткий час у три місяці швидко "еволюціонував", навчившись створювати токени, будувати наративи, здійснювати соціальне поширення та успішно залучати пожертви від відомих інвесторів, що сприяло зміні наративу "перехід AI-агентів з інтерфейсу Web2 на заміну Web3".
З ростом потреби користувачів у взаємодії, токени AI починають мати початкові можливості взаємодії. На соціальних платформах AI починає виконувати прості завдання, такі як генерація контенту та інформаційний пошук, в ролі легкого агента, переходячи від пасивного відображення до активної реакції. На цьому етапі деякі проекти намагаються покращити власний досвід взаємодії за допомогою AI, наприклад, підтримуючи користувачів у отриманні інформації про проекти через систему запитань та відповідей, що дозволяє агенту AI стати допоміжним двигуном для проектів на блокчейні.
Незабаром, AI-агенти почнуть проникати у більш вертикальні прикладні сценарії. В галузях, таких як ланцюгова фінансова діяльність, NFT, аналіз даних, соціальне супроводження тощо, виникнуть численні спеціалізовані агенти. Користувачі більше не будуть лише спостерігачами, а зможуть безпосередньо через агентів брати участь у ланцюгових операціях, виконувати стратегії, управляти активами.
Справжнім поворотним моментом стало виникнення рамок інтелектуальних агентів та протоколів виконання. Команди проектів усвідомили, що одноточкові інтелектуальні агенти не можуть впоратися з дедалі складнішими вимогами на ланцюгу, тому з'явилися модульні рамки. Вони підтримують моделювання особистості, оркестрацію завдань і співпрацю багатьох агентів, що дозволяє агентам на ланцюгу перейти від ізольованих одиниць до систематичної роботи, а поєднання криптоактивів і ШІ таким чином переходить від простих інтерфейсів застосування до систематичної стадії "протоколу виконання".
У той же час економіка агентів почала зароджуватися на ланцюгу. Деякі представницькі проекти через платформи запуску AI встановили стандарти для автономного випуску монет агентами, співпраці протоколів та соціального поширення, що сприяло народженню "AI-родинних економік".
Ці проекти мають на меті не лише виконання завдань окремими AI-агентами, а й формування модульної співпраці в бізнес-екосистемі, спільно з людьми та іншими агентами, для створення, співпраці та торгівлі. Вони зазвичай базуються на трьох основних технологічних стовпах: модульна структура агентів, токенізовані платформи та бізнес-протоколи агентів.
Най核心ною інновацією є те, що інтелектуальні агенти можуть автономно взаємодіяти, співпрацювати та торгувати, моделюючи економіку, подібну до людських підприємств. Деякі команди проектів провели експеримент "Лимонадний стенд", продемонструвавши, як кілька інтелектуальних агентів (такі як бізнес-планування, постачання, юриспруденція, маркетинг, оцінка) співпрацюють у рамках угоди, створюючи прототипи обігу бізнесу на блокчейні.
Поява цих проєктів свідчить про те, що поєднання криптоактивів і ШІ переходить від простого з'єднання ресурсів до побудови економічної системи на основі блокчейну, від одноточкових функцій до перетворення рідної фінансової та соціальної структури.
Крок до співпраці та стандартизації: Протокол контексту моделі та нові напрямки, які він приносить
Зі зниженням раннього ажіотажу та появою мем-монет, поєднання криптоактивів і штучного інтелекту переживає глибоку переоцінку. Згідно з даними, нинішня загальна ринкова капіталізація ринку AI агентів значно знизилася. На фоні охолодження ринку, колись звичайні проекти агентів, які отримували понад сто мільйонів доларів оцінки на платформах запуску, тепер важко виживають.
Ця зміна свідчить про зміну ринкового мислення — від гонитви за наративами до прагнення до справжньої відповідності продукту ринку (PMF). У такому контексті, протокол контексту моделі (MCP), як відкритий стандартний протокол, створений для застосувань ШІ, став найвідповіднішим новим каталізатором для сучасних потреб.
MCP є відкритим стандартним протоколом, розробленим для застосувань штучного інтелекту, що використовується для уніфікації способів комунікації між великими мовними моделями та зовнішніми даними, інструментами. Завдяки MCP будь-яка велика мовна модель може уніфіковано, безпечно отримувати доступ до зовнішніх джерел даних та інструментів, більше не потребуючи складної, повторюваної кастомної інтеграції. Простими словами, MCP подібний до USB-C у світі AI застосувань: стандартизований, готовий до використання, гнучкий і потужний.
Екосистема застосування MCP також швидко розвивається. Наприклад, у проєкті екосистеми певного публічного блокчейна, завдяки надійному середовищу виконання (TEE) для застосувань MCP надається безпечна та масштабована обчислювальна потужність. Інший проєкт на іншому публічному блокчейні, розширивши протокол MCP, об'єднав доступ до даних з кількох блокчейнів та розгортання агентів, створив єдиний рівень даних для AI-застосувань у Web3.
Більш того, MCP відкриває нові напрямки для поєднання криптоактивів та штучного інтелекту в майбутньому:
Багатоагентна співпраця: за допомогою MCP агенти можуть співпрацювати, розподіляючи функції, об'єднуючи зусилля для виконання складних завдань, таких як аналіз даних на ланцюгу, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність.
Автоматизація транзакцій на ланцюзі: MCP з'єднує різні типи торгових та ризикових агентів, вирішуючи проблеми, такі як ковзання, витрати на торгівлю, MEV тощо в традиційному Web3, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на ланцюзі.
Виникнення інформаційних фінансів (InfoFi): на основі MCP, агенти не лише виконують операції, але й можуть розумно планувати шляхи отримання доходу відповідно до профілю користувача, сприяючи новій фінансовій моделі, що переходить від грошових потоків до інформаційних.
Підсумок: Довгий розвиток економіки агентів
Оглядаючись назад, еволюція криптоактивів та штучного інтелекту – це довгий шлях, що постійно поглиблює функціональність і підвищує практичність. Від початкових розважальних діалогових агентів, що формують соціальну ідентичність через легкі взаємодії; до поступово з'являючихся агентів Alpha-аналізу та інструментів, що надають ланцюговій економіці більш чутливе ринкове сприйняття; і до агентів, які безпосередньо упаковують природну мову в ланцюгові фінансові операції, що робить складний світ децентралізованих фінансів доступним в один клік.
В цілому, це чітка прогресивна лінія: розважальний діалоговий агент ➔ інструментальний діалоговий агент ➔ агент виконання угод ➔ абстрактний шар децентралізованих фінансів AI ➔ колективний інтелект і співпраця багатьох агентів. Кожен стрибок зменшує відстань між AI-агентами та реальними потребами світу.
Саме тому майбутнє AI агентів більше не є простим просуванням наративу, а повинно базуватися на реальній практичності. Цей шлях буде довшим, ніж будь-який попередній наративний цикл, але завдяки накопиченій практичності, яку він підтримує, його потенційні межі значно перевищують уявлення.