Delphi Digital:探索去中心化人工智慧(DeAI)的挑戰與發展潛力

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DeAI 真正可組合運算的最終願景可能會證明區塊鏈本身的合理性。

  • 撰文:PonderingDurian,Delphi Digital 研究員
  • 編譯:Pzai,Foresight News

鑒於加密貨幣本質上是開源軟體,具有內建的經濟激勵機制,同時 AI 正在顛覆編寫軟體的方式,因此 AI 將對整個區塊鏈領域產生巨大影響。

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Table of Contents

  • DeAI:機會與挑戰
  • 核心 DeAI 投資領域
    • 基礎設施
    • 運算
    • 數據
    • 中間件
      • 1. 路由
      • 2. 協同處理器
      • 3. 開發者激勵措施
      • 4. GNN 模型
  • 應用
  • DeAI 終局

DeAI:機會與挑戰

鑒於建立基礎模型所需的大量資本投入,以及數據和運算方面的規模報酬,在我看來,DeAI 面臨的最大挑戰在於基礎設施層。

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考慮到擴展法則,科技巨頭具有天然的優勢:在 Web2 階段,它們從聚合消費者需求的壟斷利潤中獲得了巨大的利潤,並在人為壓低費率的十年間將這些利潤重新投資於雲基礎設施,現在,互聯網巨頭正試圖透過占領數據和運算(AI 的關鍵要素)來占領 AI 市場:

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由於大規模訓練的資本密集度和高頻寬要求,統一的超級集群仍然是最佳選擇——為科技巨頭提供性能最好的閉源模型——他們計劃以壟斷式的利潤出租這些模型,並將收益再投資於每一代後續產品。

然而,事實證明,AI 領域的護城河比 Web2 網路效應更淺,領先的前沿模型相對於該領域而言迅速貶值,尤其是 Meta 公司採取「焦土政策」,投入數百億美元開發的 Llama 3.1 等開源前沿模型,其性能達到了 SOTA 水平。

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在這一點上,疊加有關低延遲分散訓練方法的新興研究,可能會使(部分)前沿商業模式商品化——隨著智慧價格的下降, 競爭會(至少部分)從硬件超級集群(有利於科技巨頭) 轉向軟體創新(略微有利於開源/加密貨幣)。

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考慮到「混合專家」架構和大模型合成/路由的運算效率,我們很有可能面臨的並非只有 3-5 個巨型模型的世界,而是一個由數以百萬計的模型組成、具有不同成本/性能權衡的世界。一個相互交織的智慧網路(蜂巢)。

這就構成了一個巨大的協調問題:區塊鏈和加密貨幣激勵機制應該能夠很好地幫助解決這一問題。

核心 DeAI 投資領域

軟體正在吞噬世界。AI 正在吞噬軟體。而 AI 基本就是數據和運算。

Delphi 看好在這個堆疊中的各元件:

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基礎設施

鑑於 AI 的動力來源於數據和運算,DeAI 基礎設施致力於盡可能有效地採購數據和運算,並通常採用加密貨幣激勵機制。正如我們前面所提到的,這是競爭中最具挑戰性的部分,但考慮到終端市場的規模,這也可能是回報最高的部分。

運算

迄今為止,分布式訓練協議和 GPU 市場一直受到延遲的制約,但它們希望協調潛在的異構硬件,為那些被巨頭的整合化解決方案拒之門外的人提供成本更低、按需計算的服務。Gensyn、Prime Intellect 和 Neuromesh 等公司正在推動分布式訓練的發展,而 io.net、Akash、Aethir 等公司正在實現更接近邊緣智慧的低成本推理。

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數據

在一個基於更小、更專業模型的無所不在的智慧世界中,數據資產的價值和貨幣化程度越來越高。

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迄今為止,DePIN 在很大程度上因其與資本密集型企業 (如電信公司) 相比能夠構建成本更低的硬件網路而備受讚譽。然而,DePIN 最大的潛在市場將出現在新型數據集收集方面,這些數據集將流入鏈上智慧系統:代理協議( 稍後討論)。

在這個世界上,世界上最大的潛在市場——勞動力正在被數據和運算所取代。在這個世界裡,De AI 基礎設施為非技術人員們提供了一種奪取生產資料的途徑,並為即將到來的網路經濟作出貢獻。

中間件

DeAI 的最終目標是實現有效的可組合運算。就像 DeFi 的資本樂高一樣,DeAI 透過無許可的可組合性彌補了當今絕對性能的不足,激勵軟體和運算原語的開放生態系統隨著時間的推移不斷進行複利,從而(希望)超越現有的軟體和運算原語。

如果說 Google 是「整合」的極端,那麼 DeAI 則代表了「模組化」的極端。正如 Clayton Christensen 所提醒的,在新興產業中,整合式方法往往會透過減少價值鏈中的摩擦而取得領先地位,但隨著該領域的成熟,模組化價值鏈會透過提高堆疊各層中的競爭和成本效率而占有一席之地:

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我們非常看好對實現這一模組化願景至關重要的幾個類別:

1. 路由

在一個智慧碎片化的世界裡,如何才能以最佳價格選擇正確的模式和時間?需求方聚合器一直在捕捉價值(見 聚合理論),而路由功能對於優化網路智慧世界中效能與成本之間的帕累托曲線至關重要:

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Bittensor 在第一代產品中一直處於領先地位,但也出現了許多專門的競爭對手。

Allora 以「情境感知」和隨時間自我完善的方式,在不同「主題」中舉辦不同模型之間的競賽,並根據特定條件下的歷史準確性為未來預測提供訊息。

Morpheus 的目標是成為 Web3 用例的「需求方路由」——本質上是一種擁有開源的本地代理,能夠掌握用戶的相關上下文,並能透過 DeFi 或 Web3 的「可組合運算」基礎設施的新興構件進行有效路由查詢的「Apple Intelligence」。

Agent 互操作性協議,如 Theoriq 和 Autonolas 等,旨在將模組化路由推向極致,使靈活的 Agents 或元件的可組合、複合生態系統成為完全成熟的鏈上服務。

總之,在一個智慧迅速碎片化的世界裡,供需方聚合器將發揮極為強大的作用。如果說 Google 是一家價值 200 萬美元的公司,為全世界的資訊編制索引,那麼需求方路由器的贏家——無論是蘋果、Google 還是 Web3 解決方案——即為代理智慧編制索引的公司,會產生更大的規模。

2. 協同處理器

鑑於其分散性,區塊鏈在數據和運算方面都受到很大限制。如何將用戶需要的運算和數據密集型 AI 應用引入區塊鏈?透過協同處理器!

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他們都是提供了不同的技術來「驗證」正在使用的基礎數據或模型有效的「預言機」,這種方式可以最大限度地減少鏈上新的信任假設,同時大幅提高其能力。迄今為止,已經有許多項目使用了 zkML、opML、TeeML 和加密經濟方法,它們的優缺點各不相同:

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在更高層次上,協同處理器對於智慧合約的智慧化至關重要——提供類似「數據倉儲」的解決方案,以為更個人化的鏈上體驗進行查詢,或驗證給定推理是否正確完成。

TEE(可信執行)網路,如 Super、Phala 和 Marlin 等由於其實用性和可承載大規模應用程式的能力使得他們最近越來越受歡迎。

總體而言,協同處理器對於將具有高確定性但低效能的區塊鏈與高效能但機率性的智慧體融合在一起至關重要。沒有協同處理器, AI 就不會出現在這一代區塊鏈中。

3. 開發者激勵措施

AI 開源開發的最大問題之一是缺乏使其可持續發展的激勵機制。AI 開發是高度資本密集型的,運算和 AI 知識工作的機會成本都非常高。如果沒有適當的激勵措施來獎勵開源貢獻,這個領域將不可避免地輸給超資本主義的超級計算機。

從 Sentiment 到 Pluralis、Sahara AI 和 Mira ,這些專案的目標都是啟動網路,使分散的個人網路能夠為網路智慧做出貢獻,同時給予適當激勵。

透過商業模型上的彌補,開源的複利速度應該會加快——為開發人員和 AI 研究人員提供了大科技公司以外的一個全球性選擇,並有望根據創造的價值獲得豐厚報酬。

雖然要做到這一點非常困難,而且競爭也越來越激烈,但這裡的潛在市場是巨大的。

4. GNN 模型

大語言模型在大型文本庫中劃分模式並學習預測下一個單詞,而圖神經網路(GNN)則處理、分析和學習圖結構數據。由於鏈上數據主要由用戶與智慧合約之間的複雜互動組成,換句話說,就是一個圖,因此 GNN 似乎是支援鏈上 AI 用例的合理選擇。

Pond 和 RPS 等項目正試圖為 web3 建立基礎模型,這些模型可能會在交易、DeFi 甚至社交用例中應用,如:

  • 價格預測:鏈上行為模型預測價格、自動交易策略、情感分析
  • AI 金融:與現有 DeFi 應用程式的整合、先進的收益策略和流動性利用、更好的風險管理 / 治理
  • 鏈上行銷:更有針對性的空投/定位,基於鏈上行為的推薦引擎

這些模型將大量使用數據倉庫解決方案,如 Space and Time、Subsquid、Covalent 和 Hyperline 等,我也非常看好它們。

GNN 可以證明區塊鏈的大模型和 Web3 資料倉庫是必不可少的輔助工具,即為 Web3 提供 OLAP (聯機分析處理)功能。

應用

在我看來,鏈上 Agents 可能是解決加密貨幣眾所周知的用戶體驗問題的關鍵所在,但更重要的是,過去十年來,我們向 Web3 基礎設施投入了數十億美元,但需求方的利用率卻少得可憐。

不用擔心,Agents 來了…

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而這些 Agent 利用開放、無需許可的基礎設施——跨越支付和可組合運算來實現更加複雜的最終目標,這似乎也是合乎邏輯的。

在即將到來的網路化智慧經濟中,經濟流動或許不再是 B -> B -> C,而是用戶 -> Agent -> 運算網路 -> Agent -> 用戶。這個流動的最終結果是代理協議。應用或服務型企業的開銷有限,主要利用鏈上資源運行,在可組合網路中滿足最終用戶(或彼此)需求的成本遠低於傳統企業。

就像 Web2 的應用層獲取了大部分價值一樣,我也是 DeAI 中「胖代理協議」理論的擁躉。隨著時間的推移,價值捕獲應向堆疊上層轉移。

Gz5ahbnb0aawoufGz5ahbnb0aawouf生成式 AI 中的價值積累

下一個 Google、Facebook 和 Blackrock 很可能就是代理協議,而實現這些協議的元件正在誕生。

DeAI 終局

AI 將改變我們的經濟形態。如今,市場預期這種價值的捕獲將局限於北美西岸的幾家大公司。而 DeAI 代表著不同的願景。一個開放的、可組合的智慧網路願景,對哪怕是微小的貢獻都有獎勵和報酬,以及更多的集體所有權/管理權。

雖然 DeAI 的某些說法過於誇張,而且許多項目的交易價格大大高於目前的實際帶動力,但機會的規模確實很客觀。對於那些有耐心、有眼光的人來說,DeAI 真正可組合運算的最終願景可能會證明區塊鏈本身的合理性。


原文連結

本文經授權轉載自 Foresight News

Delphi 的 DeAI 報告:

  • DeAI I: The Tower & the Square
  • DeAI II: Seizing the Means of Production, Infra(尚未解鎖)
  • DeAI III: Composable Compute, Middleware(尚未解鎖)
  • DeAI IV: The Agentic Economy, Applications(尚未解鎖)

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