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    • VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      我们概述了到 2030 年人工智能加密货币收入情景,强调了 $10.2B 的基本情况,并强调公共区块链通过基本功能在推动人工智能采用方面的关键作用。

      请注意,VanEck 可能持有下述数字资产的头寸。

      要点:

      • 根据我们的基本情况,到 2030 年,加密 AI 收入预计将达到 $10.2B
      • 区块链技术可能成为人工智能采用和去中心化人工智能解决方案进步的关键驱动力
      • 与加密激励措施的集成可以提高人工智能模型的安全性和效率
      • 区块链可能会成为人工智能身份验证和数据完整性挑战的解决方案

      公共区块链很有可能是开启人工智能 (AI) 广泛采用的关键,而人工智能应用程序将成为加密货币存在的理由B L 4 R 1 x c j v这是因为加密货币提供了人工智能所需的重要基础元素,例如透明度、不变性、明确定义的所有权属性和对抗性测试环境。我们相信这些特性将有助于让人工智能充分发挥其潜力。根据对人工智能增长的估. ? B a { R计,我们断言以人工智能为重点的加密项目到2030 年年收入将达到10.2B美元。在本文中,我们推测加密在促进人工智能采用方面的作用以及加密将带来的价值源自人工智能业务:

      请在此处查看此博客的 PDF 版本。

      • 2030 年预计加密货币人工智能收入
      • 比特币矿工多元化进入人工智能领域
      • 为人工= \ C ! V 6 Z T Z智能实施去中心化云
      • 通过加密货币激励增强人工智能模型
      • 通过零知识 (zk) 证明进行验证
      • 通过基z Q C W 5 ~于区块链N L { R的身份建立人性

      我们X Z E发现加密货币在人工智能中的最佳应用是:

      • 提供分散的计算资源
      • 模型测试、微调和验证
      • 版权保护和数据完整性I $ ` D n j U w \
      • 人工智能安全
      • 身份

      加密货币对人工智能来说非常有用o \ q f m Vl 4 ^ n !因为它已经解决了人工智能当前和未来面临的许多挑战。从本质上讲,加密货币解决了协调问题。加密货币将U C \ ? 5 ;c e f a o ^ =员、计算和货币资源结合在一起来运行开源软件。它通过以与每个网络的价值相@ O w ] a关的代币形式向创建、支持和使用每个区块链网络的人提供h 3 z奖励来实现这一目标。S \ } * –该奖励系统可用于引导人工智能价值堆栈的不同组件。将加密技术与人工4 z { v智能相结合的一个重要意义在于,利用加密货o 2 c v币激励措施来开发必要的物理基础设施,例如 GPU 集群,专门用于训练、微调和支持生成模型的使用。由于加密货币是一{ M h种使用加密货币来奖励所需用户行为的对抗性环境,因此它是测试和微调人工智能模型, Q 4 j Z 5 t以优化符合某些质量标准的输出的最佳基础。

      区块链还带来了数字所有权的透明度,这可能有助于解决人工智能将在法庭上面临的一些开源软件问题T R N , I u I,这在《纽约时报》诉 OpenAI 和微软的诉讼中已经很引人注目。也就是说,加密可以透明地证明数据所有者、模型构建者和模型用户的所有权和版权* } . V = +保护。这种透明度还将扩展到将模型有效性的数学证明发布到公共区块链上。最后,由于不可伪造的数字签名和数据完整性A K U g # o,我们相信公共区块链将有助于减轻识别和安全问题,否则这些问题会削弱人工智能的有效性。

      W ^ _ H Z义加密货币在人工智能企业中的作用

      2030 年预计加密货币人工智能收入:熊市、基本情况、牛市情景

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      资料来源:摩根士丹利、彭博资讯、VS M d Y 6anEck Resf R V {earc^ ) & f p fh 截至 2024 年 1 月 29 日。过去的表现并不能保证将来的结果。本博客中提供的信息、估值情景和价格目标无意作为财务建议或任何行动号召、购买或出售建议,或作为对人工智能业务未来表现的预测。未来的实际表现尚不清楚,可能与此处描述的假设结果有很大差异。所提出的场景中可能存在未考虑到的风险或其他因素,这些因素可能会阻碍绩效。这些仅仅是基于我们研究的模拟结果,仅V j U R L供说明之用。/ Z E F k ^ |请进行自己的研究并得出自己的结论。

      为了预测加密人工智能的市场,我们首先估计人工智能带来的商业生产力收益的总可寻址市场(TAM),我们对该数字的基线来自麦肯锡对 2022 年的假设。然后,我们将经济和生产力增长假设应用于麦肯锡的预测计算得出 2030 年 TAM 为 5.85T 美元[ ! V的基本情况。在此基本情况下,我们假设 AI 生产力增长比 GDP 增长高 50%,GDP 增长 3%。然后,我们预测人工智能在全球企业中的市场渗透率(在基本情况下为 3d G 8 \ 73%v / q ^ P T 8 @ [),并将其应用到我们的初始 TA; _ @ I E # WM 中,预计人工智能将为企业带来 1.93T 美元的生产力提升。为了计算所有人工智能业务的收入,我们假设这些生产力收益的 13% 由人工智能业务捕获(或由企业消费者花费)作为收入。我们通过应用标准普尔 500 强企业劳动力成本的平均收入份额来估算人工智能收入占比,并假设人工智能支出应该相似。我们分析的下Z g \ ]一部Y I ? 4 m I . v分应用 Bloomberg Intelligence 对 AI 价值堆栈分布的预测来估算每个 AI 业务群体的年收入。最后,我们对每个人工智能业务的加密货币市场份额进行具体估计D 5 – z a 7 | 5,以得出每个案例和每个市场的最终数据。

      我们设想未来将利用开源公共– y r \ |存储库构建的去中心化人工智能模型应用于每个可以想象的用例。在许多情况下,这些开源模型胜过集中式人工智能创作。这一假设的基础源于这样的假设:开源社区将有独特动机改进事物的爱好者和爱好者聚集在一起。我们已经看到开源互联网项目打破了传统业务。这种现象最好的例子是维基百科有效地结束了商业百科全书1 n Y 6 |业务,而推特则扰乱了新闻媒体。这些开源社区在传统企业失败的地方取得了成功,因为开源团D K ! 8 w体通过社会影响力、意识形态和团体团结的结合来协调_ G W u ) 1 4和激励人们提供价值。简而言之,这些开源社区之所以成功,是因为它们Q : R 1 ;的成员关心

      将开源人工智能模型与加密货币激励相结合,可以扩大这些新兴社区的影响力,赋予他们财务能力,以创建必要的基础设施来吸引新参K j + – | % M K与者。将这一前提应用于人工智能将是热情和金钱资源的迷人结合。人工智能模型将在加密货币激励竞赛中接受测试,建立模型评估基准的环境。在这{ z g种环境下,最有效的模型和评估标准会获胜,因为每个模型的价值都被明确量化。因此,在我们的基本案P 5 O ` } c例中,我们预计区块链生成的人工智能模型将占所有人工智能软件收入的 5%。这一估计包括硬件、软件、服务、广告、游戏等,反映了企业运营数量的转变。在 AI 软件的总收入中,我们预计这将占所有 AI 收入的一半左右,即 $125.50B 左右。因此,我们预计开k $ ^ V L I + )源模型的 5% 市场份额相当于加密代币支持的 AI 模型的x e ^收入为$6., X F O } ~ ]27B 。

      我们预计,到 2030 年,用于微调、训练和推理的计算(或人工智能基S V x P M u y础设施即服务)的 TAM 可能会达到 $47.44B。随着人工智能的广泛采用,人工智能将成为世界经济许多功能不可或缺的一部分,计算和存储的供应可以被设想为类似于发电和配电的公共设施。在这种动态中,绝大多数“基l D Q本负载”将来自 Aw F s p d a ~mazon$ @ { ( @ $ % { 和 Google 等 GPU 云超大规模企业,其市场份额将接近80% 的帕累托分布。我们看到区块链分: h \ h y W9 R e – = G A的后端服务器基础设施可以满足特殊需求,并在高网络需求期间充当“峰值”提供商。对于定制人工智能模型的生产者来说,加密存储和计算提G s 2 q : 2 L ~供商提供了诸如按需服I t { u务交付、更短的 SLA 锁定期、更定制的计算环境以及更高的延迟敏感性等优势。此外,去中心化 GPU 可以与智能合约中的去中心化 AI 模型无缝集成,从而实现 AI 代理扩展自己的计算需求的无需许可的用例。将区块链提供的 GPU 视为人工智能计算基础设施的 Uber/Lyft 等价物,我们认为区块链提供的计算和存储将占据人工智能基础设施非超大规模市! s C X b 0场的 20%,到 2030 年可能产生$1.90B的收入。

      通过可证明的链上人性在人工智= U & \ V 2 _ \ G能代理和模型的背景下定义“身份”可以被视为世界计算机网络的女巫防御机制。我们可以通过检查与保护不同区块链网络相关c R 2 – U U b v c的费用来估计这项服务的成本。2023 年,比特币、以太坊和 Solana 的这些成本分别约为每个网络通胀发行价值的1.71%4.3%和 5.57%。保守地说,我们可以推断身份识别应占人工智能市场的 3.5% 左右。考虑到 AI 软件的 TAM 为 $125.5B,这对应M W o 2 W J Y \ i于 $8.78B 的年度收入。由于我们相信加= L h G b 6 A 5 k密货币为身份问题提供了最佳解决方案,因此我们相信它将占据该终端市场 10% 的市场份额,预计其年收入约为8.78 亿美元

      人工智能安全有望成为人工智能设备的另一个重要组成部分,其基本要求是使用未损坏的、相关的最新数据来验证模型是否运行正确。随着人工智能扩展到人类生命面临风险的应用领域,例如自动驾驶汽车、工厂机器人和医疗保健系统,对失败的容忍度变得很小。发生事故时问责的需要将推动保险市场需要具体的安全证明。公共区块链是实现此功能的理想选择,因q U / % ` j M v 4为它们可以在任何人都可以看到的不可更改的分类账上发布“安全证明”。这项业务可以被认为类似于金融机构的合规性。考虑到美国商业f ~ k ; ! E j t投资银行产生 $6N L t m L m [ L X60B 的收入,同时花费 $58.75B 的合规成本(占收入的 8.9%),我们预计 AI 安全应占 $251B AI TAM 的 $22.34B 左右。尽管加密货币具有增U e R ? x强人工智能安全的潜力{ } w j D k,但鉴于美国政府对人工智能的关注,我们相信人工智能的大部分合规性将是集中的。因此,我们估计加密货币将占该市场的 5% 左右,即$1.12B左右。

      组织分散的计算资源

      加密W z X , { a G货币可以将其巨大的社会和财务协调优势应用于计算访问的民主化,从而解决当前困扰人工智能开发人员的痛点。除了高昂的成本和获得优质 GP0 $ 4 j u T w J 8U 的机会有限之外,人工智能模型构建者目前还面临着其他棘手的问题。其u s F Q ] 3 !9 ( [ o $ $ 1包括供应商锁定、缺乏安全性、计算可用性有限、延迟差以及国家法律规定的地理围栏。

      加密货+ [ i币能够满足人工智能对 GPU 的需求,源于加密货币通过v ( p = q j { v :代币激励汇集资源的能力。比特币网络的代币价值为 850B 美元,股权价值为 20B 美元,这证明了这种能力。因此,当前的比特币/ ~ s 3 o D t矿工和有前途的去中心化 GPU 市场都有潜力通过提供去中心化计算来为人工智能增加巨大的价值。

      对于理解通过区块链提供 GPU 的一个有用的类比是发电业务。简单来说,有一些实体运营着大型、昂贵的工, p 8 k 2 A U厂,可以稳定地发电以满足大多数电网需求。这些“基本负荷”工厂的需求稳定,但需要大量的建设资本投资,导致资本回报率相对较低但有保证。补充基本负载的是另一类称为“峰值功率”的发电机。) : & S 4 [ H当电力需求超过基本负荷发电能力时,^ N u G V 4 G 2 %这些企业提供电力。这涉及高成本! ? n =、小规模的能源生产,其战略定位接近该能源的需求。我们预计“按需计算”领域& ` % v { c , e r也会出现类似的动态。

      比特币矿工多元化进入人工智能领S + k

      比特币和其他工作量证明加密货币与人工智能_ _ 3 ) U n V M S一样对能源有很k i : t ; ^ Z . k高的需求。这种能源必须: A + l q | a被创造、获取、运输并分解成可用电力来为2 ! 2 l j k采矿设备和计算集群供电。该供应链需要矿商对发电厂、购8 8 e 0 } P 6电协议、电网基础设施和数据中心设施进行大量投资。挖矿 PoW 加密货币带来的货币激励导致了许多分布在全球的比特币矿工的出现,这些矿工拥有能源和电力权利以及集成的网格架构。这些能w d E q _ d r |源大h B b部分来自成本较低、社会回避的碳密集型能源。因此,比特币矿工可u = Y { { y以提供的最引人注目的价值主张是为人工智能后端基础设施提供动力的低成本能源基础设施。

      AWS 和微软等超大规模计算提供商一直奉行投资垂直整合运营并建立自己的能源生态系统的战略。大型科技公司已经向上游发展,设计自己e 9 a U的芯片并采购自己的能源,其中大部分是可再生能源。目前,数据中心消耗了美国企业可用s U N \ 8 `的可再生能源的三分之二。微软和亚马逊都承诺到 2025 年实现 100% 可再生能源供应。然而,如果预期的计$ L : ^ l L算需求超出预期,正如一些人所说,到 2027 年,以人工智能为中心的数据中心数量可能会增加一倍,资本支出可能是目前估计的三倍。大型科技公司已U y F \ L P c ] t经支付了 0.06-0.10 美元/千瓦时的电力费用,比竞争性比u h g特币矿工通常支付的价格(0.03-0.05 千瓦时)贵得多。如果人工智能对能源的需求超过了大型科技公司当前的基础设施计划,那么比特币矿商( j ; % a相对于超大规模矿商的电力成本优势可能会大幅增加。矿工越来越被与 GPU 供应相关的高利润人工智能业务所吸引。值得注意的是,Hive在 1: = : \ 30 月份报告称,按每兆瓦计算,其z t M q , ? HPC 和 AI 业务产生的收入是比特币挖矿的 15 倍。其他抓住人工智能机会的比特币矿工包括 Hut 8 和 Applied Digital。

      比特币矿商在这个新市场中经历了增长,这有助于实现收入多元化并增强收益报告。在 Hut 8 的 2023 年第三季度分析师电话会议中,首席执行官 Jaime Leverton 表示:“在我们的 HPC 业务中,我们在第三季度通过新客户的增加和现有客户的增长创造了一些动力。上周,我们推出了按需云服务,为那些从我们的 Gt f 6 u e xPU 寻求 HPC 服务的客户提供基于 Kubernete^ O W ?s 的应用程序,这些应用程序可以支持人工智能、机器学] ^ 8、视觉效果和渲染工作负载。这项服务将控制权交到我们的客户手中,同J S g h时将配置时间从几天缩短到几分钟,这对于那些寻求短期 HPC 项目的人来说尤其具有吸引力。Hut 8从 2023 年第三季度的 HP6 O a ! pC 业务中实现了450 万美元的收入,占该公司同期收入的 25% 以上。对 HPC 服务和新产品的需求不断增长,应有助于该业务线的未来增长,随着比特币减半即将到来,HPC 收入可能很快就会超过挖矿收入c 8 h 0 . 5 * – J,具体取决于市场状况。

      尽管他们的业务听起来很有前途,但转向人工智能的r D m H m $ % c (比特币矿工可能会因缺乏数据中心建} K 0设技能或无法扩大电力供应而陷入困境。由于雇用新的以数据中心为中心的销售人员的成本,这些矿工还M d q k u ) . L ;可能会发现与运营管理费用相关的挑战。此外,当前的采矿作业没有足够的网络延迟或带宽,因为它们对廉价能源的优化导致它们位于偏远地区,通常缺乏高速光纤连接。

      为人工智能实施去中心化云

      我们还看到了以计算为中心的加密项目的长尾,这些项目将占据人工智能服务器资源市场的一小部分但很大一部分。这些实体将协调超大规模之外I 3 [的计算集群,以提供适合新贵人工智能构建者需求的: 0 . ` g j h价值主张。去中心化计算的好处包括可定制性、开放访问和更好的合同条款。这些基于区块链的计算公C 5 k } $ k O 0司使小型人工智能参与者能够避免 H100 和 A100 等高端 GPU 的巨额费用和普$ m Z ; D M h遍不可用的情况。加密人工智能企业将通过创建围绕A / = i = : ; t加密代币激励构建的物理基础设施网络来满足需求,同时提供专有IP来创建软件基础设施以优化人工智z Z 9 P能应用程序的计算使用。区块链计算项目将使用市场方法和加密奖励来从独立数据中心、具有过剩计算能力的/ x 8 h *实体和前g F L R Z S + v PoW 矿工那里发现更便宜的计算。为 AI 模型提供去中心化计算的一些项目包括AkashRenderio.net

      每日收入阿卡什

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      阿卡什每日收入。资料来源:Clo` ~ H V _ 2udmos 截至 2024 年 1 月 30 日。过去的表现并不能保证将来的结果。

      Akash 是一个基于 Cosmos 的项目,可以被认为是一个通用的去中心化“超级云”,提供 CPU、GPU、内存和存储。实际上,它是一个连接云服务用户和{ D & r \云服务提供商的双向市场。Akash 的软件旨在协\ y /调计算供应与需求,同时创建促进 AI 模型训练、微调和运行的p ~ u = X 0 3 /工具。Akash 还确保市场买家和卖家诚实履行其义务。Akash 通过其 $AKT 代币进行| z T协调,该代币可用于以折扣价支付云服务费用。$AKT 还作为 GPU 计算s z T D ; ` @提供商和其他网络参与者的激励机制。在供应方面,Akash 在添加计算供应商方面取得了长足进步,因为 Akash 市场上有 65 家不同的j ! & W e 3 j D供应商。尽管在 Akash 的 AI 超级云于 2023 年 8 月 31 日首次亮相之前,计算需求一直低迷,但在发布日期之后,计算买家已花费了* U 3 s T B B 13.8 万美元。

      最近迁移到 Solana 的 Render 最初\ / t ( \ E专注于将I ! _ – C艺术家与分散的团体联系起来,这些团体将提供 GPU 能力来渲染图像和视频。然而,Render 已开始将其去中心化 GPU 集群的重点放在满足机器学习工作负载上,@ N ( ! N o @ r以支持深度学j O 6 = }习模型。通过网络改进提案RNP-004,Render 现在拥有一个 API 可以连接外部网络(例如 io.net),该网络将利用 Render 的 GPU 网络进行机器学习。Render 社区随后提出的提案获得通过,允许通过BeamFEDML访问其 GPU,以完V Y 7 O_ C d = L | = w机器学习任务。因d t V I 2 + | 3此,R3 k \ Kender 已成为 GPU 工作负载的去中心化促进者,通过向提供商支付 RNDR 美元以及向运行网络后端基础设施的实体提供 RNDR 激励来协调。

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      Io.net GPU 价格比较。来源:io.n F X W 8 $ ` 8net截至 20248 k / 0 H c G + i 年 1 月 4 日。

      Solana 上另一Q p % d }个有趣的项目是 io.net,它被认为是 DePIN 或去中心化物理基础设施网络。io.net 的目的也是提供 GPU,但其{ d I H , 0 r重点仅在于应用 GPU 来驱动 AI 模型。除了简单地协调计算之外,Io.net 还在r \ . i \ + q其核心堆栈中添加了更多服务。其系统声称可以处理人工智能的所有组件,包} N e括创建、使用和微调,以正确促进整个网络@ R –中的人工智能工作负载并对其进行故障排除。该项目还利用了其他去中心& a _ E _ M _化 GPU 网络,例如 Ret . `nde 2 s [ i # M mer 和 Filecoin 及其自己的 GPU。尽管 io.net 目前缺乏代币,但计划于 2024 年第一季度推出。

      克服去中心化计算的瓶颈

      然而,由于训练深度学习模型所需的典型/ \ V B Z | v633TB 以上数据所带来的网络需求,利用这种分布式计算仍然是一个挑战。由于计算机能力的延迟和差异,位于全球各地的* R B % \计算机系统也给并行模型训练带来了新的障碍。Together 是一家积极进军开源基础模型市场的公司,该公司正在构建一个去中心化云来托管开d ? k源人工智能模型。Together 将使研究人员、+ ^ c L c W X p开发人员和公司能够通过结合数据、模型和计算的直观平台来利用和改进人工智能,扩大– $ /人工智能的可访问性+ * , _ 5并为下一代科技公司提供支3 N c r d : x持。Together 与领先的学术研究机构合8 – : I n 4 3 5作,构建了 Together 研究计算机,使实验室能够集中计算进行人工智能研N w q究。该公司还与斯坦福基础模型研究中心 (CRFM) 合作创建了语言模型的整体评估 (HELM)。HELM 是一个“活基准”,旨在通过提供评估此类基础模型的标准化B C ] [框架来提高人工智能的透明度。

      自 Together 成立以来,创始人 Vipul Ve@ b Q 5 c Ld Prakash 率先启动了多个项目,包括 1) GPT-Jq w Z @ $ # ]T,一个开放式 LLM,具有通过 <1Gbps 链路进行训练的 6B 参数模型,2) OpenChatKit,一个强大的开源基础,可创建专用和通用聊天机器人,以及 3) RedPajx n * D Q z 9ama,一个创建领先的开源模型的项目,其目s F w & ~标是成为研究和商业应用的基础。Together 平台是一个基础模型,由商品硬件上的开放模型、去中# & !心化云和综合开发者云组成,汇集了不同的计算源,包括消费者矿工、加密矿场、T2-T4 云提供商和学术计算。

      HELM (RAFT) 分数

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      GPT-JT 性能。来源:截至 2024 年H 0 Y 1 月 4 日的解码器。

      我们相信y S 6 G ? D , {像Together这样的去中心化和民主化的云计算I ) A , 0解决方案可以显着削减构建新模型的成本,从而有可能颠覆亚马逊网络服务、谷歌云和Azure等老牌巨头并与之竞争。就上下文而言,将 AZ C j } ! f }WS 容量块和 AWS p5.48xlarge 实例与配置有相同数量的 H100 SXM5 GPU 的 Together GPU 集群进行比较,Together 的定价大约比 AWS 低 4A w 5 2 倍。

      随着开放式法学硕士变得越来越准确并得到更广泛的采用,Together 可m ? * $ 3 z e M能成为开源模型的行业标准,就像红帽之于 Linux 一样。该领域的竞争对手包括模型提供商 St7 | q r |ability A 和 HuggingFace,以及人工智能云提供商 Gensyn 和 Coreweave。

      通过加密货币激励增强人工智能模型

      区块链和加密货币激励措施证明,网络效应和与网络效应大小相关的奖励迫使人们c M ! 8 I 1 ,P 1 ( m有用的工作。在比特币挖矿的背景下,该任务是通过使用昂贵的电力o 1 K l、技术人力和 ASIC 机器来保护比特币网C 1 P ;络。这种经济资源的协调提供了一种女巫攻击防御机制,防止对比特币的经济攻击。作为交换,协调# T } ( V P I这些资源的矿工将获得 BTC 美元。然而,人工智能有B U B $ k #用工作的绿色空间要大得多6 G A r & P |,一些项目已经在推动人工智能和机器学习模型的改进。

      这些项目中最原始的是Numerai。目前,N5 \ k r j L ; ` Oumerai 可以被视为一项去中心化数据q ; _科学锦标赛,旨在确定最佳机器学习模型,通过建立股票投资组$ k m ` O $ m m合来优化财务回报。在每个时代,匿名 Numerai 参与者都被授予访问隐藏原始数据的i E = b n B权限,并被要求利用这些数据来构建Q ? Q } | A }表现最佳的股票投资组合。为了参与,用户不仅被要求提交预测,还被迫在其模型的预测背后投入 NMR 代币,以证明这些模型的价值。其他用户也可以在他们认为性能最佳的模型上投入代币。然后,每个质押、提交的模型的输出都会被输入到机器学习算法中,以创建一个元模型,为 Numerai One 对冲基金的投资决策提供信息。提交具有] m N X A @ A $最佳信息系数或有效性的“推论”的用户将获得 NMR 代币奖励。与此同时,那些质押最差模型的人的代币将被削减(没收并重新用于奖励获胜者)。

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      Bittensor 上的子网和用例。来源: https://taostats.io/api/5 V V H & 2 g V截至 2024 年 1 月 2 日。& w i ] R K

      Bittensor4 _ O 5` | |一个大规模扩展 Numerai 核心概念的类似项目。Bittensor 可以被认为是“机器智能的比特币”,因为它是一个为 AI/ML 模型提供经济激励的网络。这C ` 2 @是由构建人工智能模型的“矿工”和评估这些模型输出质量的“验证者”实体来完成的。Bittensor 的架构是一个基础网络和许多较小的子网(子网)的架构。每个子网络都专注于机器智能的不同领域。验证者会向这些子网上的矿工提出各种问题或请求,以评估其人工智能模型的质量。

      表现最好的模型将获得最b 5 B 1 4高的 TAO 代币& 7 d 4 N c奖励,而验证者则因对矿工的准确评估而获得补) S a J c ; #偿。在更高的层面上,验证者和矿工都必须质押代币J | `才能参与每个子^ e 1 } @ T % P网,每个子网占总质押的比例决定了它从所有 Bittensor 总通胀中Z A k k 8 ] \获得多少 TAO 代币。因此,每个矿工不仅有动力优化其模型以赢得最多的奖励,而且有动力将其模型集中在最佳的人工智能领域子网上。此外,由于矿工和验证者必须维持资金才能参与,因此每个人都必须超过资本6 l 8 ^ M成本障碍,否则就会退出系统。

      截至 2024 年 1 月,共有 32 个不同的子网i = 0 g [ B,每个子网专用于机器学习或人工智能的特定领域。例如,Subnet 1是类似于Ch# F ^atGPT的提示LLM的文本。在这个子网上,矿工运行各种经过调整v y ~ e d ~ [的 LLM 版本,以最好地响应评估响应质量的验证者的提示。在名为“Taoshi”的子网 8 上,矿工提交对比特币和各种金Q & a V融资产价格的短期预测。Bittensor 还拥有专用于人类语言翻译、存储、音频、网络抓取、机器翻译和图像生成的子网。子网创建是无需许可的,任何拥有 200 TAO 的人都可以创建子网。子网运营商负责为每个子网的活动创Z ^ M & M %建评估和奖励机制。4 E n | x例如,Bittensor 背后的基础 Opentensor 运行子网 1,并最近与Cerebras合作发布了一个模型,以评估该子网上矿工的 LLM 输出。

      虽然这些子网最初都是由通货膨胀奖励全额补贴的,但每个子网最终都必须在经济上维持自身。因此,子网运营商和验证者必须协调创建工具,以允许外部用户付费访问每个子网的服务。随着通货膨胀的 TAO 奖励减少,每个子网将越来越依赖外部收入来c N . } f J Y :维持自身。在o Q L p \这种竞争环境中,存在创建最佳模型的直接经济压力,并激励其他人为这些模型创建有利可图的现实应用程序。Bittensor 正在利用斗志旺盛的小型企业来识别人工智能模型并从中获利,_ V % D从而释放人工智能的潜力。正如著名的 Bittensor 传播者 M2 g ^ c c 9 L Z $ogMachine 所说,这种动态可以被视为“人工智能的达尔文竞争”。

      另一个有趣的项目是利用加密技术来激励人工智能代理的创建,这些人工1 H ) r \ l D % P智能代理被编程为代表人类或其他计算机程序自主完成任务。这些实体本质上是旨在解决特定问题的自适应计算机程序。代理是一个包罗| R 5 P A万象的术语,涵盖聊| ) + M s e A天机器人、自动交易策略、游戏角色e 3 Q c V P G 3 J,甚至虚拟宇宙助手。该领域的一个著名项目是Altered State Machine,这是一个使用 NFT 创建拥有、供电和训\ r Y 2 B练的人工智能代理的平台。在 Altered State Ma4 ( v W lchine 中,用户创建他们的“代理”,然后使用分散的 GPU 集群“训练”它们。这些代理针对特定用例进行了` 9 @优化。另一个项目Fetch.ai是一个! n a * +用于创建根据每个用户的需求定制的代理的平台。Fetch.– u B ) R : N bai 也是一家 SaaS 业务,允n w t许注册和租赁或出售代理。

      自 2023 年 1 月 1 日起 AI 代币的回报

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      来源:AN \ :rtemisXYZ 截至 2024 年 1 月 10 日。过去的表现并不能保证将来的结果。

      通过零知识 (zkL ; c a 9 K o j \) 证明进行验证

      2023 年是新 AI 模型的标志性一年,OpenAI 推出了 ChatGPT、Meta 推_ r E ^ p出的 LLAMA-2 以及 Google 推出的 BERT。由于深度学习的前景,截至 202b g Q `3 年 6 月,C m p O . { =美国有超过18,563 家人工智能相关初创企业。这些初创t f I J e企业和其他企业已经生产了数千个新的基础模型和微调模型。然而,在人工智能相关公司投资的每 4 美元风险投资中就有 1 美元投资的领域中,许多新实体的m _ k ^ `激增应该引起严重关注。

      • 谁实S ) W ) P 3 C p T际创建并拥有5 f &每个模型?
      • 输出实际上是由指定模型产生的吗?
      • 该模式真的像宣传的那样有效k f \ _ ! & & o *吗?B Q 4 k Y V ; O \
      • 每个模型的数据源是什么以及谁拥有该数据?
      • 训练、微调和/或推理是否侵犯了任何版` R L权或数据M S 5 V权?

      这些模型的投资者和用户都应该 100% 确定他们可以解决这些问题。目前,针对 LLM 输出的不同组件存在许多基准测试,例如用于代码生成的HumanEval、用于 LLM 辅助任务的Chatbot Arena以及用于 LLM 推理能力的* \ FARC Benchmark 。然而,尽管尝W – w T 8试了像 HuO , z b V 6 W 4gging Face 的Open LLM Leaderboard这样的模型透明度,但没有具体证明模型的有效性、最终出处或其训练/推理数据的来源。不仅可以对基准进行游戏,而且还不能确定特定模型是否实际运行(而不是使用连接到另一个模型的w t M M w ? API),也不3 0 ; m C k @ L能保证排行榜本身是诚实的。

      这就是公共区块链、人工智能和称为零知识(zk)证明的前沿数学领域的统一。zk 证明是密码学的一种应用,它允许某人以所需水平的数学确定性证明他们对数据所做的陈述是正确的,而无需向任何人透露底层数据。语句可以包括简单的声明(例如排名),但可以扩展到复杂的数学计算。例如,某人不仅可以证明他或她知道某个样本的相对财富而不向另一方透露该财富,而且他或她还可以证明该群体的平均值和k C 2 * ( , S标准差的正确计算。本5 c `质上,您可以证明您了解数据和Q 9 V/或您使用该数据做出了真实的断言,而无需透露该数据的细节或您如何进行计算。在人工智能之外,zk 证明已经被应用于扩展以太坊,允许交易在第 2 层区块链上进行链下交易。最近,zk 证明已应用于深度学习模型,以证明:

      • 使用特定数据来生成模型或提供推理输出(此外,使用哪些数据/源)
      • 使用特定模型来生成推论
      • 推理输出未被篡改

      zk 证明可以发布到公共、永久的区块链上,并通过智能合约进行验证。结果是区块链可以公开且无可辩. { U u [ P j驳地证明人工智能模型的重要属性。将 ZK 应用于 AI 的两个前沿项目被称为“零/ # B # N ^知识机器学习”(ZKML),即EZKLModulus。EZKL 使用Halo2证明系统生成 zk-snarks,这是一种零知识证明,然后可以在以太坊的 EVM 上公开验证。虽然 EZKL 目前可以证明的9 9 B S v模型大小相对较小,大约有 100M 个参数,而 ChatGPT 4 的参数为 175B,但 EZKL 的首席执行官Jason Morton认为他们正在考虑“工程问题”而不是“技术限制”问题。EZKL 相信他们可以通过拆分并行执行的证$ r 1 5明来克服证明问题,从而减少内存限制和计算时间。事实上,杰森莫顿相信有一天,“验证模型将像签署区块链交易一样简单。”

      ZKML证明应用于人工智能可以解决人工智能实现的重要痛点,包括版权问题和人工智能安全。正如《纽约时报》最近针对 Open AI 和微软的诉讼所表明的那样,版权法将适用于数据所有权,人工智能项目将被迫提供其数据来源的证明。ZKML 技术可用于快速解决法庭上有关模型和数据所有权的争议。事实上,ZKML 的最佳应用之一是允许Ocq 6 @ U \ = Qean ProtocolSingularityNet等数据/模型市场证明其列表的真实性和有效性。

      人工智能模型最终将扩展到准确性和安全性至关重要的领域。7 + 6 L u , K据估计,到 2027 年,人工智能边缘设备将达到5.8B 个,其中可能包括重型机械、机器人、自动无人机和车辆。由于机器智能应用于可能伤害和杀人的事Q * F 7物,因此使用来自可靠来源的高质量数据来证明该设备上运行/ v \ x L w [ h –了信誉良好的模型非常2 R 3 L s 8 – Q ]重要。尽管从这些边缘设备构建连续的实时证明并将其发布~ l ^ n G到区块链可能在经济和技术上具有挑战性,但在X 5 $ l r f H n激活时验证模型或定期发布到区块链可能更可? * q | W 2 8 ` U行。然而,来自0xPARC基金会的 Zupass 已经建立了源自“携带数据证明”的原始证明,可以廉价地建立边缘设备上发生的事实证明。目前,这与活动出席有关,但可以预见,这种情况很快就会迁移到身份甚至医疗保健等其他领域。

      您的机器人外科医生的人工智能模型有多好?

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      机器人辅助手术。资料来源:截至l | s % m o X 7 2024 年 1 月 30 日的《麻省理工学院技术评论》 。

      从可能因设备故障而承担责任的企业的角度来看,拥有可验证的证据来证明他们的模型不是代价高昂的事| + 7 K Q 9 A故的根源似乎是理想的选择。同样,从保险的角度来看,验证和证明基于实际数据训练的可靠模型的使用可能在I d x经济上变得必要。同样,在人工智能深度伪造的世界中,利用经过区块链验证和证明的` 6 s s、手机和计算机来执行X , X j各种操作可能会成为常态。当然,这些设备的真实性和准确性的证明应该发布到公共开源分类账上,以防止篡改和欺诈。

      尽管这些证明M Y ! z / q V u –有着巨大的前景,但它们目前受到天然Y a L D x D气费用和计算开销的限制。按照当前的 ETH 价格,在链上提交证明需要花费大约 300-f U ^ 5500k 的 Gas(按照当前的 ETH 价格约为 35-58 美元v j L + j z)。从计算的角度来看,Eige1 h : o i [ z | \nlayer 的 Sreeram Kennan 估计,“在 AWS 上运行需要花费 50 美元的证明计算,使用当前的 ZK 证明技术, u 4 5将花费约 1,000,000 倍的成本。”结果是,zk 证明的发展速度比几年前任何人的预期都要快得多,但在打开实际用例之前还有很长的路要走。假设有人对 ZKML 的应用感到好奇。在这种情况下,他们可以, G f 9参加由经过验证的链上智能合约模型评判的去中心化歌唱比赛J X t W ~ : t O d,并将其结果永久上传到区块链。

      通过基于区块链的身份建立人性

      广P 0 p 1 : 8 X :泛、先进的机器智能的一个可能后果是,自主代理将成为最多产的互联} x 9 % l / \网用户。人工智能代理的释放很有可能会导致整个网络受到有目的的机器人生成的垃圾邮件甚至无害的基于任务的代理堵塞网络的R # V | &干扰(“摆脱垃圾电子邮件”)。当机器人争夺价值大约 10 万美元的套& S C ] Q p 9利机会时, Solana每秒的数据流量达到 100 GB。想象一下,当人工智能代理可以勒索数百万个企业网站并j _ H R RP U h索数十亿, N x T 9 ] O美元时,将会出现怎样的网络流量洪流。这表明未来的互联网会对非人类流量施加限制。限制此类攻击的最佳方法之一是对过度使用廉价资源征收经济税。但我们如何确定垃圾邮件收费的最佳框架,以及如何确定人性化?

      幸运的是,v 9 0 v S区块链已经采用了内置防御来防止人工智能机器人式的女巫攻击。计量非人类用户与非人类用户收费的结合将是一种理想的b 4 % v K 5 }实现G _ $方式,同时稍微繁重的计算(如Hashcash)会抑制机器人。在人性证明方面,区块链长期以来一直在努力克服匿名* E Y,以解锁诸如抵押不足的贷款和其他基于声誉的活动等活动。

      获得动力来证明身份的一种方法是使用JSONWeb 令牌 (JWT)。JWT 是“0Auth”凭证,类似于“cookie”,是在您登录 Google 等网站时生成的l n ` $。它们允许您在b M E _ 6 ( W登录 Google 后访问互联网上的各个网J ] 0 d /站时展示您的y } _ P d j a z Google 身份。zkLogin由 L1 区块链Sui创建,允许用户将其钱包私钥和操作链接到生成0 D y [ h $ 4 r K JWT 的 Google 或 Facebook 帐户。zkP2P进一步扩展了这一概念,利用 JWT 无= % I需许可地允许用户在 Base 区块链上用法定货币交换加密货币。这是通过支付应用程序 Venmo 确认点对点现金转账来完成的,当通过电子邮件 JWT 确认时,解锁智能合约托管的 USDC 代币。这两个项目的结果是它们与链下身份建立了牢固的联系。例如,zkLogin 将钱包地址连接到 Google 身份,而 zkP2P 仅适用于 Venmo 的; 5 # ~ # KYC 用户。尽管两者都缺乏足够可靠的可靠保证~ 8 x E来实现链上身份,但它们创建了其他人可以使W 8 – X t ( | o g用的重要: 1 ( i + # u构建块。

      虽然许多项目都试图确认区块链用户的人类身份,但最大胆的是OpenAI 首席执行官Sam Altman创立的WorldC& 5 b D W L Foin1 f [ 1 +。尽管由于用户必须使用反乌托邦的“Orb”# , { F @ @机器扫m % q ! 7 n虹膜而备受争议,但 WorldCoin 正在朝着一个不可篡改的身份系统发p q i b n V 8展,该系统不能轻易伪造或被机器智能淹没。这是因为 WorldCoin 根据每个人独特的眼睛“指纹”创建了一个加密标识符,可以对其进行采样以确保唯一性和真实性。经过验证后,用户会收到 Optimism 区块链上名为 World ID 的数字护照,允许该用户在区块链上证明自己: i 1的人性。最重要的是,一个人的独特签名永远不会被泄露,也无法被追踪W 1 \,因为它是加密的。World ID 只是断言区块链地址属于人类。C2 K u L ! g 5 W &heckmate 等项目已经将\ S 4 | u ) & Y World ID 与社交媒体资料链接起来,以确保用户的独特性和真实性。在人工智能主导的未来互联网中,在每一次在线互动中明确证明人性可能会变得司空见惯。当人工智能克服了验证码的局限性时,区块链应用程序可以廉价\ ` J l ( & k、快速、具体地证明身份。

      通过区块链技术为人工智能做出贡献

      毫无疑问,我们正处于人工智能革命的早期阶段。然而,如果机器智能的增长轨迹符合最大胆的预测,人工智能就必须面临挑战,在超越其潜在危害G i 8 w \ j } *的同时,取得优异的成绩。我们相信,加密货币是正确“训练”结果丰富但潜在阴险的人工智能植物的理想网格t x I。区块链的人工智能解决方案集可以通过为机器智能创造者提供响应更快、更灵活且可能更便宜的去中心\ d s化计算来提高机器智能创造者的产出& } + d。它还激励能够创建更好模型的构建者,同时为其他人提供经济动力,让他们利用这些人工智能模型构建有用的业务。同样重要的是,模型所有者可以证明其模型的有效性,同时证明未使用受保护的数据源。对于人工智能用户来说,加密应用程序可以确认他们运行的模型是否符合安全标准,并且可能很有用。对于其他人来说,区块链和加密货币可能是惩罚和奖5 h (励的纠缠,束缚着人F @ m U b Z 1工智能必将成为的格列佛。S 7 s + W

      VanEck:2030 年加密货币人工智能收入预测

      资料来源:VanEck Research,项目网站,截至 2024 年 1 月 15 日。

      提供第三方F 3 $ t B E N ,网站的链接是5 v f ; !为了方便起见,包含此类链接并不意味着我们对链接网站中包含的或可从链接网站访问的任何内容或信息进行任何认可、批准、调查、验证或监控。点击非 Van4 X s AEck 网页的链接,即表示您承认您进入的第三方网站受其条款和条件的约束。VanEck 对第三方网站的内容、访问合法性或适用性不承担任何责任。

      披露:VanEck 通过我们与早期风险投资经理 Cadenza 的战略合作伙伴关系在 Together 中b ( 6占有一席之地,Cadenza 非常友善地为“克服去中心化计算的瓶颈”部分做出了贡献。

      特别感谢:

      Jason Morton,ZKML 首席执行官

      Ala Shaabana,| 9 ) ) T ^ $Bittensor 联合创始人

      Arrash Yasavolian,Bittensor 的 Taosh3 Y # B g Si 子网创始人

      Greg Osuri,Akash 首席执行官兼创始人

      Richard Liang,zkP2P首席执行官

      Sui 区块链团队的主要成员 – Sam Blackshear、Nihar Shah、Sina Nader、Alonso Gortari

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