Crypto AI en la pista: oportunidades y desafíos

En este número, se invitó a dos investigadores, Max y Lydia, quienes han estado siguiendo de cerca el sector de Crypto AI, para discutir junto con el presentador Alex sobre el estado actual del desarrollo de Crypto AI, los desafíos que enfrenta y las oportunidades futuras.

La posición y el valor de Crypto AI

Max cree que Crypto AI resuelve principalmente dos problemas:

1. Resolver problemas como la censura causada por la IA centralizada a través de la descentralización.
2. Introducir un mecanismo de incentivos de tokens para proporcionar un modelo de desarrollo sostenible para la investigación de IA de código abierto.

Lydia señala que actualmente el valor comercial de Crypto AI aún no es lo suficientemente claro, y más bien ha abierto la imaginación de las personas en un nivel narrativo, permitiendo que estas dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, choquen en la mente de las personas.

Alex concluyó que Crypto AI proporciona un conjunto alternativo de soluciones intersecadas con las criptomonedas para el desarrollo de la IA. Aunque actualmente puede haber una brecha en rendimiento y costos en comparación con los productos de IA en Internet más maduros, a largo plazo podría haber desarrollos interesantes.

Clasificación de proyectos de Crypto AI

Lydia propuso dos métodos de clasificación comunes:

1. Crypto empodera a la IA / IA empodera al Crypto
2. Entrar en un eslabón de la cadena de la industria de la IA, como el mercado de poder de cálculo o de datos.

Max clasifica el proyecto Crypto AI en tres niveles:

1. Capa de arquitectura: infraestructura básica, como Bittensor, Near, etc.
2. Capa de recursos: recursos como potencia de cálculo, datos, modelos, etc., como Akash, Render, etc.
3. Capa de aplicación: aplicaciones específicas orientadas al usuario, como diversos agentes de IA.

Proyectos de Crypto AI que merecen atención

Los dos invitados mencionaron especialmente Bittensor (TAO):

• Excelente capacidad de narración, atrajo a desarrolladores e inversores de alta calidad.
• La preferencia de instituciones como Grayscale
• A pesar de haber pasado por un gran FUD, sigue mostrando vitalidad.
• Construir un ecosistema de IA descentralizado a través de un mecanismo de incentivos de tokens

Otros proyectos que vale la pena mencionar incluyen: Vana( datos descentralizados), Arweave( computadora AI), Near, etc.

Estrategia de evaluación de proyectos de Crypto AI

Los dos invitados se centraron principalmente en los siguientes puntos al evaluar el proyecto Crypto AI:

1. Fuerza del equipo: incluye el fondo de los fundadores, los inversores, la calidad de la comunidad, etc.
2. Productos y tecnología: capacidad para resolver problemas prácticos, innovación tecnológica, etc.
3. Modelo económico de tokens: utilidad de los tokens, diseño de mecanismos de incentivos, etc.
4. Cultura de marca: La singularidad y atractivo del proyecto
5. Etapa de desarrollo: determinar si el proyecto se encuentra en una fase de optimismo excesivo a corto plazo o en una fase de pesimismo excesivo a largo plazo.

Desafíos y oportunidades de Crypto AI

Desafío principal:

1. La mayoría de los proyectos aún se encuentran en etapas tempranas, y carecen de aplicaciones maduras.
2. La especulación en el mercado es intensa, y las valoraciones de los proyectos son altas.
3. Algunos proyectos no tienen un grado suficiente de descentralización

Oportunidades futuras:

1. Con el desarrollo de la AGI, el impacto de la IA en la sociedad humana generará nuevas demandas.
2. La aparición de la inteligencia artificial general puede generar una demanda de AI descentralizada.
3. La industria de las criptomonedas en general es positiva, creando un entorno favorable para el desarrollo de Crypto AI.

Compartir herramientas de IA comunes

Tres invitados compartieron sus herramientas de IA de uso común:

1. ChatGPT: utilizado para el aprendizaje de idiomas, asesoramiento psicológico, absorción de conocimientos, creación de texto/imágenes, etc.
2. Perplejidad: para búsqueda inteligente, obtener y resumir información rápidamente
3. Doubao: utilizado para resumir contenido de videos de YouTube
4. Otros: para la generación de informes de investigación, aprendizaje personalizado, etc.

En general, las herramientas de IA están mejorando significativamente la eficiencia laboral y la experiencia de aprendizaje en diversos campos. Con el avance de la tecnología, el potencial de aplicación de la IA en la educación, la búsqueda y otros campos se liberará aún más.