Crypto AI secteur : opportunités et défis

Ce dialogue invite deux chercheurs, Max et Lydia, qui s'intéressent depuis longtemps au domaine de Crypto AI, à discuter avec l'animateur Alex de l'état actuel du développement de Crypto AI, des défis auxquels il est confronté et des opportunités futures.

Positionnement et valeur de Crypto AI

Max pense que Crypto AI résout principalement deux problèmes :

1. Résoudre des problèmes de censure liés à l'IA centralisée grâce à la décentralisation.
2. Introduire un mécanisme d'incitation par des jetons pour fournir un modèle de développement durable à la recherche en IA open source.

Lydia a souligné qu'actuellement, la valeur commerciale de Crypto AI n'est pas encore assez claire, et qu'elle ouvre davantage l'imagination des gens sur le plan narratif, permettant aux deux technologies de pointe que sont le Crypto et l'IA de se heurter dans l'esprit des gens.

Alex conclut que Crypto AI offre une autre solution croisée avec les cryptomonnaies pour le développement de l'IA. Bien qu'il puisse actuellement y avoir un écart de performance et de coût par rapport aux produits IA Internet matures, il pourrait y avoir des développements intéressants à long terme.

Classification des projets Crypto AI

Lydia a proposé deux méthodes de classification courantes :

1. Crypto habilite l'IA / L'IA habilite le Crypto
2. Aborder un maillon de la chaîne de l'IA, comme la puissance de calcul, le marché des données, etc.

Max divise le projet Crypto AI en trois niveaux :

1. Couche d'architecture : infrastructures de base, telles que Bittensor, Near, etc.
2. Couche des ressources : puissance de calcul, données, modèles et autres ressources, comme Akash, Render, etc.
3. Couche d'application : applications spécifiques orientées vers l'utilisateur, telles que divers agents IA

Projets Crypto AI à surveiller

Les deux invités ont tous deux souligné Bittensor (TAO):

• Excellente capacité de narration, attirant des développeurs et des investisseurs de haute qualité
• Favor des institutions comme Grayscale
• Montre toujours sa vitalité après avoir traversé une grande vague de FUD
• Construire un écosystème d'IA décentralisé grâce à un mécanisme d'incitation par des jetons

D'autres projets dignes d'intérêt incluent : Vana( données décentralisées ), Arweave( ordinateur AI ), Near, etc.

Stratégies d'évaluation des projets Crypto AI

Les deux invités se concentrent principalement sur les points suivants lors de l'évaluation du projet Crypto AI :

1. Force de l'équipe : comprend le parcours des fondateurs, les investisseurs, la qualité de la communauté, etc.
2. Produits et technologies : capacité à résoudre des problèmes pratiques, innovation technologique, etc.
3. Modèle économique des tokens : utilité des tokens, conception des mécanismes d'incitation, etc.
4. Culture de la marque : l'unicité et l'attractivité du projet
5. Phase de développement : déterminer si le projet est dans une phase d'optimisme excessif à court terme ou de pessimisme excessif à long terme.

Défis et opportunités de l'IA crypto

Défis principaux:

1. La plupart des projets sont encore à un stade précoce et manquent d'applications matures.
2. L'émotion spéculative sur le marché est forte, la valorisation des projets est élevée.
3. Certains projets ont un degré de décentralisation insuffisant

Opportunités futures :

1. Avec le développement de l'AGI, l'impact de l'IA sur la société humaine créera de nouveaux besoins.
2. L'émergence de l'intelligence artificielle générale pourrait susciter une demande pour une IA décentralisée.
3. L'industrie de la cryptomonnaie s'améliore dans son ensemble, créant un environnement favorable au développement de Crypto AI.

Partage d'outils AI courants

Trois invités ont partagé leurs outils d'IA couramment utilisés :

1. ChatGPT : utilisé pour l'apprentissage des langues, le conseil psychologique, l'absorption des connaissances, la création de textes/images, etc.
2. Perplexity : utilisé pour la recherche intelligente, permettant d'obtenir et de résumer rapidement des informations.
3. Doubao : utilisé pour le résumé du contenu vidéo de YouTube
4. Autres : utilisé pour la génération de rapports de recherche, l'apprentissage personnalisé, etc.

Dans l'ensemble, les outils d'IA améliorent considérablement l'efficacité du travail et l'expérience d'apprentissage dans divers domaines. Avec les progrès technologiques, le potentiel d'application de l'IA dans des domaines tels que l'éducation et la recherche sera davantage libéré.