Crypto AI: Oportunidades e Desafios

Neste episódio, foram convidados dois pesquisadores que acompanham há muito tempo o setor de Crypto AI, Max e Lydia, para discutir com o apresentador Alex o estado atual do desenvolvimento do Crypto AI, os desafios que enfrenta e as oportunidades futuras.

A posição e o valor da Crypto AI

Max acredita que a Crypto AI resolve principalmente dois problemas:

1. Resolver problemas de censura trazidos pela IA centralizada através da descentralização
2. Introduzir um mecanismo de incentivos em tokens para fornecer um modelo de desenvolvimento sustentável para a pesquisa em IA de código aberto

Lydia aponta que, atualmente, o Crypto AI ainda não tem um valor comercial claro, mais no nível narrativo abriu a imaginação das pessoas, fazendo com que as duas tecnologias de ponta, Crypto e AI, colidissem na mente das pessoas.

Alex concluiu que o Crypto AI fornece uma outra solução que se cruza com as criptomoedas para o desenvolvimento da IA. Embora atualmente possa haver lacunas em desempenho e custo em comparação com produtos de IA da Internet já estabelecidos, a longo prazo, pode haver desenvolvimentos interessantes.

Classificação de Projetos de IA em Cripto

Lydia propôs dois métodos de classificação comuns:

1. Crypto capacita IA / IA capacita Crypto
2. Entrar em algum segmento da cadeia de valor da IA, como poder de computação, mercado de dados, etc.

Max dividiu o projeto Crypto AI em três níveis:

1. Camada de Arquitetura: Infraestrutura básica, como Bittensor, Near, etc.
2. Camada de recursos: recursos como poder computacional, dados, modelos, etc., como Akash, Render, etc.
3. Camada de aplicação: aplicações específicas voltadas para o usuário, como vários agentes de IA.

Projetos de Crypto AI que merecem atenção

Os dois convidados enfatizaram Bittensor (TAO):

• Excelente capacidade narrativa, atraiu desenvolvedores e investidores de alta qualidade
• A preferência de instituições como a Grayscale
• Mostrando vitalidade após passar por um grande FUD
• Construir um ecossistema de IA descentralizado através de mecanismos de incentivo de tokens

Outros projetos dignos de nota incluem: Vana( dados descentralizados), Arweave( computador AI), Near, entre outros.

Estratégias de Avaliação de Projetos de Crypto AI

Os dois convidados focaram nos seguintes pontos ao avaliar o projeto Crypto AI:

1. Força da equipe: inclui o histórico dos fundadores, investidores, qualidade da comunidade, etc.
2. Produtos e tecnologia: capacidade de resolver problemas reais, inovação tecnológica, etc.
3. Modelo de economia de tokens: utilidade dos tokens, design de mecanismos de incentivo, etc.
4. Cultura da marca: a singularidade e atratividade do projeto
5. Fase de desenvolvimento: avaliar se o projeto está numa fase de otimismo excessivo a curto prazo ou pessimismo excessivo a longo prazo.

Desafios e Oportunidades da Crypto AI

Principais desafios:

1. A maioria dos projetos ainda está em estágios iniciais, carecendo de aplicações maduras.
2. O sentimento especulativo do mercado é forte, a avaliação do projeto está alta.
3. Alguns projetos têm um grau de descentralização insuficiente

Oportunidades Futuras:

1. Com o desenvolvimento da AGI, o impacto da IA na sociedade humana trará novas demandas.
2. A emergência da inteligência artificial geral pode gerar uma demanda por IA descentralizada.
3. A indústria de criptomoedas está em geral a melhorar, criando um ambiente favorável para o desenvolvimento da Crypto AI.

Partilha de Ferramentas AI Comuns

Três convidados compartilharam as suas ferramentas de IA mais utilizadas:

1. ChatGPT: usado para aprendizado de idiomas, aconselhamento psicológico, absorção de conhecimento, criação de texto/imagem, etc.
2. Perplexity: utilizado para pesquisa inteligente, obtenção rápida e resumo de informações
3. Doubao: utilizado para resumo de conteúdo de vídeos do YouTube
4. Outros: para geração de relatórios de pesquisa, aprendizagem personalizada, etc.

De um modo geral, as ferramentas de IA estão a aumentar significativamente a eficiência no trabalho e a experiência de aprendizagem em várias áreas. À medida que a tecnologia avança, o potencial da IA nas áreas da educação, pesquisa e outros será ainda mais desbloqueado.