Trong bối cảnh AI và tài sản tiền điện tử đang trở thành chủ đề nóng, đối tác của Dragonfly Capital, Tom Schmidt, đã bày tỏ quan điểm thận trọng khác với xu hướng chính thống trong chương trình TBPN Crypto Day. Ông chỉ ra rằng hầu hết các ý tưởng AI phi tập trung hiện nay đều gặp phải những trở ngại kỹ thuật lớn, mà thay vào đó, trong việc ủy quyền thanh toán vi mô, stablecoin và blockchain có thể tìm thấy điểm dừng thực tế hơn.
Phi tập trung AI khó triển khai: GPU phân tán khó khăn trong việc đáp ứng các mô hình lớn
Tom Schmidt thừa nhận rằng Dragonfly Capital có quan điểm bảo thủ, thậm chí là giảm đối với các dự án kết hợp công nghệ AI với tài sản tiền điện tử hiện có trên thị trường.
Ông chỉ ra rằng hầu hết các dự án tập trung vào khái niệm (decentralized inference) suy luận phi tập trung và chia sẻ tài nguyên GPU, nhưng những ý tưởng như vậy đã xuất hiện trong các dự án ban đầu như Golem và chưa bao giờ có thể vượt qua thách thức cốt lõi: "Làm thế nào để lên lịch hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung để hoàn thành việc tính toán các mô hình AI hiệu suất cao?"
Nếu bạn nghĩ về cách thực sự đào tạo một mô hình AI hiện đại, thay vì sử dụng hàng triệu GPU cấp tiêu dùng trải rộng trên toàn thế giới, bạn cần một cụm A100 lớn, tập trung và hiệu suất cao.
Schmidt nhấn mạnh: "Tính toán không phải là một khối đơn chiều (monolith)"
Các loại tài nguyên cần thiết cho các nhiệm vụ khác nhau rất khác nhau, tuy nhiên, mạng phi tập trung khó có thể điều phối thống nhất và đồng thời đáp ứng nhu cầu về "hiệu suất" và "độ ổn định".
Ông nhắc nhở thị trường rằng có một khoảng cách rất lớn giữa trí tưởng tượng hiện tại và thực tế của "AI chia sẻ tài nguyên Web3".
(AI nên là của doanh nghiệp hay của mọi người? Psyche hợp tác với Solana mở ra cuộc cách mạng đào tạo AI phi tập trung)
Giao điểm thực sự khả thi: Thanh toán vi mô dựa trên stablecoin
Mặc dù có sự hoài nghi về Phi tập trung AI, nhưng Schmidt không phủ nhận tiềm năng kết hợp giữa AI và công nghệ tiền điện tử.
Ông đề cập rằng Dragonfly quan tâm nhiều hơn đến các ứng dụng kết hợp bản chất xác định của blockchain, đặc biệt là "thanh toán vi mô cho các tác nhân AI (micropayments cho agents) AI". Trong những tình huống này, stablecoin có thể cung cấp thanh toán các giao dịch vi mô theo chương trình và thời gian thực, đồng thời đáp ứng nhu cầu về tính chắc chắn và cuối cùng của nhiều ứng dụng AI, điều mà các hệ thống tài chính truyền thống khó đạt được:
Với sự phổ cập ngày càng tăng của các đại lý AI, nhu cầu thanh toán phí để lấy dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ đang xuất hiện, họ sẽ cần một hệ thống thanh toán có thể xử lý "thấp đến một xu hoặc thậm chí ít hơn".
Ông bổ sung, "Các nhà cung cấp thanh toán SaaS truyền thống không thể đáp ứng nhu cầu này, trong khi 'Stablecoin' có lợi thế độc đáo trong việc thực hiện điều này."
(Thương mại điện tử đã chết? AI đại lý kinh doanh sẽ tiếp quản quyền quyết định tiêu dùng toàn cầu như thế nào, viết lại quy tắc kinh doanh?)
Quan điểm ngược lại xuất hiện: AI phi tập trung sẽ tiếp cận từ góc độ "sự chú ý"?
Một người trong ngành khác, người sáng lập Euphoria Nathan Worsley, bắt đầu từ "nền kinh tế chú ý", cho rằng AI và công nghệ mã hóa trong việc phân phối nội dung và thiết kế tương tác của Web3 có sự phù hợp cao với thị trường sản phẩm (PMF):
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và sự tiến hóa của AI cho phép chúng ta phân tích chính xác hơn các bài đăng, video và cảm xúc, vẽ ra bức tranh toàn diện về "tỷ lệ chiếm lĩnh tâm trí (mindshare)", điều này trước đây hoàn toàn không thể định lượng.
(Bạn đang nói gì to vậy! Giải thích chi tiết về cơ chế LOUD đang được thảo luận sôi nổi trên toàn mạng, thí nghiệm mới kết hợp kinh tế chú ý với Ponzi?)
Khám phá sự kết hợp giữa AI và mã hóa, từ sự thổi phồng đến thực hành
Phân tích tỉnh táo của Tom Schmidt đã tiêm một liều lượng tỉnh táo vào AI bốc lửa kết hợp với cơn sốt tiền điện tử. Ông cảnh báo thị trường không nên đặt tất cả hy vọng vào lý luận phi tập trung chưa khả thi, mà hãy tập trung vào lớp ứng dụng nơi blockchain có thể thực sự phát huy giá trị. Trong số đó, thanh toán proxy và giao dịch vi mô stablecoin có thể trở thành con đường để tiền điện tử AI thực sự hạ cánh.
Tất nhiên, anh ấy cũng chào đón sự tham gia của các ý tưởng khác, để tiêm thêm khả năng cho thí nghiệm giao thoa giữa AI và mã hóa này, cùng nhau thúc đẩy sự tiến hóa của lĩnh vực này.
Bài viết này Phi tập trung AI có phải là vấn đề giả mạo? Đối tác Dragonfly tiết lộ sự giao thoa thực sự giữa AI và tài sản tiền điện tử: đại lý thanh toán vi mô lần đầu tiên xuất hiện trên chuỗi tin tức ABMedia.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
AI phi tập trung có phải là vấn đề giả mạo không? Các đối tác Dragonfly tiết lộ sự giao thoa thực sự giữa AI và tiền điện tử: thanh toán vi mô proxy
Trong bối cảnh AI và tài sản tiền điện tử đang trở thành chủ đề nóng, đối tác của Dragonfly Capital, Tom Schmidt, đã bày tỏ quan điểm thận trọng khác với xu hướng chính thống trong chương trình TBPN Crypto Day. Ông chỉ ra rằng hầu hết các ý tưởng AI phi tập trung hiện nay đều gặp phải những trở ngại kỹ thuật lớn, mà thay vào đó, trong việc ủy quyền thanh toán vi mô, stablecoin và blockchain có thể tìm thấy điểm dừng thực tế hơn.
Phi tập trung AI khó triển khai: GPU phân tán khó khăn trong việc đáp ứng các mô hình lớn
Tom Schmidt thừa nhận rằng Dragonfly Capital có quan điểm bảo thủ, thậm chí là giảm đối với các dự án kết hợp công nghệ AI với tài sản tiền điện tử hiện có trên thị trường.
Ông chỉ ra rằng hầu hết các dự án tập trung vào khái niệm (decentralized inference) suy luận phi tập trung và chia sẻ tài nguyên GPU, nhưng những ý tưởng như vậy đã xuất hiện trong các dự án ban đầu như Golem và chưa bao giờ có thể vượt qua thách thức cốt lõi: "Làm thế nào để lên lịch hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung để hoàn thành việc tính toán các mô hình AI hiệu suất cao?"
Nếu bạn nghĩ về cách thực sự đào tạo một mô hình AI hiện đại, thay vì sử dụng hàng triệu GPU cấp tiêu dùng trải rộng trên toàn thế giới, bạn cần một cụm A100 lớn, tập trung và hiệu suất cao.
Schmidt nhấn mạnh: "Tính toán không phải là một khối đơn chiều (monolith)"
Các loại tài nguyên cần thiết cho các nhiệm vụ khác nhau rất khác nhau, tuy nhiên, mạng phi tập trung khó có thể điều phối thống nhất và đồng thời đáp ứng nhu cầu về "hiệu suất" và "độ ổn định".
Ông nhắc nhở thị trường rằng có một khoảng cách rất lớn giữa trí tưởng tượng hiện tại và thực tế của "AI chia sẻ tài nguyên Web3".
(AI nên là của doanh nghiệp hay của mọi người? Psyche hợp tác với Solana mở ra cuộc cách mạng đào tạo AI phi tập trung)
Giao điểm thực sự khả thi: Thanh toán vi mô dựa trên stablecoin
Mặc dù có sự hoài nghi về Phi tập trung AI, nhưng Schmidt không phủ nhận tiềm năng kết hợp giữa AI và công nghệ tiền điện tử.
Ông đề cập rằng Dragonfly quan tâm nhiều hơn đến các ứng dụng kết hợp bản chất xác định của blockchain, đặc biệt là "thanh toán vi mô cho các tác nhân AI (micropayments cho agents) AI". Trong những tình huống này, stablecoin có thể cung cấp thanh toán các giao dịch vi mô theo chương trình và thời gian thực, đồng thời đáp ứng nhu cầu về tính chắc chắn và cuối cùng của nhiều ứng dụng AI, điều mà các hệ thống tài chính truyền thống khó đạt được:
Với sự phổ cập ngày càng tăng của các đại lý AI, nhu cầu thanh toán phí để lấy dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ đang xuất hiện, họ sẽ cần một hệ thống thanh toán có thể xử lý "thấp đến một xu hoặc thậm chí ít hơn".
Ông bổ sung, "Các nhà cung cấp thanh toán SaaS truyền thống không thể đáp ứng nhu cầu này, trong khi 'Stablecoin' có lợi thế độc đáo trong việc thực hiện điều này."
(Thương mại điện tử đã chết? AI đại lý kinh doanh sẽ tiếp quản quyền quyết định tiêu dùng toàn cầu như thế nào, viết lại quy tắc kinh doanh?)
Quan điểm ngược lại xuất hiện: AI phi tập trung sẽ tiếp cận từ góc độ "sự chú ý"?
Một người trong ngành khác, người sáng lập Euphoria Nathan Worsley, bắt đầu từ "nền kinh tế chú ý", cho rằng AI và công nghệ mã hóa trong việc phân phối nội dung và thiết kế tương tác của Web3 có sự phù hợp cao với thị trường sản phẩm (PMF):
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và sự tiến hóa của AI cho phép chúng ta phân tích chính xác hơn các bài đăng, video và cảm xúc, vẽ ra bức tranh toàn diện về "tỷ lệ chiếm lĩnh tâm trí (mindshare)", điều này trước đây hoàn toàn không thể định lượng.
(Bạn đang nói gì to vậy! Giải thích chi tiết về cơ chế LOUD đang được thảo luận sôi nổi trên toàn mạng, thí nghiệm mới kết hợp kinh tế chú ý với Ponzi?)
Khám phá sự kết hợp giữa AI và mã hóa, từ sự thổi phồng đến thực hành
Phân tích tỉnh táo của Tom Schmidt đã tiêm một liều lượng tỉnh táo vào AI bốc lửa kết hợp với cơn sốt tiền điện tử. Ông cảnh báo thị trường không nên đặt tất cả hy vọng vào lý luận phi tập trung chưa khả thi, mà hãy tập trung vào lớp ứng dụng nơi blockchain có thể thực sự phát huy giá trị. Trong số đó, thanh toán proxy và giao dịch vi mô stablecoin có thể trở thành con đường để tiền điện tử AI thực sự hạ cánh.
Tất nhiên, anh ấy cũng chào đón sự tham gia của các ý tưởng khác, để tiêm thêm khả năng cho thí nghiệm giao thoa giữa AI và mã hóa này, cùng nhau thúc đẩy sự tiến hóa của lĩnh vực này.
Bài viết này Phi tập trung AI có phải là vấn đề giả mạo? Đối tác Dragonfly tiết lộ sự giao thoa thực sự giữa AI và tài sản tiền điện tử: đại lý thanh toán vi mô lần đầu tiên xuất hiện trên chuỗi tin tức ABMedia.