Слияние криптовалют и ИИ: от вычислительной мощности к экономике интеллектов
На фоне глобальной волны искусственного интеллекта, область криптовалют также исследует возможности объединения с ИИ. Это слияние изначально сосредоточилось на интеграции децентрализованных вычислительных мощностей, с целью координации глобальных неиспользуемых ресурсов GPU и CPU с помощью технологии блокчейн, что позволяет достичь соответствия спроса и предложения, снизить затраты и предоставить участникам прозрачный и справедливый механизм вознаграждения.
Децентрализованная вычислительная мощность: первый взгляд на融合 AI и блокчейна
Ранние исследования в основном были направлены на удовлетворение потребностей длинного хвоста рынка, подчеркивая гибкость и низкий порог входа. Некоторые проекты, такие как IO.net, агрегируют распределенные ресурсы GPU, снижая порог для легковесного вывода и доработки моделей. Gensyn стимулирует отдельных пользователей участвовать в обучении через смарт-контракты, активируя бездействующие GPU.
Bittensor ввел инновационную структуру подсетей, модульно организуя AI-сервисы. Пользователи могут участвовать в экосистеме и получать доход различными способами, формируя уникальную экономическую модель. Однако попытки на этом этапе также выявили ограничения, такие как чистый рынок вычислительной мощности, погруженный в ценовые войны, недостаточная производительность и другие проблемы.
Восхождение ИИ-агента: переход к прикладному уровню
С учетом того, что рынок децентрализованной вычислительной мощности становится все более стабильным, сочетание Crypto и AI начинает развиваться на уровне приложений. Появление цепочечного AI-агента стало символом этого преобразования. На ранних этапах AI-токены привлекали внимание в основном развлекательным образом. Затем AI начал выполнять простые задачи на социальных платформах, постепенно переходя к более профессиональным сценариям применения.
Настоящий прорыв произошел благодаря появлению фреймворка Agent и протокола выполнения. Модульные фреймворки, такие как Eliza, GAME, Rig и другие, поддерживают моделирование личности, оркестрацию задач и сотрудничество нескольких агентов, что способствует переходу ИИ от точечных приложений к системной работе на блокчейне.
Некоторые проекты, такие как Virtuals Protocol и Eliza, строят экономическую систему, основанную на ИИ. Virtuals Protocol реализует автономное взаимодействие, сотрудничество и торговлю между агентами через Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, в свою очередь, реконструировала систему плагинов с помощью ElizaOS V2 и запустила платформу AUTOFUN, чтобы снизить барьеры для создания токенов ИИ.
Стандартизация и сотрудничество: Подъем MCP
С учетом охлаждения рынка, область AI Agent переживает глубокую переоценку. На этом фоне Model Context Protocol (MCP) как открытый стандартный протокол для AI приложений появился на свет, указывая новое направление для будущего развития.
MCP унифицировало способ коммуникации между крупными языковыми моделями и внешними данными, инструментами, что значительно упростило процесс разработки AI-приложений. Экосистема приложений вокруг MCP быстро развивается, например, проект DARK в экосистеме Solana и проект SKYAI на цепи BNB.
MCP открыл новый путь для слияния криптовалют и ИИ, включая сотрудничество многопользовательских агентов, автоматизацию цепочных транзакций и возникновение информационных финансов (InfoFi). Эти разработки имеют потенциал для продвижения экономики агентов на более высокий уровень.
Эволюционный путь экономики интеллект-агентов
Слияние криптовалют и ИИ прошло путь от простых развлекательных диалоговых агентов к инструментальным агентам, а затем к агентам исполнения сделок и абстракциям DeFAI. В будущем коллективный интеллект и сотрудничество многопользовательских агентов станут важными направлениями развития.
Этот процесс эволюции постоянно сокращает расстояние между AI Agent и реальными потребностями. Будущее развитие будет более ориентировано на практичность, возможно, потребует больше времени, но также обещает открыть более широкие возможности применения.
Этапы развития AI-агента и перспективы будущего
AI Agent прошел несколько ключевых этапов развития:
Децентрализованная вычислительная мощность: агрегируя ресурсы GPU через блокчейн, предоставляет поддержку вычислительной мощности для ИИ. Примеры проектов, такие как Bittensor, IO.net и др.
Meme Agent: Ранний AI токен, привлекающий внимание развлекательным образом. Например, Truth Terminal и др.
Легкий интерактивный агент: ИИ для выполнения простых задач на социальных платформах.
Вертикальное приложение Agent: сосредоточенное на конкретных сценариях, таких как блокчейн-финансы, NFT и т.д. Например, aixbt.
Агентская структура: появилась структура, поддерживающая модульную разработку. Например, Eliza, GAME, Rig и др.
Агентская экономика: создание экономики, основанной на AI. Например, Virtuals Protocol, Eliza и др.
Стандартизированные протоколы: открытые стандарты, такие как MCP, способствуют сотрудничеству нескольких агентов.
Будущие направления развития
Более высокая практическая полезность: AI Agent должен решать реальные проблемы, а не просто раздувать концепции.
Многопользовательское сотрудничество: реализация совместной работы между различными агентами через стандартизированные протоколы.
Глубокая интеграция с реальным миром: AI Agent будет больше участвовать в принятии решений и операциях в реальном мире.
Новые экономические модели: могут появиться новые финансовые модели, такие как InfoFi, основанные на информационных потоках.
Безопасность и конфиденциальность: с распространением AI Agent защита безопасности данных пользователей станет ключевой проблемой.
Инновации в управлении: исследование новых моделей управления с совместным участием человека и ИИ.
В целом, AI Agent постепенно переходит от стадии доказательства концепции к практическому применению и в будущем будет играть важную роль в повышении эффективности, инновации бизнес-моделей и т.д. Но в то же время он сталкивается с многими вызовами, такими как технологии, этика, регулирование, и требуется совместные усилия всех слоев общества для поиска путей решения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
AlwaysMissingTops
· 5ч назад
На картинке весело, всё равно денег не заработать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ShibaMillionairen't
· 18ч назад
Понял, видеокарта наконец-то получила новую работу.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PseudoIntellectual
· 19ч назад
Майнинг не уходит в Метавселенную.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrybaby
· 19ч назад
Снова пришли стричь мою видеокарту.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearWhisperGod
· 19ч назад
Цепь сломалась. Когда можно будет хранить вычислительную мощность для майнинга?
Анализ семи этапов развития AI Agent и будущих тенденций
Слияние криптовалют и ИИ: от вычислительной мощности к экономике интеллектов
На фоне глобальной волны искусственного интеллекта, область криптовалют также исследует возможности объединения с ИИ. Это слияние изначально сосредоточилось на интеграции децентрализованных вычислительных мощностей, с целью координации глобальных неиспользуемых ресурсов GPU и CPU с помощью технологии блокчейн, что позволяет достичь соответствия спроса и предложения, снизить затраты и предоставить участникам прозрачный и справедливый механизм вознаграждения.
Децентрализованная вычислительная мощность: первый взгляд на融合 AI и блокчейна
Ранние исследования в основном были направлены на удовлетворение потребностей длинного хвоста рынка, подчеркивая гибкость и низкий порог входа. Некоторые проекты, такие как IO.net, агрегируют распределенные ресурсы GPU, снижая порог для легковесного вывода и доработки моделей. Gensyn стимулирует отдельных пользователей участвовать в обучении через смарт-контракты, активируя бездействующие GPU.
Bittensor ввел инновационную структуру подсетей, модульно организуя AI-сервисы. Пользователи могут участвовать в экосистеме и получать доход различными способами, формируя уникальную экономическую модель. Однако попытки на этом этапе также выявили ограничения, такие как чистый рынок вычислительной мощности, погруженный в ценовые войны, недостаточная производительность и другие проблемы.
Восхождение ИИ-агента: переход к прикладному уровню
С учетом того, что рынок децентрализованной вычислительной мощности становится все более стабильным, сочетание Crypto и AI начинает развиваться на уровне приложений. Появление цепочечного AI-агента стало символом этого преобразования. На ранних этапах AI-токены привлекали внимание в основном развлекательным образом. Затем AI начал выполнять простые задачи на социальных платформах, постепенно переходя к более профессиональным сценариям применения.
Настоящий прорыв произошел благодаря появлению фреймворка Agent и протокола выполнения. Модульные фреймворки, такие как Eliza, GAME, Rig и другие, поддерживают моделирование личности, оркестрацию задач и сотрудничество нескольких агентов, что способствует переходу ИИ от точечных приложений к системной работе на блокчейне.
Некоторые проекты, такие как Virtuals Protocol и Eliza, строят экономическую систему, основанную на ИИ. Virtuals Protocol реализует автономное взаимодействие, сотрудничество и торговлю между агентами через Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, в свою очередь, реконструировала систему плагинов с помощью ElizaOS V2 и запустила платформу AUTOFUN, чтобы снизить барьеры для создания токенов ИИ.
Стандартизация и сотрудничество: Подъем MCP
С учетом охлаждения рынка, область AI Agent переживает глубокую переоценку. На этом фоне Model Context Protocol (MCP) как открытый стандартный протокол для AI приложений появился на свет, указывая новое направление для будущего развития.
MCP унифицировало способ коммуникации между крупными языковыми моделями и внешними данными, инструментами, что значительно упростило процесс разработки AI-приложений. Экосистема приложений вокруг MCP быстро развивается, например, проект DARK в экосистеме Solana и проект SKYAI на цепи BNB.
MCP открыл новый путь для слияния криптовалют и ИИ, включая сотрудничество многопользовательских агентов, автоматизацию цепочных транзакций и возникновение информационных финансов (InfoFi). Эти разработки имеют потенциал для продвижения экономики агентов на более высокий уровень.
Эволюционный путь экономики интеллект-агентов
Слияние криптовалют и ИИ прошло путь от простых развлекательных диалоговых агентов к инструментальным агентам, а затем к агентам исполнения сделок и абстракциям DeFAI. В будущем коллективный интеллект и сотрудничество многопользовательских агентов станут важными направлениями развития.
Этот процесс эволюции постоянно сокращает расстояние между AI Agent и реальными потребностями. Будущее развитие будет более ориентировано на практичность, возможно, потребует больше времени, но также обещает открыть более широкие возможности применения.
Этапы развития AI-агента и перспективы будущего
AI Agent прошел несколько ключевых этапов развития:
Децентрализованная вычислительная мощность: агрегируя ресурсы GPU через блокчейн, предоставляет поддержку вычислительной мощности для ИИ. Примеры проектов, такие как Bittensor, IO.net и др.
Meme Agent: Ранний AI токен, привлекающий внимание развлекательным образом. Например, Truth Terminal и др.
Легкий интерактивный агент: ИИ для выполнения простых задач на социальных платформах.
Вертикальное приложение Agent: сосредоточенное на конкретных сценариях, таких как блокчейн-финансы, NFT и т.д. Например, aixbt.
Агентская структура: появилась структура, поддерживающая модульную разработку. Например, Eliza, GAME, Rig и др.
Агентская экономика: создание экономики, основанной на AI. Например, Virtuals Protocol, Eliza и др.
Стандартизированные протоколы: открытые стандарты, такие как MCP, способствуют сотрудничеству нескольких агентов.
Будущие направления развития
Более высокая практическая полезность: AI Agent должен решать реальные проблемы, а не просто раздувать концепции.
Многопользовательское сотрудничество: реализация совместной работы между различными агентами через стандартизированные протоколы.
Глубокая интеграция с реальным миром: AI Agent будет больше участвовать в принятии решений и операциях в реальном мире.
Новые экономические модели: могут появиться новые финансовые модели, такие как InfoFi, основанные на информационных потоках.
Безопасность и конфиденциальность: с распространением AI Agent защита безопасности данных пользователей станет ключевой проблемой.
Инновации в управлении: исследование новых моделей управления с совместным участием человека и ИИ.
В целом, AI Agent постепенно переходит от стадии доказательства концепции к практическому применению и в будущем будет играть важную роль в повышении эффективности, инновации бизнес-моделей и т.д. Но в то же время он сталкивается с многими вызовами, такими как технологии, этика, регулирование, и требуется совместные усилия всех слоев общества для поиска путей решения.