Автор: Sean Lee, Forbes; Переклад: Блок ЛютонШтучний інтелект швидко еволюціонує, але наратив завжди контролюється небагатьма технологічними гігантами. Коли OpenAI, Google та Meta займають заголовки, відбувається більш тихий, але, можливо, більш суттєвий злам — зростання децентралізованого штучного інтелекту (DeAI).
Це не тільки інновація алгоритму, а й опір централізованому контролю. Користувачі дедалі більше насторожені щодо чорних ящиків, прихованих даних і монополії влади, але щоб уникнути цих "стін", необхідно реконструювати інфраструктуру ШІ. Сьогодні кілька проектів активно вирішують ці виклики, закладаючи основу для переосмислення ролі ШІ.
Для тих, хто будує або інвестує в децентралізовану сферу, розуміння цієї еволюції має вирішальне значення — адже успіх або невдача наступної хвилі інновацій у сфері ШІ залежить від того, чи зможуть ці альтернативні основи бути успішно побудованими.
Децентралізація AI 的颠覆性何在？
Розгортання ШІ в децентралізованому середовищі без довіри радикально змінює правила гри: кожне міркування може вимагати криптографічної перевірки; виклики даних часто потрібно проходити через складну мережу блоків; на відміну від централізованих гігантів, коли попит на обчислювальні потужності різко зростає, проєкти DeAI не можуть просто покладатися на автоматичне масштабування AWS або Google Cloud Services — якщо тільки не відмовляться від своїх основних принципів.
Уявіть собі модель DeAI для управління спільнотою: вона повинна взаємодіяти з смарт-контрактами (можливо, міжланцюговими), забезпечуючи конфіденційність за допомогою складної криптографії, одночасно підтримуючи прозорість роботи — це абсолютно інші обчислювальні виклики, ніж ті, з якими стикається традиційний аналіз AI.
Саме ця складність призвела до того, що ранні концепції DeAI неодноразово зазнавали невдач: проєкти або ж жертвували децентралізацією заради ефективності, або ж їх під тиском потреб обробки просто знищували. Справжній прорив відбувся, коли розробницька команда перестала нав'язувати традиційну архітектуру ШІ, а натомість почала з нуля будувати спеціалізовані системи, орієнтуючись на такі характеристики, як децентралізація, прозорість і контроль користувачів.
Від плану до основної мережі: процес реалізації застосунків
Децентралізація AI проєкти нарешті вийшли з теоретичних рамок. Кілька команд вже впровадили реальні системи, які не лише підтверджують технічну доцільність, але й безпосередньо вказують на вади централізованого AI.
У боротьбі з централізованим чорним ящиком AI Kava стає піонером революції прозорості. Її платформа глибоко інтегрує компоненти децентралізованого AI, а співзасновник Скотт Стюарт під час бесіди в Гонконгу розкрив нам: кількість користувачів платформи перевищила 100000, і ця справжня потреба в системі, яка підлягає звітності, підриває традиційне панування "чорного ящика AI". Завдяки автономії громади та повністю прозорій механіці роботи Kava пропонує конкретне альтернативне рішення для галузі.
NEAR Protocol надає масштабовану інфраструктуру для децентралізованих додатків з високою пропускною здатністю, що значно підвищує операційну ефективність DeAI. Компанія Internet Computer (ICP) стала піонером у застосуванні повного ланцюга штучного інтелекту, гарантуючи, що весь процес від введення даних до виведення результату відповідає децентралізованим стандартам безпеки.
Битва за основу
Спеціальні потреби DeAI виявили ключові недоліки інфраструктури Web3. Akash Network першою вирішила цю проблему — її створена DePIN (Децентралізована фізична інфраструктурна мережа) активувала глобальні незайняті обчислювальні потужності, створивши ринок обчислень, що витримує цензуру та має низькі витрати, що пропонує альтернативу для навантажень AI, що порівнюється з централізованими хмарними послугами.
Доступність даних є ще одним ключовим елементом. The Graph оптимізував механізм індексації та запитів блокчейн-даних, що дозволяє DeAI додаткам ефективно отримувати інформацію з ланцюга, задовольняючи як потреби у складному аналізі та прийнятті рішень з величезними обсягами даних, так і уникаючи перевантаження окремих вузлів.
Ці еволюції на базовому рівні перетворюють всю екосистему. Сьогоднішній DeAI вже здатен впоратися з більш складними завданнями — будь то оптимізація комбінацій стратегій DeFi або управління децентралізованими соціальними платформами — без шкоди для основних принципів децентралізації.
Саме розподілена обчислювальна мережа, побудована платформами на кшталт Akash, підтримує реальну роботу таких проектів, як Kava. Цей позитивний цикл підтверджує ланцюгову реакцію, спричинену проривом у інфраструктурі: коли розробники не повинні вибирати між "ефективністю" та "децентралізацією", справжній зсув парадигми стає можливим.
Напрямок вперед
Постійна еволюція інфраструктури Web3 відкриває унікальні сценарії застосування для Децентралізованого AI. Наприклад, у DeFi: Kava планує впровадити AI-агента пізніше цього року, який зможе автоматизувати виконання складних кросчейн-стратегій або оптимізувати схеми отримання прибутку, використовуючи розумне упакування, щоб зменшити складність операцій, що лякає основних користувачів. Це не лише потребує підтримки AI-алгоритмів, але й покладається на безшовну взаємодію між кількома протоколами — саме це є ключовою цінністю, яку надають такі інфраструктури, як The Graph.
Управління спільнотою є ще одним проривом. Проекти, як Dexe, досліджують спільно з користувачами розроблену AI-структуру, що поєднує навчання моделей з консенсусом користувачів та динамічними вимогами регулювання. Під підтримкою розвиненої інфраструктури, в майбутньому AI-агенти можуть змоделювати вплив політики, управляти скарбницею DAO, досягаючи справжньої інтелектуальної автономії.
Перевага концептуальної спекуляції
Успіх DeAI не може покладатися лише на хитромудрий дизайн моделей або ідеалістичні заклики. Постачальники інфраструктури та розробники застосунків все ще стикаються з постійними викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, стандарти міжланцюгового зв'язку, перевірка достовірності даних, чистота децентралізації.
Багато теоретичних моделей, як тільки вони стикаються з реальністю основної мережі, виявляють свою вразливість. Просто запитайте будь-яку команду, що розгортає DeAI, і вони зможуть навести екстремальні випадки, з якими сучасні моделі важко впораються — раптові коливання ринку, пікові навантаження в мережі, вразливості в механізмах управління тощо.
Ключовим наступного етапу є стандартизація та взаємодія. Зі збільшенням застосувань DeAI, створення єдиної структури даних, обчислень та управління стало терміновим. Довгостроковий успіх залежить від можливості побудувати екосистему, в якій компоненти безшовно співпрацюють, а не від набору конкурентних рішень, які ізольовані одне від одного.
Ці основні елементи — надійна інфраструктура, перевіряються дані, гнучкий механізм управління — можливо, не так приваблюють увагу, як прорив у навчанні моделей. Але вони в кінцевому підсумку визначать, чи зможе децентралізований AI виконати обіцянку "більшої прозорості, підзвітності, наділення правами користувачів", чи залишиться назавжди в полоні маргінальних застосувань. Команди, які зараз займаються вирішенням цих фундаментальних проблем, насправді формують траєкторію розвитку майбутнього AI.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Децентралізація AI: прорив стін технологічних гігантів
Автор: Sean Lee, Forbes; Переклад: Блок ЛютонШтучний інтелект швидко еволюціонує, але наратив завжди контролюється небагатьма технологічними гігантами. Коли OpenAI, Google та Meta займають заголовки, відбувається більш тихий, але, можливо, більш суттєвий злам — зростання децентралізованого штучного інтелекту (DeAI).
Це не тільки інновація алгоритму, а й опір централізованому контролю. Користувачі дедалі більше насторожені щодо чорних ящиків, прихованих даних і монополії влади, але щоб уникнути цих "стін", необхідно реконструювати інфраструктуру ШІ. Сьогодні кілька проектів активно вирішують ці виклики, закладаючи основу для переосмислення ролі ШІ.
Для тих, хто будує або інвестує в децентралізовану сферу, розуміння цієї еволюції має вирішальне значення — адже успіх або невдача наступної хвилі інновацій у сфері ШІ залежить від того, чи зможуть ці альтернативні основи бути успішно побудованими.
Децентралізація AI 的颠覆性何在？
Розгортання ШІ в децентралізованому середовищі без довіри радикально змінює правила гри: кожне міркування може вимагати криптографічної перевірки; виклики даних часто потрібно проходити через складну мережу блоків; на відміну від централізованих гігантів, коли попит на обчислювальні потужності різко зростає, проєкти DeAI не можуть просто покладатися на автоматичне масштабування AWS або Google Cloud Services — якщо тільки не відмовляться від своїх основних принципів.
Уявіть собі модель DeAI для управління спільнотою: вона повинна взаємодіяти з смарт-контрактами (можливо, міжланцюговими), забезпечуючи конфіденційність за допомогою складної криптографії, одночасно підтримуючи прозорість роботи — це абсолютно інші обчислювальні виклики, ніж ті, з якими стикається традиційний аналіз AI.
Саме ця складність призвела до того, що ранні концепції DeAI неодноразово зазнавали невдач: проєкти або ж жертвували децентралізацією заради ефективності, або ж їх під тиском потреб обробки просто знищували. Справжній прорив відбувся, коли розробницька команда перестала нав'язувати традиційну архітектуру ШІ, а натомість почала з нуля будувати спеціалізовані системи, орієнтуючись на такі характеристики, як децентралізація, прозорість і контроль користувачів.
Від плану до основної мережі: процес реалізації застосунків
Децентралізація AI проєкти нарешті вийшли з теоретичних рамок. Кілька команд вже впровадили реальні системи, які не лише підтверджують технічну доцільність, але й безпосередньо вказують на вади централізованого AI.
У боротьбі з централізованим чорним ящиком AI Kava стає піонером революції прозорості. Її платформа глибоко інтегрує компоненти децентралізованого AI, а співзасновник Скотт Стюарт під час бесіди в Гонконгу розкрив нам: кількість користувачів платформи перевищила 100000, і ця справжня потреба в системі, яка підлягає звітності, підриває традиційне панування "чорного ящика AI". Завдяки автономії громади та повністю прозорій механіці роботи Kava пропонує конкретне альтернативне рішення для галузі.
NEAR Protocol надає масштабовану інфраструктуру для децентралізованих додатків з високою пропускною здатністю, що значно підвищує операційну ефективність DeAI. Компанія Internet Computer (ICP) стала піонером у застосуванні повного ланцюга штучного інтелекту, гарантуючи, що весь процес від введення даних до виведення результату відповідає децентралізованим стандартам безпеки.
Битва за основу
Спеціальні потреби DeAI виявили ключові недоліки інфраструктури Web3. Akash Network першою вирішила цю проблему — її створена DePIN (Децентралізована фізична інфраструктурна мережа) активувала глобальні незайняті обчислювальні потужності, створивши ринок обчислень, що витримує цензуру та має низькі витрати, що пропонує альтернативу для навантажень AI, що порівнюється з централізованими хмарними послугами.
Доступність даних є ще одним ключовим елементом. The Graph оптимізував механізм індексації та запитів блокчейн-даних, що дозволяє DeAI додаткам ефективно отримувати інформацію з ланцюга, задовольняючи як потреби у складному аналізі та прийнятті рішень з величезними обсягами даних, так і уникаючи перевантаження окремих вузлів.
Ці еволюції на базовому рівні перетворюють всю екосистему. Сьогоднішній DeAI вже здатен впоратися з більш складними завданнями — будь то оптимізація комбінацій стратегій DeFi або управління децентралізованими соціальними платформами — без шкоди для основних принципів децентралізації.
Саме розподілена обчислювальна мережа, побудована платформами на кшталт Akash, підтримує реальну роботу таких проектів, як Kava. Цей позитивний цикл підтверджує ланцюгову реакцію, спричинену проривом у інфраструктурі: коли розробники не повинні вибирати між "ефективністю" та "децентралізацією", справжній зсув парадигми стає можливим.
Напрямок вперед
Постійна еволюція інфраструктури Web3 відкриває унікальні сценарії застосування для Децентралізованого AI. Наприклад, у DeFi: Kava планує впровадити AI-агента пізніше цього року, який зможе автоматизувати виконання складних кросчейн-стратегій або оптимізувати схеми отримання прибутку, використовуючи розумне упакування, щоб зменшити складність операцій, що лякає основних користувачів. Це не лише потребує підтримки AI-алгоритмів, але й покладається на безшовну взаємодію між кількома протоколами — саме це є ключовою цінністю, яку надають такі інфраструктури, як The Graph.
Управління спільнотою є ще одним проривом. Проекти, як Dexe, досліджують спільно з користувачами розроблену AI-структуру, що поєднує навчання моделей з консенсусом користувачів та динамічними вимогами регулювання. Під підтримкою розвиненої інфраструктури, в майбутньому AI-агенти можуть змоделювати вплив політики, управляти скарбницею DAO, досягаючи справжньої інтелектуальної автономії.
Перевага концептуальної спекуляції
Успіх DeAI не може покладатися лише на хитромудрий дизайн моделей або ідеалістичні заклики. Постачальники інфраструктури та розробники застосунків все ще стикаються з постійними викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, стандарти міжланцюгового зв'язку, перевірка достовірності даних, чистота децентралізації.
Багато теоретичних моделей, як тільки вони стикаються з реальністю основної мережі, виявляють свою вразливість. Просто запитайте будь-яку команду, що розгортає DeAI, і вони зможуть навести екстремальні випадки, з якими сучасні моделі важко впораються — раптові коливання ринку, пікові навантаження в мережі, вразливості в механізмах управління тощо.
Ключовим наступного етапу є стандартизація та взаємодія. Зі збільшенням застосувань DeAI, створення єдиної структури даних, обчислень та управління стало терміновим. Довгостроковий успіх залежить від можливості побудувати екосистему, в якій компоненти безшовно співпрацюють, а не від набору конкурентних рішень, які ізольовані одне від одного.
Ці основні елементи — надійна інфраструктура, перевіряються дані, гнучкий механізм управління — можливо, не так приваблюють увагу, як прорив у навчанні моделей. Але вони в кінцевому підсумку визначать, чи зможе децентралізований AI виконати обіцянку "більшої прозорості, підзвітності, наділення правами користувачів", чи залишиться назавжди в полоні маргінальних застосувань. Команди, які зараз займаються вирішенням цих фундаментальних проблем, насправді формують траєкторію розвитку майбутнього AI.