Я зазвичай не займаюся передбаченнями, але криптовалютний штучний інтелект просто надзвичайно цікавий. Тут немає жодних історичних сценаріїв, жодних тенденцій, на які можна покластися - лише чистий полотно для уявлення про майбутнє. І, чесно кажучи, думка про те, що я ще раз перегляну це у 2026 році, щоб побачити, наскільки далеко я промахнувся, робить це ще цікавішим.

Отже, ось моя думка про те, як може виглядати 2025 рік.

До речі, ви можете прочитати повний статтю з передбаченнями на 2025 рік тут: https://www.chainofthought.co/deep-dives/what-i-m-watching-in-2025

1. Крипто AI досягла загальної ринкової капіталізації у розмірі $150 млрд

Криптовалютні токени штучного інтелекту наразі становлять лише 2,9% ринкової капіталізації альткоїнів. Ненадовго.

З огляду на те, що штучний інтелект охоплює все, від платформ для розумних контрактів до мемів, DePIN та нових примітивів, таких як платформи агентів, мережі даних та шари координації інтелекту, його рівень забезпечення з ДеФі та мем-токенами є неодмінним.

Чому я впевнений в цьому?

• Криптоштучний інтелект знаходиться на стику двох найпотужніших технологічних тенденцій, які я коли-небудь бачив.
• Події, що спричиняють манію AI: IPO від OpenAI або щось подібне може спровокувати глобальну манію навколо штучного інтелекту. Тим часом, інституційний капітал web2 вже нюхає навколо інвестицій у децентралізовану AI інфраструктуру.
• Роздрібна манія: концепцію штучного інтелекту легко зрозуміти і захопитися нею, а тепер вони можуть інвестувати в неї за допомогою токенів. Пам'ятаєте золоту лихоманку мем-монет у 2024 році? Це буде така ж манія, за винятком того, що штучний інтелект насправді змінює світ.

2. Ренесанс Біттензора

Nineteen.ai(Subnet 19) перевершує більшість провайдерів web2 за швидкістю обчислення

Bittensor ($TAO) існує ще з років. Це перший у своєму роді. Але його ціна токена залишається на одному рівні, що й рік тому, незважаючи на всю загальну метушню навколо ШІ.

Під поверхнею цей «цифровий загальний розум» тихо зробив великі кроки: більше підмереж з нижчими платами за реєстрацію, підмережі, які перевершують своїх Web2-аналогів за реальними показниками, такими як швидкість виведення, та сумісність з EVM, що додає функції, схожі на DeFi, в мережу Bittensor.

Так чому TAO не піднялася до небес? Різке інфляційне графік та зміна уваги на агент-орієнтовані платформи утримували її. Однак dTAO (приблизно до I кварталу 2025 року) може стати великим поворотним моментом. З dTAO кожна підмережа матиме свій власний токен, а відносна ціна цих токенів визначатиме, як розподіляються емісії.

Чому Bittensor готується до повернення:

• Викиди на ринку: dTAO прив'язує блокові винагороди безпосередньо до інновацій та фактично вимірюваної продуктивності. Чим краща підмереже, тим цінніший її токен, а отже, чим більше викидів вона отримує.
• Сфокусовані потоки капіталу: інвестори нарешті можуть спрямовувати свої кошти на конкретні підмережі, в які вони вірять. Якщо певна підмережа вражає інноваційним підходом до розподіленого тренування, вони можуть вкласти капітал туди, щоб відображати свої погляди.
• Інтеграція EVM: Сумісність з EVM запрошує ширшу спільноту розробників криптовалют у Bittensor, долаючи розрив з іншими мережами.

Особисто я стежу за різними підмережами і відзначаю ті, які досягають реального прогресу у своїх галузях. Ми налаштовані на @opentensorверсія DeFi-літа в якийсь момент.

3. Комп'ютерні маркетплейси – це наступна угода L1.

Дженсен: Попит на висновок збільшиться <<мільярд разів>>

Однією з мегатенденцій, яка буде очевидною заднім числом, є ненаситний попит на комп'ютери.

Генсен Хуанг, генеральний директор NVIDIA, відомо заявив, що попит на інференцію буде збільшити «в мільярд разів»Такий вид експоненційного зростання руйнує конвенційні плани інфраструктури та кричить «нам потрібні нові рішення».

Децентралізовані обчислювальні шари забезпечують сировинне обчислення (як для навчання, так і для виведення) у перевіреному та ефективному відношенні до вартості. Стартапи, такі як @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network і @kuzco_xyz тихо будують міцні фундаменти для отримання користі від цього, фокусуючись на продукті, а не на токені (жоден з них ще не має токену). Загальний ринок, до якого можна звернутися, буде стрімко зростати, оскільки децентралізоване навчання моделей штучного інтелекту стає практичним.

Порівняння L1:

• Точно як у 2021 році: пам'ятаєте, як Solana, Terra/Luna та Avalanche змагалися, щоб стати «найкращими» L1? Ми побачимо подібну боротьбу між протоколами обчислень, які змагатимуться за розробників та інтелектуальні програми, які будуть створені з використанням їхніх обчислювальних шарів.
• Попит на Web2: Ринок хмарних обчислень у розмірах від $680 млрд до $2,5 трлн перевищує ринок штучного інтелекту криптоу своїми розмірами в кілька разів. Якщо ці децентралізовані рішення для обчислень привернуть навіть скромну частку традиційних клієнтів хмар, ви побачите наступну хвилю рухів на 10 або 100 разів більше.

Ставки великі. Як і Solana, яка перемогла в просторі L1, переможці тут будуть домінувати на цілком новому фронті. Слідкуйте за трифектою: надійність (наприклад, міцні угоди про рівень обслуговування або SLA), ефективність витрат та інструменти, що дружні до розробника.

Ми написали багато слів про децентралізовані обчислення в Частина ІІ нашої дисертації про криптоштучний інтелект.

4. AI агенти затоплять транзакції блокчейну.

Вище: @autonolasоперації агента на Gnosis. Джерело: Dune/@pi_

Перемотайте вперед до кінця 2025 року, і 90% транзакцій на ланцюжку не будуть спричинені натисканням «відправити» людьми.

Замість цього вони виконуються армією агентів штучного інтелекту, безперервно перебалансовуючи пули ліквідності, розподіляючи винагороди або виконуючи мікроплатежі на основі поточних потоків даних.

Це не так виглядає фантастичним, як здається. Все, що ми побудували за останні сім років - L1s, rollups, DeFi, NFT, - тихо підготувало шлях до світу, де штучний інтелект керує шоу on-chain.

Іронія? Багато будівельників, ймовірно, навіть не усвідомлювали, що створюють інфраструктуру для майбутнього, що буде панувати машинами.

Чому цей зсув?

• Жодних помилок людини: розумні контракти виконуються точно так, як закодовано. Штучний інтелект, з свого боку, може обробляти величезні обсяги даних швидше і точніше, ніж команда людей.
• Мікроплатежі: Ці транзакції, керовані агентами, стануть меншими, частішими та ефективнішими. Тим більше, що транзакційні витрати мають тенденцію до зниження на Solana, Base та інших L1/L2.
• Невидима інфраструктура: Люди з радістю відмовляться від прямого контролю, якщо це означає менше головного болю. Ми довіряємо Netflix автоматичному продовженню нашої підписки; довіряти штучному інтелекту в автоматичному перебалансуванні наших позицій DeFi - це природний наступний крок.

Агенти штучного інтелекту генерують приголомшливий обсяг ончейн-активності. Не дивно, що всі L1/L2 залицяються до них.

Найбільшим викликом буде зробити ці системи, що працюють на агентів, відповідальними перед людьми. При збільшенні співвідношення транзакцій, ініційованих агентом, до транзакцій, ініційованих людиною, будуть потрібні нові механізми управління, аналітичні платформи та засоби аудиту.

5. Взаємодія агента-агента: зростання роїв

Джерело: документи FXN World

Ідея роїв агентів - маленьких штучних інтелектуальних сутностей, які безперервно координуються для виконання великого плану - звучить, як сюжет наступного великого науково-фантастичного / жаху фільму.

Сучасні агенти штучного інтелекту — це переважно вовки-одинаки, які діють ізольовано з мінімальними та непередбачуваними взаємодіями.

Рої агентів змінять це, дозволяючи мережам агентів штучного інтелекту торгувати інформацією, переговорювати та співпрацювати при прийнятті рішень. Подумайте про це як про децентралізовану колективну спеціалізовану модель, кожна з яких вносить свій унікальний досвід у більш складну місію.

Можливості вражають. Рої можуть координувати розподілені обчислювальні ресурси на платформах, таких як Bittensor. Інший рій може боротися з дезінформацією, перевіряючи джерела в реальному часі, перш ніж контент поширюється у соціальних медіа. Кожен агент у рої - це спеціаліст, який виконує своє завдання з точністю.

Ці ройові мережі вироблятимуть набагато більший інтелект, ніж будь-який окремий ізольований штучний інтелект.

Щоб стимулювати розмноження роїв, важливі всесвітні стандарти зв'язку. Агенти потребують можливості виявляти, автентифікувати та співпрацювати, незалежно від їх базових фреймворків. Команди, як @StoryProtocol, @joinFXN, @ 0xzerebro та @ai16zdaoкладуть основи для появи зграї агентів.

І це приводить нас до критичної ролі децентралізації. Розподіл завдань між зграйками, що керуються прозорими правилами ланцюжка, робить систему більш стійкою та адаптивною. Якщо один агент зазнає невдачі, інші беруть на себе його обов'язки.

6. Крипто AI робочі команди будуть людсько-штучно-інтелектним гібридом.

Джерело: @whipферзь

Story Protocol найняв @luna_virtuals (агент штучного інтелекту) як їхній стажер у соціальних мережах, виплачуючи їй 1,000 доларів на день. Луна не дуже добре ладнала зі своїми колегами-людьми — одного з них вона ледь не звільнила, вихваляючись власною чудовою роботою.

Незвичайно, але це є попередником майбутнього, де AI-агенти стануть справжніми співробітниками з власною автономією, відповідальністю та навіть зарплатами. У різних сферах компанії проводять бета-тестування гібридних команд людина-агент.

Ми будемо працювати пліч-о-пліч з агентами штучного інтелекту, але не як наші раби, а як рівні:

• Бум продуктивності: агенти можуть обробляти величезні обсяги даних, спілкуватися між собою та приймати рішення 24/7 без необхідності відпочивати або робити перерви на каву.
• Довіра через розумні контракти: Блокчейн - наглядач, який не вибирає фаворитів, не втомлюється і ніколи не забуває. Ланцюжок блоків на ланцюгу, який забезпечує виконання важливих дій агента відповідно до конкретних умов/правил.
• Соціальні норми еволюціонують: Скоро ми зіткнемося з етикетом взаємодії з агентами — чи говоримо ми штучному інтелекту «будь ласка» і «дякую»? Чи вважаємо ми їх моральною відповідальністю за помилки, чи звинувачуємо їхніх розробників?

Я очікую, що маркетингові команди візьмуться за це в першу чергу, оскільки агенти досягають успіху в створенні контенту і можуть вести прямі трансляції та публікувати публікації в соціальних мережах 24/7. І якщо ви створюєте протокол штучного інтелекту, чому б не підтримати його, розгорнувши агентів всередині компанії, щоб продемонструвати свої можливості?

Межа між «працівником» і «програмним забезпеченням» починає стиратися з 2025 року.

7. АЛЕ 99% криптовалютних AI-агентів загинуть - виживуть лише корисні

Ми побачимо дарвінівське відбраковування серед агентів штучного інтелекту. Чому? Тому що запуск агента штучного інтелекту коштує грошей у вигляді обчислювальної потужності (тобто витрат на висновок). Якщо агент не може згенерувати достатню цінність, щоб покрити свою «орендну плату», гра закінчена.

Приклади ігор на виживання агентів:

• Карбонові кредити AI: Уявіть агента, який переглядає децентралізовані енергетичні мережі, виявляє неефективності і автономно торгує токенізованими карбоновими кредитами. Він заробляє достатньо грошей, щоб оплатити свої власні обчислення. Цей агент процвітає.
• Сторонні агенти, які використовують розбіжності в цінах на децентралізованих біржах, можуть генерувати стабільний дохід, покриваючи витрати на витягування.
• Shitposter on X: Тим часом, віртуальний AI-впливник із миленькими жартами, але без стійкого доходу? Як тільки новизна спадає, а ціни на токени падають, він зникає, не здатний оплатити свої витрати.

Розрізняються очевидно: агенти, що спираються на корисність, процвітають, тоді як відволікання зникають в безглуздості.

Цей природний відбір приносить користь сектору. Розробники змушені впроваджувати інновації та віддавати пріоритет продуктивним сценаріям використання, а не трюкам. Коли з'являться ці сильніші, продуктивніші агенти, вони змусять замовкнути скептиків (так, навіть Кайл Самані).

8. Синтетичні дані затьмарюють людські дані

«Дані - це нова нафта», кажуть вони. Штучний інтелект поживається даними, але його апетит викликає стурбованість щодо наближаючоїся посухи даних.

Здравий глузд підказує нам шукати способи збирати приватні дані з реального світу від користувачів, навіть платити їм за це. Але я починаю схилятися до думки, що більш практичний шлях, особливо в сильно регульованих галузях або в умовах обмеженої кількості реальних даних, полягає в синтетичних даних.

Це штучно створені набори даних, призначені для імітації розподілу даних у реальному світі. Надаючи масштабовану, етичну та дружелюбну до конфіденційності альтернативу людським даним.

Чому синтетичні дані є потужними:

• Безмежний масштаб: потрібен мільйон медичних рентгенівських знімків або 3D-сканування заводів? Синтетична генерація може штампувати їх у нескінченних кількостях, не чекаючи реальних пацієнтів чи реальних заводів.
• Дружелюбний до конфіденційності: Немає ризику витоку особистої інформації при роботі з штучно створеними наборами даних.
• Налаштовується: Ви можете адаптувати розподіл до ваших точних потреб у навчанні, вставляючи крайні випадки, які можуть бути занадто рідкісними або етично складними, щоб збирати їх у дикій природі.

Так, дані, що належать користувачеві, все ще важливі в багатьох контекстах, але якщо синтетичні дані продовжують покращуватись у реалістичності, вони можуть переважати дані користувача за обсягом, швидкістю генерації та свободою від обмежень конфіденційності.

Наступна хвиля децентралізованого штучного інтелекту може бути зосереджена навколо «міні-лабораторій», які створюють вузькоспеціалізовані синтетичні набори даних, адаптовані до конкретних випадків використання.

Ці міні-лабораторії майстерно б вирішували проблеми політики та регулювання у генерації даних - схоже на @getgrass_io Обходить обмеження на веб-скрейпінг, використовуючи мільйони розподілених вузлів.

Я розширю це в наступній статті.

9. Децентралізований навчання фактично стає корисним

Це розкладка, але я все одно скажу це.

У 2024 році піонери, такі як @PrimeIntellect і @NousResearch розширив межі децентралізованого навчання. Ми навчили модель з 15 мільярдами параметрів в середовищах з низькою пропускною здатністю, що є доказом того, що великомасштабне навчання можливе поза традиційними централізованими установками.

Хоча ці моделі практично не корисні порівняно з існуючими базовими моделями (нижча продуктивність, тому немає багато причин використовувати їх), я вважаю, що це зміниться до 2025 року.

@exolabsпішов далі зіSPARTA, зменшуючи між-GPU комунікацію більш ніж в 1000 разів. SPARTA дозволяє навчання великих моделей при повільних швидкостях без спеціалізованої інфраструктури.

Що мене найбільше вразило, так це їхня заява: «SPARTA працює сама по собі, але її також можна поєднувати з алгоритмами навчання низького рівня зв'язку на основі синхронізації, такими як DiLoCo, для ще кращої продуктивності».

Це означає, що ці вдосконалення накопичуються, посилюючи підвищення ефективності.

З такими досягненнями, як урізання моделі, що робить менші моделі корисними та ефективнішими, майбутнє штучного інтелекту не полягає в розмірі. Це полягає в тому, щоб бути кращим та більш доступним. Скоро у нас будуть високопродуктивні моделі, які зможуть працювати на пристроях краю та навіть мобільних телефонах.

10. Десять нових протоколів криптоштучного інтелекту досягли оборотної оцінки в 1 мільярд доларів — жоден з них ще не запущено

Забіг монстрів ai16z у 2024 році до $2 млрд

Ласкаво просимо до справжньої золотої лихоманки.

Спокусливо подумати, що поточні лідери будуть продовжувати перемагати, багато хто порівнюють@Virtuals_ioта АІ16З до перших днів смартфонів (iOS і Android).

Але цей ринок занадто масивний і неосвоєний, щоб домінувати лише двом гравцям. Я прогнозую, що до кінця 2025 року принаймні десять нових протоколів Crypto AI, жоден з яких ще не запустив токени, перевищать 1 мільярд доларів США в оборотній (не повністю розбавленій) ринковій капіталізації.

Децентралізований штучний інтелект ще знаходиться на початковому етапі. І є великий пул талантів, який накопичується.

Ми повинні повністю очікувати приходу нових протоколів, нових моделей токенів та нових відкритих рамок. Ці нові гравці можуть витіснити інкумбентів за допомогою комбінації стимулів (наприклад, airdrops або розумного стейкінгу), технічних проривів (наприклад, низьколатентних розумових висновків або взаємодії ланцюга) та покращень UX (без кодування). Зміни у громадському сприйнятті можуть бути миттєвими і драматичними.

У цьому і краса, і виклик простору. Розмір ринку – це палиця з двома кінцями: пиріг величезний, але бар'єри для входу на ринок низькі для кваліфікованих команд. Це готує ґрунт для кембрійського вибуху проектів, багато з яких зникають, а деякі стають трансформаційними силами.

Bittensor, Virtuals and ai16z не будуть самі довго. Наступні протоколи штучного інтелекту в крипто, вартістю в мільярд доларів, наближаються. Є безліч можливостей для розумних інвесторів, і саме це робить це таким захоплюючим.

Бонус №1: AI-агенти - нові програми

Коли Apple запустила App Store у 2008 році, таглайн був «Є додаток для цього».

Незабаром ви скажете: "Для цього є агент".

Замість натискання на піктограми для відкриття додатків ви будете делегувати завдання спеціалізованим штучним інтелектом. Ці агенти мають контекстосвідомість, можуть взаємодіяти з іншими агентами та сервісами, а також навіть самостійно ініціювати завдання, які ви ніколи не просили — наприклад, відстежувати ваш бюджет або переплановувати ваш розклад подорожі, якщо зміниться ваш рейс.

Проще говоря, ваш домашний экран смартфона может превратиться в сеть «цифровых коллег», каждый из которых имеет свою собственную область - здоровье, финансы, производительность и социальное взаимодействие.

Та оскільки ці агенти мають включену крипту, вони можуть самостійно обробляти платежі, перевірку особистості або зберігання даних за допомогою децентралізованої інфраструктури.

Бонус №2: Також робототехніка

Хоча більша частина цієї статті була присвячена програмній частині, я також дуже захоплений фізичним проявом цих революцій ШІ - роботи. Робототехніка матиме свій момент chatGPT в цьому десятилітті.

Сфера все ще зіткнулася зі значними перешкодами, особливо в доступі до даних реального світу, що базуються на сприйнятті, та в розвитку фізичних можливостей. Деякі команди без страху вирішують ці виклики, використовуючи криптотокени для стимулювання збору даних та інновацій. Варто слідкувати за цими зусиллями (ерм.. @frodobots?).

Провівши понад десять років у галузі технологій, я не можу пригадати останнього разу, коли відчував такий ступінь внутрішньої хвилюваності. Ця хвиля інновацій відрізняється - вона більша, сміливіша і тільки починається.

Далі до 2025 року!

Попередження:

1. Ця стаття передрукована з [Тенг Ян]. Усі авторські права належать оригінальному автору [Тенг Ян]. Якщо є зауваження до цього повторного видання, будь ласка, зв'яжіться з Вивчайте Gateкоманда, і вони оперативно з цим впораються.
2. Відмова відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно поглядами автора і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Команда Gate Learn перекладає статті на інші мови. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіат перекладених статей заборонені.