Sztuczna inteligencja i blockchain to dwie z najczęściej omawianych technologii ostatniej dekady, a coraz więcej projektów próbuje je ze sobą łączyć. Doprowadziło to do rozwoju tak zwanych tokenów kryptowalutowych AI: cyfrowych aktywów powiązanych z platformami, sieciami, aplikacjami i usługami, które w jakiś sposób wykorzystują sztuczną inteligencję.

Jednak określenie "token AI" może być mylące. Token nie staje się inteligentny tylko dlatego, że jest powiązany z AI. W większości przypadków token zapewnia dostęp, zachęty, zarządzanie, płatności lub koordynację w ekosystemie opartym na blockchainie, w którym AI pełni odrębną funkcję.

Zrozumienie, co te tokeny faktycznie robią, jest więc bardziej przydatne niż samo sprawdzanie, które kryptowaluty są klasyfikowane jako "AI".

Czym jest token kryptowalutowy AI?

Token kryptowalutowy AI to kryptowaluta lub cyfrowy token oparty na blockchainie, powiązany z projektem, który integruje sztuczną inteligencję ze swoimi produktami, infrastrukturą lub usługami.

Nie istnieje jeden standard techniczny definiujący token AI. Dwa projekty określane jako projekty kryptowalutowe AI mogą działać w zupełnie różny sposób.

Jeden projekt może stworzyć zdecentralizowany rynek, na którym deweloperzy mogą kupować dostęp do modeli AI. Inny może pozwalać użytkownikom udostępniać zasoby obliczeniowe do zadań AI. Jeszcze inne mogą wykorzystywać tokeny blockchain do koordynowania autonomicznych agentów AI, wynagradzania dostawców danych, zarządzania infrastrukturą AI lub płacenia za usługi uczenia maszynowego.

Ważne jest rozróżnienie, że komponenty blockchain i AI zazwyczaj pełnią różne funkcje.

Blockchain może zapewniać mechanizmy płatności, własności, zachęt, zarządzania i przejrzystych transakcji. AI może zapewniać możliwości takie jak prognozowanie, przetwarzanie języka, generowanie obrazów, automatyzacja, optymalizacja lub autonomiczne podejmowanie decyzji.

Token często łączy ze sobą te różne części ekosystemu.

Dlaczego łączyć AI z blockchainem?

Systemy AI wymagają zasobów. W zależności od zastosowania mogą one obejmować moc obliczeniową, dane, modele, przestrzeń dyskową, API oraz wkład ludzi.

Tradycyjnie zasoby te są dostarczane przez scentralizowane firmy i platformy chmurowe. Projekty blockchain sprawdzają, czy część z nich można zamiast tego koordynować za pośrednictwem otwartych sieci.

Blockchain może zapewnić wspólną warstwę ekonomiczną, w której uczestnicy wymieniają wartość bez konieczności zarządzania każdą transakcją przez jednego centralnego operatora.

Na przykład sieć może umożliwić osobie posiadającej niewykorzystywany sprzęt komputerowy udostępnienie mocy obliczeniowej aplikacji AI. Aplikacja płaci za ten zasób za pomocą tokena sieci.

Inna sieć może pozwalać deweloperom publikować modele AI, do których pozostali użytkownicy uzyskują płatny dostęp. Transakcje blockchain mogą rejestrować płatności i rozdzielać nagrody między dostawców modeli.

W tym sensie tokeny kryptowalutowe mogą pełnić funkcję narzędzi ekonomicznej koordynacji zdecentralizowanej infrastruktury AI.

Płacenie za usługi AI

Jednym z najprostszych zastosowań tokena AI są płatności.

Platforma może wymagać od użytkowników wydawania jej tokena podczas uzyskiwania dostępu do modeli AI, zamawiania prognoz, przeprowadzania inferencji, kupowania zbiorów danych lub korzystania z innych usług.

Wyobraź sobie zdecentralizowany rynek zawierający setki wyspecjalizowanych modeli AI. Użytkownik może zamówić tłumaczenie, analizę obrazu, prognozę rynkową lub inną usługę AI i zapłacić dostawcy bezpośrednio za pośrednictwem platformy.

Tokeny mogą zapewniać wspólny mechanizm płatności w całej sieci.

Jednak wymaganie własnego tokena nie jest automatycznie korzystne. Jeśli platforma mogłaby pełnić dokładnie tę samą funkcję przy użyciu tradycyjnych płatności lub istniejących kryptowalut, warto zadać pytanie, dlaczego potrzebny jest kolejny token.

Rzeczywista użyteczność tokena ma znaczenie.

Zdecentralizowane zasoby obliczeniowe dla AI

Nowoczesna AI może wymagać ogromnej mocy obliczeniowej, szczególnie podczas trenowania dużych modeli.

Większość zaawansowanej infrastruktury AI jest obecnie skoncentrowana w rękach dużych firm technologicznych i wyspecjalizowanych dostawców usług chmurowych, ponieważ wydajne układy GPU i infrastruktura centrów danych są kosztowne.

Niektóre projekty kryptowalutowe próbują tworzyć zdecentralizowane rynki zasobów obliczeniowych.

W takich systemach osoby prywatne lub firmy mogą udostępniać sieci niewykorzystywane zasoby obliczeniowe. Klienci potrzebujący mocy obliczeniowej mogą wynajmować te zasoby, a dostawcy otrzymują tokeny jako wynagrodzenie.

Model ten nie ogranicza się do AI, ale rosnące zapotrzebowanie na obliczenia związane z AI sprawiło, że zdecentralizowane sieci GPU i zasobów obliczeniowych stały się szczególnie istotne.

Jeśli sieci te będą działać efektywnie, mogą stworzyć alternatywny rynek dostępu do kosztownych zasobów obliczeniowych.

Rynki modeli AI

Same modele AI również mogą stać się usługami cyfrowymi oferowanymi na rynkach opartych na blockchainie.

Deweloperzy mogą publikować modele uczenia maszynowego w zdecentralizowanej sieci i umożliwiać innym dostęp do nich.

Model może specjalizować się w zadaniach takich jak:

• Analiza tekstu
• Rozpoznawanie obrazów
• Tłumaczenie
• Prognozowanie finansowe
• Badania naukowe
• Systemy rekomendacji
• Wykrywanie oszustw
• Klasyfikacja danych

Użytkownicy płacą za dostęp, a deweloperzy otrzymują wynagrodzenie, gdy ich modele są używane.

Blockchain może zapewniać infrastrukturę płatności i własności dla tych interakcji, podczas gdy właściwe obliczenia AI mogą odbywać się on-chain, off-chain lub za pośrednictwem wyspecjalizowanej infrastruktury.

Agenci AI i płatności machine-to-machine

Jednym z bardziej eksperymentalnych obszarów łączących AI i kryptowaluty są autonomiczni agenci AI.

Agent AI to oprogramowanie zdolne do wykonywania zadań z różnym stopniem samodzielności. W zależności od swojej konstrukcji agent może wyszukiwać informacje, korzystać z aplikacji, wykonywać procesy, kupować usługi, zarządzać zasobami lub komunikować się z innymi agentami.

Aktywa oparte na blockchainie mogą potencjalnie umożliwić tym agentom przeprowadzanie transakcji ekonomicznych.

Na przykład agent AI może posiadać własny portfel blockchain. Może otrzymywać kryptowaluty, płacić za dostęp do API, kupować zasoby obliczeniowe lub wynagradzać innego agenta za wykonanie zadania.

Stwarza to możliwość powstania gospodarek machine-to-machine, w których oprogramowanie może wymieniać usługi bez konieczności ręcznego zatwierdzania każdej pojedynczej transakcji przez człowieka.

Technologia nadal się rozwija, ale autonomiczni agenci są jednym z obszarów, w których połączenie programowalnych pieniędzy i AI może stać się szczególnie istotne.

Zdecentralizowane rynki danych

Systemy AI w dużym stopniu zależą od danych.

Trenowanie użytecznych modeli uczenia maszynowego często wymaga dużych zbiorów danych, ale gromadzenie danych wysokiej jakości może być kosztowne i skomplikowane. Pojawiają się również kwestie dotyczące własności, licencjonowania, prywatności i wynagrodzenia.

Projekty blockchain eksperymentowały ze zdecentralizowanymi rynkami danych, na których osoby i organizacje mogą udostępniać zbiory danych na określonych warunkach.

Tokeny mogą być wykorzystywane do nagradzania uczestników, którzy dostarczają wartościowe dane.

Teoretycznie może to stworzyć rynki, na których dostawcy danych otrzymują wynagrodzenie, gdy ich informacje są wykorzystywane w aplikacjach AI.

W praktyce blockchain nie rozwiązuje jednak automatycznie problemów związanych z jakością danych, prywatnością, zgodą lub legalnością. Wyzwania te nadal wymagają starannie opracowanych rozwiązań technicznych i organizacyjnych.

Zachęcanie do udziału w sieci

Tokeny mogą być również wykorzystywane do zachęcania ludzi do udostępniania zasobów sieci AI.

Uczestnicy mogą otrzymywać tokeny za udostępnianie:

• Mocy obliczeniowej
• Przestrzeni dyskowej
• Danych treningowych
• Modeli AI
• Oceny modeli
• Opinii użytkowników
• Walidacji sieci
• Specjalistycznej wiedzy

Przypomina to sposób, w jaki kryptowaluty od dawna wykorzystują zachęty ekonomiczne, aby skłaniać ludzi do dostarczania zasobów potrzebnych zdecentralizowanym sieciom.

Różnica polega na tym, że projekty skoncentrowane na AI mogą próbować koordynować znacznie szerszy zakres zasobów.

Zarządzanie

Niektóre tokeny kryptowalutowe AI pełnią funkcję tokenów zarządzania.

Posiadacze tokenów mogą mieć możliwość głosowania nad decyzjami dotyczącymi zdecentralizowanego protokołu lub organizacji. Decyzje te mogą dotyczyć parametrów sieci, wydatków ze skarbca, priorytetów rozwoju, struktur zachęt, obsługiwanych usług lub aktualizacji protokołu.

Celem jest rozdzielenie przynajmniej części kontroli nad siecią pomiędzy jej uczestników.

Tokeny zarządzania nie gwarantują jednak rzeczywistej decentralizacji. Jeśli niewielka liczba portfeli kontroluje większość siły głosu, podejmowanie decyzji może pozostać silnie skoncentrowane.

Użytkownicy powinni więc patrzeć nie tylko na samo istnienie funkcji zarządzania, ale również sprawdzić, jak w praktyce działają dystrybucja tokenów i głosowanie.

Własność i pochodzenie

Generatywna AI stworzyła nowe pytania dotyczące cyfrowej własności i pochodzenia treści internetowych.

Blockchain może potencjalnie pomóc w tworzeniu weryfikowalnych zapisów pokazujących, kiedy określone aktywa cyfrowe, modele, zbiory danych lub poświadczenia zostały zarejestrowane albo przeniesione.

Na przykład systemy blockchain mogą rejestrować informacje związane z treściami generowanymi przez AI, prawami licencyjnymi, własnością modeli lub pochodzeniem zbiorów danych.

Nie dowodzi to, że każda zarejestrowana informacja jest prawdziwa. Blockchain może przechowywać zapisy, ale nie jest w stanie samodzielnie zweryfikować, czy na początku wprowadzono nieprawidłowe informacje.

Mimo to przejrzyste i trudne do zmiany zapisy mogą stać się przydatnymi elementami szerszych systemów służących do śledzenia cyfrowego pochodzenia.

Czy tokeny AI uruchamiają sztuczną inteligencję na blockchainie?

Zazwyczaj nie.

Uruchamianie zaawansowanych modeli AI bezpośrednio na tradycyjnych blockchainach byłoby często niezwykle nieefektywne, ponieważ obliczenia AI mogą wymagać ogromnej mocy obliczeniowej.

Zamiast tego wiele projektów wykorzystuje architektury hybrydowe.

Blockchain obsługuje funkcje takie jak płatności, własność, staking, zarządzanie, tożsamość lub rozliczanie transakcji. Wymagające dużej mocy obliczeniowej zadania AI wykonywane są gdzie indziej.

Obliczenia te mogą odbywać się w zdecentralizowanych sieciach obliczeniowych, na wyspecjalizowanych węzłach, tradycyjnych serwerach lub w innej infrastrukturze off-chain.

To rozróżnienie jest ważne podczas oceny projektów kryptowalutowych AI. Projekt może rzeczywiście łączyć AI i blockchain bez wykonywania swojego modelu AI on-chain.

Określenie "AI" może być również marketingiem

Popularność sztucznej inteligencji nieuchronnie przyciągnęła również projekty spekulacyjne.

Dodanie "AI" do marki kryptowaluty nie oznacza, że sztuczna inteligencja jest rzeczywiście niezbędna dla projektu.

Niektóre tokeny mogą mieć rzeczywiste integracje techniczne, podczas gdy inne mogą być jedynie luźno powiązane z AI. W skrajnych przypadkach terminologia związana z AI może być wykorzystywana po prostu do przyciągania uwagi w okresach, gdy inwestycje związane z AI są popularne.

Zanim ocenisz token kryptowalutowy AI, warto zadać kilka podstawowych pytań:

• Co właściwie robi komponent AI?
• Dlaczego projekt potrzebuje blockchaina?
• Dlaczego ekosystem potrzebuje własnego tokena?
• Kto faktycznie korzysta z produktu?
• Skąd bierze się popyt na token?
• Czy technologia już działa, czy jest głównie opisana w roadmapie?
• Kto kontroluje sieć i podaż tokenów?
• Czy ta sama usługa mogłaby działać bez kryptowaluty?

Te pytania mogą szybko pomóc odróżnić praktyczną użyteczność od języka marketingowego.

Użyteczność nie oznacza automatycznie wartości

Kolejnym ważnym rozróżnieniem jest różnica między użyteczną siecią a wartościowym tokenem.

Projekt może stworzyć naprawdę użyteczny produkt AI, ale nie oznacza to, że jego token automatycznie stanie się dobrą inwestycją.

Na ceny tokenów wpływa wiele czynników, w tym podaż, emisja, płynność, spekulacja, nastroje rynkowe, konkurencja oraz sposób przepływu wartości przez sieć.

Na przykład zdecentralizowana platforma obliczeniowa może być coraz częściej używana, podczas gdy jej token nadal może doświadczać znacznej inflacji wynikającej z nagród wypłacanych dostawcom sprzętu.

Podobnie użytkownicy mogą mieć dostęp do platformy bez konieczności przechowywania tokena przez dłuższy czas, co ogranicza związek między adopcją sieci a popytem na token.

Zrozumienie produktu jest więc tylko jednym z elementów oceny aktywa kryptowalutowego.

Przykłady zastosowań AI i kryptowalut

Sektor AI i kryptowalut obejmuje zaskakująco szeroki zakres zastosowań. Zamiast traktować każdy projekt jako część jednej kategorii, lepiej zastanowić się nad konkretnym problemem, który dana sieć próbuje rozwiązać.

Do najczęstszych kategorii należą zdecentralizowane rynki GPU, rynki modeli AI, sieci danych, infrastruktura dla autonomicznych agentów, systemy płatności machine-to-machine, sieci predykcyjne, zdecentralizowane trenowanie AI, aplikacje blockchain wykorzystujące AI oraz systemy zarządzania wspólnymi zasobami AI.

Różne projekty mogą jednocześnie należeć do kilku z tych kategorii.

Wraz z rozwojem branży mogą również pojawić się zupełnie nowe zastosowania.

Jak mogą wyglądać AI i kryptowaluty w przyszłości?

AI jest coraz bardziej zdolna do samodzielnego wykonywania zadań, podczas gdy blockchain zapewnia infrastrukturę do przesyłania aktywów cyfrowych bez konieczności polegania na tradycyjnych systemach płatniczych.

Połączenie tych możliwości otwiera interesujące perspektywy.

Przyszli agenci AI mogliby potencjalnie posiadać własne portfele, kupować zasoby obliczeniowe, subskrybować zbiory danych, zatrudniać innych agentów, sprzedawać usługi cyfrowe i automatycznie rozdzielać przychody.

Zdecentralizowane sieci mogłyby również umożliwić tysiącom niezależnych uczestników dostarczanie zasobów obliczeniowych, modeli i danych do wspólnej infrastruktury AI.

To, czy systemy te będą w stanie konkurować ze scentralizowanymi platformami AI, będzie zależeć od takich czynników jak koszty, szybkość, niezawodność, łatwość użytkowania, regulacje i skalowalność techniczna.

Sama technologia nie gwarantuje, że decentralizacja będzie lepszym rozwiązaniem.

Podsumowanie

Tokeny kryptowalutowe AI nie są kryptowalutami, które w jakiś sposób "zawierają sztuczną inteligencję". Są to zazwyczaj narzędzia ekonomiczne wykorzystywane w ekosystemach blockchain, które integrują technologie AI lub zapewniają infrastrukturę dla aplikacji AI.

Ich praktyczne zastosowania mogą obejmować płacenie za usługi AI, wynagradzanie dostawców mocy obliczeniowej, uzyskiwanie dostępu do modeli, kupowanie danych, koordynowanie autonomicznych agentów, udział w zarządzaniu oraz zachęcanie do wnoszenia wkładu w zdecentralizowane sieci.

Niektóre z tych zastosowań mogą stać się ważnymi elementami rozwijającej się gospodarki AI. Inne mogą mieć trudności z uzasadnieniem, dlaczego w ogóle potrzebują blockchaina lub własnej kryptowaluty.

Dla każdego, kto analizuje token AI, najważniejsze pytanie nie brzmi więc po prostu: "Czy ten projekt wykorzystuje AI?"

Brzmi ono: Co właściwie robi ten token i czy system nadal miałby sens bez niego?

To pytanie pozwala przebić się przez dużą część szumu i skupić bezpośrednio na rzeczywistej użyteczności projektu.