Автор: Sean Lee, Forbes; Перевод: Блок Лидера Искусственного Интеллекта стремительно эволюционирует, но нарратив по-прежнему контролируется несколькими технологическими гигантами. Пока OpenAI, Google и Meta занимают заголовки, происходит более тихая, но, возможно, более сущностная трансформация — восхождение децентрализованного ИИ (DeAI).
Это не только революция алгоритмов, но и протест против централизации. Пользователи становятся все более настороженными по отношению к черным ящикам, скрытым данным и монополии власти, но чтобы избежать этих "стен", необходимо реконструировать инфраструктуру ИИ. В настоящее время несколько проектов активно справляются с этими вызовами, закладывая основу для переопределения роли ИИ.
Для тех, кто строит или инвестирует в децентрализованную сферу, понимание этой эволюции имеет решающее значение — потому что успех или неудача следующей волны инноваций в AI зависит от того, смогут ли эти альтернативные основы быть успешно построены.
Децентрализация AI: в чем заключается ее революционность?
Развертывание ИИ в бездоверительной децентрализованной среде кардинально меняет правила игры: каждое заключение может потребовать криптографической проверки; обращения к данным часто требуют прохождения через сложную сеть блокчейн-индексов; в отличие от централизированных гигантов, когда потребность в вычислительной мощности возрастает, проекты DeAI не могут просто полагаться на автоматическое масштабирование AWS или Google Cloud Services — если они не откажутся от своих основных принципов.
Представьте себе модель DeAI, используемую для управления сообществом: она должна взаимодействовать со смарт-контрактами (возможно, кроссчейн), обеспечивая конфиденциальность с помощью сложной криптографии, одновременно оставаясь прозрачной в своей работе — это совершенно отличается от вычислительных проблем, с которыми сталкивается традиционный анализ ИИ.
Именно эта сложность стала причиной того, что ранние идеи DeAI многократно терпели неудачу: проекты либо жертвовали Децентрализация ради эффективности, либо были подавлены требованиями обработки. Настоящий прорыв произошел, когда команда разработчиков перестала бездумно применять традиционные архитектуры ИИ и вместо этого начала с нуля строить специализированные системы, ориентированные на такие характеристики, как децентрализация, прозрачность и контроль пользователей.
От плана до основной сети: внедрение приложений в процессе
Децентрализация AI проект наконец-то вышел за пределы теоретической рамки. Несколько команд уже развернули практические системы, и эти примеры не только подтверждают техническую осуществимость, но и прямо указывают на врожденные недостатки централизованного AI.
В противостоянии с централизованным черным ящиком ИИ, Kava становится пионером революции прозрачности. Платформа глубоко интегрирует компоненты децентрализованного ИИ, и соучредитель Скотт Стюарт сообщил нам на встрече в Гонконге: количество пользователей платформы превысило 100 000, и этот реальный запрос на систему подотчетности подрывает традиционное господство "черного ящика ИИ". Через автономию сообщества и полностью прозрачный механизм работы Kava предоставляет осязаемую альтернативу для отрасли.
NEAR Protocol предоставляет масштабируемую инфраструктуру для высокопроизводительных децентрализованных приложений, что значительно повышает эффективность работы DeAI; в то время как Internet Computer (ICP) открыл новую эру полностью цепочечных AI приложений, обеспечивая соответствие всем процессам от ввода данных до вывода результатов стандартам безопасности децентрализации.
Битва за основу
Специальные требования DeAI выявили ключевые слабые места инфраструктуры Web3. Akash Network первой нашла решение — созданная ею DePIN (Децентрализованная сеть физических инфраструктур) активировала глобальную неиспользуемую вычислительную мощность, создав рынок вычислений, который устойчив к цензуре и имеет низкие затраты, предоставляя альтернативу для рабочих нагрузок ИИ, сопоставимую с централизованными облачными услугами.
Доступность данных является еще одним ключевым элементом. The Graph оптимизировал индексацию и механизм запроса данных в блокчейне, позволяя приложениям DeAI эффективно получать информацию из цепочки, удовлетворяя при этом требования к объемным данным для сложного анализа и принятия решений, а также избегая перегрузки отдельных узлов.
Эти эволюции на уровне блоков перекраивают всю экосистему. Современный DeAI уже способен справляться с более сложными задачами — будь то оптимизация комбинаций стратегий DeFi или управление децентрализованными социальными платформами — и при этом не жертвуя основными принципами децентрализации.
Именно распределенная вычислительная сеть, построенная такими платформами, как Akash, поддерживает фактическую работу таких проектов, как Kava. Этот положительный цикл подтверждает цепную реакцию, вызванную прорывами в инфраструктуре: когда разработчики не вынуждены выбирать между "эффективностью" и "децентрализацией", истинный переход парадигмы становится возможным.
Направление вперед
Постоянная эволюция инфраструктуры Web3 открывает уникальные сценарии применения для децентрализованного ИИ. Например, в DeFi: Kava планирует развернуть AI-агентов позже в этом году, которые смогут автоматизировать выполнение сложных кроссчейновых стратегий или оптимизировать схемы доходного земледелия, используя интеллектуальную упаковку для преодоления сложности операций, которая пугает обычных пользователей. Это требует не только поддержки алгоритмов ИИ, но и зависит от бесшовного взаимодействия с множеством протоколов — именно это и является ключевой ценностью, предоставляемой такими инфраструктурами, как The Graph.
Управление сообществом является еще одной возможностью. Проекты, такие как Dexe, исследуют сообщество-ориентированные рамки разработки ИИ, которые динамически согласуют обучение моделей с консенсусом пользователей и требованиями регулирования. При поддержке развитой инфраструктуры будущие агенты ИИ могут моделировать влияние политики, управлять казной DAO и достигать истинной интеллектуальной автономии.
Превосходя концептуальную спекуляцию
Успех DeAI ни в коем случае не может полагаться только на изящный дизайн моделей или идеалистические призывы. Поставщики инфраструктуры и разработчики приложений по-прежнему сталкиваются с постоянными вызовами, такими как узкие места в вычислительной мощности, стандарты межсетевого общения, верификация подлинности данных и чистота децентрализации.
Многие теоретические модели, столкнувшись с реальностью основной сети, обнаруживают свои уязвимости. Просто спросите любую команду по развертыванию DeAI, и они смогут перечислить экстремальные случаи, с которыми текущие модели трудно справляются — внезапные рыночные колебания, пики сетевой перегрузки, уязвимости механизмов управления и т. д.
Ключевым моментом следующего этапа является стандартизация и взаимная совместимость. С ростом применения DeAI необходимо срочно создать единые данные, вычисления и управленческую структуру. Долгосрочный успех зависит от того, удастся ли построить экосистему, в которой различные компоненты будут работать вместе, а не просто набор конкурентных решений, которые разрознены друг от друга.
Эти основные элементы — надежная инфраструктура, проверяемые данные, гибкие механизмы управления — возможно, не так привлекают внимание, как прорывные достижения в обучении моделей. Но они в конечном итоге определят, сможет ли децентрализованный ИИ выполнить обещание "более прозрачного, подотчетного, наделяющего пользователей полномочиями", или навсегда останется в клетке маргинальных приложений. Команды, которые в настоящее время решают эти фундаментальные проблемы, на самом деле формируют траекторию будущего развития ИИ.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Децентрализация ИИ: прорыв стен технологических гигантов
Автор: Sean Lee, Forbes; Перевод: Блок Лидера Искусственного Интеллекта стремительно эволюционирует, но нарратив по-прежнему контролируется несколькими технологическими гигантами. Пока OpenAI, Google и Meta занимают заголовки, происходит более тихая, но, возможно, более сущностная трансформация — восхождение децентрализованного ИИ (DeAI).
Это не только революция алгоритмов, но и протест против централизации. Пользователи становятся все более настороженными по отношению к черным ящикам, скрытым данным и монополии власти, но чтобы избежать этих "стен", необходимо реконструировать инфраструктуру ИИ. В настоящее время несколько проектов активно справляются с этими вызовами, закладывая основу для переопределения роли ИИ.
Для тех, кто строит или инвестирует в децентрализованную сферу, понимание этой эволюции имеет решающее значение — потому что успех или неудача следующей волны инноваций в AI зависит от того, смогут ли эти альтернативные основы быть успешно построены.
Децентрализация AI: в чем заключается ее революционность?
Развертывание ИИ в бездоверительной децентрализованной среде кардинально меняет правила игры: каждое заключение может потребовать криптографической проверки; обращения к данным часто требуют прохождения через сложную сеть блокчейн-индексов; в отличие от централизированных гигантов, когда потребность в вычислительной мощности возрастает, проекты DeAI не могут просто полагаться на автоматическое масштабирование AWS или Google Cloud Services — если они не откажутся от своих основных принципов.
Представьте себе модель DeAI, используемую для управления сообществом: она должна взаимодействовать со смарт-контрактами (возможно, кроссчейн), обеспечивая конфиденциальность с помощью сложной криптографии, одновременно оставаясь прозрачной в своей работе — это совершенно отличается от вычислительных проблем, с которыми сталкивается традиционный анализ ИИ.
Именно эта сложность стала причиной того, что ранние идеи DeAI многократно терпели неудачу: проекты либо жертвовали Децентрализация ради эффективности, либо были подавлены требованиями обработки. Настоящий прорыв произошел, когда команда разработчиков перестала бездумно применять традиционные архитектуры ИИ и вместо этого начала с нуля строить специализированные системы, ориентированные на такие характеристики, как децентрализация, прозрачность и контроль пользователей.
От плана до основной сети: внедрение приложений в процессе
Децентрализация AI проект наконец-то вышел за пределы теоретической рамки. Несколько команд уже развернули практические системы, и эти примеры не только подтверждают техническую осуществимость, но и прямо указывают на врожденные недостатки централизованного AI.
В противостоянии с централизованным черным ящиком ИИ, Kava становится пионером революции прозрачности. Платформа глубоко интегрирует компоненты децентрализованного ИИ, и соучредитель Скотт Стюарт сообщил нам на встрече в Гонконге: количество пользователей платформы превысило 100 000, и этот реальный запрос на систему подотчетности подрывает традиционное господство "черного ящика ИИ". Через автономию сообщества и полностью прозрачный механизм работы Kava предоставляет осязаемую альтернативу для отрасли.
NEAR Protocol предоставляет масштабируемую инфраструктуру для высокопроизводительных децентрализованных приложений, что значительно повышает эффективность работы DeAI; в то время как Internet Computer (ICP) открыл новую эру полностью цепочечных AI приложений, обеспечивая соответствие всем процессам от ввода данных до вывода результатов стандартам безопасности децентрализации.
Битва за основу
Специальные требования DeAI выявили ключевые слабые места инфраструктуры Web3. Akash Network первой нашла решение — созданная ею DePIN (Децентрализованная сеть физических инфраструктур) активировала глобальную неиспользуемую вычислительную мощность, создав рынок вычислений, который устойчив к цензуре и имеет низкие затраты, предоставляя альтернативу для рабочих нагрузок ИИ, сопоставимую с централизованными облачными услугами.
Доступность данных является еще одним ключевым элементом. The Graph оптимизировал индексацию и механизм запроса данных в блокчейне, позволяя приложениям DeAI эффективно получать информацию из цепочки, удовлетворяя при этом требования к объемным данным для сложного анализа и принятия решений, а также избегая перегрузки отдельных узлов.
Эти эволюции на уровне блоков перекраивают всю экосистему. Современный DeAI уже способен справляться с более сложными задачами — будь то оптимизация комбинаций стратегий DeFi или управление децентрализованными социальными платформами — и при этом не жертвуя основными принципами децентрализации.
Именно распределенная вычислительная сеть, построенная такими платформами, как Akash, поддерживает фактическую работу таких проектов, как Kava. Этот положительный цикл подтверждает цепную реакцию, вызванную прорывами в инфраструктуре: когда разработчики не вынуждены выбирать между "эффективностью" и "децентрализацией", истинный переход парадигмы становится возможным.
Направление вперед
Постоянная эволюция инфраструктуры Web3 открывает уникальные сценарии применения для децентрализованного ИИ. Например, в DeFi: Kava планирует развернуть AI-агентов позже в этом году, которые смогут автоматизировать выполнение сложных кроссчейновых стратегий или оптимизировать схемы доходного земледелия, используя интеллектуальную упаковку для преодоления сложности операций, которая пугает обычных пользователей. Это требует не только поддержки алгоритмов ИИ, но и зависит от бесшовного взаимодействия с множеством протоколов — именно это и является ключевой ценностью, предоставляемой такими инфраструктурами, как The Graph.
Управление сообществом является еще одной возможностью. Проекты, такие как Dexe, исследуют сообщество-ориентированные рамки разработки ИИ, которые динамически согласуют обучение моделей с консенсусом пользователей и требованиями регулирования. При поддержке развитой инфраструктуры будущие агенты ИИ могут моделировать влияние политики, управлять казной DAO и достигать истинной интеллектуальной автономии.
Превосходя концептуальную спекуляцию
Успех DeAI ни в коем случае не может полагаться только на изящный дизайн моделей или идеалистические призывы. Поставщики инфраструктуры и разработчики приложений по-прежнему сталкиваются с постоянными вызовами, такими как узкие места в вычислительной мощности, стандарты межсетевого общения, верификация подлинности данных и чистота децентрализации.
Многие теоретические модели, столкнувшись с реальностью основной сети, обнаруживают свои уязвимости. Просто спросите любую команду по развертыванию DeAI, и они смогут перечислить экстремальные случаи, с которыми текущие модели трудно справляются — внезапные рыночные колебания, пики сетевой перегрузки, уязвимости механизмов управления и т. д.
Ключевым моментом следующего этапа является стандартизация и взаимная совместимость. С ростом применения DeAI необходимо срочно создать единые данные, вычисления и управленческую структуру. Долгосрочный успех зависит от того, удастся ли построить экосистему, в которой различные компоненты будут работать вместе, а не просто набор конкурентных решений, которые разрознены друг от друга.
Эти основные элементы — надежная инфраструктура, проверяемые данные, гибкие механизмы управления — возможно, не так привлекают внимание, как прорывные достижения в обучении моделей. Но они в конечном итоге определят, сможет ли децентрализованный ИИ выполнить обещание "более прозрачного, подотчетного, наделяющего пользователей полномочиями", или навсегда останется в клетке маргинальных приложений. Команды, которые в настоящее время решают эти фундаментальные проблемы, на самом деле формируют траекторию будущего развития ИИ.