Огляд

По мірі швидкого розвитку штучного інтелекту він потребує більше обчислювальної потужності, обробки даних та співпраці. Традиційні системи блокчейн, з їх обмеженнями продуктивності, вже не можуть задовольнити зростаючі вимоги застосувань штучного інтелекту.

З'явилася нове покоління блокчейнів рівня 1, призначених для штучного інтелекту. Ці проекти спрямовані на вирішення ключових викликів, таких як ефективність, конфіденційність даних, розподіл ресурсів та децентралізована співпраця за допомогою інноваційних технологій.

Ця стаття розглядає та аналізує ключові проекти шару штучного інтелекту 1, такі як Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion та Sahara, зосереджуючись на їх основних технологіях, сферах застосування та майбутньому потенціалі.

Що таке штучний інтелект рівня 1?

Блокчейн рівня 1 - це базова блокчейн мережа з власною системою консенсусу та інфраструктурою. На відміну від рішень рівня 2, які залежать від існуючих блокчейнів, блокчейни рівня 1 створюють та підтримують повністю децентралізовану екосистему.

Шар штучного інтелекту 1 - це блокчейн, побудований для штучного інтелекту. Його основною метою є створення децентралізованої системи для навчання моделей штучного інтелекту, виконання завдань штучного інтелекту, обміну даними та надання стимулів.

Проекти шару 1 шару інтегрують технологію блокчейну для підвищення прозорості та справедливості в системах штучного інтелекту та вирішення постійної проблеми того, що штучний інтелект є «чорною скринькою», використовуючи перевірку та незмінність блокчейну.

Значення:
Інтеграція штучного інтелекту та блокчейну є ключовою галуззю технологічних інновацій, що визначається чіткою динамікою подання та попиту:
Штучний інтелект ґрунтується на масивних даних і обчислювальній потужності: Блокчейн може забезпечити децентралізоване зберігання даних, хостинг моделей та ринки обчислювальної потужності;
Рішення штучного інтелекту непрозорі: Записи блокчейну забезпечують відстежувані та перевірені процеси, що збільшує довіру;
Відсутність стимулюючих механізмів: Економіка власного токену блокчейну може ефективно стимулювати учасників, обчислювальні вузли та розробників моделей даних;
Власність на дані та модель важко визначити: Розумні контракти та верифікація на ланцюжку надають основу для власності та транзакцій активами штучного інтелекту.
Ці основні потреби є драйвером швидкого зростання проектів штучного інтелекту рівня 1.

Ключові особливості
Шар штучного інтелекту 1 - це не просто новий наратив; він має виражений технологічний фокус порівняно з універсальними блокчейнами:
Високопродуктивна обчислювальна потужність та можливості паралельної обробки: забезпечення базової підтримки для тренування та висновків моделі;
Підтримка місцевого агента AI: Розробка середовищ виконання та механізмів взаємодії, спеціально розроблених для AI-агентів;
Механізми стимулювання відомі інформації: використання токенів для стимулювання внеску даних та співпраці з моделлю;
Верифікація та транзакція моделей та завдань на ланцюжку: забезпечення справжньої інтеграції AI-активів у Web3.

Чотири ключові тенденції, які визначають штучний інтелект рівня 1
Поява шару штучного інтелекту 1 не є випадковою; вона обумовлена чотирма ключовими тенденціями:
Вибух генеративного штучного інтелекту: Поширення великих моделей призвело до експоненційного попиту на обчислювальну потужність та дані;
Еволюція механізмів стимулювання Web3: Створення економічного циклу для даних, моделей та обчислювальної потужності.
Прогресивне створення екосистеми штучного інтелекту: вимагається безпечне основне середовище виконання та міцна вартісна мережа.
Відчутний перехід до модульності блокчейну: Перехід від блокчейнів рівня 1 з архітектурами "універсального призначення" до "спеціалізованих".

Основні проекти

Огляд проектів з власними токенами

Bittensor

Фон та візія
Bittensor має на меті побудувати децентралізовану мережу співпраці з штучним інтелектом, яка ламає централізовані бар'єри в традиційній розробці штучного інтелекту. Це стимулює глобальних розробників та постачальників обчислень для спільного навчання та оптимізації моделей штучного інтелекту. Його мета - прискорити співрозвиток екосистеми штучного інтелекту через ринково орієнтовані механізми, тим самим створюючи відкриту та прозору інтелектуальну мережу.

Технологічна архітектура та інновації
Bittensor використовує двошарову архітектуру: коренева мережа координує глобальну систему, тоді як екосистема підмережі підтримує різноманітні завдання штучного інтелекту. Основна інновація полягає в механізмі розподілу ресурсів на підставі ринку dTAO, який вводить підмережевий токен Alpha для конкуренції на ринку. Ресурси виділяються за запитом, тоді як потужність перевірки децентралізована для уникнення контролю однією сутністю. Ця конструкція підвищує як ефективність, так і стійкість системи до цензури.

Сценарії застосування та екосистема
Екосистема Bittensor включає в себе кілька підмереж з типовими застосунками, такими як Targon (зосереджений на генерації тексту, схожий на високорівневі мовні моделі), Chutes (надання послуг інтерфейсу API LLM), PTN (генерація фінансових торгових сигналів) та Dojo (співпраця щодо маркування даних). Ці підмодулі демонструють широкі можливості Bittensor у галузях, таких як генерація тексту, фінансова передбачення та обробка даних. Вони привертають розробників та користувачів промисловості.

Економіка токенів та вартість
Токен $TAO є основою екосистеми Bittensor, який використовується для оплати обчислювальної потужності, винагороди учасникам та стимулювання конкуренції підмереж. Власники можуть ставити токени $TAO, щоб брати участь у управлінні мережею або отримувати винагороди за підмережі. З розширенням екосистеми підмереж очікується зростання попиту на токен $TAO, причому його вартість тісно пов'язана з обчислювальною потужністю мережі та активністю додатків.

Джерело

Вана

Фон та візія
Метою Vana є перетворення суверенітету даних, щоб дозволити користувачам справді володіти та користуватися своїми особистими даними, а не бути експлуатованими гігантами технологій. Її візією є відновлення цінності даних за допомогою децентралізованої технології, що створює власне користувацьке даних економічне екосистему.

Архітектура технологій та інновацій
Технологія Vana поділена на Шар рідинності даних та Шар портабельності даних, доповнена дизайном некастодіального сховища. Ключовим інноваційним елементом є те, що дані користувача залишаються поза ланцюжком для забезпечення конфіденційності, при цьому забезпечуючи можливість обміну даними та розподілу вартості за допомогою ліквідності стимулів та винагород для учасників. Ця модель, орієнтована на користувача, забалансована між захистом конфіденційності та значущими економічними стимулами.

Сценарії застосування та екосистема
Типові застосування Vana включають у себе Finquarium (ринок фінансових даних), GPT Data DAO (збір та управління даними розмов), а також проекти з даних Reddit/Twitter (використання даних з соціальних мереж). Ці сценарії демонструють потенціал Vana в галузях, таких як фінанси, навчання штучного інтелекту та соціальний аналіз. Вони привертають учасників, що надають дані, та розробників для приєднання до екосистеми.

Економіка токенів та вартість
$VANA приводить у рух екосистему Vana. Користувачі заробляють його, надаючи дані, а бізнеси витрачають його на доступ до цих даних. Він також дозволяє участь в управлінні. При збільшенні використання даних вартість токена все більше пов'язується з діяльністю мережі.

Джерело: https://www.vana.org/

Нільйон

Фон та візія
Nillion будує мережу обчислень, орієнтовану на конфіденційність, призначену для вирішення проблем конфіденційності даних. Використовуючи «сліпі обчислення» - метод, який дозволяє обчислення зашифрованих даних - вона має на меті підтримувати безпечне впровадження широкомасштабних штучного інтелекту та додатків Web3.

Технологічна архітектура та інновації
В основі Nillion лежить Nil Message Compute (NMC), парадигма «сліпого обчислення», що інтегрує обчислення мультиагентів (MPC) та докази нульового знання (ZKPs) для забезпечення обміну даними без витоку інформації. Його основна інновація полягає в досягненні консенсусу без традиційного блокчейну, зберігаючи шифрування без витоку, розблоковуючи нові можливості для додатків, важливих для конфіденційності.

Сценарії застосування та екосистема
Додатки Nillion включають аутентифікацію Web3 (захист конфіденційності ідентичності користувача), навчання AI з конфіденційністю (навчання моделей на зашифрованих даних) та моделювання конфіденційних даних (обчислення конфіденційності на рівні підприємства). Ці сценарії демонструють його широку застосовність в управлінні ідентичністю, розробці штучного інтелекту та обробці бізнес-даних, привертаючи користувачів галузі з потребами у приватності.

Економіка токенів та вартість
$NIL служить в якості внутрішньої утиліти токену мережі Nillion. Він сприяє оплаті завдань з обчислення, стимулює операторів вузлів та підтримує загальний ріст екосистеми. При зростанні попиту на обчислення з збереженням конфіденційності вартість $NIL все більше пов'язана з активністю мережі та внесеним обчислювальним потужностями, що робить його перспективним для міцного довгострокового потенціалу.

Джерело

Гіперцикл

Фон та візія
HyperCycle - це проект, який надає високопродуктивну інфраструктуру для штучних інтелектуальних агентів. Він співпрацює з SingularityNET для прискорення міжплатформенного співпраці та ефективної роботи штучних інтелектуальних агентів. Його візія - побудувати інфраструктуру для підтримки наступного покоління додатків штучного інтелекту, тим самим сприяючи широкому поширенню технології штучного інтелекту.

Архітектура технологій та інновацій
Технічна архітектура HyperCycle спрямована на високопродуктивний шар підтримки обчислень штучного інтелекту, який глибоко співпрацює з екосистемою SingularityNET. Важливі інновації включають підтримку високопродуктивних операцій штучного інтелекту, можливості міжплатформенного співробітництва та оптимізацію ефективності виконання агентів штучного інтелекту, забезпечуючи фундаментальну підтримку складних багатоагентних систем.

Сценарії застосування та екосистема
HyperCycle ще не повністю запущений, але його типові застосування можуть включати кластери штучного інтелекту, такі як розподілена обробка завдань або міжплатформенна інтелектуальна співпраця. За співпрацю з SingularityNET очікується, що його екосистема охопить застосування штучного інтелекту в галузях, таких як освіта, охорона здоров'я та фінанси, з великим потенціалом.

Економіка токенів та вартість
$HYPC - це токен HyperCycle, який використовується для оплати обчислювальних ресурсів, винагороди учасників та участі в управлінні екосистемою. Як частина високопродуктивної інфраструктури штучного інтелекту, вартість $HYPC тісно пов'язана з масштабом використання AI Agent та попитом на обчислення. Його довгострокове зростання залежить від зрілості екосистеми.

Джерело

OriginTrail

Контекст і візія проекту
OriginTrail інтегрує технологію графа знань з штучним інтелектом для побудови децентралізованої платформи управління активами знань. Вона спрямована на підвищення перевірки даних та сприяння міжгалузевій співпраці, з метою прискорення цифрової трансформації в таких областях, як ланцюжки постачання та наукові дослідження через довірений обмін знанням.

Архітектура технологій та інновації
Основа OriginTrail побудована на технології графа знань та децентралізованій системі зберігання та підтвердження активів знань. Її інновація полягає в забезпеченні перевірки обміну знаннями, забезпеченні надійності даних та сприянні інтеграції між галузями. Це забезпечує міцну інфраструктуру для складних додатків для обробки даних.

Сценарії застосування та екосистема
Типові застосування OriginTrail включають відстеження ланцюжків постачання (забезпечення прозорості походження продукту) та підтвердження довіри до даних (сертифікація наукових даних). Екосистема вже партнерувала з різними галузями, такими як ланцюжки постачання продуктів харчування та управління даними у галузі охорони здоров'я. Це показує реальну цінність графіків знань.

Економіка токенів та вартість
$TRAC - це внутрішній токен OriginTrail, який використовується для оплати зберігання даних, витрат на верифікацію та стимулювання операцій вузлів. При розширенні додатків графа знань на більші домени попит на $TRAC пов'язаний з обсягом даних екосистеми та прийняттям галуззю, що забезпечує стабільну підтримку вартості.

Джерело:https://origintrail.io/

Основна технічна архітектура

Публічні блокчейни шару штучного інтелекту 1 - це блокчейн-мережі, побудовані спеціально для підтримки застосувань штучного інтелекту. Вони пропонують ефективну, безпечну та масштабовану інфраструктуру для завдань, таких як навчання моделей штучного інтелекту, виведення, обробка даних та спільні операції.

На відміну від традиційних блокчейнів рівня 1 (таких як Ethereum, Solana), штучний інтелект рівня 1 повинен враховувати потреби, такі як розподіл обчислювальної потужності, конфіденційність даних, виконання моделі та децентралізоване управління. Ці особливості забезпечують його технічну архітектуру унікальними інноваціями.

Нижче наведено огляд ключових технічних архітектур блокчейнів штучного інтелекту рівня 1, зосереджуючись на основних тенденціях та прикладних проектах, таких як Kite AI та Bittensor.

Перспективи та інвестиційна цінність

1. Технологічна еволюція: Інтелект та Інтеграція

Комплексна інтеграція багатомодального штучного інтелекту
Майбутня екосистема штучного інтелекту вийде за межі однієї модалі (наприклад, генерації тексту) і буде рухатися в напрямку багатомодальної інтеграції (текст, зображення, аудіо, відео, і навіть даних датчиків). Підекосистема Bittensor може розширитися для підтримки тренування моделей у багатомодальному форматі, а інфраструктура AI Agent HyperCycle може стати основою для міжмодальної співпраці.

Адаптивний механізм консенсусу
Механізми, такі як PoAI (Kite AI) та dTAO (Bittensor), будуть подальш оптимізовані за допомогою впровадження адаптивних алгоритмів, які динамічно налаштовують правила згоди на основі складності завдання, вимог до обчислювальної потужності та потреби в приватності для покращення ефективності та справедливості.

Стандартизація конфіденційних обчислень
Технології "сліпих обчислень" та ZKP/MPC від Nillion можуть стати стандартами галузі. Це перетворить захист конфіденційності з функції на межі в основний компонент шару штучного інтелекту 1 рівня. Глибока інтеграція TEE (Середовище Довіри Виконання) з блокчейном також прискорить процес.

Попереднє введення квантового обчислення
До 2030 року квантові обчислення можуть почати інтегруватися з екосистемою штучного інтелекту, особливо в галузі високопродуктивних обчислень (наприклад, HyperCycle). Це значно підвищить швидкість навчання та можливості оптимізації складних моделей.

Перспектива: технології зміняться з децентралізованої інновації на інтеграцію та стандартизацію, з основною конкурентоспроможністю екосистеми штучного інтелекту, що полягає в інтелекті та адаптивності між галузями.

Джерело: Штучний змій

2. Розширення екосистеми: глобалізація та проникнення в індустрію

Формування глобальної мережі обчислювальної потужності
Децентралізовані ринки обчислювальної потужності (наприклад, Gensyn, Bittensor) інтегруватимуть глобальні вільні ресурси для формування мережі обчислювальної потужності, схожої на "AI інтернет". Недорога обчислювальна потужність у розвиваючихся країнах може стати ключовим доповненням до екосистеми.

Розквіт галузевих підекосистем
Вертикальні підекосистеми, такі як медична підмережа Kite AI та відстеження ланцюга постачання OriginTrail, подальше сегментуватимуться на більше галузей, такі як освіта, енергетика та розваги. Кожна підекосистема може розвивати незалежні токени та механізми управління.

Співпраця між ланцюгами та екосистемами
Шар штучного інтелекту 1 встановить більш тісну взаємодію з традиційними блокчейнами (наприклад, Ethereum, Polkadot). Наприклад, даний шар Vana може інтегруватися з протоколами DeFi, а граф знань OriginTrail може з'єднатися з ринками NFT.

Зростання екосистеми, що контролюється користувачами
Модель суверенітету даних Vana може поширитися на більше окремих користувачів. Джерела даних з соціальних мереж, пристроїв Інтернету речей тощо стануть важливими входами для екосистеми ШІ, і роль спільноти внесення внеску стане більш помітною.
Перспектива: екосистема ШІ перейде від технологій-до застосування та користувачем керованих, утворюючи глобальну, багатошарову мережеву структуру, яка проникає всі аспекти соціального життя.

3. Економічний та соціальний вплив: перетворення цінностей

Зрілість токеноміки
Токени, такі як $TAO, $VANA та $NIL, не лише служитимуть інструментами оплати, але можуть еволюціонувати в «розумні активи», що мають пряму залежність від внеску обчислювальної потужності, якості даних та продуктивності моделі. $HYPC від HyperCycle може стати стандартною валютою на ринку штучного інтелекту.

Нові кар'єри та економічні моделі
Екосистема штучного інтелекту породить нові професії, такі як “computing power miners”, “data providers” та “model optimizers”. Механізм розподілу прибутку Vana може стати широко поширеним і дозволити індивідуумам заробляти стабільний дохід, вносячи дані або обчислювальну потужність.

Покращена соціальна ефективність
Додатки, такі як прозорість ланцюга постачання OriginTrail та генерація фінансових сигналів Bittensor, оптимізують розподіл ресурсів та зменшать втрати. Ринки ШІ (наприклад, Ritual) можуть зменшити витрати підприємств на отримання розумних послуг.

Виклики цифрового розриву
Розвинені регіони можуть першими скористатися екосистемою штучного інтелекту, тоді як нерозвинені райони ризикують відставати через технологічні бар'єри та відсутність інфраструктури. Це може потенційно загострити глобальний цифровий розрив.
Перспектива: екосистема штучного інтелекту перетворить економічну структуру. Це надасть можливість індивідуумам брати участь більше, але посилить потенційні ризики соціальної нерівності.

Джерело:OriginTrail

Виклики

1. Технічні виклики

Технічна складність екосистеми штучного інтелекту створює кілька основних проблем, які потрібно вирішити:

Обчислювальна потужність та енергетичні затори
Виклик: навчання та інференція моделі ШІ потребують великої обчислювальної потужності, особливо для великих багатомодальних моделей (наприклад, генерація відео чи перехресна інференція). Підсистемна екосистема Bittensor та розподілене навчання Gensyn ґрунтуються на інтеграції глобальної обчислювальної потужності, але поточний попит на GPU обмежений, а енергоспоживання високопродуктивних обчислень величезне, що може призвести до збільшення витрат або мережевих заторів.
Вплив: Недостатня обчислювальна потужність може обмежити розширення екосистеми, а проблеми з енергетикою можуть спровокувати екологічні суперечки, що може пошкодити стійкість проекту.
Можливі рішення: Розробка алгоритмів з низьким енергоспоживанням (наприклад, більш ефективні варіанти трансформаторів), інтеграція обчислювальних вузлів, що працюють на відновлювальній енергії, або дослідження застосувань квантових обчислень на ранніх етапах.

Джерело:TFSC

Технічна реалізація конфіденційності та безпеки
Виклик: «сліпе обчислення» Нілліона та некастодіальне зберігання Вани повинні забезпечити відсутність витоку даних у децентралізованих середовищах, але ZKP (докази знань відсутності) та MPC (обчислення багатосторонніх учасників) призводять до високих обчислювальних витрат, що потенційно знижує ефективність. TEE (середовище довіри виконання) Kite AI також стикається з ризиками забезпечення апаратного забезпечення та безпеки ланцюга поставок.
Вплив: Якщо технології конфіденційності не зможуть забезпечити баланс між ефективністю та безпекою, то їх використання в сценаріях високої пропускної здатності (наприклад, в реальному часі) може бути обмеженим.
Можливі рішення: Оптимізувати алгоритми шифрування (наприклад, легкі ZKP), розробляти спеціалізовані чіпи для обчислення конфіденційності або використовувати механізми перевірки довіри на ланцюжку.

Відсутність взаємодії та стандартизації
Виклик: проекти штучного інтелекту рівня 1 (наприклад, Bittensor, Kite AI) кожен будує незалежні підмережі або модулі, але не має єдиної стандартізованої протокольної основи, що ускладнює співпрацю між екосистемами. Наприклад, кластери штучного інтелекту HyperCycle можуть мати проблеми з інтеграцією безпосередньо з графом знань OriginTrail.
Вплив: фрагментація екосистеми може послабити загальну конкурентоспроможність, і розробники будуть змушені адаптуватися до різних платформ, що призводитиме до постійного збільшення витрат на розробку.
Потенційні рішення: Продвиження міжланцюжкових протоколів взаємодії (наприклад, механізми мостінгу, подібні до Polkadot) або стандарти галузі (наприклад, уніфіковані формати моделей штучного інтелекту).

Джерело: Полкадот Вікі

Управління моделями та відстежуваність
Виклик: Децентралізований штучний інтелект (наприклад, підмережа Targon від Bittensor) не має ефективних механізмів управління на ланцюжку для відстеження та обмеження зловживань, і може використовуватися для генерації хибної інформації або зловісного контенту. Хоча графік знань OriginTrail може підтверджувати вірогідність даних, важко моніторити динамічно генеровані виходи штучного інтелекту в реальному часі.
Вплив: Зловживання технологією може спричинити кризу довіри та завадити широкому поширенню екосистеми.
Потенційні рішення: Впровадження аутентифікації особи в ланцюгу, механізми відстеження контенту або розробка децентралізованих засобів етичного огляду.

2. Виклики на ринку

Конкуренція на ринку та ухвалення користувачів в екосистемі штучного інтелекту важливі для успішної комерціалізації. Поточні виклики включають в себе:

Інтенсивна конкуренція та фрагментація екосистеми
Виклик: проекти штучного інтелекту рівня 1 (наприклад, Bittensor проти Kite AI) та пов'язані екосистеми (наприклад, Vana проти Nillion) перекриваються в функціональності (наприклад, розподіл потужності обчислень, конфіденційність даних), що призводить до фрагментації ресурсів та користувачів. Традиційні технологічні гіганти (наприклад, Google, Microsoft) також позиціонують себе з централізованими рішеннями штучного інтелекту. Вони використовують зрілі екосистеми та брендові переваги, щоб захопити частку ринку.
Вплив: децентралізованим проєктам може бути важко розвиватися через недостатню користувацьку базу або високі витрати на міграцію для розробників.
Потенційні рішення: привертати нішеві ринки через відмінну позиціонування (наприклад, Bittensor зосереджується на конкуренції підмереж, Vana на державному суверенітеті), або співпрацювати з традиційними підприємствами (наприклад, OriginTrail з галуззю ланцюга постачання), щоб розширити вплив.

Освіта користувачів та бар'єри у прийнятті
Виклик: Децентралізований характер екосистеми штучного інтелекту (наприклад, токен-стимули, управління на ланцюжку) складний для звичайних користувачів та підприємств. Наприклад, модель внеску даних Вана потребує від користувачів розуміння концепції суверенітету даних, а участь в підмережі Біттенсор вимагає від розробників експертизи як у блокчейні, так і в штучному інтелекті.
Вплив: Крутий кривий навчання може обмежити участь користувачів та сповільнити зростання екосистеми.
Потенційні рішення: Розробка користувацьких інтерфейсів (наприклад, спрощені інструменти для завантаження даних від Vana), надання освітніх ресурсів або зниження бар'єрів для вступу розробника через SDK.

Нестабільність в токеноміці
Виклик: Токени, такі як $TAO, $VANA та $NIL, пов'язані з активністю екосистеми, але ринкова волатильність може призвести до поведінки, спрямованої на спекуляції (наприклад, цінові падіння після ранньої хвилі). Ризики HyperCycle $HYPC полягають у нечіткому закріпленні вартості, оскільки його застосунки не повністю розгорнуті.
Вплив: Нестабільність ціни токенів може підірвати довіру користувачів, впливаючи на довгострокові інвестиції та участь в екосистемі.
Можливі рішення: розробка більш надійних механізмів токенів (наприклад, динамічне знищення, довгострокові винагороди за блокування) або підвищення внутрішньої вартості токена через використання в реальних сценаріях (наприклад, сценарії оплати ланцюга постачання OriginTrail).

Джерело

Стійкість бізнес-моделей
Виклик: Багато проектів екосистеми штучного інтелекту використовують токенні стимули для привертання ранніх користувачів, але моделі довгострокової прибутковості залишаються невизначеними. Наприклад, ринок виведення Ritual повинен довести свою вартість у порівнянні з централізованими хмарними послугами, а розподілене навчання Gensyn повинно підтвердити свою комерційну конкурентоспроможність.
Вплив: Відсутність стійких джерел доходів може призвести до проблем з фінансуванням проектів, обмежуючи таким чином розширення екосистеми.
Можливі рішення: Дослідити гібридні бізнес-моделі (наприклад, підписка + токенові платежі), або укладати довгострокові контракти з корпоративними клієнтами (наприклад, послуги з конфіденційного обчислення Nillion).

3. Регуляторні виклики

Поширенням технологій штучного інтелекту та блокчейну, глобальний регуляторний ландшафт все більше впливає на екосистеми штучного інтелекту:

Конфіденційність даних та відповідність міжнародним стандартам
Виклик: Проекти, такі як Vana та Nillion, підкреслюють державний суверенітет та конфіденційність даних, але існують значні регуляторні відмінності між країнами щодо зберігання даних та міжнародної передачі (наприклад, Загальний регламент про захист даних ЄС). Децентралізоване зберігання може бути розглянуто як спосіб уникнення регулювання, що призводить до правових ризиків.
Вплив: Збільшення витрат на дотримання може послабити конкурентоспроможність проєктів навіть призвести до заборон на певних ринках.
Потенційні рішення: Розробка гнучких рамок відповідності (наприклад, регіонального розгортання вузлів) або співпраця з місцевими регуляторами (наприклад, практики відповідності ланцюга постачання OriginTrail в ЄС).

Джерело

Етика та відповідальність штучного інтелекту
Виклик: Децентралізований штучний інтелект (наприклад, підмережа генерації тексту Bittensor) може створювати шкідливий контент, але управління на ланцюжку може мати проблеми з визначенням відповідальності. Глобальні регулятори (наприклад, Закон про штучний інтелект ЄС) вимагають суворої прозорості та відповідальності для високоризикових застосувань штучного інтелекту, що суперечить децентралізованому характеру анонімності.
Вплив: Регулятивний тиск може змусити проекти адаптувати свою архітектуру або вийти з певних ринків, збільшуючи операційну складність.
Можливі рішення: Впровадження відстежування на ланцюгу (наприклад, перевірка вмісту на основі OriginTrail) або співпраця з асоціаціями галузі для розробки стандартів етики штучного інтелекту.

Джерело

Токени та фінансове регулювання
Виклик: Токени, такі як $TAO та $VANA, можуть бути класифіковані як цінні папери або платіжні інструменти. Вони повинні дотримуватися фінансового законодавства (наприклад, Закону про цінні папери SEC у США). $HYPC від HyperCycle, якщо використовується для міжнародних платежів, може спровокувати перевірку на предмет відмивання грошей (AML).
Вплив: регулятивна невизначеність може обмежити обіг токенів та вплинути на економічну модель екосистеми.
Потенційні рішення: уточнити корисні властивості токенів (замість інвестиційних властивостей) або подати заявку на регуляторне пісочницю (наприклад, моделі блокчейн-проектів у Сінгапурі).

Вимоги до відповідності галузі
Виклик: медична підмережа Kite AI та конфіденційне обчислення Nillion повинні відповідати галузевим регуляціям (наприклад, HIPAA для захисту даних у сфері охорони здоров'я). Децентралізовані архітектури можуть мати проблеми з наданням аудиторських можливостей, необхідних для традиційних систем.
Вплив: Складність відповідності в галузі може затримати впровадження проекту та обмежити доступ до ринку.
Потенційні рішення: співпрацювати з постачальниками технологій відповідності (наприклад, інструментами аудиту on-chain) або сконцентруватися на ринках з меншими регуляторними порогами для раннього впровадження.

Джерело

Висновок

З розвитком технології штучного інтелекту проекти шару 1 блокчейну штучного інтелекту стають критичною інфраструктурою для вирішення викликів у галузі обчислень, обробки даних та децентралізованої координації. Використовуючи інноваційні архітектури, ці проекти виявляють сильний потенціал для покращення ефективності системи штучного інтелекту, підвищення конфіденційності даних та оптимізації розподілу та стимулювання обчислювальних ресурсів.

Незважаючи на перспективи проектів штучного інтелекту рівня 1, вони не обійдуться без перешкод. Складнощі впровадження та інтеграція між різними галузями можуть стримувати швидкий прогрес. Прийняття все ще знаходиться на початкових етапах, і ринкова впевненість в злитті штучного інтелекту та блокчейну ще не була повністю встановлена. Регулятивна невизначеність подальше ускладнює ландшафт. Продовжуючи, забезпечення конфіденційності при забезпеченні значущого обміну даними залишається центральним—і нерозв'язаним—викликом, особливо в розгортках для корпоративних клієнтів.

У підсумку, хоча ці проекти приносять технологічні інновації та трансформаційні можливості, учасникам слід залишатися обережними відносно пов'язаних ризиків. Постійна технологічна ітерація та міцна ринкова валідація будуть важливими для забезпечення довгострокової стійкості та стійкості в цьому швидко змінюючомуся полі.