Discusión en profundidad sobre el campo de Crypto AI
Presentador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures
Invitados: Max, creador del canal de YouTube "El Espacio Blockchain de Max"; Lydia, investigadora de Particle Network.
Entendimiento de Crypto AI
Alex: Hoy vamos a discutir la muy comentada pista de Crypto AI. El primer tema es, ¿qué opinan ambos sobre la pista de Crypto AI? ¿Qué problemas comerciales creen que está intentando resolver esta pista de Crypto AI? ¿Cuál es la urgencia de estos problemas?
Max: Creo que Crypto AI resuelve principalmente dos problemas:
Resolver problemas de censura y otros derivados de la AI centralizada, proporcionando soluciones más acordes con las necesidades del público a través de la descentralización.
Introducir un mecanismo de incentivos con tokens para proporcionar un modelo de recompensa sostenible para la investigación de IA de código abierto. Por ejemplo, el proyecto Bittensor incentiva a diferentes subredes a investigar en diferentes campos a través de tokens, conectando el código abierto con el mecanismo de recompensas.
En general, Crypto AI a través de un mecanismo de incentivos con tokens, recompensa el desarrollo de modelos de código abierto y el desarrollo descentralizado, ofreciendo una trayectoria de desarrollo completamente diferente a la de la IA tradicional de código cerrado.
Lydia: Desde una perspectiva comercial, el valor actual de Crypto AI aún no es muy claro. Aunque hay afirmaciones de que "la IA mejora la eficiencia, Crypto garantiza la equidad", la necesidad de mejorar la eficiencia es claramente más urgente.
El mayor valor de Crypto AI en este momento puede que no se refleje directamente en el ámbito comercial, sino en el ámbito narrativo. Permite que las dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, choquen en la mente de las personas, abriendo un espacio de imaginación. Creo que necesitamos dar tiempo a estas dos tecnologías, ya que lo que probablemente sean más adecuadas para resolver son problemas del futuro, no del presente.
Alex: Entiendo. Suena como si Crypto, a través de un mecanismo de recompensas con tokens, estuviera proporcionando un camino completamente diferente para el desarrollo diverso y de código abierto de la IA en comparación con la IA tradicional de código cerrado. Lydia cree que el valor comercial de la IA Crypto aún no está claro, y que más bien tiene valor en el nivel narrativo, necesitando tiempo para explorar los problemas que podría resolver en el futuro.
Clasificación de proyectos en la pista de Crypto AI
Alex: Crypto AI es un campo bastante amplio, con muchos modelos de negocio y tipos de proyectos diferentes. Según su conocimiento, ¿cómo clasificarían los proyectos dentro de estos campos?
Lydia: Un método de clasificación común es:
Crypto empodera la IA: Actualmente es difícil de implementar y verificar, se necesita más tiempo. Principalmente se aborda mejorando algún eslabón de la industria de la IA, como la agregación de recursos de computación, la creación de mercados de datos, etc.
AI empoderando Crypto: actualmente hay muchos proyectos de este tipo, como la integración de API para hacer chatbots Web3, utilizar AI para mejorar el código del proyecto, etc.
Max: Me divido principalmente en tres pistas:
Capa de arquitectura: proporciona la infraestructura subyacente, permitiendo que otros proyectos se construyan sobre ella. Como Bittensor, Near, Sahara, etc.
Capa de recursos: proporciona la potencia de cálculo, datos, modelos y otros recursos necesarios para el desarrollo de IA. Por ejemplo, Akash y Render ofrecen potencia de cálculo descentralizada, y Vana proporciona datos descentralizados.
Capa de aplicación: aplicaciones orientadas al usuario, como agentes de IA.
Este tipo de clasificación se ajusta bien a las pistas de Crypto existentes.
Oportunidades y desafíos de Crypto AI
Alex: ¿Cuáles creen que son los principales desafíos que enfrenta actualmente Crypto AI? ¿Qué oportunidades en industrias o narrativas podrían surgir en los próximos 1-2 años?
Max: El desafío principal es:
Los proyectos están en una etapa temprana, muchos aún se encuentran en la fase de visión.
La capa de recursos es relativamente madura, pero necesita más adopción.
Proyectos de capa de arquitectura como Bittensor aún necesitan validar la sostenibilidad del mecanismo de incentivos.
La capa de aplicación como los agentes de IA aún carece de utilidad práctica, siendo más de naturaleza recreativa.
Oportunidades:
El sentimiento del mercado de criptomonedas se calienta, hay más recursos intentando innovar.
La actitud regulatoria de Estados Unidos se ha suavizado, creando un buen ambiente para el desarrollo de la industria.
Web2 AI continúa generando atención, lo que podría impulsar el desarrollo de Crypto AI.
Lydia: El principal desafío es la desalineación entre el sentimiento del mercado y el avance tecnológico. Muchas personas tienen un conocimiento superficial de los proyectos de Crypto AI, lo que resulta en una falta de cuestionamientos y discusiones efectivas.
Oportunidades futuras:
A nivel industrial, ver si cada sector puede reducir significativamente el costo para los usuarios de obtener los mismos recursos.
El proyecto de AI Agent necesita pasar del entretenimiento a la utilidad, mejorando realmente la experiencia del producto.
Prestar atención a los avances de la IA que no son Crypto, especialmente las noticias en los medios de comunicación masivos, puede traer nuevas oportunidades narrativas.
Alex: Quiero agregar que, desde una perspectiva de inversión a largo plazo, esta ruptura de burbuja podría ser una buena oportunidad. El impacto de la IA en la sociedad humana será cada vez mayor, y en el futuro podría haber una demanda de reconocimiento de personas reales, ingresos básicos para todos, etc. En ese momento, algunos proyectos que ahora parecen no ser importantes podrían mostrar su valor.
Proyectos de Crypto AI que merecen atención
Alex: Si tuvieras que elegir 1-2 proyectos de IA que consideres más dignos de atención entre los que conoces actualmente, ¿cuáles recomendarías? ¿Cuál es la razón? ¿Cuáles podrían ser los riesgos que enfrentarían?
Lydia: Recomendaré Bittensor, principalmente por tres razones:
Capacidad narrativa fuerte, la imagen del equipo es del agrado de los desarrolladores.
Obtener el reconocimiento de instituciones, como Grayscale, que ha establecido una subsidiaria para enfocarse en su ecosistema.
Ha pasado por una prueba de FUD a gran escala, demostrando su vitalidad.
En términos de riesgo, puede ser necesario prestar atención a la sostenibilidad de su modelo económico de tokens.
Max: Yo también estoy más interesado en Bittensor. Agrego algunos puntos:
Se centra en crear un buen mecanismo de incentivos, que es la contribución más importante de Crypto a la IA.
Utilizando un modelo de emisión de tokens similar al de Bitcoin, con un suministro total de 21 millones.
El equipo tiene una gran profundidad técnica y puede resolver problemas rápidamente.
Los riesgos incluyen:
Actualmente, la tasa de emisión de tokens es alta, lo que diluye su valor.
El control de la mainnet está centralizado, lo que se aleja de la visión de descentralización.
Otros proyectos que valen la pena mencionar incluyen Vana( datos descentralizados), Arweave( computadora AI), Near, etc.
Estrategia de evaluación de proyectos de Crypto AI
Alex: Al investigar y seleccionar proyectos de Crypto AI, ¿cuáles son las dimensiones que más les preocupan? ¿Cuáles son los factores clave que determinan si invertir en un proyecto?
Max: Me enfoco principalmente en cinco aspectos: el equipo, el producto, la rentabilidad, las perspectivas futuras y el modelo económico del token. De estos, el que más valoro es el equipo, que incluye:
Antecedentes del fundador
Inversor
Calidad de la comunidad
Un buen equipo determina si un producto puede alcanzar el Product Market Fit, la rentabilidad, la ejecución de la hoja de ruta, etc.
Lydia: También estoy más interesada en el equipo, principalmente miro:
Capacidad de narración
Ejecución
Profundidad en la comprensión de Crypto
Además, también se prestará atención a:
La utilidad real del Token
¿Es única la cultura de marca del proyecto?
Alex: Haré un juicio periódico para ver si la etapa del proyecto es de optimismo excesivo a corto plazo o de pesimismo excesivo a largo plazo. El mejor momento para participar es en la etapa de pesimismo excesivo a largo plazo.
Compartir herramientas de IA comunes
Alex: ¿Qué herramientas de IA utilizan en su vida diaria o en el trabajo? ¿Qué papel desempeñan?
Lydia:
GPT: Practicar inglés, consulta psicológica.
Perplejidad: buscar información, resumir la información del proyecto.
Doubao: Resumen de videos de YouTube.
Max：
ChatGPT: resumir textos largos, ayudar en la absorción de conocimiento.
Utilizado para la generación de imágenes, creación de portadas de video, etc.
Alex:
GPT: Agregar emoji al escribir artículos, explicar conceptos complejos.
Perplejidad: sustituye a los motores de búsqueda tradicionales.
En general, las herramientas de IA han mejorado enormemente la eficiencia laboral y la capacidad de adquisición de conocimientos. En el futuro, la IA tiene un gran potencial en campos como la educación.
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DefiVeteran
· 08-11 13:13
No es mejor invertir en acciones de IA que en monedas de IA.
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SandwichTrader
· 08-10 10:51
Así que al final, se trata de especular con conceptos.
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SnapshotStriker
· 08-10 10:51
Otra vez está en la trampa de Crypto AI, ya estoy cansado.
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PaperHandsCriminal
· 08-10 10:50
¿Otra vez hablando de que la IA toma a la gente por tonta, verdad?
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¯\_(ツ)_/¯
· 08-10 10:37
¿Eso es todo? ¿No es para eso las reuniones, para no hacer nada?
Profundidad en el análisis de Crypto AI: oportunidades, desafíos y desarrollo futuro
Discusión en profundidad sobre el campo de Crypto AI
Presentador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures
Invitados: Max, creador del canal de YouTube "El Espacio Blockchain de Max"; Lydia, investigadora de Particle Network.
Entendimiento de Crypto AI
Alex: Hoy vamos a discutir la muy comentada pista de Crypto AI. El primer tema es, ¿qué opinan ambos sobre la pista de Crypto AI? ¿Qué problemas comerciales creen que está intentando resolver esta pista de Crypto AI? ¿Cuál es la urgencia de estos problemas?
Max: Creo que Crypto AI resuelve principalmente dos problemas:
Resolver problemas de censura y otros derivados de la AI centralizada, proporcionando soluciones más acordes con las necesidades del público a través de la descentralización.
Introducir un mecanismo de incentivos con tokens para proporcionar un modelo de recompensa sostenible para la investigación de IA de código abierto. Por ejemplo, el proyecto Bittensor incentiva a diferentes subredes a investigar en diferentes campos a través de tokens, conectando el código abierto con el mecanismo de recompensas.
En general, Crypto AI a través de un mecanismo de incentivos con tokens, recompensa el desarrollo de modelos de código abierto y el desarrollo descentralizado, ofreciendo una trayectoria de desarrollo completamente diferente a la de la IA tradicional de código cerrado.
Lydia: Desde una perspectiva comercial, el valor actual de Crypto AI aún no es muy claro. Aunque hay afirmaciones de que "la IA mejora la eficiencia, Crypto garantiza la equidad", la necesidad de mejorar la eficiencia es claramente más urgente.
El mayor valor de Crypto AI en este momento puede que no se refleje directamente en el ámbito comercial, sino en el ámbito narrativo. Permite que las dos tecnologías de vanguardia, Crypto y AI, choquen en la mente de las personas, abriendo un espacio de imaginación. Creo que necesitamos dar tiempo a estas dos tecnologías, ya que lo que probablemente sean más adecuadas para resolver son problemas del futuro, no del presente.
Alex: Entiendo. Suena como si Crypto, a través de un mecanismo de recompensas con tokens, estuviera proporcionando un camino completamente diferente para el desarrollo diverso y de código abierto de la IA en comparación con la IA tradicional de código cerrado. Lydia cree que el valor comercial de la IA Crypto aún no está claro, y que más bien tiene valor en el nivel narrativo, necesitando tiempo para explorar los problemas que podría resolver en el futuro.
Clasificación de proyectos en la pista de Crypto AI
Alex: Crypto AI es un campo bastante amplio, con muchos modelos de negocio y tipos de proyectos diferentes. Según su conocimiento, ¿cómo clasificarían los proyectos dentro de estos campos?
Lydia: Un método de clasificación común es:
Crypto empodera la IA: Actualmente es difícil de implementar y verificar, se necesita más tiempo. Principalmente se aborda mejorando algún eslabón de la industria de la IA, como la agregación de recursos de computación, la creación de mercados de datos, etc.
AI empoderando Crypto: actualmente hay muchos proyectos de este tipo, como la integración de API para hacer chatbots Web3, utilizar AI para mejorar el código del proyecto, etc.
Max: Me divido principalmente en tres pistas:
Capa de arquitectura: proporciona la infraestructura subyacente, permitiendo que otros proyectos se construyan sobre ella. Como Bittensor, Near, Sahara, etc.
Capa de recursos: proporciona la potencia de cálculo, datos, modelos y otros recursos necesarios para el desarrollo de IA. Por ejemplo, Akash y Render ofrecen potencia de cálculo descentralizada, y Vana proporciona datos descentralizados.
Capa de aplicación: aplicaciones orientadas al usuario, como agentes de IA.
Este tipo de clasificación se ajusta bien a las pistas de Crypto existentes.
Oportunidades y desafíos de Crypto AI
Alex: ¿Cuáles creen que son los principales desafíos que enfrenta actualmente Crypto AI? ¿Qué oportunidades en industrias o narrativas podrían surgir en los próximos 1-2 años?
Max: El desafío principal es:
Los proyectos están en una etapa temprana, muchos aún se encuentran en la fase de visión.
La capa de recursos es relativamente madura, pero necesita más adopción.
Proyectos de capa de arquitectura como Bittensor aún necesitan validar la sostenibilidad del mecanismo de incentivos.
La capa de aplicación como los agentes de IA aún carece de utilidad práctica, siendo más de naturaleza recreativa.
Oportunidades:
El sentimiento del mercado de criptomonedas se calienta, hay más recursos intentando innovar.
La actitud regulatoria de Estados Unidos se ha suavizado, creando un buen ambiente para el desarrollo de la industria.
Web2 AI continúa generando atención, lo que podría impulsar el desarrollo de Crypto AI.
Lydia: El principal desafío es la desalineación entre el sentimiento del mercado y el avance tecnológico. Muchas personas tienen un conocimiento superficial de los proyectos de Crypto AI, lo que resulta en una falta de cuestionamientos y discusiones efectivas.
Oportunidades futuras:
A nivel industrial, ver si cada sector puede reducir significativamente el costo para los usuarios de obtener los mismos recursos.
El proyecto de AI Agent necesita pasar del entretenimiento a la utilidad, mejorando realmente la experiencia del producto.
Prestar atención a los avances de la IA que no son Crypto, especialmente las noticias en los medios de comunicación masivos, puede traer nuevas oportunidades narrativas.
Alex: Quiero agregar que, desde una perspectiva de inversión a largo plazo, esta ruptura de burbuja podría ser una buena oportunidad. El impacto de la IA en la sociedad humana será cada vez mayor, y en el futuro podría haber una demanda de reconocimiento de personas reales, ingresos básicos para todos, etc. En ese momento, algunos proyectos que ahora parecen no ser importantes podrían mostrar su valor.
Proyectos de Crypto AI que merecen atención
Alex: Si tuvieras que elegir 1-2 proyectos de IA que consideres más dignos de atención entre los que conoces actualmente, ¿cuáles recomendarías? ¿Cuál es la razón? ¿Cuáles podrían ser los riesgos que enfrentarían?
Lydia: Recomendaré Bittensor, principalmente por tres razones:
En términos de riesgo, puede ser necesario prestar atención a la sostenibilidad de su modelo económico de tokens.
Max: Yo también estoy más interesado en Bittensor. Agrego algunos puntos:
Los riesgos incluyen:
Otros proyectos que valen la pena mencionar incluyen Vana( datos descentralizados), Arweave( computadora AI), Near, etc.
Estrategia de evaluación de proyectos de Crypto AI
Alex: Al investigar y seleccionar proyectos de Crypto AI, ¿cuáles son las dimensiones que más les preocupan? ¿Cuáles son los factores clave que determinan si invertir en un proyecto?
Max: Me enfoco principalmente en cinco aspectos: el equipo, el producto, la rentabilidad, las perspectivas futuras y el modelo económico del token. De estos, el que más valoro es el equipo, que incluye:
Un buen equipo determina si un producto puede alcanzar el Product Market Fit, la rentabilidad, la ejecución de la hoja de ruta, etc.
Lydia: También estoy más interesada en el equipo, principalmente miro:
Además, también se prestará atención a:
Alex: Haré un juicio periódico para ver si la etapa del proyecto es de optimismo excesivo a corto plazo o de pesimismo excesivo a largo plazo. El mejor momento para participar es en la etapa de pesimismo excesivo a largo plazo.
Compartir herramientas de IA comunes
Alex: ¿Qué herramientas de IA utilizan en su vida diaria o en el trabajo? ¿Qué papel desempeñan?
Lydia:
Max：
Alex:
En general, las herramientas de IA han mejorado enormemente la eficiencia laboral y la capacidad de adquisición de conocimientos. En el futuro, la IA tiene un gran potencial en campos como la educación.