Diskusi Kedalaman Jalur Crypto AI

Pembawa Acara: Alex, Mitra Penelitian di Mint Ventures

Tamu: Max, pengelola saluran YouTube "Ruang Blockchain Max"; Lydia, peneliti Particle Network

Pemahaman tentang Crypto AI

Alex: Hari ini kita akan membahas tentang jalur Crypto AI yang banyak diperhatikan. Topik pertama adalah, bagaimana pendapat kalian tentang jalur Crypto AI ini? Menurut kalian, apa saja masalah bisnis yang coba diselesaikan oleh jalur Crypto AI ini? Seberapa mendesaknya masalah-masalah ini?

Max：Saya percaya Crypto AI terutama menyelesaikan dua masalah:

1. Menyelesaikan masalah seperti sensor yang ditimbulkan oleh AI terpusat, melalui desentralisasi untuk menyediakan solusi yang lebih sesuai dengan kebutuhan masyarakat.

2. Memperkenalkan mekanisme insentif token untuk menyediakan model penghargaan yang berkelanjutan bagi penelitian AI sumber terbuka. Misalnya, proyek Bittensor melalui insentif token mendorong penelitian di berbagai bidang subnet yang berbeda, menghubungkan sumber terbuka dan mekanisme penghargaan.

Secara keseluruhan, Crypto AI melalui mekanisme insentif token, memberikan penghargaan untuk pengembangan model sumber terbuka, pengembangan terdesentralisasi, dan menawarkan jalur pengembangan yang sama sekali berbeda dari AI tertutup tradisional.

Lydia: Dari sudut pandang bisnis, nilai Crypto AI saat ini belum sepenuhnya jelas. Meskipun ada pernyataan "AI meningkatkan efisiensi, Crypto menjamin keadilan", tetapi kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi jelas lebih mendesak.

Nilai terbesar Crypto AI saat ini mungkin tidak langsung terlihat di tingkat bisnis, tetapi di tingkat narasi. Ini membuat Crypto dan AI, dua teknologi terdepan, bertabrakan dalam pikiran orang dan membuka ruang imajinasi. Saya percaya kita perlu memberi kedua teknologi ini waktu, karena yang paling cocok mereka selesaikan mungkin adalah masalah di masa depan, bukan masalah saat ini.

Alex: Mengerti. Sepertinya Crypto melalui mekanisme hadiah token, menyediakan jalur yang sepenuhnya berbeda dari AI tradisional yang tertutup untuk perkembangan multilateral AI yang bersifat sumber terbuka. Lydia berpendapat bahwa nilai komersial Crypto AI saat ini masih belum jelas, lebih banyak memiliki nilai di tingkat narasi, dan perlu diberikan waktu untuk menjelajahi masalah yang mungkin diselesaikan di masa depan.

Klasifikasi Proyek dalam Jalur Crypto AI

Alex: Crypto AI adalah jalur yang cukup besar, di dalamnya terdapat banyak model bisnis dan jenis proyek yang berbeda. Menurut pemahaman kalian, bagaimana cara mengklasifikasikan proyek-proyek di dalam jalur ini?

Lydia: Salah satu metode pengklasifikasian yang umum adalah:

1. Crypto memberdayakan AI: saat ini sulit untuk diimplementasikan dan dibuktikan, memerlukan waktu lebih lama. Utama dari perbaikan salah satu aspek industri AI, seperti mengumpulkan sumber daya komputasi, membuat pasar data, dll.

2. AI Memberdayakan Crypto: Saat ini banyak proyek yang termasuk dalam kategori ini, seperti mengintegrasikan API untuk chatbot Web3, menggunakan AI untuk memperbaiki kode proyek, dll.

Max: Saya terutama dibagi menjadi tiga jalur:

1. Lapisan arsitektur: menyediakan arsitektur dasar, memungkinkan proyek lain dibangun di atasnya. Seperti Bittensor, Near, Sahara, dll.

2. Lapisan sumber daya: menyediakan kekuatan komputasi, data, model, dan sumber daya lain yang diperlukan untuk pengembangan AI. Seperti Akash, Render menyediakan kekuatan komputasi terdesentralisasi, Vana menyediakan data terdesentralisasi.

3. Lapisan aplikasi: Aplikasi yang ditujukan untuk pengguna, seperti agen AI.

Klasifikasi ini sangat cocok dengan jalur Crypto yang ada.

Peluang dan Tantangan Crypto AI

Alex：Apa tantangan utama yang dihadapi Crypto AI saat ini menurut kalian? Peluang industri atau narasi apa yang mungkin ada dalam 1-2 tahun ke depan?

Max：Tantangan utamanya adalah:

1. Proyek masih dalam tahap awal, banyak yang masih berada di tahap visi.

2. Lapisan sumber daya relatif matang, tetapi perlu lebih banyak adopsi.

3. Proyek lapisan arsitektur seperti Bittensor masih perlu memverifikasi keberlanjutan mekanisme insentif.

4. Lapisan aplikasi seperti agen AI masih kurang praktis, lebih bersifat hiburan.

Kesempatan:

1. Suasana pasar cryptocurrency mulai membaik, ada lebih banyak sumber daya yang mencoba inovasi.

2. Sikap regulasi Amerika Serikat melunak, menciptakan lingkungan yang baik untuk perkembangan industri.

3. Web2 AI terus menarik perhatian, mungkin akan mendorong perkembangan Crypto AI.

Lydia: Tantangan utama adalah adanya ketidaksesuaian antara sentimen pasar dan kemajuan teknologi. Banyak orang yang kurang memahami proyek Crypto AI, yang mengakibatkan kurangnya skeptisisme dan diskusi yang efektif.

Kesempatan Masa Depan:

1. Dari sisi industri, apakah setiap sektor dapat secara signifikan mengurangi biaya pengguna untuk mendapatkan sumber daya yang sama.

2. Proyek AI Agent perlu beralih dari hiburan ke praktis, benar-benar meningkatkan pengalaman produk.

3. Perhatikan perkembangan AI non-Crypto, terutama berita di media massa, yang mungkin membawa peluang narasi baru.

Alex: Saya ingin menambahkan sedikit, dari sudut pandang investasi jangka panjang, setelah pecahnya gelembung ini mungkin merupakan kesempatan yang baik. Pengaruh AI terhadap masyarakat manusia akan semakin besar, dan di masa depan mungkin akan muncul kebutuhan untuk pengenalan manusia, pendapatan dasar universal, dan saat itu beberapa proyek yang sekarang tampak tidak penting mungkin akan menunjukkan nilai.

Proyek Crypto AI yang Patut Diperhatikan

Alex: Jika harus memilih 1-2 proyek AI yang paling layak diperhatikan dari yang saat ini dipahami, proyek mana yang akan kalian rekomendasikan? Apa alasannya? Risiko apa yang mungkin dihadapi?

Lydia: Saya akan merekomendasikan Bittensor, terutama ada tiga alasan:

1. Kemampuan narasi yang kuat, citra tim disukai oleh pengembang.
2. Mendapatkan pengakuan institusi, seperti Grayscale yang secara khusus mendirikan anak perusahaan untuk memperhatikan ekosistemnya.
3. Mengalami ujian FUD berskala besar, menunjukkan vitalitas.

Dalam hal risiko, mungkin perlu memperhatikan keberlanjutan model ekonomi tokennya.

Max：Saya juga paling memperhatikan Bittensor. Beberapa tambahan poin:

1. Ini berfokus pada menciptakan mekanisme insentif yang baik, ini adalah kontribusi terpenting Crypto terhadap AI.
2. Menggunakan model penerbitan token yang mirip dengan Bitcoin, total 21 juta.
3. Kekuatan teknis tim yang kuat, dapat dengan cepat menyelesaikan masalah.

Risiko mencakup:

1. Saat ini tingkat penerbitan token tinggi, nilai tereduksi.
2. Kontrol jaringan utama terpusat, ada jarak dengan visi desentralisasi.

Proyek lain yang patut diperhatikan antara lain Vana( data terdesentralisasi), Arweave( komputer AI), Near, dan lainnya.

Strategi Evaluasi Proyek Crypto AI

Alex: Dalam meneliti dan memilih proyek Crypto AI, dimensi apa yang paling Anda perhatikan? Apa faktor inti yang menentukan apakah akan berinvestasi dalam sebuah proyek?

Max：Saya terutama fokus pada lima aspek: tim, produk, profitabilitas, prospek masa depan, dan model ekonomi token. Di antara semuanya, yang paling saya hargai adalah tim, termasuk:

1. Latar Belakang Pendiri
2. Investor
3. Kualitas komunitas

Sebuah tim yang baik menentukan apakah produk dapat mencapai Product Market Fit, menghasilkan keuntungan, dan mengeksekusi peta jalan, dll.

Lydia: Saya juga paling memperhatikan tim, terutama melihat:

1. Kemampuan narasi
2. Daya Eksekusi
3. Pemahaman Kedalaman tentang Crypto

Selain itu juga akan memperhatikan:

4. Kegunaan nyata dari Token
5. Apakah budaya merek proyek itu unik?

Alex: Saya akan melakukan penilaian berkala untuk melihat apakah tahap proyek berada dalam kondisi optimisme berlebihan jangka pendek atau pesimisme berlebihan jangka panjang. Waktu terbaik untuk berpartisipasi adalah pada tahap pesimisme berlebihan jangka panjang.

Berbagi Alat AI Umum

Alex: AI tools apa yang kalian gunakan dalam kehidupan sehari-hari atau pekerjaan? Apa peran mereka?

Lydia:

1. GPT: Latihan bahasa Inggris, konsultasi psikologi.
2. Perplexity: Mencari informasi, merangkum informasi proyek. 3.豆包:Ringkasan video YouTube.

Max：

1. ChatGPT: Merangkum teks panjang, membantu penyerapan pengetahuan.
2. Digunakan untuk menghasilkan gambar, membuat sampul video, dll.

Alex：

1. GPT: Tambahkan emoji saat menulis artikel, jelaskan konsep yang kompleks.
2. Perplexity: menggantikan mesin pencari tradisional.

Secara keseluruhan, alat AI sangat meningkatkan efisiensi kerja dan kemampuan mendapatkan pengetahuan. Di masa depan, AI memiliki potensi besar di bidang pendidikan dan lainnya.