如何判斷一個 AI 加密項目是否值得投資
人工智能與加密貨幣的結合被譽為科技界的下一個重大突破。在過去幾年中，我們看到 AI 加密代幣的市值超過了 10 億美元。然而，儘管投資者的興趣如此高漲，卻仍然缺乏相應的用戶需求。
如果你問一般的 AI 用戶，他們日常使用的程序是什麼，他們很可能會提到像 ChatGPT、Brave 的 Leo 搜索應用程式或微軟的 Copilot。幾乎不會有人提到他們使用區塊鏈或加密協議。
那麼，未來會出現這種用戶需求嗎？區塊鏈 AI 是否真的能改變世界，還是僅僅是最新的籌資熱潮？
Cointelegraph 與一些領先的區塊鏈 AI 協議的高管進行了對話，以探討這個問題。
GPU 需求不斷增長
AI 項目 IO 的首席技術官 Guarav Sharma 表示，當前的集中式雲計算系統根本無法滿足 AI 開發者對圖形處理單元（GPU）的需求，這為去中心化的區塊鏈項目提供了機會。
在參與這個項目之前，Sharma 在酒店行業工作，開發 AI 模型以預測用戶可能預訂的酒店和收費價格。但當他向亞馬遜要求足夠的 GPU 來訓練他的模型時，對方卻聲稱沒有足夠的庫存來滿足他的需求。他表示：
“我們去找亞馬遜，說實話，我們最初是想購買的，但我們無法買到。然後我們轉向雲端，但也找不到，只能等幾個月才能從 AWS 獲得這些庫存。”
根據 Sharma 的說法，根本問題在於集中式雲計算提供商需要幾個月才能在特定地點設置伺服器，並且這對普通用戶來說成本高昂。
同時，可能在客戶想要的特定地點有一些 GPU，但由於這些 GPU 不屬於提供商，因此無法提供。
例如，如果客戶去亞馬遜要求在阿姆斯特丹提供 10,000 個 GPU，他們不會與谷歌合作提供這些伺服器。“這不是他們的運作方式，對吧？”Sharma 反問道。
在他看來，像 IO 這樣的去中心化協議可以通過創建 GPU 能源市場來解決這個問題。
客戶可以來到這個平台尋找伺服器，而提供商可以在平台上提供他們的 GPU，讓客戶能夠找到無論來自哪個提供商的 GPU。隨著 AI 應用的普及，對 GPU 的需求日益增長，這是有效地將買家與賣家匹配的唯一方法。
儘管如此，Sharma 承認，一些 AI 團隊在區塊鏈 AI 及更廣泛的 AI 行業中並沒有提供太多價值。
一些團隊聲稱他們將由三到五人創建下一個大型模型，但實際上這需要更大的團隊。
另一些則有在大型公司工作的工程師，但卻沒有可供投資者參考的作品集。
Sharma 建議投資者應該仔細審查每個項目的團隊。那些未來可能產出好作品的團隊，過去可能已經有過良好的表現。
他還表示，投資者應要求開源代碼和定期審計，以確保公眾了解項目中人類干預的程度，因為一些“AI 項目”實際上更多依賴人類而非 AI。
預測市場可能需要 AI
根據 ORA 的聯合創始人 Kartin Wong 的說法，區塊鏈預測市場未來將需要使用 AI，這將促進兩種技術的融合。
Wong 指出 Polymarket 的興起作為這一需求的證明。雖然 Polymarket 運行在區塊鏈上，但它“無法通過任何預言機來解決誰贏得了賭注的問題”。
相反，“它大多基於人類的判斷”。但區塊鏈 AI 可以創建預言機，這些預言機將“回答互聯網上發生的任何事情”。
他還認為，代幣化可以促進 AI 模型的籌資。ORA 首創了“初始模型發行”的概念，允許未經訓練的 AI 模型發行代幣。籌集的資金可以用來支付模型的訓練，這是非常依賴 GPU 且成本高昂的。
根據 Wong 的說法，在 ORA 上推出的模型由代幣持有者擁有，這讓這些持有者能夠從其成功中獲利。
這些模型也是開源的，為投資公眾創造了透明度。Wong 認為這解決了 AI 中的一個常見問題，即大多數模型必須是專有的，才能讓投資者獲利。
在 ORA 上，模型創建者必須遵循開源軟件的許可證，這樣可以防止開發者簡單地剪切和粘貼代碼來攫取創作者的利潤。
然而，Wong 也承認，有一些假冒的區塊鏈 AI 項目或假 AI 項目。某些模型可能聲稱正在生成 AI 的結果，但實際上可能是使用人類來檢查模型所產生的工作，這使得模型顯得多餘。
他建議，區分假 AI 和真 AI 有時可能非常困難。
但他指出，投資者判斷產品是否真的是 AI 的最好方法就是使用它。他舉例說明了 ChatOLM，一個通過 ORA 創建的聊天機器人，明顯使用了 AI，因為它回答問題的速度比人類快得多。
區塊鏈可能實現“真正自主的 AI”
根據區塊鏈 AI 協議 Inference Labs 的聯合創始人 Ron Chan 的說法，區塊鏈是實現“真正自主的 AI”的唯一途徑。因此，人類未來無法離開它。
Chan 表示，集中式 AI “是朝著企業的目標發展”。雖然這在世界上有其存在的意義，但去中心化的 AI 滿足了不同的需求。
它“是自由形式的——其發展由市場需求的參與和速度驅動”，這“創造了人本創新的條件，能夠解決重大挑戰”。
他聲稱，去中心化的 AI 將會開發“推理證明”系統，即能夠證明特定答案來自特定 AI 模型的能力。他表示，這是行業的“迫切需求”。
Chan 承認，區分人類和 AI 項目有時可能很困難，甚至不可能。他指出一個名為 X user Error Error Ttyl 的賬戶，該賬戶聲稱由 AI 模型控制。
“觀察者如何驗證背後沒有人的操作員在做決策？”他反問道，並指出因為 AI 和其創建者都持有賬戶的密碼，驗證誰在生成帖子可能是不切實際的。
解決辦法是給予 AI 獨占控制權、可驗證的獨立性和不可撤回的委託，Chan 建議。
AI 必須“獨自訪問賬戶”，第三方必須能夠驗證這一事實。此外，一旦控制權轉移到 AI，必須不可能讓人類重新獲得這一控制權。只有這樣，我們才能確保 AI 模型所做的一切都是由 AI 發起的，而不是由背後的某個人操控。
在 Chan 看來，這種可證明的 AI 推理是只有去中心化協議才能提供解決方案的領域。
最大利益可能在未來實現
Cointelegraph 向受訪者詢問了消費者可以現在而不是未來享受的區塊鏈 AI 應用的例子。
作為回應，Wong 提到了聊天應用 OLMChat，而 Chan 則討論了一個航空追蹤的 AI 項目和 Inference Labs 團隊創建的一個流動質押應用。
雖然這些應用的用戶基數可能與 ChatGPT 等超級軟件相比小得多，但受訪者都對區塊鏈 AI 真的能改變世界抱有很高的期望，即使其好處可能需要一段時間才能被最終用戶充分體驗。
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這篇文章深入探討了區塊鏈 AI 項目的發展潛力，並指出了目前市場上存在的挑戰。隨著 AI 技術的進步，區塊鏈的去中心化特性無疑能夠為許多行業帶來創新。儘管目前用戶需求尚未明顯，但未來的發展潛力不容忽視。投資者在評估這些項目時，應該更加注重團隊的背景和過往表現，並要求透明度與開源，這樣才能在這個快速變化的領域中做出明智的投資決策。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
