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贪婪
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Crypto x AI 明年仍将继续,为什么你应该关注“群体智能”叙事?

得益于加密技术在大规模行为编程上的独特优势,我们能够在全球范围内部署和管理大量智能体。

作者:bebis

编译:深潮 TechFlow

人工智能真的很擅长伪装。

人工智能 (AI) 技术的发展已有 50 多年的历史,并吸引了数千亿美元的研发投入。如今,创造一个看似革命性的 AI 应用变得异常容易,但很多时候,这些应用可能只是“镜花水月”。

那么,我们该如何分辨真正的技术突破与虚假宣传?

看透 AI 营销的本质

首先,我们需要了解软件开发的现实。无论是一个拥有数万亿参数的基础模型,还是一个开发者在周末完成的小项目,从原型到投入生产环境的过程往往充满挑战,就像经历一场“持久战”。

这种“战争”中绝大部分的战斗,往往发生在看似最后的阶段。当你在本地测试时一切顺利,当你开始将项目迁移到生产环境时,你会无数次意识到,协调现代软件系统的所有动态部分远比单纯写代码复杂得多。

在项目管理中,我们将这种现象称为“90% 综合症”。(深潮注:简单来说,“90% 综合症”指的是项目完成了 90%,但剩下的 10% 却可能需要再花费 90% 的时间和精力。)

“90% 综合症”正是 Sam Altman 那句经典引言广为流传的原因:

正因如此,许多技术团队和管理者会在快速迭代的过程中产生不切实际的期望,认为可以一直保持高速推进。

然而,现实总会让人清醒。当工程师和董事会成员意识到收益递减的规律时,他们不得不放慢脚步,直到找到新的突破点,进入下一轮循环。

这对加密投资者意味着什么?

对于加密投资者来说,这意味着 AGI(通用人工智能)在未来几年内仍将只是一个“流行词”。与此同时,许多人会利用这个概念来推销他们的“项目”。

Swarms:加密对 AGI 的回应

在加密与 AI 的交叉领域中,一个全新的叙事正在形成,其核心是“智能体”(Agent)——特别是由大量智能体组成的“群体智能”。

所谓智能体群体(Agent Swarm),是指通过特定框架协调的多个智能体,它们通过集体协作而非单纯依赖计算能力,来完成复杂任务。这种方法有效解决了硬件和算法的瓶颈问题。

正如 Tom Shaughnessy 在其文章中提到的:

“一种基于加密 AI 的 AGI 替代方案正在悄然兴起。

我们往往会理所当然地认为 OpenAI 会成为最终的赢家。

毕竟,他们拥有顶尖的人才(尽管有部分人已离职)、强大的计算资源、领先的模型发布,以及对推理能力的高度关注。

然而,理解这一领域的替代方案却并不容易,因为它并不总是处于显而易见的位置。

这种替代方案的核心是数百万个狭窄且高度专业化的 AI 模型(或称智能体)。这些智能体在各自的领域堪称“专家”,它们无需对所有事情进行全面推理,而是通过协同工作形成一种“群体智能”,这种智能远远优于单一的大模型。事实上,数百万个狭窄模型一直是我最初的理论基础。

开发者可以根据需求定制这些智能体的推理路径(即智能体的思维链,例如何时停止研究或何时转向新方向),灵活组合数据与实时信息来源,使用多种基础模型(如 Nous Research、Prime Intellect、Llama,deepseek 或其他开源模型),并对每个智能体的细节进行深度调优,使其完全专注于某一特定任务。

这种智能体的大规模“寒武纪式爆发”得益于加密代币的资助,并由去中心化的加密社区推动。这种模式在创建模型和智能体方面展现出了巨大的差异化优势,而这些智能体绝不可能在传统的 Web2 AI 实验室中诞生。相比之下,其开发速度和社区支持更是无可匹敌。

一旦我们能够通过一个简单易用的界面访问这些智能体的“群体”(即专家模型组合),并且“群体”能够智能地选择最适合的模型来执行任务,这种模式便会在一夜之间被广泛接受。

技术发展的趋势表明,AGI 更可能以开放的形式构建在去中心化的区块链上,而不是受制于可能被关闭的集中式平台。

这只是时间问题,而加密 AI 正在成为通向集体 AGI 的领先路径,其前景非常值得期待。”

实际上,当我们触及硬件性能、研究进展和物理法则的极限时,我们总是会回归到一个熟悉的方向——聚合。

汤姆提到了“专家模型组合 (Mixture of Experts)”这个术语,但其实这个概念并没有那么复杂。通过智能体集群 (agentic swarms),区块链在人工智能领域展现了它的独特价值:协调能力。

得益于加密技术在大规模行为编程上的独特优势,我们能够在全球范围内部署和管理大量智能体。这使得我们可以构建更小、更专注的大语言模型网络,这些模型彼此竞争,努力为终端用户提供最佳服务。

去年 7 月,我们在 Club Cod3x 播客中详细探讨了这一点:

如果不是 AGI,那未来会是什么?

随着加密与 AI 领域的不断成熟,我们将在策展、分发和商业化方面取得显著进展。尽管目前 Web3 的 AI 公司还处于初级阶段,但这一领域的潜力已经引发了广泛关注。

我已经在人工智能与加密货币结合的领域开发了几年。在此期间,我总结了一些关于什么方法是有效的、什么方法是无效的经验。

以下是我对当前人工智能与加密货币领域的最新分析:

1. 框架 (Frameworks) - 用于加速开发、规范标准并促进智能体之间通信的平台。

这些框架不仅是技术开发的基础,也将在未来的市场中扮演重要角色,推动整个生态系统的成熟。

2. 交易平台 (Marketplaces) - 交易平台的核心是连接智能体与用户,或者智能体之间,为任务完成和服务交易提供便利。

  • @Cod3xOrg - 用户到智能体市场 (User-to-Agent Market)

  • @Daosdotfun - 启动平台 (Launchpad)

  • @Virtuals_io - 启动平台 (Launchpad)

  • @autonolas - 智能体到智能体市场 (Agent-to-Agent Market)

  • @StoryProtocol - 智能体到智能体市场 (Agent-to-Agent Market)

  • @joinFXN - 智能体到智能体市场 (Agent-to-Agent Market)

虽然目前这类平台还处于初期阶段,但它们将成为智能体经济发展的关键,帮助开发者找到更多的货币化和规模化路径。

3. 智能体 (Agents) - 智能体是自主运行的数字工作者,通过完成特定任务来创造价值。

  • @BigTonyXBT - 专注于金融交易执行的智能体

  • @unit00x0 - 提供金融数据分析的支持。

  • @luna_virtuals - 聚合社交和金融功能的多用途智能体

  • @0xzerebro - 专注于艺术创作和社交互动的智能体

开发智能体的过程就像电影《铁甲钢拳 (Real Steel)》中的机器人格斗一样充满挑战和乐趣。

尽管目前 Web3 中的智能体尚未广泛实现商业化,但一些品牌已经展现了强大的愿景。未来,我们将看到更多智能体在实际应用中的测试和优化。

4. 数据经纪商 (Data Brokers) - 数据经纪商为智能体提供训练所需的数据和上下文信息,是整个生态的关键环节。

AI 和区块链的结合正吸引越来越多的项目参与进来。以 @BigTonyXBT 为例,它使用了 @DeBankCloud@LunarCrush@dexscreener 提供的数据作为智能体的上下文信息。然而,这些数据平台目前尚未对 AI 的发展方向给出明确的表态。

与此同时,像 @arkham@_kaitoai@nansen_ai 等情报平台也开始将它们的数据打包,为智能体经济服务。未来,这些平台甚至可能推出自己的智能体或 AI 模型,这一点值得关注!

Web3 的目标不是 AGI

有人可能会问,Web3 是否会创造出世界上最好的基础模型?答案是否定的,因为 AGI(通用人工智能)并不是 Web3 需要攀登的那座高山。

尽管如此,区块链技术可以在其他方面为开发者带来巨大价值,尤其是在分发和货币化工作成果方面。

借助 Web3 的力量,我们能够:

  • 创建更加公平的数据市场,让数据的价值回归用户和开发者;

  • 激励最优秀的智能体,为用户提供更优质的服务;

  • 简化金融交易流程,提升效率;

  • 提供更优化的执行环境,支持智能体的运行;

  • 更加便捷地实现智能体的货币化;

  • 推动开源项目的发展,让创新更加开放;

  • 在全球范围内 24/7 全天候实现这些目标。

因此,将 AI 引入区块链并不是为了追求 AGI,而是为了向 AI 开发者证明,加密技术能够帮助他们更高效地实现目标,同时为用户创造更好的体验。

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作者bebis@0xBebis_
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