Мы часто говорим о более крупных моделях, больших окнах контекста и большем количестве параметров. Но настоящий прорыв может быть вовсе не в размере. Протокол Контекста Модели (MCP) представляет собой сдвиг парадигмы в том, как ИИ ассистенты взаимодействуют с окружающим миром, и это происходит прямо сейчас.

Реальная проблема с ИИ ассистентами​

Вот сценарий, знакомый каждому разработчику: вы используете ИИ ассистента для отладки кода, но он не может видеть ваш репозиторий. Или вы спрашиваете его о рыночных данных, но его знания устарели на несколько месяцев. Основное ограничение — это не интеллект ИИ, а его неспособность получить доступ к реальному миру.

Большие языковые модели (LLM) были как блестящие ученые, запертые в комнате только с их обучающими данными. Независимо от того, насколько они умны, они не могут проверить текущие цены на акции, посмотреть ваш код или взаимодействовать с вашими инструментами. До сих пор.

Встречайте Протокол Контекста Модели (MCP)​

MCP фундаментально переосмысливает, как ИИ ассистенты взаимодействуют с внешними системами. Вместо того чтобы пытаться втиснуть больше контекста в все более крупные модели параметров, MCP создает стандартизированный способ для ИИ динамически получать доступ к информации и системам по мере необходимости.

Архитектура элегантно проста, но мощна:

• Хосты MCP: Программы или инструменты, такие как Claude Desktop, где ИИ модели работают и взаимодействуют с различными сервисами. Хост предоставляет среду выполнения и границы безопасности для ИИ ассистента.

• Клиенты MCP: Компоненты в ИИ ассистенте, которые инициируют запросы и обрабатывают коммуникацию с серверами MCP. Каждый клиент поддерживает выделенное соединение для выполнения конкретных задач или доступа к определенным ресурсам, управляя циклом запрос-ответ.

• Серверы MCP: Легковесные специализированные программы, которые раскрывают возможности конкретных сервисов. Каждый сервер специально разработан для обработки одного типа интеграции, будь то поиск в интернете через Brave, доступ к репозиториям GitHub или запросы к локальным базам данных. Существуют серверы с открытым исходным кодом.

• Локальные и удаленные ресурсы: Основные источники данных и сервисы, к которым серверы MCP могут получить доступ. Локальные ресурсы включают файлы, базы данных и сервисы на вашем компьютере, в то время как удаленные ресурсы охватывают внешние API и облачные сервисы, к которым серверы могут безопасно подключаться.

Представьте, что это как дать ИИ ассистентам сенсорную систему, управляемую API. Вместо того чтобы пытаться запомнить все во время обучения, они теперь могут обращаться и запрашивать то, что им нужно знать.

Почему это важно: Три прорыва​

1. Интеллект в реальном времени: Вместо того чтобы полагаться на устаревшие обучающие данные, ИИ ассистенты теперь могут получать актуальную информацию из авторитетных источников. Когда вы спрашиваете о цене биткойна, вы получаете сегодняшнее число, а не прошлогоднее.
2. Интеграция систем: MCP позволяет прямое взаимодействие с средами разработки, бизнес-инструментами и API. Ваш ИИ ассистент не просто обсуждает код — он может видеть и взаимодействовать с вашим репозиторием.
3. Безопасность по замыслу: Модель клиент-хост-сервер создает четкие границы безопасности. Организации могут внедрять детализированные средства контроля доступа, сохраняя при этом преимущества ИИ помощи. Больше не нужно выбирать между безопасностью и возможностями.

Видеть — значит верить: MCP в действии​

Давайте настроим практический пример с использованием приложения Claude Desktop и инструмента Brave Search MCP. Это позволит Claude искать в интернете в реальном времени:

1. Установите Claude Desktop​

2. Получите ключ API Brave​

3. Создайте файл конфигурации​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

а затем измените файл так, чтобы он выглядел следующим образом:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Перезапустите приложение Claude Desktop​

На правой стороне приложения вы заметите два новых инструмента (выделены красным кругом на изображении ниже) для поиска в интернете с использованием инструмента Brave Search MCP.

После настройки трансформация становится бесшовной. Спросите Claude о последней игре Манчестер Юнайтед, и вместо того чтобы полагаться на устаревшие обучающие данные, он выполняет поиск в интернете в реальном времени, чтобы предоставить точную и актуальную информацию.

Большая картина: Почему MCP меняет все​

Последствия здесь выходят далеко за рамки простого поиска в интернете. MCP создает новую парадигму для помощи ИИ:

1. Интеграция инструментов: ИИ ассистенты теперь могут использовать любой инструмент с API. Подумайте об операциях с Git, запросах к базе данных или сообщениях в Slack.
2. Привязка к реальному миру: Получая доступ к актуальным данным, ответы ИИ становятся привязанными к реальности, а не к обучающим данным.
3. Расширяемость: Протокол разработан для расширения. По мере появления новых инструментов и API они могут быть быстро интегрированы в экосистему MCP.

Что дальше для MCP​

Мы только начинаем видеть, что возможно с MCP. Представьте себе ИИ ассистентов, которые могут:

• Получать и анализировать рыночные данные в реальном времени
• Непосредственно взаимодействовать с вашей средой разработки
• Получать доступ и суммировать внутреннюю документацию вашей компании
• Координировать работу между несколькими бизнес-инструментами для автоматизации рабочих процессов

Путь вперед​

MCP представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как мы думаем о возможностях ИИ. Вместо того чтобы строить более крупные модели с большими окнами контекста, мы создаем более умные способы для ИИ взаимодействовать с существующими системами и данными.

Для разработчиков, аналитиков и технологических лидеров MCP открывает новые возможности для интеграции ИИ. Дело не только в том, что знает ИИ — дело в том, что он может сделать.

Настоящая революция в ИИ может заключаться не в увеличении моделей. Она может заключаться в том, чтобы сделать их более связанными. И с MCP эта революция уже здесь.

1. Рыночное позиционирование и конкурентный анализ​

Ландшафт децентрализованного ИИ и GPU DePIN: Конвергенция ИИ и блокчейна привела к появлению проектов в двух широких категориях: децентрализованные ИИ сети (с фокусом на ИИ сервисах и агентах) и GPU DePIN (децентрализованные сети физической инфраструктуры), ориентированные на распределенные вычислительные мощности. Основные конкуренты включают:

• SingularityNET (AGIX): Децентрализованный рынок для ИИ алгоритмов, позволяющий разработчикам монетизировать ИИ сервисы через свой токен. Основан известными экспертами в области ИИ (доктором Беном Гёрцелем из проекта робота София), стремится демократизировать ИИ, позволяя любому предлагать или потреблять ИИ сервисы на блокчейне. Однако SingularityNET в основном предоставляет рынок ИИ сервисов и полагается на стороннюю инфраструктуру для вычислений, что может создавать проблемы с масштабированием.

• Fetch.ai (FET): Одна из первых блокчейн платформ для автономных ИИ агентов, позволяющая развертывать агентов, выполняющих задачи, такие как анализ данных и торговля DeFi. Fetch.ai построила свою собственную цепочку (на основе Cosmos) и делает акцент на сотрудничестве агентов и транзакциях на блокчейне. Ее сила заключается в рамках агентов и сложных экономических моделях, хотя она менее ориентирована на тяжелые задачи GPU (ее агенты чаще обрабатывают логику и транзакции, чем масштабные выводы моделей).

• Render Network (RNDR): Децентрализованная платформа для вычислений на GPU, изначально предназначенная для 3D рендеринга, теперь также поддерживает рендеринг/обучение ИИ моделей. Render соединяет пользователей, которым нужны огромные мощности GPU, с операторами, предоставляющими простаивающие GPU, используя токен RNDR для платежей. Она мигрировала на Solana для повышения пропускной способности и снижения комиссий. Модель токенов Burn-and-Mint означает, что пользователи сжигают токены за рендеринг и узлы зарабатывают вновь выпущенные токены, согласовывая использование сети с ценностью токена. Ее фокус - инфраструктура; она сама не предоставляет ИИ алгоритмы, но позволяет другим выполнять задачи, требующие интенсивных вычислений на GPU.

• Akash Network (AKT): Децентрализованный облачный рынок на Cosmos, предлагающий вычисления по запросу (CPU/GPU) через систему торгов. Akash использует Kubernetes и обратный аукцион, чтобы позволить провайдерам предлагать вычисления по более низким ценам, чем традиционные облака. Это более широкая альтернатива облаку (хостинг контейнеров, задачи машинного обучения и т.д.), не эксклюзивная для ИИ, и ориентирована на экономичные вычисления для разработчиков. Безопасность и надежность обеспечиваются через репутацию и эскроу, но как общая платформа она не имеет специализированных ИИ фреймворков.

• Другие примечательные проекты: Golem (одна из первых P2P вычислительных сетей, теперь способная работать с GPU), Bittensor (TAO) (сеть, где узлы ИИ моделей обучают коллективную модель машинного обучения и получают вознаграждения за полезные вклады), Clore.ai (рынок аренды GPU, использующий доказательство работы с вознаграждениями для держателей токенов), Nosana (на основе Solana, фокусируется на задачах вывода ИИ) и Autonolas (открытая платформа для создания децентрализованных сервисов/агентов). Эти проекты подчеркивают быстро развивающийся ландшафт децентрализованных вычислений и ИИ, каждый со своим акцентом – от общего обмена вычислениями до специализированных экономик ИИ агентов.

Уникальное ценностное предложение Cuckoo Network: Cuckoo Network выделяется, интегрируя все три критических слоя – блокчейн (Cuckoo Chain), децентрализованные вычисления на GPU и веб-приложение ИИ для конечных пользователей – в одну бесшовную платформу. Этот полнофункциональный подход предлагает несколько преимуществ:

• Интегрированные ИИ сервисы против просто инфраструктуры: В отличие от Render или Akash, которые в основном предоставляют сырые вычислительные мощности, Cuckoo предлагает готовые к использованию ИИ сервисы (например, приложения генеративного ИИ для искусства) на своей цепочке. У нее есть веб-приложение ИИ для создателей, чтобы непосредственно генерировать контент (начиная с генерации изображений в стиле аниме) без необходимости управления базовой инфраструктурой. Этот комплексный опыт снижает барьер для создателей и разработчиков – пользователи получают до 75% снижения затрат на генерацию ИИ, используя децентрализованные GPU, и могут создавать ИИ произведения искусства за считанные секунды за копейки, что является ценностным предложением, которое традиционные облака и конкуренты не смогли превзойти.

• Децентрализация, доверие и прозрачность: Дизайн Cuckoo делает сильный акцент на бездоверительной работе и открытости. Операторы узлов GPU, разработчики и пользователи должны ставить на кон нативный токен ($CAI) и участвовать в голосовании на блокчейне для установления репутации и доверия. Этот механизм помогает обеспечить надежный сервис (хорошие участники вознаграждаются, злонамеренные участники могут потерять ставку) – критическое отличие, когда конкуренты могут испытывать трудности с проверкой результатов. Прозрачность задач и вознаграждений встроена через смарт-контракты, и платформа спроектирована так, чтобы быть антицензурной и защищающей конфиденциальность. Cuckoo стремится гарантировать, что ИИ вычисления и контент остаются открытыми и не подлежащими цензуре, что привлекает сообщества, обеспокоенные централизованными фильтрами ИИ или злоупотреблением данными.

• Модульность и расширяемость: Cuckoo начала с генерации изображений как доказательства концепции, но ее архитектура модульна для размещения различных ИИ моделей и случаев использования. Одна и та же сеть может обслуживать разные ИИ сервисы (от генерации искусства до языковых моделей и анализа данных) в будущем, что дает ей широкий охват и гибкость. В сочетании с управлением на блокчейне это делает платформу адаптивной и управляемой сообществом.

• Целевая ориентация на сообщество: Брендируя себя как “Децентрализованная ИИ креативная платформа для создателей и разработчиков,” Cuckoo вырезает нишу в креативном и Web3 сообществе разработчиков. Для создателей она предлагает специализированные инструменты (например, настроенные ИИ модели аниме) для создания уникального контента; для Web3 разработчиков она предоставляет легкую интеграцию ИИ в dApps через простые API и масштабируемый бэкенд. Этот двойной фокус создает двустороннюю экосистему: создатели контента приносят спрос на ИИ задачи, а разработчики расширяют предложение ИИ приложений. Конкуренты, такие как SingularityNET, ориентируются на исследователей/поставщиков ИИ в целом, но подход Cuckoo, ориентированный на сообщество (например, интерфейсы ботов Telegram/Discord, пользовательский ИИ арт в публичной галерее), способствует вовлеченности и вирусному росту.

Практические рекомендации по позиционированию:

• Подчеркните отличия в сообщениях: Подчеркните полнофункциональное решение Cuckoo в маркетинге – “одна платформа для доступа к ИИ приложениям и заработка на предоставлении вычислительных мощностей GPU.” Подчеркните экономию средств (до 75% дешевле) и безразрешительный доступ (без посредников или облачных контрактов), чтобы позиционировать Cuckoo как самую доступную и доступную сеть ИИ для создателей и стартапов.

• Используйте прозрачность и доверие: Постройте уверенность, публикуя механизмы доверия на блокчейне. Публикуйте метрики успешности проверки задач или истории о том, как стейкинг предотвратил действия злоумышленников. Обучайте пользователей, что, в отличие от черных ящиков ИИ API, Cuckoo предлагает проверяемые, аудируемые сообществом ИИ вычисления.

• Целевые нишевые сообщества: Сосредоточьтесь на сообществе аниме/манга искусства и секторах Web3 игр. Успех там может создать примеры для привлечения более широких рынков позже. Доминируя в нише, Cuckoo получает узнаваемость бренда, которую более крупные универсальные конкуренты не могут легко разрушить.

• Непрерывный мониторинг конкурентов: Назначьте команду для отслеживания развития конкурентов (технические обновления, партнерства, изменения токенов) и быстро адаптируйтесь с превосходными предложениями или интеграциями.

2. Монетизация и рост доходов​

Устойчивую модель дохода для Cuckoo Network обеспечит сочетание надежной токеномики с прямой монетизацией ИИ сервисов и использования инфраструктуры GPU. Стратегия должна гарантировать, что токен $CAI имеет реальную утилиту и поток ценности, а также создавать нетокеновые источники дохода, где это возможно.

Токеномика и структура стимулов​

Токен $CAI должен стимулировать всех участников (майнеров GPU, разработчиков ИИ, пользователей и держателей токенов) в добродетельном цикле:

• Многофункциональная утилита токена: $CAI должен использоваться для платежей за ИИ сервисы, стейкинга для безопасности, голосования в управлении и распределения вознаграждений. Эта широкая база утилиты создает постоянный спрос, выходящий за рамки спекуляций.

• Сбалансированные вознаграждения и эмиссия: Подход справедливого запуска может стимулировать рост сети, но эмиссия должна быть тщательно управляемой (например, графики халвинга, постепенные переходы к вознаграждениям на основе комиссий), чтобы не перенасыщать рынок токенами.

• Дефляционное давление и захват ценности: Внедрите токеновые ловушки, связывающие использование сети с ценностью токена. Например, внедрите микрокомиссию на ИИ транзакции, которая частично сжигается или отправляется в казну сообщества. Более высокое использование снижает циркулирующее предложение или накапливает ценность для сообщества, поддерживая цену токена.

• Управление и мемная ценность: Если у $CAI есть мемные аспекты, используйте это для создания шумихи в сообществе. Сочетайте веселые кампании с значимой управленческой властью над параметрами протокола, грантами или добавлением моделей, чтобы поощрять более длительное удержание и активное участие.

Практические шаги по токеномике:

• Внедрите многоуровневую модель стейкинга: Требуйте от майнеров GPU и поставщиков ИИ сервисов стейкить $CAI. Стейкеры с большим количеством токенов и сильной производительностью получают приоритетные задачи или более высокие заработки. Это обеспечивает безопасность сети и блокирует токены, снижая давление на продажу.

• Запустите программу вознаграждений на основе использования: Распределите токены для вознаграждения активных ИИ задач или популярных ИИ агентов. Стимулируйте принятие, поощряя как использование (пользователи), так и создание (разработчики).

• Мониторинг и регулирование предложения: Используйте управление для регулярного обзора метрик токена (цена, скорость, ставка стейкинга). Регулируйте комиссии, требования к стейкингу или ставки вознаграждений по мере необходимости для поддержания здоровой экономики токена.

Монетизация ИИ сервисов​

Помимо дизайна токенов, Cuckoo может генерировать доход от ИИ сервисов:

• Модель freemium: Позвольте пользователям пробовать базовые ИИ сервисы бесплатно или по низкой цене, затем взимайте плату за функции более высокого уровня, большие лимиты использования или специализированные модели. Это способствует привлечению пользователей, одновременно монетизируя продвинутых пользователей.

• Комиссии за транзакции для ИИ запросов: Взимайте небольшую комиссию (1–2%) за каждую ИИ задачу. Со временем, по мере масштабирования задач, эти комиссии могут стать значительными. Держите комиссии достаточно низкими, чтобы не отпугивать пользователей.

• Комиссия за размещение на рынке: По мере того, как сторонние разработчики размещают ИИ модели/агентов, взимайте небольшую комиссию. Это согласует доход Cuckoo с успехом разработчиков и является высокомасштабируемым.

• Сделки с предприятиями и лицензирование: Предлагайте выделенную пропускную способность или частные экземпляры для корпоративных клиентов с стабильными подписками. Это может быть в фиате/стейблкоинах, которые платформа может конвертировать в $CAI или использовать для обратного выкупа.

• Премиум ИИ сервисы: Предоставляйте расширенные функции (например, более высокое разрешение, обучение пользовательских моделей, приоритетные вычисления) по подписке или одноразовым платежам в токенах.

Практические шаги по монетизации ИИ сервисов:

• Разработайте подписочные уровни: Четко определите уровни использования с ежемесячной/годовой ценой в $CAI или фиате, предлагая различные наборы функций (базовый против профессионального против корпоративного).

• Интегрируйте платежные каналы: Предоставьте удобные для пользователей каналы оплаты (кредитная карта, стейблкоины), чтобы пользователи, не использующие криптовалюту, могли легко платить, с бэкэндовой конверсией в $CAI.

• Сообщественные награды: Используйте часть дохода для вознаграждения пользовательского контента, лучшего ИИ арта или топовой производительности агентов. Это способствует использованию и демонстрирует возможности платформы.

Доходные потоки GPU DePIN​

Как децентрализованная сеть GPU, Cuckoo может зарабатывать доход, предоставляя:

• Вознаграждения за майнинг GPU (для провайдеров): Изначально финансируемые инфляцией или распределением сообщества, со временем переходящие к вознаграждениям на основе использования в качестве основного вознаграждения.

• Сетевая комиссия за распределение ресурсов: Крупномасштабные ИИ задачи или обучение могут требовать стейкинга или дополнительной комиссии за планирование, монетизируя приоритетный доступ к GPU.

• B2B вычислительные сервисы: Позиционируйте Cuckoo как децентрализованное ИИ облако, собирая процент от корпоративных сделок за крупномасштабные вычисления.

• Совместное распределение доходов от партнерства: Сотрудничайте с другими проектами (хранение, данные оракула, блокчейны) для интегрированных сервисов, зарабатывая реферальные комиссии или доли дохода.

Практические шаги по монетизации сети GPU:

• Оптимизация ценообразования: Возможно, используйте модель торгов или аукционов для сопоставления задач с провайдерами GPU, сохраняя при этом базовую сетевую комиссию.

• Предложение ИИ облака: Маркетируйте решение “ИИ облако” для стартапов/предприятий с конкурентоспособным ценообразованием. Часть вычислительных комиссий идет в казну Cuckoo.

• Реинвестирование в рост сети: Используйте часть дохода для стимулирования топовых узлов GPU и поддержания высокого качества сервиса.

• Мониторинг использования ресурсов: Отслеживайте предложение и спрос на GPU. Регулируйте стимулы (например, вознаграждения за майнинг) и маркетинговые усилия, чтобы поддерживать сеть сбалансированной и прибыльной.

3. ИИ агенты и максимизация воздействия​

ИИ агенты могут значительно повысить вовлеченность и доход, выполняя ценные задачи для пользователей или организаций. Интеграция их с возможностями Cuckoo Chain делает платформу уникальной.

ИИ агенты как двигатель роста​

Агенты, работающие на блокчейне, могут использовать вычисления Cuckoo на GPU для вывода/обучения, оплачивать комиссии в $CAI и использовать данные на блокчейне. Этот цикл обратной связи (агенты → использование вычислений → комиссии → ценность токена) стимулирует устойчивый рост.

Высокоэффективные случаи использования​

• Автономные торговые боты: Агенты, использующие машинное обучение для управления торговлей DeFi, доходным фермерством, арбитражем. Потенциальный доход через разделение прибыли или комиссии за производительность.

• Агенты кибербезопасности и мониторинга: Обнаружение взломов или аномалий в смарт-контрактах, предлагается по подписке. Высокая ценность использования для DeFi.

• Персонализированные ИИ консультанты: Агенты, предоставляющие индивидуальные инсайты (финансовые, креативные или иные). Монетизация через подписку или оплату за использование.

• Генерация контента и агенты NFT: Автономное создание искусства, NFT или других медиа. Доход от продаж NFT или лицензионных сборов.

• Отраслевые боты: Оптимизация цепочек поставок, анализ данных здравоохранения и т.д. Требуются долгосрочные партнерства, но высокая потенциальная доходность.

Интеграция с Cuckoo Chain​

• Выполнение агентов на блокчейне: Агенты могут использовать смарт-контракты для проверяемой логики, хранения средств или автоматических выплат.

• Доступ к ресурсам через GPU DePIN: Агенты бесшовно используют вычисления на GPU, оплачивая в $CAI. Это выделяет Cuckoo среди платформ, не имеющих нативного слоя вычислений.

• Децентрализованная идентичность и данные: Репутация агентов и статистика на блокчейне могут повысить доверие (например, доказанная доходность для торгового бота).

• Экономическое выравнивание: Требуйте от разработчиков агентов стейкить $CAI или оплачивать сборы за размещение, одновременно вознаграждая топовых агентов, приносящих ценность пользователям.

Практическая стратегия агентов:

• Запуск платформы агентов (Launchpad): Предоставьте инструменты для разработчиков, шаблоны для общих агентов (торговля, безопасность) и легкое развертывание, чтобы разработчики стекались на Cuckoo.

• Программы флагманских агентов: Создайте или профинансируйте несколько выдающихся агентов (например, топового торгового бота) для доказательства концепции. Публикуйте истории успеха.

• Ключевые партнерства по использованию: Сотрудничайте с платформами DeFi, NFT или игр для интеграции агентов, решающих реальные проблемы, демонстрируя рентабельность инвестиций.

• Безопасность и управление: Требуйте аудитов безопасности для агентов, работающих с пользовательскими средствами. Создайте “Совет агентов” или надзор DAO для поддержания качества.

• Стимулирование роста экосистемы агентов: Используйте гранты для разработчиков и хакатоны для привлечения талантов. Предлагайте разделение доходов для высокопроизводительных агентов.

4. Стратегии роста и принятия​

Cuckoo может стать мейнстримной ИИ платформой, активно привлекая разработчиков, создавая сильное сообщество и формируя стратегические партнерства.

Вовлечение разработчиков и стимулы для экосистемы​

• Надежные ресурсы для разработчиков: Предоставьте полную документацию, открытые SDK, примеры проектов и активные каналы поддержки (Discord, форумы). Сделайте разработку на Cuckoo беспрепятственной.

• Хакатоны и вызовы: Проводите или спонсируйте мероприятия, сосредоточенные на ИИ + блокчейне, предлагая призы в $CAI. Привлекайте новые таланты и создавайте инновационные проекты.

• Гранты и награды: Посвятите часть предложения токенов для стимулирования роста экосистемы (например, создание обозревателя цепочки, мост к другой цепочке, добавление новых ИИ моделей).

• Сообщество/DAO разработчиков: Создайте сообщество топовых участников, которые помогают с митапами, учебниками и ресурсами на местных языках.

Маркетинг и построение сообщества​

• Четкий брендинг и сторителлинг: Маркетируйте Cuckoo как “ИИ для всех, поддерживаемый децентрализацией.” Публикуйте регулярные обновления, учебники, истории пользователей и видение.

• Социальные сети и вирусность: Поддерживайте активные каналы (Twitter, Discord, Telegram). Поощряйте мемы, пользовательский контент и реферальные кампании. Проводите конкурсы ИИ арта или другие вирусные вызовы.

• Сообщественные мероприятия и мастер-классы: Проводите AMA, вебинары, локальные митапы. Вовлекайте пользователей напрямую, демонстрируйте аутентичность, собирайте отзывы.

• Вознаграждение за вклад: Программы амбассадоров, баг-баунти, конкурсы или трофеи NFT для вознаграждения усилий пользователей. Используйте маркетинговые/сообщественные распределения для поддержки этих мероприятий.

Стратегические партнерства и сотрудничество​

• Партнерства в Web3: Сотрудничайте с популярными L1/L2 цепочками, поставщиками данных и сетями хранения. Предоставляйте кросс-цепочные ИИ сервисы, привлекая новые базы пользователей.

• Сотрудничество в индустрии ИИ: Интегрируйте открытые ИИ сообщества, спонсируйте исследования или сотрудничайте с небольшими ИИ стартапами, ищущими децентрализованные вычисления.

• Корпоративные ИИ и облачные компании: Предлагайте децентрализованные мощности GPU для экономии затрат. Заключайте стабильные подписочные сделки для предприятий, конвертируя любой фиатный доход в экосистему.

• Инфлюенсеры и лидеры мнений: Привлекайте признанных экспертов в области ИИ или криптовалют в качестве советников. Приглашайте их демонстрировать или тестировать платформу, повышая видимость и доверие.

Практические инициативы роста:

• Пилотный проект высокого профиля: Запустите флагманское партнерство (например, с рынком NFT или протоколом DeFi), чтобы доказать реальную полезность. Публикуйте метрики роста пользователей и успеха.

• Глобальная экспансия: Локализуйте материалы, проводите митапы и привлекайте амбассадоров в различных регионах для расширения принятия.

• Кампания по привлечению: Как только платформа станет стабильной, проводите реферальные/аирдроп кампании для стимулирования новых пользователей. Интегрируйтесь с популярными кошельками для беспрепятственной регистрации.

• Отслеживание и поддержка ключевых показателей: Публично делитесь метриками, такими как узлы GPU, ежемесячные активные пользователи, активность разработчиков. Быстро реагируйте на недостатки с помощью целевых кампаний.

5. Технические соображения и дорожная карта​

Масштабируемость​

• Пропускная способность Cuckoo Chain: Оптимизируйте консенсус и размеры блоков или используйте подходы уровня-2/сайдчейнов для высоких объемов транзакций. Группируйте меньшие ИИ задачи.

• Масштабирование вычислений вне цепи: Реализуйте эффективные алгоритмы планирования задач для распределения GPU. Рассмотрите децентрализованные или иерархические планировщики для обработки больших объемов.

• Тестирование на масштабах: Симулируйте сценарии высокой нагрузки на тестовых сетях, выявляйте узкие места и устраняйте их до развертывания в предприятиях.

Безопасность​

• Безопасность смарт-контрактов: Строгие аудиты, баг-баунти и постоянные обновления. Каждая новая функция (Agent Launchpad и т.д.) должна быть проверена перед запуском в основной сети.

• Проверка вычислений: В краткосрочной перспективе полагайтесь на избыточность (результаты нескольких узлов) и разрешение споров. Исследуйте нулевые знания или интерактивные доказательства для более продвинутой проверки.

• Конфиденциальность и безопасность данных: Шифруйте конфиденциальные данные. Предоставьте пользователям возможность выбирать доверенные узлы, если это необходимо. Мониторьте соответствие требованиям для корпоративного принятия.

• Безопасность сети: Смягчайте DDoS/спам, требуя комиссий или минимального стейкинга. Реализуйте ограничения скорости, если один пользователь спамит задачи.

Децентрализация​

• Распределение узлов: Стимулируйте широкое распределение валидаторов и майнеров GPU. Предоставьте руководства, поддержку на нескольких языках и программы географических стимулов.

• Минимизация центрального контроля: Переходите к управлению через DAO или голосование на блокчейне для ключевых решений. Планируйте дорожную карту для прогрессивной децентрализации.

• Интероперабельность и стандарты: Примите открытые стандарты для токенов, NFT, мостов и т.д. Интегрируйтесь с популярными кросс-цепочными фреймворками.

Этапная реализация и дорожная карта​

1. Фаза 1 – Основа: Запуск основной сети, майнинг на GPU, начальное ИИ приложение (например, генератор изображений). Доказательство концепции, сбор отзывов.
2. Фаза 2 – Расширение возможностей ИИ: Интеграция большего количества моделей (LLM и т.д.), пилотные корпоративные случаи использования, возможно, запуск мобильного приложения для доступности.
3. Фаза 3 – ИИ агенты и зрелость: Развертывание Agent Launchpad, фреймворков агентов и мостов к другим цепочкам. Интеграция NFT для креативной экономики.
4. Фаза 4 – Оптимизация и децентрализация: Улучшение масштабируемости, безопасности, управления на блокчейне. Развитие токеномики, возможно, добавление продвинутых решений для проверки (ZK доказательства).

Практические шаги по технической реализации и дорожной карте:

• Регулярные аудиты и обновления: Планируйте аудиты безопасности для каждого цикла выпуска. Поддерживайте публичный календарь обновлений.
• Сообщественные тестовые сети: Стимулируйте использование тестовых сетей для каждой крупной функции. Улучшайте с учетом отзывов пользователей перед запуском в основной сети.
• Исследования и разработки по масштабируемости: Посвятите инженерную подгруппу прототипированию решений уровня-2 и оптимизации пропускной способности.
• Поддержание соответствия видению: Пересматривайте долгосрочные цели ежегодно с учетом мнения сообщества, чтобы краткосрочные шаги не сбивали с курса миссию.

Методично реализуя эти стратегии и технические соображения, Cuckoo Network может стать пионером в области децентрализованного ИИ. Сбалансированный подход, сочетающий надежную токеномику, удобные ИИ сервисы, инфраструктуру GPU и яркую экосистему агентов, будет стимулировать принятие, доход и долгосрочную устойчивость, укрепляя репутацию Cuckoo как новатора на пересечении ИИ и Web3.

Революция с открытым исходным кодом от DeepSeek: Взгляд из закрытого саммита по ИИ​

DeepSeek захватывает мир ИИ. Только обсуждения вокруг DeepSeek-R1 не успели остыть, как команда сделала еще один громкий анонс: открытая мультимодальная модель Janus-Pro. Темп головокружительный, амбиции ясны.

Два дня назад группа ведущих исследователей ИИ, разработчиков и инвесторов собралась для закрытого обсуждения, организованного Шисяном, сосредоточенного исключительно на DeepSeek. В течение трех часов они анализировали технические инновации DeepSeek, организационную структуру и более широкие последствия его роста — на бизнес-модели ИИ, вторичные рынки и долгосрочную траекторию исследований ИИ.

Следуя принципу прозрачности с открытым исходным кодом DeepSeek, мы открываем наши коллективные мысли для общественности. Вот основные выводы из обсуждения, охватывающие стратегию DeepSeek, его технические прорывы и влияние, которое он может оказать на индустрию ИИ.

DeepSeek: Тайна и миссия​

• Основная миссия DeepSeek: Генеральный директор Лян Вэньфэн не просто еще один предприниматель в области ИИ — он инженер в душе. В отличие от Сэма Альтмана, он сосредоточен на техническом исполнении, а не только на видении.
• Почему DeepSeek заслужил уважение: Его архитектура MoE (смесь экспертов) является ключевым отличием. Ранняя репликация модели o1 от OpenAI была лишь началом — настоящая задача заключается в масштабировании с ограниченными ресурсами.
• Масштабирование без благословения NVIDIA: Несмотря на утверждения о наличии 50 000 графических процессоров, DeepSeek, вероятно, работает с примерно 10 000 устаревших A100 и 3 000 предзапретных H800. В отличие от американских лабораторий, которые бросают вычислительные мощности на каждую проблему, DeepSeek вынужден стремиться к эффективности.
• Истинный фокус DeepSeek: В отличие от OpenAI или Anthropic, DeepSeek не зациклен на «ИИ, служащем людям». Вместо этого он стремится к самому интеллекту. Это может быть его секретным оружием.

Исследователи против последователей: законы силы в ИИ​

• Разработка ИИ — это ступенчатая функция: Стоимость догоняющих в 10 раз ниже, чем у лидеров. «Последователи» используют прошлые прорывы за небольшую часть стоимости вычислений, в то время как «исследователи» должны двигаться вперед вслепую, неся огромные расходы на НИОКР.
• Сможет ли DeepSeek превзойти OpenAI? Это возможно, но только если OpenAI оступится. ИИ все еще является открытой проблемой, и подход DeepSeek к моделям рассуждений — это сильная ставка.

Технические инновации DeepSeek​

1. Конец контролируемой тонкой настройки (SFT)?​

• Самое разрушительное утверждение DeepSeek: SFT может больше не быть необходимым для задач рассуждения. Если это правда, это знаменует собой смену парадигмы.
• Но не так быстро… DeepSeek-R1 все еще полагается на SFT, особенно для выравнивания. Настоящий сдвиг заключается в том, как используется SFT — более эффективное дистиллирование задач рассуждения.

2. Эффективность данных: настоящая защита​

• Почему DeepSeek уделяет приоритетное внимание маркировке данных: Сообщается, что Лян Вэньфэн сам маркирует данные, подчеркивая их важность. Успех Tesla в автономном вождении был достигнут благодаря тщательной человеческой аннотации — DeepSeek применяет ту же строгость.
• Мультимодальные данные: еще не готовы — несмотря на выпуск Janus-Pro, мультимодальное обучение остается чрезмерно дорогим. Ни одна лаборатория еще не продемонстрировала убедительных достижений.

3. Дистилляция моделей: палка о двух концах​

• Дистилляция повышает эффективность, но снижает разнообразие: это может ограничить возможности моделей в долгосрочной перспективе.
• «Скрытый долг» дистилляции: без понимания фундаментальных проблем обучения ИИ, полагаясь на дистилляцию, можно столкнуться с непредвиденными трудностями, когда появятся архитектуры следующего поколения.

4. Награда за процесс: новый рубеж в выравнивании ИИ​

• Контроль результатов определяет потолок: обучение с подкреплением на основе процессов может предотвратить взлом, но верхняя граница интеллекта все еще зависит от обратной связи, основанной на результатах.
• Парадокс RL: у больших языковых моделей (LLM) нет определенного условия победы, как в шахматах. AlphaZero работал, потому что победа была бинарной. Рассуждения ИИ лишены этой ясности.

Почему OpenAI не использует методы DeepSeek?​

• Вопрос фокуса: OpenAI уделяет приоритетное внимание масштабу, а не эффективности.
• «Скрытая война ИИ» в США: OpenAI и Anthropic могли игнорировать подход DeepSeek, но это будет недолго. Если DeepSeek окажется жизнеспособным, ожидайте изменения направления исследований.

Будущее ИИ в 2025 году​

• За пределами трансформеров? ИИ, вероятно, разделится на разные архитектуры. Область все еще зациклена на трансформерах, но могут появиться альтернативные модели.
• Нереализованный потенциал RL: обучение с подкреплением остается недооцененным за пределами узких областей, таких как математика и программирование.
• Год ИИ-агентов? Несмотря на ажиотаж, ни одна лаборатория еще не представила прорывного ИИ-агента.

Перейдут ли разработчики на DeepSeek?​

• Пока нет. Превосходные возможности OpenAI в кодировании и следовании инструкциям все еще дают ему преимущество.
• Но разрыв сокращается. Если DeepSeek сохранит импульс, разработчики могут перейти в 2025 году.

Ставка OpenAI Stargate в $500 млрд: имеет ли она смысл?​

• Рост DeepSeek ставит под сомнение доминирование NVIDIA. Если эффективность превзойдет масштабирование грубой силы, суперкомпьютер OpenAI за $500 млрд может показаться чрезмерным.
• Потратит ли OpenAI действительно $500 млрд? SoftBank является финансовым спонсором, но у него нет ликвидности. Исполнение остается неопределенным.
• Meta реверсирует DeepSeek. Это подтверждает его значимость, но остается неясным, сможет ли Meta адаптировать свою дорожную карту.

Влияние на рынок: победители и проигравшие​

• Краткосрочная перспектива: акции производителей чипов для ИИ, включая NVIDIA, могут столкнуться с волатильностью.
• Долгосрочная перспектива: история роста ИИ остается неизменной — DeepSeek просто доказывает, что эффективность важна не меньше, чем сырая мощность.

Открытый исходный код против закрытого: новый фронт борьбы​

• Если модели с открытым исходным кодом достигнут 95% производительности закрытых моделей, вся бизнес-модель ИИ изменится.
• DeepSeek вынуждает OpenAI действовать. Если открытые модели продолжат улучшаться, проприетарный ИИ может стать нежизнеспособным.

Влияние DeepSeek на глобальную стратегию ИИ​

• Китай догоняет быстрее, чем ожидалось. Разрыв в ИИ между Китаем и США может составлять всего 3-9 месяцев, а не два года, как считалось ранее.
• DeepSeek — это доказательство концепции для стратегии ИИ Китая. Несмотря на ограничения вычислительных мощностей, инновации, основанные на эффективности, работают.

Заключительное слово: видение важнее технологий​

• Настоящее отличие DeepSeek — его амбиции. Прорывы в ИИ происходят от расширения границ интеллекта, а не просто от совершенствования существующих моделей.
• Следующая битва — это рассуждения. Тот, кто станет пионером следующего поколения моделей рассуждений ИИ, определит траекторию индустрии.

Мыслительный эксперимент: Если бы у вас была одна возможность задать вопрос генеральному директору DeepSeek Ляну Вэньфэну, что бы это было? Какой ваш лучший совет для компании в процессе масштабирования? Оставьте свои мысли — выдающиеся ответы могут получить приглашение на следующий закрытый саммит по ИИ.

DeepSeek открыл новую главу в ИИ. Останется ли он в истории, еще предстоит выяснить.

Введение​

Ландшафт ИИ претерпевает сейсмические изменения. За последние две недели мы провели закрытое обсуждение с ведущими исследователями и разработчиками ИИ, раскрывая захватывающие инсайты о траектории индустрии в 2025 году. То, что возникло, — это сложная перестройка власти, неожиданные вызовы для устоявшихся игроков и критические точки перегиба, которые будут формировать будущее технологий.

Это не просто отчет — это карта будущего индустрии. Давайте погрузимся в победителей, проигравших и критические ставки, определяющие 2025 год.

Победители: новая структура власти​

Anthropic: прагматичный пионер​

Anthropic выделяется как лидер в 2025 году, движимый ясной и прагматичной стратегией:

• Протокол управления моделями (MCP): MCP — это не просто техническая спецификация, а фундаментальный протокол, направленный на создание отраслевых стандартов для кодирования и агентских рабочих процессов. Подумайте о нем как о TCP/IP для эры агентов — амбициозный шаг, чтобы позиционировать Anthropic в центре интероперабельности ИИ.
• Мастерство в инфраструктуре: Фокус Anthropic на эффективности вычислений и дизайне пользовательских чипов демонстрирует дальновидность в решении проблем масштабируемости развертывания ИИ.
• Стратегические партнерства: Сосредоточившись исключительно на создании мощных моделей и передаче дополнительных возможностей партнерам, Anthropic способствует созданию совместной экосистемы. Их модель Claude 3.5 Sonnet остается выдающейся, удерживая первое место в приложениях для кодирования в течение шести месяцев — вечность в терминах ИИ.

Google: чемпион вертикальной интеграции​

Доминирование Google обусловлено его непревзойденным контролем над всей цепочкой создания стоимости ИИ:

• Инфраструктура от начала до конца: Пользовательские TPU Google, обширные центры обработки данных и тесная интеграция между кремнием, программным обеспечением и приложениями создают непреодолимый конкурентный ров.
• Производительность Gemini Exp-1206: Ранние испытания Gemini Exp-1206 установили новые стандарты, подтверждая способность Google оптимизировать всю стеку.
• Решения для предприятий: Богатая внутренняя экосистема Google служит испытательным полигоном для решений по автоматизации рабочих процессов. Их вертикальная интеграция позволяет им доминировать в корпоративном ИИ так, как ни чисто ИИ-компании, ни традиционные облачные провайдеры не могут соперничать.

Проигравшие: сложные времена впереди​

OpenAI: на перепутье​

Несмотря на ранний успех, OpenAI сталкивается с нарастающими вызовами:

• Организационные проблемы: Уходы высокопрофильных сотрудников, таких как Алек Радфорд, сигнализируют о возможном внутреннем несоответствии. Подрывает ли поворот OpenAI к потребительским приложениям его фокус на AGI?
• Стратегические ограничения: Успех ChatGPT, хотя и коммерчески ценный, может ограничивать инновации. Пока конкуренты исследуют агентские рабочие процессы и приложения корпоративного уровня, OpenAI рискует быть зажатым в пространстве чат-ботов.

Apple: упущенная волна ИИ​

Ограниченные достижения Apple в области ИИ угрожают ее давнему доминированию в мобильных инновациях:

• Стратегические слепые зоны: Поскольку ИИ становится центральным элементом мобильных экосистем, отсутствие значительных вкладов Apple в решения с ИИ от начала до конца может подорвать ее основной бизнес.
• Конкурентная уязвимость: Без значительного прогресса в интеграции ИИ в свою экосистему Apple рискует отстать от конкурентов, которые быстро внедряют инновации.

Критические ставки на 2025 год​

Возможности моделей: великое расслоение​

Индустрия ИИ стоит на перепутье с двумя возможными будущими:

1. Прыжок к AGI: Прорыв в AGI может сделать текущие приложения устаревшими, мгновенно изменив индустрию.
2. Постепенная эволюция: Более вероятно, что постепенные улучшения будут двигать практическими приложениями и автоматизацией от начала до конца, отдавая предпочтение компаниям, сосредоточенным на удобстве использования, а не на фундаментальных прорывах.

Компаниям необходимо найти баланс между поддержанием фундаментальных исследований и предоставлением немедленной ценности.

Эволюция агентов: следующий рубеж​

Агенты представляют собой трансформационный сдвиг во взаимодействии человека и ИИ.

• Управление контекстом: Предприятия выходят за рамки простых моделей запроса-ответа, чтобы включить контекстное понимание в рабочие процессы. Это упрощает архитектуры, позволяя приложениям эволюционировать с возможностями моделей.
• Сотрудничество человека и ИИ: Баланс между автономией и контролем является ключевым. Инновации, такие как MCP от Anthropic, могут заложить основу для магазина приложений агентов, обеспечивая бесшовное взаимодействие между агентами и корпоративными системами.

Взгляд в будущее: следующие мега-платформы​

Эра операционных систем ИИ​

ИИ готов переопределить парадигмы платформ, создавая новые "операционные системы" для цифровой эпохи:

• Модели-основы как инфраструктура: Модели становятся платформами сами по себе, с разработкой API-first и стандартизированными протоколами агентов, стимулирующими инновации.
• Новые парадигмы взаимодействия: ИИ выйдет за рамки традиционных интерфейсов, интегрируясь бесшовно в устройства и окружающие среды. Приближается эра робототехники и носимых агентов ИИ.
• Эволюция оборудования: Специализированные чипы, вычисления на краю и оптимизированные форм-факторы оборудования ускорят внедрение ИИ в различных отраслях.

Заключение​

Индустрия ИИ вступает в решающую фазу, где на передний план выходят практическое применение, инфраструктура и взаимодействие человека и ИИ. Победители будут превосходить в:

• Предоставлении решений от начала до конца, которые решают реальные проблемы.
• Специализации в вертикальных приложениях, чтобы обогнать конкурентов.
• Построении сильной, масштабируемой инфраструктуры для эффективного развертывания.
• Определении парадигм взаимодействия человека и ИИ, которые балансируют автономию и контроль.

Это критический момент. Компании, которые добьются успеха, будут теми, кто превратит потенциал ИИ в ощутимую, трансформационную ценность. По мере того как 2025 год разворачивается, гонка за определение следующих мега-платформ и экосистем уже началась.

Что вы думаете? Мы на пороге прорыва в AGI, или доминирует постепенный прогресс? Поделитесь своими мыслями и присоединяйтесь к обсуждению.

Мы рады объявить о революционном партнерстве между Cuckoo Network и Tenspect, объединяющем нашу децентрализованную AI инфраструктуру с инновационной платформой домашней инспекции Tenspect. Это сотрудничество знаменует собой значительный шаг к внедрению мощи децентрализованного AI в индустрию недвижимости.

Почему это партнерство важно​

Tenspect произвел революцию в индустрии домашних инспекций с помощью своей платформы на базе AI, которая позволяет инспекторам проводить более быстрые и эффективные проверки. Интегрируясь с децентрализованной AI инфраструктурой Cuckoo Network, Tenspect сможет предложить еще более мощные возможности, обеспечивая при этом конфиденциальность данных и снижая затраты.

Ключевые преимущества этого партнерства включают:

1. Децентрализованная обработка AI: Умный блокнот и AI функции Tenspect будут использовать сеть GPU майнинга Cuckoo Network, обеспечивая более быстрое время обработки и улучшенную конфиденциальность.
2. Экономическая эффективность: Используя децентрализованную инфраструктуру Cuckoo Network, Tenspect сможет предлагать свои AI услуги по более конкурентоспособным ценам для домашних инспекторов.
3. Улучшенная конфиденциальность: Наш децентрализованный подход гарантирует, что конфиденциальные данные инспекций остаются защищенными и приватными, при этом пользуясь преимуществами передовых AI возможностей.

Техническая интеграция​

Tenspect интегрируется с Cuckoo Chain для обеспечения безопасных и прозрачных транзакций и использует нашу сеть GPU майнинга для задач AI вывода. Это включает:

• Обработку голосовой транскрипции через наши децентрализованные AI узлы
• Обработку анализа изображений для документации инспекций
• Генерацию отчетов об инспекциях с использованием наших распределенных вычислительных ресурсов

Что дальше​

Это партнерство представляет собой лишь начало. Вместе Cuckoo Network и Tenspect будут работать над:

• Расширением AI возможностей для домашних инспекторов
• Разработкой новых децентрализованных AI функций для индустрии недвижимости
• Созданием инновационных решений, которые используют сильные стороны обеих платформ

Мы рады сотрудничать с Tenspect, чтобы принести преимущества децентрализованного AI в индустрию домашних инспекций. Это партнерство идеально соответствует нашей миссии по демократизации доступа к AI, обеспечивая при этом конфиденциальность и эффективность.

Следите за обновлениями об этом захватывающем сотрудничестве!

Для получения дополнительной информации о этом партнерстве:

• Посетите веб-сайт Tenspect
• Присоединяйтесь к нашему Discord
• Следите за нами на X / Twitter
• Присоединяйтесь к нашему Telegram

В то время как языковые модели, такие как GPT-4 и Gemini, привлекли внимание общественности своими разговорными способностями, происходит более глубокая революция: появление AI агентов. Как подробно описано в недавней белой книге Google, эти агенты не просто умные чат-боты – это AI системы, которые могут активно воспринимать, рассуждать о и влиять на реальный мир.

Эволюция возможностей AI​

Представьте себе традиционные AI модели как невероятно знающих профессоров, запертых в комнате без интернета или телефона. Они могут предложить блестящие идеи, но только на основе того, что они узнали до входа в комнату. AI агенты, с другой стороны, похожи на профессоров с полным набором современных инструментов в их распоряжении – они могут искать актуальную информацию, отправлять электронные письма, делать расчеты и координировать сложные задачи.

Вот что отличает агентов от традиционных моделей:

• Информация в реальном времени: В то время как модели ограничены своими обучающими данными, агенты могут получать актуальную информацию через внешние инструменты и API
• Выполнение действий: Агенты не просто предлагают действия – они могут выполнять их через вызовы функций и взаимодействия с API
• Управление памятью: Агенты поддерживают контекст в нескольких взаимодействиях, обучаясь на каждом обмене для улучшения своих ответов
• Интеграция инструментов: Встроенная способность использовать внешние инструменты и API является частью их архитектуры, а не добавлена как последующая мысль

Как думают агенты: когнитивная архитектура​

Настоящая магия агентов заключается в их "когнитивной архитектуре" – системе, которая управляет тем, как они рассуждают и принимают решения. В белой книге описаны три ключевых подхода:

1. ReAct: Фреймворк, в котором агенты чередуют рассуждения о своей ситуации и выполнение конкретных действий. Представьте себе шеф-повара, который постоянно оценивает свой прогресс и корректирует свою кулинарную стратегию.

2. Цепочка мыслей: Агенты разбивают сложные проблемы на более мелкие, управляемые шаги, показывая свою работу по пути. Это похоже на то, как математик решает сложные уравнения шаг за шагом.

3. Дерево мыслей: Агенты исследуют несколько возможных путей решения одновременно, как шахматист, рассматривающий разные ходы и их последствия.

Вот реальный пример из белой книги о том, как агент может обработать запрос на бронирование рейса:

Пользователь: "Я хочу забронировать рейс из Остина в Цюрих"

Мысль агента: Я должен сначала поискать рейсы
Действие: [Вызывает API поиска рейсов]
Наблюдение: Найдено несколько вариантов рейсов

Мысль агента: Я должен проверить лучшие цены и маршруты
Действие: [Анализирует результаты поиска]
Наблюдение: Найдены оптимальные соединения и цены

Мысль агента: Пользователю нужен ясный обзор вариантов
Окончательный ответ: "Вот лучшие варианты рейсов..."

Набор инструментов агента: как они взаимодействуют с миром​

В белой книге определены три различных способа, которыми агенты могут взаимодействовать с внешними системами:

1. Расширения​

Это инструменты на стороне агента, которые позволяют делать прямые вызовы API. Думайте о них как о руках агента – они могут напрямую взаимодействовать с внешними сервисами. Белая книга Google показывает, как они особенно полезны для операций в реальном времени, таких как проверка цен на авиабилеты или прогнозов погоды.

2. Функции​

В отличие от расширений, функции выполняются на стороне клиента. Это обеспечивает больший контроль и безопасность, что делает их идеальными для чувствительных операций. Агент указывает, что нужно сделать, но фактическое выполнение происходит под контролем клиента.

Разница между расширениями и функциями:

3. Хранилища данных​

Это справочные библиотеки агента, предоставляющие доступ как к структурированным, так и неструктурированным данным. Используя векторные базы данных и встраивания, агенты могут быстро находить релевантную информацию в обширных наборах данных.

Как агенты учатся и совершенствуются​

В белой книге описаны три увлекательных подхода к обучению агентов:

1. Обучение в контексте: Как шеф-повар, получивший новый рецепт и ингредиенты, агенты учатся выполнять новые задачи через примеры и инструкции, предоставленные во время выполнения.

2. Обучение на основе извлечения: Представьте себе шеф-повара с доступом к обширной библиотеке кулинарных книг. Агенты могут динамически извлекать релевантные примеры и инструкции из своих хранилищ данных.

   

3. Тонкая настройка: Это похоже на отправку шеф-повара в кулинарную школу – систематическое обучение на определенных типах задач для улучшения общей производительности.

Создание агентов, готовых к производству​

Самая практическая часть белой книги касается внедрения агентов в производственные среды. Используя платформу Vertex AI от Google, разработчики могут создавать агентов, которые объединяют:

• Понимание естественного языка для взаимодействия с пользователями
• Интеграцию инструментов для реальных действий
• Управление памятью для контекстуальных ответов
• Системы мониторинга и оценки

Будущее архитектуры агентов​

Возможно, самым захватывающим является концепция "цепочки агентов" – объединение специализированных агентов для выполнения сложных задач. Представьте себе систему планирования путешествий, которая объединяет:

• Агент по бронированию авиабилетов
• Агент по рекомендациям отелей
• Агент по планированию местных мероприятий
• Агент по мониторингу погоды

Каждый специализируется в своей области, но работает вместе для создания комплексных решений.

Что это значит для будущего​

Появление AI агентов представляет собой фундаментальный сдвиг в искусственном интеллекте – от систем, которые могут только думать, к системам, которые могут думать и действовать. Хотя мы все еще находимся на ранних этапах, архитектура и подходы, изложенные в белой книге Google, предоставляют четкую дорожную карту того, как AI будет эволюционировать от пассивного инструмента к активному участнику в решении реальных проблем.

Для разработчиков, бизнес-лидеров и энтузиастов технологий понимание AI агентов – это не просто следование трендам, это подготовка к будущему, где AI станет настоящим партнером в человеческих начинаниях.

Как вы видите изменение вашей отрасли под влиянием AI агентов? Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже.

Cuckoo Network с радостью объявляет о своем расширении на IoTeX как решение Layer 2, привнося свою децентрализованную AI инфраструктуру в процветающую экосистему IoTeX. Это стратегическое партнерство объединяет опыт Cuckoo в обслуживании AI моделей с надежной инфраструктурой MachineFi IoTeX, создавая новые возможности для обеих сообществ.

Необходимость​

Пользователям и разработчикам IoTeX необходим доступ к эффективным, децентрализованным AI вычислительным ресурсам, в то время как создатели AI приложений требуют масштабируемой блокчейн инфраструктуры. Создавая на базе IoTeX, Cuckoo Chain удовлетворяет эти потребности, расширяя свой децентрализованный AI рынок на новую экосистему.

Решение​

Cuckoo Chain на IoTeX предлагает:

• Бесшовную интеграцию с инфраструктурой MachineFi IoTeX
• Снижение транзакционных издержек для обслуживания AI моделей
• Повышенную масштабируемость для децентрализованных AI приложений
• Кросс-чейн совместимость между IoTeX и Cuckoo Chain

Детали Эйрдропа​

В честь этого расширения Cuckoo Network запускает кампанию эйрдропа для участников сообществ IoTeX и Cuckoo. Участники могут заработать токены $CAI через различные активности:

1. Ранние пользователи из экосистемы IoTeX
2. GPU майнеры, вносящие вклад в сеть
3. Активное участие в кросс-чейн активностях
4. Вовлеченность в сообщество и вклад в развитие

Цитата от Руководства​

"Создание Cuckoo Chain как Layer 2 на IoTeX является значительным этапом в нашей миссии по децентрализации AI инфраструктуры," говорит Дора Нода, CPO Cuckoo Network. "Это сотрудничество позволяет нам предоставить эффективные, доступные AI вычисления в инновационную экосистему MachineFi IoTeX, расширяя наш децентрализованный AI рынок."

Часто задаваемые вопросы

В: Что делает L2 на IoTeX уникальным для Cuckoo Chain?

О: L2 на IoTeX для Cuckoo Chain уникально сочетает децентрализованное обслуживание AI моделей с инфраструктурой MachineFi IoTeX, обеспечивая эффективные, экономически выгодные AI вычисления для IoT устройств и приложений.

В: Как я могу участвовать в эйрдропе?

О: Посетите https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ, чтобы выполнить квалификационные действия и получить награды.

В: Как я могу получить больше $CAI?

• Стейкинг токенов $CAI
• Запуск узла GPU майнера
• Участие в кросс-чейн транзакциях
• Вклад в развитие сообщества

В: Каковы технические требования для GPU майнеров?

О: GPU майнеры нуждаются в:

• NVIDIA GTX 3080, L4 или выше
• Минимум 8GB RAM
• Стейк и быть в числе топ-10 майнеров по голосованию $CAI
• Надежное интернет-соединение Для подробных инструкций по настройке посетите нашу документацию на cuckoo.network/docs

В: Какие преимущества это приносит пользователям IoTeX?

О: Пользователи IoTeX получают доступ к:

• Децентрализованным AI вычислительным ресурсам
• Сниженным транзакционным издержкам для AI услуг
• Интеграции с существующими приложениями MachineFi
• Новым возможностям заработка через GPU майнинг и стейкинг

В: Как работает кросс-чейн функциональность?

О: Пользователи смогут бесшовно перемещать активы между IoTeX, Arbitrum и Cuckoo Chain, используя нашу мостовую инфраструктуру, обеспечивая единую ликвидность и совместимость между экосистемами. Мост Arbitrum запущен, а мост IoTeX еще в разработке.

В: Каков график запуска?

О: График:

• Неделя 8 января: Начало распределения эйрдропа на основной сети Cuckoo Chain
• Неделя 29 января: Развертывание моста между IoTeX и Cuckoo Chain
• Неделя 12 февраля: Полный запуск платформы автономных агентов

В: Как разработчики могут строить на IoTeX L2 от Cuckoo Chain?

О: Разработчики могут использовать знакомые инструменты и языки Ethereum, так как Cuckoo Chain сохраняет полную совместимость с EVM. Полная документация и ресурсы для разработчиков будут доступны на cuckoo.network/docs.

В: Какова общая аллокация эйрдропа?

О: Кампания эйрдропа “IoTeX x Cuckoo” распределит часть от общей 1‰ аллокации, зарезервированной для ранних пользователей и членов сообщества из общего объема в 1 миллиард токенов $CAI.

Контактная информация

Для получения дополнительной информации присоединяйтесь к нашему сообществу:

• Веб-сайт: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual, основанный в 2023 году бывшим инвестором Polychain Нираджем Пант и Акилешем Потти, является амбициозным проектом на пересечении блокчейна и ИИ. Поддерживаемый финансированием в размере $25M в рамках серии A, возглавляемой Archetype и стратегическими инвестициями от Polychain Capital, компания стремится устранить критические пробелы в инфраструктуре для обеспечения сложных взаимодействий на цепочке и вне её. С командой из 30 экспертов из ведущих учреждений и компаний, Ritual разрабатывает протокол, который интегрирует возможности ИИ непосредственно в блокчейн-среды, нацеливаясь на такие случаи использования, как смарт-контракты, генерируемые на естественном языке, и динамические кредитные протоколы, управляемые рынком.

Почему клиентам нужен Web3 для ИИ​

Интеграция Web3 и ИИ может устранить многие ограничения, наблюдаемые в традиционных централизованных системах ИИ.

1. Децентрализованная инфраструктура помогает снизить риск манипуляций: когда вычисления ИИ и результаты моделей выполняются несколькими независимыми узлами, становится гораздо сложнее для какого-либо одного субъекта — будь то разработчик или корпоративный посредник — подделывать результаты. Это укрепляет доверие пользователей и прозрачность в приложениях, управляемых ИИ.

2. Web3-нативный ИИ расширяет возможности смарт-контрактов на цепочке за пределы простой финансовой логики. С ИИ в цикле контракты могут реагировать на данные рынка в реальном времени, запросы, сгенерированные пользователями, и даже сложные задачи вывода. Это позволяет использовать такие случаи, как алгоритмическая торговля, автоматизированные кредитные решения и взаимодействия в чате (например, FrenRug), которые были бы невозможны при существующих изолированных API ИИ. Поскольку результаты ИИ проверяемы и интегрированы с активами на цепочке, эти решения с высокой стоимостью или высокой ставкой могут выполняться с большим доверием и меньшим количеством посредников.

3. Распределение рабочей нагрузки ИИ по сети может потенциально снизить затраты и повысить масштабируемость. Хотя вычисления ИИ могут быть дорогими, хорошо спроектированная среда Web3 использует глобальный пул вычислительных ресурсов, а не одного централизованного поставщика. Это открывает более гибкое ценообразование, улучшенную надежность и возможность для непрерывных рабочих процессов ИИ на цепочке — все это подкреплено общими стимулами для операторов узлов предлагать свои вычислительные мощности.

Подход Ritual​

Система имеет три основных уровня — Infernet Oracle, Ritual Chain (инфраструктура и протокол) и Нативные приложения — каждый из которых разработан для решения различных задач в пространстве Web3 x ИИ.

1. Infernet Oracle​

• Что он делает Infernet — это первый продукт Ritual, который действует как мост между смарт-контрактами на цепочке и вычислениями ИИ вне цепочки. Вместо того чтобы просто извлекать внешние данные, он координирует задачи вывода моделей ИИ, собирает результаты и возвращает их на цепочку в проверяемом виде.
• Ключевые компоненты
  • Контейнеры: Безопасные среды для размещения любых рабочих нагрузок ИИ/МО (например, ONNX, Torch, модели Hugging Face, GPT-4).
  • infernet-ml: Оптимизированная библиотека для развертывания рабочих процессов ИИ/МО, предлагающая готовые интеграции с популярными фреймворками моделей.
  • Infernet SDK: Предоставляет стандартизированный интерфейс, чтобы разработчики могли легко писать смарт-контракты, которые запрашивают и потребляют результаты вывода ИИ.
  • Узлы Infernet: Развернуты на таких сервисах, как GCP или AWS, эти узлы слушают запросы вывода на цепочке, выполняют задачи в контейнерах и возвращают результаты обратно на цепочку.
  • Оплата и проверка: Управляет распределением сборов (между вычислительными и проверочными узлами) и поддерживает различные методы проверки, чтобы гарантировать честное выполнение задач.
• Почему это важно Infernet выходит за рамки традиционного оракула, проверяя вычисления ИИ вне цепочки, а не только каналы данных. Он также поддерживает планирование повторяющихся или чувствительных ко времени задач вывода, снижая сложность связывания задач, управляемых ИИ, с приложениями на цепочке.

2. Ritual Chain​

Ritual Chain интегрирует функции, дружественные к ИИ, как на уровне инфраструктуры, так и на уровне протокола. Он разработан для обработки частых, автоматизированных и сложных взаимодействий между смарт-контрактами и вычислениями вне цепочки, выходя далеко за рамки того, что могут управлять типичные L1.

2.1 Инфраструктурный уровень​

• Что он делает Инфраструктура Ritual Chain поддерживает более сложные рабочие процессы ИИ, чем стандартные блокчейны. Через предварительно скомпилированные модули, планировщик и расширение EVM под названием EVM++, он стремится облегчить частые или потоковые задачи ИИ, надежные абстракции учетных записей и автоматизированные взаимодействия контрактов.

• Ключевые компоненты

  • Предварительно скомпилированные модули

    :

    • Расширения EIP (например, EIP-665, EIP-5027) устраняют ограничения длины кода, уменьшают газ для подписей и обеспечивают доверие между задачами ИИ на цепочке и вне её.
    • Вычислительные предварительно скомпилированные модули стандартизируют фреймворки для вывода ИИ, доказательств с нулевым разглашением и тонкой настройки моделей в смарт-контрактах.

  • Планировщик: Устраняет зависимость от внешних контрактов "Keeper", позволяя задачам выполняться по фиксированному расписанию (например, каждые 10 минут). Критично для непрерывных действий, управляемых ИИ.

  • EVM++: Улучшает EVM с помощью нативной абстракции учетных записей (EIP-7702), позволяя контрактам автоматически одобрять транзакции на определенный период. Это поддерживает непрерывные решения, управляемые ИИ (например, автоматическая торговля), без вмешательства человека.

• Почему это важно Встраивая функции, ориентированные на ИИ, непосредственно в свою инфраструктуру, Ritual Chain упрощает сложные, повторяющиеся или чувствительные ко времени вычисления ИИ. Разработчики получают более надежную и автоматизированную среду для создания по-настоящему "интеллектуальных" децентрализованных приложений.

2.2 Уровень протокола консенсуса​

• Что он делает Протокольный уровень Ritual Chain решает необходимость эффективного управления разнообразными задачами ИИ. Большие задачи вывода и гетерогенные вычислительные узлы требуют специальной логики рыночных сборов и нового подхода к консенсусу для обеспечения плавного выполнения и проверки.
• Ключевые компоненты
  • Resonance (Рынок сборов):
    • Вводит роли "аукциониста" и "брокера" для сопоставления задач ИИ различной сложности с подходящими вычислительными узлами.
    • Использует почти исчерпывающее или "пакетное" распределение задач для максимизации пропускной способности сети, гарантируя, что мощные узлы обрабатывают сложные задачи без задержек.
  • Symphony (Консенсус):
    • Разделяет вычисления ИИ на параллельные подзадачи для проверки. Несколько узлов проверяют этапы процесса и результаты отдельно.
    • Предотвращает перегрузку сети большими задачами ИИ, распределяя рабочие нагрузки проверки по нескольким узлам.
  • vTune:
    • Демонстрирует, как проверять тонкую настройку моделей, выполненную узлами, на цепочке с использованием проверок данных "черного хода".
    • Иллюстрирует более широкую способность Ritual Chain обрабатывать более длительные, более сложные задачи ИИ с минимальными предположениями о доверии.
• Почему это важно Традиционные рынки сборов и модели консенсуса испытывают трудности с тяжелыми или разнообразными рабочими нагрузками ИИ. Переработав оба, Ritual Chain может динамически распределять задачи и проверять результаты, расширяя возможности на цепочке далеко за пределы базовой логики токенов или контрактов.

3. Нативные приложения​

• Что они делают Основываясь на Infernet и Ritual Chain, нативные приложения включают рынок моделей и сеть валидации, демонстрируя, как функции, управляемые ИИ, могут быть нативно интегрированы и монетизированы на цепочке.
• Ключевые компоненты
  • Рынок моделей:
    • Токенизирует модели ИИ (и, возможно, тонко настроенные варианты) как активы на цепочке.
    • Позволяет разработчикам покупать, продавать или лицензировать модели ИИ, с доходами, вознаграждаемыми создателям моделей и поставщикам вычислений/данных.
  • Сеть валидации и "Rollup-as-a-Service":
    • Предлагает внешним протоколам (например, L2) надежную среду для вычислений и проверки сложных задач, таких как доказательства с нулевым разглашением или запросы, управляемые ИИ.
    • Предоставляет индивидуальные решения rollup, использующие EVM++, функции планирования и дизайн рынка сборов Ritual.
• Почему это важно Делая модели ИИ непосредственно торгуемыми и проверяемыми на цепочке, Ritual расширяет функциональность блокчейна в рынок услуг и наборов данных ИИ. Более широкая сеть также может использовать инфраструктуру Ritual для специализированных вычислений, формируя единый экосистему, где задачи и доказательства ИИ становятся дешевле и прозрачнее.

Развитие экосистемы Ritual​

Видение Ritual как "открытой сети инфраструктуры ИИ" идет рука об руку с созданием надежной экосистемы. Помимо основного проектирования продукта, команда создала партнерства в области хранения моделей, вычислений, систем доказательств и приложений ИИ, чтобы обеспечить экспертную поддержку каждого уровня сети. В то же время Ritual активно инвестирует в ресурсы для разработчиков и рост сообщества, чтобы способствовать реальным случаям использования на своей цепочке.

1. Сотрудничество в экосистеме

• Хранение моделей и их целостность: Хранение моделей ИИ с помощью Arweave гарантирует, что они останутся неизменными.
• Партнерства в области вычислений: IO.net предоставляет децентрализованные вычисления, соответствующие потребностям масштабирования Ritual.
• Системы доказательств и уровень-2: Сотрудничество с Starkware и Arbitrum расширяет возможности генерации доказательств для задач на основе EVM.
• Потребительские приложения ИИ: Партнерства с Myshell и Story Protocol приносят больше услуг, управляемых ИИ, на цепочку.
• Уровень активов моделей: Pond, Allora и 0xScope предоставляют дополнительные ресурсы ИИ и расширяют границы ИИ на цепочке.
• Улучшение конфиденциальности: Nillion укрепляет уровень конфиденциальности Ritual Chain.
• Безопасность и стекинг: EigenLayer помогает обеспечивать безопасность и стекинг в сети.
• Доступность данных: Модули EigenLayer и Celestia улучшают доступность данных, что жизненно важно для рабочих нагрузок ИИ.

2. Расширение приложений

• Ресурсы для разработчиков: Подробные руководства объясняют, как запускать контейнеры ИИ, использовать PyTorch и интегрировать GPT-4 или Mistral-7B в задачи на цепочке. Практические примеры — такие как создание NFT через Infernet — снижают барьеры для новичков.
• Финансирование и акселерация: Акселератор Ritual Altar и проект Ritual Realm предоставляют капитал и наставничество командам, создающим децентрализованные приложения на Ritual Chain.
• Известные проекты:
  • Anima: Многоагентный DeFi-ассистент, который обрабатывает запросы на естественном языке в области кредитования, обмена и стратегий доходности.
  • Opus: Токены мемов, созданные ИИ, с запланированными торговыми потоками.
  • Relic: Интегрирует модели прогнозирования, управляемые ИИ, в AMM, стремясь к более гибкой и эффективной торговле на цепочке.
  • Tithe: Использует МО для динамической настройки кредитных протоколов, улучшая доходность при снижении риска.

Согласуя проектирование продукта, партнерства и разнообразный набор децентрализованных приложений, управляемых ИИ, Ritual позиционирует себя как многофункциональный центр для Web3 x ИИ. Его подход, ориентированный на экосистему, дополненный обширной поддержкой разработчиков и реальными возможностями финансирования, закладывает основу для более широкого принятия ИИ на цепочке.

Перспективы Ritual​

Планы по продукту и экосистема Ritual выглядят многообещающе, но многие технические пробелы остаются. Разработчикам все еще нужно решать фундаментальные проблемы, такие как настройка конечных точек вывода моделей, ускорение задач ИИ и координация нескольких узлов для крупномасштабных вычислений. На данный момент основная архитектура может справляться с более простыми случаями использования; настоящая задача — вдохновить разработчиков на создание более креативных приложений, управляемых ИИ, на цепочке.

В будущем Ritual может сосредоточиться меньше на финансах и больше на том, чтобы сделать вычислительные или модельные активы торгуемыми. Это привлекло бы участников и укрепило бы безопасность сети, связав токен цепи с практическими рабочими нагрузками ИИ. Хотя детали дизайна токена пока не ясны, очевидно, что видение Ritual заключается в том, чтобы вдохновить новое поколение сложных, децентрализованных приложений, управляемых ИИ, продвигая Web3 в более глубокую и креативную область.

Слияние ИИ и криптовалюты долгое время было предметом ажиотажа, но плохо реализовывалось. Прошлые попытки децентрализовать ИИ разбивали стек, не принося реальной ценности. Будущее не в частичной децентрализации, а в создании полнофункциональных платформ ИИ, которые действительно децентрализованы, интегрируя вычисления, данные и интеллект в единые, самоподдерживающиеся экосистемы.

Я провел месяцы, интервьюируя 47 разработчиков, основателей и исследователей на этом пересечении. Консенсус? Полнофункциональный децентрализованный ИИ — это будущее вычислительного интеллекта, и 2025 год станет его прорывным годом.

Разрыв на рынке в $1,7 триллиона​

Сегодня инфраструктура ИИ контролируется несколькими игроками:

• Четыре компании контролируют 92% поставок GPU NVIDIA H100.
• Эти GPU приносят до $1,4 млн годового дохода на единицу.
• Наценки на выводы ИИ превышают 80%.

Эта централизация подавляет инновации и создает неэффективности, готовые к разрушению. Децентрализованные полнофункциональные платформы ИИ, такие как Cuckoo Network, стремятся устранить эти узкие места, демократизируя доступ к вычислениям, данным и интеллекту.

Полнофункциональный децентрализованный ИИ: расширение видения​

Полнофункциональная децентрализованная платформа ИИ не только интегрирует вычисления, данные и интеллект, но и открывает двери для трансформационных новых случаев использования на пересечении блокчейна и ИИ. Давайте исследуем эти уровни в свете новых тенденций.

1. Децентрализованные рынки вычислений​

Централизованные поставщики вычислений взимают завышенные сборы и концентрируют ресурсы. Децентрализованные платформы, такие как Gensyn и Cuckoo Network, позволяют:

• Эластичные вычисления: Доступ к GPU по требованию через распределенные сети.
• Проверяемые вычисления: Криптографические доказательства гарантируют точность вычислений.
• Снижение затрат: Ранние тесты показывают снижение затрат на 30-70%.

Кроме того, рост AI-Fi создает новые экономические примитивы. GPU становятся активами с доходностью, а ликвидность на блокчейне позволяет дата-центрам финансировать приобретение оборудования. Разработка децентрализованных обучающих фреймворков и оркестрации вывода ускоряется, прокладывая путь к действительно масштабируемой инфраструктуре вычислений ИИ.

2. Сообщества, управляемые данными​

Зависимость ИИ от данных делает централизованные наборы данных узким местом. Децентрализованные системы, используя Data DAO и технологии повышения конфиденциальности, такие как доказательства с нулевым разглашением (ZK), позволяют:

• Справедливое распределение ценности: Динамическое ценообразование и модели владения вознаграждают участников.
• Рынки данных в реальном времени: Данные становятся торгуемым, токенизированным активом.

Однако, поскольку модели ИИ требуют все более сложных наборов данных, рынки данных должны будут балансировать между качеством и конфиденциальностью. Инструменты для вероятностных примитивов конфиденциальности, такие как безопасные вычисления с участием нескольких сторон (MPC) и федеративное обучение, станут необходимыми для обеспечения как прозрачности, так и безопасности в децентрализованных приложениях ИИ.

3. Прозрачный ИИ интеллект​

Сегодня системы ИИ — это черные ящики. Децентрализованный интеллект приносит прозрачность через:

• Аудируемые модели: Смарт-контракты обеспечивают подотчетность и прозрачность.
• Объяснимые решения: Выводы ИИ интерпретируемы и повышают доверие.

Новые тенденции, такие как агентные намерения, где автономные агенты ИИ совершают транзакции или действуют на блокчейне, предлагают взгляд на то, как децентрализованный ИИ может переопределить рабочие процессы, микроплатежи и даже управление. Платформы должны обеспечить бесшовную интероперабельность между системами на основе агентов и системами на основе человека, чтобы эти инновации могли процветать.

Новые категории в децентрализованном ИИ​

Взаимодействие агент-агент​

Блокчейны по своей природе компонуемы, что делает их идеальными для взаимодействий агент-агент. Это пространство дизайна включает автономных агентов, участвующих в финансовых транзакциях, запуске токенов или упрощении рабочих процессов. В децентрализованном ИИ эти агенты могут сотрудничать в сложных задачах, от обучения моделей до проверки данных.

Генеративный контент и развлечения​

Агенты ИИ — это не только работники, они также могут создавать. От агентного мультимедийного развлечения до динамического, генеративного контента в играх, децентрализованный ИИ может открыть новые категории пользовательского опыта. Представьте себе виртуальных персонажей, которые бесшовно сочетают блокчейн-платежи с ИИ-сгенерированными повествованиями, чтобы переопределить цифровое повествование.

Стандарты учета вычислений​

Отсутствие стандартизированного учета вычислений было проблемой как для традиционных, так и для децентрализованных систем. Чтобы конкурировать, децентрализованные сети ИИ должны приоритизировать прозрачность, позволяя сравнениям "яблоко с яблоком" качества и вывода вычислений. Это не только повысит доверие пользователей, но и создаст проверяемую основу для масштабирования децентрализованных рынков вычислений.

Что должны делать разработчики и инвесторы​

Возможности в полнофункциональном децентрализованном ИИ огромны, но требуют концентрации:

• Используйте агентов ИИ для автоматизации рабочих процессов: Агенты, которые совершают транзакции автономно, могут упростить аутентификацию предприятий, микроплатежи и интеграцию между платформами.
• Стройте для интероперабельности: Обеспечьте совместимость с существующими конвейерами ИИ и новыми инструментами, такими как интерфейсы агентных транзакций.
• Приоритизируйте UX и доверие: Принятие зависит от простоты, прозрачности и проверяемости.

Взгляд в будущее​

Будущее ИИ не фрагментировано, а объединено через децентрализованные, полнофункциональные платформы. Эти системы оптимизируют уровни вычислений, данных и интеллекта, перераспределяя власть и позволяя беспрецедентные инновации. С интеграцией агентных рабочих процессов, вероятностных примитивов конфиденциальности и прозрачных стандартов учета, децентрализованный ИИ может преодолеть разрыв между идеологией и практичностью.

В 2025 году успех придет к платформам, которые предоставляют реальную ценность, создавая единые, ориентированные на пользователя экосистемы. Эпоха действительно децентрализованного ИИ только начинается, и ее влияние будет трансформационным.

Мы рады объявить о новом захватывающем партнерстве между Cuckoo Network и Swan Chain, двумя ведущими силами в мире децентрализованного ИИ и блокчейн-технологий. Это сотрудничество знаменует собой значительный шаг вперед в нашей миссии по демократизации доступа к передовым возможностям ИИ и созданию более эффективной, доступной и инновационной экосистемы ИИ.

Расширение возможностей децентрализованного ИИ с помощью увеличенных ресурсов GPU​

В основе этого партнерства лежит интеграция обширных ресурсов GPU от Swan Chain в платформу Cuckoo Network. Используя глобальную сеть дата-центров и поставщиков вычислительных мощностей Swan Chain, Cuckoo Network значительно расширит свою способность обслуживать децентрализованные крупные языковые модели (LLM).

Эта интеграция идеально соответствует видению обеих компаний:

• Цель Cuckoo Network — создать децентрализованный маркетплейс для обслуживания моделей ИИ
• Миссия Swan Chain — ускорить принятие ИИ через комплексную блокчейн-инфраструктуру

Оживление любимых персонажей аниме с помощью ИИ​

Чтобы продемонстрировать мощь этого партнерства, мы с радостью объявляем о начальном выпуске нескольких LLM, основанных на персонажах, вдохновленных любимыми героями аниме. Эти модели, созданные талантливым сообществом создателей Cuckoo, будут работать на ресурсах GPU от Swan Chain.

Фанаты и разработчики смогут взаимодействовать с этими моделями персонажей и развивать их, открывая новые возможности для творческого повествования, разработки игр и интерактивных опытов.

Взаимные выгоды и общее видение​

Это партнерство объединяет сильные стороны обеих платформ:

• Cuckoo Network предоставляет децентрализованный маркетплейс и экспертизу в области ИИ для эффективного распределения и управления задачами ИИ.
• Swan Chain вносит свой вклад в виде надежной инфраструктуры GPU, инновационного рынка ZK и приверженности справедливой компенсации для поставщиков вычислительных мощностей.

Вместе мы работаем над будущим, где возможности ИИ станут более доступными, эффективными и справедливыми для разработчиков и пользователей по всему миру.

Что это значит для наших сообществ​

Для сообщества Cuckoo Network:

• Доступ к более широкому пулу ресурсов GPU, что позволяет быстрее обрабатывать и создавать более сложные модели ИИ
• Расширенные возможности для создания и монетизации уникальных моделей ИИ
• Потенциальное снижение затрат благодаря эффективной инфраструктуре Swan Chain

Для сообщества Swan Chain:

• Новые возможности для монетизации ресурсов GPU через маркетплейс Cuckoo Network
• Доступ к передовым приложениям ИИ и активному сообществу создателей
• Потенциал для увеличения спроса и использования инфраструктуры Swan Chain

Взгляд в будущее​

Это партнерство — только начало. По мере нашего продвижения вперед мы будем исследовать дополнительные способы интеграции наших технологий и создания ценности для обеих экосистем. Мы особенно рады возможности использовать рынок ZK от Swan Chain и модель универсального базового дохода для создания еще большего количества возможностей для поставщиков GPU и разработчиков ИИ.

Следите за обновлениями, так как мы отправляемся в это захватывающее путешествие вместе. Будущее децентрализованного ИИ светлое, и с такими партнерами, как Swan Chain, мы на шаг ближе к тому, чтобы сделать это будущее реальностью.

Мы приглашаем оба сообщества присоединиться к нам в праздновании этого партнерства. Вместе мы не просто создаем технологии — мы формируем будущее ИИ и даем возможность создателям по всему миру.

Cuckoo Network

• Источник: https://cuckoo.network/blog/
• Telegram: https://cuckoo.network/tg/
• Discord: https://cuckoo.network/dc/

Больше о Swan Chain

• Вебсайт: https://www.swanchain.io
• Twitter: https://twitter.com/swan_chain
• Telegram: https://t.me/swan_chain/
• Discord: https://discord.gg/swanchain
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/swancloud