We’re witnessing a seismic shift in digital creation. Gone are the days when product design and development relied solely on manual, human-driven processes. Today, AI is not just automating tasks—it’s becoming a creative partner, transforming how we design, code, and personalize products.

But what does this mean for designers, developers, and founders? Is AI a threat or a superpower? And which tools truly deliver? Let’s explore.

The New AI Design Stack: From Concept to Code​

AI is reshaping every stage of product creation. Here’s how:

1. UI/UX Generation: From Blank Canvas to Prompt-Driven Design​

Tools like Galileo AI and Uizard turn text prompts into fully-formed UI designs in seconds. For example, a prompt like “Design a modern dating app home screen” can generate a starting point, freeing designers from the blank canvas.

This shifts the designer’s role from pixel-pusher to prompt engineer and curator. Platforms like Figma and Adobe are also integrating AI features (e.g., Smart Selection, Auto Layout) to streamline repetitive tasks, allowing designers to focus on creativity and refinement.

2. Code Generation: AI as Your Coding Partner​

GitHub Copilot, used by over 1.3 million developers, exemplifies AI’s impact on coding. It doesn’t just autocomplete lines—it generates entire functions based on context, boosting productivity by 55%. Developers describe it as a tireless junior programmer who knows every library.

Alternatives like Amazon’s CodeWhisperer (ideal for AWS environments) and Tabnine (privacy-focused) offer tailored solutions. The result? Engineers spend less time on boilerplate and more on solving unique problems.

3. Testing and Research: Predicting User Behavior​

AI tools like Attention Insight and Neurons predict user interactions before testing begins, generating heatmaps and identifying potential issues. For qualitative insights, platforms like MonkeyLearn and Dovetail analyze user feedback at scale, uncovering patterns and sentiments in minutes.

4. Personalization: Tailoring Experiences at Scale​

AI is taking personalization beyond recommendations. Tools like Dynamic Yield and Adobe Target enable interfaces to adapt dynamically based on user behavior—reorganizing navigation, adjusting notifications, and more. This level of customization, once reserved for tech giants, is now accessible to smaller teams.

The Real-World Impact: Speed, Scale, and Creativity​

1. Faster Iteration​

AI compresses timelines dramatically. Founders report going from concept to prototype in days, not weeks. This speed encourages experimentation and reduces the cost of failure, fostering bolder innovation.

2. Doing More with Less​

AI acts as a force multiplier, enabling small teams to achieve what once required larger groups. Designers can explore multiple concepts in the time it took to create one, while developers maintain codebases more efficiently.

3. A New Creative Partnership​

AI doesn’t just execute tasks—it offers fresh perspectives. As one designer put it, “The AI suggests approaches I’d never consider, breaking me out of my patterns.” This partnership amplifies human creativity rather than replacing it.

What AI Can’t Replace: The Human Edge​

Despite its capabilities, AI falls short in key areas:

1. Strategic Thinking: AI can’t define business goals or deeply understand user needs.
2. Empathy: It can’t grasp the emotional impact of a design.
3. Cultural Context: AI-generated designs often feel generic, lacking the cultural nuance human designers bring.
4. Quality Assurance: AI-generated code may contain subtle bugs or vulnerabilities, requiring human oversight.

The most successful teams view AI as augmentation, not automation—handling routine tasks while humans focus on creativity, judgment, and connection.

Practical Steps for Teams​

1. Start Small: Use AI for ideation and low-risk tasks before integrating it into critical workflows.
2. Master Prompt Engineering: Crafting effective prompts is becoming as vital as traditional design or coding skills.
3. Review AI Outputs: Establish protocols to validate AI-generated designs and code, especially for security-critical functions.
4. Measure Impact: Track metrics like iteration speed and innovation output to quantify AI’s benefits.
5. Blend Approaches: Use AI where it excels, but don’t force it into tasks better suited to traditional methods.

What’s Next? The Future of AI in Design​

1. Tighter Design-Development Integration: Tools will bridge the gap between Figma and code, enabling seamless transitions from design to functional components.
2. Context-Aware AI: Future tools will align designs with brand standards, user data, and business goals.
3. Radical Personalization: Interfaces will adapt dynamically to individual users, redefining how we interact with software.

Conclusion: The Augmented Creator​

AI isn’t replacing human creativity—it’s evolving it. By handling routine tasks and expanding possibilities, AI frees designers and developers to focus on what truly matters: creating products that resonate with human needs and emotions.

The future belongs to the augmented creator—those who leverage AI as a partner, combining human ingenuity with machine intelligence to build better, faster, and more meaningful products.

As AI advances, the human element becomes not less important, but more crucial. Technology changes, but the need to connect with users remains constant. That’s a future worth embracing.

ในฐานะ CEO ของเครือข่าย Cuckoo ฉันได้เข้าร่วมการประชุม ETHDenver ในปีนี้ งานนี้ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกและการสะท้อนความคิดแก่ฉัน โดยเฉพาะเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของตลาดคริปโตและทิศทางการพัฒนาของ AI แบบกระจายศูนย์ นี่คือบางส่วนของการสังเกตและความคิดของฉันที่ฉันหวังจะแบ่งปันกับทีม

การสังเกตตลาด: ช่องว่างระหว่างเรื่องเล่าและความเป็นจริง​

จำนวนผู้เข้าร่วมงาน ETHDenver ในปีนี้ลดลงอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับปีที่แล้ว ซึ่งก็ลดลงจากปีก่อนหน้านั้นเช่นกัน แนวโน้มนี้บ่งชี้ว่าตลาดคริปโตอาจกำลังเปลี่ยนจากความคลั่งไคล้สู่ความสงบ อาจเป็นเพราะผู้คนทำเงินได้แล้วและไม่จำเป็นต้องดึงดูดนักลงทุนใหม่ หรือพวกเขาไม่ได้ทำเงินและได้ออกจากวงการไปแล้ว ที่น่าสังเกตมากกว่านั้นคือ ฉันสังเกตเห็นปรากฏการณ์ทั่วไปในตลาดปัจจุบัน: โครงการหลายโครงการพึ่งพาเพียงเรื่องเล่าและการขับเคลื่อนด้วยทุน ขาดพื้นฐานที่มีเหตุผล โดยมีเป้าหมายเพียงเพื่อเพิ่มราคาของเหรียญ ในสถานการณ์นี้ ผู้เข้าร่วมสร้างความเข้าใจโดยปริยายของ "การหลอกลวงซึ่งกันและกันและแกล้งทำเป็นถูกหลอก"

สิ่งนี้ทำให้ฉันคิด: ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ เราที่เครือข่าย Cuckoo จะรักษาความชัดเจนและไม่หลงทางได้อย่างไร?

สถานะปัจจุบันของตลาด AI แบบกระจายศูนย์​

ผ่านการสนทนากับผู้ก่อตั้งรายอื่นที่ทำงานเกี่ยวกับ AI แบบกระจายศูนย์ ฉันพบว่าพวกเขาก็เผชิญกับการขาดความต้องการเช่นกัน วิธีการแบบกระจายศูนย์ของพวกเขาเกี่ยวข้องกับการให้เบราว์เซอร์สมัครสมาชิกเครือข่ายแล้วเชื่อมต่อกับ Ollama ในท้องถิ่นเพื่อให้บริการ

จุดที่น่าสนใจที่ถูกพูดถึงคือว่าเหตุผลการพัฒนาของ AI แบบกระจายศูนย์อาจจะคล้ายกับ Tesla Powerwall ในที่สุด: ผู้ใช้ใช้มันเองตามปกติและ "ขายคืน" พลังการประมวลผลให้กับเครือข่ายเมื่อไม่ได้ใช้งานเพื่อทำเงิน สิ่งนี้มีความคล้ายคลึงกับวิสัยทัศน์ของเครือข่าย Cuckoo ของเรา และมันก็คุ้มค่าที่จะสำรวจวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลนี้

ความคิดเกี่ยวกับการจัดหาเงินทุนของโครงการและโมเดลธุรกิจ​

ที่การประชุม ฉันได้เรียนรู้เกี่ยวกับกรณีที่บริษัทหนึ่งหลังจากถึง 5M ARR ใน SaaS เผชิญกับคอขวดในการพัฒนาและต้องลดค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลลงครึ่งหนึ่ง จากนั้นเปลี่ยนไปใช้บล็อกเชน AI แบบกระจายศูนย์ พวกเขาเชื่อว่าแม้แต่โครงการอย่าง celer bridge ก็สร้างรายได้เพียง 7-8M และไม่มีกำไร

ในทางตรงกันข้าม พวกเขาได้รับเงินทุน 20M จาก Avalanche และระดมทุนเพิ่มเติมอีก 35M พวกเขาไม่สนใจโมเดลรายได้แบบดั้งเดิมเลย แต่ขายโทเค็น พยายามทำซ้ำโมเดลเว็บ3 ที่ประสบความสำเร็จ มุ่งหวังที่จะเป็น "Bittensor ที่ดีกว่า" หรือ "AI Solana" ตามที่พวกเขากล่าวว่าเงินทุน 55M นั้น "ไม่เพียงพออย่างสิ้นเชิง" และพวกเขาวางแผนที่จะลงทุนอย่างหนักในด้านการสร้างระบบนิเวศและการตลาด

กลยุทธ์นี้ทำให้ฉันคิด: เราควรดำเนินโมเดลธุรกิจแบบใดในสภาพแวดล้อมตลาดปัจจุบัน?

แนวโน้มตลาดและทิศทางของโครงการ​

บางคนเชื่อว่าตลาดโดยรวมอาจกำลังเปลี่ยนจากตลาดกระทิงช้าไปสู่ตลาดหมี ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ การมีความสามารถในการสร้างรายได้ของโครงการเองและไม่พึ่งพาความรู้สึกของตลาดมากเกินไปกลายเป็นสิ่งสำคัญ

เกี่ยวกับสถานการณ์การใช้งานของ AI แบบกระจายศูนย์ บางคนแนะนำว่าอาจเหมาะสมกว่าสำหรับ "LLM ที่ไม่สอดคล้องกัน" แต่แอปพลิเคชันดังกล่าวมักก่อให้เกิดปัญหาทางจริยธรรม สิ่งนี้เตือนให้เราพิจารณาขอบเขตทางจริยธรรมอย่างรอบคอบในขณะที่ก้าวหน้านวัตกรรมทางเทคโนโลยี

การต่อสู้ระหว่างจินตนาการและความเป็นจริง​

หลังจากพูดคุยกับผู้ก่อตั้งมากขึ้น ฉันสังเกตเห็นปรากฏการณ์ที่น่าสนใจ: โครงการที่มุ่งเน้นการทำงานจริงมักจะ "พิสูจน์" จินตนาการของตลาดได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่โครงการที่ไม่ทำสิ่งเฉพาะเจาะจงและพึ่งพาเพียงสไลด์เด็คเพื่อระดมทุนสามารถรักษาจินตนาการได้นานกว่าและมีแนวโน้มที่จะได้รับการจดทะเบียนในตลาดแลกเปลี่ยน โครงการ Movement เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน

สถานการณ์นี้ทำให้ฉันคิด: เราจะรักษาความก้าวหน้าของโครงการจริงได้อย่างไรโดยไม่จำกัดพื้นที่จินตนาการของตลาดสำหรับเราในช่วงต้น? นี่คือคำถามที่ต้องการให้ทีมของเราคิดร่วมกัน

ประสบการณ์และข้อมูลเชิงลึกจากผู้ให้บริการขุด​

ฉันยังได้พบกับบริษัทที่มุ่งเน้นการให้บริการดัชนีข้อมูลและการขุด ประสบการณ์ของพวกเขาเสนอมุมมองหลายประการสำหรับธุรกิจการขุดของเครือข่าย Cuckoo ของเรา:

1. การเลือกโครงสร้างพื้นฐาน: พวกเขาเลือกการโฮสต์ร่วมแทนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์เพื่อลดค่าใช้จ่าย วิธีการนี้อาจมีความคุ้มค่ามากกว่าบริการคลาวด์ โดยเฉพาะสำหรับธุรกิจการขุดที่ต้องใช้การประมวลผลสูง เราก็สามารถประเมินว่าจะใช้โมเดลนี้บางส่วนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างต้นทุนของเราหรือไม่
2. การพัฒนาอย่างมั่นคง: แม้จะมีความผันผวนของตลาด พวกเขายังคงรักษาเสถียรภาพของทีม (ส่งตัวแทนสองคนไปที่การประชุมนี้) และยังคงเจาะลึกในสาขาธุรกิจของพวกเขา ความมุ่งมั่นและความพากเพียรนี้คุ้มค่าที่จะเรียนรู้
3. การสร้างสมดุลระหว่างแรงกดดันจากนักลงทุนและความต้องการของตลาด: พวกเขาเผชิญกับแรงกดดันในการขยายตัวจากนักลงทุน โดยมีนักลงทุนบางรายที่กระตือรือร้นถึงขนาดสอบถามเกี่ยวกับความคืบหน้าเป็นรายเดือน คาดหวังการขยายตัวอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม การเติบโตของความต้องการตลาดจริงมีจังหวะธรรมชาติของมันเองและไม่สามารถบังคับได้
4. การเจาะลึกในสาขาการขุด: แม้ว่าการพัฒนา BD ในการขุดมักจะพึ่งพาโชค แต่บางบริษัทก็เจาะลึกในทิศทางนี้ และการปรากฏตัวของพวกเขาสามารถเห็นได้อย่างต่อเนื่องในเครือข่ายต่าง ๆ

จุดสุดท้ายนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง ในการแสวงหาการเติบโต เราจำเป็นต้องหาสมดุลระหว่างความคาดหวังของนักลงทุนและความต้องการของตลาดจริงเพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียทรัพยากรเนื่องจากการขยายตัวอย่างไม่ระมัดระวัง

บทสรุป​

ประสบการณ์ที่ ETHDenver ทำให้ฉันตระหนักว่าการพัฒนาตลาดคริปโตและระบบนิเวศ AI แบบกระจายศูนย์กำลังมีความมั่นคงมากขึ้น ในอีกด้านหนึ่ง เราเห็นการแพร่หลายของโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยเรื่องเล่า ในขณะที่อีกด้านหนึ่ง ทีมที่มุ่งเน้นการทำงานจริงมักเผชิญกับความท้าทายและความสงสัยมากขึ้น

สำหรับเครือข่าย Cuckoo เราต้องไม่ติดตามฟองสบู่ตลาดอย่างไม่ระมัดระวังหรือสูญเสียความมั่นใจเนื่องจากความผันผวนของตลาดในระยะสั้น เราจำเป็นต้อง:

• หาสมดุลระหว่างเรื่องเล่าและการปฏิบัติ: มีวิสัยทัศน์ที่ดึงดูดนักลงทุนและชุมชน ในขณะที่ยังมีพื้นฐานทางเทคนิคและธุรกิจที่มั่นคง
• มุ่งเน้นที่จุดแข็งของเรา: ใช้ตำแหน่งที่เป็นเอกลักษณ์ของเราใน AI แบบกระจายศูนย์และการขุด GPU เพื่อสร้างความสามารถในการแข่งขันที่แตกต่าง
• แสวงหาการพัฒนาที่ยั่งยืน: สร้างโมเดลธุรกิจที่สามารถทนทานต่อวัฏจักรของตลาด โดยมุ่งเน้นไม่เพียงแค่ราคาของเหรียญในระยะสั้น แต่ยังรวมถึงการสร้างมูลค่าในระยะยาว
• รักษาการมองการณ์ไกลทางเทคโนโลยี: นำแนวคิดนวัตกรรมเช่นโมเดล Tesla Powerwall มารวมไว้ในแผนผลิตภัณฑ์ของเราเพื่อเป็นผู้นำในการพัฒนาอุตสาหกรรม

ที่สำคัญที่สุด เราต้องรักษาความตั้งใจเดิมและความรู้สึกของภารกิจ ในตลาดที่มีเสียงดัง โครงการที่สามารถอยู่รอดได้ในระยะยาวคือโครงการที่สามารถสร้างมูลค่าที่แท้จริงให้กับผู้ใช้ได้ เส้นทางนี้ถูกกำหนดให้เป็นความท้าทาย แต่เป็นความท้าทายเหล่านี้ที่ทำให้การเดินทางของเรามีความหมายมากขึ้น ฉันเชื่อว่า ตราบใดที่เรายึดมั่นในทิศทางที่ถูกต้อง รักษาความสามัคคีและการดำเนินการของทีม เครือข่าย Cuckoo จะทิ้งร่องรอยไว้ในสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้

หากใครมีความคิด รู้สึกอิสระที่จะพูดคุยกัน!

เรามักพูดถึงโมเดลที่ใหญ่ขึ้น หน้าต่างบริบทที่กว้างขึ้น และพารามิเตอร์ที่มากขึ้น แต่การบุกเบิกที่แท้จริงอาจไม่เกี่ยวกับขนาดเลย โปรโตคอลบริบทของโมเดล (MCP) แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงแนวคิดในวิธีที่ผู้ช่วย AI โต้ตอบกับโลกภายนอก และมันกำลังเกิดขึ้นในขณะนี้

ปัญหาที่แท้จริงกับผู้ช่วย AI​

นี่คือสถานการณ์ที่นักพัฒนาทุกคนรู้จัก: คุณกำลังใช้ผู้ช่วย AI เพื่อช่วยแก้ไขข้อบกพร่องของโค้ด แต่ไม่สามารถเห็นที่เก็บของคุณได้ หรือคุณถามเกี่ยวกับข้อมูลตลาด แต่ความรู้ของมันล้าสมัยไปหลายเดือน ข้อจำกัดพื้นฐานไม่ใช่ความฉลาดของ AI—แต่เป็นความไม่สามารถเข้าถึงโลกจริงได้

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นเหมือนนักวิชาการที่ยอดเยี่ยมที่ถูกขังอยู่ในห้องพร้อมกับข้อมูลการฝึกอบรมเท่านั้น ไม่ว่าพวกเขาจะฉลาดแค่ไหน พวกเขาก็ไม่สามารถตรวจสอบราคาหุ้นปัจจุบัน ดูฐานโค้ดของคุณ หรือโต้ตอบกับเครื่องมือของคุณได้ จนถึงตอนนี้

การเข้าสู่โปรโตคอลบริบทของโมเดล (MCP)​

MCP จินตนาการใหม่อย่างพื้นฐานว่าผู้ช่วย AI โต้ตอบกับระบบภายนอกอย่างไร แทนที่จะพยายามยัดเยียดบริบทเพิ่มเติมเข้าไปในโมเดลพารามิเตอร์ที่ใหญ่ขึ้น MCP สร้างวิธีมาตรฐานให้ AI เข้าถึงข้อมูลและระบบแบบไดนามิกตามความต้องการ

สถาปัตยกรรมนี้มีความเรียบง่ายแต่ทรงพลัง:

• MCP Hosts: โปรแกรมหรือเครื่องมือเช่น Claude Desktop ที่โมเดล AI ทำงานและโต้ตอบกับบริการต่างๆ โฮสต์ให้สภาพแวดล้อมการทำงานและขอบเขตความปลอดภัยสำหรับผู้ช่วย AI

• MCP Clients: ส่วนประกอบภายในผู้ช่วย AI ที่เริ่มต้นคำขอและจัดการการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ MCP แต่ละไคลเอนต์รักษาการเชื่อมต่อเฉพาะเพื่อทำงานเฉพาะหรือเข้าถึงทรัพยากรเฉพาะ จัดการวงจรคำขอ-ตอบกลับ

• MCP Servers: โปรแกรมเฉพาะที่มีน้ำหนักเบาที่เปิดเผยความสามารถของบริการเฉพาะ เซิร์ฟเวอร์แต่ละตัวถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการการรวมประเภทหนึ่ง ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาเว็บผ่าน Brave การเข้าถึงที่เก็บ GitHub หรือการสอบถามฐานข้อมูลในเครื่อง มี เซิร์ฟเวอร์โอเพนซอร์ส

• ทรัพยากรในเครื่องและระยะไกล: แหล่งข้อมูลและบริการพื้นฐานที่เซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถเข้าถึงได้ ทรัพยากรในเครื่องรวมถึงไฟล์ ฐานข้อมูล และบริการบนคอมพิวเตอร์ของคุณ ในขณะที่ทรัพยากรระยะไกลครอบคลุม API ภายนอกและบริการคลาวด์ที่เซิร์ฟเวอร์สามารถเชื่อมต่อได้อย่างปลอดภัย

คิดว่ามันเป็นการให้ผู้ช่วย AI มีระบบประสาทสัมผัสที่ขับเคลื่อนด้วย API แทนที่จะพยายามจดจำทุกอย่างระหว่างการฝึกอบรม พวกเขาสามารถเข้าถึงและสอบถามสิ่งที่ต้องการรู้ได้

ทำไมสิ่งนี้ถึงสำคัญ: สามการบุกเบิก​

1. ปัญญาแบบเรียลไทม์: แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมที่ล้าสมัย ผู้ช่วย AI สามารถดึงข้อมูลปัจจุบันจากแหล่งที่เชื่อถือได้ เมื่อคุณถามเกี่ยวกับราคาของ Bitcoin คุณจะได้ราคาของวันนี้ ไม่ใช่ของปีที่แล้ว
2. การรวมระบบ: MCP ช่วยให้การโต้ตอบโดยตรงกับสภาพแวดล้อมการพัฒนา เครื่องมือธุรกิจ และ API ผู้ช่วย AI ของคุณไม่ได้แค่พูดคุยเกี่ยวกับโค้ด—มันสามารถเห็นและโต้ตอบกับที่เก็บของคุณได้จริง
3. ความปลอดภัยโดยการออกแบบ: โมเดลไคลเอนต์-โฮสต์-เซิร์ฟเวอร์สร้างขอบเขตความปลอดภัยที่ชัดเจน องค์กรสามารถใช้การควบคุมการเข้าถึงที่ละเอียดในขณะที่รักษาประโยชน์ของการช่วยเหลือ AI ไม่มีการเลือกอีกต่อไประหว่างความปลอดภัยและความสามารถ

เห็นคือเชื่อ: MCP ในการปฏิบัติ​

ลองตั้งค่าตัวอย่างการใช้งานจริงโดยใช้แอป Claude Desktop และเครื่องมือ Brave Search MCP สิ่งนี้จะช่วยให้ Claude ค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์:

1. ติดตั้ง Claude Desktop​

2. รับคีย์ API ของ Brave​

3. สร้างไฟล์ config​

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

และจากนั้นแก้ไขไฟล์ให้เป็นดังนี้:

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

4. เปิดแอป Claude Desktop ใหม่​

ทางด้านขวาของแอป คุณจะสังเกตเห็นเครื่องมือใหม่สองตัว (ไฮไลต์ในวงกลมสีแดงในภาพด้านล่าง) สำหรับการค้นหาอินเทอร์เน็ตโดยใช้เครื่องมือ Brave Search MCP

เมื่อกำหนดค่าแล้ว การเปลี่ยนแปลงจะราบรื่น ถาม Claude เกี่ยวกับเกมล่าสุดของ Manchester United และแทนที่จะพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมที่ล้าสมัย มันจะทำการค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์เพื่อให้ข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย

ภาพรวมที่ใหญ่ขึ้น: ทำไม MCP ถึงเปลี่ยนทุกอย่าง​

ผลกระทบที่นี่ไปไกลกว่าการค้นหาเว็บง่ายๆ MCP สร้างแนวคิดใหม่สำหรับการช่วยเหลือ AI:

1. การรวมเครื่องมือ: ผู้ช่วย AI สามารถใช้เครื่องมือใดก็ได้ที่มี API คิดถึงการดำเนินการ Git การสอบถามฐานข้อมูล หรือข้อความ Slack
2. การยึดติดกับโลกจริง: โดยการเข้าถึงข้อมูลปัจจุบัน การตอบสนองของ AI จะยึดติดกับความเป็นจริงแทนที่จะเป็นข้อมูลการฝึกอบรม
3. การขยายตัว: โปรโตคอลถูกออกแบบมาเพื่อการขยายตัว เมื่อเครื่องมือและ API ใหม่ปรากฏขึ้น พวกเขาสามารถรวมเข้ากับระบบนิเวศ MCP ได้อย่างรวดเร็ว

อะไรต่อไปสำหรับ MCP​

เรากำลังเห็นเพียงจุดเริ่มต้นของสิ่งที่เป็นไปได้กับ MCP ลองจินตนาการถึงผู้ช่วย AI ที่สามารถ:

• ดึงและวิเคราะห์ข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์
• โต้ตอบโดยตรงกับสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ
• เข้าถึงและสรุปเอกสารภายในของบริษัทของคุณ
• ประสานงานข้ามเครื่องมือธุรกิจหลายตัวเพื่อทำงานอัตโนมัติ

เส้นทางข้างหน้า​

MCP แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับความสามารถของ AI แทนที่จะสร้างโมเดลที่ใหญ่ขึ้นด้วยหน้าต่างบริบทที่กว้างขึ้น เรากำลังสร้างวิธีที่ชาญฉลาดขึ้นให้ AI โต้ตอบกับระบบและข้อมูลที่มีอยู่

สำหรับนักพัฒนา นักวิเคราะห์ และผู้นำด้านเทคโนโลยี MCP เปิดโอกาสใหม่สำหรับการรวม AI มันไม่ใช่แค่สิ่งที่ AI รู้—แต่มันคือสิ่งที่มันสามารถทำได้

การปฏิวัติที่แท้จริงใน AI อาจไม่เกี่ยวกับการทำให้โมเดลใหญ่ขึ้น แต่มันอาจเกี่ยวกับการทำให้มันเชื่อมต่อได้มากขึ้น และด้วย MCP การปฏิวัตินั้นได้เกิดขึ้นแล้ว

1. Market Positioning & Competitive Analysis​

Decentralized AI & GPU DePIN Landscape: The convergence of AI and blockchain has given rise to projects in two broad categories: decentralized AI networks (focus on AI services and agents) and GPU DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) focusing on distributed computing power. Key competitors include:

• SingularityNET (AGIX): A decentralized marketplace for AI algorithms, enabling developers to monetize AI services via its token. Founded by notable AI experts (Dr. Ben Goertzel of the Sophia robot project), it aspires to democratize AI by letting anyone offer or consume AI services on-chain. However, SingularityNET primarily provides an AI service marketplace and relies on third-party infrastructure for compute, which can pose scaling challenges.

• Fetch.ai (FET): One of the earliest blockchain platforms for autonomous AI agents, allowing the deployment of agents that perform tasks like data analytics and DeFi trading. Fetch.ai built its own chain (Cosmos-based) and emphasizes multi-agent collaboration and on-chain transactions. Its strength lies in agent frameworks and complex economic models, though it’s less focused on heavy GPU tasks (its agents often handle logic and transactions more than large-scale model inference).

• Render Network (RNDR): A decentralized GPU computing platform initially aimed at 3D rendering, now also supporting AI model rendering/training. Render connects users who need massive GPU power with operators who contribute idle GPUs, using the RNDR token for payments. It migrated to Solana for higher throughput and lower fees. Render’s Burn-and-Mint token model means users burn tokens for rendering work and nodes earn newly minted tokens, aligning network usage with token value. Its focus is infrastructure; it does not itself provide AI algorithms but empowers others to run GPU-intensive tasks.

• Akash Network (AKT): A decentralized cloud marketplace on Cosmos, offering on-demand computing (CPU/GPU) via a bidding system. Akash uses Kubernetes and a reverse auction to let providers offer compute at lower costs than traditional cloud. It’s a broader cloud alternative (hosting containers, ML tasks, etc.), not exclusive to AI, and targets cost-effective compute for developers. Security and reliability are ensured through reputation and escrow, but as a general platform it lacks specialized AI frameworks.

• Other Notables: Golem (one of the first P2P computing networks, now GPU-capable), Bittensor (TAO) (a network where AI model nodes train a collective ML model and earn rewards for useful contributions), Clore.ai (a GPU rental marketplace using proof-of-work with token-holder rewards), Nosana (Solana-based, focusing on AI inference tasks), and Autonolas (open platform for building decentralized services/agents). These projects underscore the rapidly evolving landscape of decentralized compute and AI, each with its own emphasis – from general compute sharing to specialized AI agent economies.

Cuckoo Network’s Unique Value Proposition: Cuckoo Network differentiates itself by integrating all three critical layers – blockchain (Cuckoo Chain), decentralized GPU computing, and an end-user AI web application – into one seamless platform. This full-stack approach offers several advantages:

• Integrated AI Services vs. Just Infrastructure: Unlike Render or Akash which mainly provide raw computing power, Cuckoo delivers ready-to-use AI services (for example, generative AI apps for art) on its chain. It has an AI web app for creators to directly generate content (starting with anime-style image generation) without needing to manage the underlying infrastructure. This end-to-end experience lowers the barrier for creators and developers – users get up to 75% cost reduction in AI generation by tapping decentralized GPUs and can create AI artwork in seconds for pennies, a value proposition traditional clouds and competitor networks haven’t matched.

• Decentralization, Trust, and Transparency: Cuckoo’s design places strong emphasis on trustless operation and openness. GPU node operators, developers, and users are required to stake the native token ($CAI) and participate in on-chain voting to establish reputation and trust. This mechanism helps ensure reliable service (good actors are rewarded, malicious actors could lose stake) – a critical differentiator when competitors may struggle with verifying results. The transparency of tasks and rewards is built-in via smart contracts, and the platform is engineered to be anti-censorship and privacy-preserving. Cuckoo aims to guarantee that AI computations and content remain open and uncensorable, appealing to communities worried about centralized AI filters or data misuse.

• Modularity and Expandability: Cuckoo started with image generation as a proof-of-concept, but its architecture is modular for accommodating various AI models and use cases. The same network can serve different AI services (from art generation to language models to data analysis) in the future, giving it a broad scope and flexibility. Combined with on-chain governance, this keeps the platform adaptive and community-driven.

• Targeted Community Focus: By branding itself as the “Decentralized AI Creative Platform for Creators & Builders,” Cuckoo is carving out a niche in the creative and Web3 developer community. For creators, it offers specialized tools (like fine-tuned anime AI models) to produce unique content; for Web3 developers it provides easy integration of AI into dApps via simple APIs and a scalable backend. This dual focus builds a two-sided ecosystem: content creators bring demand for AI tasks, and developers expand the supply of AI applications. Competitors like SingularityNET target AI researchers/providers generally, but Cuckoo’s community-centric approach (e.g., Telegram/Discord bot interfaces, user-generated AI art in a public gallery) fosters engagement and viral growth.

Actionable Positioning Recommendations:

• Emphasize Differentiators in Messaging: Highlight Cuckoo’s full-stack solution in marketing – “one platform to access AI apps and earn from providing GPU power.” Stress cost savings (up to 75% cheaper) and permissionless access (no gatekeepers or cloud contracts) to position Cuckoo as the most accessible and affordable AI network for creators and startups.

• Leverage Transparency & Trust: Build confidence by publicizing on-chain trust mechanisms. Publish metrics on task verification success rates, or stories of how staking has prevented bad actors. Educate users that unlike black-box AI APIs, Cuckoo offers verifiable, community-audited AI computations.

• Target Niche Communities: Focus on the anime/manga art community and Web3 gaming sectors. Success there can create case studies to attract broader markets later. By dominating a niche, Cuckoo gains brand recognition that larger generalist competitors can’t easily erode.

• Continuous Competitive Monitoring: Assign a team to track developments of rivals (tech upgrades, partnerships, token changes) and adapt quickly with superior offerings or integrations.

2. Monetization & Revenue Growth​

A sustainable revenue model for Cuckoo Network will combine robust tokenomics with direct monetization of AI services and GPU infrastructure usage. The strategy should ensure the $CAI token has real utility and value flow, while also creating non-token revenue streams where possible.

Tokenomics and Incentive Structure​

The $CAI token must incentivize all participants (GPU miners, AI developers, users, and token holders) in a virtuous cycle:

• Multi-Faceted Token Utility: $CAI should be used for AI service payments, staking for security, governance voting, and rewards distribution. This broad utility base creates continuous demand beyond speculation.

• Balanced Rewards & Emissions: A fair-launch approach can bootstrap network growth, but emissions must be carefully managed (e.g., halving schedules, gradual transitions to fee-based rewards) so as not to oversaturate the market with tokens.

• Deflationary Pressure & Value Capture: Introduce token sinks tying network usage to token value. For example, implement a micro-fee on AI transactions that is partially burned or sent to a community treasury. Higher usage reduces circulating supply or accumulates value for the community, supporting the token’s price.

• Governance & Meme Value: If $CAI has meme aspects, leverage this to build community buzz. Combine fun campaigns with meaningful governance power over protocol parameters, grants, or model additions to encourage longer holding and active participation.

Actionable Tokenomics Steps:

• Implement a Tiered Staking Model: Require GPU miners and AI service providers to stake $CAI. Stakers with more tokens and strong performance get priority tasks or higher earnings. This secures the network and locks tokens, reducing sell pressure.

• Launch a Usage-Based Reward Program: Allocate tokens to reward active AI tasks or popular AI agents. Encourage adoption by incentivizing both usage (users) and creation (developers).

• Monitor & Adjust Supply: Use governance to regularly review token metrics (price, velocity, staking rate). Adjust fees, staking requirements, or reward rates as needed to maintain a healthy token economy.

AI Service Monetization​

Beyond token design, Cuckoo can generate revenue from AI services:

• Freemium Model: Let users try basic AI services free or at low cost, then charge for higher-tier features, bigger usage limits, or specialized models. This encourages user onboarding while monetizing power users.

• Transaction Fees for AI Requests: Take a small fee (1–2%) on each AI task. Over time, as tasks scale, these fees can become significant. Keep fees low enough not to deter usage.

• Marketplace Commission: As third-party developers list AI models/agents, take a small commission. This aligns Cuckoo’s revenue with developer success and is highly scalable.

• Enterprise & Licensing Deals: Offer dedicated throughput or private instances for enterprise clients, with stable subscription payments. This can be in fiat/stablecoins, which the platform can convert to $CAI or use for buy-backs.

• Premium AI Services: Provide advanced features (e.g., higher resolution, custom model training, priority compute) under a subscription or one-time token payments.

Actionable AI Service Monetization Steps:

• Design Subscription Tiers: Clearly define usage tiers with monthly/annual pricing in $CAI or fiat, offering distinct feature sets (basic vs. pro vs. enterprise).

• Integrate Payment Channels: Provide user-friendly on-ramps (credit card, stablecoins) so non-crypto users can pay easily, with back-end conversion to $CAI.

• Community Bounties: Use some revenue to reward user-generated content, best AI art, or top agent performance. This fosters usage and showcases the platform’s capabilities.

GPU DePIN Revenue Streams​

As a decentralized GPU network, Cuckoo can earn revenue by:

• GPU Mining Rewards (for Providers): Initially funded by inflation or community allocation, shifting over time to usage-based fees as the primary reward.

• Network Fee for Resource Allocation: Large-scale AI tasks or training could require staking or an extra scheduling fee, monetizing priority access to GPUs.

• B2B Compute Services: Position Cuckoo as a decentralized AI cloud, collecting a percentage of enterprise deals for large-scale compute.

• Partnership Revenue Sharing: Collaborate with other projects (storage, data oracles, blockchains) for integrated services, earning referral fees or revenue splits.

Actionable GPU Network Monetization Steps:

• Optimize Pricing: Possibly use a bidding or auction model to match tasks with GPU providers while retaining a base network fee.

• AI Cloud Offering: Market an “AI Cloud” solution to startups/enterprises with competitive pricing. A fraction of the compute fees go to Cuckoo’s treasury.

• Reinvest in Network Growth: Use part of the revenue to incentivize top-performing GPU nodes and maintain high-quality service.

• Monitor Resource Utilization: Track GPU supply and demand. Adjust incentives (like mining rewards) and marketing efforts to keep the network balanced and profitable.

3. AI Agents & Impact Maximization​

AI agents can significantly boost engagement and revenue by performing valuable tasks for users or organizations. Integrating them tightly with Cuckoo Chain’s capabilities makes the platform unique.

AI Agents as a Growth Engine​

Agents that run on-chain can leverage Cuckoo’s GPU compute for inference/training, pay fees in $CAI, and tap into on-chain data. This feedback loop (agents → compute usage → fees → token value) drives sustainable growth.

High-Impact Use Cases​

• Autonomous Trading Bots: Agents using ML to handle DeFi trades, yield farming, arbitrage. Potential revenue via profit-sharing or performance fees.

• Cybersecurity & Monitoring Agents: Detect hacks or anomalies in smart contracts, offered as a subscription. High-value use for DeFi.

• Personalized AI Advisors: Agents that provide customized insights (financial, creative, or otherwise). Monetize via subscription or pay-per-use.

• Content Generation & NFT Agents: Autonomous creation of art, NFTs, or other media. Revenue from NFT sales or licensing fees.

• Industry-Specific Bots: Supply chain optimization, healthcare data analysis, etc. Longer-term partnerships required but high revenue potential.

Integration with Cuckoo Chain​

• On-Chain Agent Execution: Agents can use smart contracts for verifiable logic, custody of funds, or automated payouts.

• Resource Access via GPU DePIN: Agents seamlessly tap into GPU compute, paying in $CAI. This sets Cuckoo apart from platforms that lack a native compute layer.

• Decentralized Identity & Data: On-chain agent reputations and stats can boost trust (e.g., proven ROI for a trading bot).

• Economic Alignment: Require agent developers to stake $CAI or pay listing fees, while rewarding top agents that bring value to users.

Actionable Agent Strategy:

• Launch the Agent Platform (Launchpad): Provide dev tools, templates for common agents (trading, security), and easy deployment so developers flock to Cuckoo.

• Flagship Agent Programs: Build or fund a few standout agents (like a top-tier trading bot) to prove concept. Publicize success stories.

• Key Use Case Partnerships: Partner with DeFi, NFT, or gaming platforms to integrate agents solving real problems, showcasing ROI.

• Safety & Governance: Require security audits for agents handling user funds. Form an “Agent Council” or DAO oversight to maintain quality.

• Incentivize Agent Ecosystem Growth: Use developer grants and hackathons to attract talent. Offer revenue-sharing for high-performing agents.

4. Growth & Adoption Strategies​

Cuckoo can become a mainstream AI platform by proactively engaging developers, building a strong community, and forming strategic partnerships.

Developer Engagement & Ecosystem Incentives​

• Robust Developer Resources: Provide comprehensive documentation, open-source SDKs, example projects, and active support channels (Discord, forums). Make building on Cuckoo frictionless.

• Hackathons & Challenges: Host or sponsor events focusing on AI + blockchain, offering prizes in $CAI. Attract new talent and create innovative projects.

• Grants & Bounties: Dedicate a portion of token supply to encourage ecosystem growth (e.g., building a chain explorer, bridging to another chain, adding new AI models).

• Developer DAO/Community: Form a community of top contributors who help with meetups, tutorials, and local-language resources.

Marketing & Community Building​

• Clear Branding & Storytelling: Market Cuckoo as “AI for everyone, powered by decentralization.” Publish regular updates, tutorials, user stories, and vision pieces.

• Social Media & Virality: Maintain active channels (Twitter, Discord, Telegram). Encourage memes, user-generated content, and referral campaigns. Host AI art contests or other viral challenges.

• Community Events & Workshops: Conduct AMAs, webinars, local meetups. Engage users directly, show authenticity, gather feedback.

• Reward Contributions: Ambassador programs, bug bounties, contests, or NFT trophies to reward user efforts. Use marketing/community allocations to fuel these activities.

Strategic Partnerships & Collaborations​

• Web3 Partnerships: Collaborate with popular L1/L2 chains, data providers, and storage networks. Provide cross-chain AI services, bridging new user bases.

• AI Industry Collaborations: Integrate open-source AI communities, sponsor research, or partner with smaller AI startups seeking decentralized compute.

• Enterprise AI & Cloud Companies: Offer decentralized GPU power for cost savings. Negotiate stable subscription deals for enterprises, converting any fiat revenue into the ecosystem.

• Influencers & Thought Leaders: Involve recognized AI or crypto experts as advisors. Invite them to demo or test the platform, boosting visibility and credibility.

Actionable Growth Initiatives:

• High-Profile Pilot: Launch a flagship partnership (e.g., with an NFT marketplace or DeFi protocol) to prove real-world utility. Publicize user growth and success metrics.

• Global Expansion: Localize materials, host meetups, and recruit ambassadors across various regions to broaden adoption.

• Onboarding Campaign: Once stable, run referral/airdrop campaigns to incentivize new users. Integrate with popular wallets for frictionless sign-up.

• Track & Foster KPIs: Publicly share metrics like GPU nodes, monthly active users, developer activity. Address shortfalls promptly with targeted campaigns.

5. Technical Considerations & Roadmap​

Scalability​

• Cuckoo Chain Throughput: Optimize consensus and block sizes or use layer-2/sidechain approaches for high transaction volumes. Batch smaller AI tasks.

• Off-chain Compute Scaling: Implement efficient task scheduling algorithms for GPU distribution. Consider decentralized or hierarchical schedulers to handle large volumes.

• Testing at Scale: Simulate high-load scenarios on testnets, identify bottlenecks, and address them before enterprise rollouts.

Security​

• Smart Contract Security: Rigorous audits, bug bounties, and consistent updates. Every new feature (Agent Launchpad, etc.) should be audited pre-mainnet.

• Verification of Computation: In the short term, rely on redundancy (multiple node results) and dispute resolution. Explore zero-knowledge or interactive proofs for more advanced verification.

• Data Privacy & Security: Encrypt sensitive data. Provide options for users to select trusted nodes if needed. Monitor compliance for enterprise adoption.

• Network Security: Mitigate DDoS/spam by requiring fees or minimal staking. Implement rate limits if a single user spams tasks.

Decentralization​

• Node Distribution: Encourage wide distribution of validators and GPU miners. Provide guides, multi-language support, and geographic incentive programs.

• Minimizing Central Control: Transition governance to a DAO or on-chain voting for key decisions. Plan a roadmap for progressive decentralization.

• Interoperability & Standards: Adopt open standards for tokens, NFTs, bridging, etc. Integrate with popular cross-chain frameworks.

Phased Implementation & Roadmap​

1. Phase 1 – Foundation: Mainnet launch, GPU mining, initial AI app (e.g., image generator). Prove concept, gather feedback.
2. Phase 2 – Expand AI Capabilities: Integrate more models (LLMs, etc.), pilot enterprise use cases, possibly launch a mobile app for accessibility.
3. Phase 3 – AI Agents & Maturity: Deploy Agent Launchpad, agent frameworks, and bridging to other chains. NFT integration for creative economy.
4. Phase 4 – Optimization & Decentralization: Improve scalability, security, on-chain governance. Evolve tokenomics, possibly add advanced verification solutions (ZK proofs).

Actionable Technical & Roadmap Steps:

• Regular Audits & Upgrades: Schedule security audits each release cycle. Maintain a public upgrade calendar.
• Community Testnets: Incentivize testnet usage for every major feature. Refine with user feedback before mainnet.
• Scalability R&D: Dedicate an engineering sub-team to prototype layer-2 solutions and optimize throughput.
• Maintain Vision Alignment: Revisit long-term goals annually with community input, ensuring short-term moves don’t derail the mission.

By methodically implementing these strategies and technical considerations, Cuckoo Network can become a pioneer in decentralized AI. A balanced approach combining robust tokenomics, user-friendly AI services, GPU infrastructure, and a vibrant agent ecosystem will drive adoption, revenue, and long-term sustainability—reinforcing Cuckoo’s reputation as a trailblazer at the intersection of AI and Web3.

การปฏิวัติแบบโอเพนซอร์สของ DeepSeek: ข้อมูลเชิงลึกจากการประชุมสุดยอด AI แบบปิดประตู​

DeepSeek กำลังสร้างความฮือฮาในโลก AI เพียงแค่การสนทนาเกี่ยวกับ DeepSeek-R1 ยังไม่ทันจางหาย ทีมงานก็ได้ปล่อยข่าวใหญ่: โมเดลมัลติโหมดแบบโอเพนซอร์ส Janus-Pro ความเร็วที่เกิดขึ้นทำให้เวียนหัว ความทะเยอทะยานชัดเจน

เมื่อสองวันที่ผ่านมา กลุ่มนักวิจัย AI ชั้นนำ นักพัฒนา และนักลงทุนได้มารวมตัวกันเพื่อการสนทนาแบบปิดประตูที่จัดโดย Shixiang โดยเน้นไปที่ DeepSeek โดยเฉพาะ ในช่วงเวลากว่าสามชั่วโมง พวกเขาได้แยกแยะนวัตกรรมทางเทคนิคของ DeepSeek โครงสร้างองค์กร และผลกระทบที่กว้างขึ้นของการเติบโตของมัน—ต่อโมเดลธุรกิจ AI ตลาดรอง และทิศทางระยะยาวของการวิจัย AI

ตามแนวคิดของ DeepSeek ที่เน้นความโปร่งใสแบบโอเพนซอร์ส เรากำลังเปิดเผยความคิดร่วมของเราให้สาธารณชน นี่คือข้อมูลเชิงลึกที่กลั่นกรองจากการสนทนา ครอบคลุมกลยุทธ์ของ DeepSeek นวัตกรรมทางเทคนิค และผลกระทบที่อาจมีต่ออุตสาหกรรม AI

DeepSeek: ความลึกลับและภารกิจ​

• ภารกิจหลักของ DeepSeek: CEO Liang Wenfeng ไม่ใช่แค่ผู้ประกอบการ AI อีกคน—เขาเป็นวิศวกรโดยหัวใจ แตกต่างจาก Sam Altman เขามุ่งเน้นไปที่การดำเนินการทางเทคนิค ไม่ใช่แค่วิสัยทัศน์
• ทำไม DeepSeek ได้รับความเคารพ: สถาปัตยกรรม MoE (Mixture of Experts) ของมันเป็นตัวแยกแยะที่สำคัญ การทำซ้ำโมเดล o1 ของ OpenAI ในระยะแรกเป็นเพียงการเริ่มต้น—ความท้าทายที่แท้จริงคือการขยายด้วยทรัพยากรที่จำกัด
• การขยายโดยไม่ต้องพึ่งพา NVIDIA: แม้จะมีการอ้างว่ามี GPU 50,000 ตัว แต่ DeepSeek น่าจะดำเนินการด้วย A100s เก่าประมาณ 10,000 ตัวและ H800s ก่อนการแบน 3,000 ตัว แตกต่างจากห้องปฏิบัติการในสหรัฐฯ ที่ใช้คอมพิวเตอร์แก้ปัญหาทุกอย่าง DeepSeek ถูกบังคับให้มีประสิทธิภาพ
• จุดเน้นที่แท้จริงของ DeepSeek: แตกต่างจาก OpenAI หรือ Anthropic, DeepSeek ไม่ได้ยึดติดกับ “AI ที่ให้บริการมนุษย์” แต่กำลังไล่ตามปัญญาเอง นี่อาจเป็นอาวุธลับของมัน

นักสำรวจ vs. ผู้ตาม: กฎพลังของ AI​

• การพัฒนา AI เป็นฟังก์ชันขั้น: ต้นทุนของการตามทันต่ำกว่า 10 เท่าของการเป็นผู้นำ “ผู้ตาม” ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าที่ผ่านมาในต้นทุนคอมพิวเตอร์ที่น้อยกว่า ในขณะที่ “นักสำรวจ” ต้องก้าวไปข้างหน้าอย่างมืดบอด แบกรับค่าใช้จ่าย R&D มหาศาล
• DeepSeek จะเหนือกว่า OpenAI หรือไม่? เป็นไปได้—แต่เฉพาะเมื่อ OpenAI สะดุด AI ยังคงเป็นปัญหาที่เปิดกว้าง และวิธีการของ DeepSeek ต่อโมเดลการให้เหตุผลเป็นการเดิมพันที่แข็งแกร่ง

นวัตกรรมทางเทคนิคเบื้องหลัง DeepSeek​

1. จุดจบของการปรับแต่งแบบกำกับ (SFT)?​

• การอ้างสิทธิ์ที่ก่อกวนที่สุดของ DeepSeek: SFT อาจไม่จำเป็นอีกต่อไปสำหรับงานการให้เหตุผล หากเป็นจริง นี่ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงแนวคิด
• แต่ช้าก่อน… DeepSeek-R1 ยังคงพึ่งพา SFT โดยเฉพาะสำหรับการจัดตำแหน่ง การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงคือวิธีการใช้ SFT—การกลั่นกรองงานการให้เหตุผลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. ประสิทธิภาพของข้อมูล: คูเมืองที่แท้จริง​

• ทำไม DeepSeek ให้ความสำคัญกับการติดป้ายข้อมูล: Liang Wenfeng รายงานว่าติดป้ายข้อมูลด้วยตนเอง เน้นย้ำถึงความสำคัญ ความสำเร็จของ Tesla ในการขับขี่ด้วยตนเองมาจากการใส่ใจในรายละเอียดของมนุษย์—DeepSeek กำลังใช้ความเข้มงวดเดียวกัน
• ข้อมูลหลายโหมด: ยังไม่พร้อม—แม้จะมีการเปิดตัว Janus-Pro แต่การเรียนรู้หลายโหมดยังคงมีค่าใช้จ่ายสูง ไม่มีห้องปฏิบัติการใดที่แสดงให้เห็นถึงผลกำไรที่น่าดึงดูด

3. การกลั่นโมเดล: ดาบสองคม​

• การกลั่นช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแต่ลดความหลากหลาย: สิ่งนี้อาจจำกัดความสามารถของโมเดลในระยะยาว
• “หนี้ที่ซ่อนอยู่” ของการกลั่น: โดยไม่เข้าใจถึงความท้าทายพื้นฐานของการฝึกอบรม AI การพึ่งพาการกลั่นอาจนำไปสู่ปัญหาที่ไม่คาดคิดเมื่อสถาปัตยกรรมรุ่นใหม่เกิดขึ้น

4. รางวัลกระบวนการ: พรมแดนใหม่ในการจัดตำแหน่ง AI​

• การควบคุมผลลัพธ์กำหนดเพดาน: การเรียนรู้เสริมแรงตามกระบวนการอาจป้องกันการแฮ็ก แต่ขีดจำกัดบนของปัญญายังคงขึ้นอยู่กับการตอบกลับที่ขับเคลื่อนด้วยผลลัพธ์
• ปริศนา RL: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ไม่มีเงื่อนไขการชนะที่ชัดเจนเหมือนหมากรุก AlphaZero ทำงานได้เพราะชัยชนะเป็นแบบไบนารี การให้เหตุผลของ AI ขาดความชัดเจนนี้

ทำไม OpenAI ถึงไม่ใช้วิธีของ DeepSeek?​

• เรื่องของการมุ่งเน้น: OpenAI ให้ความสำคัญกับขนาด ไม่ใช่ประสิทธิภาพ
• “สงคราม AI ที่ซ่อนอยู่” ในสหรัฐอเมริกา: OpenAI และ Anthropic อาจเพิกเฉยต่อวิธีการของ DeepSeek แต่พวกเขาจะไม่ทำเช่นนั้นอีกต่อไป หาก DeepSeek พิสูจน์ได้ว่าใช้งานได้ คาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงทิศทางการวิจัย

อนาคตของ AI ในปี 2025​

• เกินกว่า Transformers? AI มีแนวโน้มที่จะแยกออกเป็นสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน สาขานี้ยังคงยึดติดกับ Transformers แต่โมเดลทางเลือกอาจเกิดขึ้น
• ศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้ของ RL: การเรียนรู้เสริมแรงยังคงไม่ได้ใช้ประโยชน์นอกโดเมนแคบ ๆ เช่น คณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด
• ปีของตัวแทน AI? แม้จะมีการโฆษณา แต่ยังไม่มีห้องปฏิบัติการใดที่ส่งมอบตัวแทน AI ที่ก้าวหน้า

นักพัฒนาจะย้ายไปที่ DeepSeek หรือไม่?​

• ยังไม่ใช่. ความสามารถในการเขียนโค้ดและการปฏิบัติตามคำแนะนำที่เหนือกว่าของ OpenAI ยังคงให้ความได้เปรียบ
• แต่ช่องว่างกำลังปิดลง. หาก DeepSeek รักษาโมเมนตัมไว้ได้ นักพัฒนาอาจเปลี่ยนในปี 2025

การเดิมพัน OpenAI Stargate มูลค่า 500 พันล้านดอลลาร์: ยังมีเหตุผลหรือไม่?​

• การเพิ่มขึ้นของ DeepSeek ทำให้เกิดข้อสงสัยเกี่ยวกับการครอบงำของ NVIDIA. หากประสิทธิภาพมีความสำคัญมากกว่าการขยายขนาดแบบใช้กำลังดิบ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์มูลค่า 500 พันล้านดอลลาร์ของ OpenAI อาจดูเกินความจำเป็น
• OpenAI จะใช้จ่าย 500 พันล้านดอลลาร์จริงหรือไม่? SoftBank เป็นผู้สนับสนุนทางการเงิน แต่ขาดสภาพคล่อง การดำเนินการยังคงไม่แน่นอน
• Meta กำลังย้อนกลับวิศวกรรม DeepSeek. สิ่งนี้ยืนยันถึงความสำคัญของมัน แต่ไม่แน่ใจว่า Meta สามารถปรับแผนงานของตนได้หรือไม่

ผลกระทบต่อตลาด: ผู้ชนะและผู้แพ้​

• ระยะสั้น: หุ้นชิป AI รวมถึง NVIDIA อาจเผชิญกับความผันผวน
• ระยะยาว: เรื่องราวการเติบโตของ AI ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง—DeepSeek เพียงพิสูจน์ว่าประสิทธิภาพมีความสำคัญพอ ๆ กับพลังดิบ

โอเพนซอร์ส vs. โคลสซอร์ส: แนวรบใหม่​

• หากโมเดลโอเพนซอร์สเข้าถึง 95% ของประสิทธิภาพโคลสซอร์ส, โมเดลธุรกิจ AI ทั้งหมดจะเปลี่ยนไป
• DeepSeek กำลังบังคับให้ OpenAI ต้องลงมือ. หากโมเดลโอเพนยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์อาจไม่ยั่งยืน

ผลกระทบของ DeepSeek ต่อกลยุทธ์ AI ระดับโลก​

• จีนกำลังตามทันเร็วกว่าที่คาด. ช่องว่าง AI ระหว่างจีนและสหรัฐฯ อาจมีเพียง 3-9 เดือน ไม่ใช่สองปีตามที่เคยคิด
• DeepSeek เป็นหลักฐานแนวคิดสำหรับกลยุทธ์ AI ของจีน. แม้จะมีข้อจำกัดด้านคอมพิวเตอร์ แต่การสร้างนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยประสิทธิภาพก็ได้ผล

คำสุดท้าย: วิสัยทัศน์มีความสำคัญมากกว่าเทคโนโลยี​

• ตัวแยกแยะที่แท้จริงของ DeepSeek คือความทะเยอทะยาน. ความก้าวหน้าใน AI มาจากการผลักดันขอบเขตของปัญญา ไม่ใช่แค่การปรับปรุงโมเดลที่มีอยู่
• การต่อสู้ครั้งต่อไปคือการให้เหตุผล. ใครก็ตามที่บุกเบิกโมเดลการให้เหตุผล AI รุ่นต่อไปจะกำหนดทิศทางของอุตสาหกรรม

การทดลองทางความคิด: หากคุณมีโอกาสถามคำถาม CEO ของ DeepSeek Liang Wenfeng หนึ่งคำถาม คุณจะถามอะไร? คำแนะนำที่ดีที่สุดของคุณสำหรับบริษัทในขณะที่มันขยายตัวคืออะไร? แบ่งปันความคิดของคุณ—คำตอบที่โดดเด่นอาจได้รับเชิญให้เข้าร่วมการประชุมสุดยอด AI แบบปิดประตูครั้งต่อไป

DeepSeek ได้เปิดบทใหม่ใน AI ไม่ว่าจะเขียนเรื่องราวทั้งหมดใหม่หรือไม่ยังคงต้องติดตามต่อไป

บทนำ​

ภูมิทัศน์ของ AI กำลังเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ในช่วงสองสัปดาห์ที่ผ่านมา เราได้จัดการสนทนาแบบปิดประตูร่วมกับนักวิจัยและนักพัฒนา AI ชั้นนำ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจเกี่ยวกับเส้นทางของอุตสาหกรรมในปี 2025 สิ่งที่เกิดขึ้นคือการปรับโครงสร้างอำนาจที่ซับซ้อน, ความท้าทายที่ไม่คาดคิดสำหรับผู้เล่นที่มีชื่อเสียง, และจุดเปลี่ยนสำคัญที่จะกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี

นี่ไม่ใช่แค่รายงาน—แต่เป็นแผนที่ของอนาคตของอุตสาหกรรม มาดูผู้ชนะ, ผู้แพ้, และการเดิมพันสำคัญที่กำหนดปี 2025 กันเถอะ

ผู้ชนะ: โครงสร้างอำนาจใหม่ที่เกิดขึ้น​

Anthropic: ผู้บุกเบิกที่มีวิสัยทัศน์​

Anthropic โดดเด่นในฐานะผู้นำในปี 2025 ด้วยกลยุทธ์ที่ชัดเจนและมีวิสัยทัศน์:

• Model Control Protocol (MCP): MCP ไม่ใช่แค่ข้อกำหนดทางเทคนิค แต่เป็นโปรโตคอลพื้นฐานที่มุ่งสร้างมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการเขียนโค้ดและการทำงานของเอเจนต์ คิดว่าเป็น TCP/IP สำหรับยุคเอเจนต์—การเคลื่อนไหวที่ทะเยอทะยานเพื่อวาง Anthropic ไว้ที่ศูนย์กลางของการทำงานร่วมกันของ AI
• ความเชี่ยวชาญด้านโครงสร้างพื้นฐาน: การมุ่งเน้นของ Anthropic ในด้าน ประสิทธิภาพการคำนวณ และ การออกแบบชิปที่กำหนดเอง แสดงให้เห็นถึงการมองการณ์ไกลในการแก้ไขปัญหาความสามารถในการขยายตัวของการใช้งาน AI
• ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์: โดยมุ่งเน้นเฉพาะการสร้างโมเดลที่ทรงพลังและการเอาท์ซอร์สความสามารถเสริมให้กับพันธมิตร Anthropic ส่งเสริมระบบนิเวศที่ร่วมมือกัน โมเดล Claude 3.5 Sonnet ของพวกเขายังคงโดดเด่น ครองตำแหน่งสูงสุดในแอปพลิเคชันการเขียนโค้ดเป็นเวลาหกเดือน—ซึ่งถือว่ายาวนานในแง่ของ AI

Google: แชมป์การบูรณาการแนวดิ่ง​

ความเป็นผู้นำของ Google มาจากการควบคุมที่ไม่มีใครเทียบได้ในห่วงโซ่คุณค่าของ AI ทั้งหมด:

• โครงสร้างพื้นฐานแบบครบวงจร: TPUs ที่กำหนดเอง ของ Google, ศูนย์ข้อมูลที่กว้างขวาง, และการบูรณาการที่แน่นแฟ้นระหว่างซิลิคอน, ซอฟต์แวร์, และแอปพลิเคชันสร้างคูน้ำการแข่งขันที่ไม่สามารถโจมตีได้
• ประสิทธิภาพของ Gemini Exp-1206: การทดลองแรกของ Gemini Exp-1206 ได้สร้างมาตรฐานใหม่ ตอกย้ำความสามารถของ Google ในการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วทั้งสแต็ก
• โซลูชันสำหรับองค์กร: ระบบนิเวศภายในที่หลากหลายของ Google ทำหน้าที่เป็นสนามทดสอบสำหรับโซลูชันการทำงานอัตโนมัติในที่ทำงาน การบูรณาการแนวดิ่งของพวกเขาทำให้พวกเขามีตำแหน่งที่จะครอง AI สำหรับองค์กรในแบบที่ทั้งบริษัท AI แบบเพียวเพลย์หรือผู้ให้บริการคลาวด์แบบดั้งเดิมไม่สามารถเทียบได้

ผู้แพ้: ช่วงเวลาที่ยากลำบากข้างหน้า​

OpenAI: ที่ทางแยก​

แม้จะประสบความสำเร็จในช่วงแรก แต่ OpenAI กำลังเผชิญกับความท้าทายที่เพิ่มขึ้น:

• ปัญหาภายในองค์กร: การจากไปของบุคคลสำคัญ เช่น Alec Radford ส่งสัญญาณถึงความไม่สอดคล้องภายในองค์กร การเปลี่ยนไปสู่แอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคของ OpenAI กำลังทำให้โฟกัสที่ AGI หายไปหรือไม่?
• ข้อจำกัดเชิงกลยุทธ์: ความสำเร็จของ ChatGPT แม้จะมีมูลค่าทางการค้า แต่ก็อาจจำกัดนวัตกรรม ในขณะที่คู่แข่งสำรวจการทำงานของเอเจนต์และแอปพลิเคชันระดับองค์กร OpenAI เสี่ยงที่จะถูกจำกัดอยู่ในพื้นที่แชทบอท

Apple: พลาดคลื่น AI​

ความก้าวหน้าที่จำกัดของ Apple ในด้าน AI กำลังคุกคามความเป็นผู้นำที่ยาวนานในนวัตกรรมมือถือ:

• จุดบอดเชิงกลยุทธ์: เมื่อ AI กลายเป็นศูนย์กลางของระบบนิเวศมือถือ การขาดการมีส่วนร่วมที่มีผลกระทบของ Apple ต่อ โซลูชันแบบครบวงจรที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจบ่อนทำลายธุรกิจหลักของพวกเขา
• ความเปราะบางในการแข่งขัน: หากไม่มีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในการบูรณาการ AI เข้ากับระบบนิเวศของพวกเขา Apple เสี่ยงที่จะล้าหลังคู่แข่งที่กำลังสร้างนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว

การเดิมพันสำคัญสำหรับปี 2025​

ความสามารถของโมเดล: การแยกทางที่ยิ่งใหญ่​

อุตสาหกรรม AI อยู่ที่ทางแยกกับสองอนาคตที่เป็นไปได้:

1. การกระโดดสู่ AGI: การบุกเบิกใน AGI อาจทำให้แอปพลิเคชันปัจจุบันล้าสมัย ปรับโครงสร้างอุตสาหกรรมในชั่วข้ามคืน
2. วิวัฒนาการอย่างค่อยเป็นค่อยไป: มีแนวโน้มมากขึ้นที่การปรับปรุงทีละน้อยจะขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงและการทำงานอัตโนมัติแบบครบวงจร ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อบริษัทที่มุ่งเน้นการใช้งานมากกว่าการบุกเบิกพื้นฐาน

บริษัทต่างๆ ต้องสร้างสมดุลระหว่างการรักษาการวิจัยพื้นฐานและการส่งมอบคุณค่าทันที

วิวัฒนาการของเอเจนต์: พรมแดนถัดไป​

เอเจนต์แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงในปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI

• การจัดการบริบท: องค์กรต่างๆ กำลังก้าวข้ามโมเดลการตอบสนองแบบง่ายๆ เพื่อรวม ความเข้าใจบริบท เข้ากับเวิร์กโฟลว์ สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการออกแบบสถาปัตยกรรม ทำให้แอปพลิเคชันพัฒนาตามความสามารถของโมเดล
• ความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับ AI: การสร้างสมดุลระหว่างความเป็นอิสระกับการควบคุมเป็นกุญแจสำคัญ นวัตกรรมเช่น MCP ของ Anthropic อาจวางรากฐานสำหรับ ร้านค้าแอปเอเจนต์ ที่ช่วยให้การสื่อสารระหว่างเอเจนต์และระบบองค์กรเป็นไปอย่างราบรื่น

มองไปข้างหน้า: แพลตฟอร์มเมกะถัดไป​

ยุคของระบบปฏิบัติการ AI​

AI พร้อมที่จะกำหนดนิยามใหม่ของแพลตฟอร์ม สร้าง "ระบบปฏิบัติการ" ใหม่สำหรับยุคดิจิทัล:

• โมเดลพื้นฐานเป็นโครงสร้างพื้นฐาน: โมเดลกำลังกลายเป็นแพลตฟอร์มในตัวเอง โดยมี การพัฒนาที่เน้น API เป็นหลัก และ โปรโตคอลเอเจนต์ที่เป็นมาตรฐาน ขับเคลื่อนนวัตกรรม
• กระบวนทัศน์การโต้ตอบใหม่: AI จะก้าวข้ามอินเทอร์เฟซแบบดั้งเดิม ผสานรวมเข้ากับอุปกรณ์และสภาพแวดล้อมโดยรอบอย่างไร้รอยต่อ ยุคของ หุ่นยนต์และเอเจนต์ AI ที่สวมใส่ได้ กำลังใกล้เข้ามา
• วิวัฒนาการของฮาร์ดแวร์: ชิปเฉพาะทาง, การประมวลผลที่ขอบ, และรูปแบบฮาร์ดแวร์ที่ปรับให้เหมาะสมจะเร่งการนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ

บทสรุป​

อุตสาหกรรม AI กำลังเข้าสู่ช่วงเวลาที่ชี้ขาดซึ่งการใช้งานจริง, โครงสร้างพื้นฐาน, และปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI จะเป็นศูนย์กลาง ผู้ชนะจะเป็นผู้ที่เก่งในด้าน:

• การส่งมอบ โซลูชันแบบครบวงจร ที่แก้ปัญหาจริง
• การเชี่ยวชาญใน แอปพลิเคชันแนวดิ่ง เพื่อแซงหน้าคู่แข่ง
• การสร้าง โครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้ สำหรับการปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพ
• การกำหนด กระบวนทัศน์การโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับ AI ที่สร้างสมดุลระหว่างความเป็นอิสระกับการควบคุม

นี่เป็นช่วงเวลาสำคัญ บริษัทที่ประสบความสำเร็จจะเป็นผู้ที่แปลศักยภาพของ AI ให้เป็นคุณค่าที่จับต้องได้และเปลี่ยนแปลงได้ ขณะที่ปี 2025 กำลังเปิดตัว การแข่งขันเพื่อกำหนดแพลตฟอร์มเมกะและระบบนิเวศถัดไปได้เริ่มขึ้นแล้ว

คุณคิดว่าอย่างไร? เรากำลังมุ่งหน้าไปสู่การบุกเบิก AGI หรือความก้าวหน้าแบบค่อยเป็นค่อยไปจะครองอำนาจ? แบ่งปันความคิดของคุณและเข้าร่วมการสนทนา

เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศความร่วมมือที่ก้าวล้ำระหว่าง Cuckoo Network และ Tenspect โดยการรวมโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์ของเรากับแพลตฟอร์มการตรวจสอบบ้านที่ล้ำสมัยของ Tenspect ความร่วมมือนี้เป็นก้าวสำคัญในการนำพลังของ AI แบบกระจายศูนย์มาสู่อุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์

ทำไมความร่วมมือนี้ถึงสำคัญ​

Tenspect ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมการตรวจสอบบ้านด้วยแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยให้ผู้ตรวจสอบสามารถทำการตรวจสอบได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์ของ Cuckoo Network, Tenspect จะสามารถนำเสนอความสามารถที่ทรงพลังยิ่งขึ้นในขณะที่มั่นใจในความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและลดต้นทุน

ประโยชน์หลักของความร่วมมือนี้รวมถึง:

1. การประมวลผล AI แบบกระจายศูนย์: ฟีเจอร์ Smart Notetaker และ AI ของ Tenspect จะใช้ประโยชน์จากเครือข่ายการขุด GPU ของ Cuckoo Network เพื่อให้แน่ใจว่ามีเวลาประมวลผลที่เร็วขึ้นและเพิ่มความเป็นส่วนตัว
2. ความคุ้มค่า: โดยการใช้โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์ของ Cuckoo Network, Tenspect สามารถนำเสนอบริการ AI ของพวกเขาในอัตราที่แข่งขันได้มากขึ้นแก่ผู้ตรวจสอบบ้าน
3. เพิ่มความเป็นส่วนตัว: แนวทางแบบกระจายศูนย์ของเราทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลการตรวจสอบที่ละเอียดอ่อนจะยังคงปลอดภัยและเป็นส่วนตัวในขณะที่ยังคงได้รับประโยชน์จากความสามารถ AI ขั้นสูง

การผสานรวมทางเทคนิค​

Tenspect จะรวมเข้ากับ Cuckoo Chain สำหรับการทำธุรกรรมที่ปลอดภัยและโปร่งใส และใช้ประโยชน์จากเครือข่ายการขุด GPU ของเราสำหรับงานอนุมาน AI ซึ่งรวมถึง:

• การประมวลผลการถอดเสียงผ่านโหนด AI แบบกระจายศูนย์ของเรา
• การจัดการการวิเคราะห์ภาพสำหรับเอกสารการตรวจสอบ
• การสร้างรายงานการตรวจสอบโดยใช้ทรัพยากรการคำนวณแบบกระจายของเรา

อะไรต่อไป​

ความร่วมมือนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น Cuckoo Network และ Tenspect จะทำงานร่วมกันเพื่อ:

• ขยายความสามารถของ AI สำหรับผู้ตรวจสอบบ้าน
• พัฒนาฟีเจอร์ AI แบบกระจายศูนย์ใหม่สำหรับอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์
• สร้างโซลูชันนวัตกรรมที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองแพลตฟอร์ม

เราตื่นเต้นที่จะได้ทำงานร่วมกับ Tenspect เพื่อนำประโยชน์ของ AI แบบกระจายศูนย์มาสู่อุตสาหกรรมการตรวจสอบบ้าน ความร่วมมือนี้สอดคล้องกับภารกิจของเราในการทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยในขณะที่มั่นใจในความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพ

ติดตามการอัปเดตเพิ่มเติมเกี่ยวกับความร่วมมือที่น่าตื่นเต้นนี้!

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความร่วมมือนี้:

• เยี่ยมชม เว็บไซต์ของ Tenspect
• เข้าร่วม Discord ของเรา
• ติดตามเราบน X / Twitter
• เข้าร่วม Telegram ของเรา

ในขณะที่โมเดลภาษาต่างๆ เช่น GPT-4 และ Gemini ได้รับความสนใจจากสาธารณชนด้วยความสามารถในการสนทนา การปฏิวัติที่ลึกซึ้งยิ่งกว่ากำลังเกิดขึ้น: การเพิ่มขึ้นของ AI agents ตามที่ระบุไว้ในเอกสารไวท์เปเปอร์ล่าสุดของ Google, agents เหล่านี้ไม่ใช่แค่แชทบอทที่ฉลาดเท่านั้น – พวกเขาเป็นระบบ AI ที่สามารถรับรู้, ใช้เหตุผล, และมีอิทธิพลต่อโลกจริงได้อย่างจริงจัง

วิวัฒนาการของความสามารถของ AI​

ลองนึกถึงโมเดล AI แบบดั้งเดิมเหมือนศาสตราจารย์ที่มีความรู้มากมายที่ถูกขังอยู่ในห้องที่ไม่มีอินเทอร์เน็ตหรือโทรศัพท์ พวกเขาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมได้ แต่เฉพาะสิ่งที่พวกเขาเรียนรู้ก่อนเข้าห้องเท่านั้น ในทางกลับกัน AI agents เหมือนศาสตราจารย์ที่มีชุดเครื่องมือที่ทันสมัยครบครัน – พวกเขาสามารถค้นหาข้อมูลปัจจุบัน, ส่งอีเมล, ทำการคำนวณ, และประสานงานงานที่ซับซ้อนได้

นี่คือสิ่งที่ทำให้ agents แตกต่างจากโมเดลแบบดั้งเดิม:

• ข้อมูลแบบเรียลไทม์: ในขณะที่โมเดลถูกจำกัดด้วยข้อมูลการฝึกอบรมของพวกเขา, agents สามารถเข้าถึงข้อมูลปัจจุบันผ่านเครื่องมือภายนอกและ API
• การดำเนินการ: agents ไม่เพียงแค่แนะนำการกระทำ – พวกเขาสามารถดำเนินการได้ผ่านการเรียกฟังก์ชันและการโต้ตอบกับ API
• การจัดการหน่วยความจำ: agents รักษาบริบทผ่านการโต้ตอบหลายครั้ง, เรียนรู้จากแต่ละการแลกเปลี่ยนเพื่อปรับปรุงการตอบสนองของพวกเขา
• การผสานรวมเครื่องมือ: ความสามารถในการใช้เครื่องมือภายนอกและ API ถูกสร้างขึ้นในสถาปัตยกรรมของพวกเขา, ไม่ได้ถูกเพิ่มเข้ามาในภายหลัง

วิธีที่ Agents คิด: สถาปัตยกรรมการรับรู้​

ความมหัศจรรย์ที่แท้จริงของ agents อยู่ใน "สถาปัตยกรรมการรับรู้" – ระบบที่ควบคุมวิธีที่พวกเขาใช้เหตุผลและตัดสินใจ เอกสารไวท์เปเปอร์ระบุวิธีการสำคัญสามประการ:

1. ReAct: กรอบงานที่ agents สลับระหว่างการใช้เหตุผลเกี่ยวกับสถานการณ์ของพวกเขาและการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม ลองนึกถึงเชฟที่ประเมินความคืบหน้าของตนเองอย่างต่อเนื่องและปรับกลยุทธ์การทำอาหารของพวกเขา

2. Chain-of-Thought: agents แบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนย่อยที่จัดการได้, แสดงงานของพวกเขาตลอดเส้นทาง นี่คล้ายกับวิธีที่นักคณิตศาสตร์แก้สมการที่ซับซ้อนทีละขั้นตอน

3. Tree-of-Thoughts: agents สำรวจเส้นทางการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้หลายเส้นทางพร้อมกัน, เหมือนผู้เล่นหมากรุกที่พิจารณาการเคลื่อนไหวต่างๆ และผลที่ตามมา

นี่คือตัวอย่างจริงจากเอกสารไวท์เปเปอร์เกี่ยวกับวิธีที่ agent อาจจัดการกับคำขอจองเที่ยวบิน:

ผู้ใช้: "ฉันต้องการจองเที่ยวบินจากออสตินไปซูริค"

ความคิดของ Agent: ฉันควรค้นหาเที่ยวบินก่อน
การดำเนินการ: [เรียก API ค้นหาเที่ยวบิน]
การสังเกต: พบตัวเลือกเที่ยวบินหลายตัวเลือก

ความคิดของ Agent: ฉันควรตรวจสอบราคาที่ดีที่สุดและเส้นทาง
การดำเนินการ: [วิเคราะห์ผลการค้นหา]
การสังเกต: พบการเชื่อมต่อและราคาที่เหมาะสมที่สุด

ความคิดของ Agent: ผู้ใช้ต้องการสรุปตัวเลือกที่ชัดเจน
คำตอบสุดท้าย: "นี่คือตัวเลือกเที่ยวบินที่ดีที่สุด..."

ชุดเครื่องมือของ Agent: วิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับโลก​

เอกสารไวท์เปเปอร์ระบุวิธีที่ agents สามารถโต้ตอบกับระบบภายนอกได้สามวิธีที่แตกต่างกัน:

1. ส่วนขยาย​

เหล่านี้คือ เครื่องมือด้าน agent ที่อนุญาตให้เรียก API โดยตรง คิดว่ามันเหมือนมือของ agent – พวกเขาสามารถยื่นมือออกไปและโต้ตอบกับบริการภายนอกได้โดยตรง เอกสารไวท์เปเปอร์ของ Google แสดงให้เห็นว่าสิ่งเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการแบบเรียลไทม์ เช่น การตรวจสอบราคาตั๋วเครื่องบินหรือพยากรณ์อากาศ

2. ฟังก์ชัน​

แตกต่างจากส่วนขยาย, ฟังก์ชันทำงานบนฝั่งลูกค้า สิ่งนี้ให้การควบคุมและความปลอดภัยมากขึ้น, ทำให้เหมาะสำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน agent ระบุสิ่งที่ต้องทำ, แต่การดำเนินการจริงเกิดขึ้นภายใต้การดูแลของลูกค้า

ความแตกต่างระหว่างส่วนขยายและฟังก์ชัน:

3. ที่เก็บข้อมูล​

เหล่านี้คือห้องสมุดอ้างอิงของ agent, ให้การเข้าถึงทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง โดยใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์และการฝัง, agents สามารถค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

วิธีที่ Agents เรียนรู้และปรับปรุง​

เอกสารไวท์เปเปอร์ระบุวิธีการที่น่าสนใจสามประการในการเรียนรู้ของ agent:

1. การเรียนรู้ในบริบท: เหมือนเชฟที่ได้รับสูตรใหม่และส่วนผสม, agents เรียนรู้ที่จะจัดการงานใหม่ผ่านตัวอย่างและคำแนะนำที่ให้ไว้ในระหว่างการทำงาน

2. การเรียนรู้ตามการดึงข้อมูล: ลองนึกถึงเชฟที่มีห้องสมุดตำราอาหารขนาดใหญ่ Agents สามารถดึงตัวอย่างและคำแนะนำที่เกี่ยวข้องจากที่เก็บข้อมูลของพวกเขาได้อย่างไดนามิก

   

3. การปรับแต่ง: นี่เหมือนกับการส่งเชฟไปโรงเรียนสอนทำอาหาร – การฝึกอบรมอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับประเภทงานเฉพาะเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม

การสร้าง Agents ที่พร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อมการผลิต​

ส่วนที่ใช้งานได้จริงที่สุดของเอกสารไวท์เปเปอร์เกี่ยวข้องกับการใช้ agents ในสภาพแวดล้อมการผลิต โดยใช้แพลตฟอร์ม Vertex AI ของ Google, นักพัฒนาสามารถสร้าง agents ที่รวม:

• ความเข้าใจภาษาธรรมชาติสำหรับการโต้ตอบกับผู้ใช้
• การผสานรวมเครื่องมือสำหรับการดำเนินการในโลกจริง
• การจัดการหน่วยความจำสำหรับการตอบสนองตามบริบท
• ระบบการตรวจสอบและประเมินผล

อนาคตของสถาปัตยกรรม Agent​

สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดอาจเป็นแนวคิดของ "การเชื่อมโยง agent" – การรวม agents เฉพาะทางเพื่อจัดการงานที่ซับซ้อน ลองนึกถึงระบบวางแผนการเดินทางที่รวม:

• agent จองเที่ยวบิน
• agent แนะนำโรงแรม
• agent วางแผนกิจกรรมท้องถิ่น
• agent ตรวจสอบสภาพอากาศ

แต่ละคนมีความเชี่ยวชาญในโดเมนของตนเองแต่ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างโซลูชันที่ครอบคลุม

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับอนาคต​

การเกิดขึ้นของ AI agents แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในปัญญาประดิษฐ์ – จากระบบที่สามารถคิดได้เท่านั้นไปสู่ระบบที่สามารถคิดและทำได้ ในขณะที่เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้น, สถาปัตยกรรมและวิธีการที่ระบุไว้ในเอกสารไวท์เปเปอร์ของ Google ให้แผนที่ชัดเจนสำหรับวิธีที่ AI จะพัฒนาจากเครื่องมือที่เป็นพาสซีฟไปสู่ผู้เข้าร่วมที่มีบทบาทในการแก้ปัญหาในโลกจริง

สำหรับนักพัฒนา, ผู้นำธุรกิจ, และผู้ที่สนใจเทคโนโลยี, การทำความเข้าใจ AI agents ไม่ใช่แค่การตามทันแนวโน้ม – มันคือการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่ AI จะกลายเป็นพันธมิตรที่แท้จริงในการร่วมมือกับมนุษย์

คุณเห็น AI agents เปลี่ยนอุตสาหกรรมของคุณอย่างไร? แบ่งปันความคิดของคุณในความคิดเห็นด้านล่าง.

Cuckoo Network มีความยินดีที่จะประกาศการขยายตัวสู่ IoTeX เป็นโซลูชัน Layer 2 นำโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์มาสู่ระบบนิเวศที่เจริญรุ่งเรืองของ IoTeX ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์นี้รวมความเชี่ยวชาญของ Cuckoo ในการให้บริการโมเดล AI กับโครงสร้างพื้นฐาน MachineFi ที่แข็งแกร่งของ IoTeX สร้างโอกาสใหม่ ๆ สำหรับทั้งสองชุมชน

ความต้องการ​

ผู้ใช้และนักพัฒนาของ IoTeX ต้องการเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณ AI แบบกระจายศูนย์ที่มีประสิทธิภาพ ในขณะที่ผู้สร้างแอปพลิเคชัน AI ต้องการโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนที่ปรับขนาดได้ โดยการสร้างบน IoTeX, Cuckoo Chain ตอบสนองความต้องการเหล่านี้ในขณะที่ขยายตลาด AI แบบกระจายศูนย์ไปยังระบบนิเวศใหม่

โซลูชัน​

Cuckoo Chain บน IoTeX มอบ:

• การผสานรวมอย่างราบรื่นกับโครงสร้างพื้นฐาน MachineFi ของ IoTeX
• ลดต้นทุนการทำธุรกรรมสำหรับการให้บริการโมเดล AI
• เพิ่มความสามารถในการปรับขนาดสำหรับแอปพลิเคชัน AI แบบกระจายศูนย์
• การทำงานร่วมกันข้ามบล็อกเชนระหว่าง IoTeX และ Cuckoo Chain

รายละเอียด Airdrop​

เพื่อเฉลิมฉลองการขยายตัวนี้ Cuckoo Network กำลังเปิดตัวแคมเปญ airdrop สำหรับสมาชิกชุมชน IoTeX และ Cuckoo ผู้เข้าร่วมสามารถรับโทเค็น $CAI ผ่านกิจกรรมการมีส่วนร่วมต่าง ๆ:

1. ผู้ใช้กลุ่มแรกจากระบบนิเวศ IoTeX
2. นักขุด GPU ที่มีส่วนร่วมในเครือข่าย
3. การมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในกิจกรรมข้ามบล็อกเชน
4. การมีส่วนร่วมและการพัฒนาชุมชน
5. รับ 30% ของรางวัลผู้แนะนำของคุณโดยการแชร์ลิงก์แนะนำของคุณ

เยี่ยมชม https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ เพื่อเริ่มต้น

คำพูดจากผู้นำ​

"การสร้าง Cuckoo Chain เป็น Layer 2 บน IoTeX ถือเป็นก้าวสำคัญในภารกิจของเราในการกระจายศูนย์โครงสร้างพื้นฐาน AI" Dora Noda, CPO ของ Cuckoo Network กล่าว "ความร่วมมือนี้ทำให้เราสามารถนำการคำนวณ AI ที่มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้มาสู่ระบบนิเวศ MachineFi ที่เป็นนวัตกรรมของ IoTeX ในขณะที่ขยายตลาด AI แบบกระจายศูนย์ของเรา"

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: อะไรทำให้ Cuckoo Chain's L2 บน IoTeX มีเอกลักษณ์?

ตอบ: Cuckoo Chain's L2 บน IoTeX รวมการให้บริการโมเดล AI แบบกระจายศูนย์กับโครงสร้างพื้นฐาน MachineFi ของ IoTeX ทำให้การคำนวณ AI สำหรับอุปกรณ์ IoT และแอปพลิเคชันมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า

ถาม: ฉันจะเข้าร่วม airdrop ได้อย่างไร?

ตอบ: เยี่ยมชม https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ เพื่อทำกิจกรรมที่มีคุณสมบัติเหมาะสมและรับรางวัล

ถาม: ฉันจะได้รับ $CAI เพิ่มเติมได้อย่างไร?

• การวางเดิมพันโทเค็น $CAI
• การรันโหนดนักขุด GPU
• การมีส่วนร่วมในธุรกรรมข้ามบล็อกเชน
• การมีส่วนร่วมในการพัฒนาชุมชน

ถาม: ข้อกำหนดทางเทคนิคสำหรับนักขุด GPU คืออะไร?

ตอบ: นักขุด GPU ต้องการ:

• NVIDIA GTX 3080, L4 หรือสูงกว่า
• RAM ขั้นต่ำ 8GB
• วางเดิมพันและได้รับการโหวต $CAI ในกลุ่มนักขุด 10 อันดับแรก
• การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เชื่อถือได้ สำหรับคำแนะนำการตั้งค่าโดยละเอียด โปรดเยี่ยมชมเอกสารของเราที่ cuckoo.network/docs

ถาม: สิ่งนี้นำประโยชน์อะไรบ้างให้กับผู้ใช้ IoTeX?

ตอบ: ผู้ใช้ IoTeX ได้รับสิทธิ์เข้าถึง:

• ทรัพยากรการคำนวณ AI แบบกระจายศูนย์
• ลดต้นทุนการทำธุรกรรมสำหรับบริการ AI
• การผสานรวมกับแอปพลิเคชัน MachineFi ที่มีอยู่
• โอกาสในการหารายได้ใหม่ผ่านการขุด GPU และการวางเดิมพัน

ถาม: การทำงานข้ามบล็อกเชนทำงานอย่างไร?

ตอบ: ผู้ใช้จะสามารถเคลื่อนย้ายสินทรัพย์ระหว่าง IoTeX, Arbitrum และ Cuckoo Chain ได้อย่างราบรื่นโดยใช้โครงสร้างพื้นฐานสะพานของเรา ทำให้เกิดสภาพคล่องและการทำงานร่วมกันที่เป็นหนึ่งเดียวกันในระบบนิเวศ สะพาน Arbitrum ได้เปิดตัวแล้วและสะพาน IoTeX ยังอยู่ในระหว่างดำเนินการ

ถาม: กำหนดการเปิดตัวคืออะไร?

ตอบ: กำหนดการ:

• สัปดาห์ที่ 8 มกราคม: เริ่มการแจกจ่าย airdrop บนเครือข่ายหลัก Cuckoo Chain
• สัปดาห์ที่ 29 มกราคม: การปรับใช้สะพานระหว่าง IoTeX และ Cuckoo Chain
• สัปดาห์ที่ 12 กุมภาพันธ์: การเปิดตัวเต็มรูปแบบของแพลตฟอร์มตัวแทนอัตโนมัติ

ถาม: นักพัฒนาสามารถสร้างบน Cuckoo Chain's IoTeX L2 ได้อย่างไร?

ตอบ: นักพัฒนาสามารถใช้เครื่องมือและภาษาของ Ethereum ที่คุ้นเคยได้ เนื่องจาก Cuckoo Chain รักษาความเข้ากันได้กับ EVM อย่างเต็มรูปแบบ เอกสารและทรัพยากรสำหรับนักพัฒนาที่ครอบคลุมจะพร้อมใช้งานที่ cuckoo.network/docs

ถาม: การจัดสรร airdrop ทั้งหมดคืออะไร?

ตอบ: แคมเปญ airdrop “IoTeX x Cuckoo” จะจัดสรรส่วนหนึ่งของการจัดสรรทั้งหมด 1‰ ที่สงวนไว้สำหรับผู้ใช้กลุ่มแรกและสมาชิกชุมชนจากอุปทานทั้งหมดของโทเค็น $CAI จำนวน 1 พันล้าน

ข้อมูลติดต่อ

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เข้าร่วมชุมชนของเรา:

• เว็บไซต์: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual ก่อตั้งขึ้นในปี 2023 โดยอดีตนักลงทุน Polychain Niraj Pant และ Akilesh Potti เป็นโครงการที่มีความทะเยอทะยานที่จุดตัดของบล็อกเชนและ AI โดยได้รับการสนับสนุนจาก Series A มูลค่า $25M ที่นำโดย Archetype และการลงทุนเชิงกลยุทธ์จาก Polychain Capital บริษัทมีเป้าหมายที่จะจัดการกับช่องว่างโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญในการเปิดใช้งานการโต้ตอบที่ซับซ้อนทั้งในและนอกเชน ด้วยทีมผู้เชี่ยวชาญ 30 คนจากสถาบันและบริษัทชั้นนำ Ritual กำลังสร้างโปรโตคอลที่รวมความสามารถของ AI เข้ากับสภาพแวดล้อมบล็อกเชนโดยตรง โดยมุ่งเป้าไปที่กรณีการใช้งานเช่นสมาร์ทคอนแทรคที่สร้างจากภาษาธรรมชาติและโปรโตคอลการให้ยืมที่ขับเคลื่อนด้วยตลาดแบบไดนามิก

ทำไมลูกค้าถึงต้องการ Web3 สำหรับ AI​

การรวมกันของ Web3 และ AI สามารถบรรเทาข้อจำกัดหลายประการที่พบในระบบ AI แบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิม

1. โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์ช่วยลดความเสี่ยงของการบิดเบือน: เมื่อการคำนวณ AI และผลลัพธ์ของโมเดลถูกดำเนินการโดยโหนดหลายโหนดที่ดำเนินการอย่างอิสระ มันจะยากขึ้นมากสำหรับหน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่ง ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนาหรือคนกลางของบริษัท ในการบิดเบือนผลลัพธ์ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความมั่นใจของผู้ใช้และความโปร่งใสในแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI

2. AI ที่เป็นธรรมชาติของ Web3 ขยายขอบเขตของสมาร์ทคอนแทรคบนเชนเกินกว่าตรรกะทางการเงินพื้นฐาน ด้วย AI ในวงจร สัญญาสามารถตอบสนองต่อข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ คำสั่งที่สร้างโดยผู้ใช้ และแม้กระทั่งงานอนุมานที่ซับซ้อน สิ่งนี้ทำให้สามารถใช้กรณีต่างๆ เช่น การซื้อขายอัลกอริธึม การตัดสินใจให้ยืมอัตโนมัติ และการโต้ตอบในแชท (เช่น FrenRug) ซึ่งจะเป็นไปไม่ได้ภายใต้ API AI ที่มีอยู่และแยกออกจากกัน เนื่องจากผลลัพธ์ของ AI สามารถตรวจสอบได้และรวมเข้ากับสินทรัพย์บนเชน การตัดสินใจที่มีมูลค่าสูงหรือเดิมพันสูงเหล่านี้สามารถดำเนินการได้ด้วยความไว้วางใจที่มากขึ้นและคนกลางที่น้อยลง

3. การกระจายภาระงาน AI ข้ามเครือข่ายสามารถลดต้นทุนและเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดได้ แม้ว่าการคำนวณ AI จะมีราคาแพง แต่สภาพแวดล้อม Web3 ที่ออกแบบมาอย่างดีจะดึงทรัพยากรการคำนวณจากทั่วโลกแทนที่จะเป็นผู้ให้บริการแบบรวมศูนย์เพียงรายเดียว สิ่งนี้เปิดโอกาสให้มีการกำหนดราคาที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น ความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้น และความเป็นไปได้สำหรับเวิร์กโฟลว์ AI บนเชนอย่างต่อเนื่อง ทั้งหมดนี้ได้รับการสนับสนุนโดยแรงจูงใจที่ใช้ร่วมกันสำหรับผู้ให้บริการโหนดในการเสนอพลังการคำนวณของพวกเขา

แนวทางของ Ritual​

ระบบมีสามชั้นหลัก—Infernet Oracle, Ritual Chain (โครงสร้างพื้นฐานและโปรโตคอล) และ Native Applications—แต่ละชั้นได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขความท้าทายที่แตกต่างกันในพื้นที่ Web3 x AI

1. Infernet Oracle​

• สิ่งที่มันทำ Infernet เป็นผลิตภัณฑ์แรกของ Ritual ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างสมาร์ทคอนแทรคบนเชนและการคำนวณ AI นอกเชน แทนที่จะดึงข้อมูลภายนอกเพียงอย่างเดียว มันประสานงานงานอนุมานของโมเดล AI รวบรวมผลลัพธ์ และส่งคืนบนเชนในลักษณะที่ตรวจสอบได้
• องค์ประกอบหลัก
  • Containers: สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับโฮสต์งาน AI/ML ใดๆ (เช่น ONNX, Torch, Hugging Face models, GPT-4)
  • infernet-ml: ไลบรารีที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการปรับใช้เวิร์กโฟลว์ AI/ML ที่มีการผสานรวมพร้อมใช้งานกับเฟรมเวิร์กโมเดลยอดนิยม
  • Infernet SDK: ให้ส่วนต่อประสานมาตรฐานเพื่อให้นักพัฒนาสามารถเขียนสมาร์ทคอนแทรคที่ขอและใช้ผลลัพธ์การอนุมาน AI ได้อย่างง่ายดาย
  • Infernet Nodes: ปรับใช้บนบริการเช่น GCP หรือ AWS โหนดเหล่านี้ฟังคำขออนุมานบนเชน ดำเนินงานในคอนเทนเนอร์ และส่งมอบผลลัพธ์กลับบนเชน
  • การชำระเงินและการตรวจสอบ: จัดการการกระจายค่าธรรมเนียม (ระหว่างโหนดการคำนวณและการตรวจสอบ) และรองรับวิธีการตรวจสอบต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่างานจะดำเนินการอย่างซื่อสัตย์
• ทำไมมันถึงสำคัญ Infernet ก้าวข้ามขีดจำกัดของ oracle แบบดั้งเดิมโดยการตรวจสอบการคำนวณ AI นอกเชน ไม่ใช่แค่ฟีดข้อมูลเท่านั้น นอกจากนี้ยังรองรับการจัดตารางงานอนุมานซ้ำๆ หรือที่ต้องการเวลา ลดความซับซ้อนของการเชื่อมโยงงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI กับแอปพลิเคชันบนเชน

2. Ritual Chain​

Ritual Chain รวมคุณสมบัติที่เป็นมิตรกับ AI ทั้งในระดับโครงสร้างพื้นฐานและโปรโตคอล ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับการโต้ตอบที่บ่อยครั้ง อัตโนมัติ และซับซ้อนระหว่างสมาร์ทคอนแทรคและการคำนวณนอกเชน ขยายเกินกว่าที่ L1 ทั่วไปจะจัดการได้

2.1 Infrastructure Layer​

• สิ่งที่มันทำ โครงสร้างพื้นฐานของ Ritual Chain รองรับเวิร์กโฟลว์ AI ที่ซับซ้อนกว่าบล็อกเชนมาตรฐาน ผ่านโมดูลที่คอมไพล์ล่วงหน้า ตัวจัดตารางเวลา และส่วนขยาย EVM ที่เรียกว่า EVM++ มันมีเป้าหมายที่จะอำนวยความสะดวกในงาน AI ที่บ่อยหรือสตรีมมิ่ง การย่อบัญชีที่แข็งแกร่ง และการโต้ตอบกับสัญญาอัตโนมัติ

• องค์ประกอบหลัก

  • โมดูลที่คอมไพล์ล่วงหน้า

    :

    • EIP Extensions (เช่น EIP-665, EIP-5027) ขจัดข้อจำกัดความยาวของโค้ด ลดแก๊สสำหรับลายเซ็น และเปิดใช้งานความไว้วางใจระหว่างงาน AI บนเชนและนอกเชน
    • Computational Precompiles สร้างมาตรฐานเฟรมเวิร์กสำหรับการอนุมาน AI, zero-knowledge proofs และการปรับแต่งโมเดลภายในสมาร์ทคอนแทรค

  • Scheduler: ขจัดการพึ่งพาสัญญา “Keeper” ภายนอกโดยอนุญาตให้รันงานตามกำหนดเวลาคงที่ (เช่น ทุกๆ 10 นาที) ซึ่งมีความสำคัญต่อกิจกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างต่อเนื่อง

  • EVM++: ปรับปรุง EVM ด้วยการย่อบัญชีแบบเนทีฟ (EIP-7702) ให้สัญญาอนุมัติธุรกรรมอัตโนมัติในช่วงเวลาที่กำหนด สิ่งนี้รองรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างต่อเนื่อง (เช่น การซื้อขายอัตโนมัติ) โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

• ทำไมมันถึงสำคัญ โดยการฝังคุณสมบัติที่เน้น AI โดยตรงในโครงสร้างพื้นฐาน Ritual Chain ทำให้การคำนวณ AI ที่ซับซ้อน ซ้ำซาก หรือที่ต้องการเวลาเป็นไปอย่างราบรื่น นักพัฒนาจะได้รับสภาพแวดล้อมที่แข็งแกร่งและเป็นอัตโนมัติมากขึ้นในการสร้าง dApps ที่ “ชาญฉลาด” อย่างแท้จริง

2.2 Consensus Protocol Layer​

• สิ่งที่มันทำ เลเยอร์โปรโตคอลของ Ritual Chain จัดการกับความจำเป็นในการจัดการงาน AI ที่หลากหลายอย่างมีประสิทธิภาพ งานอนุมานขนาดใหญ่และโหนดการคำนวณที่หลากหลายต้องการตรรกะตลาดค่าธรรมเนียมพิเศษและแนวทางฉันทามติใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการและการตรวจสอบเป็นไปอย่างราบรื่น
• องค์ประกอบหลัก
  • Resonance (ตลาดค่าธรรมเนียม):
    • แนะนำบทบาท “auctioneer” และ “broker” เพื่อจับคู่งาน AI ที่มีความซับซ้อนแตกต่างกันกับโหนดการคำนวณที่เหมาะสม
    • ใช้การจัดสรรงานแบบเกือบหมดหรือ “bundled” เพื่อเพิ่มผลผลิตของเครือข่ายให้สูงสุด เพื่อให้แน่ใจว่าโหนดที่ทรงพลังจะจัดการกับงานที่ซับซ้อนโดยไม่หยุดชะงัก
  • Symphony (ฉันทามติ):
    • แยกการคำนวณ AI ออกเป็นงานย่อยแบบขนานเพื่อการตรวจสอบ โหนดหลายโหนดยืนยันขั้นตอนและผลลัพธ์ของกระบวนการแยกกัน
    • ป้องกันไม่ให้งาน AI ขนาดใหญ่เกินพิกัดเครือข่ายโดยกระจายภาระงานการตรวจสอบไปยังโหนดหลายโหนด
  • vTune:
    • แสดงให้เห็นถึงวิธีการตรวจสอบการปรับแต่งโมเดลที่ดำเนินการโดยโหนดบนเชนโดยใช้การตรวจสอบข้อมูล “backdoor”
    • แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่กว้างขึ้นของ Ritual Chain ในการจัดการงาน AI ที่ยาวขึ้นและซับซ้อนมากขึ้นโดยมีสมมติฐานความไว้วางใจน้อยที่สุด
• ทำไมมันถึงสำคัญ ตลาดค่าธรรมเนียมและโมเดลฉันทามติแบบดั้งเดิมมีปัญหากับภาระงาน AI ที่หนักหรือหลากหลาย โดยการออกแบบใหม่ทั้งสองอย่าง Ritual Chain สามารถจัดสรรงานและตรวจสอบผลลัพธ์ได้แบบไดนามิก ขยายความเป็นไปได้บนเชนให้ไกลเกินกว่าตรรกะของโทเค็นหรือสัญญาพื้นฐาน

3. Native Applications​

• สิ่งที่พวกเขาทำ สร้างขึ้นบน Infernet และ Ritual Chain แอปพลิเคชันเนทีฟประกอบด้วยตลาดโมเดลและเครือข่ายการตรวจสอบ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าฟังก์ชันการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถรวมเข้ากับเชนและสร้างรายได้ได้อย่างไร
• องค์ประกอบหลัก
  • ตลาดโมเดล:
    • โทเค็นโมเดล AI (และอาจเป็นตัวแปรที่ปรับแต่งแล้ว) เป็นสินทรัพย์บนเชน
    • ให้นักพัฒนาซื้อ ขาย หรือให้สิทธิ์ใช้งานโมเดล AI โดยรายได้จะได้รับรางวัลแก่ผู้สร้างโมเดลและผู้ให้บริการคำนวณ/ข้อมูล
  • เครือข่ายการตรวจสอบ & “Rollup-as-a-Service”:
    • เสนอโปรโตคอลภายนอก (เช่น L2s) สภาพแวดล้อมที่เชื่อถือได้สำหรับการคำนวณและการตรวจสอบงานที่ซับซ้อน เช่น zero-knowledge proofs หรือการสืบค้นที่ขับเคลื่อนด้วย AI
    • ให้บริการโซลูชัน rollup ที่ปรับแต่งได้โดยใช้ประโยชน์จาก EVM++ ของ Ritual คุณสมบัติการจัดตารางเวลา และการออกแบบตลาดค่าธรรมเนียม
• ทำไมมันถึงสำคัญ โดยการทำให้โมเดล AI สามารถซื้อขายและตรวจสอบได้โดยตรงบนเชน Ritual ขยายฟังก์ชันการทำงานของบล็อกเชนไปสู่ตลาดสำหรับบริการและชุดข้อมูล AI เครือข่ายที่กว้างขึ้นยังสามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Ritual สำหรับการคำนวณเฉพาะทาง ก่อให้เกิดระบบนิเวศที่เป็นหนึ่งเดียวซึ่งงานและหลักฐาน AI มีราคาถูกกว่าและโปร่งใสมากขึ้น

การพัฒนาระบบนิเวศของ Ritual​

วิสัยทัศน์ของ Ritual ในการสร้าง “เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบเปิด” สอดคล้องกับการสร้างระบบนิเวศที่แข็งแกร่ง นอกเหนือจากการออกแบบผลิตภัณฑ์หลักแล้ว ทีมงานยังได้สร้างความร่วมมือข้ามการจัดเก็บโมเดล การคำนวณ ระบบพิสูจน์ และแอปพลิเคชัน AI เพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละชั้นของเครือข่ายได้รับการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ ในขณะเดียวกัน Ritual ก็ลงทุนอย่างหนักในทรัพยากรของนักพัฒนาและการเติบโตของชุมชนเพื่อส่งเสริมกรณีการใช้งานจริงบนเชนของตน

1. ความร่วมมือในระบบนิเวศ

• การจัดเก็บโมเดล & ความสมบูรณ์: การจัดเก็บโมเดล AI ด้วย Arweave ช่วยให้มั่นใจได้ว่าพวกเขาจะไม่ถูกดัดแปลง
• การเป็นพันธมิตรด้านการคำนวณ: IO.net จัดหาการคำนวณแบบกระจายศูนย์ที่ตรงกับความต้องการในการปรับขนาดของ Ritual
• ระบบพิสูจน์ & Layer-2: ความร่วมมือกับ Starkware และ Arbitrum ขยายความสามารถในการสร้างหลักฐานสำหรับงานที่ใช้ EVM
• แอปพลิเคชันผู้บริโภค AI: ความร่วมมือกับ Myshell และ Story Protocol นำบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาสู่เชนมากขึ้น
• เลเยอร์สินทรัพย์โมเดล: Pond, Allora และ 0xScope ให้ทรัพยากร AI เพิ่มเติมและผลักดันขอบเขต AI บนเชน
• การเพิ่มความเป็นส่วนตัว: Nillion เสริมความแข็งแกร่งให้กับเลเยอร์ความเป็นส่วนตัวของ Ritual Chain
• ความปลอดภัย & การวางเดิมพัน: EigenLayer ช่วยรักษาความปลอดภัยและวางเดิมพันบนเครือข่าย
• ความพร้อมใช้งานของข้อมูล: โมดูล EigenLayer และ Celestia ช่วยเพิ่มความพร้อมใช้งานของข้อมูล ซึ่งมีความสำคัญต่อภาระงาน AI

2. การขยายแอปพลิเคชัน

• ทรัพยากรของนักพัฒนา: คู่มือที่ครอบคลุมอธิบายวิธีการตั้งค่าคอนเทนเนอร์ AI รัน PyTorch และรวม GPT-4 หรือ Mistral-7B เข้ากับงานบนเชน ตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง เช่น การสร้าง NFT ผ่าน Infernet ช่วยลดอุปสรรคสำหรับผู้มาใหม่
• การระดมทุน & การเร่งความเร็ว: ตัวเร่ง Ritual Altar และโครงการ Ritual Realm ให้ทุนและคำปรึกษาแก่ทีมที่สร้าง dApps บน Ritual Chain
• โครงการที่โดดเด่น:
  • Anima: ผู้ช่วย DeFi หลายตัวแทนที่ประมวลผลคำขอภาษาธรรมชาติข้ามการให้ยืม การแลกเปลี่ยน และกลยุทธ์ผลตอบแทน
  • Opus: โทเค็นมีมที่สร้างโดย AI พร้อมการไหลของการซื้อขายตามกำหนดเวลา
  • Relic: รวมโมเดลการทำนายที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับ AMM โดยมีเป้าหมายเพื่อการซื้อขายบนเชนที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • Tithe: ใช้ ML เพื่อปรับโปรโตคอลการให้ยืมแบบไดนามิก ปรับปรุงผลตอบแทนในขณะที่ลดความเสี่ยง

โดยการจัดแนวการออกแบบผลิตภัณฑ์ ความร่วมมือ และชุด dApps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่หลากหลาย Ritual วางตำแหน่งตัวเองเป็นศูนย์กลางหลายแง่มุมสำหรับ Web3 x AI แนวทางที่เน้นระบบนิเวศเป็นอันดับแรกของบริษัท ซึ่งเสริมด้วยการสนับสนุนนักพัฒนาที่เพียงพอและโอกาสในการระดมทุนจริง วางรากฐานสำหรับการนำ AI มาใช้บนเชนในวงกว้าง

มุมมองของ Ritual​

แผนผลิตภัณฑ์และระบบนิเวศของ Ritual ดูมีแนวโน้มดี แต่ยังคงมีช่องว่างทางเทคนิคอีกมากที่ต้องแก้ไข นักพัฒนายังคงต้องแก้ปัญหาพื้นฐาน เช่น การตั้งค่าจุดสิ้นสุดการอนุมานโมเดล การเร่งความเร็วงาน AI และการประสานงานโหนดหลายโหนดสำหรับการคำนวณขนาดใหญ่ สำหรับตอนนี้ สถาปัตยกรรมหลักสามารถจัดการกรณีการใช้งานที่ง่ายกว่าได้ ความท้าทายที่แท้จริงคือการสร้างแรงบันดาลใจให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สร้างสรรค์มากขึ้นบนเชน

ในอนาคต Ritual อาจมุ่งเน้นไปที่การเงินน้อยลงและมุ่งเน้นไปที่การทำให้สินทรัพย์คำนวณหรือโมเดลสามารถซื้อขายได้มากขึ้น สิ่งนี้จะดึงดูดผู้เข้าร่วมและเสริมสร้างความปลอดภัยของเครือข่ายโดยการผูกโทเค็นของเชนเข้ากับภาระงาน AI ที่ใช้งานได้จริง แม้ว่ารายละเอียดเกี่ยวกับการออกแบบโทเค็นจะยังไม่ชัดเจน แต่ก็ชัดเจนว่าวิสัยทัศน์ของ Ritual คือการจุดประกายแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน กระจายศูนย์ และขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นใหม่—ผลักดัน Web3 ให้ลึกลงไปในดินแดนที่สร้างสรรค์มากขึ้น