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.

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

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

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

เรามีความยินดีที่จะประกาศความร่วมมือใหม่ที่น่าตื่นเต้นระหว่าง Cuckoo Network และ Swan Chain ซึ่งเป็นสองพลังบุกเบิกในโลกของ AI แบบกระจายศูนย์และเทคโนโลยีบล็อกเชน ความร่วมมือนี้เป็นก้าวสำคัญในการทำให้การเข้าถึงความสามารถ AI ขั้นสูงเป็นประชาธิปไตยและสร้างระบบนิเวศ AI ที่มีประสิทธิภาพ เข้าถึงได้ และสร้างสรรค์มากขึ้น

เสริมพลัง AI แบบกระจายศูนย์ด้วยทรัพยากร GPU ที่ขยายใหญ่ขึ้น​

หัวใจของความร่วมมือนี้คือการรวมทรัพยากร GPU ที่กว้างขวางของ Swan Chain เข้ากับแพลตฟอร์มของ Cuckoo Network โดยการใช้ประโยชน์จากเครือข่ายศูนย์ข้อมูลและผู้ให้บริการคอมพิวเตอร์ทั่วโลกของ Swan Chain Cuckoo Network จะขยายขีดความสามารถในการให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบกระจายศูนย์ (LLMs) อย่างมีนัยสำคัญ

การบูรณาการนี้สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของทั้งสองบริษัทอย่างสมบูรณ์แบบ:

• เป้าหมายของ Cuckoo Network ในการสร้างตลาดการให้บริการโมเดล AI แบบกระจายศูนย์
• ภารกิจของ Swan Chain ในการเร่งการยอมรับ AI ผ่านโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนที่ครอบคลุม

นำตัวละครอนิเมะที่รักมาสู่ชีวิตด้วย AI​

เพื่อแสดงพลังของความร่วมมือนี้ เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศการเปิดตัวครั้งแรกของโมเดลภาษาที่อิงตามตัวละครหลายตัวที่ได้รับแรงบันดาลใจจากตัวเอกอนิเมะที่รัก โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นโดยชุมชนผู้สร้าง Cuckoo ที่มีความสามารถจะทำงานบนทรัพยากร GPU ของ Swan Chain

ทั้งแฟน ๆ และนักพัฒนาจะสามารถโต้ตอบและสร้างสรรค์บนโมเดลตัวละครเหล่านี้ เปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการเล่าเรื่องที่สร้างสรรค์ การพัฒนาเกม และประสบการณ์แบบโต้ตอบ

ผลประโยชน์ร่วมกันและวิสัยทัศน์ที่ใช้ร่วมกัน​

ความร่วมมือนี้รวบรวมจุดแข็งของทั้งสองแพลตฟอร์ม:

• Cuckoo Network มอบตลาดแบบกระจายศูนย์และความเชี่ยวชาญด้าน AI เพื่อแจกจ่ายและจัดการงาน AI อย่างมีประสิทธิภาพ
• Swan Chain มีส่วนร่วมในโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่แข็งแกร่ง ตลาด ZK ที่เป็นนวัตกรรม และความมุ่งมั่นในการชดเชยที่เป็นธรรมสำหรับผู้ให้บริการคอมพิวเตอร์

ด้วยกัน เรากำลังทำงานเพื่ออนาคตที่ความสามารถของ AI สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น มีประสิทธิภาพ และเป็นธรรมสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ทั่วโลก

สิ่งที่หมายถึงสำหรับชุมชนของเรา​

สำหรับชุมชน Cuckoo Network:

• การเข้าถึงกลุ่มทรัพยากร GPU ที่กว้างขึ้น ทำให้การประมวลผลเร็วขึ้นและโมเดล AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น
• โอกาสที่ขยายออกไปในการสร้างและสร้างรายได้จากโมเดล AI ที่ไม่ซ้ำใคร
• ศักยภาพในการลดต้นทุนด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพของ Swan Chain

สำหรับชุมชน Swan Chain:

• ช่องทางใหม่ในการสร้างรายได้จากทรัพยากร GPU ผ่านตลาดของ Cuckoo Network
• การเปิดรับแอปพลิเคชัน AI ที่ล้ำสมัยและชุมชนผู้สร้างที่มีชีวิตชีวา
• ศักยภาพในการเพิ่มความต้องการและการใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Swan Chain

มองไปข้างหน้า​

ความร่วมมือนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้น เมื่อเราก้าวไปข้างหน้า เราจะสำรวจวิธีเพิ่มเติมในการรวมเทคโนโลยีของเราและสร้างคุณค่าสำหรับทั้งสองระบบนิเวศ เรารู้สึกตื่นเต้นเป็นพิเศษเกี่ยวกับศักยภาพในการใช้ประโยชน์จากตลาด ZK ของ Swan Chain และโมเดลรายได้พื้นฐานสากลเพื่อสร้างโอกาสมากขึ้นสำหรับผู้ให้บริการ GPU และนักพัฒนา AI

ติดตามการอัปเดตเพิ่มเติมในขณะที่เราเริ่มต้นการเดินทางที่น่าตื่นเต้นนี้ด้วยกัน อนาคตของ AI แบบกระจายศูนย์นั้นสดใส และด้วยพันธมิตรอย่าง Swan Chain เราก็ใกล้จะทำให้อนาคตนั้นเป็นจริง

เราขอเชิญชุมชนทั้งสองเข้าร่วมกับเราในการเฉลิมฉลองความร่วมมือนี้ ด้วยกัน เราไม่ได้แค่สร้างเทคโนโลยี – เรากำลังกำหนดอนาคตของ AI และเสริมสร้างพลังให้กับผู้สร้างทั่วโลก

Cuckoo Network

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

เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Swan Chain

• เว็บไซต์: 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

ที่ Cuckoo Network เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะนำเสนอ Cuckoo Chat การผสมผสานที่สร้างสรรค์ระหว่าง AI, Web3 และแฟนอนิเมะ ลองจินตนาการถึงการพูดคุยกับ Naruto เกี่ยวกับเทคนิคนินจาหรือถาม Light Yagami เกี่ยวกับความรู้สึกของเขาเรื่องความยุติธรรม ตอนนี้มันเป็นไปได้แล้ว—โดยตรงจากพอร์ทัล Cuckoo Network

ด้วย Cuckoo Chat เราได้นำตัวละครอนิเมะที่รักที่สุด 17 ตัวมาใช้ชีวิตผ่าน AI สำหรับการสนทนาที่ทันสมัย สร้างขึ้นจาก Llama และขับเคลื่อนโดยโครงสร้างพื้นฐาน Web3 แบบกระจายศูนย์ของเรา ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ชมทั่วไปหรือแฟนอนิเมะที่คลั่งไคล้ Cuckoo Chat มอบประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและไม่เหมือนใครที่ให้คุณมีส่วนร่วมในการสนทนาแบบเรียลไทม์กับตัวละครที่คุณชื่นชอบ

ทำไม Cuckoo Chat ถึงแตกต่าง​

Cuckoo Chat ไม่ใช่แค่แชทบอทอีกตัว มันเป็นส่วนหนึ่งของวิสัยทัศน์ที่กว้างขึ้นของเราใน Cuckoo Network เพื่อกระจาย AI ทำให้มั่นใจว่าการมีส่วนร่วมของคุณได้รับการขับเคลื่อนโดยโครงสร้างพื้นฐาน Web3 ที่ปลอดภัยและขยายได้ การตอบสนองของแต่ละตัวละครจะถูกประมวลผลผ่านโหนด AI แบบกระจายศูนย์ของเรา ซึ่งหมายถึงการมีส่วนร่วมที่รวดเร็ว เป็นส่วนตัว และเชื่อถือได้มากขึ้น นอกจากนี้คุณยังสามารถ รับรางวัล สำหรับการใช้ Cuckoo Chat ขอบคุณเครือข่าย GPU ที่มีแรงจูงใจเฉพาะของเรา!

พบกับตัวละคร: บุคลิกที่คุณชื่นชอบ ตอนนี้ในรูปแบบแชท​

การเปิดตัวครั้งแรกของเรามี 17 ตัวละครที่โด่งดัง จากอนิเมะและวัฒนธรรมป๊อป สร้างขึ้นโดยชุมชนผู้สร้างของเรา ซึ่งได้รับการออกแบบมาอย่างดีเพื่อสะท้อนบุคลิกที่แท้จริง เรื่องราวเบื้องหลัง และลักษณะเฉพาะของพวกเขา เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการสนทนากับ:

• Naruto Uzumaki: นินจาผู้มุ่งมั่นจากโคโนฮะ
• Son Goku: ผู้ปกป้องไซย่าที่ไม่หยุดยั้งของโลก
• Levi Ackerman: ทหารที่แข็งแกร่งที่สุดของมนุษยชาติจาก Attack on Titan
• Light Yagami: ผู้ถือ Death Note พร้อมที่จะพูดคุยเรื่องความยุติธรรม
• Saitama: ฮีโร่ที่ไม่มีใครเอาชนะได้ที่ชนะทุกการต่อสู้ด้วยหมัดเดียว
• Doraemon: แมวหุ่นยนต์จากอนาคตที่มีอุปกรณ์มากมาย

และอีกมากมาย รวมถึง Monkey D. Luffy, Tsunade, และ SpongeBob SquarePants (ใช่ แม้แต่ SpongeBob ก็อยู่ที่นี่!). การสนทนาทุกครั้งมอบประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและขับเคลื่อนด้วยตัวละครที่คุณจะไม่พบที่ไหนอีก

มันทำงานอย่างไร? ง่ายมาก!​

1. เยี่ยมชม: ไปที่ cuckoo.network/portal/chat.
2. เลือก: เลือกตัวละครอนิเมะที่คุณชื่นชอบจากรายการ
3. แชท: เริ่มการสนทนาของคุณ! การแชทแต่ละครั้งรู้สึกเหมือนคุณกำลังพูดคุยโดยตรงกับตัวละครที่คุณเลือก

ในแต่ละเซสชันการแชท คุณกำลังมีส่วนร่วมกับ AI แบบกระจายศูนย์ ซึ่งหมายความว่าการสนทนาของคุณจะถูกประมวลผลอย่างปลอดภัยผ่าน การขุด GPU แบบกระจายศูนย์ ของ Cuckoo Network การมีส่วนร่วมแต่ละครั้งเป็นส่วนตัว รวดเร็ว และกระจายไปทั่วเครือข่าย

ทำไมเราถึงสร้าง Cuckoo Chat: สำหรับแฟนอนิเมะ โดยนักนวัตกรรม Web3​

ที่ Cuckoo Network เราหลงใหลในการผลักดันขอบเขตของ AI และ Web3 ด้วย Cuckoo Chat เราได้สร้างมากกว่าแค่ประสบการณ์ที่สนุกสนาน—เราได้สร้างแพลตฟอร์มที่สอดคล้องกับภารกิจของเราในการกระจาย AI และให้ผู้ใช้มีการควบคุมข้อมูลและการมีส่วนร่วมมากขึ้น ขณะที่โลกของ Web3 กำลังพัฒนา Cuckoo Chat ทำหน้าที่เป็นสะพานที่สร้างสรรค์ระหว่างแฟน ๆ และเทคโนโลยีที่ทันสมัย

เราไม่ได้หยุดอยู่แค่นี้ Cuckoo Chat จะยังคงเติบโตด้วยตัวละครเพิ่มเติม โมเดลการมีส่วนร่วมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และฟีเจอร์ใหม่ ๆ ที่ขับเคลื่อนโดยข้อเสนอแนะแบบผู้ใช้และการมีส่วนร่วม ติดตามข้อมูลเพิ่มเติมได้ และเป็นส่วนหนึ่งของอนาคตของ AI แบบกระจายศูนย์!

ต่อไปจะเกิดอะไรขึ้น?​

เรากำลังขยายจักรวาล Cuckoo Chat อย่างต่อเนื่อง! เร็ว ๆ นี้เราจะเปิดตัว NFT ที่เป็นของสะสม ที่เชื่อมโยงกับการสนทนาทุกครั้ง ซึ่งผู้ใช้สามารถสร้างช่วงเวลาที่ไม่ซ้ำกันจากการแชทกับตัวละครอนิเมะ นอกจากนี้ เรายังทำงานในการเปิดตัว การสนับสนุนหลายภาษา เพื่อเพิ่มประสบการณ์การสนทนาสำหรับแฟน ๆ ทั่วโลก

เข้าร่วมกับเรา!​

เสียงของคุณมีความสำคัญ หลังจากใช้ Cuckoo Chat แบ่งปันประสบการณ์ของคุณกับเราที่ Discord หรือ 𝕏/Twitter ข้อเสนอแนะแบบของคุณจะมีผลโดยตรงต่ออนาคตของฟีเจอร์นี้ มีตัวละครที่คุณอยากแชทด้วยหรือไม่? แจ้งให้เราทราบ—เรากำลังมองหาการขยายรายชื่อ Cuckoo Chat ตามคำแนะนำของคุณอยู่เสมอ

เริ่มแชทตอนนี้กับตัวละครอนิเมะที่คุณชื่นชอบที่ Cuckoo Chat. มันมากกว่าการสนทนา—มันคือการผจญภัยแบบกระจายศูนย์สู่ใจกลางของแฟนอนิเมะ!

ทำไมคุณถึงจะรัก Cuckoo Chat:​

• การสนทนาที่ดื่มด่ำ กับตัวละครอนิเมะที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่แท้จริง
• ความเป็นส่วนตัวที่ขับเคลื่อนโดย Web3 และโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์
• รางวัลและ NFTs ในอนาคต ที่เชื่อมโยงกับการแชทที่คุณชื่นชอบ

เข้าร่วมกับเราในเส้นทางใหม่ที่น่าตื่นเต้นนี้กับ Cuckoo Chat—ที่ซึ่งแฟนอนิเมะพบกับอนาคตของ Web3.