การเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดกำลังเกิดขึ้นในโลกของกฎระเบียบ AI: บริษัทแบบดั้งเดิมไม่ใช่แค่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเท่านั้นที่พบว่าตัวเองอยู่ในศูนย์กลางของการถกเถียงเรื่องความเป็นส่วนตัวของ AI ในยุโรป ในขณะที่พาดหัวข่าวมักจะเน้นไปที่บริษัทอย่าง Meta และ Google เรื่องราวที่น่าสนใจกว่าคือวิธีที่บริษัทระดับโลกทั่วไปกำลังนำทางภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของการปรับใช้ AI และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

กฎระเบียบ AI รูปแบบใหม่​

คณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลของไอร์แลนด์ (DPC) ได้กลายเป็นผู้ควบคุมความเป็นส่วนตัวของ AI ที่มีอิทธิพลมากที่สุดในยุโรป โดยมีอำนาจพิเศษผ่านกฎระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไปของสหภาพยุโรป (GDPR) ในฐานะหน่วยงานกำกับดูแลหลักสำหรับบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ส่วนใหญ่ที่มีสำนักงานใหญ่ในยุโรปที่ดับลิน การตัดสินใจของ DPC ส่งผลกระทบต่อภูมิทัศน์เทคโนโลยีระดับโลก ภายใต้กลไก one-stop-shop ของ GDPR คำตัดสินของ DPC เกี่ยวกับการปกป้องข้อมูลสามารถผูกมัดการดำเนินงานของบริษัทในทุก 27 ประเทศสมาชิกสหภาพยุโรปได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยค่าปรับสูงถึง 4% ของรายได้ประจำปีทั่วโลกหรือ 20 ล้านยูโร (แล้วแต่จำนวนใดจะสูงกว่า) การกำกับดูแลที่เข้มข้นขึ้นของ DPC เกี่ยวกับการปรับใช้ AI ไม่ใช่แค่อุปสรรคด้านกฎระเบียบอีกประการหนึ่ง แต่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่บริษัทระดับโลกเข้าถึงการพัฒนา AI การตรวจสอบนี้ขยายไปไกลกว่าการปกป้องข้อมูลแบบดั้งเดิมไปสู่ดินแดนใหม่: วิธีที่บริษัทฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ข้อมูลผู้ใช้เพื่อการเรียนรู้ของเครื่อง

สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้น่าสนใจเป็นพิเศษคือบริษัทเหล่านี้หลายแห่งไม่ใช่ผู้เล่นด้านเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม พวกเขาเป็นบริษัทที่มีชื่อเสียงซึ่งบังเอิญใช้ AI เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและประสบการณ์ของลูกค้า ตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ นี่คือเหตุผลที่เรื่องราวของพวกเขามีความสำคัญ: พวกเขาเป็นตัวแทนของอนาคตที่ทุกบริษัทจะเป็นบริษัท AI

ผลกระทบของ Meta​

เพื่อทำความเข้าใจว่าเรามาถึงจุดนี้ได้อย่างไร เราจำเป็นต้องดูความท้าทายด้านกฎระเบียบล่าสุดของ Meta เมื่อ Meta ประกาศว่าพวกเขากำลังใช้โพสต์สาธารณะบน Facebook และ Instagram เพื่อฝึกโมเดล AI มันได้จุดชนวนปฏิกิริยาลูกโซ่ การตอบสนองของ DPC รวดเร็วและรุนแรง โดยปิดกั้น Meta จากการฝึกโมเดล AI ด้วยข้อมูลของยุโรปอย่างมีประสิทธิภาพ บราซิลก็ปฏิบัติตามอย่างรวดเร็ว

นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของ Meta เท่านั้น มันสร้างแบบอย่างใหม่: บริษัทใด ๆ ที่ใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อฝึก AI แม้แต่ข้อมูลสาธารณะ จำเป็นต้องระมัดระวัง วันเวลาของ "เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและทำลายสิ่งต่าง ๆ" ได้สิ้นสุดลงแล้ว อย่างน้อยก็เมื่อพูดถึง AI และข้อมูลผู้ใช้

คู่มือ AI ขององค์กรใหม่​

สิ่งที่ให้ความกระจ่างเป็นพิเศษเกี่ยวกับวิธีที่บริษัทระดับโลกตอบสนองคือกรอบการทำงานที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ:

1. การบรรยายสรุปล่วงหน้ากับหน่วยงานกำกับดูแล: บริษัทต่าง ๆ กำลังมีส่วนร่วมกับหน่วยงานกำกับดูแลอย่างแข็งขันก่อนที่จะปรับใช้ฟีเจอร์ AI ที่สำคัญ แม้ว่าสิ่งนี้อาจทำให้การพัฒนาช้าลง แต่ก็สร้างเส้นทางที่ยั่งยืนไปข้างหน้า

2. การควบคุมของผู้ใช้: การใช้งานกลไกการเลือกไม่ใช้ที่แข็งแกร่งทำให้ผู้ใช้สามารถควบคุมวิธีการใช้ข้อมูลของพวกเขาในการฝึก AI

3. การทำให้ไม่ระบุตัวตนและการรักษาความเป็นส่วนตัว: การแก้ปัญหาทางเทคนิค เช่น ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างและเทคนิคการทำให้ไม่ระบุตัวตนที่ซับซ้อนกำลังถูกนำมาใช้เพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้ในขณะที่ยังคงเปิดใช้งานนวัตกรรม AI

4. การจัดทำเอกสารและการให้เหตุผล: การจัดทำเอกสารอย่างละเอียดและการประเมินผลกระทบกำลังกลายเป็นส่วนมาตรฐานของกระบวนการพัฒนา สร้างความรับผิดชอบและความโปร่งใส

เส้นทางข้างหน้า​

นี่คือสิ่งที่ทำให้ฉันมองในแง่ดี: เรากำลังเห็นการเกิดขึ้นของกรอบการทำงานที่ใช้งานได้จริงสำหรับการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ ใช่ มีข้อจำกัดและกระบวนการใหม่ ๆ ที่ต้องนำทาง แต่รั้วกั้นเหล่านี้ไม่ได้หยุดนวัตกรรม แต่กำลังชี้นำไปในทิศทางที่ยั่งยืนมากขึ้น

บริษัทที่ทำสิ่งนี้ได้ถูกต้องจะได้เปรียบในการแข่งขันอย่างมาก พวกเขาจะสร้างความไว้วางใจกับผู้ใช้และหน่วยงานกำกับดูแล ทำให้สามารถปรับใช้ฟีเจอร์ AI ได้เร็วขึ้นในระยะยาว ประสบการณ์ของผู้ที่เริ่มใช้ก่อนแสดงให้เราเห็นว่าแม้ภายใต้การตรวจสอบด้านกฎระเบียบที่เข้มงวด ก็ยังสามารถสร้างนวัตกรรมด้วย AI ต่อไปได้ในขณะที่เคารพข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับอนาคต​

นัยของมันขยายออกไปไกลกว่าภาคเทคโนโลยี เมื่อ AI กลายเป็นเรื่องธรรมดา ทุกบริษัทจะต้องต่อสู้กับปัญหาเหล่านี้ บริษัทที่ประสบความสำเร็จจะเป็นบริษัทที่:

• สร้างข้อพิจารณาด้านความเป็นส่วนตัวในการพัฒนา AI ของพวกเขาตั้งแต่วันแรก
• ลงทุนในโซลูชันทางเทคนิคสำหรับการปกป้องข้อมูล
• สร้างกระบวนการที่โปร่งใสสำหรับการควบคุมของผู้ใช้และการใช้ข้อมูล
• รักษาการสนทนาแบบเปิดกับหน่วยงานกำกับดูแล

ภาพรวมที่ใหญ่กว่า​

สิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่ไม่ใช่แค่เรื่องการปฏิบัติตามหรือกฎระเบียบเท่านั้น มันเกี่ยวกับการสร้างระบบ AI ที่ผู้คนสามารถไว้วางใจได้ และนั่นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในระยะยาวของเทคโนโลยี AI

บริษัทที่มองว่ากฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวไม่ใช่อุปสรรค แต่เป็นข้อจำกัดในการออกแบบจะเป็นบริษัทที่ประสบความสำเร็จในยุคใหม่นี้ พวกเขาจะสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่า ได้รับความไว้วางใจมากขึ้น และในที่สุดก็สร้างมูลค่าได้มากขึ้น

สำหรับผู้ที่กังวลว่ากฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวจะขัดขวางนวัตกรรม AI หลักฐานในช่วงแรก ๆ ชี้ให้เห็นเป็นอย่างอื่น มันแสดงให้เราเห็นว่าด้วยแนวทางที่ถูกต้อง เราสามารถมีทั้งระบบ AI ที่ทรงพลังและการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่ง นั่นไม่ใช่แค่จริยธรรมที่ดี แต่เป็นธุรกิจที่ดีด้วย

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาไป มีเพียงไม่กี่แนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงและเชื่อมโยงกันได้เท่ากับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Web3 ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทั้งบริษัทใหญ่และสตาร์ทอัพต่างพยายามผสมผสานเทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อเปลี่ยนแปลงไม่เพียงแค่โมเดลการเงินและการปกครอง แต่ยังรวมถึงภูมิทัศน์ของการผลิตสร้างสรรค์ด้วย ที่แกนกลางของมัน การบูรณาการ AI และ Web3 ท้าทายสถานะเดิม สัญญาประสิทธิภาพการดำเนินงาน ความปลอดภัยที่สูงขึ้น และโมเดลธุรกิจใหม่ที่คืนอำนาจกลับไปยังมือของผู้สร้างและผู้ใช้ รายงานนี้จะแยกแยะการบูรณาการตลาดในปัจจุบัน ตรวจสอบกรณีศึกษาที่สำคัญ และพูดถึงทั้งโอกาสและความท้าทายของการบรรจบกันนี้ ตลอดทั้งนี้ เรารักษามุมมองที่มุ่งไปข้างหน้า ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่ยังคงวิพากษ์วิจารณ์ ซึ่งจะสะท้อนกับผู้ตัดสินใจที่ชาญฉลาดและประสบความสำเร็จและผู้สร้างนวัตกรรม

บทนำ​

ยุคดิจิทัลถูกกำหนดโดยการสร้างใหม่อย่างต่อเนื่อง ด้วยการมาถึงของเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ (Web3) และการเร่งความเร็วของปัญญาประดิษฐ์ วิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีกำลังถูกสร้างใหม่อย่างรุนแรง คำมั่นสัญญาของ Web3 ในการควบคุมผู้ใช้และความไว้วางใจที่ได้รับการสนับสนุนจากบล็อกเชนตอนนี้พบว่าตัวเองได้รับการเสริมด้วยความสามารถในการวิเคราะห์และอัตโนมัติของ AI พันธมิตรนี้ไม่เพียงแค่เป็นเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นวัฒนธรรมและเศรษฐกิจที่กำหนดอุตสาหกรรมใหม่ตั้งแต่การเงินและบริการผู้บริโภคไปจนถึงศิลปะและประสบการณ์ดิจิทัลที่สมจริง

ที่ Cuckoo Network ซึ่งภารกิจของเราคือการขับเคลื่อนการปฏิวัติสร้างสรรค์ผ่านเครื่องมือ AI แบบกระจายศูนย์ การบูรณาการนี้เปิดประตูสู่ระบบนิเวศที่มีชีวิตชีวาสำหรับผู้สร้างและผู้สร้าง เรากำลังเป็นพยานถึงการเปลี่ยนแปลงที่เป็นธรรมชาติที่ความคิดสร้างสรรค์กลายเป็นการผสมผสานระหว่างศิลปะ โค้ด และระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ—ปูทางสู่อนาคตที่ใครๆ ก็สามารถใช้พลังดึงดูดของ AI แบบกระจายศูนย์ได้ ในสภาพแวดล้อมนี้ นวัตกรรมเช่นการสร้างศิลปะที่ขับเคลื่อนด้วย AI และทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนโครงสร้างของวัฒนธรรมดิจิทัลอีกด้วย

การบรรจบกันของ AI และ Web3: การร่วมมือและแรงกระตุ้นของตลาด​

โครงการริเริ่มที่สำคัญและความร่วมมือเชิงกลยุทธ์​

การพัฒนาล่าสุดเน้นแนวโน้มการเร่งความเร็วของการร่วมมือข้ามสาขาวิชา:

• ความร่วมมือระหว่าง Deutsche Telekom และ Fetch.ai Foundation: ในการเคลื่อนไหวที่เป็นสัญลักษณ์ของการผสมผสานระหว่างโทรคมนาคมแบบดั้งเดิมและสตาร์ทอัพเทคโนโลยีรุ่นใหม่ บริษัทลูก MMS ของ Deutsche Telekom ได้ร่วมมือกับ Fetch.ai Foundation ในต้นปี 2024 โดยการใช้ตัวแทนอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นผู้ตรวจสอบในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ พวกเขามุ่งหวังที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความสามารถในการขยายของบริการแบบกระจายศูนย์ โครงการนี้เป็นสัญญาณที่ชัดเจนต่อตลาด: การผสมผสาน AI กับบล็อกเชนสามารถปรับปรุงพารามิเตอร์การดำเนินงานและความไว้วางใจของผู้ใช้ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ เรียนรู้เพิ่มเติม

• ความร่วมมือระหว่าง Petoshi และ EMC Protocol: ในทำนองเดียวกัน Petoshi—แพลตฟอร์ม 'tap to earn' ได้ร่วมมือกับ EMC Protocol การร่วมมือของพวกเขามุ่งเน้นไปที่การทำให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ที่ใช้ AI (dApps) และพลังการประมวลผลที่มักจะท้าทายที่จำเป็นในการทำให้พวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเกิดขึ้นเป็นโซลูชันต่อความท้าทายด้านการขยายตัวในระบบนิเวศ dApp ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ความร่วมมือนี้เน้นว่าประสิทธิภาพเมื่อขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเพิ่มการดำเนินการสร้างสรรค์และเชิงพาณิชย์ได้อย่างมีนัยสำคัญ ค้นพบการบูรณาการ

• การสนทนาในอุตสาหกรรม: ในงานใหญ่เช่น Axios BFD New York 2024 ผู้นำในอุตสาหกรรมเช่นผู้ร่วมก่อตั้ง Ethereum Joseph Lubin ได้เน้นบทบาทที่เสริมกันของ AI และ Web3 การสนทนาเหล่านี้ได้ทำให้แนวคิดที่ว่าในขณะที่ AI สามารถขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมผ่านเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสมและการวิเคราะห์อัจฉริยะ Web3 มอบพื้นที่ที่ปลอดภัยและควบคุมโดยผู้ใช้สำหรับนวัตกรรมเหล่านี้ให้เจริญเติบโต ดูสรุปเหตุการณ์

แนวโน้มการลงทุนและการลงทุนร่วม​

แนวโน้มการลงทุนส่องสว่างการบรรจบกันนี้:

• การเพิ่มขึ้นของการลงทุนใน AI: ในปี 2023 สตาร์ทอัพ AI ได้รับการสนับสนุนอย่างมาก—ผลักดันให้การลงทุนร่วมในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 30% การระดมทุนรอบใหญ่สำหรับบริษัทเช่น OpenAI และ xAI ของ Elon Musk ได้เน้นความเชื่อมั่นของนักลงทุนในศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของ AI คาดว่าบริษัทเทคโนโลยีใหญ่จะผลักดันการใช้จ่ายด้านทุนเกินกว่า 200 พันล้านดอลลาร์ในโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI ในปี 2024 และต่อไป Reuters

• พลวัตการลงทุนใน Web3: ในทางกลับกัน ภาค Web3 ได้เผชิญกับการตกต่ำชั่วคราวโดยมีการลดลง 79% ในการลงทุนร่วมในไตรมาสแรกของปี 2023—การตกต่ำที่ถูกมองว่าเป็นการปรับตัวใหม่มากกว่าการลดลงในระยะยาว แม้จะมีสิ่งนี้ การลงทุนทั้งหมดในปี 2023 ถึง 9.043 พันล้านดอลลาร์ โดยมีการลงทุนจำนวนมากในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรและความปลอดภัยของผู้ใช้ การแสดงที่แข็งแกร่งของ Bitcoin รวมถึงการเพิ่มขึ้น 160% ต่อปี เป็นตัวอย่างเพิ่มเติมของความยืดหยุ่นของตลาดในพื้นที่บล็อกเชน RootData

ร่วมกัน แนวโน้มเหล่านี้วาดภาพของระบบนิเวศเทคโนโลยีที่แรงกระตุ้นกำลังเปลี่ยนไปสู่การบูรณาการ AI ภายในกรอบการทำงานแบบกระจายศูนย์—กลยุทธ์ที่ไม่เพียงแต่แก้ไขประสิทธิภาพที่มีอยู่ แต่ยังปลดล็อกแหล่งรายได้ใหม่และศักยภาพสร้างสรรค์ทั้งหมด

ประโยชน์ของการรวม AI และ Web3​

การเพิ่มความปลอดภัยและการจัดการข้อมูลแบบกระจายศูนย์​

หนึ่งในประโยชน์ที่น่าสนใจที่สุดของการรวม AI กับ Web3 คือผลกระทบที่ลึกซึ้งต่อความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของข้อมูล อัลกอริธึม AI—เมื่อฝังอยู่ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์—สามารถตรวจสอบและวิเคราะห์ธุรกรรมบล็อกเชนเพื่อระบุและขัดขวางกิจกรรมฉ้อโกงในเวลาจริง เทคนิคเช่นการตรวจจับความผิดปกติ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์พฤติกรรมถูกใช้เพื่อระบุความผิดปกติ เพื่อให้แน่ใจว่าทั้งผู้ใช้และโครงสร้างพื้นฐานยังคงปลอดภัย ตัวอย่างเช่น บทบาทของ AI ในการปกป้องสัญญาอัจฉริยะจากช่องโหว่เช่นการโจมตีซ้ำซ้อนและการจัดการบริบทได้พิสูจน์แล้วว่ามีคุณค่าในการปกป้องสินทรัพย์ดิจิทัล

ยิ่งไปกว่านั้น ระบบแบบกระจายศูนย์เจริญเติบโตบนความโปร่งใส บัญชีแยกประเภทที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ของ Web3 ให้เส้นทางการตรวจสอบสำหรับการตัดสินใจของ AI ซึ่งมีประสิทธิภาพในการทำให้ธรรมชาติ 'กล่องดำ' ของอัลกอริธึมหลายตัวเป็นที่เข้าใจได้ ความร่วมมือนี้มีความสำคัญโดยเฉพาะในแอปพลิเคชันสร้างสรรค์และการเงินที่ความไว้วางใจเป็นสกุลเงินที่สำคัญ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นด้วย AI

การปฏิวัติประสิทธิภาพการดำเนินงานและความสามารถในการขยาย​

AI ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือสำหรับความปลอดภัย—มันเป็นเครื่องยนต์ที่แข็งแกร่งสำหรับประสิทธิภาพการดำเนินงาน ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ ตัวแทน AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรการประมวลผล เพื่อให้แน่ใจว่าภาระงานมีความสมดุลและการใช้พลังงานลดลง ตัวอย่างเช่น โดยการทำนายโหนดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตรวจสอบธุรกรรม อัลกอริธึม AI จะเพิ่มความสามารถในการขยายของโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชน ประสิทธิภาพนี้ไม่เพียงแต่นำไปสู่ต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำลง แต่ยังปูทางสำหรับการปฏิบัติที่ยั่งยืนมากขึ้นในสภาพแวดล้อมบล็อกเชน

นอกจากนี้ เมื่อแพลตฟอร์มมองหาการใช้พลังการประมวลผลแบบกระจาย ความร่วมมือเช่นระหว่าง Petoshi และ EMC Protocol แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำให้การเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ของแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ได้อย่างไร ความสามารถนี้มีความสำคัญสำหรับการขยายตัวอย่างรวดเร็วและในการรักษาคุณภาพของบริการเมื่อการยอมรับของผู้ใช้เติบโต—ปัจจัยสำคัญสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่ต้องการสร้าง dApps ที่แข็งแกร่ง

แอปพลิเคชันสร้างสรรค์ที่เปลี่ยนแปลง: กรณีศึกษาในศิลปะ เกม และการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ​

บางทีขอบเขตที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงของการบรรจบกันของ AI และ Web3 ต่ออุตสาหกรรมสร้างสรรค์ ลองสำรวจกรณีศึกษาไม่กี่กรณี:

1. ศิลปะและ NFTs: แพลตฟอร์มเช่น "Eponym" ของ Art AI ได้สร้างความฮือฮาในโลกของศิลปะดิจิทัล เดิมเปิดตัวเป็นโซลูชันอีคอมเมิร์ซ Eponym ได้เปลี่ยนไปสู่โมเดล Web3 โดยให้นักศิลปะและนักสะสมสามารถสร้างงานศิลปะที่สร้างโดย AI เป็นโทเค็นที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ (NFTs) บนบล็อกเชน Ethereum ภายในเวลาเพียง 10 ชั่วโมง แพลตฟอร์มได้สร้างรายได้ 3 ล้านดอลลาร์และกระตุ้นให้เกิดปริมาณตลาดรองกว่า 16 ล้านดอลลาร์ ความก้าวหน้านี้ไม่เพียงแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ทางการเงินของศิลปะที่สร้างโดย AI แต่ยังทำให้การแสดงออกทางสร้างสรรค์เป็นประชาธิปไตยโดยการกระจายตลาดศิลปะ อ่านกรณีศึกษา

2. การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ: Thirdweb ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มนักพัฒนาชั้นนำ ได้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของ AI ในการขยายการผลิตเนื้อหา โดยการรวม AI เพื่อเปลี่ยนวิดีโอ YouTube เป็นคู่มือที่ปรับให้เหมาะสมกับ SEO สร้างกรณีศึกษาจากความคิดเห็นของลูกค้า และผลิตจดหมายข่าวที่น่าสนใจ Thirdweb ได้เพิ่มการผลิตเนื้อหาและประสิทธิภาพ SEO ขึ้นสิบเท่า โมเดลนี้มีความเกี่ยวข้องโดยเฉพาะสำหรับมืออาชีพสร้างสรรค์ที่ต้องการขยายการแสดงตนทางดิจิทัลโดยไม่เพิ่มความพยายามด้วยตนเองตามสัดส่วน ค้นพบผลกระทบ

3. เกม: ในสาขาเกมที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การกระจายศูนย์และ AI กำลังสร้างโลกเสมือนที่สมจริงและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เกม Web3 เกมหนึ่งได้รวมระบบ AI หลายตัวเพื่อสร้างเนื้อหาในเกมใหม่โดยอัตโนมัติ—ตั้งแต่ตัวละครไปจนถึงสภาพแวดล้อมที่กว้างขวาง วิธีการนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มประสบการณ์การเล่นเกม แต่ยังลดการพึ่งพาการพัฒนามนุษย์อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่าเกมสามารถพัฒนาได้เองตามธรรมชาติเมื่อเวลาผ่านไป ดูการบูรณาการในทางปฏิบัติ

4. การแลกเปลี่ยนข้อมูลและตลาดการทำนาย: นอกเหนือจากแอปพลิเคชันสร้างสรรค์แบบดั้งเดิม แพลตฟอร์มที่เน้นข้อมูลเช่น Ocean Protocol ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชนที่แชร์ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและแจ้งการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในอุตสาหกรรมต่างๆ ในทำนองเดียวกัน ตลาดการทำนายเช่น Augur ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลายอย่างแข็งแกร่ง ปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์ของเหตุการณ์—ซึ่งจะช่วยเพิ่มความไว้วางใจในระบบการเงินแบบกระจายศูนย์ สำรวจตัวอย่างเพิ่มเติม

กรณีศึกษาเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นหลักฐานที่ชัดเจนว่าความสามารถในการขยายและศักยภาพนวัตกรรมของ AI แบบกระจายศูนย์ไม่ได้จำกัดอยู่ในภาคส่วนเดียว แต่กำลังมีผลกระทบต่ออุตสาหกรรมสร้างสรรค์ การเงิน และผู้บริโภค

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา​

แม้ว่าคำมั่นสัญญาของการบูรณาการ AI และ Web3 จะมีมาก แต่ก็มีความท้าทายหลายประการที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ:

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความซับซ้อนทางกฎระเบียบ​

Web3 ได้รับการยกย่องในเรื่องการเน้นความเป็นเจ้าของข้อมูลและความโปร่งใส อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของ AI ขึ้นอยู่กับการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมาก—ข้อกำหนดที่อาจขัดแย้งกับโปรโตคอลบล็อกเชนที่รักษาความเป็นส่วนตัว ความตึงเครียดนี้ยิ่งซับซ้อนขึ้นโดยกรอบการกำกับดูแลทั่วโลกที่กำลังพัฒนา เมื่อรัฐบาลพยายามสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับการคุ้มครองผู้บริโภค โครงการริเริ่มเช่นกรอบนวัตกรรม SAFE และความพยายามระหว่างประเทศเช่นปฏิญญา Bletchley กำลังปูทางสำหรับการดำเนินการด้านกฎระเบียบที่ระมัดระวังแต่ร่วมกัน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความพยายามด้านกฎระเบียบ

ความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ในโลกที่กระจายศูนย์​

หนึ่งในความท้าทายที่ขัดแย้งกันมากที่สุดคือการรวมศูนย์ที่อาจเกิดขึ้นของการพัฒนา AI แม้ว่าจริยธรรมของ Web3 คือการกระจายอำนาจ แต่การพัฒนานวัตกรรม AI ส่วนใหญ่อยู่ในมือของผู้เล่นเทคโนโลยีรายใหญ่เพียงไม่กี่ราย ศูนย์กลางการพัฒนาเหล่านี้อาจกำหนดโครงสร้างลำดับชั้นในเครือข่ายที่กระจายศูนย์โดยเนื้อแท้โดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งบ่อนทำลายหลักการหลักของ Web3 เช่นความโปร่งใสและการควบคุมของชุมชน การบรรเทาสิ่งนี้ต้องการความพยายามแบบโอเพ่นซอร์สและการจัดหาข้อมูลที่หลากหลายเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ยังคงยุติธรรมและไม่มีอคติ ค้นพบข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

ความซับซ้อนทางเทคนิคและการใช้พลังงาน​

การรวม AI เข้ากับสภาพแวดล้อม Web3 ไม่ใช่เรื่องง่าย การรวมระบบที่ซับซ้อนทั้งสองนี้ต้องการทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก ซึ่งจะทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการใช้พลังงานและความยั่งยืนต่อสิ่งแวดล้อม นักพัฒนาและนักวิจัยกำลังสำรวจโมเดล AI ที่ประหยัดพลังงานและวิธีการประมวลผลแบบกระจายอย่างแข็งขัน แต่สิ่งเหล่านี้ยังคงเป็นพื้นที่วิจัยที่เกิดขึ้นใหม่ กุญแจสำคัญคือการสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความยั่งยืน—ความท้าทายที่เรียกร้องให้มีการปรับปรุงเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและความร่วมมือในอุตสาหกรรม

อนาคตของ AI แบบกระจายศูนย์ในภูมิทัศน์สร้างสรรค์​

การบรรจบกันของ AI และ Web3 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดทางเทคนิค แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์—ซึ่งแตะต้องมิติทางวัฒนธรรม เศรษฐกิจ และสร้างสรรค์ ที่ Cuckoo Network ภารกิจของเราในการเติมเต็มความหวังด้วย AI แบบกระจายศูนย์ชี้ไปที่อนาคตที่มืออาชีพสร้างสรรค์จะได้รับประโยชน์ที่ไม่เคยมีมาก่อน:

การเสริมพลังเศรษฐกิจของผู้สร้าง​

ลองนึกภาพโลกที่ทุกคนที่มีความคิดสร้างสรรค์สามารถเข้าถึงเครื่องมือ AI ที่แข็งแกร่งซึ่งเป็นประชาธิปไตยเหมือนกับเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ที่สนับสนุนพวกเขา นี่คือคำมั่นสัญญาของแพลตฟอร์มเช่น Cuckoo Chain—โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์ที่ช่วยให้ผู้สร้างสามารถสร้างงานศิลปะ AI ที่น่าทึ่ง มีส่วนร่วมในประสบการณ์การสนทนาที่หลากหลาย และขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน Gen AI รุ่นต่อไปโดยใช้ทรัพยากรการประมวลผลส่วนบุคคล ในระบบนิเวศสร้างสรรค์แบบกระจายศูนย์ ศิลปิน นักเขียน และผู้สร้างไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์อีกต่อไป แต่พวกเขาดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมโดยชุมชนซึ่งนวัตกรรมได้รับการแบ่งปันและสร้างรายได้อย่างเท่าเทียมกันมากขึ้น

การเชื่อมช่องว่างระหว่างเทคโนโลยีและความคิดสร้างสรรค์​

การบูรณาการ AI และ Web3 กำลังลบขอบเขตดั้งเดิมระหว่างเทคโนโลยีและศิลปะ เมื่อโมเดล AI เรียนรู้จากชุดข้อมูลแบบกระจายศูนย์ขนาดใหญ่ พวกเขาจะเก่งขึ้นไม่เพียงแต่ในการทำความเข้าใจข้อมูลสร้างสรรค์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการสร้างผลลัพธ์ที่ผลักดันขอบเขตทางศิลปะแบบดั้งเดิมด้วย วิวัฒนาการนี้กำลังสร้างรูปแบบใหม่ของงานฝีมือดิจิทัล—ที่ความคิดสร้างสรรค์ได้รับการปรับปรุงโดยพลังการคำนวณของ AI และความโปร่งใสของบล็อกเชน เพื่อให้แน่ใจว่าการสร้างสรรค์ทุกชิ้นมีความแปลกใหม่และพิสูจน์ได้ว่าเป็นของแท้

บทบาทของมุมมองใหม่และการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล​

เมื่อเราสำรวจพรมแดนนี้ สิ่งสำคัญคือต้องประเมินความแปลกใหม่และประสิทธิผลของโมเดลและการบูรณาการใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง ผู้นำตลาด แนวโน้มการลงทุนร่วม และการวิจัยทางวิชาการล้วนชี้ไปที่ข้อเท็จจริงหนึ่ง: การบูรณาการ AI และ Web3 อยู่ในช่วงเริ่มต้นแต่ระเบิด การวิเคราะห์ของเราสนับสนุนมุมมองที่ว่า แม้จะมีความท้าทาย เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความเสี่ยงจากการรวมศูนย์ แต่การระเบิดสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนโดย AI แบบกระจายศูนย์จะปูทางไปสู่โอกาสทางเศรษฐกิจและการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมที่ไม่เคยมีมาก่อน การก้าวนำหน้าต้องการการรวมข้อมูลเชิงประจักษ์ การตรวจสอบผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง และการทำให้แน่ใจว่ากรอบการกำกับดูแลสนับสนุนมากกว่าการขัดขวางนวัตกรรม

บทสรุป​

การผสานรวม AI และ Web3 เป็นหนึ่งในแนวโน้มที่มีแนวโน้มและก่อกวนมากที่สุดที่พรมแดนของเทคโนโลยี ตั้งแต่การเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพการดำเนินงานไปจนถึงการทำให้การผลิตสร้างสรรค์เป็นประชาธิปไตยและเสริมพลังให้กับช่างฝีมือดิจิทัลรุ่นใหม่ การบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังเปลี่ยนอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไรก็ตาม เมื่อเรามองไปยังอนาคต เส้นทางข้างหน้าไม่ปราศจากความท้าทาย การจัดการกับข้อกังวลด้านกฎระเบียบ เทคนิค และการรวมศูนย์จะมีความสำคัญต่อการใช้ศักยภาพเต็มที่ของ AI แบบกระจายศูนย์

สำหรับผู้สร้างและผู้สร้าง การบรรจบกันนี้เป็นการเรียกร้องให้ดำเนินการ—คำเชิญให้จินตนาการใหม่ถึงโลกที่ระบบกระจายศูนย์ไม่เพียงแต่เสริมพลังนวัตกรรมเท่านั้น แต่ยังขับเคลื่อนการรวมและความยั่งยืนอีกด้วย โดยการใช้ประโยชน์จากกระบวนทัศน์ใหม่ของการกระจายศูนย์ที่เพิ่มขึ้นด้วย AI เราสามารถสร้างอนาคตที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพพอๆ กับที่สร้างสรรค์และมีความหวัง

เมื่อตลาดยังคงพัฒนาด้วยกรณีศึกษาใหม่ ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ และหลักฐานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งหนึ่งยังคงชัดเจน: จุดตัดของ AI และ Web3 เป็นมากกว่าแนวโน้ม—มันเป็นรากฐานที่คลื่นลูกใหม่ของนวัตกรรมดิจิทัลจะถูกสร้างขึ้น ไม่ว่าคุณจะเป็นนักลงทุนที่มีประสบการณ์ ผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยี หรือผู้สร้างที่มีวิสัยทัศน์ เวลาที่จะยอมรับกระบวนทัศน์นี้คือขณะนี้

ติดตามต่อไปในขณะที่เรายังคงผลักดันไปข้างหน้า สำรวจทุกแง่มุมของการบูรณาการที่น่าตื่นเต้นนี้ ที่ Cuckoo Network เราทุ่มเทเพื่อทำให้โลกมีความหวังมากขึ้นผ่านเทคโนโลยี AI แบบกระจายศูนย์ และเราขอเชิญคุณเข้าร่วมกับเราในการเดินทางที่เปลี่ยนแปลงนี้

อ้างอิง:

• ความร่วมมือระหว่าง Deutsche Telekom & Fetch.ai
• ความร่วมมือระหว่าง Petoshi & EMC Protocol
• สรุป Axios BFD New York 2024
• Reuters เกี่ยวกับแนวโน้มการระดมทุน AI
• RootData เกี่ยวกับพลวัตตลาด Web3
• กรณีศึกษาของ Logicful เกี่ยวกับ Eponym ของ Art AI
• กรณีศึกษาของ Leap AI เกี่ยวกับ Thirdweb
• Uinno.io เกี่ยวกับการเล่นเกม Web3
• Plato AiStream เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลง AI ใน Web3

โดยการรับรู้ทั้งโอกาสและความท้าทายที่การบรรจบกันนี้ เราไม่เพียงแต่เตรียมตัวเองสำหรับอนาคต แต่ยังสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดการเคลื่อนไหวไปสู่ระบบนิเวศดิจิทัลที่กระจายศูนย์และสร้างสรรค์มากขึ้น

เรากำลังเป็นพยานต่อการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในกระบวนการสร้างสรรค์ดิจิทัล ยุคที่การออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์พึ่งพากระบวนการที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์เพียงอย่างเดียวได้หายไปแล้ว วันนี้ AI ไม่ได้เพียงแค่ทำงานอัตโนมัติ แต่ยังกลายเป็นคู่คิดสร้างสรรค์ที่เปลี่ยนแปลงวิธีที่เราออกแบบ เขียนโค้ด และปรับแต่งผลิตภัณฑ์

แต่สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับนักออกแบบ นักพัฒนา และผู้ก่อตั้ง? AI เป็นภัยคุกคามหรือพลังพิเศษ? และเครื่องมือใดที่ให้ผลลัพธ์ที่แท้จริง? มาสำรวจกัน

สแต็กการออกแบบ AI ใหม่: จากแนวคิดสู่โค้ด​

AI กำลังเปลี่ยนแปลงทุกขั้นตอนของการสร้างผลิตภัณฑ์ นี่คือวิธีการ:

1. การสร้าง UI/UX: จากผืนผ้าใบเปล่าสู่การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยคำสั่ง​

เครื่องมืออย่าง Galileo AI และ Uizard เปลี่ยนคำสั่งข้อความเป็นการออกแบบ UI ที่สมบูรณ์ในไม่กี่วินาที ตัวอย่างเช่น คำสั่ง “ออกแบบหน้าหลักของแอปหาคู่ที่ทันสมัย” สามารถสร้างจุดเริ่มต้นได้ ช่วยให้นักออกแบบไม่ต้องเริ่มจากศูนย์

สิ่งนี้เปลี่ยนบทบาทของนักออกแบบจากผู้จัดการพิกเซลเป็นวิศวกรคำสั่งและผู้ดูแล แพลตฟอร์มอย่าง Figma และ Adobe ก็กำลังรวมฟีเจอร์ AI (เช่น Smart Selection, Auto Layout) เพื่อทำให้การทำงานซ้ำซากง่ายขึ้น ช่วยให้นักออกแบบมุ่งเน้นที่ความคิดสร้างสรรค์และการปรับแต่ง

2. การสร้างโค้ด: AI ในฐานะคู่คิดการเขียนโค้ดของคุณ​

GitHub Copilot ซึ่งมีผู้ใช้งานกว่า 1.3 ล้านคน เป็นตัวอย่างของผลกระทบของ AI ต่อการเขียนโค้ด มันไม่ได้เพียงแค่เติมบรรทัดให้สมบูรณ์ แต่ยังสร้างฟังก์ชันทั้งหมดตามบริบท เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานขึ้น 55% นักพัฒนาบรรยายว่ามันเป็นโปรแกรมเมอร์รุ่นเยาว์ที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยที่รู้จักทุกไลบรารี

ทางเลือกอื่นอย่าง Amazon’s CodeWhisperer (เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อม AWS) และ Tabnine (เน้นความเป็นส่วนตัว) เสนอวิธีแก้ปัญหาที่ปรับแต่งได้ ผลลัพธ์คือวิศวกรใช้เวลาน้อยลงกับโค้ดที่ซ้ำซากและมากขึ้นกับการแก้ปัญหาที่ไม่ซ้ำกัน

3. การทดสอบและวิจัย: การทำนายพฤติกรรมผู้ใช้​

เครื่องมือ AI อย่าง Attention Insight และ Neurons ทำนายการโต้ตอบของผู้ใช้ก่อนที่การทดสอบจะเริ่มต้น สร้างแผนที่ความร้อนและระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น สำหรับข้อมูลเชิงคุณภาพ แพลตฟอร์มอย่าง MonkeyLearn และ Dovetail วิเคราะห์ข้อเสนอแนะของผู้ใช้ในระดับใหญ่ ค้นหารูปแบบและความรู้สึกในไม่กี่นาที

4. การปรับแต่ง: การปรับประสบการณ์ในระดับใหญ่​

AI กำลังนำการปรับแต่งไปไกลกว่าการแนะนำ เครื่องมืออย่าง Dynamic Yield และ Adobe Target ช่วยให้ส่วนต่อประสานปรับเปลี่ยนได้ตามพฤติกรรมของผู้ใช้—จัดระเบียบการนำทาง ปรับการแจ้งเตือน และอื่นๆ ระดับของการปรับแต่งนี้ซึ่งเคยสงวนไว้สำหรับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี ตอนนี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับทีมขนาดเล็ก

ผลกระทบในโลกจริง: ความเร็ว ขนาด และความคิดสร้างสรรค์​

1. การทำซ้ำที่เร็วขึ้น​

AI บีบอัดระยะเวลาอย่างมาก ผู้ก่อตั้งรายงานว่าจากแนวคิดสู่ต้นแบบในไม่กี่วัน ไม่ใช่สัปดาห์ ความเร็วนี้กระตุ้นให้เกิดการทดลองและลดต้นทุนของความล้มเหลว ส่งเสริมนวัตกรรมที่กล้าหาญ

2. ทำมากขึ้นด้วยน้อยลง​

AI ทำหน้าที่เป็นตัวคูณแรง ช่วยให้ทีมเล็กๆ ทำสิ่งที่เคยต้องการกลุ่มใหญ่ นักออกแบบสามารถสำรวจแนวคิดหลายๆ อย่างในเวลาที่ใช้ในการสร้างแนวคิดเดียว ขณะที่นักพัฒนารักษาฐานโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

3. ความร่วมมือสร้างสรรค์ใหม่​

AI ไม่ได้เพียงแค่ทำงาน—มันเสนอแนวทางใหม่ๆ อย่างที่นักออกแบบคนหนึ่งกล่าวไว้ว่า “AI เสนอวิธีการที่ฉันไม่เคยพิจารณา ทำให้ฉันหลุดพ้นจากรูปแบบของฉัน” ความร่วมมือนี้ขยายความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์แทนที่จะมาแทนที่

สิ่งที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้: ข้อได้เปรียบของมนุษย์​

แม้จะมีความสามารถ แต่ AI ยังขาดในบางด้าน:

1. การคิดเชิงกลยุทธ์: AI ไม่สามารถกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจหรือเข้าใจความต้องการของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง
2. ความเห็นอกเห็นใจ: มันไม่สามารถเข้าใจผลกระทบทางอารมณ์ของการออกแบบได้
3. บริบททางวัฒนธรรม: การออกแบบที่สร้างโดย AI มักจะรู้สึกทั่วไป ขาดความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรมที่นักออกแบบมนุษย์นำมา
4. การประกันคุณภาพ: โค้ดที่สร้างโดย AI อาจมีข้อบกพร่องหรือช่องโหว่ที่ละเอียดอ่อน ต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์

ทีมที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดมองว่า AI เป็นการเสริม ไม่ใช่การทำงานอัตโนมัติ—จัดการงานประจำขณะที่มนุษย์มุ่งเน้นที่ความคิดสร้างสรรค์ การตัดสิน และการเชื่อมต่อ

ขั้นตอนปฏิบัติสำหรับทีม​

1. เริ่มต้นเล็กๆ: ใช้ AI สำหรับการสร้างแนวคิดและงานที่มีความเสี่ยงต่ำก่อนที่จะรวมเข้ากับกระบวนการทำงานที่สำคัญ
2. เชี่ยวชาญการออกแบบคำสั่ง: การสร้างคำสั่งที่มีประสิทธิภาพกำลังกลายเป็นทักษะที่สำคัญพอๆ กับทักษะการออกแบบหรือการเขียนโค้ดแบบดั้งเดิม
3. ตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI: กำหนดโปรโตคอลเพื่อยืนยันการออกแบบและโค้ดที่สร้างโดย AI โดยเฉพาะสำหรับฟังก์ชันที่มีความสำคัญด้านความปลอดภัย
4. วัดผลกระทบ: ติดตามเมตริกเช่นความเร็วในการทำซ้ำและผลลัพธ์ของนวัตกรรมเพื่อหาปริมาณประโยชน์ของ AI
5. ผสมผสานวิธีการ: ใช้ AI ในที่ที่มันเก่ง แต่ไม่บังคับให้มันเข้าสู่งานที่เหมาะสมกับวิธีการแบบดั้งเดิมมากกว่า

อะไรต่อไป? อนาคตของ AI ในการออกแบบ​

1. การรวมการออกแบบและการพัฒนาที่แน่นแฟ้นขึ้น: เครื่องมือจะเชื่อมช่องว่างระหว่าง Figma และโค้ด ทำให้การเปลี่ยนแปลงจากการออกแบบไปยังส่วนประกอบที่ใช้งานได้อย่างราบรื่น
2. AI ที่รับรู้บริบท: เครื่องมือในอนาคตจะปรับการออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐานแบรนด์ ข้อมูลผู้ใช้ และเป้าหมายทางธุรกิจ
3. การปรับแต่งที่รุนแรง: ส่วนต่อประสานจะปรับเปลี่ยนตามผู้ใช้แต่ละคน กำหนดนิยามใหม่ของวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับซอฟต์แวร์

บทสรุป: ผู้สร้างที่เสริมพลัง​

AI ไม่ได้มาแทนที่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์—มันกำลังพัฒนา โดยการจัดการงานประจำและขยายขอบเขตความเป็นไปได้ AI ช่วยให้นักออกแบบและนักพัฒนามุ่งเน้นที่สิ่งที่สำคัญจริงๆ: การสร้างผลิตภัณฑ์ที่ตอบสนองความต้องการและอารมณ์ของมนุษย์

อนาคตเป็นของ ผู้สร้างที่เสริมพลัง—ผู้ที่ใช้ AI เป็นคู่คิด ผสมผสานความเฉลียวฉลาดของมนุษย์กับปัญญาของเครื่องจักรเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่า เร็วกว่า และมีความหมายมากขึ้น

เมื่อ AI ก้าวหน้า องค์ประกอบของมนุษย์ไม่เพียงแค่ไม่สำคัญน้อยลง แต่กลับมีความสำคัญมากขึ้น เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลง แต่ความต้องการในการเชื่อมต่อกับผู้ใช้ยังคงอยู่ตลอด นั่นคืออนาคตที่ควรค่าแก่การยอมรับ

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.