Cuckoo Network รู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ BeFreed.ai ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่บุกเบิกด้านการเรียนรู้เฉพาะบุคคล การร่วมมือครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญสู่อนาคตที่ AI ที่กระจายศูนย์และขับเคลื่อนโดยชุมชนจะเป็นแกนหลักสำหรับยุคใหม่ของการศึกษาที่สนุกสนานและเรียนรู้ได้ในเวลาอันสั้น

ทำไมความร่วมมือนี้จึงมีความสำคัญ​

ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูล ความสามารถในการเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและสนุกสนานคือพลังวิเศษ BeFreed.ai ได้จับแก่นแท้ของการเรียนรู้สมัยใหม่โดยการเปลี่ยนหนังสือ พอดแคสต์ และวิดีโอให้เป็นแฟลชการ์ดที่น่าสนใจ การโต้ตอบแชทอัจฉริยะ และคลิปเสียงที่เข้าใจง่าย ภารกิจของพวกเขาคือการเสริมสร้างศักยภาพให้ทุกคน "เรียนรู้สิ่งใดก็ได้ อย่างสนุกสนาน ในไม่กี่นาที"

ที่ Cuckoo Network เรากำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับภูมิทัศน์ AI ที่เปิดกว้างและเท่าเทียมกันมากขึ้น เครือข่าย GPU แบบไร้การอนุญาตของเรา ซึ่งสร้างขึ้นบน Arbitrum และ Ethereum ช่วยให้การให้บริการโมเดล AI มีต้นทุนต่ำและเป็นของชุมชน เราเชื่อว่าพลังของ AI ควรอยู่ในมือของคนหมู่มาก ไม่ใช่แค่คนกลุ่มน้อย

ความร่วมมือนี้เป็นการรวมประสบการณ์การเรียนรู้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เป็นนวัตกรรมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ที่แข็งแกร่ง ผลลัพธ์ที่ได้คือการทำงานร่วมกันอันทรงพลังที่เนื้อหาที่คุณชื่นชอบถูกขับเคลื่อนโดยชุมชนผู้เรียนและผู้มีส่วนร่วมทั่วโลก สร้างระบบนิเวศแห่งความรู้ที่ยั่งยืนด้วยตนเอง

แต่ละฝ่ายนำอะไรมาสู่ความร่วมมือนี้​

ความร่วมมือนี้สร้างขึ้นจากจุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์ของทั้งสองแพลตฟอร์ม:

BeFreed.ai:

• เครื่องมือการเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้: นำเสนอสรุปส่วนบุคคล พอดแคสต์แบบโต้ตอบ และแฟลชการ์ดอัจฉริยะ เพื่อให้การเรียนรู้มีประสิทธิภาพและน่าสนใจ
• ชุมชนที่กำลังเติบโต: มีชุมชนผู้เรียนที่กระตือรือร้นกว่า 43,000 คน ที่หลงใหลในการแสวงหาความรู้ใหม่ๆ ที่มีคุณภาพสูง

Cuckoo Network:

• ตลาด GPU แบบกระจายศูนย์: นำเสนอเครือข่ายแบบกระจายสำหรับผู้ให้บริการ GPU พร้อมสิ่งจูงใจแบบ On-chain สำหรับทั้งนักขุดและนักพัฒนา
• การปรับใช้ AI ที่ราบรื่น: ให้บริการโฮสติ้งโมเดลที่ไร้รอยต่อ การเรียกเก็บเงินที่โปร่งใส และการ Stake ที่ปลอดภัยผ่านโทเค็นดั้งเดิมของเรา $CAI

การริเริ่มแรก: สร้างอนาคตของการเรียนรู้ร่วมกัน​

ความร่วมมือของเราจะเริ่มต้นด้วยชุดความคิดริเริ่มที่น่าตื่นเต้นซึ่งออกแบบมาเพื่อรวมแพลตฟอร์มของเราและส่งมอบคุณค่าทันทีให้กับชุมชนของเรา:

• ภารกิจการเรียนรู้ขนาดเล็กแบบ On-Chain: ผู้เรียนที่ทำ "บทเรียนสั้นๆ" บน BeFreed.ai สำเร็จจะได้รับรางวัลเป็น NFT หลักฐานการเรียนรู้และโทเค็น $CAI สิ่งนี้สร้างความเชื่อมโยงที่จับต้องได้ระหว่างการเรียนรู้และการสร้างรายได้ กระตุ้นการมีส่วนร่วมทางการศึกษา
• การให้บริการโมเดลที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน: โมเดล AI ที่ขับเคลื่อนคุณสมบัติการสรุปและเสียงพากย์ของ BeFreed.ai จะถูกโฮสต์บนโหนดแบบกระจายของ Cuckoo Network สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการ GPU ได้รับรางวัลในขณะที่สนับสนุนเส้นทางการเรียนรู้ของผู้อื่นโดยตรง
• ความโปร่งใสและการกำกับดูแล: การตัดสินใจที่สำคัญเกี่ยวกับอนาคตของแพลตฟอร์ม เช่น การแนะนำชุดภาษาใหม่ จะถูกนำไปโหวตบน Cuckoo Chain สิ่งนี้ทำให้ทั้งผู้ถือ $CAI และผู้เรียน BeFreed.ai มีสิทธิ์ออกเสียงโดยตรงในการพัฒนาของระบบนิเวศ

มองไปข้างหน้า: จักรวาลแห่งความรู้ที่ขยายตัว​

ความร่วมมือนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้น เรามีวิสัยทัศน์ร่วมกันสำหรับอนาคตที่การเรียนรู้ไร้ขีดจำกัดและขับเคลื่อนโดยชุมชน เป้าหมายระยะยาวของเราประกอบด้วย:

• การขยายแคตตาล็อกเนื้อหา: เราวางแผนที่จะแนะนำการเจาะลึกเฉพาะโดเมนในหัวข้อที่ซับซ้อน เช่น ความปลอดภัยของ Solidity และการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยผลิตภัณฑ์ โดยให้ความรู้ระดับผู้เชี่ยวชาญในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
• นำโมเดลของคุณเองมาใช้ (Bring-Your-Own-Model): เราจะเสริมสร้างศักยภาพให้นักการศึกษาและผู้สร้างสามารถเผยแพร่หลักสูตรที่กำหนดเองได้โดยเสนอช่อง "นำโมเดลของคุณเองมาใช้" บน Cuckoo Network ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการทำงาน DevOps ที่ซับซ้อน
• การสำรวจระบบชื่อเสียงร่วมกัน: เรากำลังสำรวจโมเดลที่เป็นนวัตกรรมสำหรับระบบชื่อเสียงร่วมกัน ผู้เรียนที่แสดงความเชี่ยวชาญโดยการทำภารกิจให้สำเร็จเร็วขึ้นสามารถ Stake ชื่อเสียงของตนเพื่อเป็นโหนดผู้ดูแลระบบแบบเบา ช่วยเร่งการตรวจสอบเนื้อหาและรักษาคุณภาพ

เข้าร่วมการเดินทางครั้งนี้กับเรา​

ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ใฝ่รู้ที่กระตือรือร้นที่จะเรียนรู้ได้เร็วขึ้น นักขุด GPU ที่กำลังมองหาโอกาสใหม่ๆ หรือผู้สร้างที่ต้องการแบ่งปันความรู้ของคุณกับโลก เราขอเชิญคุณเข้าร่วมชุมชนที่กำลังเติบโตของเรา

• ติดตาม @CuckooNetworkHQ เพื่อรับการอัปเดตการพัฒนาล่าสุด
• ดาวน์โหลดแอป BeFreed.ai บน iOS หรือ Android และสัมผัสอนาคตของการเรียนรู้ด้วย "สรุปด่วน" วันนี้

เรากำลังร่วมกันสร้างเครือข่ายความรู้ที่เป็นธรรม สนุกสนาน และขับเคลื่อนโดยชุมชนอย่างแท้จริง—ทีละบทเรียน

การบันทึกที่ชัดเจนเป็นสิ่งสำคัญ ไม่ว่าคุณจะติดตามการประชุมทีม, ร่างบันทึกรายการพอดแคสต์, หรือรวบรวมข้อมูลจากการสัมภาษณ์เพื่อการวิจัย ที่ Cuckoo Network เรามุ่งมั่นที่จะสร้างเครื่องมือเพื่อเสริมศักยภาพให้กับผู้สร้างและนักพัฒนาอย่างต่อเนื่อง นั่นคือเหตุผลที่เรายินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะประกาศว่า ตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป Cuckoo Portal ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนไฟล์เสียงให้เป็นข้อความที่จัดรูปแบบอย่างเรียบร้อยได้ในไม่กี่คลิก

สิ่งที่คุณทำได้ด้วยการถอดเสียง​

ฟีเจอร์ใหม่ของเราได้รับการออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพและใช้งานง่าย ช่วยปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของคุณตั้งแต่ต้นจนจบ

การอัปโหลดแบบลากและวาง: การเริ่มต้นใช้งานนั้นง่ายดายเพียงแค่ลากไฟล์เสียงของคุณแล้ววางลงในพอร์ทัล เรารองรับรูปแบบไฟล์ทั่วไปที่หลากหลาย รวมถึง MP3, WAV, M4A และอื่นๆ อีกมากมาย เพื่อให้มั่นใจว่าคุณสามารถทำงานกับไฟล์ที่คุณมีอยู่แล้วได้

การแปลงเสียงเป็นข้อความที่รวดเร็วและรองรับหลายภาษา: หัวใจสำคัญของบริการถอดเสียงของเราคือ Whisper ของ OpenAI ซึ่งเป็นโมเดลที่ทันสมัยซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยไฟล์เสียงที่หลากหลายถึง 680,000 ชั่วโมง สิ่งนี้ช่วยให้มีประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในภาษา, สำเนียง และภาษาถิ่นต่างๆ มอบความแม่นยำสูงสำหรับการบันทึกของคุณ

สองผลลัพธ์ในครั้งเดียว: เพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน เรามีข้อความถอดเสียงให้คุณสองเวอร์ชันพร้อมกัน คุณจะได้รับข้อความถอดเสียงดิบที่ไม่ได้กรองจากเครื่อง ควบคู่ไปกับเวอร์ชันที่ปรับปรุงด้วย AI พร้อมการจัดรูปแบบและเครื่องหมายวรรคตอนที่สมบูรณ์แบบ สิ่งนี้เหมาะสำหรับการตรวจสอบอย่างรวดเร็ว หรือสำหรับเนื้อหาที่พร้อมเผยแพร่โดยตรง

การชำระเงินบนเชน: ด้วยจิตวิญญาณของระบบนิเวศที่โปร่งใสและกระจายศูนย์ งานถอดเสียงแต่ละงานมีค่าใช้จ่ายคงที่ 18 โทเค็น CAI ยอดคงเหลือ CAI ปัจจุบันของคุณจะแสดงให้เห็นเสมอที่มุมขวาบนของพอร์ทัล เพื่อให้คุณสามารถควบคุมได้ตลอดเวลา

วิธีการทำงาน​

เราทำให้กระบวนการนี้ง่ายอย่างเหลือเชื่อ:

1. ไปที่ “การถอดเสียงจากไฟล์เสียง” ในแถบด้านข้างซ้ายของ Cuckoo Portal
2. อัปโหลด ไฟล์ของคุณโดยการลากไฟล์ลงในช่องที่กำหนด หรือคลิกเพื่อเลือกจากคอมพิวเตอร์ของคุณ
3. รอ สักครู่ในขณะที่กระบวนการถอดเสียงเริ่มต้นโดยอัตโนมัติ
4. คัดลอกหรือดาวน์โหลด ข้อความที่ถูกจัดระเบียบแล้วสำหรับบันทึก, บล็อก, ชุดข้อมูล หรือกรณีการใช้งานอื่นๆ ของคุณ

ทำไมเราถึงสร้างสิ่งนี้​

ฟีเจอร์ใหม่นี้เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อความต้องการของชุมชนที่กำลังเติบโตของเรา

ขั้นตอนการทำงานของผู้สร้างที่ราบรื่นขึ้น: หลายท่านกำลังใช้ Cuckoo สำหรับงานศิลปะที่สร้างโดย AI และแชทบอทอยู่แล้ว การถอดเสียงที่แม่นยำทำให้การนำเนื้อหาเสียงไปใช้ในรูปแบบต่างๆ ง่ายขึ้นกว่าที่เคย เช่น คำบรรยายสำหรับวิดีโอ, บทความที่ค้นหาได้ง่าย, หรือข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับสำหรับโมเดล AI ของคุณเอง

ข้อมูลที่คุณควบคุมได้: เราให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของคุณอย่างจริงจัง ไฟล์เสียงของคุณจะไม่ออกจากโครงสร้างพื้นฐานของเรา ยกเว้นการประมวลผลผ่าน API ของ Whisper ผลลัพธ์ของการถอดเสียงของคุณจะแสดงเฉพาะในเซสชันพอร์ทัลของคุณเท่านั้นและจะไม่ถูกแบ่งปัน

เศรษฐกิจโทเค็นที่เรียบง่าย: การกำหนดราคาบริการนี้ด้วย CAI ช่วยให้เราคงโครงสร้างต้นทุนที่โปร่งใสและตรงไปตรงมา ซึ่งสอดคล้องกับการใช้งานแพลตฟอร์มของเรากับกิจกรรมโดยรวมของเครือข่าย

สิ่งที่เรากำลังพัฒนาต่อไป​

เราเพิ่งเริ่มต้น นี่คือการปรับปรุงบางส่วนที่เรากำลังสำรวจอยู่:

• การอัปโหลดแบบกลุ่ม สำหรับการจัดการโครงการวิจัยขนาดใหญ่และคลังไฟล์เสียงจำนวนมาก
• การแยกแยะผู้พูด เพื่อแยกแยะและระบุผู้พูดที่แตกต่างกันในการบันทึกเดียว
• การส่งออกโดยตรงไปยัง Cuckoo Chat ช่วยให้คุณสามารถเริ่มเซสชันถามตอบกับไฟล์เสียงที่ถอดเสียงของคุณได้ทันที

คุณมีแนวคิดหรือฟีเจอร์อื่นๆ ที่คุณอยากเห็นหรือไม่? เราขอเชิญคุณแบ่งปันข้อเสนอแนะของคุณในช่อง #feature-requests บน Discord ของเรา

พร้อมที่จะลองใช้แล้วหรือยัง? ไปที่ https://cuckoo.network/transcribe หรือแท็บ การถอดเสียงจากไฟล์เสียง ใน Cuckoo Portal และลองใช้งานไฟล์แรกของคุณ เช่นเคย ขอขอบคุณที่ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของ Cuckoo Network และช่วยเราสร้างระบบนิเวศที่มีประโยชน์และสร้างสรรค์มากขึ้นสำหรับทุกคน

ปัญญาประดิษฐ์กำลังพลิกโฉมโลกดิจิทัลของเรา ตั้งแต่ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพไปจนถึงเอนจินสร้างเนื้อหาอันทรงพลัง ศักยภาพของ AI เป็นที่ประจักษ์ อย่างไรก็ตาม ในขณะที่อินเทอร์เน็ตแบบเปิดกำลังถูกแทนที่ด้วย "กล่องข้อความพร้อมท์" (prompt boxes) ส่วนบุคคลทีละน้อย คำถามพื้นฐานก็เกิดขึ้นกับเรา: AI จะนำเราไปสู่อินเทอร์เน็ตที่เปิดกว้างมากขึ้น หรือไปสู่เขาวงกตที่ถูกควบคุมโดยยักษ์ใหญ่ไม่กี่รายและเต็มไปด้วยกำแพงการชำระเงินใหม่ๆ กันแน่?

การควบคุม—นั่นคือประเด็นหลัก โชคดีที่เมื่อมีพลังรวมศูนย์ที่ทรงอิทธิพลเกิดขึ้น พลังกระจายศูนย์อีกอย่างหนึ่งก็เติบโตเต็มที่เช่นกัน นี่คือจุดที่คริปโตเข้ามามีบทบาท

บล็อกเชนไม่ใช่แค่เรื่องของสกุลเงินดิจิทัลเท่านั้น แต่เป็นกระบวนทัศน์ทางสถาปัตยกรรมใหม่สำหรับการสร้างบริการอินเทอร์เน็ต—เครือข่ายที่เป็นกลางแบบกระจายศูนย์และไม่จำเป็นต้องพึ่งพาความเชื่อใจ ซึ่งผู้ใช้สามารถเป็นเจ้าของร่วมกันได้ มันมอบชุดเครื่องมืออันทรงพลังให้เราเพื่อตอบโต้แนวโน้มการรวมศูนย์ของโมเดล AI ที่เพิ่มขึ้น เจรจาเศรษฐศาสตร์ที่เป็นรากฐานของระบบในปัจจุบัน และท้ายที่สุดก็บรรลุอินเทอร์เน็ตที่เปิดกว้างและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น

แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ก็มักจะถูกนิยามอย่างคลุมเครือ เพื่อให้การสนทนามีความชัดเจนยิ่งขึ้น เราจะสำรวจสถานการณ์การใช้งาน 11 กรณีที่กำลังถูกสำรวจในทางปฏิบัติอยู่แล้ว สถานการณ์เหล่านี้มีรากฐานมาจากเทคโนโลยีที่กำลังถูกสร้างขึ้นในปัจจุบัน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าคริปโตสามารถจัดการกับความท้าทายเร่งด่วนที่สุดที่เกิดจาก AI ได้อย่างไร

ส่วนที่หนึ่ง: อัตลักษณ์—การปรับเปลี่ยน "การมีอยู่" ของเราในโลกดิจิทัล​

ในโลกดิจิทัลที่หุ่นยนต์และมนุษย์เริ่มแยกแยะได้ยากขึ้นเรื่อยๆ "คุณคือใคร" และ "สิ่งที่คุณสามารถพิสูจน์ได้" กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

1. บริบทที่คงอยู่ในการโต้ตอบกับ AI​

ปัญหา: เครื่องมือ AI ในปัจจุบันประสบปัญหา "ความจำเสื่อม" ทุกครั้งที่คุณเปิดเซสชัน ChatGPT ใหม่ คุณจะต้องบอกข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับงาน, ความชอบในการเขียนโปรแกรม, และรูปแบบการสื่อสารของคุณซ้ำอีกครั้ง บริบทของคุณถูกจำกัดอยู่ในแอปพลิเคชันที่แยกจากกันและไม่สามารถย้ายไปใช้ที่อื่นได้

โซลูชันบล็อกเชน: จัดเก็บบริบทของผู้ใช้ (เช่น ความชอบ, ฐานความรู้) ในรูปแบบสินทรัพย์ดิจิทัลที่คงอยู่บนบล็อกเชน ผู้ใช้เป็นเจ้าของและควบคุมข้อมูลนี้ และสามารถอนุญาตให้แอปพลิเคชัน AI ใด ๆ โหลดข้อมูลนี้ได้เมื่อเริ่มต้นเซสชัน สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ประสบการณ์ข้ามแพลตฟอร์มเป็นไปอย่างราบรื่น แต่ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างรายได้จากความเชี่ยวชาญของตนได้โดยตรง

2. ข้อมูลระบุตัวตนสากลสำหรับ AI Agents​

ปัญหา: เมื่อ AI agents เริ่มดำเนินการตามคำสั่งของเรา (เช่น การจอง, การซื้อขาย, การบริการลูกค้า) เราจะระบุตัวตน, ชำระเงิน, และตรวจสอบความสามารถและชื่อเสียงของพวกเขาได้อย่างไร? หากข้อมูลระบุตัวตนของแต่ละ agent ผูกติดอยู่กับแพลตฟอร์มเดียว มูลค่าของมันจะลดลงอย่างมาก

โซลูชันคริปโต: สร้าง "หนังสือเดินทางสากล" ที่ใช้บล็อกเชนสำหรับ AI agent แต่ละตัว หนังสือเดินทางนี้จะรวมกระเป๋าเงิน, การลงทะเบียน API, ประวัติเวอร์ชัน, และระบบชื่อเสียงเข้าไว้ด้วยกัน อินเทอร์เฟซใด ๆ (อีเมล, Slack, หรือ agent อื่น ๆ) สามารถวิเคราะห์และโต้ตอบกับมันได้ในลักษณะเดียวกัน ซึ่งจะสร้างระบบนิเวศของ agent ที่ไม่จำเป็นต้องได้รับอนุญาตและสามารถประกอบเข้าด้วยกันได้

3. การยืนยันความเป็นบุคคลที่รองรับอนาคต​

ปัญหา: ดีปเฟค, กองทัพบอทบนโซเชียลมีเดีย, บัญชีปลอมบนแอปหาคู่... การแพร่กระจายของ AI กำลังกัดกร่อนความไว้วางใจของเราในความถูกต้องแท้จริงทางออนไลน์

โซลูชันคริปโต: กลไก "การยืนยันความเป็นบุคคล" แบบกระจายศูนย์ (เช่น World ID) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพิสูจน์ได้ว่าตนเป็นมนุษย์ที่ไม่ซ้ำใคร พร้อมทั้งปกป้องความเป็นส่วนตัว การยืนยันนี้ถูกดูแลโดยผู้ใช้เอง สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ในหลายแพลตฟอร์ม และรองรับอนาคต สามารถแยกเครือข่ายมนุษย์ออกจากเครือข่ายเครื่องจักรได้อย่างชัดเจน วางรากฐานสำหรับประสบการณ์ดิจิทัลที่แท้จริงและปลอดภัยยิ่งขึ้น

ส่วนที่สอง: โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจ—การปูทางสำหรับ AI แบบเปิด​

ความฉลาดของ AI ขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพและดิจิทัลที่อยู่เบื้องหลัง การกระจายอำนาจเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้มั่นใจว่าโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้จะไม่ถูกผูกขาดโดยคนเพียงไม่กี่คน

4. เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายศูนย์ (DePIN) สำหรับ AI​

ปัญหา: ความก้าวหน้าของ AI ถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดด้านพลังงานการประมวลผลและพลังงาน โดยทรัพยากรเหล่านี้ถูกควบคุมอย่างแน่นหนาโดยผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ไม่กี่ราย

โซลูชันคริปโต: DePIN รวบรวมทรัพยากรทางกายภาพที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์ทั่วโลกผ่านกลไกจูงใจ—ตั้งแต่คอมพิวเตอร์ของนักเล่นเกมสมัครเล่นไปจนถึงชิปที่ไม่ได้ใช้งานในศูนย์ข้อมูล ซึ่งสร้างตลาดการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ที่ไร้การอนุญาต ที่ช่วยลดอุปสรรคในการสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ได้อย่างมากและให้การต่อต้านการเซ็นเซอร์

5. โครงสร้างพื้นฐานและมาตรการป้องกันสำหรับการโต้ตอบของ AI Agent​

ปัญหา: งานที่ซับซ้อนมักต้องอาศัยความร่วมมือระหว่าง AI Agent เฉพาะทางหลายตัว อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่แล้ว AI Agent เหล่านี้มักทำงานในระบบปิด ขาดมาตรฐานการโต้ตอบแบบเปิดและตลาดกลาง

โซลูชันคริปโต: บล็อกเชนสามารถเป็น "ช่องทาง" แบบเปิดและมีมาตรฐานสำหรับการโต้ตอบของ AI Agent ตั้งแต่การค้นหาและการเจรจาไปจนถึงการชำระเงิน กระบวนการทั้งหมดสามารถดำเนินการบนเชนได้โดยอัตโนมัติผ่านสัญญาอัจฉริยะ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าพฤติกรรมของ AI สอดคล้องกับความตั้งใจของผู้ใช้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

6. การซิงค์แอปพลิเคชันที่สร้างด้วย AI​

ปัญหา: AI ช่วยให้ใครก็ตามสามารถสร้างซอฟต์แวร์ที่ปรับแต่งได้เองอย่างรวดเร็ว ("Vibe coding") แต่สิ่งนี้กลับนำมาซึ่งความวุ่นวายใหม่: เมื่อแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งเองจำนวนนับพันที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาจำเป็นต้องสื่อสารกัน เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าพวกมันยังคงเข้ากันได้?

โซลูชันคริปโต: สร้าง "เลเยอร์การซิงโครไนซ์" บนบล็อกเชน นี่คือโปรโตคอลที่ใช้ร่วมกันและอัปเดตแบบไดนามิก ซึ่งแอปพลิเคชันทั้งหมดสามารถเชื่อมต่อเพื่อรักษาความเข้ากันได้ระหว่างกัน ด้วยแรงจูงใจทางเศรษฐศาสตร์คริปโต นักพัฒนาและผู้ใช้ได้รับการส่งเสริมให้ร่วมกันบำรุงรักษาและปรับปรุงเลเยอร์การซิงค์นี้ ก่อให้เกิดระบบนิเวศที่เติบโตได้ด้วยตนเอง

ส่วนที่สาม: เศรษฐศาสตร์ใหม่และรูปแบบแรงจูงใจ—การปรับเปลี่ยนการสร้างและการกระจายมูลค่า​

AI กำลังเข้ามาพลิกโฉมเศรษฐกิจอินเทอร์เน็ตที่มีอยู่เดิม คริปโตมอบชุดเครื่องมือเพื่อปรับกลไกแรงจูงใจให้สอดคล้องกันใหม่ เพื่อให้มั่นใจถึงการชดเชยที่เป็นธรรมสำหรับผู้มีส่วนร่วมทั้งหมดในห่วงโซ่คุณค่า

7. การชำระเงินขนาดเล็กแบบแบ่งปันรายได้​

ปัญหา: โมเดล AI สร้างมูลค่าจากการเรียนรู้จากเนื้อหาอินเทอร์เน็ตจำนวนมหาศาล แต่ผู้สร้างเนื้อหาต้นฉบับไม่ได้รับสิ่งใดเลย เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้จะบั่นทอนความมีชีวิตชีวาในการสร้างสรรค์ของอินเทอร์เน็ตแบบเปิด

โซลูชันคริปโต: สร้างระบบการระบุแหล่งที่มาและการแบ่งปันรายได้แบบอัตโนมัติ เมื่อพฤติกรรมของ AI เกิดขึ้น (เช่น การสร้างรายงาน หรือการอำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรม) สัญญาอัจฉริยะสามารถชำระค่าธรรมเนียมเล็กน้อย (การชำระเงินขนาดเล็ก หรือ การชำระเงินระดับนาโน) ให้กับแหล่งข้อมูลทั้งหมดที่อ้างอิงถึง สิ่งนี้มีความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ เพราะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีบล็อกเชนที่มีต้นทุนต่ำ เช่น เลเยอร์ 2

8. ทะเบียนทรัพย์สินทางปัญญา (IP) และแหล่งที่มา​

ปัญหา: ในยุคที่ AI สามารถสร้างและผสมผสานเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว กรอบการทำงานทรัพย์สินทางปัญญาแบบดั้งเดิมดูเหมือนจะไม่เพียงพอ

โซลูชันคริปโต: ใช้บล็อกเชนเป็นทะเบียนทรัพย์สินทางปัญญาแบบสาธารณะและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ผู้สร้างสามารถสร้างความเป็นเจ้าของได้อย่างชัดเจนและกำหนดกฎสำหรับการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ การผสมผสาน และการแบ่งปันรายได้ผ่านสัญญาอัจฉริยะที่ตั้งโปรแกรมได้ สิ่งนี้เปลี่ยน AI จากภัยคุกคามต่อผู้สร้างให้กลายเป็นโอกาสใหม่สำหรับการสร้างและกระจายมูลค่า

9. การทำให้ Web Crawler จ่ายเงินสำหรับข้อมูล​

ปัญหา: Web Crawler ของบริษัท AI เก็บข้อมูลเว็บไซต์ได้อย่างอิสระ โดยใช้แบนด์วิดท์และทรัพยากรการประมวลผลของเจ้าของเว็บไซต์โดยไม่ได้รับการชดเชย เพื่อตอบโต้ เจ้าของเว็บไซต์จึงเริ่มบล็อก Web Crawler เหล่านี้เป็นจำนวนมาก

โซลูชันคริปโต: สร้างระบบสองทาง: Web Crawler ของ AI จ่ายค่าธรรมเนียมให้กับเว็บไซต์ผ่านการเจรจาบน On-chain เมื่อเก็บข้อมูล ในขณะเดียวกัน ผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์สามารถยืนยันตัวตนผ่าน "Proof of Personhood" และเข้าถึงเนื้อหาได้ฟรีต่อไป สิ่งนี้จะชดเชยผู้มีส่วนร่วมในการให้ข้อมูลและปกป้องประสบการณ์ของผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์

10. การโฆษณาที่ปรับแต่งได้ ไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว และไม่ "น่ากลัว"​

ปัญหา: การโฆษณาในปัจจุบันมักจะไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ก็สร้างความไม่สบายใจ เนื่องจากการติดตามข้อมูลผู้ใช้มากเกินไป

โซลูชันคริปโต: ผู้ใช้สามารถอนุญาตให้เอเจนต์ AI ของตนใช้เทคโนโลยีความเป็นส่วนตัว เช่น Zero-Knowledge Proofs (ZKP) เพื่อพิสูจน์คุณสมบัติบางอย่างแก่ผู้ลงโฆษณา โดยไม่เปิดเผยตัวตนส่วนบุคคล สิ่งนี้ทำให้การโฆษณามีความเกี่ยวข้องและมีประโยชน์อย่างมาก ในทางกลับกัน ผู้ใช้สามารถรับไมโครเพย์เมนต์สำหรับการแบ่งปันข้อมูลหรือการโต้ตอบกับโฆษณา ซึ่งเป็นการเปลี่ยนรูปแบบการโฆษณาแบบ "แสวงหาผลประโยชน์" ในปัจจุบันให้กลายเป็นรูปแบบ "การมีส่วนร่วม"

ส่วนที่สี่: การเป็นเจ้าของอนาคตของ AI—การรับรองว่าการควบคุมยังคงอยู่กับผู้ใช้​

เมื่อความสัมพันธ์ของเรากับ AI มีความเป็นส่วนตัวและลึกซึ้งมากขึ้นเรื่อย ๆ คำถามเรื่องความเป็นเจ้าของและการควบคุมจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

11. AI เพื่อนร่วมทางที่มนุษย์เป็นเจ้าของและควบคุม​

ปัญหา: ในอนาคตอันใกล้ เราจะมี AI เพื่อนร่วมทางที่อดทนอย่างไม่สิ้นสุดและปรับแต่งได้สูง (สำหรับการศึกษา, การดูแลสุขภาพ, การสนับสนุนทางอารมณ์) แต่ใครจะเป็นผู้ควบคุมความสัมพันธ์เหล่านี้? หากบริษัทเป็นผู้ควบคุม พวกเขาสามารถเซ็นเซอร์, บิดเบือน, หรือแม้กระทั่งลบ AI เพื่อนร่วมทางของคุณได้

โซลูชันคริปโต: โฮสต์ AI เพื่อนร่วมทางบนเครือข่ายกระจายอำนาจที่ทนทานต่อการเซ็นเซอร์ ผู้ใช้สามารถเป็นเจ้าของและควบคุม AI ของตนได้อย่างแท้จริงผ่านกระเป๋าเงินของตนเอง (ด้วยเทคโนโลยี Account Abstraction และเทคโนโลยีสำคัญอื่น ๆ อุปสรรคในการใช้งานจึงลดลงอย่างมาก) ซึ่งหมายความว่าความสัมพันธ์ของคุณกับ AI จะคงอยู่ถาวรและไม่สามารถโอนย้ายได้

บทสรุป: สร้างอนาคตที่เราต้องการ​

การบรรจบกันของ AI และคริปโตไม่ใช่แค่การรวมกันของสองเทคโนโลยีที่กำลังเป็นที่นิยมเท่านั้น แต่เป็นการตัดสินใจขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับรูปแบบอินเทอร์เน็ตในอนาคต: เราจะก้าวไปสู่ระบบปิดที่ควบคุมโดยไม่กี่บริษัท หรือจะก้าวไปสู่ระบบนิเวศแบบเปิดที่สร้างและเป็นเจ้าของร่วมกันโดยผู้เข้าร่วมทั้งหมด?

สถานการณ์การใช้งานทั้ง 11 รูปแบบนี้ไม่ใช่จินตนาการที่ห่างไกล แต่เป็นทิศทางที่ชุมชนนักพัฒนาทั่วโลกกำลังสำรวจอย่างจริงจัง ซึ่งรวมถึงนักพัฒนาหลายคนใน Cuckoo Network เส้นทางข้างหน้าเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่เครื่องมือก็อยู่ในมือของเราแล้ว ถึงเวลาที่จะเริ่มสร้างสรรค์ได้แล้ว

Generative AI กำลังเปลี่ยนจากแชทบอทที่แปลกใหม่ไปสู่ AI agent ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในขั้นตอนการทำงานจริงได้โดยตรง หลังจากได้เห็นการนำไปใช้งานหลายสิบครั้งในทีมดูแลสุขภาพ ความสำเร็จของลูกค้า และทีมข้อมูล พบว่ามีต้นแบบเจ็ดประเภทที่ปรากฏขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ตารางเปรียบเทียบด้านล่างนี้แสดงถึงสิ่งที่ AI agent เหล่านี้ทำ เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อน และมาตรการรักษาความปลอดภัยที่ผู้ซื้อคาดหวัง

🔧 ตารางเปรียบเทียบประเภท AI Agent ที่มีความต้องการสูง​

ประเภท	กรณีการใช้งานทั่วไป	เทคโนโลยีหลัก	สภาพแวดล้อม	บริบท	เครื่องมือ	ความปลอดภัย	โครงการตัวอย่าง
🏥 AI Agent ทางการแพทย์	การวินิจฉัย, คำแนะนำยา	กราฟความรู้ทางการแพทย์, RLHF	เว็บ / แอป / API	การปรึกษาหลายรอบ, เวชระเบียน	แนวทางการแพทย์, API ยา	HIPAA, การไม่ระบุตัวตนของข้อมูล	HealthGPT, K Health
🛎 AI Agent ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า	คำถามที่พบบ่อย, การคืนสินค้า, โลจิสติกส์	RAG, การจัดการบทสนทนา	วิดเจ็ตเว็บ / ปลั๊กอิน CRM	ประวัติการสอบถามของผู้ใช้, สถานะการสนทนา	ฐานข้อมูลคำถามที่พบบ่อย, ระบบตั๋ว	บันทึกการตรวจสอบ, การกรองคำที่ละเอียดอ่อน	Intercom, LangChain
🏢 ผู้ช่วยองค์กรภายใน	การค้นหาเอกสาร, คำถามและคำตอบด้าน HR	การดึงข้อมูลที่คำนึงถึงสิทธิ์, การฝังข้อมูล	Slack / Teams / Intranet	ข้อมูลประจำตัวการเข้าสู่ระบบ, RBAC	Google Drive, Notion, Confluence	SSO, การแยกสิทธิ์	Glean, GPT + Notion
⚖️ AI Agent ด้านกฎหมาย	การตรวจสอบสัญญา, การตีความกฎระเบียบ	การใส่คำอธิบายประกอบข้อความ, การดึงคำถามและคำตอบ	เว็บ / ปลั๊กอินเอกสาร	สัญญาปัจจุบัน, ประวัติการเปรียบเทียบ	ฐานข้อมูลกฎหมาย, เครื่องมือ OCR	การไม่ระบุตัวตนของสัญญา, บันทึกการตรวจสอบ	Harvey, Klarity
📚 AI Agent ด้านการศึกษา	การอธิบายปัญหา, การสอนพิเศษ	ชุดข้อมูลหลักสูตร, ระบบประเมินผล	แอป / แพลตฟอร์มการศึกษา	โปรไฟล์นักเรียน, แนวคิดปัจจุบัน	เครื่องมือแบบทดสอบ, เครื่องมือสร้างการบ้าน	การปฏิบัติตามข้อมูลเด็ก, ตัวกรองอคติ	Khanmigo, Zhipu
📊 AI Agent วิเคราะห์ข้อมูล	BI แบบสนทนา, รายงานอัตโนมัติ	การเรียกใช้เครื่องมือ, การสร้าง SQL	คอนโซล BI / แพลตฟอร์มภายใน	สิทธิ์ผู้ใช้, สคีมา	เอนจิน SQL, โมดูลแผนภูมิ	ACLs ข้อมูล, การปิดบังข้อมูล	Seek AI, Recast
🧑‍🍳 AI Agent ด้านอารมณ์และชีวิต	การสนับสนุนทางอารมณ์, ความช่วยเหลือในการวางแผน	บทสนทนาตามบุคลิก, หน่วยความจำระยะยาว	มือถือ, เว็บ, แอปแชท	โปรไฟล์ผู้ใช้, แชทรายวัน	ปฏิทิน, แผนที่, API เพลง	ตัวกรองความละเอียดอ่อน, การรายงานการละเมิด	Replika, MindPal

ทำไมต้องเจ็ดประเภทนี้?​

• ROI ที่ชัดเจน – AI agent แต่ละตัวเข้ามาแทนที่ศูนย์ต้นทุนที่วัดผลได้ เช่น เวลาคัดกรองของแพทย์, การจัดการการสนับสนุนระดับแรก, ผู้ช่วยทนายความด้านสัญญา, นักวิเคราะห์ BI เป็นต้น
• ข้อมูลส่วนตัวที่สมบูรณ์ – AI agent เหล่านี้เติบโตได้ดีในสภาพแวดล้อมที่บริบทของข้อมูลอยู่หลังการเข้าสู่ระบบ (EHRs, CRMs, อินทราเน็ต) ข้อมูลเดียวกันนี้ยังยกระดับมาตรฐานด้านวิศวกรรมความเป็นส่วนตัว
• โดเมนที่มีการควบคุม – อุตสาหกรรมดูแลสุขภาพ การเงิน และการศึกษา บังคับให้ผู้ขายต้องถือว่าการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นคุณสมบัติหลัก ซึ่งสร้างข้อได้เปรียบที่ป้องกันได้

โครงสร้างสถาปัตยกรรมทั่วไป​

• การจัดการหน้าต่างบริบท → ฝัง "หน่วยความจำระยะสั้น" (งานปัจจุบัน) และข้อมูลโปรไฟล์ระยะยาว (บทบาท, สิทธิ์, ประวัติ) เพื่อให้การตอบสนองยังคงเกี่ยวข้องโดยไม่เกิดการหลอน

• การประสานงานเครื่องมือ → LLM มีความโดดเด่นในการตรวจจับเจตนา; API เฉพาะทางจะทำงานหนัก ผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จจะรวมทั้งสองส่วนเข้าด้วยกันในขั้นตอนการทำงานที่สะอาด: ลองนึกถึง "ภาษาเข้า, SQL ออก"

• เลเยอร์ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย → AI agent ที่ใช้งานจริงมาพร้อมกับเอนจินนโยบาย: การปกปิดข้อมูล PHI, ตัวกรองคำหยาบคาย, บันทึกความสามารถในการอธิบาย, การจำกัดอัตรา คุณสมบัติเหล่านี้เป็นตัวตัดสินข้อตกลงระดับองค์กร

รูปแบบการออกแบบที่แยกผู้นำออกจากต้นแบบ​

• ขอบเขตแคบ, การผสานรวมที่ลึกซึ้ง – มุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงเพียงงานเดียว (เช่น ใบเสนอราคาต่ออายุ) แต่ผสานรวมเข้ากับระบบบันทึกเพื่อให้การนำไปใช้รู้สึกเป็นธรรมชาติ

• มาตรการป้องกันที่ผู้ใช้มองเห็นได้ – แสดงการอ้างอิงแหล่งที่มาหรือมุมมองความแตกต่างสำหรับการทำเครื่องหมายสัญญา ความโปร่งใสจะเปลี่ยนผู้ที่สงสัยในด้านกฎหมายและการแพทย์ให้กลายเป็นผู้สนับสนุน

• การปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง – รวบรวมข้อมูลป้อนกลับ (กดถูกใจ/ไม่ถูกใจ, SQL ที่แก้ไขแล้ว) เพื่อเสริมความแข็งแกร่งของโมเดลต่อกรณีพิเศษเฉพาะโดเมน

ผลกระทบต่อกลยุทธ์การเข้าสู่ตลาด​

• แนวตั้งดีกว่าแนวนอน การขาย "ผู้ช่วย PDF ที่ใช้ได้กับทุกขนาด" เป็นเรื่องยาก "เครื่องมือสรุปบันทึกรังสีวิทยาที่เชื่อมต่อกับ Epic" จะปิดการขายได้เร็วกว่าและมี ACV สูงกว่า

• การผสานรวมคือปราการป้องกัน การเป็นพันธมิตรกับผู้จำหน่าย EMR, CRM หรือ BI จะช่วยป้องกันคู่แข่งได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าขนาดของโมเดลเพียงอย่างเดียว

• การปฏิบัติตามข้อกำหนดคือการตลาด การรับรอง (HIPAA, SOC 2, GDPR) ไม่ใช่แค่การทำเครื่องหมายในช่องสี่เหลี่ยม แต่กลายเป็นเนื้อหาโฆษณาและเครื่องมือในการเอาชนะข้อโต้แย้งสำหรับผู้ซื้อที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยง

เส้นทางข้างหน้า

เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของวงจร AI agent คลื่นลูกต่อไปจะทำให้หมวดหมู่ต่างๆ คลุมเครือ ลองจินตนาการถึงบอทพื้นที่ทำงานเดียวที่ตรวจสอบสัญญา ร่างใบเสนอราคาต่ออายุ และเปิดเคสสนับสนุนหากเงื่อนไขมีการเปลี่ยนแปลง จนกว่าจะถึงเวลานั้น ทีมที่เชี่ยวชาญในการจัดการบริบท การประสานงานเครื่องมือ และความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง จะสามารถคว้าส่วนแบ่งงบประมาณที่เติบโตขึ้นได้มากที่สุด

ตอนนี้เป็นเวลาที่จะเลือกแนวตั้งของคุณ ฝังตัวในที่ที่ข้อมูลอยู่ และส่งมอบมาตรการป้องกันเป็นคุณสมบัติ ไม่ใช่สิ่งที่คิดขึ้นภายหลัง

ในภูมิทัศน์ดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน เทคโนโลยีแบบกระจายศูนย์กำลังเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสร้าง เก็บ และโต้ตอบกับข้อมูล การปฏิวัตินี้เห็นได้ชัดเจนที่สุดในเวทีของเครือข่ายสังคมแบบกระจายศูนย์ ท่ามกลางความท้าทายเช่นความสอดคล้องของข้อมูล ความสามารถในการขยายตัว และคอขวดด้านประสิทธิภาพ โซลูชันนวัตกรรมของ Farcaster—Snapchain—ปรากฏขึ้นเป็นแสงสว่างแห่งความคิดสร้างสรรค์ รายงานนี้เจาะลึกถึงความซับซ้อนทางเทคนิคของ Snapchain วางตำแหน่งภายในบริบทที่กว้างขึ้นของแพลตฟอร์มโซเชียล Web3 และดึงความคล้ายคลึงที่น่าสนใจกับระบบนิเวศ AI แบบกระจายศูนย์ เช่นที่ Cuckoo Network สนับสนุน เพื่อสำรวจว่าเทคโนโลยีล้ำสมัยกำลังเปลี่ยนแปลงการแสดงออกทางความคิดสร้างสรรค์และการมีส่วนร่วมทางดิจิทัลอย่างไร

1. วิวัฒนาการของเครือข่ายสังคมแบบกระจายศูนย์​

เครือข่ายสังคมแบบกระจายศูนย์ไม่ใช่แนวคิดใหม่ ผู้บุกเบิกในยุคแรกเผชิญกับปัญหาความสามารถในการขยายตัวและการซิงโครไนซ์ข้อมูลเมื่อฐานผู้ใช้เติบโตขึ้น ต่างจากแพลตฟอร์มที่รวมศูนย์ แพลตฟอร์มเหล่านี้ต้องเผชิญกับความยากลำบากโดยธรรมชาติในการบรรลุฉันทามติทั่วทั้งเครือข่ายที่กระจายตัว โมเดลในยุคแรกมักพึ่งพาโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานที่พยายามรักษาความสอดคล้องแม้ผู้เข้าร่วมที่กระจายศูนย์จะเข้าร่วมและออกจากเครือข่าย แม้ระบบเหล่านี้จะแสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญา แต่บ่อยครั้งที่พวกเขาล้มเหลวภายใต้แรงกดดันของการเติบโตอย่างรวดเร็ว

เข้าสู่ Snapchain การตอบสนองของ Farcaster ต่อปัญหาที่คงอยู่ของความล่าช้าของข้อมูล ความท้าทายในการซิงโครไนซ์ และความไร้ประสิทธิภาพที่มีอยู่ในการออกแบบก่อนหน้านี้ สร้างขึ้นเพื่อรองรับผู้ใช้หลายล้านคนพร้อมกันและประมวลผลธุรกรรมหลายหมื่นรายการต่อวินาที (TPS) Snapchain แสดงถึงการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในสถาปัตยกรรมชั้นข้อมูลแบบกระจายศูนย์

2. การเปิดเผย Snapchain: ภาพรวมทางเทคนิค​

ที่แกนกลาง Snapchain เป็นชั้นเก็บข้อมูลที่คล้ายกับบล็อกเชน อย่างไรก็ตาม มันเป็นมากกว่าแค่บัญชีแยกประเภทธรรมดา มันเป็นระบบที่ออกแบบมาอย่างสูงเพื่อความเร็วและความสามารถในการขยายตัว มาดูคุณสมบัติเด่นของมันกัน:

อัตราการประมวลผลสูงและความสามารถในการขยายตัว​

• 10,000+ ธุรกรรมต่อวินาที (TPS): หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของ Snapchain คือความสามารถในการจัดการ TPS มากกว่า 10,000 ในระบบนิเวศที่ทุกการกระทำทางสังคม—จากการกดไลค์ไปจนถึงการโพสต์—นับเป็นธุรกรรม อัตราการประมวลผลนี้มีความสำคัญต่อการรักษาประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่น

• Sharding สำหรับการจัดการข้อมูลที่ขยายได้: Snapchain ใช้เทคนิคการแบ่งส่วนที่กำหนดเพื่

อแจกจ่ายข้อมูลข้ามหลายส่วนหรือชาร์ด สถาปัตยกรรมนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าเมื่อเครือข่ายเติบโตขึ้น มันสามารถขยายในแนวนอนโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ การแบ่งส่วนตามบัญชีช่วยแยกภาระข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้มั่นใจได้ว่าแต่ละชาร์ดทำงานด้วยประสิทธิภาพสูงสุด

การดำเนินงานที่แข็งแกร่งและคุ้มค่า​

• โมเดลค่าเช่าสถานะ: Snapchain แนะนำโมเดลค่าเช่าสถานะที่เป็นนวัตกรรมใหม่ซึ่งผู้ใช้จ่ายค่าธรรมเนียมรายปีคงที่เพื่อเข้าถึงความสามารถในการทำธุรกรรมที่แทบไม่จำกัด แม้ว่าโมเดลนี้จะกำหนดขีดจำกัดอัตราและการจัดเก็บต่อบัญชี แต่ก็ให้โครงสร้างต้นทุนที่คาดการณ์ได้และจูงใจให้ใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป เป็นการสร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นในการดำเนินงานและความจำเป็นในการตัดแต่งข้อมูลเป็นประจำ

• การดำเนินงานบนคลาวด์ที่คุ้มค่า: การเรียกใช้ Snapchain ในสภาพแวดล้อมคลาวด์สามารถทำได้ในราคาต่ำกว่า 1,000 ดอลลาร์ต่อเดือน ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ถึงการออกแบบที่ประหยัดและประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่สามารถสร้างแรงบันดาลใจให้กับโมเดลที่คล้ายกันใน AI แบบกระจายศูนย์และแพลตฟอร์มสร้างสรรค์

กองเทคโนโลยีล้ำสมัย​

• การใช้งาน Rust: การตัดสินใจสร้าง Snapchain ใน Rust เป็นเชิงกลยุทธ์ เป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัยของหน่วยความจำ Rust ให้ความน่าเชื่อถือที่จำเป็นในการจัดการปริมาณธุรกรรมสูงโดยไม่ลดทอนความปลอดภัย ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญเช่นนี้

• เครื่องมือฉันทามติ Malachite: การใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมเช่นเครื่องมือฉันทามติ Malachite (การใช้งาน Rust ที่อิงตาม Tendermint) ช่วยปรับปรุงกระบวนการผลิตบล็อกและเพิ่มความสอดคล้องของข้อมูล โดยใช้คณะกรรมการผู้ตรวจสอบความถูกต้อง Snapchain บรรลุฉันทามติอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเครือข่ายยังคงกระจายศูนย์และแข็งแกร่ง

• โครงสร้างธุรกรรมและการตัดแต่ง: ออกแบบโดยคำนึงถึงพลวัตของเครือข่ายสังคม Snapchain สร้างธุรกรรมรอบการกระทำทางสังคม เช่น การถูกใจ แสดงความคิดเห็น และโพสต์ เพื่อจัดการกับการปรับขนาด มันใช้กลไกการตัดแต่งปกติ โดยทิ้งธุรกรรมเก่าที่เกินขีดจำกัดบางอย่างไว้ จึงรักษาความคล่องตัวโดยไม่ลดทอนความสมบูรณ์ทางประวัติศาสตร์เพื่อวัตถุประสงค์ในทางปฏิบัติส่วนใหญ่

3. บทบาทของ Snapchain ภายในระบบนิเวศโซเชียลแบบกระจายศูนย์​

Snapchain ไม่ได้พัฒนาในสุญญากาศ—มันเป็นส่วนหนึ่งของวิสัยทัศน์ที่ทะเยอทะยานของ Farcaster สำหรับพื้นที่ออนไลน์ที่กระจายศูนย์และเป็นประชาธิปไตย นี่คือวิธีที่ Snapchain วางตำแหน่งตัวเองเป็นผู้เปลี่ยนเกม:

การปรับปรุงการซิงโครไนซ์ข้อมูล​

เครือข่ายแบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิมได้รับประโยชน์จากความสอดคล้องของข้อมูลทันทีด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่มีอำนาจเดียว ในทางตรงกันข้าม เครือข่ายแบบกระจายศูนย์ต้องเผชิญกับความล่าช้าเนื่องจากความล่าช้าในการส่งซ้ำและกลไกฉันทามติที่ซับซ้อน Snapchain ขจัดปัญหาเหล่านี้โดยใช้กลไกการผลิตบล็อกที่แข็งแกร่ง ทำให้มั่นใจได้ว่าการซิงโครไนซ์ข้อมูลเป็นแบบเรียลไทม์ เฟสทดสอบเองได้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในทางปฏิบัติ ในช่วงแรก ๆ Snapchain ประสบความสำเร็จอย่างน่าประทับใจ รวมถึงการประมวลผลบล็อก 70,000 บล็อกในเวลาเพียงวันเดียว ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนถึงศักยภาพในการจัดการโหลดในโลกแห่งความเป็นจริง

การเพิ่มพลังให้กับการโต้ตอบของผู้ใช้​

ลองนึกภาพเครือข่ายสังคมที่ทุกการกระทำของผู้ใช้สร้างธุรกรรมที่ตรวจสอบได้ ชั้นข้อมูลใหม่ของ Snapchain จับและจัดระเบียบการโต้ตอบที่หลากหลายเหล่านี้ให้เป็นโครงสร้างที่สอดคล้องกันและปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับแพลตฟอร์มอย่าง Farcaster นี่หมายถึงความน่าเชื่อถือที่เพิ่มขึ้น ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น และท้ายที่สุดคือระบบนิเวศทางสังคมที่มีส่วนร่วมมากขึ้น

โมเดลเศรษฐกิจใหม่สำหรับการโต้ตอบทางสังคม​

ค่าธรรมเนียมรายปีคงที่ควบคู่ไปกับโมเดลค่าเช่าสถานะปฏิวัติวิธีที่ผู้ใช้และนักพัฒนาคิดเกี่ยวกับต้นทุนในสภาพแวดล้อมแบบกระจายศูนย์ แทนที่จะเกิดค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมที่คาดเดาไม่ได้ ผู้ใช้จ่ายต้นทุนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อเข้าถึงบริการ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ทำให้กระบวนการโต้ตอบเป็นประชาธิปไตย แต่ยังช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ด้วยความมั่นใจในต้นทุน ซึ่งเป็นแนวทางที่สามารถสะท้อนในแพลตฟอร์มสร้างสรรค์ AI แบบกระจายศูนย์ที่มุ่งมั่นที่จะนำเสนอพลังการประมวลผลที่สร้างสรรค์ในราคาย่อมเยา

4. เหตุการณ์สำคัญในการพัฒนาในปัจจุบันและแนวโน้มในอนาคต​

การเดินทางของ Snapchain มีลักษณะเฉพาะด้วยไทม์ไลน์ที่ทะเยอทะยานและเหตุการณ์สำคัญที่ประสบความสำเร็จซึ่งได้กำหนดเวทีสำหรับการปรับใช้เต็มรูปแบบ:

ขั้นตอนการพัฒนาที่สำคัญ​

• การทดสอบอัลฟ่า: ระยะอัลฟ่าเริ่มขึ้นในเดือนธันวาคม 2024 ซึ่งเป็นก้าวแรกในการพิสูจน์แนวคิดของ Snapchain ในสภาพแวดล้อมจริง

• การเปิดตัว Testnet: เมื่อวันที่ 4 กุมภาพันธ์ 2025 testnet ได้เผยแพร่จริง ในช่วงนี้ Snapchain ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการซิงโครไนซ์ข้อมูล Farcaster จำนวนมหาศาลแบบขนาน ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่จำเป็นสำหรับการจัดการปริมาณธุรกรรมสูงบนเครือข่ายที่ให้บริการผู้ใช้หลายล้านคน

• แนวโน้ม Mainnet: ด้วยการทดสอบที่แสดงตัวเลขประสิทธิภาพที่มีแนวโน้มดี ตัวอย่างเช่น การบรรลุ TPS ระหว่าง 1,000-2,000 โดยไม่ต้องแบ่งส่วนอย่างกว้างขวาง ขณะนี้แผนงานชี้ไปที่การผสานรวมตัวสร้างบล็อกหลายตัวเพื่อปรับขนาดอัตราการประมวลผลให้ดียิ่งขึ้น การเปิดตัว mainnet ที่กำหนดเป้าหมาย (คาดการณ์ไว้สำหรับเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ในบางแหล่ง) คาดว่าจะใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ Snapchain ได้อย่างเต็มที่ โดยรองรับผู้ใช้รายวัน 1 ล้านคนที่คาดไว้

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา​

แม้ว่า Snapchain จะประสบความสำเร็จ แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะไม่มีความท้าทาย ข้อควรพิจารณาที่สำคัญบางประการที่ต้องให้ความสนใจ:

1. ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น: การแนะนำขั้นตอนฉันทามติ การแบ่งส่วน และการซิงโครไนซ์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จะเพิ่มความซับซ้อนของระบบอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ปัจจัยเหล่านี้อาจนำไปสู่โหมดความล้มเหลวเพิ่มเติมหรือความท้าทายในการดำเนินงานที่ต้องการการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องและกลยุทธ์การปรับตัว

2. ข้อจำกัดในการตัดแต่งข้อมูลและค่าเช่าสถานะ: ความจำเป็นในการตัดแต่งธุรกรรมเก่าเพื่อรักษาประสิทธิภาพของเครือข่ายหมายความว่าข้อมูลในอดีตบางอย่างอาจสูญหายไป สิ่งนี้เป็นที่ยอมรับสำหรับการกระทำชั่วคราว เช่น การถูกใจ แต่สามารถก่อให้เกิดปัญหาสำหรับบันทึกที่ต้องการการเก็บรักษาระยะยาว นักพัฒนาและนักออกแบบแพลตฟอร์มต้องใช้มาตรการป้องกันเพื่อจัดการกับการแลกเปลี่ยนนี้

3. ศักยภาพในการเซ็นเซอร์: แม้ว่าการออกแบบของ Snapchain จะมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความเป็นไปได้ในการเซ็นเซอร์ แต่ลักษณะของการผลิตบล็อกหมายความว่าผู้ตรวจสอบความถูกต้องมีอำนาจมาก มาตรการต่างๆ เช่น การหมุนเวียนผู้นำและการกำกับดูแลของชุมชนอย่างแข็งขันมีไว้เพื่อตอบโต้ความเสี่ยงนี้ แต่ความระมัดระวังเป็นสิ่งสำคัญ

4. การผสานรวมกับโมเดลข้อมูลที่มีอยู่: ข้อกำหนดของ Snapchain สำหรับการอัปเดตแบบเรียลไทม์และการกลายพันธุ์ของสถานะก่อให้เกิดความท้าทายเมื่อรวมเข้ากับชั้นเก็บข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนรูปแบบดั้งเดิม นวัตกรรมที่นี่อยู่ที่การปรับแต่งระบบที่ยอมรับการเปลี่ยนแปลงในขณะที่รักษาความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของข้อมูล

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ข้อดีมีมากกว่าข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นอย่างมาก ความสามารถของระบบในการประมวลผลสูง การดำเนินงานที่คุ้มค่า และกลไกฉันทามติที่แข็งแกร่งทำให้เป็นโซลูชันที่น่าสนใจสำหรับเครือข่ายสังคมแบบกระจายศูนย์

5. บทเรียนจาก Snapchain สำหรับแพลตฟอร์ม AI และแพลตฟอร์มสร้างสรรค์แบบกระจายศูนย์​

ในฐานะผู้จัดการฝ่ายการตลาดและชุมชนคนแรกของ Cuckoo Network—แพลตฟอร์มสร้างสรรค์ AI แบบกระจายศูนย์—การทำความเข้าใจ Snapchain ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับการบรรจบกันที่เกิดขึ้นใหม่ของเทคโนโลยีบล็อกเชนและแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ นี่คือวิธีที่นวัตกรรมของ Snapchain สอดคล้องกับและสร้างแรงบันดาลใจให้กับภูมิทัศน์ AI แบบกระจายศูนย์:

การจัดการปริมาณธุรกรรมสูง​

เช่นเดียวกับที่ Snapchain ขยายเพื่อรองรับผู้ใช้เครือข่ายสังคมที่ใช้งานอยู่หลายล้านคนทุกวัน แพลตฟอร์ม AI แบบกระจายศูนย์จะต้องสามารถจัดการปริมาณการโต้ตอบที่สร้างสรรค์ได้สูงเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการสร้างงานศิลปะตามเวลาจริง การเล่าเรื่องแบบโต้ตอบ หรือโครงการดิจิทัลแบบร่วมมือกัน ความสามารถ TPS สูงของ Snapchain เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความเป็นไปได้ในการสร้างเครือข่ายที่สามารถรองรับงานที่ใช้ทรัพยากรมาก ซึ่งเป็นลางดีสำหรับแอปพลิเคชันสร้างสรรค์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุนและเศรษฐศาสตร์แบบกระจายศูนย์​

ค่าธรรมเนียมรายปีคงที่และโมเดลค่าเช่าสถานะสร้างสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจที่คาดการณ์ได้สำหรับผู้ใช้ สำหรับแพลตฟอร์มสร้างสรรค์อย่าง Cuckoo Network แนวทางนี้สามารถสร้างแรงบันดาลใจให้กับโมเดลการสร้างรายได้ใหม่ที่หลีกเลี่ยงความไม่แน่นอนของค่าธรรมเนียมต่อธุรกรรม ลองนึกภาพสถานการณ์ที่ศิลปินและนักพัฒนาจ่ายค่าธรรมเนียมที่คาดการณ์ได้เพื่อเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณ เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการสร้างสรรค์ของพวกเขาจะไม่หยุดชะงักจากต้นทุนที่ผันผวน

เน้นความโปร่งใสและความร่วมมือแบบโอเพ่นซอร์ส​

การพัฒนา Snapchain มีลักษณะเฉพาะด้วยลักษณะโอเพ่นซอร์ส ด้วยการใช้งานตามหลักการที่มีอยู่ใน GitHub และการอภิปรายของชุมชนอย่างแข็งขันเกี่ยวกับการปรับปรุงทางเทคนิค Snapchain จึงรวบรวมหลักการของความโปร่งใสและความก้าวหน้าร่วมกัน ในระบบนิเวศ AI แบบกระจายศูนย์ของเรา การส่งเสริมชุมชนโอเพ่นซอร์สที่คล้ายคลึงกันจะเป็นกุญแจสำคัญในการจุดประกายนวัตกรรมและทำให้มั่นใจได้ว่าเครื่องมือสร้างสรรค์จะยังคงล้ำสมัยและตอบสนองต่อความคิดเห็นของผู้ใช้

การผสมผสานของเทคโนโลยี​

การบูรณาการ Snapchain กับ Farcaster แสดงให้เห็นว่าชั้นข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมใหม่สามารถรองรับแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ที่หลากหลายได้อย่างไร สำหรับแพลตฟอร์มสร้างสรรค์ AI การบรรจบกันของสถาปัตยกรรมที่คล้ายบล็อกเชนสำหรับการจัดการข้อมูลกับโมเดล AI ขั้นสูงแสดงถึงพื้นที่ที่อุดมสมบูรณ์สำหรับการพัฒนาที่ก้าวล้ำ โดยการสำรวจจุดตัดของการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ กลไกฉันทามติ และความคิดสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพลตฟอร์มอย่าง Cuckoo Network สามารถปลดล็อกแนวทางใหม่ ๆ ในการสร้างงานศิลปะดิจิทัล การเล่าเรื่องแบบโต้ตอบ และการออกแบบร่วมกันแบบเรียลไทม์

6. มองไปข้างหน้า: Snapchain และอนาคตของเครือข่ายแบบกระจายศูนย์​

ด้วยการเปิดตัวเต็มรูปแบบที่คาดการณ์ไว้ในไตรมาสแรกของปี 2025 Snapchain อยู่ในตำแหน่งที่จะกำหนดมาตรฐานใหม่ในการจัดการข้อมูลทางสังคม ในขณะที่นักพัฒนาทำซ้ำในสถาปัตยกรรมของมัน พื้นที่สำคัญบางประการของการสำรวจในอนาคตรวมถึง:

• กลยุทธ์การแบ่งส่วนที่ได้รับการปรับปรุง: โดยการปรับปรุงเทคนิคการแบ่งส่วน การทำซ้ำในอนาคตของ Snapchain อาจบรรลุ TPS ที่สูงขึ้น ปูทางไปสู่ประสบการณ์ที่ราบรื่นในแพลตฟอร์มโซเชียลขนาดใหญ่มาก

• การผสานรวมกับชั้นข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่: นอกเหนือจากโซเชียลมีเดียแล้ว ยังมีศักยภาพสำหรับเทคโนโลยีที่คล้าย Snapchain เพื่อรองรับแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์อื่น ๆ รวมถึงการเงิน เกม และที่สำคัญที่สุดคือแพลตฟอร์มสร้างสรรค์ AI

• กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงและเมตริกการยอมรับของผู้ใช้: แม้ว่าข้อมูลเบื้องต้นของ testnet จะมีแนวโน้มดี แต่การศึกษาที่ครอบคลุมซึ่งมีรายละเอียดประสิทธิภาพของ Snapchain ในสถานการณ์จริงจะมีคุณค่า การวิเคราะห์ดังกล่าวสามารถแจ้งทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

• มาตรการกำกับดูแลและความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน: เช่นเดียวกับระบบกระจายศูนย์ใด ๆ การกำกับดูแลของชุมชนที่กระตือรือร้นมีบทบาทสำคัญ การทำให้มั่นใจว่าผู้ตรวจสอบความถูกต้องมีมาตรฐานสูงและลดความเสี่ยงจากการเซ็นเซอร์ที่อาจเกิดขึ้นจะมีความสำคัญต่อการรักษาความไว้วางใจ

7. บทสรุป: เขียนบทต่อไปในการสร้างสรรค์นวัตกรรมแบบกระจายศูนย์​

Snapchain ของ Farcaster ไม่ใช่แค่ชั้นข้อมูลใหม่เท่านั้น แต่เป็นก้าวที่กล้าหาญสู่อนาคตที่เครือข่ายแบบกระจายศูนย์สามารถทำงานได้ด้วยความเร็วและขนาดที่ชีวิตดิจิทัลสมัยใหม่ต้องการ ด้วยการแก้ไขปัญหาทางประวัติศาสตร์ในด้านความสอดคล้องของข้อมูลและความสามารถในการขยายตัวด้วยโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ เช่น TPS สูง การแบ่งส่วน และโมเดลเศรษฐกิจตามการบริโภค Snapchain วางรากฐานสำหรับแพลตฟอร์มโซเชียลรุ่นต่อไป

สำหรับพวกเราที่ได้รับแรงบันดาลใจจากศักยภาพของแพลตฟอร์มสร้างสรรค์ AI และ AI แบบกระจายศูนย์อย่าง Cuckoo Network Snapchain มอบบทเรียนอันมีค่า การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมและโมเดลเศรษฐกิจของมันไม่เพียงแต่ใช้ได้กับเครือข่ายสังคมออนไลน์เท่านั้น แต่ยังครอบคลุมไปถึงโดเมนใด ๆ ที่การประมวลผลสูง ความสามารถในการคาดการณ์ต้นทุน และการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนมีคุณค่า ในขณะที่แพลตฟอร์มต่างๆ ผสานรวมขอบเขตของการโต้ตอบทางสังคมและนวัตกรรมเชิงสร้างสรรค์มากขึ้น การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีบล็อกเชนและ AI แบบกระจายศูนย์จะมีความสำคัญ งานบุกเบิกเบื้องหลัง Snapchain จึงทำหน้าที่เป็นทั้งแผนงานและแหล่งแรงบันดาลใจสำหรับพวกเราทุกคนที่สร้างอนาคตของความคิดสร้างสรรค์และการมีส่วนร่วมทางดิจิทัล

ในขณะที่เราดู Snapchain เติบโตจากการทดสอบอัลฟ่าไปจนถึงการปรับใช้ mainnet เต็มรูปแบบ ชุมชนเทคโนโลยีในวงกว้างควรให้ความสนใจ ทุกย่างก้าวในการพัฒนาของมัน ตั้งแต่การใช้งานที่ใช้ Rust ไปจนถึงการมีส่วนร่วมของชุมชนโอเพ่นซอร์ส แสดงถึงความมุ่งมั่นในการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่สอดคล้องกับจริยธรรมของการเสริมสร้างพลังสร้างสรรค์แบบกระจายศูนย์อย่างลึกซึ้ง ในยุคนี้ที่เทคโนโลยีกำลังเขียนกฎของการมีส่วนร่วมใหม่ Snapchain เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่าการออกแบบแบบกระจายศูนย์ที่ชาญฉลาดสามารถเปลี่ยนสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ยุ่งยากให้เป็นระบบที่คล่องตัว มีพลวัต และเป็นมิตรกับผู้ใช้อย่างไร

ขอให้สิ่งนี้เป็นการเรียกร้องให้ดำเนินการ: ในขณะที่เราใน Cuckoo Network ยังคงสนับสนุนการบรรจบกันของการกระจายศูนย์และ AI เชิงสร้างสรรค์ เรามุ่งมั่นที่จะเรียนรู้และสร้างสรรค์นวัตกรรมต่างๆ เช่น Snapchain อนาคตเป็นแบบกระจายศูนย์ รวดเร็วอย่างน่าอัศจรรย์ และร่วมมือกันอย่างยอดเยี่ยม ด้วยการพัฒนาใหม่แต่ละครั้ง ไม่ว่าจะเป็นในการจัดการข้อมูลทางสังคมหรือการสร้างงานศิลปะที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราเข้าใกล้โลกที่เทคโนโลยีไม่เพียงแต่แจ้งแต่ยังสร้างแรงบันดาลใจมากขึ้น โลกที่มองโลกในแง่ดี มีนวัตกรรม และครอบคลุมมากขึ้น

---

โดยสรุป Snapchain ของ Farcaster ไม่ใช่แค่การอัปเกรดทางเทคนิค แต่เป็นนวัตกรรมการเปลี่ยนแปลงในภูมิทัศน์ข้อมูลแบบกระจายศูนย์ การออกแบบที่ซับซ้อน ข้อกำหนดทางเทคนิคที่มีแนวโน้มดี และแนวทางเชิงวิสัยทัศน์ของมันรวบรวมจิตวิญญาณของเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ ในขณะที่เรารวมบทเรียนเหล่านี้เข้ากับงานของเราเองที่ Cuckoo Network เราจะได้รับการเตือนว่านวัตกรรมจะเติบโตได้เมื่อเรากล้าที่จะจินตนาการใหม่ว่าอะไรเป็นไปได้ การเดินทางของ Snapchain เพิ่งเริ่มต้นขึ้น และศักยภาพของมันที่ส่งผลกระทบต่อการโต้ตอบทางดิจิทัล ความพยายามทางสร้างสรรค์ และเศรษฐกิจแบบกระจายศูนย์ให้คำมั่นสัญญาถึงอนาคตที่น่าตื่นเต้นและปฏิวัติวงการ

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

การสังเกตตลาด: ช่องว่างระหว่างเรื่องเล่าและความเป็นจริง​

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

สิ่งนี้ทำให้ฉันคิด: ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ เราที่เครือข่าย Cuckoo จะรักษาความชัดเจนและไม่หลงทางได้อย่างไร?

สถานะปัจจุบันของตลาด AI แบบกระจายศูนย์​

ผ่านการสนทนากับผู้ก่อตั้งรายอื่นที่ทำงานเกี่ยวกับ AI แบบกระจายศูนย์ ฉันพบว่าพวกเขาก็เผชิญกับการขาดความต้องการเช่นกัน วิธีการแบบกระจายศูนย์ของพวกเขาเกี่ยวข้องกับการให้เบราว์เซอร์สมัครสมาชิกเครือข่ายแล้วเชื่อมต่อกับ Ollama ในท้องถิ่นเพื่อให้บริการ

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

ความคิดเกี่ยวกับการจัดหาเงินทุนของโครงการและโมเดลธุรกิจ​

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

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

กลยุทธ์นี้ทำให้ฉันคิด: เราควรดำเนินโมเดลธุรกิจแบบใดในสภาพแวดล้อมตลาดปัจจุบัน?

แนวโน้มตลาดและทิศทางของโครงการ​

บางคนเชื่อว่าตลาดโดยรวมอาจกำลังเปลี่ยนจากตลาดกระทิงช้าไปสู่ตลาดหมี ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ การมีความสามารถในการสร้างรายได้ของโครงการเองและไม่พึ่งพาความรู้สึกของตลาดมากเกินไปกลายเป็นสิ่งสำคัญ

เกี่ยวกับสถานการณ์การใช้งานของ AI แบบกระจายศูนย์ บางคนแนะนำว่าอาจเหมาะสมกว่าสำหรับ "LLM ที่ไม่สอดคล้องกัน" แต่แอปพลิเคชันดังกล่าวมักก่อให้เกิดปัญหาทางจริยธรรม สิ่งนี้เตือนให้เราพิจารณาขอบเขตทางจริยธรรมอย่างรอบคอบในขณะที่ก้าวหน้านวัตกรรมทางเทคโนโลยี

การต่อสู้ระหว่างจินตนาการและความเป็นจริง​

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

สถานการณ์นี้ทำให้ฉันคิด: เราจะรักษาความก้าวหน้าของโครงการจริงได้อย่างไรโดยไม่จำกัดพื้นที่จินตนาการของตลาดสำหรับเราในช่วงต้น? นี่คือคำถามที่ต้องการให้ทีมของเราคิดร่วมกัน

ประสบการณ์และข้อมูลเชิงลึกจากผู้ให้บริการขุด​

ฉันยังได้พบกับบริษัทที่มุ่งเน้นการให้บริการดัชนีข้อมูลและการขุด ประสบการณ์ของพวกเขาเสนอมุมมองหลายประการสำหรับธุรกิจการขุดของเครือข่าย Cuckoo ของเรา:

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

จุดสุดท้ายนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง ในการแสวงหาการเติบโต เราจำเป็นต้องหาสมดุลระหว่างความคาดหวังของนักลงทุนและความต้องการของตลาดจริงเพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียทรัพยากรเนื่องจากการขยายตัวอย่างไม่ระมัดระวัง

บทสรุป​

ประสบการณ์ที่ ETHDenver ทำให้ฉันตระหนักว่าการพัฒนาตลาดคริปโตและระบบนิเวศ AI แบบกระจายศูนย์กำลังมีความมั่นคงมากขึ้น ในอีกด้านหนึ่ง เราเห็นการแพร่หลายของโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยเรื่องเล่า ในขณะที่อีกด้านหนึ่ง ทีมที่มุ่งเน้นการทำงานจริงมักเผชิญกับความท้าทายและความสงสัยมากขึ้น

สำหรับเครือข่าย Cuckoo เราต้องไม่ติดตามฟองสบู่ตลาดอย่างไม่ระมัดระวังหรือสูญเสียความมั่นใจเนื่องจากความผันผวนของตลาดในระยะสั้น เราจำเป็นต้อง:

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

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

หากใครมีความคิด รู้สึกอิสระที่จะพูดคุยกัน!

1. การวางตำแหน่งทางการตลาดและการวิเคราะห์คู่แข่ง​

ภูมิทัศน์ของ AI แบบกระจายศูนย์และ GPU DePIN: การบรรจบกันของ AI และบล็อกเชนได้ก่อให้เกิดโปรเจกต์ในสองหมวดหมู่หลัก ได้แก่ เครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์ (เน้นบริการ AI และเอเจนต์) และ GPU DePIN (เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายศูนย์) ที่เน้นพลังการประมวลผลแบบกระจาย คู่แข่งสำคัญได้แก่:

• SingularityNET (AGIX): ตลาดกลางแบบกระจายศูนย์สำหรับอัลกอริทึม AI ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างรายได้จากบริการ AI ผ่านโทเค็นของตน ก่อตั้งโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีชื่อเสียง (ดร. เบน เกิร์ตเซล จากโปรเจกต์หุ่นยนต์โซเฟีย) โดยมีเป้าหมายที่จะทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยโดยให้ทุกคนสามารถนำเสนอบริการ AI หรือใช้งานบริการ AI บนเชนได้ อย่างไรก็ตาม SingularityNET ส่วนใหญ่ให้บริการตลาดกลาง AI และพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานของบุคคลที่สามสำหรับการประมวลผล ซึ่งอาจก่อให้เกิดความท้าทายในการขยายขนาดได้

• Fetch.ai (FET): หนึ่งในแพลตฟอร์มบล็อกเชนยุคแรกๆ สำหรับเอเจนต์ AI อัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้สามารถปรับใช้เอเจนต์ที่ทำงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและการซื้อขาย DeFi ได้ Fetch.ai สร้างเชนของตัวเอง (อิงตาม Cosmos) และเน้นการทำงานร่วมกันของเอเจนต์หลายตัวและการทำธุรกรรมบนเชน จุดแข็งของมันอยู่ที่เฟรมเวิร์กของเอเจนต์และโมเดลเศรษฐกิจที่ซับซ้อน แม้ว่าจะเน้นงาน GPU หนักๆ น้อยกว่า (เอเจนต์ของมันมักจะจัดการตรรกะและการทำธุรกรรมมากกว่าการอนุมานโมเดลขนาดใหญ่)

• Render Network (RNDR): แพลตฟอร์มการประมวลผล GPU แบบกระจายศูนย์ที่เดิมทีมีเป้าหมายสำหรับการเรนเดอร์ 3D ปัจจุบันยังรองรับการเรนเดอร์/การฝึกอบรมโมเดล AI ด้วย Render เชื่อมโยงผู้ใช้ที่ต้องการพลัง GPU จำนวนมากกับผู้ให้บริการที่นำ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานมาแบ่งปัน โดยใช้โทเค็น RNDR สำหรับการชำระเงิน ได้ย้ายไปยัง Solana เพื่อให้มีปริมาณงานที่สูงขึ้นและค่าธรรมเนียมที่ต่ำลง โมเดลโทเค็นแบบ Burn-and-Mint ของ Render หมายความว่าผู้ใช้จะเผาโทเค็นสำหรับการทำงานเรนเดอร์ และโหนดจะได้รับโทเค็นที่สร้างขึ้นใหม่ ซึ่งสอดคล้องกับการใช้งานเครือข่ายกับมูลค่าโทเค็น จุดเน้นของมันคือโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ได้ให้บริการอัลกอริทึม AI ด้วยตัวเอง แต่ช่วยให้ผู้อื่นสามารถรันงานที่ต้องใช้ GPU จำนวนมากได้

• Akash Network (AKT): ตลาดกลางคลาวด์แบบกระจายศูนย์บน Cosmos ที่นำเสนอการประมวลผลตามความต้องการ (CPU/GPU) ผ่านระบบการประมูล Akash ใช้ Kubernetes และการประมูลย้อนกลับเพื่อให้ผู้ให้บริการเสนอการประมวลผลในราคาที่ต่ำกว่าคลาวด์แบบดั้งเดิม เป็นทางเลือกคลาวด์ที่กว้างกว่า (โฮสต์คอนเทนเนอร์, งาน ML ฯลฯ) ไม่ได้จำกัดเฉพาะ AI และมุ่งเป้าไปที่การประมวลผลที่คุ้มค่าสำหรับนักพัฒนา ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือได้รับการรับรองผ่านชื่อเสียงและระบบ Escrow แต่ในฐานะแพลตฟอร์มทั่วไป มันขาดเฟรมเวิร์ก AI เฉพาะทาง

• โครงการอื่นๆ ที่น่าสนใจ: Golem (หนึ่งในเครือข่ายการประมวลผล P2P แรกๆ ซึ่งปัจจุบันรองรับ GPU), Bittensor (TAO) (เครือข่ายที่โหนดโมเดล AI ฝึกโมเดล ML แบบรวมกลุ่มและรับรางวัลสำหรับการมีส่วนร่วมที่เป็นประโยชน์), Clore.ai (ตลาดให้เช่า GPU ที่ใช้ Proof-of-Work พร้อมรางวัลสำหรับผู้ถือโทเค็น), Nosana (อิงตาม Solana โดยเน้นงาน AI Inference) และ Autonolas (แพลตฟอร์มเปิดสำหรับการสร้างบริการ/เอเจนต์แบบกระจายศูนย์) โครงการเหล่านี้ตอกย้ำถึงภูมิทัศน์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วของการประมวลผล AI แบบกระจายศูนย์ โดยแต่ละโครงการมีจุดเน้นของตนเอง ตั้งแต่การแบ่งปันการประมวลผลทั่วไปไปจนถึงเศรษฐกิจเอเจนต์ AI เฉพาะทาง

คุณค่าที่โดดเด่นของ Cuckoo Network: Cuckoo Network สร้างความแตกต่างด้วยการรวมสามเลเยอร์ที่สำคัญ ได้แก่ บล็อกเชน (Cuckoo Chain), การประมวลผล GPU แบบกระจายศูนย์ และเว็บแอปพลิเคชัน AI สำหรับผู้ใช้ปลายทาง เข้าไว้ในแพลตฟอร์มเดียวที่ไร้รอยต่อ แนวทางแบบ Full-stack นี้มีข้อดีหลายประการ:

• บริการ AI แบบบูรณาการเทียบกับโครงสร้างพื้นฐานเพียงอย่างเดียว: แตกต่างจาก Render หรือ Akash ที่ส่วนใหญ่ให้พลังการประมวลผลดิบ Cuckoo นำเสนอบริการ AI ที่พร้อมใช้งาน (เช่น แอป AI สร้างสรรค์สำหรับงานศิลปะ) บนเชนของตน มีเว็บแอป AI สำหรับผู้สร้างเพื่อสร้างเนื้อหาโดยตรง (เริ่มต้นด้วยการสร้างภาพสไตล์อนิเมะ) โดยไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลัง ประสบการณ์แบบครบวงจรนี้ช่วยลดอุปสรรคสำหรับผู้สร้างและนักพัฒนา – ผู้ใช้จะได้รับลดต้นทุนสูงสุดถึง 75% ในการสร้าง AI โดยใช้ GPU แบบกระจายศูนย์ และสามารถสร้างงานศิลปะ AI ได้ในไม่กี่วินาทีด้วยต้นทุนเพียงเล็กน้อย ซึ่งเป็นคุณค่าที่คลาวด์แบบดั้งเดิมและเครือข่ายคู่แข่งยังไม่สามารถเทียบได้

• การกระจายศูนย์ ความน่าเชื่อถือ และความโปร่งใส: การออกแบบของ Cuckoo ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับการดำเนินงานแบบไร้ความเชื่อใจ (trustless) และความเปิดกว้าง ผู้ให้บริการโหนด GPU นักพัฒนา และผู้ใช้จะต้อง Stake โทเค็นดั้งเดิม ($CAI) และเข้าร่วมในการโหวตบนเชนเพื่อสร้างชื่อเสียงและความน่าเชื่อถือ กลไกนี้ช่วยให้มั่นใจถึงบริการที่เชื่อถือได้ (ผู้กระทำดีจะได้รับรางวัล ผู้กระทำไม่ดีอาจสูญเสีย Stake) – ซึ่งเป็นจุดแตกต่างที่สำคัญเมื่อคู่แข่งอาจประสบปัญหาในการตรวจสอบผลลัพธ์ ความโปร่งใสของงานและรางวัลถูกสร้างขึ้นผ่าน Smart Contract และแพลตฟอร์มได้รับการออกแบบมาให้ต่อต้านการเซ็นเซอร์และรักษาความเป็นส่วนตัว Cuckoo มีเป้าหมายที่จะรับประกันว่าการคำนวณ AI และเนื้อหาจะยังคงเปิดกว้างและไม่สามารถเซ็นเซอร์ได้ ซึ่งดึงดูดชุมชนที่กังวลเกี่ยวกับตัวกรอง AI แบบรวมศูนย์หรือการใช้ข้อมูลในทางที่ผิด

• ความยืดหยุ่นและการขยายตัว: Cuckoo เริ่มต้นด้วยการสร้างภาพเป็นแนวคิดพิสูจน์ แต่สถาปัตยกรรมของมันเป็นแบบโมดูลาร์เพื่อรองรับโมเดล AI และกรณีการใช้งานที่หลากหลาย เครือข่ายเดียวกันนี้สามารถให้บริการ AI ที่แตกต่างกันได้ในอนาคต (ตั้งแต่การสร้างงานศิลปะไปจนถึงโมเดลภาษาและการวิเคราะห์ข้อมูล) ทำให้มีขอบเขตที่กว้างและมีความยืดหยุ่น เมื่อรวมกับการกำกับดูแลบนเชน สิ่งนี้จะทำให้แพลตฟอร์มสามารถปรับตัวและขับเคลื่อนโดยชุมชนได้

• การมุ่งเน้นชุมชนเป้าหมาย: ด้วยการสร้างแบรนด์ตัวเองเป็น “แพลตฟอร์ม AI สร้างสรรค์แบบกระจายศูนย์สำหรับผู้สร้างและนักพัฒนา” Cuckoo กำลังสร้างช่องว่างในชุมชนนักสร้างสรรค์และนักพัฒนา Web3 สำหรับผู้สร้าง มันนำเสนอเครื่องมือพิเศษ (เช่น โมเดล AI อนิเมะที่ปรับแต่งอย่างละเอียด) เพื่อผลิตเนื้อหาที่ไม่เหมือนใคร; สำหรับนักพัฒนา Web3 มันให้การรวม AI เข้ากับ dApps ได้ง่ายผ่าน API ที่เรียบง่ายและแบ็กเอนด์ที่ปรับขนาดได้ การมุ่งเน้นสองด้านนี้สร้างระบบนิเวศสองทาง: ผู้สร้างเนื้อหานำความต้องการสำหรับงาน AI และนักพัฒนาขยายอุปทานของแอปพลิเคชัน AI คู่แข่งเช่น SingularityNET มุ่งเป้าไปที่นักวิจัย/ผู้ให้บริการ AI โดยทั่วไป แต่แนวทางที่เน้นชุมชนของ Cuckoo (เช่น อินเทอร์เฟซบอท Telegram/Discord, งานศิลปะ AI ที่ผู้ใช้สร้างขึ้นในแกลเลอรีสาธารณะ) ส่งเสริมการมีส่วนร่วมและการเติบโตแบบไวรัล

ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติสำหรับการวางตำแหน่ง:

• เน้นย้ำจุดเด่นในข้อความ: เน้นย้ำโซลูชันแบบ Full-stack ของ Cuckoo ในการตลาด – “แพลตฟอร์มเดียวที่เข้าถึงแอป AI และสร้างรายได้จากการให้พลัง GPU” เน้นการประหยัดต้นทุน (ถูกกว่าสูงสุด 75%) และการเข้าถึงแบบไร้การอนุญาต (ไม่มีผู้ควบคุมหรือสัญญาคลาวด์) เพื่อวางตำแหน่ง Cuckoo ให้เป็นเครือข่าย AI ที่เข้าถึงได้ง่ายที่สุดและราคาไม่แพงที่สุดสำหรับผู้สร้างและสตาร์ทอัพ

• ใช้ประโยชน์จากความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ: สร้างความมั่นใจโดยการเผยแพร่กลไกความน่าเชื่อถือบนเชน เผยแพร่เมตริกเกี่ยวกับอัตราความสำเร็จในการตรวจสอบงาน หรือเรื่องราวว่าการ Stake ช่วยป้องกันผู้กระทำไม่ดีได้อย่างไร ให้ความรู้แก่ผู้ใช้ว่า Cuckoo นำเสนอการคำนวณ AI ที่ตรวจสอบได้และผ่านการตรวจสอบจากชุมชน ซึ่งแตกต่างจาก API AI แบบ Black-box

• กำหนดเป้าหมายชุมชนเฉพาะกลุ่ม: มุ่งเน้นไปที่ชุมชนศิลปะอนิเมะ/มังงะ และภาคส่วนเกม Web3 ความสำเร็จในกลุ่มนี้สามารถสร้างกรณีศึกษาเพื่อดึงดูดตลาดที่กว้างขึ้นในภายหลัง การครองตลาดเฉพาะกลุ่มจะทำให้ Cuckoo ได้รับการยอมรับในแบรนด์ที่คู่แข่งทั่วไปรายใหญ่ไม่สามารถบ่อนทำลายได้ง่าย

• การติดตามคู่แข่งอย่างต่อเนื่อง: มอบหมายทีมงานเพื่อติดตามการพัฒนาของคู่แข่ง (การอัปเกรดเทคโนโลยี, การเป็นพันธมิตร, การเปลี่ยนแปลงโทเค็น) และปรับตัวอย่างรวดเร็วด้วยข้อเสนอหรือการบูรณาการที่เหนือกว่า

2. การสร้างรายได้และการเติบโตของรายได้​

รูปแบบรายได้ที่ยั่งยืนสำหรับ Cuckoo Network จะรวมโทเค็นโนมิกส์ที่แข็งแกร่งเข้ากับการสร้างรายได้โดยตรงจากบริการ AI และการใช้งานโครงสร้างพื้นฐาน GPU กลยุทธ์นี้ควรมั่นใจว่าโทเค็น $CAI มีประโยชน์ใช้สอยจริงและการไหลเวียนของมูลค่า พร้อมทั้งสร้างแหล่งรายได้ที่ไม่ใช่โทเค็นเท่าที่เป็นไปได้

โทเค็นโนมิกส์และโครงสร้างแรงจูงใจ​

โทเค็น $CAI จะต้องสร้างแรงจูงใจให้กับผู้เข้าร่วมทั้งหมด (นักขุด GPU, นักพัฒนา AI, ผู้ใช้ และผู้ถือโทเค็น) ในวงจรที่ส่งเสริมกัน:

• ประโยชน์ใช้สอยของโทเค็นที่หลากหลาย: $CAI ควรใช้สำหรับการชำระค่าบริการ AI, การ Staking เพื่อความปลอดภัย, การโหวตกำกับดูแล และการแจกจ่ายรางวัล ฐานประโยชน์ใช้สอยที่กว้างขวางนี้สร้างความต้องการอย่างต่อเนื่องนอกเหนือจากการเก็งกำไร

• รางวัลและการปล่อยโทเค็นที่สมดุล: แนวทางการเปิดตัวที่เป็นธรรมสามารถช่วยเร่งการเติบโตของเครือข่ายได้ แต่การปล่อยโทเค็นจะต้องได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ (เช่น ตารางการ Halving, การเปลี่ยนผ่านอย่างค่อยเป็นค่อยไปสู่รางวัลตามค่าธรรมเนียม) เพื่อไม่ให้ตลาดมีโทเค็นมากเกินไป

• แรงกดดันเงินฝืดและการดักจับมูลค่า: แนะนำกลไกการเผาโทเค็นที่เชื่อมโยงการใช้งานเครือข่ายเข้ากับมูลค่าโทเค็น ตัวอย่างเช่น การใช้ค่าธรรมเนียมเล็กน้อยสำหรับการทำธุรกรรม AI ที่ถูกเผาบางส่วนหรือส่งไปยังคลังของชุมชน การใช้งานที่สูงขึ้นจะช่วยลดอุปทานหมุนเวียนหรือสะสมมูลค่าให้กับชุมชน ซึ่งสนับสนุนราคาของโทเค็น

• การกำกับดูแลและมูลค่ามีม: หาก $CAI มีคุณสมบัติของมีม ให้ใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้เพื่อสร้างกระแสในชุมชน ผสมผสานแคมเปญสนุกๆ เข้ากับอำนาจการกำกับดูแลที่มีความหมายเหนือพารามิเตอร์ของโปรโตคอล, เงินทุนสนับสนุน หรือการเพิ่มโมเดล เพื่อส่งเสริมการถือครองที่ยาวนานขึ้นและการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขัน

ขั้นตอนโทเค็นโนมิกส์ที่นำไปปฏิบัติได้จริง:

• ใช้โมเดลการ Staking แบบแบ่งระดับ: กำหนดให้นักขุด GPU และผู้ให้บริการ AI ต้อง Staking $CAI ผู้ Staking ที่มีโทเค็นมากขึ้นและมีประสิทธิภาพดีจะได้งานที่มีลำดับความสำคัญสูงกว่าหรือมีรายได้สูงขึ้น สิ่งนี้ช่วยรักษาความปลอดภัยของเครือข่ายและล็อคโทเค็น ลดแรงกดดันในการขาย

• เปิดตัวโปรแกรมรางวัลตามการใช้งาน: จัดสรรโทเค็นเพื่อเป็นรางวัลสำหรับงาน AI ที่ใช้งานอยู่หรือ AI Agent ยอดนิยม ส่งเสริมการนำไปใช้โดยการจูงใจทั้งการใช้งาน (ผู้ใช้) และการสร้าง (นักพัฒนา)

• ตรวจสอบและปรับอุปทาน: ใช้การกำกับดูแลเพื่อตรวจสอบตัวชี้วัดโทเค็นอย่างสม่ำเสมอ (ราคา, ความเร็วการหมุนเวียน, อัตราการ Staking) ปรับค่าธรรมเนียม, ข้อกำหนดการ Staking หรืออัตราการให้รางวัลตามความจำเป็นเพื่อรักษาสภาพเศรษฐกิจของโทเค็นให้แข็งแรง

การสร้างรายได้จากบริการ AI​

นอกเหนือจากการออกแบบโทเค็นแล้ว Cuckoo ยังสามารถสร้างรายได้จากบริการ AI ได้ดังนี้:

• โมเดล Freemium: ให้ผู้ใช้ทดลองใช้บริการ AI พื้นฐานได้ฟรีหรือในราคาต่ำ จากนั้นเรียกเก็บเงินสำหรับฟีเจอร์ระดับสูงขึ้น, ขีดจำกัดการใช้งานที่มากขึ้น หรือโมเดลเฉพาะทาง สิ่งนี้ส่งเสริมการดึงดูดผู้ใช้ใหม่ในขณะที่สร้างรายได้จากผู้ใช้ระดับสูง

• ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมสำหรับคำขอ AI: เรียกเก็บค่าธรรมเนียมเล็กน้อย (1–2%) สำหรับแต่ละงาน AI เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อปริมาณงานเพิ่มขึ้น ค่าธรรมเนียมเหล่านี้สามารถกลายเป็นจำนวนที่สำคัญได้ รักษาค่าธรรมเนียมให้ต่ำพอที่จะไม่ขัดขวางการใช้งาน

• ค่าคอมมิชชันจาก Marketplace: เมื่อนักพัฒนาบุคคลที่สามนำโมเดล/เอเจนต์ AI มาลงรายการ จะมีการเรียกเก็บค่าคอมมิชชันเล็กน้อย สิ่งนี้ทำให้รายได้ของ Cuckoo สอดคล้องกับความสำเร็จของนักพัฒนาและสามารถขยายขนาดได้สูง

• ข้อตกลงระดับองค์กรและการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์: เสนอ throughput เฉพาะหรืออินสแตนซ์ส่วนตัวสำหรับลูกค้าองค์กร พร้อมการชำระเงินค่าสมัครสมาชิกที่มั่นคง สิ่งนี้สามารถทำได้ในสกุลเงิน Fiat/Stablecoin ซึ่งแพลตฟอร์มสามารถแปลงเป็น $CAI หรือใช้สำหรับการซื้อคืน

• บริการ AI ระดับพรีเมียม: ให้บริการฟีเจอร์ขั้นสูง (เช่น ความละเอียดสูงขึ้น, การฝึกโมเดลที่กำหนดเอง, การประมวลผลแบบจัดลำดับความสำคัญ) ภายใต้การสมัครสมาชิกหรือการชำระเงินด้วยโทเค็นแบบครั้งเดียว

ขั้นตอนการสร้างรายได้จากบริการ AI ที่นำไปปฏิบัติได้จริง:

• ออกแบบระดับการสมัครสมาชิก: กำหนดระดับการใช้งานให้ชัดเจนด้วยราคาแบบรายเดือน/รายปีใน $CAI หรือสกุลเงิน Fiat โดยนำเสนอชุดฟีเจอร์ที่แตกต่างกัน (พื้นฐาน vs. โปร vs. องค์กร)

• รวมช่องทางการชำระเงิน: จัดหาช่องทางการชำระเงินที่ใช้งานง่าย (บัตรเครดิต, Stablecoin) เพื่อให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่คริปโตสามารถชำระเงินได้อย่างง่ายดาย โดยมีการแปลงเป็น $CAI ที่ส่วนหลังบ้าน

• รางวัลชุมชน (Community Bounties): ใช้รายได้บางส่วนเพื่อมอบรางวัลสำหรับเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น, งานศิลปะ AI ที่ดีที่สุด หรือประสิทธิภาพของเอเจนต์ที่ยอดเยี่ยม สิ่งนี้ส่งเสริมการใช้งานและแสดงให้เห็นถึงความสามารถของแพลตฟอร์ม

แหล่งรายได้ของ GPU DePIN​

ในฐานะเครือข่าย GPU แบบกระจายศูนย์ Cuckoo สามารถสร้างรายได้จาก:

• รางวัลจากการขุด GPU (สำหรับผู้ให้บริการ): เริ่มต้นด้วยการระดมทุนจากการเงินเฟ้อหรือการจัดสรรจากชุมชน และจะเปลี่ยนไปเป็นค่าธรรมเนียมตามการใช้งานเป็นรางวัลหลักในอนาคต

• ค่าธรรมเนียมเครือข่ายสำหรับการจัดสรรทรัพยากร: งาน AI หรือการฝึกอบรมขนาดใหญ่อาจต้องมีการวางเดิมพัน (staking) หรือค่าธรรมเนียมการจัดตารางเพิ่มเติม เพื่อสร้างรายได้จากการเข้าถึง GPU ที่ได้รับสิทธิ์พิเศษ

• บริการประมวลผลแบบ B2B: วางตำแหน่ง Cuckoo ให้เป็นคลาวด์ AI แบบกระจายศูนย์ โดยเก็บเปอร์เซ็นต์จากข้อตกลงระดับองค์กรสำหรับการประมวลผลขนาดใหญ่

• การแบ่งปันรายได้จากพันธมิตร: ร่วมมือกับโครงการอื่น ๆ (เช่น ที่เก็บข้อมูล, data oracles, บล็อกเชน) เพื่อให้บริการแบบครบวงจร โดยรับค่าธรรมเนียมการแนะนำหรือส่วนแบ่งรายได้

ขั้นตอนการสร้างรายได้จากเครือข่าย GPU ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้:

• ปรับปรุงราคาให้เหมาะสม: อาจใช้รูปแบบการประมูลหรือการเสนอราคาเพื่อจับคู่งานกับผู้ให้บริการ GPU โดยยังคงค่าธรรมเนียมเครือข่ายพื้นฐานไว้

• การนำเสนอ AI Cloud: ทำการตลาดโซลูชัน “AI Cloud” ให้กับสตาร์ทอัพ/องค์กรด้วยราคาที่แข่งขันได้ ส่วนหนึ่งของค่าธรรมเนียมการประมวลผลจะเข้าสู่คลังของ Cuckoo

• ลงทุนซ้ำในการเติบโตของเครือข่าย: ใช้รายได้ส่วนหนึ่งเพื่อจูงใจโหนด GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด และรักษาคุณภาพการบริการให้สูง

• ติดตามการใช้ทรัพยากร: ติดตามอุปทานและอุปสงค์ของ GPU ปรับแรงจูงใจ (เช่น รางวัลจากการขุด) และความพยายามทางการตลาดเพื่อรักษาสมดุลและผลกำไรของเครือข่าย

3. เอเจนต์ AI และการเพิ่มผลกระทบสูงสุด​

เอเจนต์ AI สามารถช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและรายได้อย่างมาก ด้วยการทำงานที่มีคุณค่าสำหรับผู้ใช้หรือองค์กร การผสานรวมเอเจนต์เหล่านี้เข้ากับความสามารถของ Cuckoo Chain อย่างแน่นหนา ทำให้แพลตฟอร์มมีความโดดเด่นไม่เหมือนใคร

AI Agents ในฐานะกลไกขับเคลื่อนการเติบโต​

เอเจนต์ที่ทำงานบนเชนสามารถใช้ประโยชน์จากการประมวลผล GPU ของ Cuckoo สำหรับการอนุมาน/การฝึกอบรม ชำระค่าธรรมเนียมด้วย $CAI และเข้าถึงข้อมูลบนเชนได้ วงจรป้อนกลับนี้ (เอเจนต์ → การใช้คอมพิวเตอร์ → ค่าธรรมเนียม → มูลค่าโทเค็น) จะขับเคลื่อนการเติบโตอย่างยั่งยืน

กรณีการใช้งานที่มีผลกระทบสูง​

• บอทเทรดอัตโนมัติ: เอเจนต์ที่ใช้ ML เพื่อจัดการการเทรด DeFi, การทำฟาร์มผลตอบแทน (yield farming), และการเก็งกำไร (arbitrage) มีศักยภาพในการสร้างรายได้ผ่านการแบ่งปันผลกำไรหรือค่าธรรมเนียมตามประสิทธิภาพ

• เอเจนต์ความปลอดภัยทางไซเบอร์และการตรวจสอบ: ตรวจจับการแฮกหรือความผิดปกติในสัญญาอัจฉริยะ (smart contracts) โดยเสนอเป็นบริการแบบสมัครสมาชิก การใช้งานที่มีมูลค่าสูงสำหรับ DeFi

• ที่ปรึกษา AI ส่วนบุคคล: เอเจนต์ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ปรับแต่งได้ (ด้านการเงิน, ความคิดสร้างสรรค์, หรือด้านอื่น ๆ) สร้างรายได้ผ่านการสมัครสมาชิกหรือการจ่ายตามการใช้งาน

• เอเจนต์สร้างเนื้อหาและ NFT: สร้างงานศิลปะ, NFT, หรือสื่ออื่น ๆ ได้อย่างอิสระ รายได้จากการขาย NFT หรือค่าธรรมเนียมใบอนุญาต

• บอทเฉพาะทางอุตสาหกรรม: การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน, การวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ ฯลฯ ต้องอาศัยความร่วมมือระยะยาว แต่มีศักยภาพในการสร้างรายได้สูง

การผสานรวมกับ Cuckoo Chain​

• การดำเนินการของเอเจนต์บนเชน: เอเจนต์สามารถใช้สัญญาอัจฉริยะสำหรับตรรกะที่ตรวจสอบได้ การดูแลเงินทุน หรือการชำระเงินอัตโนมัติ

• การเข้าถึงทรัพยากรผ่าน GPU DePIN: เอเจนต์สามารถเข้าถึงการประมวลผล GPU ได้อย่างราบรื่น โดยชำระเงินด้วย $CAI สิ่งนี้ทำให้ Cuckoo แตกต่างจากแพลตฟอร์มที่ไม่มีเลเยอร์การประมวลผลแบบเนทีฟ

• ข้อมูลและตัวตนแบบกระจายศูนย์: ชื่อเสียงและสถิติของเอเจนต์บนเชนสามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือได้ (เช่น ROI ที่พิสูจน์แล้วสำหรับบอทซื้อขาย)

• การจัดสรรทางเศรษฐกิจ: กำหนดให้นักพัฒนาเอเจนต์ต้อง Stake $CAI หรือชำระค่าธรรมเนียมการลงรายการ ในขณะที่ให้รางวัลแก่เอเจนต์ชั้นนำที่สร้างมูลค่าให้กับผู้ใช้

กลยุทธ์เอเจนต์ที่นำไปปฏิบัติได้จริง:

• เปิดตัวแพลตฟอร์มเอเจนต์ (Launchpad): จัดหาเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา เทมเพลตสำหรับเอเจนต์ทั่วไป (การซื้อขาย, ความปลอดภัย) และการปรับใช้ที่ง่ายดาย เพื่อให้นักพัฒนาหลั่งไหลมาที่ Cuckoo

• โปรแกรมเอเจนต์เรือธง: สร้างหรือให้ทุนแก่เอเจนต์ที่โดดเด่นไม่กี่ราย (เช่น บอทซื้อขายระดับแนวหน้า) เพื่อพิสูจน์แนวคิด เผยแพร่เรื่องราวความสำเร็จ

• ความร่วมมือในกรณีการใช้งานหลัก: ร่วมมือกับแพลตฟอร์ม DeFi, NFT หรือเกม เพื่อรวมเอเจนต์ที่แก้ปัญหาจริง แสดงให้เห็น ROI

• ความปลอดภัยและการกำกับดูแล: กำหนดให้มีการตรวจสอบความปลอดภัยสำหรับเอเจนต์ที่จัดการเงินทุนของผู้ใช้ จัดตั้ง "สภาเอเจนต์" หรือการกำกับดูแลแบบ DAO เพื่อรักษาคุณภาพ

• กระตุ้นการเติบโตของระบบนิเวศเอเจนต์: ใช้ทุนสนับสนุนนักพัฒนาและ Hackathon เพื่อดึงดูดผู้มีความสามารถ เสนอการแบ่งปันรายได้สำหรับเอเจนต์ที่มีประสิทธิภาพสูง

4. กลยุทธ์การเติบโตและการนำไปใช้​

Cuckoo สามารถเป็นแพลตฟอร์ม AI กระแสหลักได้ด้วยการดึงดูดนักพัฒนาอย่างกระตือรือร้น สร้างชุมชนที่แข็งแกร่ง และสร้างความร่วมมือเชิงกลยุทธ์

การมีส่วนร่วมของนักพัฒนาและแรงจูงใจสำหรับระบบนิเวศ​

• แหล่งข้อมูลสำหรับนักพัฒนาที่แข็งแกร่ง: จัดเตรียมเอกสารประกอบที่ครอบคลุม, SDKs แบบโอเพนซอร์ส, โปรเจกต์ตัวอย่าง, และช่องทางการสนับสนุนที่ใช้งานอยู่ (Discord, ฟอรัม) เพื่อให้การสร้างบน Cuckoo เป็นไปอย่างราบรื่น

• แฮกกาธอนและความท้าทาย: จัดหรือสนับสนุนกิจกรรมที่เน้น AI + บล็อกเชน โดยมีรางวัลเป็น $CAI เพื่อดึงดูดผู้มีความสามารถใหม่ๆ และสร้างโปรเจกต์นวัตกรรม

• เงินทุนสนับสนุนและรางวัล (Bounties): จัดสรรส่วนหนึ่งของอุปทานโทเค็นเพื่อส่งเสริมการเติบโตของระบบนิเวศ (เช่น การสร้าง Chain Explorer, การเชื่อมต่อกับเชนอื่น, การเพิ่มโมเดล AI ใหม่ๆ)

• DAO/ชุมชนนักพัฒนา: สร้างชุมชนของผู้มีส่วนร่วมชั้นนำที่ช่วยจัดกิจกรรมพบปะ, บทเรียน, และแหล่งข้อมูลภาษาท้องถิ่น

การตลาดและการสร้างชุมชน​

• การสร้างแบรนด์และการเล่าเรื่องที่ชัดเจน: ทำการตลาด Cuckoo ในฐานะ “AI สำหรับทุกคน ขับเคลื่อนโดยการกระจายอำนาจ” เผยแพร่การอัปเดต บทช่วยสอน เรื่องราวของผู้ใช้ และวิสัยทัศน์อย่างสม่ำเสมอ

• โซเชียลมีเดียและการแพร่กระจาย: รักษาช่องทางที่ใช้งานอยู่ (Twitter, Discord, Telegram) สนับสนุนมีม เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น และแคมเปญการแนะนำ จัดการประกวดศิลปะ AI หรือความท้าทายไวรัลอื่น ๆ

• กิจกรรมและเวิร์กช็อปของชุมชน: จัด AMAs, เว็บินาร์, การพบปะในท้องถิ่น มีส่วนร่วมกับผู้ใช้โดยตรง แสดงความจริงใจ รวบรวมข้อเสนอแนะ

• รางวัลสำหรับการมีส่วนร่วม: โปรแกรมทูต, การล่าบั๊ก, การแข่งขัน หรือถ้วยรางวัล NFT เพื่อตอบแทนความพยายามของผู้ใช้ ใช้การจัดสรรงบประมาณด้านการตลาด/ชุมชนเพื่อขับเคลื่อนกิจกรรมเหล่านี้

การเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์และความร่วมมือ​

• พันธมิตร Web3: ร่วมมือกับเชน L1/L2 ยอดนิยม, ผู้ให้บริการข้อมูล, และเครือข่ายจัดเก็บข้อมูล ให้บริการ AI ข้ามเชน, เชื่อมโยงฐานผู้ใช้ใหม่

• ความร่วมมือในอุตสาหกรรม AI: ผนวกกับชุมชน AI โอเพนซอร์ส, สนับสนุนการวิจัย, หรือเป็นพันธมิตรกับสตาร์ทอัพ AI ขนาดเล็กที่ต้องการการประมวลผลแบบกระจายศูนย์

• AI สำหรับองค์กรและบริษัทคลาวด์: เสนอพลัง GPU แบบกระจายศูนย์เพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย เจรจาข้อตกลงการสมัครสมาชิกที่มั่นคงสำหรับองค์กร, แปลงรายได้สกุลเงินทั่วไปใดๆ ให้เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ

• อินฟลูเอนเซอร์และผู้นำทางความคิด: เชิญผู้เชี่ยวชาญ AI หรือคริปโตที่เป็นที่รู้จักมาเป็นที่ปรึกษา เชิญพวกเขามาสาธิตหรือทดสอบแพลตฟอร์ม, เพื่อเพิ่มการมองเห็นและความน่าเชื่อถือ

ความคิดริเริ่มการเติบโตที่นำไปปฏิบัติได้:

• โครงการนำร่องระดับสูง: เปิดตัวความร่วมมือหลัก (เช่น กับตลาด NFT หรือโปรโตคอล DeFi) เพื่อพิสูจน์ประโยชน์ในโลกแห่งความเป็นจริง เผยแพร่การเติบโตของผู้ใช้และตัวชี้วัดความสำเร็จ

• การขยายตัวทั่วโลก: แปลเอกสาร, จัดงานมีตติ้ง, และสรรหาทูตในภูมิภาคต่างๆ เพื่อขยายการยอมรับ

• แคมเปญการเริ่มต้นใช้งาน: เมื่อระบบเสถียรแล้ว, ดำเนินการแคมเปญการแนะนำ/แอร์ดรอปเพื่อจูงใจผู้ใช้ใหม่ ผนวกกับกระเป๋าเงินยอดนิยมเพื่อให้การลงทะเบียนราบรื่น

• ติดตามและส่งเสริม KPI: เปิดเผยตัวชี้วัด เช่น โหนด GPU, ผู้ใช้งานรายเดือน, กิจกรรมนักพัฒนา จัดการกับข้อบกพร่องทันทีด้วยแคมเปญที่ตรงเป้าหมาย

5. ข้อพิจารณาทางเทคนิคและแผนงาน​

ความสามารถในการขยายขนาด​

• ปริมาณงานของ Cuckoo Chain: ปรับปรุงฉันทามติและขนาดบล็อกให้เหมาะสม หรือใช้แนวทาง Layer-2/Sidechain สำหรับปริมาณธุรกรรมที่สูง รวมงาน AI ขนาดเล็กเข้าด้วยกัน

• การปรับขนาดการประมวลผลแบบ Off-chain: ใช้ขั้นตอนวิธีจัดกำหนดการงานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการกระจาย GPU พิจารณาตัวจัดกำหนดการแบบกระจายศูนย์หรือแบบลำดับชั้นเพื่อรองรับปริมาณงานจำนวนมาก

• การทดสอบที่ขนาดใหญ่: จำลองสถานการณ์โหลดสูงบน Testnet ระบุคอขวด และแก้ไขก่อนการนำไปใช้งานในระดับองค์กร

ความปลอดภัย​

• ความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะ (Smart Contract): การตรวจสอบอย่างเข้มงวด, โปรแกรมล่ารางวัลบั๊ก (bug bounties), และการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง ฟีเจอร์ใหม่ทุกอย่าง (เช่น Agent Launchpad) ควรได้รับการตรวจสอบก่อนเปิดใช้งานบน Mainnet

• การตรวจสอบการประมวลผล: ในระยะสั้น ให้พึ่งพาการทำงานซ้ำซ้อน (ผลลัพธ์จากหลายโหนด) และการแก้ไขข้อพิพาท สำรวจการพิสูจน์แบบ Zero-Knowledge หรือ Interactive Proofs สำหรับการตรวจสอบขั้นสูงยิ่งขึ้น

• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: เข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อน จัดหาตัวเลือกให้ผู้ใช้สามารถเลือกโหนดที่เชื่อถือได้หากจำเป็น ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับการนำไปใช้ในองค์กร

• ความปลอดภัยของเครือข่าย: ลดผลกระทบจากการโจมตี DDoS/สแปม โดยการกำหนดค่าธรรมเนียมหรือการวางเดิมพันขั้นต่ำ (minimal staking) กำหนดขีดจำกัดอัตรา (rate limits) หากผู้ใช้รายเดียวส่งงานจำนวนมากเกินไป

การกระจายอำนาจ​

• การกระจายโหนด: ส่งเสริมการกระจายตัวของผู้ตรวจสอบ (validators) และผู้ขุด GPU (GPU miners) ให้กว้างขวาง จัดทำคู่มือ, การสนับสนุนหลายภาษา และโปรแกรมจูงใจตามภูมิภาค

• การลดการควบคุมจากส่วนกลาง: เปลี่ยนผ่านการกำกับดูแลไปสู่ DAO หรือการโหวตบนเชนสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ วางแผนโรดแมปสำหรับการกระจายอำนาจแบบก้าวหน้า

• การทำงานร่วมกันและมาตรฐาน: นำมาตรฐานเปิดมาใช้สำหรับโทเค็น, NFT, การเชื่อมโยง (bridging) และอื่นๆ ผสานรวมกับเฟรมเวิร์กข้ามเชนที่เป็นที่นิยม

การดำเนินการตามขั้นตอนและแผนงาน​

1. ระยะที่ 1 – รากฐาน: เปิดตัว Mainnet, การขุด GPU, แอป AI เริ่มต้น (เช่น ตัวสร้างภาพ) พิสูจน์แนวคิด, รวบรวมข้อเสนอแนะ
2. ระยะที่ 2 – ขยายขีดความสามารถ AI: ผสานรวมโมเดลเพิ่มเติม (LLM ฯลฯ), ทดลองใช้กรณีศึกษาขององค์กร, อาจเปิดตัวแอปพลิเคชันมือถือเพื่อการเข้าถึง
3. ระยะที่ 3 – เอเจนต์ AI และความสมบูรณ์: ปรับใช้ Agent Launchpad, เฟรมเวิร์กเอเจนต์, และการเชื่อมต่อกับเชนอื่น ๆ การผสานรวม NFT สำหรับเศรษฐกิจสร้างสรรค์
4. ระยะที่ 4 – การเพิ่มประสิทธิภาพและการกระจายอำนาจ: ปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาด, ความปลอดภัย, การกำกับดูแลบนเชน พัฒนา Tokenomics, อาจเพิ่มโซลูชันการยืนยันขั้นสูง (ZK proofs)

ขั้นตอนทางเทคนิคและแผนงานที่สามารถดำเนินการได้:

• การตรวจสอบและอัปเกรดอย่างสม่ำเสมอ: กำหนดการตรวจสอบความปลอดภัยในแต่ละรอบการเปิดตัว รักษาปฏิทินการอัปเกรดสาธารณะ
• Testnet ของชุมชน: จูงใจให้มีการใช้งาน Testnet สำหรับทุกฟีเจอร์หลัก ปรับปรุงด้วยข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ก่อน Mainnet
• การวิจัยและพัฒนาความสามารถในการปรับขนาด: จัดตั้งทีมวิศวกรย่อยเพื่อสร้างต้นแบบโซลูชัน Layer-2 และเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล
• รักษาการจัดแนววิสัยทัศน์: ทบทวนเป้าหมายระยะยาวเป็นประจำทุกปีพร้อมข้อมูลจากชุมชน เพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการระยะสั้นจะไม่เบี่ยงเบนจากภารกิจ

ด้วยการนำกลยุทธ์และข้อพิจารณาทางเทคนิคเหล่านี้ไปใช้อย่างเป็นระบบ Cuckoo Network สามารถเป็นผู้บุกเบิกในด้าน AI แบบกระจายอำนาจได้ แนวทางที่สมดุลซึ่งรวมการออกแบบโทเค็นที่แข็งแกร่ง บริการ AI ที่ใช้งานง่าย โครงสร้างพื้นฐาน GPU และระบบนิเวศเอเจนต์ที่มีชีวิตชีวา จะช่วยขับเคลื่อนการนำไปใช้ รายได้ และความยั่งยืนในระยะยาว—เสริมสร้างชื่อเสียงของ Cuckoo ในฐานะผู้บุกเบิกที่จุดตัดของ AI และ Web3

การปฏิวัติแบบโอเพนซอร์สของ DeepSeek: ข้อมูลเชิงลึกจากการประชุมสุดยอด AI แบบปิดประตู​

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

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

ตามแนวคิดของ DeepSeek ที่เน้นความโปร่งใสแบบโอเพนซอร์ส เรากำลังเปิดเผยความคิดร่วมของเราให้สาธารณชน นี่คือข้อมูลเชิงลึกที่กลั่นกรองจากการสนทนา ครอบคลุมกลยุทธ์ของ DeepSeek นวัตกรรมทางเทคนิค และผลกระทบที่อาจมีต่ออุตสาหกรรม AI

DeepSeek: ความลึกลับและภารกิจ​

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

นักสำรวจ vs. ผู้ตาม: กฎพลังของ AI​

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

นวัตกรรมทางเทคนิคเบื้องหลัง DeepSeek​

1. จุดจบของการปรับแต่งแบบกำกับ (SFT)?​

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

2. ประสิทธิภาพของข้อมูล: คูเมืองที่แท้จริง​

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

3. การกลั่นโมเดล: ดาบสองคม​

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

4. รางวัลกระบวนการ: พรมแดนใหม่ในการจัดตำแหน่ง AI​

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

ทำไม OpenAI ถึงไม่ใช้วิธีของ DeepSeek?​

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

อนาคตของ AI ในปี 2025​

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

นักพัฒนาจะย้ายไปที่ DeepSeek หรือไม่?​

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

การเดิมพัน OpenAI Stargate มูลค่า 500 พันล้านดอลลาร์: ยังมีเหตุผลหรือไม่?​

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

ผลกระทบต่อตลาด: ผู้ชนะและผู้แพ้​

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

โอเพนซอร์ส vs. โคลสซอร์ส: แนวรบใหม่​

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

ผลกระทบของ DeepSeek ต่อกลยุทธ์ AI ระดับโลก​

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

คำสุดท้าย: วิสัยทัศน์มีความสำคัญมากกว่าเทคโนโลยี​

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

---

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

DeepSeek ได้เปิดบทใหม่ใน AI ไม่ว่าจะเขียนเรื่องราวทั้งหมดใหม่หรือไม่ยังคงต้องติดตามต่อไป

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

ทำไมความร่วมมือนี้ถึงสำคัญ​

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

ประโยชน์หลักของความร่วมมือนี้รวมถึง:

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

การผสานรวมทางเทคนิค​

Tenspect จะรวมเข้ากับ Cuckoo Chain สำหรับการทำธุรกรรมที่ปลอดภัยและโปร่งใส และใช้ประโยชน์จากเครือข่ายการขุด GPU ของเราสำหรับงานอนุมาน AI ซึ่งรวมถึง:

• การประมวลผลการถอดเสียงผ่านโหนด AI แบบกระจายศูนย์ของเรา
• การจัดการการวิเคราะห์ภาพสำหรับเอกสารการตรวจสอบ
• การสร้างรายงานการตรวจสอบโดยใช้ทรัพยากรการคำนวณแบบกระจายของเรา

อะไรต่อไป​

ความร่วมมือนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น Cuckoo Network และ Tenspect จะทำงานร่วมกันเพื่อ:

• ขยายความสามารถของ AI สำหรับผู้ตรวจสอบบ้าน
• พัฒนาฟีเจอร์ AI แบบกระจายศูนย์ใหม่สำหรับอุตสาหกรรมอสังหาริมทรัพย์
• สร้างโซลูชันนวัตกรรมที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองแพลตฟอร์ม

เราตื่นเต้นที่จะได้ทำงานร่วมกับ Tenspect เพื่อนำประโยชน์ของ AI แบบกระจายศูนย์มาสู่อุตสาหกรรมการตรวจสอบบ้าน ความร่วมมือนี้สอดคล้องกับภารกิจของเราในการทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยในขณะที่มั่นใจในความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพ

ติดตามการอัปเดตเพิ่มเติมเกี่ยวกับความร่วมมือที่น่าตื่นเต้นนี้!

---

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความร่วมมือนี้:

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

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