Coinbase AI研报：投机交易所建立的"海市蜃楼"缺乏真实需求

2024-03-20 17:03:20

加密 AI 项目通常标榜一个政治正确的理念：使 AI（模型）更去中心化、更民主。

这可能会让人误以为当前的 AI 行业非常中心化，好像只有几家大公司的 AI 模型才是唯一的选择。但实际情况并非如此。

Coinbase 在他们的研报中指出，人工智能领域（尤其是与加密人工智能产品相关的领域）的一个主要趋势是围绕开源模型的不断发展。

Hugging Face，一个知名的人工智能社区协作平台，已经公开了超过 530,000 个模型，涵盖了从大型语言模型（LLMs）到生成图像和视频模型等各种类型，这些模型涉及到了主要行业参与者，包括 OpenAI、Meta 和 Google，以及许多独立开发人员的作品。一些开源语言模型甚至在性能方面超过了最先进的闭源模型。

因此，Coinbase 也提出了如下观点：

人们经常对"去中心化解决 XX 问题"的说法抱有很高的期望，将其视为 AI 行业的一种全面补救措施，但这可能为时过早。这种说法可能过度强调了中心化问题的存在。

实际情况是，通过许多不同公司和开源项目之间的竞争，人工智能行业在技术和业务领域已经实现了很大程度的去中心化。

由于去中心化协议的性质，其在技术和社会层面上的发展速度通常比中心化协议慢。在当前人工智能发展的阶段，寻求平衡去中心化和竞争力产品的路程可能会面临许多挑战。

在模型训练和推理方面，加密 XAI 面临着一些挑战。

首先，许多加密项目在短期内可能面临需求不足的问题。这主要是因为加密 XAI 的应用场景相对较新，市场对其需求尚未充分形成。此外，由于许多企业和开源解决方案已经存在，并且拥有稳定的用户基础，因此新兴的加密项目需要面对激烈的竞争。

其次，在模型训练和推理方面，加密 XAI 面临着与传统和开源竞争对手的直接竞争。传统公司和开源项目已经建立了稳固的基础，并且在技术上具有一定的优势。因此，加密 XAI 需要花费更多的时间和精力才能在这个领域取得进展。

最后，加密 XAI 需要解决一些技术和法律方面的问题。例如，在数据方面，去中心化数据市场需要构建标准化的数据接口和管道，以确保数据的完整性和可验证性。此外，对于存储敏感数据，加密 XAI 需要建立监管途径，以满足数据所有者的安全性和合规性要求。

综上所述，虽然加密 XAI 在模型训练和推理方面面临着一些挑战，但通过努力解决技术和法律问题，并与传统和开源竞争对手进行直接竞争，它仍然有望取得进展。

尽管像 AKT 这样的项目使用量迅速增长，但自 2023 年 12 月的高峰以来，支付给网络的费用实际上有所下降。这是因为可用 GPU 的供应超过了需求的增长。

这表明可能并没有如此庞大的使用需求存在。

在供应方的增长超过需求方的增长时，对原生代币持续的、由使用驱动的需求可能会受到影响。

此外，在技术层面上，去中心化计算解决方案也面临着网络带宽限制的挑战。要完全实现去中心化计算的愿景将是一段艰难的旅程。

在模型验证推理方面：

例如，像 Bittensor 这样的加密项目旨在通过一套算法来评估不同类别的输出。但随着开源模型规模的减小，这类解决方案可能会面临需求方面的挑战。

在一个可以在本地下载和运行模型，并通过完善的文件哈希/校验和方法验证内容完整性的世界中，加密项目的这种去信任推理的作用并不十分明确。

因此，总的来说，尽管加密 XAI 的业务前景看好，但它面临着诸多挑战，需要长期发展才能确立自己的地位。

虽然在加密市场中，技术并不是唯一的目标，它更多地被视为一种手段，用来吸引注意力和流动性。

因此，即使在加密 XAI 面临重重困难的情况下，围绕技术叙事进行交易也是常见的。

从 2023 年第四季度开始，许多人工智能代币的表现优于比特币、以太币，甚至优于主要的人工智能股票，如英伟达和微软。

研报认为，这是因为人工智能代币通常受益于更广泛的加密市场以及相关人工智能新闻头条的强劲相关表现，其中最明显的例子就是 WLD。

例如，2023 年 12 月 13 日发布的 World ID 2.0 升级版几乎没有引起人们的注意；但在 Sam Altman 于 12 月 15 日推广 Worldcoin 后，WLD 价格却上涨了 50%；而 OpenAI 于 2024 年 2 月 15 日发布的 Sora 更是导致了价格上涨了近三倍。