Эволюция «от чрезмерной рекламы к реальности» в DePIN и AI показывает, что истинные инновации заключаются в практическом и эффективном решении проблем реального мира, — говорит Сильвия То (Sylvia To) из Bullish Capital Management.
◇◇◇
DePIN：распределенная сеть физической инфраструктуры
Проект DePIN, в теории, является попыткой предоставить криптоактивам (виртуальным валютам) реальную утилиту. Однако на практике очень мало таких проектов, которые действительно решают проблемы реального мира, имеют разумную бизнес-модель, способную разрушить существующие компании, и которые легко не могут быть скопированы. Многие из них являются лишь решениями, ищущими проблемы.
Однако одним из примечательных исключений является сеть отслеживания полетов «Wingbits». Причина в том, что она пытается решить проблемы Web2 с помощью стимулов Web3. Если у вас есть опыт отслеживания рейсов, таких как BA117 из Лондона в Нью-Йорк, вы, вероятно, пользовались такими веб-сайтами, как FlightAware или Flightradar.
〈Карта отслеживания полетов Wingbits, источник: Wingbits – Трансформация отслеживания полетов.〉Компании по отслеживанию полетов продают данные о полетах авиакомпаниям-покупателям и финансовым аналитикам, которые пытаются выяснить тенденции слияний и поглощений на основе движения частных самолетов, получая при этом большую прибыль. Кроме того, источником дохода являются реклама на платформе и подписки.
Тем не менее, это не означает, что большие расходы на инфраструктуру или оборудование были учтены как капитальные вложения. Это связано с тем, что оборудование, называемое «ADS-B приемником», состоит из антенны и ультракомпактного компьютера «Raspberry Pi», который могут приобрести и настроить авиалюбители. В большинстве случаев любители получают лишь бесплатную подписку (бесплатный доступ) на любимую платформу отслеживания полетов, не ожидая почти никакой отдачи.
Проблема заключается в том, что энтузиасты не имеют стимула максимизировать качество данных. Без положительных стимулов ADS-B приемники могут быть установлены в неподходящих местах. Например, они могут быть установлены в углу гостиной или чрезмерно размещены в густонаселенных городских районах, что приводит к недостаточному покрытию в сельских районах.
〈Традиционный ADS-B приемник (слева) и оборудование Wingbits (справа), источник: Wingbits – Преобразование отслеживания полетов.〉Wingbits использует систему, аналогичную шестигранному иерархическому пространственному индексу Убера (Uber), чтобы предоставить энтузиастам стимулы для стратегического размещения станций на основе высоты, что приводит к революционным изменениям в отслеживании полетов. Этот подход обеспечивает оптимальное покрытие, высококачественные данные и, что самое главное, справедливые вознаграждения для участников сети.
Wingbits успешно охватывает 75% сети крупнейших масштабов с использованием всего лишь 1/11 от традиционного количества станций (аппаратного обеспечения). Эта высокая эффективность и ожидаемое развертывание более 4000 станций в будущем значительно превосходят существующую сеть отслеживания рейсов, что ожидается для предоставления пользователям высококачественных данных.
Поскольку мы теперь можем продемонстрировать примеры использования в реальном мире, которые могут быть поняты обычными людьми с использованием стимулов криптоактивов (виртуальных валют), в будущем мы сможем легко объяснить эту концепцию своей семье.
Криптовалюты ✕ ИИ
Как и в рыночном цикле, у спроса на вычисления также есть пики и низы. Цены на GPU становятся высокими, и из-за ограничений в поставках цены еще больше растут.
Концепция использования «свободного времени» компьютеров, которые используют обычные потребители, не нова, но решение задач синхронизации между несколькими компьютерами является прогрессивным.
Эксо-Лаб (Exo Labs) — это передовая команда проекта, достигшая прорыва в области периферийных вычислений, которая позволяет запускать ИИ-модели на устройствах для обычных потребителей, таких как MacBook. Это означает, что конфиденциальные данные находятся под контролем пользователя, что позволяет снизить риски, связанные с хранением и обработкой в облаке.
〈Модель из 9 слоев разделена на 3 части, каждая из которых работает на отдельном устройстве, источник: Transparent Benchmarks – 12 Days of EXO, EXO Labs.〉Exo Labs разработала инновационную программную инфраструктуру, называемую параллельным выводом по конвейеру. Она позволяет разделить крупные языковые модели (LLM) на "шарды", позволяя различным устройствам выполнять отдельные части модели, оставаясь при этом подключенными к одной и той же сети. Этот метод имеет множество преимуществ, таких как снижение задержки, повышение безопасности, эффективность затрат и, что наиболее важно, защита конфиденциальности.
В области конфиденциальности также стоит обратить внимание на команду проекта Bagel AI. Данный проект разработал ZKLoRA (ноль-знание низкоранговой адаптации: Zero-Knowledge Low-Rank Adaptation), который позволяет настраивать LLM с защитой конфиденциальности. Инновационные изменения, которые это принесет, позволят создавать модели, специализированные для таких отраслей, как юридические услуги, здравоохранение и финансы, что даст возможность использовать конфиденциальные данные в процессе обучения с подкреплением без риска утечки конфиденциальной информации.
Защита конфиденциальности является актуальной темой, но для большинства LLM гораздо большей проблемой является галлюцинация. Это означает, что ИИ представляет ложную или вводящую в заблуждение информацию так, как будто это факт.
Один портфельный менеджер однажды сказал мне: «Мудрость заключается в том, чтобы интегрировать противоречивые точки зрения и выявлять тонкую истину между двумя крайними мнениями».
Blocksense — это команда проекта, которая разработала уникальный подход, называемый консенсусом zkSchellingCoin. Этот метод направлен на наложение субъективных истин из нескольких источников (например, различных LLM) с целью достижения единой и общей истины. Например, представьте, что вы выполняете один и тот же запрос в ChatGPT, Claude, Grok и Llama. Даже если одна модель выдаст неверный результат, вероятность того, что все четыре модели сгенерируют одинаковый результат, статистически низка.
〈Обзор консенсуса zkSchellingCoin, источник: Blocksense Network – zk Rollup для программируемых оракулов.〉Консенсус zkSchellingCoin также может быть применен для добавления верифицируемости к AI-выводам. Например, подтверждение того, что AI-агент правильно перевел USD Coin (USDC) в тот бо́лт (направление), который предлагает наивысшую доходность.
Доверие к ИИ значительно укрепляется благодаря механизму, который позволяет третьим сторонам проверять такие действия. Если этот уровень проверки можно реализовать без влияния на затраты или задержки, это может привести к большому прорыву в реальных случаях использования.
Эволюция «от громких заявлений к реальности» в DePIN и AI показывает, что истинные инновации заключаются в практическом и эффективном решении проблем реального мира. Команды проекта, такие как Wingbits и Exo Labs, демонстрируют, как блокчейн и AI могут создать значительное влияние.
Таким образом, стратегические стимулы могут революционизировать отслеживание рейсов, максимально использовать мощность потребительских устройств и обеспечить безопасные и экономически эффективные вычисления. Кроме того, благодаря таким достижениям, как ZKLoRA, обеспечивающий акцент на конфиденциальности AI, и zkSchellingCoin, обеспечивающий проверяемую правду, эти новые технологии могут решать важные проблемы, открывая будущее, которое будет более децентрализованным, эффективным и проверяемым.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
«От преувеличенной рекламы к реальности»: Примечательная команда проекта DePIN и ИИ в 2025 году | CoinDesk JAPAN（コインデスク・ジャパン）
Эволюция «от чрезмерной рекламы к реальности» в DePIN и AI показывает, что истинные инновации заключаются в практическом и эффективном решении проблем реального мира, — говорит Сильвия То (Sylvia To) из Bullish Capital Management.
◇◇◇
DePIN：распределенная сеть физической инфраструктуры
Проект DePIN, в теории, является попыткой предоставить криптоактивам (виртуальным валютам) реальную утилиту. Однако на практике очень мало таких проектов, которые действительно решают проблемы реального мира, имеют разумную бизнес-модель, способную разрушить существующие компании, и которые легко не могут быть скопированы. Многие из них являются лишь решениями, ищущими проблемы.
Однако одним из примечательных исключений является сеть отслеживания полетов «Wingbits». Причина в том, что она пытается решить проблемы Web2 с помощью стимулов Web3. Если у вас есть опыт отслеживания рейсов, таких как BA117 из Лондона в Нью-Йорк, вы, вероятно, пользовались такими веб-сайтами, как FlightAware или Flightradar.
Тем не менее, это не означает, что большие расходы на инфраструктуру или оборудование были учтены как капитальные вложения. Это связано с тем, что оборудование, называемое «ADS-B приемником», состоит из антенны и ультракомпактного компьютера «Raspberry Pi», который могут приобрести и настроить авиалюбители. В большинстве случаев любители получают лишь бесплатную подписку (бесплатный доступ) на любимую платформу отслеживания полетов, не ожидая почти никакой отдачи.
Проблема заключается в том, что энтузиасты не имеют стимула максимизировать качество данных. Без положительных стимулов ADS-B приемники могут быть установлены в неподходящих местах. Например, они могут быть установлены в углу гостиной или чрезмерно размещены в густонаселенных городских районах, что приводит к недостаточному покрытию в сельских районах.
Wingbits успешно охватывает 75% сети крупнейших масштабов с использованием всего лишь 1/11 от традиционного количества станций (аппаратного обеспечения). Эта высокая эффективность и ожидаемое развертывание более 4000 станций в будущем значительно превосходят существующую сеть отслеживания рейсов, что ожидается для предоставления пользователям высококачественных данных.
Поскольку мы теперь можем продемонстрировать примеры использования в реальном мире, которые могут быть поняты обычными людьми с использованием стимулов криптоактивов (виртуальных валют), в будущем мы сможем легко объяснить эту концепцию своей семье.
Криптовалюты ✕ ИИ
Как и в рыночном цикле, у спроса на вычисления также есть пики и низы. Цены на GPU становятся высокими, и из-за ограничений в поставках цены еще больше растут.
Концепция использования «свободного времени» компьютеров, которые используют обычные потребители, не нова, но решение задач синхронизации между несколькими компьютерами является прогрессивным.
Эксо-Лаб (Exo Labs) — это передовая команда проекта, достигшая прорыва в области периферийных вычислений, которая позволяет запускать ИИ-модели на устройствах для обычных потребителей, таких как MacBook. Это означает, что конфиденциальные данные находятся под контролем пользователя, что позволяет снизить риски, связанные с хранением и обработкой в облаке.
В области конфиденциальности также стоит обратить внимание на команду проекта Bagel AI. Данный проект разработал ZKLoRA (ноль-знание низкоранговой адаптации: Zero-Knowledge Low-Rank Adaptation), который позволяет настраивать LLM с защитой конфиденциальности. Инновационные изменения, которые это принесет, позволят создавать модели, специализированные для таких отраслей, как юридические услуги, здравоохранение и финансы, что даст возможность использовать конфиденциальные данные в процессе обучения с подкреплением без риска утечки конфиденциальной информации.
Защита конфиденциальности является актуальной темой, но для большинства LLM гораздо большей проблемой является галлюцинация. Это означает, что ИИ представляет ложную или вводящую в заблуждение информацию так, как будто это факт.
Один портфельный менеджер однажды сказал мне: «Мудрость заключается в том, чтобы интегрировать противоречивые точки зрения и выявлять тонкую истину между двумя крайними мнениями».
Blocksense — это команда проекта, которая разработала уникальный подход, называемый консенсусом zkSchellingCoin. Этот метод направлен на наложение субъективных истин из нескольких источников (например, различных LLM) с целью достижения единой и общей истины. Например, представьте, что вы выполняете один и тот же запрос в ChatGPT, Claude, Grok и Llama. Даже если одна модель выдаст неверный результат, вероятность того, что все четыре модели сгенерируют одинаковый результат, статистически низка.
Доверие к ИИ значительно укрепляется благодаря механизму, который позволяет третьим сторонам проверять такие действия. Если этот уровень проверки можно реализовать без влияния на затраты или задержки, это может привести к большому прорыву в реальных случаях использования.
Эволюция «от громких заявлений к реальности» в DePIN и AI показывает, что истинные инновации заключаются в практическом и эффективном решении проблем реального мира. Команды проекта, такие как Wingbits и Exo Labs, демонстрируют, как блокчейн и AI могут создать значительное влияние.
Таким образом, стратегические стимулы могут революционизировать отслеживание рейсов, максимально использовать мощность потребительских устройств и обеспечить безопасные и экономически эффективные вычисления. Кроме того, благодаря таким достижениям, как ZKLoRA, обеспечивающий акцент на конфиденциальности AI, и zkSchellingCoin, обеспечивающий проверяемую правду, эти новые технологии могут решать важные проблемы, открывая будущее, которое будет более децентрализованным, эффективным и проверяемым.