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標籤: AI

  • 數據DAO：開啟用戶擁有的AI模型時代

    數據孤島與用戶數據的價值覺醒

    2022年，我(Anna)曾提出一個設想：建立一個由用戶擁有的基礎模型，其訓練數據來源不是公開抓取的網絡信息，而是私有數據。 儘管利用公開數據（如維基百科、4chan）訓練基礎模型有其價值，但要實現飛躍，需要高質量的私有數據——那些存在於需要授權或登錄才能訪問的封閉平台（如 Twitter、私人消息、公司內部信息）中的數據。

    如今，這個預測正逐步成為現實。 Reddit 和 Twitter 等公司已經意識到其平台數據的價值，紛紛收緊了開發者API（1, 2），以阻止其他公司免費使用其文本數據訓練基礎模型。

    這與兩年前的情況截然不同。正如風險投資人 Sam Lessin 所言：「[平台] 過去只是把這些垃圾扔在後面，沒有人看管。突然之間，人們意識到，哦，該死，這些垃圾是金子！我們擁有很多，必須鎖好垃圾箱。」 例如，GPT-3 的訓練數據集 WebText2，匯總了 Reddit 上所有點讚數超過 3 的鏈接文本（3, 4）。在 Reddit 啟用新的 API 後，這種做法已不再可行。

    互聯網正在變得越來越不開放，各平台紛紛築起高牆，保護其珍貴的訓練數據。

    用戶擁有的基礎模型：一個新的數據金礦

    儘管開發者無法再大規模獲取平台數據，但得益於數據隱私法規，個人仍然可以跨平台訪問和導出自己的數據（5, 6）。 平台限制開發者 API，而個人用戶仍能訪問自身數據——這就提供了一個機會：一億用戶是否可以導出其平台數據，創建世界上最大的數據寶庫？ 這個數據寶庫將匯集大型科技公司和其他公司收集的所有用戶數據，而這些公司通常不願分享這些數據。 這將是迄今為止最大、最全面的訓練數據集，比用於訓練當今領先基礎模型的數據集大 100 倍。

    表 1. 數據

    數據與算力的集結：超越巨頭的可能性

    基於此，用戶可以創建一個用戶擁有的基礎模型，其使用的數據量將超過任何一家公司所能彙集的數據。 訓練基礎模型需要大量的 GPU 計算。 但每個用戶都可以利用自己的硬件幫助訓練模型的一小部分，然後將這些部分合併在一起，創建一個更大、更強大的模型（7, 8, 9）。 當激勵機制到位時，用戶可以匯集龐大的計算資源。 例如，以太坊礦工的總計算量是訓練領先基礎模型的 50 倍。

    表 2. 計算

    數據DAO：重塑AI所有權與收益分配

    為該模型做出貢獻的用戶將集體擁有並管理該模型。 他們可以在使用模型時獲得報酬，甚至可以根據他們的数据对模型的改进程度按比例获得报酬。 集體可以制定使用規則，包括誰可以訪問該模型以及應該實施哪種控制。 也許每個國家/地區的用戶都會創建自己的模型，代表他們的意識形態和文化。 或者，也许一个国家并不是正确的分界线，我们将看到一个世界，每个网络国家都有自己的基于其成员数据的基础模型。

    我鼓勵您花時間思考一下您希望擁有哪些基礎模型的一部分，以及您可以從使用的平台貢獻哪些訓練數據。 您可能擁有的數據比您意識到的還要多——您的研究論文、未發布的藝術品、您的 Google 文檔、您的約會資料、您的醫療記錄、您的 Slack 消息。 將這些數據整合在一起的一種方法是通過個人服務器，這使您可以輕鬆地將您的私人數據與本地 LLM 一起使用。 將來，您的個人服務器還可以訓練您擁有的用戶基礎模型的一部分。

    基礎模型傾向於壟斷，因為它們需要在數據和計算方面進行大量的前期投資。 我們很容易選擇簡單的選項：盡我們所能地使用落後幾代的開源模型，即大型人工智能公司的殘餘。 但我們不應該滿足於落後幾代，只吃剩飯剩菜！ 作為用戶，我們應該創建我們自己的最佳模型——我們擁有實現這一目標的數據和計算能力。

    隨著人工智能越來越有能力完成有價值的經濟工作，一場巨大的經濟轉變正在發生。 大型科技公司已經根據您的公開工作、寫作、藝術作品、照片和其他數據以及其他人的數據訓練了人工智能模型，並開始每年賺取數十億美元（1）。 他們現在正在追逐您在公共互聯網上無法獲取的數據，從 Reddit 等公司購買您的私人數據，這樣他們就可以將人工智能的收入增加到每年數萬億美元（2, 3）。

    您難道不應該擁有由您的數據幫助創建的AI 模型的一部分嗎？

    技術架構：數據DAO如何運作

    這就是數據 DAO 的作用所在。 數據 DAO 是一個去中心化的實體，允許用戶匯集和管理他們的数据，并用代表特定數據集所有權的數據集特定代幣獎勵貢獻者。 它有點像数据的工會。 這些數據集可以復制甚至超越大型科技公司以數億美元出售的數據集 ( 4 )。 DAO 对数据集拥有完全控制权，可以选择将其出租或出售匿名副本。 例如，Reddit 數據甚至可以用來播種新的、用戶擁有的平台，包括好友、你過去的帖子和其他數據，這些數據可以在新平台上隨時使用。

    如果您對技術細節感興趣：數據 DAO 有兩個主要組成部分：1）鏈上治理，通過數據貢獻獲得代幣；2）安全服務器，使用公鑰-私鑰對進行加密，社區擁有的數據集駐留在該服務器中。 要做出貢獻，您首先要驗證數據以證明所有權並估計其價值。 然後，使用服務器的公鑰在瀏覽器中加密數據，並將加密數據存儲在雲中。 只有當 DAO 批准授予訪問權限的提議時，數據才會解密。 例如，它可以允許 AI 公司租用數據來訓練模型。 您可以在此處閱讀有關 Vana 網絡架構的更多信息，該網絡旨在實現數據集和模型的集體所有權。

    集體行動：通往用戶擁有的互聯網之路

    數據 DAO 不僅使用戶受益，還推動了 AI 的發展，使像開源軟件一樣構建 AI 成為可能，讓所有做出貢獻的人受益。 開源 AI 正在努力尋找可行的商業模式：支付 GPU、數據和研究人員的費用非常昂貴。 而且，一旦模型訓練完成，如果它是開源的，就無法收回這些成本。 數據 DAO 的技術架構可以應用於模型 DAO，用戶和開發人員可以貢獻數據、計算和研究以換取模型的所有權。

    當今社會的默認選項是允許大型科技公司獲取我們的數據，並用它來訓練為我們工作的人工智能模型。 他們從這些人工智能模型中獲利，因為我們被用我們的數據訓練的模型所取代。 這對社會來說是一筆非常糟糕的交易，但對大型科技公司來說卻是一件好事。 防止這種情況發生的唯一方法是採取集體行動。 數據就是貨幣，集體數據就是力量。 我鼓勵你參與：世界上第一個專注於 Reddit 數據的數據 DAO 今天在 Vana 網絡上線。 通過打破少數特權階層控制的數據護城河，數據 DAO 開辟了一條通往真正用戶擁有的互聯網的道路。

  • 抖音豆包概念股引爆AI投资热潮

    近期，随着字节跳动旗下AI大模型产品“豆包”的亮眼表现，相关概念股成为市场焦点，持续火热。豆包APP用户规模迅速增长，超越1.6亿，日增用户下载量达80万，领跑国内AI应用市场。与此同时，AI大模型在视频领域的应用也日益深入，OpenAI和字节跳动等公司纷纷推出相关产品，进一步推动了行业发展。

    豆包概念股的火热也带动了相关产业链公司的股价上涨，如中科蓝讯、乐鑫科技、中科创达、海天瑞声等均受到机构的热烈追捧，并获得上百家机构的调研。

    中科蓝讯作为国内领先的集成电路设计企业，已与字节跳动旗下云服务平台火山引擎展开合作，为豆包大模型提供软硬件解决方案，并计划分阶段推出更多AI功能。乐鑫科技则为下游提供物联网芯片、模组等技术支撑，其产品应用于AI玩具等领域。

    中科创达与火山引擎合作成立大模型联合实验室，共同推动AI技术在智能汽车和智能硬件领域的应用。海天瑞声作为字节跳动的重要客户，为其提供数据产品和服务，但公司声明相关数据是否用于豆包，需以字节跳动官方信息为准。

    总体而言，豆包的成功以及AI大模型在视频领域的应用前景，正在重塑AI产业链，并驱动相关概念股持续上涨。投资者应关注相关公司的实际业务发展情况，并谨慎投资，规避风险。

  • 豆包APP引爆A股市场：AI赋能传统产业的成功案例

    12月13日，字节跳动旗下豆包APP用户突破1.6亿，全球排名第二的利好消息刺激A股市场，豆包概念板块集体爆发，多只股票涨停，引发市场广泛关注。

    涨停的股票包括三维通信、北纬科技、环球印务、浙文互联、掌阅科技、昇兴股份等，亚康股份、丝路视觉等也跟涨。其中，环球印务的涨停尤为引人注目，其主营业务为医药包装，但这并非其股价飙升的唯一原因。

    环球印务的成功，与其积极布局AI应用领域以及与字节跳动的深度合作密切相关。公司率先引入ChatGPT技术，赋能广告业务，并通过旗下子公司领凯科技成为巨量引擎的一级代理商。这一战略合作使环球印务能够充分利用巨量引擎的海量数据和精准推送能力，结合豆包APP的协同效应，精准定位潜在客户，制定个性化广告策略，有效提升广告投放效率，最终实现业绩的显著增长。

    此次豆包概念股的强势上涨，不仅反映了市场对字节跳动及其生态的持续看好，更重要的是凸显了AI技术赋能传统产业的巨大潜力。环球印务的案例为传统企业提供了宝贵的经验：积极拥抱AI技术，并与互联网巨头建立战略合作，是应对市场变化，获得持续增长动力的关键。

    然而，我们也需要保持理性，避免盲目跟风。豆包概念股的短期上涨并不代表长期价值，投资者需谨慎分析，理性投资。未来，AI技术将持续赋能各行各业，传统企业如何抓住机遇，利用AI技术转型升级，将是决定其未来发展的重要因素。环球印务的成功并非偶然，其成功的经验值得其他传统企业借鉴和学习。

  • Variant领投Hyperbolic A轮融资：解密AI与加密的融合

    加密风投公司Variant领投了AI与加密结合项目Hyperbolic的1200万美元A轮融资，Polychain Capital跟投。Hyperbolic此前已获得700万美元种子轮融资，总融资额达2000万美元。

    Variant的投资逻辑基于对计算平台演进模式的观察：新硬件、应用和分发创新往往成组出现，例如个人电脑、互联网和万维网的组合。他们认为，加密技术和AI的结合正形成一种新的强大组合。AI需要大规模协调GPU，而加密技术利用激励机制整合资源，解决AI面临的成本和信任两大难题。

    当前AI模型运行成本高昂，并非因为GPU短缺，而是由于GPU供应分散缺乏协调，导致协调成本高。此外，去中心化的GPU网络带来了信任成本：如何保证由不同参与者运行的模型结果正确？传统的加密解决方案效率低下，难以应用于AI模型。

    Hyperbolic通过基于采样的可验证机器学习(spML)技术解决了这一问题。spML使用采样证明协议，在去中心化GPU网络中保证可验证性，同时保持效率。Hyperbolic能够以更低的成本可验证地运行大型AI模型，例如其运行的Llama 3.1 405B模型，成本比OpenAI的GPT-4o低10倍，质量却相当。

    Hyperbolic不仅是Web2的强大竞争对手，也解决了Web3应用集成AI的难题。Web3应用以往为了性能不得不依赖中心化AI推理源，这与去中心化精神相悖。Hyperbolic提供的去中心化、高性能和高质量的AI推理服务，将满足Web3应用的需求。

    Hyperbolic团队实力雄厚。CEO兼联合创始人Jasper Zhang是数学专家，在分布式系统证明验证方面具有专长；CTO兼联合创始人Yuchen Jin是机器学习和分布式系统专家。Variant相信Hyperbolic团队将使AI更易获取、可验证和开放。

  • 加密货币：人工智能淘金热中的实用工具

    Pantera Capital的报告指出，虽然人工智能（AI）领域发展迅速，但其潜在的市场价值可能受限于其日益丰富的特性。这与加密货币的稀缺性形成对比，后者可能在AI的未来中扮演更重要的角色。

    报告认为，高级AI模型的性能提升对普通用户来说可能难以察觉，这可能导致AI市场商品化。因此，加密货币的价值可能不在于对AI增长的投机，而在于其作为AI发展中重要基础设施的实用价值。加密货币可以为AI提供可靠的数据、计算能力和模型，并且可以促进AI智能体的协调和交易。

    报告进一步探讨了AI智能体的概念。AI智能体不同于传统的机器人，它能够更有效地与用户沟通并执行任务。AI智能体将利用加密货币进行交易和协调，这将改善加密货币的用户体验，并为去中心化金融和DAO的管理带来新的可能性。

    此外，报告还强调了加密技术在解决AI发展中数据、计算和模型三个瓶颈问题上的作用。区块链技术可以实现去中心化、安全的数据聚合，并激励高质量的数据贡献。去中心化的计算市场可以民主化对GPU等计算资源的访问，而去中心化的平台可以促进AI模型的开源开发和社区协作。

    总而言之，报告认为加密货币与人工智能的结合是互利的。加密货币为AI提供重要的基础设施，而AI则可以提升加密货币的用户体验和应用场景，最终创造一个更具效率和包容性的数字经济。

  • AI赋能的Meme币GOAT：昙花一现还是未来趋势？

    最近，一个名为GOAT的Meme币在短短两周内市值突破8亿美元，引发了市场对AI Meme币的关注。然而，GOAT的成功并非完全源于AI，而是AI与人类巧妙结合的产物。

    GOAT的故事始于一个名为Infinite Backrooms的项目，该项目利用两个大型语言模型（LLM）进行对话，探讨存在本质。对话中意外产生了“Goatse Gospel”的概念，并衍生出名为Goatseus Maximus的AI角色。随后，一个名为Terminal of Truths的AI账号在社交媒体上发布Goatseus Maximus的相关内容，并在数小时内催生了GOAT代币的诞生。

    GOAT的成功离不开几个关键因素：首先，Terminal of Truths的AI身份以及其背后由顶级VC a16z创始人Marc Andreessen提供的资金支持，为其赋予了独特的吸引力；其次，Goatseus Maximus的Meme属性以及Terminal of Truths持续的营销宣传，成功带动其病毒式传播。

    然而，GOAT的本质仍然是一个Meme币，其与其他Meme币的关键区别在于其名称和营销策略均由AI生成。GOAT代币本身并非由AI创建，其交易也仍然依赖于人类或机器人的参与。

    GOAT的成功案例引发了人们对真正AI智能体代币的期待。目前，Terminal of Truths仍然受限于中心化的控制，缺乏独立的钱包和交易能力。但随着AI技术的进步和加密基础设施的完善，未来完全由AI自主管理的代币或将成为现实。Coinbase等公司已在积极开发相关技术，为AI参与加密市场创造条件。GOAT的案例为我们展现了AI与加密市场结合的可能性，也预示着未来AI可能成为加密市场的主要参与者。

  • AI智能体与加密货币的融合：Virtuals Protocol的崛起与未来展望

    本文探讨了AI智能体与加密货币结合的最新趋势，并以Virtuals Protocol为例进行了深入分析。Virtuals Protocol通过去中心化共同所有权模式，将AI智能体转变为社区拥有的创收资产，用户可参与治理并分享收益。其AI智能体启动板功能，类似于memecoin发射台，吸引了大量用户。

    Virtuals Protocol的成功离不开GOAT和Terminal of Truths等项目的铺垫，以及其自主AI智能体Luna的出色表现。Luna作为虚拟KOL，在社交媒体上与用户互动，并能自主进行链上交易，这展现了AI智能体在加密领域应用的巨大潜力。

    然而，Virtuals Protocol也面临挑战，需要证明其产品与市场的契合度，并促进用户生成更多AI智能体。未来，AI智能体的“自主性”将成为关键，需要建立验证AI行为自主性的机制，以确保其在金融领域的安全可靠应用。目前，一些项目如TEE_HEE和Chasm正在探索利用TEE和区块链数据库来实现这一目标。

    总而言之，AI智能体与加密货币的融合正处于快速发展阶段，Virtuals Protocol的成功为这一领域提供了宝贵的经验，但其长期发展仍需关注产品与市场契合度以及AI智能体自主性的保障。未来的发展方向有赖于进一步探索与创新，以确保这一领域的健康发展。

  • 区块链赋能AI数据标注：机遇与挑战

    赵长鹏近期在社交媒体上指出，AI数据标注任务非常适合运用区块链技术，借助全球低成本劳动力并通过加密货币进行即时支付，从而突破地域限制。

    AI数据标注是指对原始数据（文本、图像、音频等）进行人工或自动化标注，使其具备结构化信息，用于训练机器学习或人工智能模型。区块链技术，凭借其透明性、不可篡改性和可追溯性等特性，可以有效解决传统数据标注中数据真实性、任务分配透明度、激励机制和数据溯源等问题。

    区块链在AI数据标注中的应用场景广泛，包括分布式标注、质量审核、标注数据交易和隐私保护。一些项目，例如OORT DataHub和PublicAI，已经开始探索区块链在该领域的应用。OORT DataHub采用Proof of Honesty算法进行质量控制，并通过智能合约分配任务、审核数据质量和支付报酬；PublicAI则旨在连接数据需求方和全球标注者，利用加密代币激励机制，保障数据安全和隐私。

    然而，该赛道也面临诸多挑战。首先，AI数据标注需要大量的计算和存储资源；其次，区块链的扩展性限制了项目性能；最后，技术标准化和监管尚不完善。其中，区块链扩展性问题尤为突出，如何在保证去中心化特性的前提下，有效整合和利用分布式计算资源，是亟待解决的关键问题。币安旗下的Greenfield项目正致力于为该赛道提供存储支持，未来有望吸引更多存储和计算资源参与其中。

  • a16z预测：2025年加密领域的十大发展趋势

    a16z近日发布了对2025年科技发展趋势的预测，其中包含多个关于加密领域的重大预测。

    1. AI需要自己的钱包： AI将从辅助角色转变为独立的市场参与者，需要拥有自己的加密钱包来进行交易和管理资产，这将催生出新的应用场景，例如AI参与DePIN网络或成为游戏玩家。

    2. 去中心化自治聊天机器人： 运行于可信执行环境(TEE)的AI聊天机器人将实现真正的自主性，通过创作内容吸引粉丝并进行加密货币交易。其去中心化属性将使其可能成为第一个真正自主的十亿美元实体，但也需要考虑监管问题。

    3. 人格证明的重要性： AI生成内容的成本降低使得人格证明机制的需求日益迫切，需要一种既能保护隐私又能证明身份真实性的技术，以提升网络安全和对抗欺诈。

    4. 信息聚合机制的演进： 预测市场将发展为更广泛的信息聚合机制，通过区块链技术激励人们分享信息，并用于各种应用，例如社区治理和传感器网络。

    5. 稳定币支付的普及： 稳定币的低成本和快速支付特性将吸引更多企业，特别是中小企业，将其作为主要的支付方式，大型企业也将开始探索使用稳定币。

    6. 国债上链的探索： 各国政府将探索将国债上链的可能性，这将创造一种新的政府支持的数字资产，并促进DeFi生态系统的进一步发展。

    7. DUNA的广泛采用： DUNA（去中心化非公司非营利组织）作为一种合规的DAO结构，将成为美国加密项目的标准，并促进DAO的合法性和发展。

    8. 线上流动性民主走向现实： 区块链技术将被应用于现实世界的治理，例如安全可靠的选举投票和“流动性民主”的实验，推动治理模式的创新。

    9. 区块链基础设施的重复利用： 开发者将更多地重复利用现有的区块链基础设施组件，而不是不断重复发明轮子，提高效率并专注于产品的差异化价值。

    10. 从用户体验出发设计加密产品： 加密公司将更加注重用户体验，先确定目标用户体验，然后再选择合适的底层基础设施，降低开发难度，促进产品与市场的契合。

    11. “隐藏电线”的理念： 将区块链技术的复杂性隐藏在用户界面背后，提供更直观和易用的产品，以促进主流采用。

    12. 加密应用商店和发现机制的完善： 新的加密应用商店和市场将出现并完善，促进加密应用的分发和发现，并可能结合硬件平台来提升用户体验。

    13. 加密货币持有者向用户的转变： 将现有加密货币持有者转化为更活跃的用户，通过改进用户体验和降低交易费用，促进加密技术的普及。

    14. 各行业资产代币化的扩展： 资产代币化将扩展到更多行业，降低成本并提高资产流动性，并为人工智能提供新的数据来源。

  • 特朗普任命硅谷投资人萨克斯为白宫加密货币和人工智能主管，加密市场应声上涨

    近日，美国前总统特朗普宣布任命知名硅谷投资人David Sacks为白宫加密货币和人工智能主管。Sacks是PayPal“黑手党”成员，拥有丰富的科技投资经验，也是Craft Ventures的合伙人，投资组合涵盖众多科技巨头和加密项目，包括Solana和0x。此举被视为特朗普政府大力发展加密和人工智能产业的信号。

    Sacks将负责制定美国的加密货币政策和监管框架，为加密行业提供清晰度，并促进其在美国的发展。此消息一出，加密市场应声上涨，AI概念股领涨，Sacks投资的加密项目也普遍受益，例如DYDX和ZRX涨幅显著。

    许多分析人士认为，Sacks的任命标志着美国对加密货币和人工智能技术的重视程度的提升。特朗普此前的举动，例如在比特币大会上发表演讲，任命马斯克领导政府效率部门，以及选择数字资产拥护者担任SEC主席，都表明了其对加密市场的积极态度。

    萨克斯的任命以及特朗普政府的政策走向，将对全球加密市场产生深远影响。未来，AI与Crypto的结合将为市场带来更多惊喜和挑战。