Konwergencja sztucznej inteligencji (AI) i technologii blockchain ma potencjał przekształcenia przemysłów i redefiniowania interakcji z systemami cyfrowymi. AI obiecuje automatyzację, efektywność i spersonalizowane doświadczenia, ale napotyka wyzwania związane z zaufaniem, przejrzystością i integralnością danych.
Blockchain, dzięki swojej wrodzonej bezpieczeństwie i niezmienności, oferuje potężne rozwiązanie. Covalent jest na czele tej rewolucji, dostarczając infrastrukturę danych i narzędzia potrzebne do budowy przyszłości zaufanej, zdecentralizowanej AI.
Kluczowe trendy pchające AI i blockchain w kierunku konwergencji
Kilka kluczowych trendów napędza konwergencję AI i blockchain. Po pierwsze, rośnie zapotrzebowanie na zaufanie i przejrzystość w systemach AI. Użytkownicy chcą wiedzieć, jak algorytmy AI podejmują decyzje i potrzebują pewności, że dane używane do trenowania tych modeli są dokładne i bezstronne.
Po drugie, wzrost zdecentralizowanej AI tworzy nowe możliwości innowacji i współpracy. Blockchain umożliwia bezpieczne udostępnianie danych i algorytmów, wspierając bardziej demokratyczny i inkluzywny ekosystem AI. Po trzecie, rosnąca dostępność danych on-chain dostarcza bogatego źródła informacji dla modeli AI. Ganesh Swami, CEO i współzałożyciel Covalent, powiedział:
“Systemy napędzane AI polegają na kompletnych i dokładnych danych, ale większość blockchainów jest odizolowana. Covalent rozwiązuje ten problem, oferując zintegrowany dostęp do ponad 100 łańcuchów, umożliwiając agentom AI przenoszenie aktywów między łańcuchami i podejmowanie świadomych decyzji bez problemów z fragmentacją.”
Strukturalny problem danych w Web3 AI
Mimo ogromnego potencjału, integracja AI i blockchain stawia znaczące wyzwania. Fragmentacja danych i ograniczona interoperacyjność między blockchainami utrudniają rozwój w pełni zintegrowanych systemów AI. Skalowalność, bezpieczeństwo i potrzeba weryfikowalnych danych to również kluczowe kwestie. Jednak te wyzwania stanowią także znaczące możliwości dla innowacji.
AI rozwija się na uporządkowanych, wysokiej integralności zestawach danych. W branżach takich jak finanse i opieka zdrowotna dane są starannie zorganizowane, aby modele AI działały efektywnie. Web3, w przeciwieństwie, to rozdrobniony krajobraz. Dane on-chain są obfite, ale nieuporządkowane, a ich wiarygodność często budzi wątpliwości. Brak czystych, kompozycyjnych warstw danych poważnie ograniczył wpływ AI na aplikacje blockchain.
Łączenie AI i blockchaina—rola Covalent i GoldRush w tej ewolucji
Covalent dostrzegł tę lukę i stworzył API danych blockchain o nazwie GoldRush, aby ją wypełnić. Dzięki strukturyzacji danych blockchain, Covalent umożliwia agentom AI rozumowanie, automatyzację i optymalizację przepływów pracy dynamicznie—bez nieefektywności wynikających z rozdrobnionych źródeł danych. Dzięki weryfikowalnym w czasie rzeczywistym danym z ponad 100 blockchainów, agenci AI mogą teraz wykonywać złożone, autonomiczne zadania decyzyjne, od operacji międzyłańcuchowych po zgodność z regulacjami.
Dla firm oznacza to, że agenci AI mogą teraz automatyzować interakcje między zdecentralizowanymi protokołami opartymi na inteligentnych kontraktach, które same w sobie działają jako systemy automatyzacji finansowej. Zamiast weryfikować dane on-chain—ponieważ blockchain jest już z założenia weryfikowalny—ci agenci wykorzystują strukturyzowane, kryptograficznie udowodnione dane z takich źródeł jak Ethereum Wayback Machine, aby podejmować świadome decyzje w różnych protokołach.
To umożliwia ruchy aktywów między łańcuchami, zautomatyzowane zarządzanie skarbcem, wykonywanie zarządzania i płynną koordynację między aplikacjami zdecentralizowanych finansów (DeFi), redukując tarcia i optymalizując przepływy pracy bez bezpośredniej interwencji człowieka.
Ten wpływ nie jest tylko teoretyczny. Firmy takie jak Rainbow, CoinLedger i EY już korzystają z ustrukturyzowanych danych blockchain GoldRush, aby zwiększyć zgodność, bezpieczeństwo i automatyzację finansową napędzaną przez AI. Inne podmioty, takie jak Entendre Finance i Awaken Tax, również czerpią korzyści z GoldRush. Omar Khattab, inżynier założyciel w Entendre Finance powiedział:
“Wykorzystujemy ustrukturyzowane dane on-chain GoldRush i AI do automatyzacji księgowości blockchain i dostarczania raportów finansowych w czasie rzeczywistym dla przedsiębiorstw Web3.”
Andrew Duca, współzałożyciel Awaken Tax, również wyraził swoje zadowolenie z integracji GoldRush:
“Nie bylibyśmy w stanie zbudować naszego produktu podatkowego bez GoldRush, który zapewnia łatwy dostęp do szerokich i bogatych danych multichain.”
Przyszłość: przedsiębiorstwa bez pracowników (ZEEs) i operacje Web3 zasilane przez AI
Rozszerzenie zestawów danych GoldRush gotowych na AI tworzy podstawy dla w pełni autonomicznych, napędzanych AI modeli biznesowych, znanych jako Zero-Employee Enterprises (ZEEs).
ZEEs reprezentują zmianę paradygmatu, gdzie agenci AI autonomicznie wykonują funkcje biznesowe z minimalną interwencją człowieka. To wykracza poza prostą automatyzację. Obejmuje zarządzanie finansami napędzane AI, nadzór nad skarbcem w czasie rzeczywistym i zarządzanie zdecentralizowaną organizacją autonomiczną (DAO)—wszystko działające efektywnie bez opóźnień, które często towarzyszą przetwarzaniu przez człowieka. Ganesh zauważył:
“Przedsiębiorstwa ograniczone do produktów zatwierdzonych przez Google mogą teraz budować agentów AI, którzy korzystają z danych on-chain dzięki dostępności Covalent, a w konsekwencji API GoldRush oferowanych na rynku Google, które są wbudowane w produkty Covalent związane z AI, co oznacza, że rozwijanie systemów rojów agentów—lub Zero Employee Enterprises (ZEEs)—w celu poprawy efektywności w kluczowych operacjach biznesowych jest teraz możliwe.”
Wprowadzenie zestawu narzędzi do tworzenia oprogramowania dla agentów AI (SDK) 0.2.0 również stanowi znaczący kamień milowy. To narzędzie daje agentom AI możliwość interakcji z danymi blockchain w płynny, programatyczny sposób. SDK jest przeznaczone do:
- Zarządzanie pozycjami DeFi: agenci AI mogą autonomicznie zarządzać pozycjami płynności i optymalizować strategie yield farming.
- Automatyzacja zarządzania DAO: AI może wykonywać propozycje, zarządzać operacjami skarbcowymi i koordynować zachęty.
- Operacje międzyłańcuchowe: agenci AI mogą płynnie mostkować aktywa, wykonywać swapy i zarządzać portfelami multichain.
- Przepływy pracy AI w przedsiębiorstwach: automatyzacja wieloetapowych procesów biznesowych z ustrukturyzowanymi, zoptymalizowanymi pod kątem AI danymi on-chain.
Dlaczego branża kryptowalut musi przemyśleć swoją strategię AI
Podczas gdy AI rozwija się w zawrotnym tempie, kryptowaluty wciąż mają trudności z nadążaniem. Nawet przy oczekiwanej integracji technologii blockchain, kryptowaluty pozostają kilka kroków za w adopcji AI.
“Wiele z tego, co dzieje się dzisiaj w kryptowalutach AI, zostało już zrobione w tradycyjnych przestrzeniach AI dwa lata temu.”
Według Ganesh Swami problem nie jest tylko techniczny, ale także cykliczny. W 2023 roku OpenAI rozpoczęło obecny cykl AI, wprowadzając ChatGPT jako produkt skierowany do konsumentów, podczas gdy kryptowaluty były w bessie i dopiero zaczęły zwracać uwagę na projekty niezwiązane z konsumentami oraz zdecentralizowaną infrastrukturę AI, taką jak BitTensor.
Branża stoi teraz przed ryzykiem związanym z czasem. Czy ewolucja AI w Web3 nadąży, zanim popyt wymusi szybkie (i reaktywne) przekształcenie? Aby AI oparte na blockchainie osiągnęło powszechną akceptację, problemy, które rozwiązuje, muszą stać się na tyle pilne, by wymagały zmiany. Ganesh zauważył:
„Weźmy na przykład deep fake’i — nikt nie będzie dążył do weryfikacji blockchainowej na dużą skalę, dopóki kryzys nie stanie się niepodważalny. To stwarza ryzyko czasowe: czy stanie się to priorytetem za dwa lata? Pięć? Trudno przewidzieć.”
Kolejna faza innowacji blockchainowej napędzanej przez AI będzie zależała od tego, jak szybko firmy rozpoznają i zareagują na potrzebę uporządkowanych, weryfikowalnych danych. Agenci AI nie mogą działać skutecznie bez dokładnych, zorganizowanych informacji z blockchaina.
Aby Web3 naprawdę przyjęło AI, musi przejść od fragmentarycznych, niewiarygodnych zbiorów danych do kompozycyjnej, uporządkowanej gospodarki danych. Pytanie nie brzmi, czy AI przekształci Web3 — już to zrobiło. Prawdziwe pytanie brzmi: czy Web3 dostarczy AI danych, których potrzebuje, aby odnieść sukces? Przyszłość branży zależy od odpowiedzi.
Aby zapoznać się z najnowszą analizą rynku kryptowalut przez BeInCrypto, kliknij tutaj.
Wyjaśnienie
Wszystkie informacje zawarte na naszej stronie internetowej są publikowane w dobrej wierze i wyłącznie w ogólnych celach informacyjnych. Wszelkie działania podejmowane przez czytelnika w związku z informacjami znajdującymi się na naszej stronie internetowej odbywają się wyłącznie na jego własne ryzyko.
