În ultimul an, piața AI s-a concentrat în principal pe un singur lucru:
Modele mai mari.
Mai multe parametrii.
Mai multă putere de calcul.
Dar cu cât studiez mai mult sectorul, cu atât mai mult cred că următoarea schimbare importantă ar putea merge de fapt în direcția opusă.
Sisteme AI mai mici și specializate ar putea deveni mult mai practice decât modelele universale uriașe pentru multe industrii.
Și, sincer, acesta este un motiv pentru care @OpenLedger a început să iasă în evidență pentru mine recent.
Cei mai mulți oameni își imaginează încă AI ca un sistem imens care încearcă să facă totul deodată. Dar industriile din lumea reală nu funcționează de obicei în acest fel. Sănătatea, serviciile legale, cercetarea financiară, gamingul, educația și operațiunile de afaceri necesită toate tipuri diferite de date, standarde de încredere și expertiză.
Asta creează o problemă de coordonare.
> Un model global ar putea să nu înțeleagă industriile de nișă mai bine decât comunitățile care deja operează în interiorul lor.
Aici devine interesant structura Datanet a OpenLedger.
În loc să se concentreze pur și simplu pe sisteme gigantice generalizate de AI, proiectul explorează economii de date specializate unde contribuabilii, dezvoltatorii și comunitățile se pot coordona în jurul seturilor de date țintite și inteligenței specifice verticalelor.
Cu cât m-am gândit mai mult la asta, cu atât mai mult mi s-a părut aliniată cu modul în care evoluează piețele reale.
În crypto, am văzut deja că ecosistemele specializate depășesc în cele din urmă sistemele generice în multe domenii. Aceeași tendință ar putea apărea și cu AI.
Un model AI în domeniul sănătății, antrenat pe seturi de date medicale verificate, ar putea deveni mai valoros decât un chatbot generalizat pentru consumatori.
Un model de cercetare financiară cu date de piață de încredere ar putea depăși AI-ul generalizat în medii de tranzacționare.
Sistemele legale ar putea necesita standarde de atribuire și verificare complet diferite de cele pentru aplicațiile de divertisment.
Viitoarea economie AI ar putea deveni extrem de fragmentată.
Și ecosistemele fragmentate au nevoie de infrastructură care să poată coordona în mod eficient încrederea, contribuția și stimulentele.
De aceea, modelul de Dovadă a Atribuirii al OpenLedger este mai important decât realizează mulți oameni.
Dacă industriile începe să se bazeze pe rețele AI specializate, contribuabilii vor avea în cele din urmă nevoie de sisteme transparente care să arate de unde provine datele, cum au fost antrenate modelele și cine merită participarea economică din valoarea creată.
Fără asta, sistemul devine greu de scalat sustenabil.
Cred că acesta este un lucru pe care piața abia începe să-l înțeleagă.
În acest moment, cea mai mare parte a atenției retail-ului se îndreaptă spre aplicații flashy de AI și hype speculativ. Dar istoric, straturile de infrastructură devin mai importante odată ce ecosistemele se maturizează și apar problemele de monetizare.
Și, sincer, AI-ul are deja probleme de monetizare.
Contribuabilii de date rareori captează valoarea proporțională.
Comunitățile oferă cunoștințe fără proprietate.
Platformele acumulează cea mai mare parte a profitului.
Această dezechilibru ar putea deveni mai greu de menținut pe măsură ce adoptarea AI-ului se extinde global.
> Următoarea fază a AI-ului ar putea recompensa calitatea coordonării mai mult decât dimensiunea brută a modelului.
Un lucru pe care l-am observat personal în timp ce cercetam OpenLedger este că proiectul pare mai puțin concentrat pe hype-ul pe termen scurt și mai mult pe structura economică din spatele sistemelor AI. Asta de obicei nu atrage entuziasm imediat pe piață, dar acestea sunt adesea tipurile de narațiuni de infrastructură care îmbătrânesc mai bine în timp.
Am văzut cicluri similare înainte în crypto.
Cele mai zgomotoase proiecte domină adesea atenția la început.
Proiectele de infrastructură devin liniștit esențiale mai târziu.
Din perspectiva pieței, cred că sectorul AI intră acum într-o fază în care investitorii încep încet să separe entuziasmul speculativ de arhitectura sustenabilă. Proiectele care construiesc sisteme de contribuție transparente, straturi de atribuire și rețele de coordonare specializate ar putea beneficia de această tranziție.
În special dacă guvernele, întreprinderile și industriile reglementate încep să ceară mai multă responsabilitate de la sistemele AI.
Pentru că, în cele din urmă, AI nu va avea nevoie doar de inteligență.
Va avea nevoie de coordonare de încredere între date, contribuabili, proprietate și stimulente economice.
Și asta este exact tipul de problemă în jurul căreia se pare că OpenLedger se poziționează.
