Rompere la bolla di marketing della blockchain pubblica AI: il libro mastro semantico sta davvero costruendo un cervello o raccontando storie spettrali

Ho scoperto che il fenomeno più assurdo di questo mercato rialzista è che tutte le piattaforme di calcolo che non riescono ad andare avanti si attaccano con forza un'etichetta AI. Affittare schede grafiche per eseguire immagini e avere il coraggio di chiamarlo infrastruttura AI, è una narrazione che può ingannare i non esperti, ma chiunque abbia una minima conoscenza dell'architettura sa che è una sciocchezza. Ciò che può realmente fungere da ponte tra Web3 e AI non è certo un assemblaggio di potenza di calcolo, ma la soluzione alla leggibilità dei dati sulla blockchain. Ho passato due giorni a rivedere quel codice sorgente L1 con lo sfondo di Nvidia Inception, e personalmente sento che l'architettura Neutron che hanno sviluppato ha effettivamente del potenziale. L'attuale Ethereum o Near è essenzialmente un libro mastro estremamente rigido, e i bot AI che vanno a raccogliere dati sulla blockchain vedono solo una serie di codici esadecimali incomprensibili. Questo progetto cerca di fare semantica dei dati a livello di base, cioè tradurre le fredde registrazioni delle transazioni in grafi di conoscenza che l'AI può comprendere. Se questa logica funziona, i futuri NPC sulla blockchain non dovranno più appoggiarsi a server centralizzati per analizzare il comportamento dei giocatori. Tuttavia, quando ho effettivamente eseguito il nodo, ho riscontrato delle gravi limitazioni; la verifica dei blocchi con analisi semantica consuma enormemente la memoria, e sotto alta concorrenza, la latenza di rete è visibilmente aumentata, e questa ritardo notevole non può essere risolto semplicemente ottimizzando un paio di righe di codice, è una questione di compromesso a livello architettonico. Rispetto a quelle azioni folli come ICP, che cercano di inserire il front-end nella blockchain, questa idea di concentrarsi solo sul livello di elaborazione dei dati ha molte più probabilità di realizzarsi. Attualmente, sul lato dei token non ho ancora visto scenari di consumo estremamente forti; il cosiddetto meccanismo di abbonamento e combustione deve essere confermato solo quando le aziende del lato B pagano veramente. Per noi veterani, speculare su questi target di ricostruzione logica di base significa guadagnare dalla differenza di prezzo cognitiva nel periodo in cui la tecnologia passa dal PPT alla mainnet.

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