Donner du sens à l’écosystème d’IA en plein essor du Web3

Bien que l’intersection du Web3 et de l’IA ait un grand potentiel, il existe aujourd’hui beaucoup de confusion autour de cette technologie émergente sur le marché. Cartographier la chaîne d'approvisionnement des GPU, les couches de la pile technologique et divers paysages concurrentiels peut aider les investisseurs à mieux comprendre l'écosystème et à prendre des décisions d'investissement plus éclairées, explique David Attermann, chez M31 Capital.

Jan 10, 2024 at 4:45 p.m. UTC

Updated Mar 8, 2024 at 7:49 p.m. UTC

En un peu plus d'un an depuis la première version de ChatGPT, l'IA générative est sans doute devenue le récit mondial le plus influent aujourd'hui. Les premiers succès d'OpenAI ont suscité un regain d'intérêt des investisseurs pour les grands modèles de langage (LLM) et les applications d'IA, attirant 25 milliards de dollars de financement en 2023 ( soit 5 fois par rapport à l'année précédente !) , à la recherche d'une opportunité de marché potentielle de plusieurs milliards de dollars.

Vous lisez Crypto Long & Short , notre newsletter hebdomadaire contenant des informations, des actualités et des analyses destinées aux investisseurs professionnels. Inscrivez-vous ici pour le recevoir dans votre boîte de réception tous les mercredis.

Comme je l'ai déjà écrit , les technologies d'IA et de cryptographie se complètent bien, il n'est donc pas surprenant de voir un écosystème d'IA en pleine croissance émerger au sein du Web3. Malgré toute l'attention, j'ai remarqué beaucoup de confusion sur ce que font ces protocoles, ce qui est à la mode par rapport à la réalité et comment ils s'articulent tous. Ce rapport cartographiera la chaîne d'approvisionnement de l'IA Web3, définira chaque couche de la pile technologique et explorera les différents paysages concurrentiels. À la fin, vous devriez avoir une compréhension de base du fonctionnement de l’écosystème et des éléments à surveiller ensuite.

La pile technologique IA de Web3

Couche d'infrastructure

L'IA générative est alimentée par des LLM, qui fonctionnent sur des GPU hautes performances. Les LLM ont trois charges de travail principales : la formation (création de modèle), le réglage fin (spécialisation secteur/sujet) et l'inférence (exécution du modèle). J'ai segmenté cette couche en GPU à usage général, GPU spécifiques au ML et agrégateurs GPU, qui se caractérisent par leurs différentes capacités de charge de travail et cas d'utilisation. Ces marchés P2P sont cryptés pour garantir une décentralisation sécurisée, mais il est important de noter que le traitement GPU réel s'effectue hors chaîne.

GPU à usage général : crypto-incitatif (décentralisé) des marchés pour la puissance de calcul GPU pouvant être utilisée pour tout type d'application. Compte tenu de sa nature générale, la ressource informatique est la mieux adaptée uniquement à l’inférence de modèle (la charge de travail LLM la plus utilisée). Les premiers leaders de la catégorie incluent Akash et Render, mais, avec l'émergence de nombreux nouveaux entrants, on ne sait pas exactement comment la différenciation des protocoles se déroulera. Bien que le calcul soit techniquement une marchandise, la demande du Web3 pour un calcul sans autorisation et spécifique au GPU devrait continuer à croître de façon exponentielle au cours de la prochaine décennie, à mesure que nous intégrons davantage l'IA dans notre vie quotidienne. Les principaux différenciateurs à long terme seront les effets de distribution et de réseau.
GPU spécifique au ML : ces places de marché sont plus spécifiques au machine learning (ML) applications et peut donc être utilisé pour la formation, le réglage fin et l'inférence du modèle. Contrairement aux marchés à usage général, ces protocoles peuvent mieux se différencier grâce à la superposition de logiciels spécifiques au ML, mais les effets de distribution et de réseau seront également essentiels. Bittensor a une avance précoce, mais de nombreux projets seront bientôt lancés.
Agrégateurs de GPU : ces marchés regroupent l'offre de GPU des deux catégories précédentes, éliminent l'orchestration réseau et superposition avec un logiciel spécifique au ML. Ils sont comme les VAR (revendeurs à valeur ajoutée) Web2 et peuvent être considérés comme des distributeurs de produits. Ces protocoles offrent des solutions GPU plus complètes capables d'exécuter la formation, le réglage fin et l'inférence de modèles. Io.net est le premier protocole à émerger dans la catégorie, mais je m'attends à ce que davantage de concurrents émergent compte tenu de la nécessité d'une distribution GPU plus consolidée.

Couche middleware

La couche précédente permet un accès sans autorisation aux GPU, mais un middleware est nécessaire pour connecter cette ressource informatique aux contrats intelligents en chaîne d'une manière minimisant la confiance (c'est-à-dire pour une utilisation par les applications Web3). Entrez les preuves sans connaissance (ZKP), une méthode cryptographique par laquelle une partie (le prouveur) peut prouver à une autre partie (le vérificateur) qu'une déclaration donnée est vraie, tout en évitant de transmettre au vérificateur toute information au-delà de la véracité de la déclaration. Dans notre cas, la « déclaration » est la sortie du LLM compte tenu d’une entrée spécifique.

Vérification d'inférence Zero-Knowledge (ZK) : marchés décentralisés pour Les vérificateurs du ZKP doivent soumissionner sur l'opportunité de vérifier (contre compensation) que les résultats d'inférence sont produits avec précision par le LLM souhaité (tout en gardant les données et les paramètres du modèle privés). Bien que la technologie ZK ait parcouru un long chemin, ZK pour l'apprentissage automatique (zkML) en est encore à ses débuts et doit devenir moins cher et plus rapide pour être pratique. Lorsque cela se produit, cela a le potentiel d’ouvrir considérablement l’espace de conception du Web3 et de l’IA, en permettant aux contrats intelligents d’accéder aux LLM de manière décentralisée. Bien qu'il soit encore tôt, =nil;, Giza et RISC Zero dirigent l'activité des développeurs sur GitHub. Les protocoles comme Blockless sont bien positionnés quel que soit le fournisseur ZKP WIN , car ils agissent comme des couches d'agrégation et d'abstraction (distribution ZKP).
Outils de développement et hubs d'applications : en plus des ZKP, Web3 développeurs nécessitent des outils, des kits de développement logiciel (SDK) et des services pour créer efficacement des applications telles que des agents d'IA (entités logicielles qui effectuent des opérations pour le compte d'un utilisateur ou un autre programme avec un certain degré d'autonomie, utilisant une représentation des objectifs de l'utilisateur) et des applications basées sur l'IA. stratégies de trading automatisées. Beaucoup de ces protocoles font également office de hubs d'applications, où les utilisateurs peuvent accéder directement aux applications terminées qui ont été créées sur leurs plates-formes (distribution d'applications). Les premiers leaders incluent Bittensor, qui héberge actuellement 32 « sous-réseaux » (applications IA) différents, et Fetch.ai , qui offre une plate-forme de service complet pour développer des agents IA de niveau entreprise.

Couche d'application

Et enfin, au sommet de la pile technologique, nous avons des applications d'interface utilisateur qui exploitent la puissance de traitement de l'IA sans autorisation de Web3 (activée par les deux couches précédentes) pour effectuer des tâches spécifiques pour une variété de cas d'utilisation. Cette partie du marché est encore naissante et repose toujours sur une infrastructure centralisée, mais les premiers exemples incluent l'audit de contrats intelligents, les chatbots spécifiques à la blockchain, les jeux métaverses, la génération d'images et les plateformes de trading et de gestion des risques. À mesure que l’infrastructure sous-jacente continue de progresser et que les ZKP arrivent à maturité, des applications d’IA de nouvelle génération émergeront avec des fonctionnalités difficiles à imaginer aujourd’hui. On ne sait pas si les premiers entrants seront capables de KEEP le rythme ou si de nouveaux leaders émergeront en 2024 et au-delà.

Perspectives des investisseurs : même si je suis optimiste quant à l'ensemble de la pile technologique de l'IA, je pense que les protocoles d'infrastructure et de middleware sont de meilleurs investissements aujourd'hui, compte tenu de l'incertitude quant à l'évolution des fonctionnalités de l'IA au fil du temps. Quelle que soit leur évolution, les applications Web3 AI nécessiteront sans aucun doute une puissance GPU massive, la technologie ZKP ainsi que des outils et services de développement (c'est-à-dire une infrastructure et un middleware).

Divulgation : M31 Capital a des positions sur plusieurs jetons mentionnés dans cet article.

Édité par Benjamin Schiller.

Disclosure

Veuillez noter que notre politique de confidentialité, conditions d'utilisation, cookies, et ne pas vendre mes informations personnelles a été mise à jour.

CoinDesk est un primé média qui couvre l'industrie de la cryptomonnaie. Ses journalistes respectent un ensemble strict de politiques éditoriales. En novembre 2023, CoinDesk a été acquis par le groupe Bullish, propriétaire de Bullish, une bourse d'actifs numériques réglementée. Le groupe Bullish est majoritairement détenu par Block.one; les deux sociétés ont des intérêts dans diverses entreprises de blockchain et d'actifs numériques ainsi que des avoirs importants en actifs numériques, y compris le bitcoin. CoinDesk opère en tant que filiale indépendante avec un comité éditorial pour protéger l'indépendance journalistique. Les employés de CoinDesk, y compris les journalistes, peuvent recevoir des options dans le groupe Bullish dans le cadre de leur rémunération.