Kürzlich habe ich mit der AI-Fähigkeit für kleine Flusskrebse experimentiert. Viele Menschen denken vielleicht, dass es beim Schreiben einer Fähigkeit nur um ein paar Eingabeaufforderungen und logische Überlegungen geht, aber diejenigen, die es tatsächlich ausprobiert haben, wissen, dass es überhaupt nicht einfach ist. Man muss das Modell wiederholt testen, Parameter anpassen, Daten ausführen und immer wieder überprüfen, ob die Logik stabil ist. Manchmal sitzt man mitten in der Nacht da und schaut sich die Ergebnisse an, um herauszufinden, wo der Fehler liegt, denn wenn das Modell einmal abweicht, kann die gesamte Strategie völlig versagen.
Es kostet tatsächlich viel Zeit und Geld, eine stabile Fähigkeit zum Laufen zu bringen. Der Modelleinsatz kostet Geld, Rechenleistung kostet Geld, und wiederholtes Ausprobieren verbraucht eine Menge Zeit. Oft ist es nicht so, dass man es einmal schreibt und es funktioniert, sondern man muss es Dutzende oder sogar Hundert Male ausführen, um die Logik Schritt für Schritt zu korrigieren. Wenn man schließlich ein stabiles Ergebnis erzielt hat, wagt man es erst, diese Fähigkeit in seinem eigenen System zu verwenden.
Aber das Problem taucht schnell auf. Eine KI-Fähigkeit ist viel zu transparent. Sobald jemand einen Befehl eingibt, kann er Ihre Fähigkeit direkt herunterladen, ohne dass die andere Partei Ihre vorherigen Kosten tragen muss oder den Prozess des wiederholten Testens durchlaufen muss; sie kann sie direkt nutzen.
Das offenbart tatsächlich ein sehr reales Problem der KI-Ära. Viele Menschen denken, dass das Herzstück der KI das Modell ist, aber das ist es nicht. Das wahre Problem ist, wenn Maschinen beginnen, Aufgaben automatisch auszuführen, wem der Wert dieser Aufgaben tatsächlich gehört. Wenn die Schöpfer Zeit und Kosten in das Training des Systems investiert haben, aber am Ende jeder es kostenlos kopieren und verwenden kann, wird das gesamte Ökosystem tatsächlich schwer aufrechtzuerhalten sein.
Genau aus diesem Grund habe ich kürzlich begonnen, ernsthaft @Fabric Foundation zu studieren. Fabric ist nicht einfach ein KI-Tool, sondern baut ein Netzwerk auf, das speziell für Roboter und KI-Agenten zur Ausführung gedacht ist. Mit der zunehmenden Anzahl von Automatisierungssystemen werden zahlreiche von Maschinen erzeugte Aufgaben auf der Blockchain auftreten, wie Datenverarbeitung, Strategiedurchführung, automatisierte Operationen oder Systemwartung, und diese Aufgaben benötigen ein stabiles Netzwerk zur Verteilung, Koordination und Ausführung.
In der Struktur von Fabric können Knoten an der Ausführung dieser Aufgaben teilnehmen; das System wird die Aufgaben gemäß den Regeln verschiedenen Knoten zuweisen. Nach Abschluss der Aufgaben wird das Netzwerk Belohnungen gemäß dem Mechanismus vergeben, und die Abrechnungsressource des gesamten Systems ist $ROBO. Einfach ausgedrückt: Maschinen erzeugen Nachfrage, das Netzwerk verteilt Aufgaben, Knoten führen aus und vollziehen dann die Wertabrechnung durch $ROBO .
Wenn die Anzahl der KI-Agenten zunimmt, wird diese Nachfrage sehr offensichtlich. Automatisierungssysteme benötigen Rechenleistung, benötigen Knoten, benötigen eine stabile Ausführungsumgebung. Jeder Agent kann neue Aufgaben generieren, und diese Aufgaben werden kontinuierlich vom Netzwerk verteilt. Die Knoten, die an der Ausführung teilnehmen, können durch das Erfüllen von Aufgaben Einkommen erzielen, und das gesamte System bildet eine nachhaltige zirkuläre Struktur.
Wenn man es aus einer größeren Perspektive betrachtet, ist das eigentlich eine neue Wirtschaftsform. In der Vergangenheit waren die Hauptnutzer des Internets Menschen, die Anwendungen nutzen, Webseiten durchsuchen und Verkehr erzeugen. Doch in Zukunft könnten in bestimmten Systemen die Maschinen tatsächlich das Verhalten in großem Maße erzeugen. Programme werden ständig Programme aufrufen, das System wird kontinuierlich Aufgaben generieren, und die Blockchain wird zur Abrechnungsschicht zwischen ihnen.
In dieser Struktur wird sich auch die Rolle der Menschen allmählich ändern. Wir sind nicht mehr die aktivsten Betreiber im System, sondern eher die Regelgestalter und Knotenmitglieder. Maschinen sind für die Ausführung von Aufgaben verantwortlich, das Netzwerk für die Verteilung von Ressourcen, und Menschen sind an der Aufrechterhaltung des Betriebs des Systems beteiligt.
Viele Menschen sehen jetzt die Robotik-Wirtschaft oder die KI-Erzählung und reagieren zuerst mit der Vorstellung von Technologiegeschichten, als sei es nur ein neues Konzept. Aber wenn man es aus der Perspektive der Infrastruktur betrachtet, ist es tatsächlich ein sehr reales Bedürfnis. Wenn immer mehr KI-Agenten in die Blockchain-Welt eintreten, benötigen sie nicht nur Algorithmen und Modelle, sondern auch eine Struktur, die die Ausführung, Verteilung und Abrechnung unterstützt.
Projekte wie Fabric bauen tatsächlich die Infrastruktur für diese Struktur im Voraus auf. Wenn Maschinen beginnen, am Wirtschaftssystem teilzunehmen, werden kontinuierlich Aufgaben generiert, Knoten werden an der Ausführung beteiligt sein, während $ROBO für den gesamten Wertfluss im System verantwortlich ist. Maschinen erzeugen Nachfrage, das Netzwerk koordiniert die Ausführung, Token vollziehen die Abrechnung; eine solche Struktur ist notwendig, damit Automatisierungssysteme langfristig stabil laufen können.
Deshalb, während viele Menschen diskutieren, ob KI den Menschen ersetzen wird, interessiere ich mich eher für eine andere Sache. Wenn in Zukunft eine Vielzahl von Aufgaben von KI-Agenten erledigt wird, in welchem Netzwerk werden diese Agenten dann betrieben, wie werden ihre Handlungen organisiert und wie wird der Wert im System fließen?
Aus dieser Perspektive betrachtet, ist die KI-Fähigkeit nur der Anfang. Was wirklich von Bedeutung ist, ist, wie das Ausführungsnetzwerk aussieht, wenn Maschinen beginnen, an wirtschaftlichen Aktivitäten teilzunehmen. Und was Fabric tatsächlich tut, ist, dieses Netzwerk im Voraus aufzubauen.