OpenLedger ($OPEN) Có thể Biến Đổi Sự Tiến Hóa Mô Hình AI Thành Một Thị Trường cho Các Khoản Nợ Thông Minh Liên Tục
Mình nghĩ thị trường vẫn đang sử dụng khung sai cho hạ tầng AI.
Hầu hết các cuộc trò chuyện giảm stack AI xuống tính toán, nhu cầu suy diễn, chất lượng mô hình, hoặc quyền sở hữu dữ liệu.
Chip nhanh hơn, cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, truy vấn rẻ hơn.
Logic đó hoạt động nếu AI hoạt động giống như phần mềm truyền thống với các chu kỳ thay thế sạch sẽ. Xây dựng phiên bản một, cải tiến nó, ngừng sử dụng hệ thống cũ, tiến về phía trước.
Nhưng các hệ thống thương mại thực sự hiếm khi hoạt động sạch sẽ như vậy.
Các kiến trúc di sản không biến mất chỉ vì có cái gì đó về mặt kỹ thuật ưu việt hơn. Chúng để lại các nghĩa vụ phía sau.
Đó là nơi OpenLedger bắt đầu trở nên thú vị hơn với tôi.
Thách thức ẩn trong AI có thể không phải là chi phí đào tạo.
Điều đó có thể là rủi ro kinh tế thừa kế.
Hãy tưởng tượng một mô hình AI doanh nghiệp được đào tạo bằng nhiều bộ dữ liệu có giấy phép, đầu vào từ đối tác độc quyền, các điểm kiểm tra chuyên môn, các đường ống tinh chỉnh bên ngoài, và hệ thống truy xuất bên thứ ba.
Một phiên bản mạnh mẽ hơn ra mắt sau sáu tháng vì hiệu suất cải thiện.
Giả định bề mặt rất đơn giản: lớp trước đó đã lỗi thời.
Nhưng về mặt kinh tế, có thể không phải vậy.
Một số người đóng góp có thể vẫn giữ quyền bồi thường liên quan đến việc sử dụng. Một số thỏa thuận cấp phép có thể tồn tại sau khi mô hình nghỉ hưu nếu các đầu ra phía hạ nguồn vẫn phụ thuộc vào nguồn gốc đào tạo trước đó.
Các cơ quan quản lý ngày càng quan tâm đến nguồn gốc, điều này có nghĩa là phải chứng minh thông tin xuất phát từ đâu và liệu nó có được ủy quyền hợp pháp để sử dụng hay không.
Các đội ngũ tuân thủ nội bộ còn quan tâm hơn.
Một bản nâng cấp mô hình không tự động xóa bỏ các cấu trúc quyền được thừa kế.
Điều đó bắt đầu giống như nợ.
Không phải là nợ tài chính theo nghĩa kế toán thông thường.
Giống như các lớp nghĩa vụ được nhúng gắn liền với bộ nhớ AI.
Sự so sánh rất quan trọng vì thị trường đánh giá các hệ thống khác nhau khi các nghĩa vụ tồn tại sau khi tiện ích thay đổi. Các trái phiếu di sản vẫn còn có liên quan về mặt kinh tế lâu dài sau khi phát hành ban đầu. Các nghĩa vụ có cấu trúc tồn tại ngay cả khi tài sản cơ sở thay đổi quyền sở hữu. Các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp hiểu điều này rất rõ. Các công ty tiếp tục trả tiền cho các hợp đồng bảo trì cho các hệ thống mà không ai thích sử dụng vì việc thay thế chúng không loại bỏ sự phụ thuộc hoạt động.
AI có thể đang tiến đến một thực tế tương tự.
OpenLedger trở nên thú vị nếu nó không chỉ đơn giản là kiếm tiền từ việc tạo ra AI, mà còn tổ chức việc hòa giải nghĩa vụ AI.
Câu chuyện công khai của nó dễ hiểu hơn. Ghi nhận dữ liệu. Khuyến khích người đóng góp. Cơ sở hạ tầng phối hợp AI. Hệ sinh thái dữ liệu chuyên biệt.
Những điều đó là trực quan.
Nhưng giá trị cơ sở hạ tầng thường tồn tại ở một lớp bên dưới câu chuyện rõ ràng.
Câu hỏi khó hơn là điều này:
Chuyện gì sẽ xảy ra khi các hệ thống AI thừa kế các yêu cầu kinh tế qua nhiều thế hệ?
Nếu một nền tảng AI liên tục hấp thụ trí tuệ đóng góp, bộ dữ liệu có giấy phép, cải tiến mô hình và tương tác của các đại lý tự động, cuối cùng ai đó cần một hệ thống có thể kiểm toán ghi lại ai đã đóng góp cái gì, trong điều kiện nào, và liệu các quyền đó có còn có thể thi hành hay không.
Điều đó không chỉ là thương hiệu minh bạch.
Nó trở nên cần thiết về mặt thương mại khi việc triển khai doanh nghiệp, quy trình làm việc được quy định, và vốn thực sự xuất hiện.
Sự liên quan của OpenLedger sẽ đến từ việc biến đổi lịch sử ghi nhận phân mảnh đó thành cơ sở hạ tầng có thể đọc được bằng máy.
Một sổ cái có thể đọc được bằng máy đơn giản có nghĩa là quyền lợi, hồ sơ đóng góp, và điều kiện thanh toán được cấu trúc trong một định dạng mà phần mềm có thể xác minh tự động thay vì con người tranh luận qua bảng tính, hợp đồng, và hộp thư pháp lý.
Điều đó quan trọng vì việc hòa giải thủ công không thể mở rộng.
Hãy tưởng tượng một mô hình trợ lý chăm sóc sức khỏe được cập nhật mỗi quý. Phiên bản ba bao gồm các cải tiến kiến trúc từ các đội nội bộ, đào tạo từ các bộ dữ liệu y tế có giấy phép, các lớp tăng cường tổng hợp, và tích hợp mô hình chuyên gia bên ngoài.
Một bệnh viện triển khai hệ thống đó không chỉ quan tâm đến việc đầu ra có chính xác hay không.
Các đội ngũ mua sắm có thể cuối cùng sẽ hỏi liệu việc triển khai có tạo ra rủi ro cấp phép chưa được giải quyết. Các cơ quan quản lý có thể yêu cầu giải thích. Các bộ phận pháp lý có thể quan tâm đến việc liệu quyền đào tạo lịch sử có tồn tại sau khi thay đổi kiến trúc hay không.
Bây giờ nhân điều đó với các đại lý tự động tương tác qua nhiều mô hình.
Sự phức tạp trong kế toán tăng nhanh.
Nếu OpenLedger có thể tạo ra các đường ray ghi nhận tiêu chuẩn hóa nơi lịch sử đóng góp vẫn có thể xác minh qua các bản nâng cấp, $OPEN bắt đầu trông ít giống một token tiện ích AI đầu cơ và nhiều hơn giống cơ sở hạ tầng thanh toán cho các nghĩa vụ AI thừa kế.
Đó là một luận điểm mạnh mẽ hơn so với nhu cầu sử dụng chung.
Các câu chuyện sử dụng là mong manh vì chi phí suy diễn giảm theo thời gian. Cạnh tranh ép giảm biên lợi nhuận. Các mô hình mã nguồn mở làm yếu đi đòn bẩy kiếm tiền. Các câu chuyện tính toán thuần túy thường trôi dạt về hướng hàng hóa.
Cơ sở hạ tầng nghĩa vụ cư xử khác nhau.
Cơ sở hạ tầng tài chính tồn tại vì chi phí phối hợp vẫn còn đắt đỏ. Hệ thống thanh toán quan trọng vì lòng tin, xác minh, và thanh toán là các nút thắt hoạt động.
AI có thể phát triển các điểm nghẽn tương tự nếu nguồn gốc trở nên có thể thi hành về mặt kinh tế thay vì chỉ là siêu dữ liệu tùy chọn.
Cũng có một con đường áp dụng doanh nghiệp thực tế ở đây.
Các startup có thể không quan tâm ngay từ đầu. Hầu hết các nhà phát triển AI sớm ưu tiên tốc độ và chấp nhận sự mơ hồ.
Các doanh nghiệp cư xử khác nhau.
Các nhà cung cấp bảo hiểm, tổ chức tài chính, nhà điều hành chăm sóc sức khỏe và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thích các hệ thống có trách nhiệm có thể kiểm toán. Không phải vì họ yêu thích sự tuân thủ, mà vì sự không chắc chắn trở nên đắt đỏ.
Điều đó tạo ra một lớp người mua hợp pháp.
Câu hỏi về token khó hơn.
Một luận điểm cơ sở hạ tầng hấp dẫn không tự động tạo ra nhu cầu token.
$OPEN chỉ quan trọng về cấu trúc nếu việc thanh toán, staking, xác minh, hoặc phối hợp thực sự yêu cầu lớp token.
Nếu hồ sơ ghi nhận có thể được sao chép ngoài chuỗi, nếu các doanh nghiệp thích việc thanh toán hợp đồng riêng tư, hoặc nếu các thỏa thuận pháp lý vượt qua hoàn toàn kinh tế mạng, việc nắm bắt token sẽ nhanh chóng yếu đi.
Sự riêng tư giới thiệu một thách thức khác.
Các doanh nghiệp hiếm khi muốn có sự minh bạch công khai đầy đủ vào các mối quan hệ đào tạo nhạy cảm về thương mại. Việc xác minh bảo vệ quyền riêng tư trở nên cần thiết. Điều đó có nghĩa là chứng minh quyền lợi hoặc tính hợp lệ của ghi nhận mà không tiết lộ dữ liệu nội bộ độc quyền.
Các kiến trúc không biết có thể giúp ở đây, mặc dù độ phức tạp trong thực hiện tăng nhanh.
Sau đó là sự phân mảnh theo khu vực pháp lý.
Quản trị AI không đồng nhất toàn cầu. Các tiêu chuẩn tuân thủ của Châu Âu khác với hành vi thực thi của Mỹ, điều này lại khác với các chuẩn mực thương mại của thị trường mới nổi.
Cơ sở hạ tầng được thiết kế quanh các giả định ghi nhận toàn cầu có thể cuối cùng phát hiện ra rằng các nghĩa vụ pháp lý lại rất địa phương.
Và có thể rủi ro lớn nhất là hành vi.
Thị trường thường giả định rằng khả năng kỹ thuật tự động trở thành sự cần thiết kinh tế.
Sự chuyển tiếp đó thường thất bại.
Có, chuỗi nghĩa vụ AI thừa kế là khả thi. Có, cơ sở hạ tầng ghi nhận làm cho khái niệm có ý nghĩa.
Nhưng các nhà phát triển thực sự cảm thấy đủ áp lực để trả tiền cho các đường ray thanh toán chính thức trước khi một thất bại pháp lý hoặc thương mại lớn buộc phải áp dụng không?
Câu hỏi về thời gian đó là quan trọng.
Cơ sở hạ tầng thường đúng hướng nhưng chưa phát triển thương mại.
Vẫn vậy, tôi cứ quay lại với cùng một ý tưởng.
Các bản nâng cấp AI thường được định hình như các câu chuyện tiến bộ. Các hệ thống tốt hơn thay thế các hệ thống yếu hơn. Các đường cong hiệu suất sạch hơn. Chuyển động liên tục tiến về phía trước.
Nhưng các hệ thống phức tạp hiếm khi tạo ra các lối thoát sạch.
Đôi khi những gì tồn tại không phải là mô hình.
Đó là lịch sử nghĩa vụ gắn liền với những gì mô hình nhớ.
Nếu điều đó trở thành sự thật ở quy mô lớn, OpenLedger có thể không thực sự xây dựng cơ sở hạ tầng hợp tác AI.
Nó có thể đang xây dựng thị trường nghĩa vụ mà không ai nhận ra AI đang tạo ra.
