AiPIN:AI+DEPIN 正敲开 Crypto 大规模采用的大门?

marsbitPublicado a 2024-11-07Actualizado a 2024-11-08

这是最好的时代,这也是最坏的时代。伴随年初比特币现货ETF在美通过,到年末特朗普胜选,以比特币为代表的加密货币日益成为主流美元资产,同时我们正经历一场最乏味的牛市。除了比特币的涨幅,加密行业尚未出现如上轮牛市中的DeFi、NFT和GameFi等创新和现象级项目。业内普遍对各个细分赛道的创新和收益感到失望,社区的关注被迫转向MEME的短期炒作和FOMO的狂欢。然而,在这场结构性牛市的扭曲和绝望中,一个崭新的时代正在悄然到来。

作为一级投资者,最大的兴奋在于寻找新的变量和结构性机会。在这个周期中,我们认为最大的机会之一是Crypto中DePIN与AI的结合,姑且称为AiPIN。DePIN因其较强的落地能力和良好的现金流,一直被视为能够穿越牛熊的细分领域,也被认为是推动大众采用的希望之一。本轮周期中,受益于DePIN的最大可能是AI项目,因为DePIN将在数据、商业化和流动性三个维度上喂养AI。


1、AI当前面临的机遇和困境

机遇

ChatGPT大热之后,AI向世人展示了开启新时代的机会从微观视角讲,在传统场景中,AI的引入不仅能够与现有产品结合,优化业务流程,对无数万亿级市场产生深远的影响,甚至重塑这些行业。对于创业者而言,AI的加持可有效拓展项目估值空间,带来更高的成长潜力。而从更广阔的视角看,AI有望创造全新的“物种”, 以前所未有的软硬件应用形态开启一个全新的时代,尽管这种创新模式的成功几率如同中彩票,依然吸引着无数勇者前赴后继。

困境

大模型是AI金字塔上的明珠,众多AI企业前赴后继加入这场百模大战。这场战役旷日持久,代价极其昂贵,因为需要大规模的计算资源来训练算法,从训练到服务都成本高昂且需要持续投入。算力紧缺是整个行业面临的困境,微软脸书等巨头纷纷下场展开军备竞赛,创业公司则在夹缝中求生。为了避免流血烧钱的惨烈竞争,创业公司需要回避那些以融资为驱动、忽视现金流的模式。同时,算法的鲁棒性和泛化能力仍有很大的提升空间,道阻且长。最终可能出现的局面是,闭源大模型被少数巨头垄断,而开源、小模型则百花齐放,创业者的机会或许在端侧和边缘计算领域。

巨大投入的背后是AI创业项目商业化的捉襟见肘。尽管众多企业蜂拥而至,真正实现盈利的案例却凤毛麟角。广告变现在这个瞬息万变的行业中来得过于缓慢,而会员订阅模式又有悖于吸引大量用户和实现规模化。那些真正洞悉用户需求痛点、深入细分场景、能够实现端到端落地的技术和产品,成了浮躁退去后被追逐的焦点。毕竟,再先进的技术也需要有人用。

2、AI + Crypto:理想与现实

在加密行业,AI概念版块同样引起了资金的追捧和投资人的青睐,然而尽管AI与Crypto的结合看似前景光明,目前为止,行业中AI与Crypto结合的项目更像是一种概念化的营销工具,甚至更像“Meme”——产生了轰动一时的炒作效果,却还未带来实质性的创新或落地应用。

提起AI+Crypto,最热门的方向聚焦于Crypto中“资产化”的应用场景,即将AI的三大要素——算力、模型和数据资产化,借助Crypto的去中心化特性提升供需匹配效率。算力资产化可以引入未被利用的算力,实现闲置算力的供需撮合,缓解供需失衡问题,尤其在算力稀缺的背景下,去中心化GPU网络如io.net、专注渲染的Render(RNDR)便是此方向的典型案例;在AI模型资产化和模型去中心化运行方面,Bittensor(TAO)是该领域的代表;去中心化的数据资产化也可能在一定程度上保障隐私和降低成本。然而,Crypto的去中心化特性尚无法真正缓解AI要素的供需矛盾。简单地交易所有权或使用权不构成真正的技术创新,这种模式创新往往忽视了工程难度。例如,实现算力去中心化以盘活闲置算力并不容易,大模型训练最需要的是稳定性,如果中断则沉没成本太高。因为算力交付技术细节复杂,类似Uber和Airbnb的双边调度模型在此失灵,此外,英伟达的CUDA软件环境和NVLINK多卡通信使替代成本极高,NVLINK对显卡物理距离的限制要求显卡集中于同一数据中心。在这一背景下,去中心化算力供应的商业模式难以实现,沦为单纯的叙事,许多算力项目被迫放弃训练市场,转而服务推理市场。然而,在应用未大规模爆发的情况下,推理需求不足,大企业通过自建满足推理需求,显得更稳定且具有性价比。

另一方面,除了补充部分真实应用场景的项目,更多项目通过炒作AI与Crypto融合的概念来吸引投资或用户,但缺乏实际的技术落地产品和市场需求支持。这使得一些AI+Crypto组合的项目具有较强的短期“炒作”特性,却缺乏长期的技术价值和用户黏性。换句话说,许多项目在概念上看似激动人心,但在实际操作中往往忽视了大量技术细节和复杂性,难以持续发展实现预期的效果。

3、DePIN :硬件+ Crypto,经济模型的挑战

与AI结合的相对“向虚”不同,DePIN(去中心化的物联网,Decentralized Physical Infrastructure Networks)和Crypto的结合提供了更具实际操作性的应用场景。DePIN引入硬件设备和代币激励模型,试图构建一个依赖于加密技术和物联网设备的去中心化网络。这种模式通过经济激励驱动个体参与,让他们通过部署物联网设备、收集和共享数据,获得加密代币的奖励。

然而,硬件+Crypto模式也面临着诸多挑战。DePIN的优势在于有硬件产品,许多项目能够落地和商业化,实现收入和流水,甚至具备穿越牛熊的能力。但问题在于,大部分项目的叙事略显陈旧,产品体验不足,往往难以与Web2相媲美。如果单纯依赖于Token激励来吸引用户,一旦激励模型崩溃便可能陷入“死亡螺旋”。由于其依赖硬件销售收入和代币模型的双重飞轮,经济系统的稳定性至关重要。如果代币价值波动过大,或硬件部署和维护成本过高,整个系统的经济激励将难以维系,可能导致用户流失,甚至网络瘫痪。


4、AiPIN:打开Crypto大规模采用的大门?

近期,AiPIN这一品类备受瞩目。AiPIN融合了AI技术与DEPIN硬件,不仅革新了用户体验,展现出巨大的技术潜力,还促使人们重新思考人与机器的全新交互可能性。AI代表生产力,Crypto代表生产关系,DEPIN则代表生产资料,三者结合的科技趋势交汇或将开启Crypto大规模应用的大门。

DePIN对AI的主要贡献首先体现在数据上。AI本质上是基于海量数据训练的智能系统,数据被称为AI的“石油”。不同于过去互联网主要服务于人,在新的互联时代,所有设备都将接入网络,成为数据节点。机器数量远超人类,将构成万物互联的基础,并为未来的可编程社会奠基。许多AiPIN项目通过硬件传感器捕获数据,再利用AI优化数据处理能力,在应用层面实现端到端流程自动化,释放行业细分场景的潜力。有些终端是传统的未联网设备,如自行车——在摩拜单车前,人们从未想过自行车会成为出行数据的一部分。而增量设备如机器人、自动驾驶汽车等具身智能设备,也成为新场景的数据来源。

对AI硬件的投资本质是对执行设备的探索和布局, DePIN设备通过无感收集数据并确权,从而助力算法训练,以数据、技术和应用场景为基础,有望在通用性和规模效应显著的领域建立生态,抵御泡沫影响,智能化多模态将赋予DePIN新的生命。AI技术的落地和规模化依赖于算法、算力、数据等环节的有机协同,而AiPIN通过结合AI的技术应用,兼具技术优势和商业化价值,借助Crypto形成价值捕获完成冷启动,而后通过分配所有权和价值给贡献者构建繁荣自运转的生态系统,并进一步扩展。

DePIN中的物联网设备收集的丰富端侧数据,正好为AI提供了广泛的训练和应用场景。同时,AI的加入也使DePIN变得更智能和可持续。AI可以改善Crypto产品饱受诟病的糟糕用户体验,通过深度学习和预测来提升设备效率和优化网络资源分配,还可以帮助审计智能合约、提供个性化服务,甚至通过算法动态调整经济激励模型。

我们看到一些智能硬件,如戒指、手环和手表利用传感器运动追踪能够监测睡眠、健身和心率等健康数据,且供应链相对成熟。与手机结合后,这些设备能够降低交互成本,形成网络效应。然而,由于计算能力和用户粘性各异,许多产品最终沦为接收消息和来电提醒的工具。

新的一些社交型智能体硬件,具备佩戴舒适、待机时间长且无需充电,便于社交分享的特性,无论视觉还是听觉,它们都在尝试去占据人的感官,具备出色的穿戴体验的同时,AI的多模态能力和交互界面为硬件提供了更大的想象空间,用户可以用语音,视觉,手势等更自然的方式去体验和交互。这些新产品某种程度上更像是AI玩具,不仅提供情绪价值,还能源源不断地生产丰富而富有想象力的内容和数据。

智能眼镜是另一个重要品类。虽然Vision Pro因售价过高而出货量未达预期,可能会停产,但一些更轻便(如100g以下)、售价低且与Crypto结合的产品将继续探索并可能成为爆款,展现成熟计算平台与显示交互终端的强大威力。在消费电子领域,AR经历了2017年的寒冬后,2024年迎来了爆发。正如扎克伯格所言,AI的推动可能使智能眼镜成为计算平台的时刻早于预期。

还有一些AI原生硬件如Rabbit,尽管目前市场表现不尽如人意,但为定义新产品形态提供了宝贵的尝试。我们期待新的终端和交互方式实现革命性的用户体验。人机协作的颠覆才刚刚开始,许多项目和团队仍在摸索,最好的创意尚未出现,我们期待AiPIN的“iPhone时刻”。

创造现象级产品从来不是坦途,硬件面临资金筹集、供应链管理等挑战,需要兼顾消费电子的美观、舒适性和续航能力。同时,成功不仅需要硬件产品的设计和供应链管理能力,还需要具备AI应用的定义能力、端侧算力以及强有力的销售推广能力。对于创业项目而言,首要任务是找到产品市场适配(PMF),进而从SLG(销售驱动增长)转向PLG(产品驱动增长),乃至通过数据飞轮打开增长的第二曲线。

结合DePIN,可以从流动性和数据两个方面喂养AI,Crypto可以为实验性项目提供由下而上的融资机会助力AI产品的商业落地及冷启动,并给AI项目的资本化与流动性提供更优解。通过AI有效利用数据,DePIN不再仅仅是基于Crypto激励的硬件(物联网)组合,而可能演变为一个智能自适应的生态系统。通过建立新的数据飞轮,多模态数据将有机会催生新的超级应用, AiPIN的结合是否能够敲开Crypto大规模采用的大门?





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Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. 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Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. 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