专访 ai16z 创始人 Shaw:我非爱财者,但想让 AI 帮普通人获得赚钱机会

marsbitPublicado a 2024-12-27Actualizado a 2024-12-28

为了近距离接触社区,曾经一直隐身在幕后潜心技术的Shaw走到了台前。12月下旬,正是海外最重要的假期——圣诞节,Shaw却和妻子选择了来中国与社区开发者见面。从上海到北京再到香港,Shaw的行程十分紧凑,每一场活动他都被大家排队提问。

作为最热门的AI agent项目ai16z的代币市值已经超过10亿美元。ai16z的核心ElizaOS是一个强大的多智能体仿真框架,旨在创建、部署和管理自主AI agent,其使用TypeScript构建,能够跨多个平台进行交互,目前已有许多项目基于这个备受好评的开源框架开发。

Shaw说自己并不是个爱钱的人,但他的开发工作旨在为普通人提供投资机会,让加密生态系统能够从投机性转变为生成性,摆脱赌博式地押注,而是投资于那些真正能扩大蛋糕的事物。

在项目进展方面,ai16z很快将公布合作方名单,提高透明度,1月1日前后将公布ai16z代币经济学的新提案。Shaw认为,应对如何应对AI托管世界,人们应该拥有自己的数据和模型,高度去中心化是关键。

ai16z创立初衷:让普通人也有机会成为投资者

在采访中,Shaw坦言,ai16z的诞生源于对当前投资格局的观察与对公平投资机会的渴望。他提到:“如果你想投资Uber或OpenAI这样的顶尖初创公司,你必须是a16z这样的机构投资者。普通人几乎没有渠道接触这些机会。”

Shaw认为,像Solana这样的加密生态系统能够从投机性转变为生成性,摆脱赌博式地押注这个代币或那个代币,而是投资于那些真正能扩大蛋糕的事物。就像公司和软件那样。比如说,当a16z、Paradigm或其他这些大型风投公司投资软件公司时,他们也会将其纳入自己的网络,推动价值实现。他们之所以能赚钱,是因为他们创造了极具价值的东西。Shaw希望类似的机会能被普通人和社区广泛使用。

他回忆了项目的起步阶段:“我与来自daos.fun的baoskee合作。我们一起吃了顿午餐,我当时说,我想做一个像AI版的a16z。他说,那就直接叫ai16z吧,把它组合在一起。所以我们就在那天午餐后立即开始着手了。”


最新进展:将公布合作伙伴名单、ai16z代币经济学新提案

随着ai16z的代币市值超过10亿美元,Shaw透露了一系列令人兴奋的项目动态。短期而言,Shaw认为目前很多加密领域的人对DeFi并不了解,也不明白如何通过钱包里的资金让它像银行或其他金融机构那样为自己赚取更多收益。ai16z希望能够建立一个桥梁,将DeFi和普通用户连接起来。

因此,ai16z正在开发一些工具,比如自动流动性池(LP)Agent。这个代理可以为用户自动管理流动性池,帮助他们赚取收入。ai16z研发的自主投资者工具,让社区可以投资于他们相信的项目。而这个自主投资者不仅仅是由AI来决定投资什么,而是由社区集体决策,AI倾听所有人的意见,将其整理成一个投资论点,然后作为社区的代表做出决策。ai16z感兴趣的是,AI如何能够解决DAO和社区内部的许多协调和沟通问题,从而帮助他们共同做出决策。

此外,Shaw表示,项目方将正式公布所有合作伙伴名单,以提高项目透明度,帮助社区更清晰地了解各方合作关系及其具体范围。关于代币经济学方面,针对此前业内人士指出的代币经济学不清晰的争议,ai16z将于1月1日前后公布全新的代币经济学提案。该提案由来自多个团队的专业人士共同设计,将包含LP配对机制、DeFi功能整合等内容。此外,项目方还透露他们已收购了一家Launchpad公司,未来将用于AI代理的官方发布。

与此同时,近期Shaw在社交媒体上多次支持的AI Pool项目引发了市场关注。Shaw表示,AI Pool 是由合作伙伴Skely创建的,因此它主要是他的项目,但它是建立在我们的 ElizaOS 技术之上的。它展示了一种类似 pump.fun 的应用流程,但这种流程是在社交媒体上以更公平的方式发生的,因此用户不需要去其他地方。这也展现了一种真正的自主代理,这种代理完全是自治的——ai16z对其没有任何控制权,他也无法访问私钥。不能抽逃资金,不能操控它,它就是自主运行的。


DeFiai16z Dev Meetup北京活动现场


面对Zerebro、ARC竞争,坦言它们是很好的互补

Shaw表示像 ARC (用 Rust 编写的)和 Zerepy(用 Python 编写的)这样的项目,与ai16z在 Eliza OS 上的工作是很好的互补。“我知道 Swarm 的名声,他们以窃取著名研究人员的成果著称,并以实际上无效的方式对其施加影响。因此,我不会将它列入这个名单。但对于任何真正的开源项目和喜欢合作的真实开发者,我非常愿意与他们合作。这周我为Zerepy做了贡献。我们也与 Zerebro 合作,尽管人们认为它是我们最大的竞争对手,但实际上我们是合作伙伴。”

目前,DeFi、游戏和社交媒体是ai16z工作的三大支柱。Shaw认为,社交媒体帮助获得关注和快速发展;DeFi为普通用户提供最大价值,帮助他们更安全地赚取收益;游戏也吸引了很多兴趣。目前Treasure DAO的Smolworld和Loot Realms的Eternum都在使用Eliza技术开发。尽管这三者是最明显的方向,但未来可能会有更多领域涌现。

总结来说,Shaw给项目方和用户的建议是,任何能帮助用户赚钱、节省开支或改善生活的东西肯定会脱颖而出。“我觉得仅仅推销一个代币,像在 Twitter 上大量发信息和刷屏,这些可能不会像以前那么重要,尤其是当代理越来越多的时候。重点将更多放在这个代理能做什么、为我做什么。所以,应该专注于降低使用诸如金融产品等事物的门槛,将原本需要网站访问的应用带到社交平台上,总体上让用户体验更加简单。”


未来趋势:AI代理的不同阶段,如何应对AI接管世界

目前来看,AI 代理经历了不同的发展阶段,从最初的 meme 到扩展为社交,再到基础设施、投资分析。在Shaw看来,他目前看到的最大趋势是,网站正在向社交媒体迁移。

人们过去访问网站的所有目的,现在可能都能通过社交媒体上的代理实现。因此,这种趋势表明,人们正在寻找将应用直接整合到社交媒体中的方法。他表示,早些时候和一个开发旅行预订代理的人交流过,我们还在与一个开发房地产预订系统的人合作。一个很明显的 DeFi 例子是 Clanker,这是为 Forecaster 开发的。我认为这是这种趋势的一个很好例子,你将 pump.fun 的模型直接放到社交媒体上,形成一种社交铸造体验,它更加有趣,具有自我推广和自我营销的特点,并且用户可以在使用应用时不必离开社交平台。我认为未来会有成千上万的应用遵循这一趋势。

谈及未来,Shaw强调,多样性和高度去中心化是防止AI接管世界的关键。他表示,去中心化可以确保每个社区对其代理拥有完全控制权,并能有效应对AI接管的风险。

我认为最重要的事情是多样性,让AI代理彼此非常不同。它们使用不同的模型、策略和方法,由不同的团队用不同的激励机制构建,这样可以创造一个更强大的网络,让任何一个AI想要接管都变得非常困难。非常重要的一点是所有这些都要高度去中心化,并且我们要拥有自己的数据和模型,每个社区都要能完全控制自己的代理。这样在假设出现某种AI接管的情况下,这个AI需要与很多其他AI对抗。不应该只有一个超级智能AI,而是应该有许多超级智能AI,这样任何一个AI想要拥有某种优势都会变得更加困难。”

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Si bien los detalles sobre su creador e inversores siguen sin revelarse, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se erige como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían distinguirlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado de criptomonedas continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como están las cosas, esperamos más información sustancial que podría desvelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). 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. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. 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. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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