The AI Economy Needs a New Engine: Inside Ambient’s Radical Vision

In questa edizione esclusiva del nostroDietro la startupIshan Pandey si siede con Travis Good, co-fondatore diAmbiente, una rete AI decentralizzata che sta ridefinendo come il calcolo, la verifica e il consenso blockchain si uniscono.

Dalla costruzione di sistemi di trasporto di merci matematicamente ottimali alla pionierizzazione dell'efficienza biotecnologica basata sull'IA, Travis ora si concentra sudecentralizing AIIn questa conversazione franca e tecnicamente densa, Travis spiega perché Ambient ha rifiutato le ipotesi del settore, perché Proof of Work sta facendo un ritorno e come la inferenza AI può alimentare una nuova economia internet verificabile.

Ishan Pandey:Ciao Travis, benvenuto nel nostroDietro la startupHai iniziato ad Harvard, hai lavorato all'ottimizzazione di sistemi complessi in biotecnologia e trasporti, e ora stai guidando una società blockchain alimentata da AI. Puoi camminare attraverso quel viaggio?

Travis Good:Grazie per avermi, Ishan. Sono quello che potresti chiamare un contrario di tecnologia profonda. Sono attratto da domini difficili in cui gli esperti sostengono che gli approcci corretti sono "conoscenza stabilita". Questo è stato il caso in tre campi come hai menzionato, biotecnologia, trasporto e ora blockchain.

In biotecnologia, ero in una riunione con una grande azienda farmaceutica quando erano orgogliosi di dichiarare che avevano testato due miliardi di composti per sostituire un particolare pesticide utilizzando un approccio di forza bruta completamente con un sacco di persone e macchine che lavoravano 24/7. Tutto quello che potevo pensare all'epoca era "questo è così sprecato".Nella società in cui ero CTO, abbiamo cercato di ridurre radicalmente la necessità di monitorare così tanti composti, usando l'apprendimento automatico e la chimica computazionale.

Allo stesso modo, nei trasporti, gli esperti mi hanno detto che i motori di regole (che mancavano di garanzie di prestazioni ma potevano funzionare rapidamente) e gli algoritmi genetici (che mancavano di garanzie di prestazioni e di tempistica) erano i migliori che l'industria del trasporto merci poteva sperare di raggiungere. il mio scetticismo a proposito mi ha portato a un buco di ricerca che mi ha portato a reclutare alcuni matematici affiliati all'Università di Roma come consulenti che alla fine ci hanno aiutato a costruire il primo pianificatore del movimento ferroviario di merci matematicamente ottimale al mondo, che ha funzionato rapidamente, ha avuto garanzie di prestazioni e ha in realtà migliorato la velocità dell'intera rete ferroviaria.

CryptoAI, che ho osservato dal 2017, ha costantemente fatto un paio di ipotesi che penso valga la pena esaminare criticamente. Il primo è che i "mercati dei modelli" sono i migliori per l'economia di rete, l'innovazione e le prestazioni. Il secondo è che Proof of Stake è il modo migliore per proteggere le reti che presentano un sacco di mining. Non sono d'accordo con entrambe queste idee, ma continuano a essere ripetute catena dopo catena. Poi, l'IA centralizzata è entrata in scena con "OpenAI" e Anthropic, e ho iniziato a preoccuparmi veramente, perché nessuno stava costruendo ciò che pensavo fosse un'alternativa economica decentralizzata fattibile. Ho sentito un obbligo morale di entrare nella fretta, quindi ho

Ishan Pandey:Ambient ha recentemente guadagnato 7,2 milioni di dollari di finanziamenti guidati dal Crypto Startup Accelerator di a16z, insieme a Delphi Digital e Amber Group. Gli investitori di solito cercano modelli economici forti e motori difensibili.

Travis Good:Non voglio mettere le parole in bocca a nessuno, ma credo che i nostri investitori abbiano riconosciuto che Ambient risolve un problema economico fondamentale che emerge quando l'IA diventa la spina dorsale dell'economia globale.

Il nostro modello di reddito ruota attorno a ciò che chiamiamo "prova utile del lavoro" - un sistema in cui i minatori guadagnano sia l'inflazione che le ricompense basate sulle transazioni eseguendo inferenze AI verificate che gli utenti hanno effettivamente bisogno e pagano. A differenza delle criptovalute tradizionali in cui l'estrazione non crea utilità diretta, i minatori Ambient producono valore economico con ogni transazione. Questo crea un ciclo virtuoso: più utenti hanno bisogno di inferenza AI, più minatori si uniscono per fornirla, rafforzando la rete e aumentando la sua utilità.

La difensibilità proviene da tre fonti principali. In primo luogo, le nostre innovazioni tecniche nella inferenza verificata – abbiamo ottenuto la verifica con solo lo 0,1% di overhead rispetto ai costi overhead dei concorrenti 10-1000x. In secondo luogo, il nostro focus sulla standardizzazione – ottimizzando per un modello di grande lingua di alta qualità piuttosto che frammentare le risorse su molti modelli, miglioriamo drasticamente l’economia mineraria. E in terzo luogo, gli effetti di rete – man mano che più miner si uniscono, la latenza diminuisce e le prestazioni aumentano, rendendo la rete più attraente per gli utenti.

Dal punto di vista della sostenibilità, Ambient crea un’economia in cui la moneta è direttamente legata alla risorsa economica più preziosa dell’era futura: l’intelligenza macchina.

L’aspetto più convincente che penso sia stata la nostra capacità di dimostrare, non solo teorizzare, queste innovazioni – ad esempio, al momento della raccolta del seme avevamo già implementato il nostro sistema di inferenza verificato su modelli fino a 400 miliardi di parametri di dimensioni.

Ishan Pandey: Raising capital in the current market is challenging, yet Ambient successfully secured backing from a16z, Delphi Ventures, and Amber Group. What key lessons did you learn from the fundraising process, and what advice would you give to other AI and blockchain startups looking to attract top-tier investors?

Travis Good:Per quanto riguarda le lezioni del processo di raccolta fondi, penso di aver imparato che più la diligenza tecnica di un fondo è riflessiva, più sono impressionato e eccitato, perché questo sforzo mostra le proprie capacità tecniche, le intuizioni e la volontà di un fondo di impegnarsi con il progetto.

L'altra lezione che ho imparato è che non tutti hanno una tesi su tutto, quindi è importante e necessario allinearsi con fondi che hanno una tesi sull'area del tuo progetto e la cui tesi si allinea con il tuo progetto.

Per quanto riguarda il mio consiglio? penso che l'intenzione conta. La missione di Ambient è quella di fornire AI decentralizzata su scala, per affrontare i problemi economici fondamentali che crea l'IA centralizzata, dando ai minatori il miglior accordo economico possibile portando indietro e modernizzando Proof of Work. Vogliamo aiutare non solo la nostra rete, ma servire Web2 e molti altri blockchains con la più veloce, la più economica inferenza verificata sul miglior modello di pesi aperti. Credo fermamente che i nostri investitori hanno risonato con quella missione e volevano investire nelle innovazioni che abbiamo proposto per realizzarlo. Il mio semplice consiglio agli altri fondatori sarebbe di non perseguire le tendenze, di intraprendere progetti in cui credete sinceramente e penserete di cambiare il mondo.

Ishan Pandey:Come si prevede di allocare il nuovo capitale attraverso la ricerca e lo sviluppo, le infrastrutture e gli sforzi di scalabilità?

Travis Good:Stiamo assegnando capitale su tre priorità principali, con lo sviluppo tecnico che assume la maggior parte.

In primo luogo, circa il 60% sta andando verso la ricerca e lo sviluppo per perfezionare il nostro sistema di inferenza verificata e migliorare il nostro fork di Solana.Vogliamo che la inferenza verificata sia un'esperienza senza problemi per i minatori grandi e piccoli.Analogamente, vorremmo che la nostra API sia il più utile possibile per gli sviluppatori, quindi stiamo lavorando duramente sulla parte di Solana.

In secondo luogo, circa il 25% è dedicato allo sviluppo di infrastrutture e testnet. stiamo mirando a un lancio di testnet più tardi quest'anno, che consentirà ai minatori e agli sviluppatori di sperimentare la piattaforma in prima persona.

Il restante 15% supporta la nostra strategia go-to-market, che ha due tracce: il reclutamento dei minatori e l'impegno degli sviluppatori. Sul lato minerario, stiamo creando strumenti e risorse per aiutare i proprietari di GPU a passare alla miniera ambientale. Per gli sviluppatori, ci concentriamo sulla dimostrazione di casi d'uso convincenti per l'IA verificato sulla catena. Se sei un potenziale minatore, sviluppatore o piattaforma di sviluppatori (come un fornitore di framework di agenzia) ci piacerebbe sentire da te!

Questo finanziamento accelera diverse tappe chiave tra cui il nostro lancio di Testnet, il nostro ingresso della nostra prima coorte di minatori, il nostro completamento del nostro ponte tra catene per l'interoperabilità, e lo sviluppo dei nostri gateway API di pubblico accordo.

Ishan Pandey:La inferenza AI su scala è una sfida complessa, specialmente quando si tratta di bilanciare la sicurezza, la decentralizzazione e l'efficienza dei costi.Come risolve l'architettura Ambient i compromessi tra l'efficienza computazionale e la verifica blockchain?

Travis Good:Al centro dell’architettura di Ambient è il nostro sistema “proof of logits”, che rappresenta una riflessione fondamentale di inferenza verificata che elimina i tradizionali tradeoff.

La maggior parte degli approcci di verifica costringe una scelta binaria: o l'efficienza di sacrificio per la sicurezza (come i zkSNARK con 1000x overhead) o la sicurezza di sacrificio per l'efficienza (come i sistemi di verifica ottimistici).La nostra innovazione era riconoscere che la "impronta digitale" del pensiero di un modello AI - le uscite numeriche crude chiamate logits - potrebbero essere utilizzate per verificare l'esecuzione del modello con un minimo overhead.

Ecco come funziona: quando un modello di intelligenza artificiale genera testo, produce un set unico di logiti per ogni token. Questi logiti riflettono lo stato interno del modello e possono essere hashed per creare una rappresentazione compatta. Una visione chiave era che i validatori non hanno bisogno di replicare l'intero processo di generazione - possono verificare i singoli token e le relazioni matematiche tra loro a punti casuali, riducendo drasticamente i requisiti computazionali mantenendo forti garanzie di sicurezza.

Abbiamo progettato il sistema come un meccanismo di prova di consenso di lavoro non bloccante, il che significa che la verifica avviene in parallelo con il trattamento delle transazioni.

Per la decentralizzazione, abbiamo implementato tecniche di sharding dei modelli ispirate ai recenti progressi accademici. Questo ci consente di distribuire modelli massicci (600B + parametri) su più nodi, consentendo anche hardware di livello consumer di partecipare.

Per la sicurezza della blockchain, diamo ai minatori che hanno fatto i maggiori contributi verificati alla risoluzione dei problemi di rete su due scale di tempo (a breve e medio termine) la più grande capacità di selezionare e ordinare transazioni.In altre parole, abbiamo sostituito ciò che significa "participare" in Solana (denaro che hai bloccato per guadagnare ricompense) con un proxy per gli investimenti hardware come quello che vedi con Bitcoin, ma in un modo che ci consente di riutilizzare il consenso bizantino di Solana.

Risolvendo queste sfide tecniche, abbiamo creato un sistema in cui la sicurezza, la decentralizzazione e l'efficienza possono coesistere piuttosto che competere, raggiungendo un livello di verifica superiore allo 0,1% invece del 10-1000x di approcci alternativi.

Ishan Pandey:Il tuo sistema mira a ridurre i costi di formazione di 10x e l'inversione di inferenza a 0,1%.

Travis Good:Per la formazione usiamo alcuni strumenti simili per la verifica insieme ad alcune innovazioni nell'uso di qualcosa di chiamato sparsità, che si riferisce a come le connessioni tra i pesi sono mantenute durante l'allenamento.

Ishan Pandey:Guardando avanti da tre a cinque anni, quali cambiamenti tecnologici o economici chiave prevedete in AI e web3 e come Ambient si sta posizionando per questi sviluppi?

Travis Good:Nel corso dei prossimi tre o cinque anni, vedo quattro grandi cambiamenti che ricostruiranno il paesaggio AI e web3:

In primo luogo, l’intelligenza artificiale passerà da essere principalmente dirigita dall’uomo a diventare sempre più autonoma. Stiamo già vedendo l’emergere di sistemi agentici che possono pianificare, eseguire e imparare con una supervisione umana minima. Questi sistemi guidano la domanda di verifica senza fiducia – non vorrai delegare autorità a un agente di intelligenza artificiale a meno che tu non possa verificare che sta usando il modello e le restrizioni che hai specificato.

In secondo luogo, i requisiti computazionali per i modelli di intelligenza artificiale di frontiera aumenteranno di almeno un ordine di magnitudo, creando una pressione di centralizzazione significativa. I modelli più capaci richiedono un'infrastruttura che solo le maggiori entità possono permettersi, sollevando preoccupazioni circa l'accesso e il controllo.

In terzo luogo, le valute fiduciarie tradizionali dovranno affrontare pressioni crescenti man mano che l’attività economica si sposta verso i regni digitali in cui gli agenti di intelligenza artificiale operano con altri agenti di intelligenza artificiale, spesso attraverso confini giurisdizionali.

Quarto, i quadri normativi matureranno attorno all'IA, con un probabile enfasi sulla trasparenza, l'auditabilità e la sicurezza. sistemi che non possono fornire garanzie verificabili sul loro funzionamento dovranno affrontare un controllo crescente.

Ambient si sta posizionando per questi cambiamenti in diversi modi:

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• Il nostro sistema di inferenza verificato fornisce già il livello di fiducia necessario per gli agenti AI autonomi.
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• Il nostro approccio di schiacciamento del modello affronta direttamente il problema della centralizzazione.
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• Creando l'intelligenza macchina come standard di valuta, stiamo creando un mezzo di scambio nativo per l'era futura del commercio agente-agente.
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• Tutta la nostra architettura è costruita intorno alla verifica e alla trasparenza.
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La visione finale è quella di creare un livello di infrastruttura che consenta all’intelligenza automatica di prosperare senza diventare centralizzata sotto il controllo di poche aziende o governi.

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