AI経済には新しいエンジンが必要です:内部の環境の過激なビジョン

Travis Good: 私を持ってくれてありがとう、Ishan. 私はあなたが深いテクノロジーの反対者と呼ぶかもしれません。私は、専門家が正しいアプローチが「定着した知識」であると主張する困難な分野に惹かれています。トラヴィス・グッド:

バイオテクノロジーでは、大手製薬会社との会議で、彼らが20億個の化合物をテストして特定の農薬を完全にブルートフォースのアプローチを使用して置き換えたと誇りを持って述べたとき、私は24時間にわたって働く人や機械がたくさんいるということを考えていたが、その時点で私は「それがとても無駄だ」と考えていた。

同様に、輸送の分野では、ルールエンジン(パフォーマンス保証が欠けていたが、迅速に動作することができた)と遺伝アルゴリズム(パフォーマンスとタイミング保証が欠けていた)が、貨物業界が達成できる最善のものだと専門家に話されました。

2017年以来見てきたCryptoAIは、私が批判的に検討する価値があると考えているいくつかの仮定を一貫して作成している。第一は、「モデルの市場」がネットワーク経済、イノベーション、およびパフォーマンスのための最善であるということです。第二は、ストック証明は、多くのマイニングを特徴とするネットワークを確保するための最良の方法です。私は両方のアイデアに強く反対しましたが、それらは連鎖的に繰り返され続けました。次に、集中型AIは「OpenAI」と「Anthropic」でシーンに入り、私は本当に心配し始めました、なぜなら誰も私が実行可能な分散型経済の代替策だと考えていたものを構築していなかったからです。

Ishan Pandey: Ambientは最近、a16zのCrypto Startup AcceleratorとDelphi DigitalとAmber Groupが率いる720万ドルの資金調達を確保しました。イシャン・パンディ:

Travis Good:私は誰かの口に言葉を置きたくないが、私たちの投資家は、AmbienteがAIがグローバル経済の背骨になるにつれて生じる根本的な経済問題を解決していることを認識していると信じている。トラヴィス・グッド:

当社の収益モデルは、我々が「有用な作業の証明」と呼ぶものを取り巻く - マイナーがインフレとトランザクションベースの報酬を両方に稼ぐシステムで、ユーザーが実際に必要としている検証されたAI推定を実行し、支払う。

防御性は3つの主要なソースから来ています。第一に、我々のテクニカルイノベーションは、検証済みの推論で、我々は競合相手の10〜1000倍のコストに比べてわずか0.1%のオーバーヘッドで検証を達成しました。第二に、我々の標準化に焦点を当てているのは、複数のモデルで資源を分割するのではなく、一つの高品質の大型言語モデルに最適化することで、マイナー経済を劇的に向上させることです。

持続可能性の観点から、Ambentは通貨が来世の最も貴重な経済資源である機械インテリジェンスと直接結びついている経済を作り出します。

最も説得力のある点は、これらのイノベーションを示すだけでなく、理論化する能力だったと思うが、たとえば、種を生み出した時点では、すでに400億個のパラメータまでのモデルに検証済みの推論システムを導入していた。

Ishan Pandey:現在の市場での資本調達は挑戦的ですが、Ambentはa16z、Delphi Ventures、Amber Groupから成功してサポートを確保しました。イシャン・パンディ:

Travis Good: 資金調達プロセスから得た教訓に関して、私は、資金調達プロセスから得た教訓に関して、資金調達プロセスがより慎重に技術的注意を払うほど、その努力が資金調達プロジェクトの技術的能力、洞察力、そしてプロジェクトに関与する意欲を示しているので、私は、たとえば、a16z CSXが私たちとともに私たちのLogitsの証拠を徹底的に実験するために、著名な学者全員を連れて来たことを特に評価したと思います。トラヴィス・グッド:

私が学んだもう一つのレッスンは、誰もがすべてについて論文を持っているわけではありませんので、あなたのプロジェクトの分野で論文を持っている資金と調和することが重要で必要であり、その論文があなたのプロジェクトと調和しているということです。

私のアドバイスに関して? 意図が重要だと思う。 Ambientの使命は、分散型AIを規模で提供し、集中型AIが生み出す根本的な経済問題を解決し、マイナーにProof of Workを復元し近代化することによって可能な限り最高の経済的取引を与えることだと思う。我々は、ネットワークだけでなく、Web2や他の多くのブロックチェーンに、最速で最も安価な検証済みの推測を提供したいと考えています。

Ishan Pandey: 新たな資本をR&D、インフラストラクチャ、スケーリングにどのように分配するつもりですか?この資金調達を加速させる技術的なマイルストーンや市場入り戦略はありますか?

Travis Good: 我々は、技術開発が最大の割合を占める3つの主要な優先事項に資本を配分している。トラヴィス・グッド:

まず、約60%がR&Dに向かって進んでおり、当社の検証済み推測システムを完璧にし、ソラナのフォークを強化します。我々は、検証済み推測が大小のマイナーにとってシームレスな体験になることを望んでいます。同様に、当社のAPIが開発者にとってできるだけ役に立つことを望んでいますので、ソラナの部分に取り組んでいます。

第2に、約25%がインフラストラクチャとテストネット開発に費やされています。今年後半にテストネットの発売を目標にしており、マイナーや開発者がプラットフォームを直接体験できるようになります。

残りの15%は、マイニング側では、GPU所有者が環境マイニングへの移行を支援するためのツールとリソースを作成しています。開発者にとって、我々は、検証されたオンチェーンAIの強力な使用例を示すことに焦点を当てています。もしあなたが潜在的なマイナー、開発者、または開発者プラットフォーム(代理フレームワークプロバイダーのように)なら、私たちはあなたから聞きたいと思います!

この資金調達は、Testnetの立ち上げ、私たちの最初のマイナーグループの搭載、相互運用性のためのクロスチェーンブリッジの完成、および私たちの公開面のAPIゲートウェイの開発を含むいくつかの重要なマイルストーンを加速させます。

Ishan Pandey: 規模でのAI推測は、特にセキュリティ、分散化、コスト効率のバランスをとる際に複雑な課題です。イシャン・パンディ:

Travis Good: Ambientのアーキテクチャの中心は、伝統的なトランジットを排除する検証された推論の根本的な再考を表す「proof of logits」システムです。トラヴィス・グッド:

ほとんどの検証アプローチはバイナリー選択を強制する:セキュリティのために効率を犠牲にする(1000倍のオーバーヘッドを持つzkSNARKsのように)または効率のためにセキュリティを犠牲にする(楽観的な検証システムのように)。

これが機能する方法です: AI モデルがテキストを生成するとき、それは各トークンのためのユニークなログットセットを生成します。これらのログットはモデルの内部状態を反映し、コンパクトな表示を作成するためにハッシュすることができます。重要な洞察点は、検証者が全体の生成プロセスを複製する必要はありません - 彼らはランダムポイントで個々のトークンとそれらの間の数学的関係を検証し、強力なセキュリティ保証を維持しながら、計算要件を劇的に削減することができます。

我々はシステムを非ブロック証明の作業コンセンサスメカニズムとして構築しました、つまり、検証はトランザクション処理と並行して行われます。

Decentralizationのために、我々は最近の学術の突破にインスピレーションを得たモデルシェアディング技術を実装しました. This allows us to distribute massive models (600B+ parameters) across multiple nodes, enabling even consumer-grade hardware to participate.

ブロックチェーンセキュリティのために、我々は、ネットワークの問題解決に2つのタイムスケール(短期および中期)で最大の検証済み貢献をしたマイナーに、トランザクションを選択して注文する最大の能力を与える。

これらの技術的課題を解決することにより、セキュリティ、分散化、効率が競争するのではなく共存できるシステムを構築し、代替アプローチの10〜1000倍のオーバーヘッドの代わりに0.1%の検証を達成しました。

Ishan Pandey: あなたのシステムは、トレーニングコストを10倍、推定コストを0.1%まで削減することを目指しています。イシャン・パンディ:

Travis Good: 私が推論にどのようにアプローチするかに関する以前の回答をご覧ください. トレーニングのために、私たちは、訓練中に体重間の接続がどのように維持されているかを指す、スパルシティと呼ばれる何かの使用におけるいくつかの革新とともに、検証のためのいくつかの類似のツールを使用しています。トラヴィス・グッド:

Ishan Pandey: 3年から5年を振り返ると、AIとWeb3でどのような重要な技術的または経済的変化を予想しているか、そしてAmbienteはこれらの発展のためにどのように位置づけているか。Ishan Pandey:

Travis Good:今後3〜5年間で、AIとweb3の景観を再構築する4つの大きな変化が見られる。トラヴィス・グッド:

まず、AIは主に人間が主導するものから、ますます自律的なものに移行するだろう。我々はすでに、最小限の人間の監督をもって計画し、実行し、学ぶことができるエージェントシステムの出現を目撃している。これらのシステムは、信頼のない検証の需要を推し進めます―あなたが指定したモデルと制約を使用していることを検証できない限り、AIエージェントに権限を委任する必要はありません。

第2に、国境のAIモデルの計算要件は少なくとも規模の順番で増加し、重要な集中圧力を生み出す。最も有能なモデルは、最大のエンティティだけが手に入れることができるインフラを必要とし、アクセスと制御についての懸念を引き起こす。

第3に、伝統的なフィアット通貨は、経済活動がAIエージェントが他のAIエージェントと取引するデジタル領域へと移行するにつれて、増加する圧力に直面し、しばしば管轄区域を越える。

第4に、規制枠組みはAIの周囲で成熟し、透明性、監査可能性、および安全性に重点を置く可能性があります。

Ambient はこれらの変更をいくつかの方法で位置づけています:

• 当社の検証済み推測システムはすでに、自動人工知能エージェントに必要な信頼層を提供しています。
• 当社のモデルシェーディングアプローチは、集中化の問題に直接対処します。
• マシンインテリジェンスを通貨規格として確立することにより、当社のアーキテクチャ全体は検証と透明性に基づいて構築されています。
• 当社の検証済み推測システムはすでに、自動AIエージェントに必要な信頼層を提供しています。
• Our model sharding approach directly addresses the centralization problem.
• マシンインテリジェンスを通貨標準として確立することで、エージェント対エージェント貿易の来る時代のネイティブな交換メディアを作り出しています。
• 当社のアーキテクチャ全体は、検証と透明性の周りに構築されています。

  
  

  究極のビジョンは、数少ない企業や政府のコントロール下で集中化されずに機械知能が繁栄できるインフラストラクチャ層を作成することです。

  
  

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