AI-ekonomin behöver en ny motor: Inom Ambients radikala vision

In this exclusive edition of our Behind the Startup series, Ishan Pandey sits down with Travis Good, co-founder of Ambient, a decentralized AI network that's redefining how computation, verification, and blockchain consensus come together.

Behind the Startup ÖvrigtAmbientAmbient

Från att bygga matematiskt optimala fraktsystem till banbrytande AI-driven bioteknik effektivitet, vänder Travis nu sitt fokus till att decentralisera AI - vid en tidpunkt då centraliserade jättar dominerar berättelsen. decentraliserar AI

Ishan Pandey: Hej Travis, välkommen till vår Behind the Startup-serie. Du började på Harvard, arbetade med att optimera komplexa system inom bioteknik och transport, och nu leder du ett AI-drivet blockchain-företag. Kan du gå oss igenom den resan? Vad drev ditt skifte från traditionella AI-applikationer till att bygga ett decentraliserat AI-nätverk?

Ishan Pandey: FörfattareBehind the Startup Övrigt

Travis Good: Tack för att du har mig, Ishan. Jag är vad du kan kalla en djup teknisk kontrarian. Jag lockas till svåra domäner där experterna hävdar att de rätta metoderna är "sett kunskap."Travis Good: Övrigt

I bioteknik var jag på ett möte med ett stort läkemedelsföretag när de stolt förklarade att de hade testat två miljarder föreningar för att ersätta ett visst bekämpningsmedel med ett helt brutto-krafttillvägagångssätt med många människor och maskiner som arbetar 24/7. Allt jag kunde tänka på den tiden var "det är så slöseriöst."

På samma sätt, inom transport, fick jag höra av experter att regler motorer (som saknade prestanda garantier men kunde fungera snabbt), och genetiska algoritmer (som saknade både prestanda och tid garantier) var det bästa godsindustrin kunde hoppas att uppnå. min skepticism om det ledde mig ner en forskning kanin hål som slutade med mig rekrytera några matematiker som är anslutna till universitetet i Rom som konsulter som slutligen hjälpte oss att bygga världens första matematiskt optimala gods järnvägsrörelseplanerare, som fungerade snabbt, hade prestanda garantier, och faktiskt förbättrade hela järnvägsnätets hastighet.

CryptoAI, som jag har tittat på sedan 2017, har konsekvent gjort ett par antaganden som jag tycker är värda att kritiskt undersöka. Den första är att "marknadsplatser för modeller" är bäst för nätverksekonomi, innovation och prestanda. Den andra är att Proof of Stake är det bästa sättet att säkra nätverk som har en hel del gruvdrift. Jag var starkt oense med båda dessa idéer, men de fortsatte att upprepas kedja efter kedja. Sedan gick centraliserad AI in på scenen med "OpenAI" och Anthropic, och jag började verkligen oroa mig, eftersom ingen byggde vad jag trodde skulle vara ett lönsamt decentraliserat ekonomiskt alternativ. Jag kände en moralisk skyldighet att gå in i spöket, så jag skapade Ambient med min medgrundare. Max Ambi

Ishan Pandey: Ambient säkrade nyligen 7,2 miljoner dollar i finansiering ledd av a16z: s Crypto Startup Accelerator, tillsammans med Delphi Digital och Amber Group. Investerare letar vanligtvis efter starka ekonomiska modeller och försvarbara moats. Vilka aspekter av Ambients inkomstmodell och långsiktig ekonomisk hållbarhet gjorde detta till en övertygande satsning för dem?

Ishan Pandey: Författare

Travis Good: Jag vill inte sätta ord i någons mun, men jag tror att våra investerare insåg att Ambient löser ett grundläggande ekonomiskt problem som uppstår när AI blir ryggraden i den globala ekonomin.Travis Good: Övrigt

Vår intäktsmodell kretsar kring vad vi kallar "användbart bevis på arbete" - ett system där gruvarbetare tjänar både inflation och transaktionsbaserade belöningar genom att utföra verifierad AI- inferens som användare faktiskt behöver och betalar för. Till skillnad från traditionella kryptovalutor där gruvdrift skapar ingen direkt nytta, Ambient gruvarbetare producerar ekonomiskt värde med varje transaktion.

Försvarbarheten kommer från tre huvudkällor. För det första, våra tekniska innovationer i verifierad inferens – vi har uppnått verifiering med bara 0,1% överhead jämfört med konkurrenternas 10-1000x överhead kostnader. För det andra, vårt fokus på standardisering – genom att optimera för en högkvalitativ storspråkig modell i stället för att fragmentera resurser över många modeller, förbättrar vi gruvekonomin dramatiskt. Och för det tredje, nätverkseffekter – när fler gruvarbetare ansluter sig minskar latensen och prestandan ökar, vilket gör nätverket mer attraktivt för användarna.

Ur ett hållbarhetsperspektiv skapar Ambient en ekonomi där valutan är direkt kopplad till den mest värdefulla ekonomiska resursen i den kommande eran: maskinintelligens.

The most compelling aspect I think was our ability to demonstrate, not just theorize, these innovations — for instance, at the time we raised our seed round we'd already implemented our verified inference system on models up to 400 billion parameters in size.

Ishan Pandey: Att höja kapital på den nuvarande marknaden är utmanande, men Ambient säkrade framgångsrikt stöd från a16z, Delphi Ventures och Amber Group. Vilka viktiga lärdomar lärde du dig från insamlingsprocessen, och vilka råd skulle du ge till andra AI och blockchain startups som vill locka toppnivåinvesterare?

Ishan Pandey: Författare

Travis Good: När det gäller lärdomar från insamlingsprocessen tror jag att jag lärde mig att ju mer genomtänkt teknisk omsorg en fond gör, desto mer imponerad och upphetsad blir jag, eftersom den ansträngningen visar en fonds egna tekniska förmågor, insikter och vilja att engagera sig med projektet.Travis Good: Övrigt

Den andra lektionen jag lärde mig är att inte alla har en avhandling om allt, så det är viktigt och nödvändigt att anpassa sig till fonder som har en avhandling om ditt projektområde och vars avhandling anpassar sig till ditt projekt.

Vi har gjort bra på den fronten med alla våra finansiärer, jag tror, och det känns bra.

När det gäller mitt råd? Jag tror att avsikten är viktig. Ambients uppdrag är att leverera decentraliserad AI i stor skala, för att ta itu med de grundläggande ekonomiska problem som centraliserad AI skapar, samtidigt som man ger gruvarbetare den bästa möjliga ekonomiska affären genom att ta tillbaka och modernisera Proof of Work. Vi vill hjälpa inte bara vårt nätverk, utan tjäna Web2 och många andra blockkedjor med den snabbaste, billigaste verifierade inferensen på den bästa öppna vägningsmodellen.

Ishan Pandey: Hur planerar du att fördela det nya kapitalet över FoU, infrastruktur och skalningsinsatser?

Finns det några tekniska milstolpar eller marknadsstrategier som denna finansiering kommer att påskynda?Ishan Pandey: Författare

Travis Good: Vi fördelar kapital över tre huvudprioriteringar, med teknisk utveckling som tar störst andel.

Travis Good: Övrigt

För det första går ungefär 60% mot forskning och utveckling för att perfekta vårt verifierade inferenssystem och förbättra vår fork av Solana.Vi vill att verifierad inferens ska vara en sömlös upplevelse för gruvarbetare stora och små.

För det andra ägnas cirka 25 % åt infrastruktur och utveckling av testnät.Vi siktar på att lansera ett testnät senare i år, vilket gör det möjligt för gruvarbetare och utvecklare att uppleva plattformen i första hand. Detta inkluderar att bygga utvecklingsverktyg, dokumentation och SDK för att göra integrationen så friktionsfri som möjligt.

De återstående 15% stöder vår go-to-market-strategi, som har två spår: gruvarbetare rekrytering och utvecklarengagemang. På gruv sida skapar vi verktyg och resurser för att hjälpa GPU-ägare övergången till Ambient mining. För utvecklare är vi inriktade på att visa övertygande användningsfall för verifierad on-chain AI. Om du är en potentiell gruvarbetare, utvecklare eller utvecklare plattform (som en agentisk ramleverantör) vi skulle älska att höra från dig!

Denna finansiering påskyndar flera viktiga milstolpar inklusive vår Testnet-lansering, vår ombordstigning av vår första kohort av gruvarbetare, vår färdigställande av vår cross-chain-bron för interoperabilitet och utvecklingen av våra offentliga API-gateways.

Ishan Pandey: AI- inferens i skala är en komplex utmaning, särskilt när man balanserar säkerhet, decentralisering och kostnadseffektivitet.Ishan Pandey: Författare

Travis Good: I hjärtat av Ambients arkitektur är vårt "proof of logits" -system, som representerar en grundläggande omprövning av verifierad inferens som eliminerar de traditionella tradeoffs.

Travis Good: Övrigt

De flesta verifieringsmetoder tvingar ett binärt val: antingen offra effektivitet för säkerhet (som zkSNARKs med 1000x överhuvud) eller offra säkerhet för effektivitet (som optimistiska verifieringssystem).

Här är hur det fungerar: När en AI-modell genererar text producerar den en unik uppsättning logits för varje token.Dessa logits speglar modellens interna tillstånd och kan hashas för att skapa en kompakt representation.En viktig insikt var att validerare inte behöver replikera hela genereringsprocessen - de kan verifiera enskilda tokens och de matematiska relationerna mellan dem vid slumpmässiga punkter, vilket dramatiskt minskar beräkningsbehovet samtidigt som starka säkerhetsgarantier upprätthålls.

Vi har konstruerat systemet som ett icke-blockerande bevis på arbetskonsensusmekanism, vilket innebär att verifiering sker parallellt med transaktionsbearbetning.

För decentralisering har vi implementerat modellskärningstekniker inspirerade av senaste akademiska genombrott.Detta gör det möjligt för oss att distribuera massiva modeller (600B+ parametrar) över flera noder, vilket gör det möjligt även konsumentklassad hårdvara att delta.

För blockchain-säkerhet ger vi gruvarbetare som har gjort de största verifierade bidragen till nätverksproblemlösning på två tidsskala (kort och medellång sikt) den största förmågan att välja och beställa transaktioner. med andra ord har vi ersatt vad "stake" betyder i Solana (pengar som du har låst upp för att tjäna belöningar) med en proxy för hårdvaruinvesteringar som vad du ser med Bitcoin, men på ett sätt som gör att vi kan återanvända Solanas Tower Byzantine konsensus.

Genom att lösa dessa tekniska utmaningar har vi skapat ett system där säkerhet, decentralisering och effektivitet kan samexistera snarare än konkurrera – uppnå 0.1% verifiering överhuvud i stället för 10-1000x överhuvud av alternativa tillvägagångssätt.

Ishan Pandey: Ditt system syftar till att minska utbildningskostnaderna med 10x och inferensöverhuvud till 0,1%.Ishan Pandey: Författare

Travis Good: Vänligen se mitt tidigare svar om hur vi närmar oss inferens. För träning använder vi några liknande verktyg för verifiering tillsammans med några innovationer i användningen av något som kallas sparsitet, vilket hänvisar till hur kopplingarna mellan vikter upprätthålls under träning.Travis Good: Övrigt

Ishan Pandey: Tittar framåt tre till fem år, vilka viktiga tekniska eller ekonomiska förändringar förutser du i AI och web3, och hur är Ambient positionerar sig för dessa utvecklingar?

Ishan Pandey: Författare

Travis Good: Under de kommande tre till fem åren ser jag fyra stora förändringar som kommer att omforma AI och web3-landskapet:

Travis Good: Övrigt

Först kommer AI att övergå från att vara huvudsakligen mänskligt styrd till att bli alltmer autonom.Vi ser redan framväxten av agentiska system som kan planera, utföra och lära sig med minimal mänsklig övervakning.Dessa system kommer att driva efterfrågan på opålitlig verifiering - du vill inte delegera myndighet till en AI-agent om du inte kan verifiera att den använder den modell och begränsningar du angav.

För det andra kommer beräkningsbehovet för fronter AI-modeller att öka med åtminstone en storleksordning, vilket skapar ett betydande centraliseringstryck.De mest kapabla modellerna kommer att kräva infrastruktur som bara de största enheterna har råd med, vilket väcker farhågor om åtkomst och kontroll.

Tredje, traditionella fiatvalutor kommer att möta ökat tryck när den ekonomiska verksamheten flyttar till digitala världar där AI-agenterna handlar med andra AI-agenter, ofta över jurisdiktionsgränser.

Detta kommer att driva efterfrågan på valutor som är nativt digitala och bundna till beräkningsresurser.

Fjärde, regelverk kommer att mogna runt AI, med en sannolikt tonvikt på öppenhet, revision och säkerhet.

System som inte kan ge verifierbara garantier om sin verksamhet kommer att möta ökad granskning.

Ambient positionerar för dessa skift på flera sätt:

• Vårt verifierade inferenssystem ger redan det tillförlitliga lager som behövs för autonoma AI-agenter.
• Vår modell sharding-metod tar direkt itu med centraliseringsproblemet.
• Genom att etablera maskinintelligens som en valutastandard skapar vi ett inhemskt utbytesmedium för den kommande eran av agent-till-agent-handel.
• Vår hela arkitektur är byggd kring verifiering och öppenhet.

Vårt verifierade inferenssystem ger redan det tillförlitliga lager som behövs för autonoma AI-agenter.

Vår modell sharding-metod tar direkt itu med centraliseringsproblemet.

Genom att etablera maskinintelligens som en valutastandard skapar vi ett inhemskt medium för utbyte för den kommande eran av agent-till-agent-handel.

Vår hela arkitektur bygger på verifiering och öppenhet.

Den ultimata visionen är att skapa ett infrastrukturskikt som gör det möjligt för maskinintelligens att blomstra utan att bli centraliserad under kontroll av några få företag eller regeringar.

Glöm inte att gilla och dela berättelsen!

Vested Interest Disclosure: This author is an independent contributor publishing via our business blogging program. HackerNoon has reviewed the report for quality, but the claims herein belong to the author. #DYO

Vested Interest Disclosure:Försäkringsbolag Försäkringsbolag Försäkringsbolag:This author is an independent contributor publishing via our business blogging program. HackerNoon has reviewed the report for quality, but the claims herein belong to the author. #DYObusiness blogging programbusiness blogging program