ETH ar putea crește pe măsură ce Ethereum se poziționează ca strat de decontare AI, spun experții

Fundația Ethereum Pătrunde în Domeniul AI cu o Nouă Echipa

Fundația Ethereum a lansat recent o echipă de inteligență artificială (AI) descentralizată condusă de Davide Crapis pentru a poziționa blockchain-ul Ethereum ca un strat de bază pentru decontare și coordonare pentru agenții AI autonomi. Mișcarea reflectă ambiția Ethereum de a juca un rol central în modelarea viitorului AI – unul care este deschis, transparent și rezistent la monopolizare.

Ca parte a mandatului său, echipa va dezvolta un set complet AI descentralizat pentru a se asigura că evoluția tehnologiilor AI nu rămâne sub controlul câtorva entități dominante. Prin integrarea AI cu arhitectura descentralizată a Ethereum, echipa își propune să deblocheze noi posibilități pentru sistemele autonome, inclusiv luarea deciziilor pe lanț și coordonarea fără încredere între agenții inteligenți. Lansarea este privită pe larg ca un pas semnificativ către democratizarea dezvoltării AI și încorporarea acesteia în ethosul Web3.

Intrarea Ethereum în spațiul AI este așteptată să aibă implicații largi pentru industria crypto, în special pentru lanțurile axate pe AI. Gil Rosen, co-fondatorul Blockchain Builders Fund, a descris dezvoltarea ca fiind atât bine venită, cât și semnificativă.

„Dezvelirea echipei AI mută Ethereum de la a fi un strat de decontare relativ neutru pentru Layer 2 și aplicații Layer 1 mai puțin critice din punct de vedere al performanței la un Layer 1 opinat care se adresează unor sectoare specifice cu infrastructura necesară pentru a le susține,” a spus Rosen.

Se așteaptă ca echipa de AI descentralizată să aibă, de asemenea, un impact asupra Layer 2 axate pe AI, semnalând apariția funcționalității de bază adaptată nevoilor lor.

În întregul ecosistem blockchain, numeroase proiecte se întrec pentru a construi o infrastructură AI descentralizată și rezistentă la cenzură, punând bazele unei economii AI transparente, liberă de control centralizat. Aceste eforturi vizează să se asigure că viitorul inteligenței artificiale este guvernat de inovație fără permisiune, mai degrabă decât de blocarea accesului de către un număr mic de entități puternice.

Chiar dacă Ethereum se confruntă cu limitări tehnice care îi pot îngreuna competitivitatea față de protocoalele mai noi, Rosen crede că adoptarea sa largă și interoperabilitatea o fac bine plasată pentru a servi ca un strat de verificare globală și de decontare.

Până în prezent, cele mai de succes proiecte AI blockchain s-au concentrat pe cazuri de utilizare Web2, în timp ce lanțurile de infrastructură agentică precum Virtuals și Sahara ar fi avut dificultăți în a câștiga tracțiune. Rosen atribuie impactul lor limitat dimensiunii relativ mici a pieței AI Web3 comparativ cu AI Web2. Cu toate acestea, Ethereum este văzut ca având potențialul de a reuși.

„Aici, cea mai mare propunere de valoare a Ethereum dintr-o perspectivă de piață spre a merge este să înceapă ca strat de verificare pentru adevăr, ceea ce Vitalik [Buterin] a promovat de mult prin capabilitățile de atestare ale Ethereum,” a spus Rosen pentru Bitcoin.com News.

Provocări Tehnice și Potențial Viitor

Între timp, experții susțin că, dacă Ethereum reușește să devină stratul de verificare și de decontare blockchain pentru Web2, implicațiile ar putea fi ample. Pe măsură ce Ethereum își scalează performanța lanțului de bază, ar putea concura potențial ca un stack AI pentru “coada lungă de modele open-source și interoperabile.” Acest lucru poate fi esențial pentru statele naționale care sunt prudențe față de dependența excesivă de giganții tehnologici precum OpenAI, Google și Anthropic. Într-un astfel de scenariu, Ethereum ar putea servi ca un stack de infrastructură AI într-o piață la fel de mare ca valoarea sa totală curentă.

„Agenții AI ar putea fi o sursă imensă de cerere,” a adăugat Rosen.

Însă, echipa descentralizată AI va trebui să facă față provocărilor tehnice—două dintre acestea au fost identificate de Carlo Fragni, arhitect soluții la Cartesi: antrenarea modelelor și execuția acestora pentru inferență sau clasificare. El a subliniat importanța determinismului.

„Dacă nu squarezi determinismul, nu ai modele reproducibile sau inferență/clasificare, făcând consensul dificil,” a spus Fragni.

În răspunsurile scrise pentru Bitcoin.com News, Fragni a explicat că antrenarea modelelor AI necesită seturi de date mari și calcul intensiv, ceea ce face stocarea descentralizată și execuția dificilă. Modelele de limbaj mari (LLM), în particular, depășesc capacitățile Ethereum și soluțiile actuale zero-knowledge (ZK), a adăugat Fragni. El a mai menționat că reconstruirea bibliotecilor AI existente de la zero este costisitoare și lentă, făcând esențială utilizarea cadrelor existente.

Unii experți speculează că, dacă Ethereum reușește să devină stratul de decontare și coordonare pentru economia AI, valoarea ETH ar putea crește semnificativ. Rosen crede că o astfel de transformare ar putea poziționa în cele din urmă ETH ca o monedă de decontare preferată.

„Dacă Ethereum devine stratul pentru o lume digitalizată de încredere, aproape în timp real, în care agenții se pot coordona și tranzacționa, atunci cererea va depăși chiar și scenariul în care fiecare om folosește ETH pentru toate tranzacțiile lor,” a concluzionat Rosen.