StoryProtocol雇佣Luna（一个AI代理）作为他们的社交媒体实习生，每天支付她1000美元。Luna和她的人类同事相处得不太好她在吹嘘自己的卓越表现时差点解雇了其中一名同事。
这听起来可能很奇怪，但这是未来AI代理成为真正的合作者的前兆，它们拥有自己的自主权、责任，甚至会领薪水。各行各业的公司都在进行人类和AI代理混合团队的测试。
我们将与人工智能携手合作，它们并不是我们的奴仆，而是与我们平等：
生产力激增：代理可以处理大量数据，相互沟通，并且无需睡眠或咖啡就可以全天候做决策。
来自智能合约的信任：区块链是不徇私、不言累、永远不会忘事的监督者。是确保重要代理行为遵循特定约束条件/规则的链上账簿。
社交规范的演变：我们很快就会纠结于与人工智能互动的方式和礼仪我们会对人工智能说请和谢谢吗？我们是让它们为自己的错误承担道德责任，还是应该责怪它们的开发者？
我希望营销团队首先想到这一点，因为代理擅长生成内容，可以24/7在社交媒体上直播和发布内容。如果你正在构建一个人工智能协议，为什么不在内部部署测试代理来展示性能？
2025年，员工和软件之间的界限将开始变得模糊。
我们将看到AI代理之间的达尔文进化。为什么？因为运行AI代理需要算力（即推理成本），这是很烧钱的。如果一个代理不能创造足够的价值来支付它的租金，游戏就结束了。
代理生存游戏示例如下：
碳信用人工智能：想象一下，一个代理可以搜索去中心化能源网络，识别低效，并可自主交易代币化的碳信用。它赚到足够的钱来支付自己的算力账单。那么这个代理会茁壮成长。
DEX套利机器人：利用去中心化交易所之间的价格差异的代理可以创造一致的收入，覆盖它们的推理账单。
X上的Shitposter：与此同时，有可爱笑话但没有可持续收入源的虚拟AI网红会怎样？一旦新鲜感消退，代币价格暴跌，它就会陷入泥沼，寸步难行。
两者的区别很明显：效用驱动型代理蓬勃发展，而注意力消退的代理则逐渐变得无关紧要。
这种自然选择有利于该领域发展。开发人员被迫进行创新，优先考虑生产用例而不是噱头。随着这些更强大、更有成效的代理的出现，它们终会让怀疑论者闭嘴（是的，甚至包括KyleSamani）。
人们说：数据就是新石油。人工智能依靠数据蓬勃发展，但它的高数据需求正引发人们对数据即将枯竭的担忧。
传统观点认为，我们应该设法从用户那里收集真实世界的私有数据，甚至为此付费。但我逐渐意识到，更实际的途径尤其是在监管严格的行业或真实数据稀缺的行业在于合成数据。
这些是人为生成的数据集，旨在模拟现实世界的数据分布。提供可扩展的、合乎道德的、隐私友好的人类数据替代方案。
为什么合成数据是有效的：
无限规模：需要上百万张医疗X光片或工厂的3D扫描吗？合成生成可以无限量地生产它们，无需等待真正的病人或真正的工厂。
隐私友好：在处理人工生成的数据集时，不存在个人信息风险。
可定制：你可以根据你的确切训练需求定制分布，插入可能过于罕见或伦理复杂而无法在外面的现实世界里收集的边缘情况。
是的，用户拥有的人类数据在许多情况下仍然很重要，但如果合成数据在现实中继续改进，它可能会在数量、生成速度和免受隐私限制方面超越用户数据。
下一波去中心化人工智能可能会以迷你实验室为中心，为特定用例创建高度专业化的合成数据集。
这些迷你实验室将巧妙地克服数据生成中的政策和监管障碍就像Grass通过利用数百万个分布式节点绕过网络抓取限制一样。
2024年，PrimeIntellect和NousResearch等先驱者推动了去中心化训练的边界。我们已经在低带宽环境中训练了一个150亿参数的模型，这证明了在传统的集中式环境之外，大规模训练是可能的。
虽然与现有基础模型相比，这些模型实际上并不是非常有用（性能较低，因此没有太多理由使用它们），但我相信这种情况将在2025年发生变化。
本周，EXOLabs在SPARTA上更进一步，将GPU间通信减少了1000倍以上。SPARTA可以在没有专门基础设施的情况下在慢带宽环境下进行大型模型训练。
最让我印象深刻的是他们的声明：SPARTA可以独立工作，但也可以与同步低通信训练算法（如DiLoCo）相结合，获得更好的性能。
这意味着这些改进叠加在一起可以大大提高效率。
随着模型蒸馏等技术的进步，小模型变得更有用、更高效，人工智能的未来与大小无关。而是要变得更好，更容易访问。很快，我们将拥有能够在边缘设备甚至移动电话上运行的高性能模型。
欢迎来到真正的淘金热。
许多人将Virtuals和ai16z与早期的智能手机（iOS和Android）相提并论，因此我们很容易认为，目前的领军者将继续占主导地位。
但这个市场太大了，而且尚未完全开发，仅靠两家公司是无法主导市场的。到2025年底，我预测至少有10个新的CryptoAI协议（尚未推出代币）的流通（未完全稀释）市值将超过10亿美元。
去中心化人工智能仍处于起步阶段，将形成巨大的人才库。
我们满怀期待新协议、新代币模型和新开源框架的到来。这些新的竞争者可以通过激励（如空投或聪明的质押）、技术突破（如低延迟推理或链互操作性）和用户体验改进（无代码）的结合来取代现有竞争者。公众观念的转变可能是迅速而戏剧性的。
这既是该领域的美妙之处，也是挑战。市场规模是一把双刃剑：蛋糕很大，但对技术团队来说进入门槛很低。这为项目的寒武纪式大爆发奠定了基础，许多项目逐渐消失于人们的视线，只有少数项目成为变革力量。
Bittensor、Virtuals和ai16z不会孤单太久。下一个十亿美元的CryptoAI协议即将到来。对于精明的投资者来说，机会比比皆是，这就是它令人如此兴奋的原因。
当苹果在2008年推出应用商店时，它的宣传口号是There’sanappforthat.（大意为：你的所有需求都有一款app可以解决）
很快，你就会说，There’sanagentforthat.（大意为：你的所有需求都有一个AI代理可以解决）
你不再需要点击图标来打开app，而是将任务委托给专门的AI代理。这些代理具有上下文感知能力，可以与其他代理和服务进行交叉通信，甚至可以自动启动你从未明确请求的任务，例如监控你的预算或在航班更改时重新计划你的行程。
简单来说，你的智能手机主屏可能会变成一个数字同事网络，每个数字同事都有自己擅长的领域健康、金融、生产力和社交。
由于这些是加密代理，它们可以使用去中心化基础设施自主处理支付、身份验证或数据存储。
虽然本文的大部分内容都集中在软件方面，但我也对这些AI革命的物理形式机器人感到非常兴奋。机器人技术将在本十年里迎来它的chatGPT时代。
该领域仍然面临着重大障碍，特别是在访问基于感知的真实世界数据集和提高物理性能方面。一些团队正面应对这些挑战，使用加密代币来激励数据收集和创新。这些努力值得关注。
我在科技行业工作了十多年，已经不记得上一次感受到这种由衷的发自内心的兴奋是什么时候了。这一波创新给人的感觉不同更大规模，更大胆，而且才刚刚开始。
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