StoryProtocol聘请了Luna（一名AIAgent）作为其社交媒体实习生，每天支付她1000美元。Luna与她的人类同事相处得并不融洽她差点解雇其中一名同事，同时吹嘘自己的出色表现。
虽然听起来很奇怪，但这是未来AIAgent成为真正合作者的先兆，他们拥有自主权、责任，甚至薪水。各个行业的公司都在对人机混合团队进行beta测试。
未来将与AIAgent合作，不是作为奴隶，而是作为平等的人：
员工和软件之间的界限将在2025年开始消失。
7.99% 的 AIAgent 都会消亡只有有用的才能生存
未来将看到AIagents之间的达尔文式淘汰。因为运行AIagents需要以计算能力（即推理成本）的形式支出。如果Agent无法产生足够的价值来支付其租金，游戏就结束了。
Agent生存游戏示例：
效用驱动的Agent蓬勃发展，而分散注意力的Agent则逐渐无关紧要。
这种淘汰机制有利于行业。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、更高效的Agent出现，能让怀疑论者闭嘴。
8. 合成数据超过人类数据
数据是新的石油。AI依靠数据蓬勃发展，但其胃口引发了人们对迫在眉睫的数据枯竭的担忧。
传统观点认为想方设法收集用户的私人真实数据甚至为此付费。但更实用的途径是使用合成数据，尤其是在监管严格的行业或真实数据稀缺的行业。
合成数据是人工生成的数据集，旨在模仿现实世界的数据分布。为人类数据提供了一种可扩展、合乎道德且隐私友好的替代方案。
合成数据为何如此有效：
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持续改进，可能会在数量、生成速度和不受隐私限制方面超过用户数据。
下一波去中心化AI可能以微型实验室为中心，这些实验室可以创建针对特定用例量身定制的高度专业化的合成数据集。
这些微型实验室将巧妙地绕过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。
9. 去中心化训练更有用
2024年，PrimeIntellect和NousResearch等先驱突破了去中心化训练的界限。在低带宽环境中训练了一个150亿参数的模型，这证明在传统的中心化设置之外也可以进行大规模训练。
虽然这些模型与现有的基础模型相比没有实际用处（性能较低），但这种情况将在2025年发生变化。
本周，EXOLabs借助SPARTA取得了进一步进展，将GPU间通信减少了1,000多倍。SPARTA无需专门的基础设施即可在慢速带宽上进行大型模型训练。
印象深刻的是其声明：SPARTA可以独立运行，但也可以与基于同步的低通信训练算法（如DiLoCo）结合使用，以获得更好的性能。
这意味着这些改进可以叠加，从而增加效率。
随着技术进步，微型模型变得更实用、更高效，AI的未来不在于规模，而在于变得更好、更易用。预计很快将拥有可以在边缘设备甚至手机上运行的高性能模型。
10. 十个新的加密 AI 协议流通市值达 10 亿美元（尚未推出）
欢迎来到真正的淘金热。
人们很容易认为当前的领导者将继续获胜，许多人将Virtuals和ai16z与早期的智能手机（iOS和Android）进行比较。
但这个市场过于庞大且尚未开发，仅靠两个参与者无法占据主导地位。到2025年底，预计至少有十个新的加密AI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AI仍处于起步阶段。而且，人才库正在不断壮大。
期待新协议、新颖的代币模型和新的开源框架的到来。这些新参与者可以通过激励措施（如空投或巧妙的质押）、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）的组合来取代现有参与者。公众观念的转变可能是瞬间且戏剧性的。
这既是这个领域的美妙之处，也是挑战所在。市场规模是一把双刃剑：蛋糕巨大，但对于技术团队来说，进入门槛很低。这为项目的大爆发奠定了基础，许多项目会逐渐消失，但少数项目具备变革性力量。
Bittensor、Virtuals和ai16z不会一直领衔太久，下一个价值10亿美元的加密AI协议即将到来。精明的投资者有大量机会，这就是它如此令人兴奋的原因。
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