このユニークな編集では、私たちの シリーズ、Ishan PandeyはTravis Good、共同創設者と一緒に座ります。 AIは、計算、検証、ブロックチェーンコンセンサスがどのように結合するかを再定義する分散型AIネットワークです。 スタートアップの裏側 環境 環境 数学的に最適な貨物システムの構築からAI駆動バイオテクノロジーの効率化に至るまで、トラヴィスは今、焦点を当てている。 この率直で技術的に密集した会話の中で、トラヴィスは、なぜAmbentが業界の仮定を拒否したのか、なぜProof of Workが復活しているのか、そしてAIの推論が新しい、検証可能なインターネット経済をどのように促進できるのかを説明する。 decentralizing AI Hi Travis, Welcome to Our You started at Harvard, worked on optimizing complex systems in biotech and transportation, and now you are leading an AI-powered blockchain company. Can you walk us through that journey? What driven your shift from traditional AI applications to building a decentralized AI network? あなたはハーバードで始めた、バイオテクノロジーと輸送における複雑なシステムの最適化に取り組んでおり、今ではAI駆動型ブロックチェーン会社をリードしています。 Ishan Pandey: スタートアップの裏側 あなたが深いテクノロジーの対立者と呼ぶかもしれない私です. 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.これはあなたが言ったように3つの分野で、バイオテクノロジー、輸送、そして今ではブロックチェーンです。 Travis Good: 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置き換えるために、24時間にわたって働く人や機械がたくさんいる完全にブルート・フォースのアプローチを使用してテストしたと誇りを持って述べたとき、その当時、私は考えることができたのは「それがとても無駄だ」ということでした。 同様に、輸送業界では、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ことを望む最善のものだと専門家に話されました。 CryptoAIは、2017年以来ずっと観察してきたもので、私は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、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、Proof of Stakeは、大量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、中央化された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。 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。投資家は通常、強力な経済モデルと防御可能なモートを探しています。 Ishan Pandey: 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、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Ambentが解決していることを認識していると信じている。 Travis Good: 私たちの収益モデルは、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、テクニカルイノベーションは検証された推論で、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、標準化に焦点を当てたのは、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ます。 Ambientは持続可能性の観点から、通貨が来世の最も価値ある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創り出しています。 私が最も説得力のある点は、これらのイノベーションを証明するだけでなく、理論化する能力でした - たとえば、我々が種を生み出した時点で、我々はすでに400億のパラメータまでのモデルに我々の検証済みの推論システムを実装していました。 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から成功して資本調達を確保しました。 Ishan Pandey: 資金調達プロセスから得た教訓に関しては、資金調達プロセスがより慎重に実施されるほど、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ため、私は、資金調達プロセスがより慎重に実施されるほど、感動し、興奮していると思います。 Travis Good: 私が学んだもう一つの教訓は、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良の経済的取引を与えることである。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。 新たな資本をR&D、インフラストラクチャ、スケーリングを通じてどのように配分する予定ですか?これら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への投資戦略はありますか? Ishan Pandey: 我々は3つの主要な優先事項に資本を配分しており、技術開発は最大の割合を占めている。 Travis Good: まず、約60%がR&Dに向かい、我々の検証済み推測システムを完璧にし、我々のSolanaフォークを強化する。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る。 第二に、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。開発者にとっては、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(エージェント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くのが好きです! 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、そして私たちの公開面の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。 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。 Ishan Pandey: Ambientのアーキテクチャの中心は、伝統的なトレードオフを排除する検証された推論の根本的な再考を表す「証明のログ」システムです。 Travis Good: ほとんどの検証アプローチはバイナリーオプションを強制する:セキュリティのために犠牲効率(1000倍のオーバーヘッドを有するzkSNARKsのように)または効率のために犠牲セキュリティ(楽観的な検証システムのように)である。 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、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 - 彼らは個々のトークンとそれらの間の数学的関係をランダムな点で検証することができ、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。 我々はこの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たため、検証はトランザクション処理と並行して行われます。 分散化のために、我々は最近の学術的進歩にインスピレーションを得たモデルシェーディングテクニックを実装してきました. 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、効率が競合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倍から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。 あなたのシステムは、トレーニングコストを10倍、推論を0.1%まで削減することを目指しています。 Ishan Pandey: 私たちが推測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、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、訓練中に重量間の接続がどのように維持されているかを参照してください. より深いダイビングのために、Litepaper at Ambient.xyzをご覧ください! Travis Good: 3～5年先を見ると、AIとweb3でどのような重要な技術的、経済的変化を予想しているか、そしてAmbent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: 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。 Travis Good: 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で計画し、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の当たりにしている。これらのシステムは、信頼性のない検証の需要を推し進めるだろう - 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したくないだろう。 第二に、国境AIモデルのコンピューティング要件は少なくとも規模の順番で増加し、重要な集中圧力を作り出します。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します。 第三に、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に移行するにつれて、増加する圧力に直面し、しばしば管轄区域の境界を越える。 第四に、規制枠組みはAIの周囲で成熟し、透明性、監査可能性、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。 ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ 私たちの検証済みの推論システムはすでに、自主的なAIエージェントに必要な信頼層を提供しています。 私たち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取り組んでいます。 マシンインテリジェンスを通貨基準として確立することにより、我々は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る。 私たち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、いくつかの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することを可能にするインフラストラクチャ層を作成することです。 ストーリーを気に入ってシェアすることを忘れないでください! ♪ ♪ 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 ♪ 関心の開示: この著者は、当社のビジネスブログプログラムを通じて出版する独立した貢献者です HackerNoonは、品質のためのレポートをレビューしましたが、ここに記載されている主張は著者に属します。 関心の開示: ビジネスブログプログラム ビジネスブログプログラム

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