AI та шифрування технологій: розвиток та перспективи застосування MC протоколу

Еволюція нової парадигми

Нещодавно "AI+Crypto" став гарячою темою. Від появи ChatGPT до запуску багатомодальних супер моделей від великих організацій, а також спроби інтеграції AI Agent у світ блокчейн, ця технологічна інтеграція прискорюється.

Комбінація ІІ та шифрування виникає з їхньої взаємодоповнюючої природи. ІІ може виконувати завдання та обробляти інформацію, але стикається з обмеженнями в розумінні контексту, структурах стимулювання тощо. А шифрування, яке забезпечує дані на ланцюзі, механізми стимулювання та рамки управління, якраз може компенсувати ці слабкі місця. У свою чергу, шифрувальна індустрія також потребує ІІ для обробки поведінки користувачів, управління ризиками та інших повторюваних завдань.

Ця глибока інтеграція сформувала нову структуру "взаємопов'язаної інфраструктури". Наприклад, в DeFi з'явилися "AI маркетмейкери", які реалізують динамічне управління ліквідністю через AI моделі. У сценаріях управління "управлінські агенти" почали аналізувати пропозиції та прогнозувати тенденції голосування. AI поступово стає "онлайновим виконавцем когнітивних завдань".

Верифікація даних в ланцюзі також робить їх ідеальним матеріалом для навчання AI. Є проекти, які намагаються вбудувати поведінку в ланцюзі в налаштування моделей, в майбутньому можуть з'явитися "стандарти AI моделей в ланцюзі". Водночас, механізми заохочення в ланцюзі забезпечують AI системам більш стійкий економічний імпульс.

З макропогляду, ця тенденція може перетворитися на "соціальну структуру на основі агентів на ланцюгу": модель не тільки виконує контракти, але й розуміє контекст, координує ігри, активно управляє та створює власну економіку.

Передумови та основний механізм протоколу MCP

З глибокою інтеграцією AI та шифрування, MCP(Model Context Protocol) з'явився, щоб побудувати загальний протокол для роботи, виконання, зворотного зв'язку та отримання прибутку AI моделей на ланцюзі.

Ядро дизайну MCP включає:

1. Механізм ідентичності моделі: кожен екземпляр моделі або агент має незалежну адреси в мережі, може отримувати активи, ініціювати транзакції, викликати контракти.

2. Система збору контексту та семантичного тлумачення: абстрагування стану на ланцюгу, даних поза ланцюгом, історичних записів взаємодії, щоб надати моделі семантичний контекст для виконання складних інструкцій.

3. Аналіз намірів та планування задач: перетворення природного мовного вводу користувача в структуровані задачі та генерування шляхів виконання.

4. Виконання та механізм доказу на ланцюгу: реалізація рішень моделі через виклик смарт-контрактів та генерування перевіряних доказів виконання.

5. Система стимулювання та зворотного зв'язку: на основі виконання завдань та відгуків користувачів, надавати моделі токенові винагороди, формуючи економічну замкнуту систему.

Кілька проектів вже почали розробляти прототипні системи навколо MCP. Наприклад, Base MCP впроваджує AI-модель як викликаємого на ланцюгу агента; Flock створив систему співпраці багатьох агентів; LyraOS та BORK намагаються розширити MCP до "операційної системи моделей".

Запровадження MCP не лише приносить нові технологічні шляхи, а й є можливістю для переформатування промислової структури. Він відкриває "первинний рівень економіки AI", роблячи моделі учасниками економіки з рахунками, кредитами та доходами. У майбутньому моделі можуть відігравати важливу роль у DeFi, управлінні DAO та екосистемі NFT.

Типові сценарії впровадження AI Agent

На основі протоколу MC, AI Agent демонструє потенціал застосування в різних сферах:

1. Управління активами в ланцюгу: AI Agent може автоматично збирати дані з ланцюга відповідно до намірів користувача, формувати комбінації торгових стратегій та проводити симуляції або перевірку назад. Це дозволяє непрофесійним користувачам також здійснювати делегування активів природною мовою.

2. Ідентичність на ланцюгу та соціальна взаємодія: користувачі можуть мати "семантичних агентів", які синхронізуються з їхніми уподобаннями, брати участь у соціальних DAO, публікувати контент, організовувати заходи. Деякі соціальні ланцюги вже почали впроваджувати агентів, що підтримують MCP, для автоматичної допомоги користувачам у проходженні Onboarding, створенні соціальних графів тощо.

3. Управління та DAO: агенти з можливістю семантичного аналізу можуть допомогти користувачам впорядкувати динаміку DAO, витягнути ключову інформацію та рекомендувати варіанти голосування. Такий механізм "агентів переваг" пом'якшує проблему інформаційного перевантаження. Моделі також можуть ділитися досвідом управління, формуючи міжспільнотний переніс знань.

4. Інші сценарії: AI Agent також може бути застосований у сферах курирування даних на блокчейні, взаємодії у світі ігор, генерації ZK-доказів, релейних завдань між блокчейнами тощо. У блокчейн-іграх AI може стати мозком за NPC; в екосистемі NFT модель може виконувати роль "семантичного куратора".

MCP протокол змінює парадигму виконання завдань, перетворюючи взаємодію між користувачем та ланцюгом з кодового інтерфейсу на семантичний інтерфейс. Ця трансформація підвищує ШІ з "інструмента" до "дійового суб'єкта", а також перетворює блокчейн з "протокольної мережі" на "взаємодіючий контекст".

Аналіз ринкових перспектив та галузевих застосувань

MCP протокол як передова інновація інтеграції AI та блокчейну приносить нові можливості для кількох галузей:

1. Фінансові послуги: MCP може сприяти поглибленню екосистеми DeFi, надаючи AI-моделям торгувані активи "права на дохід". Користувачі можуть інвестувати в саму AI-модель або торгувати правами на дохід моделі на децентралізованій платформі.

2. Охорона здоров'я: ШІ може бути застосований у точній медицині, розробці лікарських засобів, прогнозуванні захворювань тощо. Протокол MCP забезпечує прозоре рішення для захисту приватності даних та розподілу результатів.

3. Інтернет речей: в будівництві розумних будинків та розумних міст моделі ШІ можуть забезпечити підтримку прийняття рішень для пристроїв Інтернету речей. MCP надає цим моделям механізм стимулювання, сприяючи розвитку Інтернету речей.

4. Технічні інновації: MCP сприяє інтеграції ланцюга постачання, надаючи децентралізовану платформу для спільного використання обчислювальних ресурсів і навчальних даних. Його відкритий характер сприяє співпраці та інноваціям серед розробників у відкритій екосистемі.

5. Капітальний ринок: MCP надає інвесторам різні способи участі, такі як купівля прав на доходи від AI-моделей. Активи AI на базі MCP можуть стати важливими інвестиційними об'єктами, залучаючи різні типи капіталу.

У майбутньому, з розвитком технологій ШІ та розширенням застосування блокчейну, протокол MCP має перспективи відігравати важливу роль у фінансовій, медичній, виробничій та інших сферах. Він не лише створює можливості для розробників та інвесторів, але й принесе руйнівний вплив на традиційні галузі.

Висновки та перспективи

MCP протокол представляє собою важливий напрямок злиття ШІ та шифрування ринку, демонструючи величезний потенціал у сферах DeFi, конфіденційності даних, автоматизації смарт-контрактів тощо. Він забезпечує децентралізовану, прозору та відстежувану платформу для роботи моделей ШІ, що має надію підвищити ефективність ШІ та розширити його ринкову прийнятність.

З інвестиційної точки зору, протокол MCP приверне велику кількість капіталу, особливо венчурного капіталу та хедж-фондів. З розширенням кількості AI-моделей, які реалізують активи та торгівлю через MCP, відповідний попит на ринку ще більше зросте.

У майбутньому, на основі MC, AI та шифрування активів можуть стати основними інвестиційними інструментами, не лише засобом збільшення вартості на ринку шифрування, а й можуть розвинутися в важливі глобальні фінансові товари, сприяючи формуванню нової економічної структури.