Ang AI bilang Katalista para sa Adopto ng Crypto
Isipin n’yo na lang na mayroon kayong personal na trading bot na nag-aanalisa ng merkado nang 24/7 at awtomatikong nakikipagkalakalan – walang mga pagkakamali na dulot ng emosyon. O kaya’y isang DeFi platform na hindi na hinahayaan ng advanced na panganib na pagsusuri gamit ang AI na mangyari ang malalaking hack. Smart contracts na patuloy na umuunlad sa pamamagitan ng machine learning? Parang siyensiyang piksiyon lamang, pero eksaktong magiging realidad ito.
Nakilala ng Fidelity Digital Assets ang tatlong lugar kung saan maaaring baguhin ng AI ang mundo ng crypto:
1. Kalakan: Ang mga ahente ng AI ay maaaring gawing mas naaabot ang pagsasagawa ng trading para sa lahat. Ang mga platform tulad ng Numerai at Chainlink ay sumusubok na rito na.
2. Imprastraktura: Ang AI ay maaaring gawing mas mabilis, mas mura, at mas ligtas ang mga blockchain – sa pamamagitan ng mga pinahusay na mekanismo ng konsensus o operasyon ng node.
3. Karanasan ng Gumagamit: Isipin n’yo na lang na mayroong personal na katulong sa crypto na nag-aasikaso ng inyong wallet, nagpapaliwanag ng mga transaksiyon, o kaya’y gumaganap bilang personal na tagapayo.
Lumingon lamang, mayroong isang malaking butas. Ang karamihan sa mga benepisyong dulot ng AI ay maaaring makalampas sa blockchain.
Ang Suliranin: Sino nga ba ang Kukuha ng Benepisyo?
Ipinakita ng pagsusuri ng Fidelity na ang mga sistema ng AI ay maaaring gumamit ng blockchain bilang basehan, subalit hindi naman kinakailangan. Marami sa mga aplikasyon ng AI ay tumatakbo sa sentralisadong mga server o sa cloud – at ginagamit lamang ang blockchain bilang tagapamagitan para sa mga transaksiyon. Ang isang trading bot na pinapagana ng AI na gumaganap sa isang sentralisadong platform ay maaaring gumamit ng Bitcoin o Ethereum para sa mga transaksiyon, subalit ang tunay na paglikha ng halaga ay nangyayari sa proprietary na software.
Magiging mas problema pa kapag hindi na kailangan ng AI ang block
chain. Ang mga desentralisadong autonomous organization (DAOs) ay maaaring direktang makipag-ugnayan sa mga gumagamit nang hindi umaasa sa smart contracts. Sa ganitong mga kaso, ang mga token o ang mga network ng blockchain ay magiging walang kaugnayan lamang.
Ang Mga Konsekuwensiya para sa Ekonomiya ng Crypto
Ano ba ang ibig sabihin nito para sa mga mamumuhunan, mga developer, at ang kinabukasan ng digital na pera?
1. Mawawalan ng kahalagahan ang mga token ng blockchain:
Kung ang mga aplikasyon ng AI ay maaaring gumana nang walang kanilang sariling token sa blockchain, maaaring bumaba ang pangangailangan para sa mga asset na ito. Bakit mag-i-invest sa Ethereum kung ang tunay na inobasyon ay nasa isang sentralisadong solusyon ng AI?
2. Pagkonsentra ng kapangyarihan sa mga kompanyang teknolohiya:
Ang mga malalaking player tulad ng Google, Microsoft, o mga espesyalisadong kompanyang crypto tulad ng Fetch.ai ay maaaring makuha ang kontrol sa interaksiyon sa pagitan ng AI at crypto. Ito ay sumasalungat sa desentralisadong paningin ng maraming tagahanga ng blockchain.
3. Mga gray area sa regulasyon:
Ang mga sistema ng AI na walang blockchain ay mas mahirap regulahin. Habang sumasailalim na sa mahigpit na mga patakaran ang mga exchange ng crypto at mga protocol ng DeFi, maaaring mag-operate ang mga serbisyong puro AI sa isang legal na gray area.
4. Lilitaw ang mga bagong oportunidad sa pamumuhunan:
Sa halip na mag-invest sa mga protocol ng blockchain, maaaring mas mag-focus ang mga mamumuhunan sa imprastraktura ng AI, mga plataporma ng datos, o mga proprietary na algorithm. Ang mga token tulad ng AGIX o FET ay magkakaroon ng bagong papel – hindi bilang basehan ng blockchain, kundi bilang susi sa pag-access sa mga serbisyo ng AI.
Paano Maaring Manatiling Relevante ang Blockchain?
Sa kabila ng mga panganib, mayroong mga paraan kung paano mananatiling sentral ang blockchain sa isang hinaharap na dominado ng AI:
- Ang AI bilang tagapag-udyok para sa paggamit ng blockchain:
Ang mga proyekto tulad ng Bittensor o Gensyn ay nagpapakita na ang AI ay maaaring talagang gumamit ng blockchain – halimbawa, para sa mga desentralisadong sistema ng pagsasanay ng AI.
- Tokenisasyon ng mga mapagkukunan ng AI:
Sa halip na sentralisado na mag-alok ng mga serbisyo ng AI, maaaring magpapatupad ang mga plataporma ng mga modelo na batay sa token kung saan ang mga gumagamit ay binabayaran para sa pagbibigay ng computing power o datos. Ang Render Network ay isang maagang halimbawa nito.
- Mga solusyong hybrid:
📰 Basahin pa
→ BounceBit ay Nagtatapos ng Chain at Lumipat sa BNB Chain Matapos ang Hack→ Pagsusuri ng US Regulasyon: Ang Pagwawakas ng Foreign Stablecoins sa Abot ng Kamay?→ XRP umabot sa Pitong Buwang Mataas – Hinahamon ng mga Analista ang Mga Posibleng Korel