Proč AI potřebuje důvěru, jadernou energii a krypto-nativní agenty V této epizodě DROPS si sedám s Benem Frigonem, abychom diskutovali o tom, proč by AI mohla brzy automatizovat obrovské části vašeho života, ale pouze pokud vyřešíme tři těžké problémy najednou: důvěru, energii a infrastrukturu. Od jaderné energie a vlastnictví dat až po AI agenty, kteří přesouvají peníze, zatímco spíš, @ben_frigon načrtává budoucnost, která působí ambiciózně, ale zároveň podivně prakticky. Od DeFi Summer k @TalusNetwork Benův příběh začíná na Brownově univerzitě během léta DeFi, kdy Ethereum a rané DeFi aplikace explodovaly. Stal se prezidentem blockchainového klubu a spolunavrhl to, co nazývá "prvním kurzem NFT na jakékoli vysoké škole kdekoli," který vyučoval přímo na vrcholu NFT mánie. Po absolvování nastoupil do krypto VC Distributed Global, kde trávil dny "zkoumáním všech oblastí krypta, na které si vzpomenete." Tento zvyk posedlé zvědavosti je jednou z mála vlastností, které podle něj skutečně sdílejí dobří zakladatelé a dobří investoři. Zlom nastal, když potkal svého spoluzakladatele Mika, kterého Polychain inkuboval. @polychain a @SuiNetwork později podpořili Talus Network a Ben přešel z investora na operátora. Jako zakladatel říká: "musíte být opravdu, opravdu optimističtí, téměř naivně, pošetile optimistickí," zatímco úkolem VC je představovat si všechny způsoby, jak by něco mohlo selhat. Žít obě role mu pomáhá budovat ambiciózně, ale s realistickým pocitem rizika. Existuje AI bublina? Když se Bena zeptali, zda jsme v AI bublině, řekl: "Nemyslím si, že existuje AI bublina. Myslím, že by se násobky mohly snížit, ale bublina by znamenala, že investice je zbytečná. Nemyslím si, že je to promarněné vzhledem k příležitosti, kterou máme." Skutečný problém, říká, je, že AI nezapadá do klasické venture ekonomiky. Trénování konkurenčních modelů znamená obrovské výdaje na hardware hned první den, což je opak příběhu "dva lidé v garáži", který VC mělo financovat. Proto se většina pokroku odehrává uvnitř velkých technologických firem s hlubokými rozvahami. Pro Bena je správné nastavení důležitější než finance. "To, co to může světu přinést, je něco, co jsme nikdy neviděli." Pokud to zvládneme správně, AI změní způsob, jakým pracujeme, učíme se, rozhodujeme se a dokonce spolu navazujeme. Ale tento potenciál má význam jen tehdy, pokud se postavíme dvěma velkým rizikům přímo. Velká rizika: Špatné modely a nedostatečný výkon Prvním rizikem je návrh modelu. Dnešní velké jazykové modely jsou působivé, ale úzké: skvělé v práci s textem, slabé v uvažování na základě časových řad a ztělesněných úkolech jako obchodování nebo robotika. Ben věří, že nakonec budeme potřebovat "modely světa", které se učí více jako lidé, pokud chceme agenty, kteří zvládnou složitost reálného světa. Pokud zůstaneme uvězněni v současném paradigmatu LLM, efektní ukázky mohou dosáhnout vrcholu dávno předtím, než dosáhneme případů použití, o kterých lidé sní. Druhým rizikem je energie. Trénování a provozování frontier modelů je brutálně energeticky náročné a sítě jsou už teď zatíženy tam, kde se datová centra shlukují. Ben je zde přímočarý: Spojené státy potřebují "jaderný New Deal." Moderní malé modulární reaktory jsou bezpečnější a levnější, ale palivo, dodavatelský řetězec a odborné znalosti kolem nich uvadly. Obnova této oblasti, tvrdí, by měla být hlavní domácí prioritou: "Neexistuje jiná možnost než jaderná energie", pokud to Amerika myslí vážně s plným využitím potenciálu AI. Proč AI a blockchain skutečně sedí Je snadné "AI + krypto" odmítnout jako marketing, ale Ben rozděluje průnik do tří jasných vrstev: výpočetní technika, data a agenti. ...