Nedávno na kanálu YouTube "The Rollup" diskutovali generální ředitelka @TrustWallet Eowyn Chen a Ram Kumar, hlavní přispěvatel @OpenledgerHQ, o hluboké spolupráci mezi oběma stranami. Zde jsou extrahovány a sdíleny některé cenné perspektivy: 1) Nalévání studené vody na teorii "tlusté peněženky" V rozhovoru Andy zmínil populární teorii "tlusté peněženky" v průmyslu - peněženky s uživatelskými vstupními kanály mohou vertikálně integrovat různé služby? Odpověď Eowyn Chen však byla zajímavá, bez obalu řekla, že podnikání maloobchodních uživatelů C-end je ve skutečnosti velmi obtížné, zahrnuje spoustu zákaznické podpory, vyšší odpovědnost za bezpečnost a časté směrování produktů. Mnoho lidí si myslí, že vytvoření peněženky je dobrý byznys, když vidí 200 milionů stažení Trust Wallet, ale sám generální ředitel zdůrazňuje bolest při poskytování služeb maloobchodním uživatelům. To ukazuje, že "tuk" peněženky není tlustý, pokud chcete být tlustí, a přestože je uživatelský vztah cenný, náklady na údržbu nejsou nízké. Tento pohled je zcela reálný a ukazuje skutečnou situaci mnoha poskytovatelů peněženek. Ještě důležitější je, že zmínila, že ne všechna hodnota je soustředěna na front-endu a že všechny části hodnotového řetězce by se měly rozvíjet spravedlivě. Tento názor vrhá studenou vodu na teorii "tlusté peněženky" a vysvětluje, proč je Trust Wallet ochotna spolupracovat s infrastrukturními projekty, jako je OpenLedger. 2) Dospěl inflexní bod specializované umělé inteligence? Úsudek Rama Kumara o cestě vývoje umělé inteligence stojí za pozornost. Věří, že umělá inteligence se vyvíjí od obecnosti ke specializaci, podobně jako Google odvozuje vertikální aplikace, jako je LinkedIn a YouTube, z obecného vyhledávání. Obecná umělá inteligence, jako je ChatGPT, bude jako operační systém a v budoucnu bude existovat více "specializovaných modelů" věnovaných konkrétním případům použití. To je také v souladu s mou předchozí analýzou vývoje trendů v odvětví web3AI. Když peněženka Trust Wallet experimentovala s funkcemi umělé inteligence, zjistila, že univerzální modely nemohou vyřešit konkrétní problémy v kryptoprostoru, což tento trend potvrzuje. A přesněji, konstrukce specializovaných modelů umělé inteligence vyžaduje vysoce kvalitní data ve vertikálních polích, což je přesně to, co chce OpenLedger řešit. 3) Dilema "neplacené práce" přispělé daty Ram Kumar bez obalu řekl, že umělá inteligence je bilionový průmysl postavený na neplacené práci, což je docela ostré. Společnosti zabývající se umělou inteligencí trénují modely seškrabáváním internetových dat, ale přispěvatelé dat nedostanou ani kousek koláče, což je skutečně strukturální problém. Řešení OpenLedger spočívá v tom, že přispěvatelé dat mohou získat dlouhodobý podíl na výnosech z modelů umělé inteligence, místo aby prodávali všechna data najednou. Díky globálním platebním možnostem peněženky je teoreticky možné dosáhnout bezproblémové distribuce hodnoty přes hranice. Zde je však základní otázka: jak je zaručena kvalita dat? Sám Ram přiznává, že 90 % open source příspěvků od platforem jako je Hugging Face je k ničemu. Pokud je hodnota samotných přispívaných dat omezená, bez ohledu na to, jak dobrý je motivační mechanismus, bude marný. Nad. Eowyn Chen používá analogii "práva vlastnit zbraň" k self-hostingu a zdůrazňuje, že funkce umělé inteligence jsou volitelné a uživatelé si mohou vybrat mezi pohodlím a bezpečností. Tato filozofie produktu je pravdivá, ale jak "jasně prezentovat možnosti" je velkou zkouškou schopnosti designu produktu. Ram také zmínil zajímavý úsudek: kryptopeněženky jsou jediným způsobem, jak mohou uživatelé dostávat zaplaceno za své datové příspěvky po celém světě. To znamená, že role peněženek se může vyvinout z pouhých nástrojů pro správu aktiv na infrastrukturu pro digitální identitu a distribuci hodnoty. Poznámka: Pro více informací můžete navštívit systém kanálů YouTube The Rollup a podívat se na tento rozhovor.