Нещодавно на YouTube-каналі "The Rollup" генеральний директор @TrustWallet Еовін Чен та Рам Кумар, основний автор @OpenledgerHQ, обговорили глибоку співпрацю між двома сторонами. Тут виокремлюються та діляться деякими цінними точками зору: 1) Обливання холодною водою на основі теорії «жирного гаманця» В інтерв'ю Енді згадав популярну в індустрії теорію «жирного гаманця» - гаманці з каналами входу користувачів можуть вертикально інтегрувати різні сервіси? Але відповідь Еовін Чен була цікавою, вона прямо сказала, що роздрібний бізнес користувачів C-end насправді дуже складний, передбачає велику підтримку клієнтів, вищі обов'язки щодо безпеки та часту маршрутизацію продуктів. Багато людей думають, що створення гаманця – це хороший бізнес, коли вони бачать 200 мільйонів завантажень Trust Wallet, але сам генеральний директор наголошує на болю обслуговування роздрібних користувачів. Це свідчить про те, що «жир» гаманця не є товстим, якщо ви хочете бути товстим, і хоча відносини з користувачем є цінними, вартість обслуговування не низька. Ця точка зору цілком реальна, і вона показує реальну ситуацію багатьох постачальників послуг гаманців зараз. Що ще важливіше, вона зазначила, що не вся цінність концентрується на передньому краї, і що всі частини ланцюжка створення вартості повинні розвиватися справедливо. Ця точка зору проливає холодну воду на теорію «жирного гаманця» і пояснює, чому Trust Wallet готовий співпрацювати з інфраструктурними проектами, такими як OpenLedger. 2) Чи настала точка перегину спеціалізованого ШІ? Варто звернути увагу на судження Рама Кумара щодо шляху розвитку штучного інтелекту. Він вважає, що штучний інтелект еволюціонує від загального до спеціалізації, подібно до того, як Google виводить вертикальні додатки, такі як LinkedIn і YouTube, із загального пошуку. Загальний штучний інтелект на кшталт ChatGPT буде схожий на операційну систему, а в майбутньому з'явиться більше «спеціалізованих моделей», присвячених конкретним випадкам використання. Це також узгоджується з моїм попереднім аналізом еволюції тенденцій індустрії web3AI. Коли Trust Wallet експериментував з функціями штучного інтелекту, він виявив, що моделі загального призначення не можуть вирішити конкретні проблеми в криптопросторі, що підтверджує цю тенденцію. І саме побудова спеціалізованих моделей штучного інтелекту вимагає високоякісних даних у вертикальних полях, що і хоче вирішити OpenLedger. 3) Дилема «неоплачуваної праці», спричинена даними Рам Кумар прямо сказав, що ШІ – це індустрія на трильйон доларів, побудована на неоплачуваній праці, яка є досить гострою. Компанії, що займаються штучним інтелектом, навчають моделі, збираючи дані з Інтернету, але постачальники даних не отримують шматка пирога, що справді є структурною проблемою. Рішення OpenLedger полягає в тому, щоб дозволити постачальникам даних отримувати довгострокову частку доходу від моделей штучного інтелекту, а не продавати всі дані одразу. Завдяки глобальним платіжним можливостям гаманця теоретично можливо досягти безперешкодного розподілу вартості через кордони. Але ось основне питання: як гарантується якість даних? Сам Рам визнає, що 90% внесків з відкритим вихідним кодом від таких платформ, як Hugging Face, марні. Якщо цінність самих внесених даних обмежена, яким би хорошим не був механізм заохочення, він буде марним. Вище. Еовін Чен використовує аналогію «право володіти зброєю» з самостійним хостингом, наголошуючи, що функції штучного інтелекту є необов'язковими, і користувачі можуть вибирати між зручністю та безпекою. Ця філософія продукту вірна, але те, як «чітко представити варіанти» — це великий тест на здатність дизайну продукту. Рам також згадав цікаве судження: криптогаманці – це єдиний спосіб для користувачів отримувати гроші за свій внесок у дані в усьому світі. Це означає, що роль гаманців може еволюціонувати від простих інструментів управління активами до інфраструктури для цифрової ідентифікації та розподілу вартості. Примітка: Для отримання додаткової інформації ви можете відвідати систему каналів The Rollup на Youtube, щоб переглянути це інтерв'ю.