Sannheten om AI i Web3—Covalent forklarer hva som mangler

Sammensmeltingen av kunstig intelligens (AI) og blokkjede-teknologi har potensial til å omforme industrier og redefinere hvordan vi samhandler med digitale systemer. Mens AI lover automatisering, effektivitet og personlige opplevelser, står det overfor utfordringer knyttet til tillit, åpenhet og dataintegritet.

Blokkjede, med sin iboende sikkerhet og uforanderlighet, tilbyr en kraftig løsning. Covalent er i fronten av denne revolusjonen, og gir den datainfrastrukturen og de verktøyene som trengs for å bygge en fremtid med pålitelig, desentralisert AI.

Nøkkeltrender i AI og blokkjede

Flere viktige trender driver sammensmeltingen av AI og blokkjede. For det første er det en økende etterspørsel etter tillit og åpenhet i AI-systemer. Brukere vil vite hvordan AI-algoritmer tar beslutninger, og de trenger forsikring om at dataene som brukes til å trene disse modellene er nøyaktige og upartiske.

For det andre skaper fremveksten av desentralisert AI nye muligheter for innovasjon og samarbeid. Blokkjede muliggjør sikker deling av data og algoritmer, og fremmer et mer demokratisk og inkluderende AI-økosystem. For det tredje gir den økende tilgjengeligheten av on-chain data en rik kilde til informasjon for AI-modeller.

“AI-drevne systemer er avhengige av komplette og nøyaktige data, men de fleste blokkjeder er isolerte. Covalent løser dette ved å tilby enhetlig tilgang til 100+ kjeder, slik at AI-agenter kan flytte aktiva på tvers av kjeder og ta informerte beslutninger uten fragmenteringsproblemer,” sa Ganesh Swami, CEO og medgründer av Covalent.

Utfordringer med integrering

Til tross for det enorme potensialet, presenterer integreringen av AI og blokkjede betydelige utfordringer. Datafragmentering og begrenset interoperabilitet mellom blokkjeder hindrer utviklingen av virkelig integrerte AI-systemer. Skalerbarhet, sikkerhet og behovet for verifiserbare data er også kritiske hensyn. Imidlertid representerer disse utfordringene også betydelige muligheter for innovasjon.

AI trives på strukturerte, høyintegritets datasett. I industrier som finans og helsevesen er data nøye organisert for å sikre at AI-modeller fungerer effektivt. Web3, derimot, er et fragmentert landskap. On-chain data er rikelig, men ustrukturert, og dens pålitelighet er ofte tvilsom. Denne mangelen på rene, sammensatte datalag har alvorlig hemmet AIs innvirkning på blokkjedeapplikasjoner.

Covalents løsning

Covalent har anerkjent dette gapet og bygget blokkjede-data-API-er kalt GoldRush for å adressere det. Ved å strukturere blokkjede-data muliggjør Covalent at AI-agenter kan resonnere, automatisere og optimalisere arbeidsflyter dynamisk—uten ineffektiviteten av fragmenterte datakilder. Med sanntids, verifiserbare data på tvers av 100+ blokkjeder kan AI-agenter nå utføre komplekse, autonome beslutningsoppgaver, fra cross-chain operasjoner til regulatorisk samsvar.

For bedrifter betyr dette at AI-agenter nå kan automatisere interaksjoner mellom desentraliserte smartkontrakt-baserte protokoller, som i seg selv fungerer som finansielle automatiseringssystemer. I stedet for å verifisere on-chain data—siden blokkjede allerede er verifiserbar av design—utnytter disse agentene strukturerte, kryptografisk beviste data fra kilder som Ethereum Wayback Machine for å utføre informerte beslutninger på tvers av protokoller.

Dette muliggjør cross-chain aktiva bevegelser, automatisert treasury management, styringsutførelse og sømløs koordinering mellom desentraliserte finans (DeFi) applikasjoner, reduserer friksjon og optimaliserer arbeidsflyter uten direkte menneskelig inngripen.

Denne innvirkningen er ikke bare teoretisk. Selskaper som Rainbow, CoinLedger og EY utnytter allerede GoldRushs strukturerte blokkjede-data for å forbedre samsvar, sikkerhet og AI-drevet finansiell automatisering. Andre enheter, som Entendre Finance og Awaken Tax, høster også fordelene av GoldRush.

“Vi utnytter GoldRushs strukturerte on-chain data og AI for å automatisere blokkjede-regnskap og gi sanntids finansielle rapporter for Web3-foretak,” sa Omar Khattab, grunnleggende ingeniør hos Entendre Finance.

Andrew Duca, medgründer hos Awaken Tax, uttrykte også sin tilfredshet med integreringen av GoldRush.

“Det er ingen måte vi kunne ha bygget vårt skatteprodukt uten GoldRush for enkel tilgang til bred og rik multikjede-data,” la Duca til.

Fremtiden for AI-drevne forretningsmodeller

Utvidelsen av GoldRushs AI-klare datasett legger grunnlaget for fullt autonome, AI-drevne forretningsmodeller, et konsept kjent som Zero-Employee Enterprises (ZEEs).

ZEEs representerer et paradigmeskifte, der AI-agenter autonomt utfører forretningsfunksjoner med minimal menneskelig inngripen. Dette går utover enkel automatisering. Det omfatter AI-drevet finansiell styring, sanntids treasury-tilsyn og desentralisert autonom organisasjon (DAO) styring—alt fungerer effektivt uten forsinkelsene som ofte følger med menneskelig behandling.

“Foretak begrenset til Google-godkjente produkter kan nå bygge AI-agenter som bruker on-chain data på grunn av tilgjengeligheten av Covalent og dermed GoldRush API-er tilbudt på Google-markedet som er innebygd i AI-relaterte Covalent-produkt tilbud, noe som betyr at utvikling av systemer av agent-svermer—eller Zero Employee Enterprises (ZEEs)—for å forbedre effektiviteten på tvers av kjernevirksomhetsoperasjoner nå er mulig,” bemerkede Ganesh.

Lanseringen av AI Agent Software Development Kit (SDK) 0.2.0 markerer også en betydelig milepæl. Dette verktøyet gir AI-agenter muligheten til å samhandle med blokkjede-data på en sømløs, programmert måte. SDK-en er bygget for:

• DeFi posisjonsstyring: AI-agenter kan autonomt administrere likviditetsposisjoner og optimalisere yield farming-strategier.
  
• DAO styringsautomatisering: AI kan utføre forslag, administrere treasury-operasjoner og koordinere insentiver.
  
• Cross-chain operasjoner: AI-agenter kan sømløst bygge bro over aktiva, utføre swaps og administrere multikjede-porteføljer.
  
• Enterprise AI arbeidsflyter: Automatisering av flertrinns forretningsprosesser med strukturerte, AI-optimaliserte on-chain data.

AI og krypto

Mens AI utvikler seg i et rasende tempo, sliter krypto fortsatt med å holde tritt. Selv med den forventede integreringen av blokkjede-teknologi, ligger krypto flere skritt bak i AI-adopsjon. “Mye av det som skjer i krypto AI i dag ble allerede gjort i tradisjonelle AI-områder for to år siden,” sa Ganesh.

Ifølge Ganesh Swami er problemet ikke bare teknisk—det er syklisk. “Den nåværende AI-syklusen ble startet i 2023 av OpenAI med ChatGPT som et forbrukerrettet produkt, mens krypto var i et bear-marked og bare så vidt begynte å legge merke til ikke-forbrukerrettede prosjekter og desentralisert AI-infrastruktur som BitTensor,” forklarte han. 

Bransjen står nå overfor en tidsrisiko. Vil Web3s AI-evolusjon ta igjen før etterspørselen tvinger frem en rask (og reaktiv) transformasjon? For at blokkjede-basert AI skal oppnå mainstream adopsjon, må problemene den løser bli presserende nok til å kreve endring. 

“Ta for eksempel deep fakes—ingen vil presse på for blokkjede-verifisering i stor skala før krisen er uomtvistelig. Det skaper en tidsrisiko: vil det bli en prioritet om to år? Fem? Vanskelig å forutsi,” bemerkede Ganesh.

Den neste fasen av AI-drevet blokkjedeinnovasjon vil bli definert av hvor raskt bedrifter gjenkjenner og handler på behovet for strukturert, verifiserbar data. AI-agenter kan ikke fungere effektivt uten nøyaktige, organiserte blokkjedeinnsikter.

For at Web3 virkelig skal omfavne AI, må det bevege seg bort fra fragmenterte, upålitelige datasett mot en komponerbar, strukturert dataøkonomi. Spørsmålet er ikke om AI vil transformere Web3—det har den allerede gjort. Det virkelige spørsmålet er: Vil Web3 gi AI de dataene den trenger for å lykkes? Bransjens fremtid avhenger av svaret.