Ostatnio na kanale YouTube „The Rollup” CEO @TrustWallet Eowyn Chen rozmawiał z Ramem Kumarem, kluczowym współpracownikiem @OpenledgerHQ, na temat głębokiej współpracy obu stron. Oto kilka wartościowych spostrzeżeń, które warto podzielić: 1) Oziębienie teorii „grubego portfela” W wywiadzie Andy wspomniał o popularnej w branży teorii „grubego portfela” — portfel, który ma kanały przyciągające użytkowników, może zintegrować różne usługi? Jednak odpowiedź Eowyn Chen była interesująca; otwarcie stwierdziła, że prowadzenie działalności w zakresie użytkowników detalicznych jest w rzeczywistości bardzo trudne, wiąże się z dużym wsparciem dla klientów, wyższą odpowiedzialnością za bezpieczeństwo oraz częstymi zmianami w strategii produktowej itd. Wielu ludzi widząc 200 milionów pobrań Trust Wallet myśli, że prowadzenie portfela to dobry interes, ale sam CEO podkreśla trudności związane z obsługą użytkowników detalicznych. To pokazuje, że „grubość” portfela nie jest czymś, co można osiągnąć tylko chęcią, relacje z użytkownikami są cenne, ale koszty ich utrzymania są również znaczne. To spostrzeżenie jest dość realistyczne i ukazuje prawdziwą sytuację wielu dostawców usług portfeli. Co ważniejsze, wspomniała, że nie wszystkie wartości koncentrują się na froncie, wszystkie części łańcucha wartości powinny rozwijać się sprawiedliwie. To spostrzeżenie jest pewnym oziębieniem teorii „grubego portfela” i wyjaśnia, dlaczego Trust Wallet chce współpracować z projektami infrastrukturalnymi takimi jak OpenLedger. 2) Czy nastał moment przełomowy dla specjalizowanej AI? Ocena Ram Kumaara dotycząca ścieżki rozwoju AI zasługuje na uwagę. Uważa, że AI ewoluuje od ogólności do specjalizacji, podobnie jak Google wyłonił LinkedIn, YouTube i inne aplikacje pionowe z ogólnego wyszukiwania. ChatGPT i podobne ogólne AI będą jak systemy operacyjne, a w przyszłości pojawi się więcej „specjalizowanych modeli” przeznaczonych do konkretnych zastosowań. To jest zgodne z moją wcześniejszą analizą ewolucji trendów w branży web3AI. Trust Wallet, próbując funkcji AI, odkrył, że ogólne modele nie rozwiązują konkretnych problemów w dziedzinie kryptowalut, co potwierdza ten trend. A co więcej, budowa specjalizowanych modeli AI wymaga wysokiej jakości danych z pionowych dziedzin, co jest problemem, który OpenLedger chce rozwiązać. 3) Dylemat „bezpłatnej pracy” w wkładzie danych Ram Kumar otwarcie stwierdził, że AI to „przemysł wart biliony dolarów oparty na bezpłatnej pracy”, co jest dość ostre. Firmy AI trenują modele, zbierając dane z internetu, ale dostawcy danych nie dostają nic w zamian, co rzeczywiście jest problemem strukturalnym. Rozwiązaniem OpenLedger jest umożliwienie dostawcom danych uzyskania długoterminowego udziału w zyskach z modeli AI, a nie jednorazowej sprzedaży danych. W połączeniu z globalnymi możliwościami płatności portfela teoretycznie można osiągnąć bezproblemowy podział wartości transgranicznej. Jednak istnieje kluczowy problem: jak zapewnić jakość danych? Ram sam przyznał, że 90% wkładów open source na platformach takich jak Hugging Face jest mało użytecznych. Jeśli wartość dostarczanych danych jest ograniczona, to nawet najlepszy mechanizm motywacyjny nie przyniesie efektu. To wszystko. Eowyn Chen porównała samodzielne zarządzanie do „prawa do posiadania broni”, podkreślając, że funkcje AI są opcjonalne, a użytkownicy mogą samodzielnie wybierać między wygodą a bezpieczeństwem. Ta filozofia produktu jest słuszna, ale jak „wyraźnie przedstawić opcje” jest dużym wyzwaniem dla zdolności projektowania produktu. Ram wspomniał również o interesującej ocenie: portfel kryptowalutowy jest jedynym sposobem, w jaki użytkownicy mogą uzyskać wynagrodzenie za wkład danych na całym świecie. To oznacza, że rola portfela może ewoluować z prostego narzędzia do zarządzania aktywami w infrastrukturę do zarządzania tożsamością cyfrową i podziału wartości. Uwaga: Aby dowiedzieć się więcej, możesz odwiedzić kanał YouTube The Rollup i zobaczyć tę rozmowę.