核冬天技术末日到来了，只有人工智能幸免于难。峰值 AI 指标无处不在。它能保持加密失去的信念吗？
作者：John Luttig 翻译: Chainwise
核冬天技术末日到来了：软件、SPAC、金融科技和加密货币都进入了深度冻结状态。AI 可能是唯一穿着派克大衣的部门。
峰值 AI 指标比比皆是。 VC 思想文章和推文风暴已达到历史新高。来自加密热潮的好天气粉丝已经迁移。 MBA 的人数可能很快就会超过书呆子。
就在一年前，加密货币还存在类似的泡沫。人工智能能否避免加密货币泡沫破灭的命运？加密货币为过度炒作提供了一个警示，它有四个严重缺陷：
1.资本：从传统风险投资中分离出来的特定于加密货币的资本来源，扭曲了估值和流动性时间表。
2.使命：创始人忽视了加密货币去中心化的创始使命。
3.人：代币提取主义者压倒了意识形态建设者。
4.价值创造：创始人为代币持有者创造的价值多于用户。
这两个行业都过热，但这并不意味着它们会以同样的方式崩溃。如果小心驾驶，人工智能可以避免过高期望的垮台。
首要
在 2010 年代初期，没有机构投资者花时间在加密货币上。这甚至是不可能的：风险投资 LP 协议限制了对加密货币等资产的投资。到 2015 年，一些 VC 解决了 LPA 加密约束。
2017 年，机构加密货币投资发生了变化。每个 VC 都开始认真地寻找。大多数初创公司都有加密策略。出现了专用的加密货币基金。而在 2020 年，自由资金环境为基金提供了多余的资本来部署，为容易投机的类别增加了火箭燃料。存在两个资本问题：资本与进度不匹配，以及风险投资的短期主义。
恒定的资本，非恒定的进步：无数的加密专用基金为生态系统提供了源源不断的资本流。这似乎是一个很好的分工：多面手 VC 可以排除加密噪音；加密创始人可以从专家那里筹集资金。
在上升的过程中，加密基金的快速流动性意味着专家的 AUM 迅速扩大到数十亿，与通才风险基金规模相媲美。
但是当音乐停止时，专业风投无法根据其他行业初创公司的机会成本来评估加密交易。这种机会成本看似微不足道，但却起到了速率限制器的作用：如果行业 B 的进展超过行业 A，则更多增量风险资金流入行业 B。
持续的资本流入与用户采用率和商业成功方面的非恒定（下降？）进展并存，使估值与传统初创公司脱钩。投资者自我参考地证明了估值的合理性：“X 代币优于价值 10B 美元的 Y 代币，因此以 10 亿美元投资是一项明智的投资。”
风险投资的短期主义：作为一种金融化技术，加密货币的致富魅力迅速改变了创始人和风险投资家。
风投通常要等待 10 年以上才能获得回报。但短期主义困扰着投资者，因为他们看到他们可以在不到 3 年的时间内获得代币分配，这违反了历史规范。 VC 选择短期锁定，并鼓励发行前代币销售以获得快速流动性。
经济激励根本不是在长期内构建和资助真正的应用程序。如果您已经兑现，为什么还要继续建设？人工智能避免了这些资本挑战。
通才基金控制人工智能：将继续存在专门针对人工智能的基金，但它们不会像加密基金那样主导行业。技术型基金倾向于关注高度寡头垄断的基础设施公司——2023 年不会有很多新的风险投资支持的 AI 基础设施赢家。今天风险投资的真正机会是特定的应用程序。
当一项技术变得无处不在时，专门用于该技术的基金就变得毫无意义：创建基金来投资使用数据库的公司是没有意义的。除了基础设施之外，“AI 公司”的区别将不再是通用术语。假设您利用机器学习。
哪些风投公司在 AI 牛市中表现出色？可能是多面手，他们看到大局：买家心理、分销策略、复合优势。
在通才投资者的控制下，人工智能不应该出现资金失控的问题。机器学习驱动的产品与实体经济深度互动——客户、竞争对手和投资者提供定期的现实检查。
AI 在结构上是长期的：一些早期员工会从二次投标中获利，但 AI 没有明显的拉高出货计划。恰恰相反：
与加密货币不同，人工智能没有内置的流动性机制。
尽管大肆宣传，人工智能的商业化才刚刚起步——真正的、持久的企业需要时间才能成熟。
在高利率环境下，只有实体企业才能通过公开市场或并购退出。
如果有的话，从人工智能中获利将比上一代软件和互联网公司花费更长的时间。
AGI 可能价值无穷大的想法可能会扭曲人们高估 AI 资产的看涨期权价值。但目前的宏观和微观资本环境应该会抑制泡沫。
使命
自 1990 年代以来，企业家们一直在尝试创造数字货币，但多年都以失败告终。 2008年，比特币证明密码学工作量证明+区块链是第一个令人满意的解决方案。
白皮书明确了用例：规避金融机构。 Crypto 的使命是无政府资本主义和革命性的。创始人是各自技术最好的传教士，用中本聪的话来说：
“必须相信中央银行不会贬值货币，但法定货币的历史充满了这种信任的破坏。我们必须相信银行可以持有我们的钱并以电子方式转移它，但它们在一波又一波的信贷泡沫中将钱借出，几乎没有准备金。我们必须将我们的隐私托付给他们……”
加密的意识形态推动了早期的应用。事实证明，去中心化资金在合法和非法方面都有用：匿名购买比萨饼、在丝绸之路上购买毒品、逃离专制政府的法定制度。用现金换比特币，你就退出了中央银行系统的监管。
任务后来变得更加模糊。加密货币去中心化的目的丢失了：活动变得集中，交易被跟踪，入口添加了 KYC 和 AML 条款。也许加密货币必须与金融系统整合才能普及，但如果区块链不是去中心化的，它到底在做什么？
随着加密技术发展为 web3，任务范围也在不断扩大。加密最初是关于去中心化的货币，后来变成了去中心化一切。建设者专注于基于区块链的社交网络、去中心化游戏和 NFT 票务。加密货币是数字货币，但人们认为它需要更多。
即使现在已经损坏，加密货币最初的反动使命也会让你大吃一惊。使命体现在创始白皮书的标题、论坛讨论、架构、用例中。
如果去中心化是加密货币的创始使命——AI 的等价物是什么？好莱坞并没有描绘出正面的画面，在每一部反乌托邦科幻电影中都有 AI 的身影：太空漫游中的 HAL 9000、终结者中的天网、她中的萨曼莎、机械姬中的艾娃。
在电影之外，人们讲述可信的反乌托邦 AI 叙事，围绕更深入地根深蒂固的唤醒主义，或者更糟糕的是，取代人类工作。人工智能可以成为人类创造力和思想的共生伙伴，但需要分享乐观的故事。
AI 的积极使命并不像加密货币那样明确，或者至少现在还没有。
不明确的创始使命：技术本身没有任何传教士，不像区块链那样无需信任，因此是反制度的。这可能是一件好事：人工智能是一张意识形态的空白画布，可以根据人类的意愿进行塑造。
许多人对人工智能的使命感到兴奋。他们到底在兴奋什么？意识形态是某种形式的后稀缺或富足——从富足资本主义到共产主义的范围。在 AI 的早期现代时代（2010 年代中期），任务是有效的利他主义：建立 AGI，然后放弃利润。
许多人工智能公司的既定使命与 1900 年代失败的社会主义政权押韵，吓跑了保守派和自由主义者。但它明显不同：通过技术创造富足比通过政治力量重新分配富足的欧洲社会主义有更好的先例。
集中控制：对 AI 基础模型的控制似乎很可能会集中化。开源模式显示出希望，但大型私有化模式要好得多。甚至加密货币最终的中心化程度也远远超过其愿景所暗示的。
我对 AI 集中化的最佳心智模型是半导体。落后芯片的供应商很多，但领先的（有价值的）供应商很少。
如果我们考虑政治历史，集中化听起来很危险，但分散技术也不一定好——如果人工智能变得无所不能，你不会希望每个人都拥有核发射代码。
任务中立性：大多数行业都具有应用程序-基础设施二元性。例如，在软件领域，云提供商处理基础设施，而软件公司构建应用程序。比特币是一元论的：基础设施就是应用程序。这意味着任务是在基础架构级别定义的。
大多数使能技术相对没有使命：云基础设施、半导体、移动设备，甚至互联网。或许 AI 应该在基础架构层面与任务保持中立，而在应用层定义任务。 DeepMind 宣称的使命似乎指向了正确的中立方向：“解决智能问题，然后用它来解决其他一切问题。”
基础模型应该支持广泛的应用级任务——政治、社会、经济。就像 AWS 不应该审查开发人员，除非在最极端的情况下，大型模型应该避免审查 AI 应用程序。
与云基础设施不同，基础模型存在训练偏差。但他们也有一个微调杠杆，允许应用程序级任务灵活性。开发人员可以生成 Fox 加权或 NYT 加权的响应。大型模型中当前的政治偏见有一个长期的解决方案。
人工智能的使命仍需完善，谁来控制它是一场公开辩论。但在一个基础设施集中的世界里，最好的使命可能是中立。
