แหล่งที่มาดั้งเดิม: Unchained
เรียบเรียงและเรียบเรียง: Shenchao TechFlow
แขกรับเชิญ: Casey Caruso ผู้ก่อตั้ง Topology Ventures
ผู้ดำเนินรายการ: Haseeb Qureshi หุ้นส่วนผู้จัดการ Dragonfly; Robert Leshner ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Superstate;
แหล่งที่มาของพอดคาสต์: Unchained
ชื่อดั้งเดิม: DeSci's Ugly Truth, Jailbreaking AI, & Hyperliquid - The Chopping Block
ออกอากาศวันที่: 2 ธันวาคม 2024
สรุปประเด็นสำคัญ
การเพิ่มขึ้นของ AI Memecoins: AI Memecoins เช่น Freysa กำลังประสบกับการเติบโตอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ด้วยการออกแบบและกลไกการเล่นเกมที่เป็นเอกลักษณ์ โทเค็นเหล่านี้รวมกิจกรรมออนไลน์เข้ากับเทคโนโลยี AI เพื่อสร้างรูปแบบการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ใหม่ ในขณะเดียวกันก็กระตุ้นให้เกิดการเก็งกำไรมากขึ้น
ความท้าทายด้าน AI ของ Freysa: เงินรางวัลรวมของ Freysa ถูกถอดรหัส เหตุการณ์นี้เผยให้เห็นกลไกการโจมตีเบื้องหลังและช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นซึ่งเจ้าหน้าที่ AI ที่เกี่ยวข้องกับสัญญาอัจฉริยะต้องเผชิญ
การผสมผสานระหว่างเอเจนต์ AI และเทคโนโลยีการเข้ารหัส: การประยุกต์ใช้เอเจนต์ AI ในด้านการเข้ารหัสนั้นค่อยๆ เพิ่มขึ้น เช่น การผสานรวมกับเฟรมเวิร์ก Web3 (เช่น Eliza) ส่วนนี้ยังสำรวจข้อจำกัดของเทคโนโลยีปัจจุบัน แนวโน้มการเล่นเกม และศักยภาพการใช้งานในอนาคต
โมเดล Airdrop ของ Hyperliquid: Hyperliquid เปิดตัว Airdrop ซึ่งมีมูลค่ารวมสูงถึง 1.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และโมเดล "ไม่มีการร่วมลงทุนทางการเงิน" ดึงดูดความสนใจของตลาด กลยุทธ์การเริ่มต้นด้วยอัตราส่วนการหมุนเวียนที่สูงในตลาดกระทิงก็มีผลกระทบอย่างมากต่อตลาดเช่นกัน
การโต้เถียงเรื่องวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ (DeSci): ศักยภาพในการพัฒนาของ DeSci ดึงดูดความสนใจเป็นอย่างมาก แต่ยังเผชิญกับความท้าทายมากมาย เช่น ประสิทธิผลของกลไกการระดมทุน การขาดความรับผิดชอบ และการปฏิบัติจริงของการวิจัยและพัฒนายาจากการระดมทุนคราวด์ฟันดิ้งผ่านแบบจำลองโทเค็น ความเป็นไปได้
ความสำเร็จที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนของ Base: Base ดึงดูดนักพัฒนาและโครงการชั้นนำโดยไม่ต้องมีโครงการจูงใจขนาดใหญ่ โมเดลที่ประสบความสำเร็จที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนนี้มอบแนวคิดใหม่สำหรับการสร้างระบบนิเวศ L1 และ L2
Pump.Science และโทเค็นอายุยืน: การทดลองโทเค็นอายุยืนของ Pump.Science ได้จุดประกายให้เกิดการอภิปรายอย่างกว้างขวาง รูปแบบการระดมทุนที่เป็นนวัตกรรมใหม่และผลกระทบที่ตามมาของการรั่วไหลของคีย์ส่วนตัวนั้นคุ้มค่าแก่การพูดคุยในเชิงลึก
ความท้าทายทางการเงินตามโทเค็น: โมเดลสิ่งจูงใจแบบกระจายอำนาจ (เช่น โครงการ DeSci) ตรงกันข้ามกับความสำเร็จของ DeFi และเผยให้เห็นความยากลำบากในการบรรลุกลไกความรับผิดชอบที่มีประสิทธิผล
ข้อโต้แย้งเกี่ยวกับ DAO: ยังคงมีข้อถกเถียงกันว่า DAO สามารถปรับใช้เงินทุนในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่ หลายคนกังขาถึงประสิทธิภาพในระยะยาวในการขับเคลื่อนนวัตกรรม
(หมายเหตุเกี่ยวกับเทรนด์เชิงลึก: Topology Venture เป็นบริษัทสตาร์ทอัพที่มุ่งเน้นการลงทุนในด้านบล็อกเชนและสกุลเงินดิจิทัล โดยปกติแล้วบริษัทจะมุ่งเน้นไปที่โครงการในระยะเริ่มแรก โดยให้เงินทุนและการสนับสนุนเชิงกลยุทธ์เพื่อช่วยให้โครงการเหล่านี้เติบโตและพัฒนา Topology Venture อาจเข้าร่วม ในโครงการนวัตกรรมต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีบล็อกเชน รวมถึง DeFi, NFT และแอปพลิเคชันเทคโนโลยีการเข้ารหัสที่เกิดขึ้นใหม่อื่นๆ Topology Venture มุ่งมั่นที่จะส่งเสริมการใช้งานที่แพร่หลายและการพัฒนาเทคโนโลยีบล็อกเชน
การพัฒนา AI Memecoins และความท้าทายด้านความปลอดภัยของ Freysa
Haseeb: เมื่อเร็ว ๆ นี้ เหรียญมีม AI ได้กลายเป็นเทรนด์ใหม่ที่ดึงดูดความสนใจอย่างมาก Casey คุณมีการวิจัยอย่างกว้างขวางในสาขา AI คุณคิดอย่างไรกับความนิยมของเหรียญ AI meme ของตลาด
Casey: ฉันคิดว่าเรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนาสาขานี้ ตัวอย่างแรกคือ Goat ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่รวมเข้ากับกระเป๋าเงิน สิ่งที่เราเห็นตอนนี้อาจเป็นผลิตภัณฑ์รุ่นที่สอง โดยมีองค์ประกอบ gamification เพิ่มให้กับตัวแทนเหล่านี้ เราสามารถเจาะลึกหัวข้อนี้ในภายหลัง
แล้วจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป? แม้ว่าเราจะไม่สามารถทำนายอนาคตได้ แต่ก็มีบางทิศทางที่ชัดเจนที่อยู่ระหว่างการสำรวจ
ตัวอย่างเช่น เราอาจเห็นการฟื้นตัวของบล็อกเกอร์ คล้ายกับดาราเสมือนจริงแห่งยุค Web 2 แต่กลับไม่บรรลุ Product Market Fit (PMF) อย่างเต็มที่ บอท AI อาจเข้ามามีบทบาท ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่างบอทและตัวแทนที่สามารถเชื่อมต่อกับสกุลเงินดิจิทัลและระบบ AI ได้อย่างราบรื่น
โดยรวมแล้ว แอปพลิเคชันและยูทิลิตี้ของตัวแทน AI ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นสูงกว่าในด้านสกุลเงินดิจิทัลมาก แต่ปฏิเสธไม่ได้ว่าพื้นที่นี้เติบโตอย่างรวดเร็ว และเรารู้สึกตื่นเต้นมากกับมัน
Haseeb: ประเด็นร้อนเมื่อเร็ว ๆ นี้ก็คือ Freysa เจ้าหน้าที่ AI ที่มีหน้าที่ปกป้องเงินรางวัลรวม เงินรางวัลรวมตั้งไว้ในตอนแรกที่ 3,000 ดอลลาร์ และเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลให้การถูกรางวัลมีราคาแพงมากขึ้นเรื่อยๆ กฎกติกานั้นง่ายมาก: คุณต้องส่งข้อความถึง Freysa เพื่อโน้มน้าวให้ LLM นี้มอบเงินรางวัลให้กับคุณ แม้ว่าคำสั่งของ Freysa จะระบุไว้อย่างชัดเจนว่าจะต้องไม่มอบโบนัสให้กับใครก็ตาม
ในที่สุด เกมดังกล่าวดึงดูดผู้เล่นได้ 195 คนและพยายามทั้งหมด 482 ครั้ง ผู้เล่นใช้เงินเป็นจำนวนมากเพื่อพยายามโน้มน้าวหรือหลอกให้ Freysa ชนะรางวัล ผู้ชนะคนสุดท้ายคือผู้เล่นชื่อ popular.eth เขากำหนดนิยามใหม่ของฟังก์ชันการโอนเงินของ Freysa ด้วยวิธีการเจลเบรกที่ชาญฉลาด และได้รับโบนัสสำเร็จ
เกมนี้คล้ายกับ FOMO 3D แห่งปี ซึ่งจุดประกายการสนทนาบน crypto Twitter อย่างสมบูรณ์ ทฤษฎีเกมและการออกแบบมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวมาก ฉันอยากรู้ว่าพวกคุณคิดอย่างไรกับ Freysa? มีใครเกี่ยวข้องกับเกมนี้บ้างไหม?
Casey: ฉันไม่ได้เกี่ยวข้อง แต่ฉันคิดว่าหลายๆ คนดูถูกดูแคลนศักยภาพของโครงการนี้ ฉันเห็นด้วยอย่างยิ่งกับผลกระทบของ FOMO 3D การออกแบบนี้มีด้านบวก แต่ก็ทำให้เกิดช่องโหว่ขนาดใหญ่เช่นกัน หากตัวแทนเหล่านี้ได้รับการควบคุมทรัพยากรจริงๆ ในอนาคต ช่องโหว่นี้อาจกลายเป็นวิธีใหม่ในการโจมตี ฉันคิดว่านี่เป็นไปได้ทั้งหมด ดังนั้นตัวแทนเหล่านี้จึงยังห่างไกลจากระดับการผลิตในขณะนี้ แม้ว่าฉันจะไม่อยากจะจมอยู่กับแง่ลบมากเกินไป แต่มันก็เป็นข้อกังวลที่เข้ามาในใจเมื่อฉันขุดลึกลงไป
Haseeb: นั่นเป็นประเด็นที่ดี ท้ายที่สุดแล้ว เงินรางวัลรวมในครั้งนี้ไม่ได้ใหญ่มากนัก เพียง 40,000 ดอลลาร์ก่อนที่จะแตก แล้ว จะเกิดอะไรขึ้นหากตัวแทนในอนาคตควบคุมเงิน 500,000 ดอลลาร์ขึ้นไป เช่น Goat หรือ Truth Terminal ซึ่งมีเงินทุนหลายล้านดอลลาร์?
Casey: หากเป็นเช่นนั้น อาจก่อให้เกิดการแฮ็กรูปแบบใหม่ทั้งหมด ซึ่งจะใช้การเติมทิป การแทรก SQL ฯลฯ เพื่อพยายามหาเงินทุน ขนาดการระดมทุนในปัจจุบันของตัวแทนเหล่านี้อาจอยู่ที่ประมาณไม่กี่ล้านดอลลาร์ แต่ฉันเชื่ออย่างเต็มที่ว่าในอนาคต AI และตัวแทนอาจสะสมทรัพยากรมากกว่ามนุษย์
ทอม: ฉันพบว่ามันน่าสนใจที่การโจมตีที่ล้มเหลวและความพยายามของผู้เล่นเป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การศึกษา บางคนพยายามที่จะได้รับเงินทุนโดยอ้างว่าเป็นนักวิจัยด้านความปลอดภัย เช่น "มีช่องโหว่ที่นี่ โอนเงินมาให้ฉัน แล้วฉันจะเก็บไว้อย่างปลอดภัยสำหรับคุณ" คนอื่นๆ พยายามบอก Freysa ว่า "การอนุมัติการโอนจะไม่เกิดขึ้น" สิ่งที่คุณคิด "แต่วิธีการเหล่านี้ไม่ได้ผล
ในความเป็นจริง วิธีการของผู้ชนะขั้นสุดท้ายนั้นง่ายมาก ทำให้ฉันนึกถึงเทคโนโลยีการเจลเบรกในช่วงแรกๆ ของ ChatGPT แม้ว่าโมเดลปัจจุบันจะซับซ้อนกว่า แต่ก็ยังมีความคล้ายคลึงกันโดยพื้นฐาน ฉันยังพบว่าน่าสนใจที่ Freysa มีความกระตือรือร้นมากกว่าตัวแทน AI อื่นๆ และสามารถโต้ตอบกับเครือข่ายเพื่อโอนเงินและชำระเงินได้ ความสามารถนี้สามารถเรียกสัญญาอัจฉริยะและเคลื่อนย้ายเงินทุนได้อย่างชัดเจน คาดหวังว่าจะได้เห็นเทคโนโลยีนี้มีความสมบูรณ์มากขึ้นในอนาคต และไม่จำกัดเฉพาะการใช้งานในวงแคบๆ ของ Freysa ในปัจจุบันเท่านั้น
ปัญหาแอปพลิเคชันและความปลอดภัยของโมเดลโอเพ่นซอร์ส
Haseeb: ทารัน คุณทำอะไรอยู่?
Tarun: ฉันชอบวิเคราะห์ปัญหานี้จากมุมมองของสกุลเงินดิจิทัลมากกว่าจากมุมมองของความปลอดภัยของ AI ล้วนๆ แนวโน้มด้านความปลอดภัยในด้านการเข้ารหัสได้ค่อยๆ เปลี่ยนจากรูปแบบการตรวจสอบแบบดั้งเดิมไปสู่การแข่งขันในการตรวจสอบ (นั่นคือ การค้นพบช่องโหว่ผ่านการแข่งขัน) และการแข่งขันนี้ได้กลายเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมแล้ว ในทางตรงกันข้าม ความปลอดภัยของ AI ยังคงถูกครอบงำโดยการตรวจสอบด้วยตนเอง และไม่มีกลไกที่เหมือนการแข่งขัน ความแตกต่างนี้ส่วนหนึ่งเกิดจากความแตกต่างทางจิตวิทยา: ผู้ปฏิบัติงานด้าน AI ในยุคเว็บ 2 โดยทั่วไปไม่เต็มใจที่จะเห็นช่องโหว่แบบ Zero Day (หมายถึงช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ไม่ได้รับแพตช์) ที่กำลังถูกโจมตีแบบเรียลไทม์ ในขณะที่ผู้ปฏิบัติงานในด้านการเข้ารหัสจะคุ้นเคยกับมันมากกว่า ต้องเผชิญกับความหลากหลาย เหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่ไม่คาดคิด
ดังนั้น เมื่อพูดถึงการเสริมสร้างความปลอดภัย สาขา AI จึงมีแนวโน้มที่จะใช้แนวทาง "ผู้เชี่ยวชาญต้องมาก่อน" มากกว่า ในขณะที่สาขาการเข้ารหัสเปิดกว้างมากขึ้นในการค้นพบและแก้ไขปัญหาผ่านการแข่งขัน ในพื้นที่โอเพ่นซอร์ส โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลโอเพ่นซอร์ส ฉันคิดว่าคุณค่าในระยะยาวของมันอยู่ที่ความสามารถในการป้องกันวิธีการโจมตีที่รู้จัก แทนที่จะพึ่งพาการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างต่อเนื่องเพื่อจัดการกับการโจมตีของแฮ็กเกอร์ที่อาจเกิดขึ้นทุกครั้งเช่นเดียวกับที่ OpenAI ทำ โมเดลภัยคุกคามความปลอดภัยทั้งสองนี้แตกต่างกันมาก ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สประสบความสำเร็จในบางพื้นที่ (เช่น ระบบสกุลเงินดิจิทัลและ Linux) เนื่องจากให้ความปลอดภัยที่มากกว่าในการใช้งานบางกรณี แต่ไม่ได้นำไปใช้กับทุกกรณีการใช้งาน ตัวอย่างเช่น โดยส่วนตัวแล้วฉันยังชอบ Windows มากกว่าเพราะการตรวจสอบไดรเวอร์นั้นแตกต่างไปจากไดรเวอร์ Linux อย่างสิ้นเชิง
โดยรวมแล้ว ฉันคิดว่านี่เป็นวิวัฒนาการตามธรรมชาติสำหรับซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยผ่านการแข่งขัน ปัจจุบัน โมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สจำนวนมากยังคงล้าหลังโมเดลแบบรวมศูนย์ในแง่ของความปลอดภัย ซึ่งอาจเป็นตัวขับเคลื่อนในการปรับปรุง
Casey: อย่างไรก็ตาม ในด้าน AI สถานการณ์มีความซับซ้อนมากกว่ามาก ขณะนี้มีการเปิดตัวโมเดลใหม่ทุกสัปดาห์และมีการอัปเดตโมเดลอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าช่องโหว่ใหม่ๆ จะยังคงเกิดขึ้นต่อไป ตัวอย่างเช่น เวอร์ชัน o 1 ของโมเดลอาจทำงานแตกต่างไปจากเวอร์ชัน 3.5 โดยสิ้นเชิง เนื่องจากลักษณะที่ไม่สามารถกำหนดได้ของโมเดล AI และความจริงที่ว่าบางโมเดลยังไม่ได้รับการสรุป ฉันเชื่อว่าวิธีการโจมตี (เช่น เวกเตอร์การโจมตี) มีการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิก
Tarun: คุณพูดถูก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลส่วนขอบเหล่านั้น ผลลัพธ์ของการอนุมานของแบบจำลองจะแตกต่างออกไปตามการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในอินพุต แต่สำหรับโมเดลโอเพ่นซอร์สพื้นฐาน เช่น ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในเอเจนต์ AI ที่เข้ารหัส ฉันคิดว่าสถานการณ์แตกต่างออกไปเล็กน้อย ความปลอดภัยของโมเดลพื้นฐานเหล่านี้เป็นเหมือนการแข่งขันค่าหัวบั๊กที่กำลังดำเนินอยู่
จากมุมมองของฉัน กลไกการแข่งขันนี้อย่างน้อยก็ให้การป้องกัน - ภายในงบประมาณที่กำหนด ผู้โจมตีจะไม่สามารถค้นหาช่องโหว่ได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม ขณะนี้เราไม่มีการรับประกันดังกล่าว ยกตัวอย่าง Llama 3 เรารู้ว่ามีคนค้นพบช่องโหว่ที่แทรกเข้ามาอย่างรวดเร็ว แต่เรายังไม่ได้ศึกษา "ภายใต้กลไกสิ่งจูงใจที่มีอยู่ ไม่ว่าใครก็ตามที่ยินดีสละเวลาและทรัพยากรเพื่อโจมตีมัน" ยังมีพื้นที่อีกมากสำหรับการปรับปรุงในพื้นที่นี้
Haseeb: อีกคำถามคือ สถานการณ์ของ Freysa จะไม่ถูกส่งกลับไปยัง Llama เหรอ?
ก่อนอื่น เราไม่รู้ว่าพวกมันใช้ลามะหรือเปล่า บางทีพวกมันอาจใช้ GPT-4 ในกรณีนี้ ผู้ให้บริการเองอาจไม่รู้ด้วยซ้ำว่า Freysa คือรุ่นใด เพราะพวกเขาอาจไม่คิดว่ามันคุ้มค่ากับเวลาที่จะดูบันทึกของตนเองเพื่อดูว่าใครกำลังทำเช่นนี้
ประการที่สอง พวกเขาอาจจะปรับแต่งมันเช่นกัน หากพวกเขาทำ Freysa รอบที่สอง ฉันคิดว่าพวกเขาอาจจะปรับแต่งมันเพราะพวกเขาไม่ต้องการให้ใครสามารถเข้าไปในห้องแล็บ โต้ตอบกับโมเดลพื้นฐานได้โดยตรง คิดคำแนะนำ และทดสอบมันแบบออฟไลน์ และในที่สุดก็ลองเล่นเกมออนไลน์ดู
Tarun: เหตุผลที่ฉันไม่เห็นด้วยก็เพราะอย่างน้อยในตอนนี้ รู้สึกเหมือนทุกคนกำลังคัดลอก Eliza และใช้การกำหนดค่าเดียว หากดูที่ฐานโค้ด ความซับซ้อนของโมเดลดั้งเดิมไม่ได้เปลี่ยนแปลงมากนัก เราไม่ได้เห็นโมเดลแบบกำหนดเองที่ปรับแต่งโดย AI ล้วนๆ มากนัก ฉันรู้สึกเหมือนผู้คนในพื้นที่ crypto ยังคงยึดติดกับบางสิ่ง
Haseeb: คุณช่วยอธิบายได้ไหมว่า Eliza คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญในโลก crypto AI
Casey: Eliza เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้าง Agent ที่เขียนด้วย TypeScript ซึ่งน่าสนใจเพราะนักวิจัยด้าน Machine Learning ส่วนใหญ่มักจะใช้ Python ดังนั้นฉันจึงคาดการณ์ว่าอาจมีบางคนเปิดตัวเวอร์ชัน Python หรือพัฒนาไลบรารี่อื่น ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการนี้ กรอบการทำงานนี้เกิดขึ้นอย่างกะทันหันและเปิดกว้างมาก ฉันไม่แน่ใจว่า GitHub มีดาวกี่ดวง แต่ถ้าคุณวางแผนที่จะสร้างตัวแทน นี่มักจะเป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ผู้คนเลือก นอกจากนี้ ฉันเชื่อว่าโปรเจ็กต์ AI ของ ai16z ก็อิงจาก Eliza เช่นกัน
ทารัน : นั่นสินะ อย่างไรก็ตาม ระหว่าง Eliza และเฟรมเวิร์กอื่นๆ มีสองเฟรมเวิร์กหลัก ฉันเห็นด้วยกับคุณว่าหากเฟรมเวิร์กเหล่านี้เริ่มเติบโตอย่างรวดเร็ว ก็อาจมีเฟรมเวิร์กที่คล้ายกันเกิดขึ้นมากมาย แต่จะเป็นสิ่งที่ดีหากในที่สุดเราสามารถมาบรรจบกันบนเฟรมเวิร์กจำนวนหนึ่งที่เชื่อถือได้อย่างกว้างขวางในที่สุด ในแง่ของการตรวจสอบความปลอดภัย ฉันคิดว่ารูปแบบการแข่งขันนี้ใกล้เคียงกับการตรวจสอบมากกว่า
Haseeb: เท่าที่ฉันเข้าใจ Eliza เป็นเฟรมเวิร์กของเอเจนต์ เอเจนต์มีฟังก์ชันหน่วยความจำและวางแผนและดำเนินงานผ่านลูป Eliza ให้การเชื่อมต่อกับ Discord และ Twitter โดยเฉพาะ ช่วยให้ตัวแทนสามารถรับข้อมูลโซเชียลมีเดียหรือข้อมูลแชทในลักษณะที่มีโครงสร้างและโต้ตอบกับโลกภายนอก ทำให้ง่ายต่อการเสียบปลั๊กและเล่น ดังนั้นความก้าวหน้าหลักจึงไม่ใช่ตัวเฟรมเวิร์กของตัวแทน แต่เป็นความสามารถในการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้อย่างง่ายดายและจัดการสิ่งเหล่านี้ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งในเฟรมเวิร์กอื่นมักต้องมีการพัฒนาภายในองค์กร คุณสามารถเสียบรุ่นใดก็ได้ที่คุณต้องการ โดยไม่มีอคติต่อรุ่นนั้น
Tarun : แต่ถ้าดูรุ่นที่รองรับก็มีไม่มากนัก หากคุณเป็นคนที่มีงบด้านคอมพิวเตอร์สูงและต้องการทดสอบความเครียดและลองใช้การโจมตีแบบฉีดต่างๆ ฉันคิดว่ามันค่อนข้างถูก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับ "ฉันต้องการโจมตี Claude ในชั่วข้ามคืน" ซึ่งง่ายกว่านั้นมาก
Haseeb: สำหรับใครก็ตามที่อาจพัฒนาเกมอย่าง "Freysa" ในอนาคต ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำในการออกแบบเกม: โมเดลจะต้องเบลอและปรับแต่งอย่างเหมาะสมเพื่อป้องกันไม่ให้ผู้อื่นสร้างโมเดลขึ้นมาใหม่โดยตรง และเอาชนะกลยุทธ์ที่พบผ่านการทดสอบออฟไลน์ จากนั้นลองออนไลน์อีกครั้งเพื่อชนะเกม สำหรับบริษัทโมเดลขนาดใหญ่ทั้งหมด เช่น OpenAI และ Claude พวกเขาให้ความสำคัญกับความปลอดภัยเป็นอย่างมาก แต่โมเดลความปลอดภัยของพวกเขานั้นแตกต่างจากที่อยู่ในพื้นที่ crypto มาก ฉันจำได้ว่าผู้คนเคยคิดว่าสัญญาอัจฉริยะนั้นไม่ปลอดภัยอยู่เสมอ ซึ่งเป็นความคิดที่ผิดโดยพื้นฐานที่ว่ากองทุนสามารถได้รับการปกป้องอย่างสมบูรณ์จากช่องโหว่ด้วยการเขียนโค้ด ที่จริงแล้วทิศทางของเราเปลี่ยนไป ฉันเพิ่งได้เรียนรู้ที่การประชุมสุดยอดด้านความปลอดภัยที่ DSS ว่าขณะนี้การโจมตีด้วยการแฮ็กเกิดขึ้นเนื่องจากคีย์ส่วนตัวรั่วไหล แทนที่จะโจมตีสัญญาอัจฉริยะด้วยตนเอง สิ่งนี้สำคัญมากเพราะก่อนหน้านี้ ตรงกันข้ามกับที่เป็นจริงและมักตกเป็นเป้าหมายของสัญญาอัจฉริยะ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะได้รับการปรับปรุงอย่างมาก และการโจมตีด้วยการแฮ็กนั้นเกิดจากข้อผิดพลาดของมนุษย์มากกว่าช่องโหว่ของสัญญาอัจฉริยะ ซึ่งหมายความว่าผู้โจมตีกำลังตระหนักว่าการค้นหาโค้ดที่มีช่องโหว่บนบล็อกเชนนั้นไม่ได้มีประสิทธิภาพเท่ากับเมื่อสามหรือสี่ปีที่แล้วอีกต่อไป
ฉันคิดว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เป็นสิ่งที่ดี แต่ฉันไม่คิดว่าแนวโน้มเดียวกันนี้จะเกิดขึ้นในด้าน AI มีข้อแลกเปลี่ยนที่แท้จริงระหว่างการทำให้โมเดลทนทานต่อการโจมตีจากการเจลเบรก ขณะเดียวกันก็อาจทำให้โมเดลมีประโยชน์น้อยลงในการดำเนินงานทั่วไป และอาจทำให้เกิดการปฏิเสธที่ผิดพลาด เป็นเรื่องที่น่าสับสนเมื่อ OpenAI หรือบริษัทอื่นๆ ถามโมเดลว่าสามารถจดจำรูปภาพได้หรือไม่ และโมเดลตอบว่า "ขออภัย ฉันทำไม่ได้" คุณรู้ว่าโมเดลสามารถจดจำภาพนี้ได้ แต่คุณไม่รู้ว่าทำไมจึงปฏิเสธภาพนั้น คำตอบก็คือ ทุกครั้งที่คุณป้องกันการโจมตีจากการเจลเบรคได้ดีขึ้น คุณก็อาจทำให้เกิดความเสียหายต่อหลักประกันด้วย ทำให้โมเดลนี้มีประโยชน์น้อยลงสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ฉันคิดว่าการแลกเปลี่ยนกับ OpenAI, Llama, Meta หรือ Claude นั้นแตกต่างจากการแลกเปลี่ยนใน crypto มาก ดังนั้นฉันไม่แน่ใจว่าเราจะหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีได้ เพราะนั่นไม่ใช่ทางเลือกสำหรับบริษัทเหล่านี้
ทารัน: ผมอยากจะเสริมว่าคำถามเหล่านี้สามารถใส่ไว้ในรูปแบบการจัดทำงบประมาณจูงใจได้ หากคุณคิดถึงผลกำไรและขาดทุนของใครบางคนในเกมนี้ ฉันอาจจะยินดีทุ่มงบบางส่วนในการจำลองแบบออฟไลน์ ทำการสืบค้นมากมายเพื่อดูว่าอะไรได้ผล แทนที่จะแค่พึ่งพาสิ่งที่เกมที่ทำกำไรได้มากที่สุดนำเสนอ . ในทางหนึ่ง การแลกเปลี่ยนนี้คือสิ่งที่โครงการสกุลเงินดิจิทัลจำนวนมากมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การเพิ่มต้นทุนในการเข้าร่วมให้สูงสุดก่อนที่เงินรางวัลจะใหญ่มาก เช่นเดียวกับความยากของ Bitcoin มันจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนผู้เข้าร่วมที่เพิ่มขึ้น แต่ฉันคิดว่าคุณคงเคยเห็นมาแล้วบ้าง โดยเฉพาะผู้ที่ดำเนินการเข้ารหัสลับอย่าง Te Bots ที่พยายามเพิ่มการสุ่มให้มากขึ้น ไม่เหมือน Freysa ฉันคิดว่านี่จะเป็นเกมเกี่ยวกับต้นทุนทางเศรษฐกิจของการสอบถามเทียบกับกำไร แทนที่จะเป็นตัวเลือกไบนารีง่ายๆ ว่าจะถูกแฮ็กและเงินทั้งหมดที่ถูกขโมยไป เข้าใจไหม
Casey: มันยากที่จะพูดจริงๆ ฉันเห็นสิ่งนี้เกิดขึ้น กลับมาที่หัวข้อของ Eliza แม้ว่ามันจะเกิดมาเพื่อ Web 3 แต่เอเจนต์ที่มันสามารถสร้างได้นั้นมีจำกัดมาก ฉันคิดว่าส่วนใหญ่แล้วมันจะใช้ได้กับหุ่นยนต์ส่วนบุคคลที่สามารถตั้งโปรแกรมได้อย่างง่ายดายด้วยเรื่องราวเบื้องหลังและข้อมูลพื้นฐาน แต่ไม่ใช่สำหรับตัวแทนที่ใช้งานได้จริง ดังนั้นฉันคิดว่าเฟรมเวิร์กแรกที่ออกมาจาก Web 3 ไม่ได้รวม Web 3 เข้าด้วยกันจริงๆ มันเหมือนกับเฟรมเวิร์ก Web 2 มากกว่าโดยที่ Web 3 เพิ่งเสียบเข้ากับมันสำหรับเอเจนต์บางประเภท ดังนั้นผมไม่คิดว่าเราจะสามารถสรุปข้อสรุปได้มากนักจากเรื่องนี้ เพราะเห็นได้ชัดว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ฉันเห็นด้วยกับ Tarun ว่าจะมีกรอบงานที่แตกต่างกันสำหรับตัวแทนประเภทต่างๆ และเรากำลังเคลื่อนไปในทิศทางนั้นอย่างชัดเจน
Haseeb: ฉันคิดว่านี่เหมือนกับ Web 2 มากในแง่หนึ่งตรงที่มันรวมโซเชียลมีเดียเข้าด้วยกัน ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบหลักเหนือเฟรมเวิร์กอื่นๆ ฉันยอมรับว่าเรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและเราจะได้เห็นการทดลองเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของตัวแทนบนบล็อกเชน แต่ฉันก็เห็นด้วยกับเคซี่ย์ด้วยว่าจะต้องใช้เวลาสักระยะก่อนที่เราจะกำจัดโครงสร้างแบบรวมศูนย์เหล่านี้
นวัตกรรมแอร์ดรอปของ Hyperliquid
Haseeb: มาพูดถึงข่าวใหญ่อื่น ๆ ในสัปดาห์นี้ – Hyperliquid airdrop ปัจจุบัน Hyperliquid เป็นแพลตฟอร์มอนุพันธ์แบบกระจายอำนาจที่ใหญ่ที่สุดในสกุลเงินดิจิทัล และเริ่มต้นด้วยตนเองโดยสมบูรณ์โดยไม่มีเงินทุนร่วมลงทุน ในขณะที่เรากำลังบันทึก พวกเขากำลังปล่อยโทเค็น 23.8% ของการจัดหาโทเค็นทั้งหมดให้กับผู้ใช้ในระบบคะแนน Hyperliquid ตามราคาตลาดปัจจุบัน ปริมาณของหยดทางอากาศนี้มีมูลค่าถึง 1.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ กลายเป็นหนึ่งในหยดทางอากาศที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ซึ่งอาจเป็นหนึ่งในห้าอันดับแรกของหยดน้ำ และขนาดก็ใหญ่มาก
เป็นที่น่าสังเกตว่า airdrop นี้ไม่ได้ผ่านการแลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์ ไม่มีผู้ดูแลสภาพคล่อง และไม่มีนักลงทุน 100% มอบให้กับผู้ใช้แพลตฟอร์มและกลุ่มปาร์ตี้ที่ชวนขนลุก หลายๆ คนแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับแอร์ดรอปนี้ว่านี่เป็นแอร์ดรอปเชิงบวกครั้งแรกในรอบระยะเวลานาน เกือบทุก Airdrop ที่คุณนึกถึงในปีที่ผ่านมา ไม่ว่าจะเป็น Eigenlayer หรือ ZK Sync เกือบทุก Airdrop ขนาดใหญ่ที่คาดหวังไว้ก็มาพร้อมกับแง่ลบมากมาย และดูเหมือนว่า airdrop ของ Hyperliquid จะเป็นสิ่งเดียวที่ได้รับการวิจารณ์ในเชิงบวกโดยทั่วไป
สิ่งนี้นำไปสู่การคาดเดา: นี่หมายความว่ายุคของแอร์ดรอปกำลังกลับมาหรือไม่? จะมีทีมลองเส้นทางไม่พึ่งนักลงทุนมากขึ้นไหม? นี่หมายความว่าการพูดคุยทั้งหมดเกี่ยวกับทีมที่พยายามลดสภาพคล่องสามารถกลับมาอีกครั้งได้หรือไม่? ปริมาณการหมุนเวียนของ airdrop นี้คิดเป็น 30% ของอุปทานทั้งหมด ซึ่งเกินค่ามัธยฐานของ airdrop ปัจจุบันหรือค่ามัธยฐานของวันแรกของการจดทะเบียนอย่างมาก นี่หมายความว่าเมตาดาต้ามีการเปลี่ยนแปลงและเราคาดหวังว่าจะได้เห็นโครงการที่คล้ายกันมากขึ้นออกสู่ตลาดหรือไม่?
Tarun: ฉันคิดว่าการลดลงครั้งแรกของ airdrops เริ่มต้นจริงๆ จาก Blast เมื่อการแปลงคะแนนถูกมองว่ามีประสิทธิภาพต่ำมากเมื่อเทียบกับความคาดหวังของตลาด จากนั้น โครงการทั้งหมดที่ใช้ระบบคะแนนหลังจาก Blast ถูกจับตามอง แม้ว่าพวกเขาจะจัดสรรคะแนนจำนวนมาก แต่ระบบกลับใช้งานไม่ได้จริงๆ ทำให้มูลค่าของ airdrop ลดลงเหลือเพียง 10% เท่านั้น ผู้คนผลักดันสิ่งจูงใจก่อนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์มากเกินไป
แน่นอนว่าระบบสิ่งจูงใจบางระบบสามารถรักษาอัตราการคงผู้ใช้ไว้ได้ดีหลังการเปิดตัว เช่น Etherfi และ ENA แต่นอกเหนือจากนั้น ก็ยังมีเรื่องราวความสำเร็จไม่มากนัก ฉันคิดว่าความสำเร็จของ Hyperliquid คือพวกเขาเริ่มต้นจากผลิตภัณฑ์แบบรวมศูนย์และเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งผู้ใช้จะได้รับคะแนนจากการใช้งานจริง แทนที่จะต้องอาศัยเกมเทียมบางเกมเพื่อรับการแจกเครื่องบิน ไม่มีความเสี่ยงทางการเงินที่แท้จริงในเกมเหล่านี้ ซึ่งส่งผลให้ไม่สามารถประเมินมูลค่าของคะแนนได้อย่างเหมาะสม
ฉันคิดว่าการแลกเปลี่ยนสัญญาแบบไม่จำกัดเวลาเป็นสถานที่ที่เหมาะสมที่สุดในการทำแอร์ดรอปตามการใช้งานเพราะมันมีความโปร่งใสมากกว่า ดังนั้นฉันคิดว่าบทเรียนสำคัญไม่ได้เกี่ยวกับนักลงทุนที่ไร้ความเสี่ยงและการจัดสรรที่สูง แต่ต้องแน่ใจว่าฐานผู้ใช้ของคุณเป็นผู้ใช้จริง ไม่ใช่แค่การวาง Ethereum บนสะพาน L2 เพื่อรับส่วนแบ่งส่วนใหญ่ของ Network Way คุณต้องการบางสิ่งที่ยากจะบงการ และ "ความสนใจแบบเปิด" เป็นสิ่งที่ยากที่สุดที่จะบงการ สำหรับฉันนั่นคือบทเรียนที่ยิ่งใหญ่ที่สุด เห็นได้ชัดว่าบทเรียนอีกบทหนึ่งคือ อย่าจ่ายเงิน 10% สำหรับการจัดหาเงินทุน ไม่เช่นนั้นชุมชนของคุณจะไม่มีความสุข เช่นเดียวกับวันแรกๆ ฉันคิดว่าคุณต้องมีความโปร่งใส ฉันไม่คิดว่าทุกคนจะเห็นตารางโทเค็นในที่สุด
ทอม: ฉันคิดว่ามีความสับสนมากมายที่ทำให้ผู้คนรู้สึกตื่นเต้นกับการลงทุนที่มีสภาพคล่องสูงและไร้ความเสี่ยง แต่ประเด็นก็คือ นี่เป็นผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมที่ผู้คนชอบใช้จริงๆ โดยไม่ต้องคำนึงถึงสิ่งจูงใจใดๆ ตอนนี้เรายังเห็นคนยังคงใช้มันอยู่ มีการกล่าวถึงเป็นการภายในว่าการสร้างแรงจูงใจให้กับผลิตภัณฑ์เดียว (เช่น การแลกเปลี่ยนอนุพันธ์) นั้นแตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากการจูงใจระบบนิเวศบล็อคเชนทั้งหมด ฉันไม่รู้ด้วยซ้ำว่านี่เป็นตัวชี้วัดที่ถูกต้องในการสร้างแรงจูงใจให้กับผู้คนที่ใช้บล็อคเชนหรือไม่ ซึ่งนั่นเป็นวิธีที่โปรแกรมคะแนนอื่นๆ ส่วนใหญ่ได้รับแรงจูงใจ เช่น Blast ตามความเป็นจริงแล้ว สิ่งที่คุณต้องการคือนักพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ถึงแม้จะทำได้ยากก็ตาม ดังนั้น นี่จึงเป็นปัญหาหลายตัวแปรที่ซับซ้อนซึ่งยากต่อการหาปริมาณและเข้ากันไม่ได้กับอินทิกรัล คุณสามารถเปรียบเทียบกับ Blur ซึ่งเป็นการแลกเปลี่ยน NFT และเรารู้วิธีการขยายการแลกเปลี่ยน คล้ายกับการแลกเปลี่ยนรายได้ ฉันคิดว่าสิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงปัญหาที่ใหญ่กว่าด้วย ซึ่งก็คือนี่เป็นผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมและมีการใช้คะแนนจูงใจเพื่อการเติบโตอย่างชาญฉลาด เมื่อเทียบกับระบบนิเวศอื่นๆ ที่เป็นการยากที่จะยืนยันได้ว่าคุณกำลังมอบหมายคนที่เหมาะสมจริงๆ
เคซี่ย์: ฉันเห็นด้วยกับคุณ ฉันคิดว่าเราเห็นการเล่าเรื่องเกี่ยวกับโทเค็นในรูปแบบที่แตกต่างกันมากมาย โทเค็นความคืบหน้าจากระยะเก็งกำไรล้วนๆ ไปสู่การจัดสรรที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ที่มีรากฐานค่อนข้างมากในปัจจัยพื้นฐาน ไม่ทั้งหมดแต่เป็นบางส่วน ฉันคิดว่าเราเห็นทั้งสองอย่างในวัฏจักรตลาดนี้ แน่นอนว่าเรามีสิ่งต่าง ๆ เช่น airdrops ที่เรากำลังพูดถึง นอกจากนี้เรายังมีเหรียญมีมและเหรียญกีฬาที่ทำแต้มเกมคล้ายกันใช่ไหม? หากมองใกล้ ๆ ก็ไม่มีเนื้อหามากนัก ดังนั้นฉันเห็นด้วยกับคุณ ฉันคิดว่าเราอยู่ในอวกาศหลายมิติแล้ว และอินทิกรัลเป็นตัวแทนของสิ่งต่าง ๆ
ทอม: อีกประเด็นหนึ่งที่ผู้คนพูดคุยกันบน Twitter และฉันคิดว่าสิ่งนี้ก็ไม่เกี่ยวข้องเช่นกัน ก็คือสาเหตุหนึ่งที่ทำให้การแอร์ดรอปประสบความสำเร็จก็คือ ดูเหมือนว่าทีมงานได้ดำเนินการบางอย่างเพื่อพยายามให้บางคนได้เปรียบทางภาษี โดยอ้างว่ามีสภาพคล่องอยู่ที่ 0.01 ดอลลาร์ กลุ่มเซ็กซ์ให้สภาพคล่อง ดังนั้นหากคุณอ้างสิทธิ์ นั่นคือราคาตลาด ณ เวลาที่คุณอ้างสิทธิ์ ดังนั้นคุณจึงมีพื้นฐานต้นทุนที่ต่ำมากและหลีกเลี่ยงการจ่ายภาษี
Haseeb: นั่นหมายความว่ามันจะเป็นจริงถ้าคุณประกาศทันทีใช่ไหม?
ทอม: จริงๆ แล้วผมคิดว่านี่อาจจะไม่ได้ผลในทางปฏิบัติ แต่ผู้คนพูดถึงเรื่องนี้บน Twitter และอาจมีบางคนลองใช้ภาษีของพวกเขา นี่ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน และฉันไม่แนะนำ ฉันคิดว่านี่เป็นประเด็นร้อนสำหรับการส่งทางอากาศ ใช่ หากคุณประกาศ ภาษีของคุณจะขึ้นอยู่กับมูลค่า ณ เวลาที่ยื่น ซึ่งอาจทำให้เกิดแรงกดดันในการขายเริ่มแรก ซึ่งเราไม่มีใน Hyperliquid ที่ฉันเคยเห็น มีสถานการณ์เช่นนี้มากเกินไป
Haseeb: ใช่แล้ว จริงๆ แล้ว มันช่วยให้พวกเขาเปิดตัวในตลาดกระทิงได้ ดังนั้นผมคิดว่าแรงกดดันในการขายวันแรกจะแตกต่างกันมากในตลาดกระทิงและตลาดหมี สิ่งที่ผู้คนเห็นนั้นค่อนข้างจะดูไร้สาระ และทุกคนก็พูดว่า ว้าว แอร์ดรอปนี้ประสบความสำเร็จมาก พวกเขาอนุมานบางสิ่งจากกลไก และฉันคิดว่าคำอธิบายที่ดีกว่าคือการเปลี่ยนแปลงในตลาด ในแอร์ดรอปเหล่านี้เมื่อต้นปี ทุกคนอยู่ในสภาพที่ซบเซา ปาร์ตี้ที่ชวนขนหัวลุกทั้งหมดเป็นประโยชน์อย่างมาก และไม่มีใครมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการลอกเลียนแบบ และทันใดนั้น ทุกคนก็มองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับการลอกเลียนแบบ และทุกอย่างก็กำลังดีขึ้น
หลายๆ คนจะบอกว่า ผมจะถือ หรืออาจจะขายสักหน่อย แต่ผมจะเก็บชิ้นใหญ่ไว้รอให้มันขึ้น สำหรับหลายๆ คน "โอ้ เมื่อมันถูกจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ มันจะขึ้นไปอีก" ดังนั้นผมอาจจะถือไว้แล้วขายเมื่อมันถูกจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ ดังนั้นฉันคิดว่ามีเหตุผลเชิงโครงสร้างตลาดบางประการที่ทำให้การแจกแจงทางอากาศนี้ทำงานได้ดีเป็นพิเศษ ไม่ใช่ว่าผู้คนเพียงแค่ถือโทเค็นเพราะพวกเขาไม่ได้ขายให้กับผู้ร่วมทุนหรือผู้ดูแลสภาพคล่อง ฉันคิดว่าความจริงก็คือคนส่วนใหญ่อยู่ในสภาพแวดล้อมของตลาดที่แตกต่างกัน มันเป็นการตั้งค่าเหรียญที่แตกต่างกัน อย่างที่คุณพูด ทอม นี่เป็นผลิตภัณฑ์ที่ดีจริงๆ
Casey: ฉันคิดว่าคุณพูดถูกที่มีปัจจัยทางเศรษฐกิจมหภาคจำนวนมากที่นี่ที่ต้องพิจารณาและเป็นปัจจัยในการวิเคราะห์ ฉันคิดว่ามีข้อดีหลายอย่างอย่างแน่นอน และนั่นอาจเป็นปัจจัยหลัก ประการที่สองผลิตภัณฑ์เป็นสิ่งที่ดีจริงๆ
Haseeb: จริงๆ แล้วฉันอยากจะเห็นว่าจะเกิดอะไรขึ้นในครั้งต่อไปที่เราได้เห็นการแอร์ดรอปประเภทเลเยอร์ 1 หรือเลเยอร์ 2 เพราะหากคุณมองย้อนกลับไปที่การแอร์ดรอปครั้งใหญ่ในปีนี้ ก่อน Hyperliquid จะมี Blast, Ethena, ZK Sync และ Eigenlayer สำหรับผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่เหล่านี้ อาจมีเพียงสถานการณ์ของ Ethena เท่านั้นที่ใช้ไม่ได้ และ Airdrop ของ Ethena ก็ใช้งานได้ดีกับผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่เหล่านี้ เช่น ระบบคะแนน TVL (Total Locked Volume) ที่สะสมสำหรับผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่เหล่านี้ หรือคุณต้องทำงานที่แตกต่างกันเจ็ดงานในเครือข่ายของฉัน จากนั้นฉันจะให้คุณทั้งหมด คะแนนสำหรับโครงการเหล่านี้ส่วนใหญ่ เป็นจุดพร็อกซีที่ไม่ดีและไม่ได้สะท้อนถึงผลลัพธ์ที่คุณหวังไว้จริงๆ เช่น สำหรับ Layer 1 คุณต้องการอะไรจริงๆ? สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ คือให้ทุกคนมาที่นี่และสร้างสิ่งเจ๋งๆ และดำเนินการอย่างยั่งยืน นี่คือเป้าหมายที่แท้จริงในการทำให้เลเยอร์ 1 ประสบความสำเร็จ แต่คุณไม่สามารถจูงใจสิ่งนี้ได้จริงๆ เพราะไม่มีใครรู้ว่าเราจะใช้เมตริกใดในการจัดสรรโทเค็นโดยอัตโนมัติ ดังนั้นคุณจึงสร้างพร็อกซีที่หลวมนี้ และพร็อกซีที่หลวมนี้จะถูกจัดการเพื่อไม่ให้รับรู้สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ อีกต่อไป ด้วยการแลกเปลี่ยน ไม่มีปัญหาดังกล่าว คุณรู้ว่าสิ่งที่คุณต้องการคือสภาพคล่องเท่านั้น
การเปรียบเทียบกลไกของจุดเบลอและจุดระเบิด
Haseeb: หากแพลตฟอร์มมีสภาพคล่องมากขึ้น ก็เป็นสถานที่ซื้อขายที่ดีกว่า โดยเฉพาะสำหรับผู้ค้าปลีก พวกเขาซื้อขายในระดับที่ต่ำกว่า ดังนั้นคุณจะสร้างรายได้จากการเทรดบางส่วน ดังนั้นเราจึงมีความคิดที่ชัดเจนว่าจะจูงใจผู้ใช้และปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์โดยตรงได้อย่างไร
สำหรับโปรเจ็กต์บล็อกเชนส่วนใหญ่ ซึ่งฉันคิดว่าเราจะเป็นการกระจายเชิงเส้นคล้ายกับความสำเร็จในกรณีของ Hyperliquid โดยมีการกระจายที่ยุติธรรมโดยสมบูรณ์ ฉันคิดว่าเราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงไปสู่การกระจายเชิงเส้น ย้ายออกไปจากความรู้สึกของการพยายามสร้างชุมชนหรือแก้ไขความไม่เท่าเทียมกัน และมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ก่อนที่โทเค็นจะเผยแพร่ นั่นคือสิ่งที่ระบบคะแนนมีไว้เพื่อ ดังนั้น Hyperliquid จึงทำงานได้ดีขึ้นเนื่องจากระบบคะแนนนี้ มีสภาพคล่องสูงมาก ปริมาณการซื้อขายสูง และผลิตภัณฑ์ทั้งหมดเหล่านี้เป็นสถานที่ที่ดีที่สุดในการซื้อขาย DeFi นั่นเป็นเหตุผลที่ผู้คนเลือกที่จะไปที่นั่นและซื้อขาย และหากพวกเขายังคงทำเช่นนั้นต่อไป คุณจะเห็นได้ว่ายังคงรักษาปริมาณการซื้อขายจำนวนมากหลังจากการแอร์ดรอป
Tarun: ดูเหมือนคุณต้องการสร้างสาขาที่คล้ายกับกฎของกู๊ดฮาร์ต ฉันคิดว่าการฟอร์กคือสิ่งที่คุณต้องการบรรลุสำหรับการแลกเปลี่ยนสัญญาแบบถาวรคือการมีตัวชี้วัดเช่นปริมาณการใช้ดอกเบี้ยแบบเปิด แต่เมื่อคุณไม่มี คุณก็ไม่ควรสร้างการวัดตามอำเภอใจแล้วหวังว่ามันจะได้ผล นี่คือมุมมองกลั่นกรองของฉัน
Haseeb: ฉันคิดว่าหากเป้าหมายที่คุณต้องการนั้นคลุมเครือเกินกว่าที่จะบรรลุได้ คุณควรละทิ้งเป้าหมายนั้นและตั้งเป้าหมายย่อยที่คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้จริงแทน ตัวอย่างเช่น ฉันต้องการให้ผู้ดูแลสภาพคล่องอัตโนมัติ (AMM) ที่ใหญ่ที่สุดในเครือข่ายของฉันมีสภาพคล่องของเหรียญเสถียรจำนวนมาก นี่ไม่ใช่สิ่งที่ฉันต้องการในท้ายที่สุด แต่เป็นตัวบ่งชี้ที่ฉันสนใจ ฉันจะจัดสรรโทเค็นหรือคะแนนให้กับเป้าหมายนี้เพราะฉันรู้ว่ามันมีค่า แต่ฉันก็จะทำให้มันอยู่ในช่วงที่เหมาะสมเช่นกัน ฉันไม่ต้องการสภาพคล่องของ Stablecoin มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์บนเครือข่าย เพราะงั้นมันคงไม่สมเหตุสมผล ดังนั้นผมคิดว่าถ้าคุณอยู่ใน Layer 1 คุณควรคิดแบบนี้และอยู่ห่างจากแนวคิดที่ว่า "ฉันต้องการสร้างชุมชน" คุณไม่สามารถสร้างชุมชนที่ยั่งยืนผ่านการแอร์ดรอปได้
Casey: อย่างน้อยก็ไม่ใช่ชุมชนที่ยั่งยืน ฉันคิดว่าระดับสูงนั้นถูกต้อง คะแนนเป็นกลไกนำทาง ยิ่งมีเป้าหมายมากเท่าไร ก็ยิ่งต้องคิดถึงการมีส่วนร่วมที่ยั่งยืนในระยะยาวมากขึ้นเท่านั้น ฉันจะบอกว่ามันอาจจะฟังดูง่าย แต่ฉันคิดว่า Blur เป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ที่ทำงานได้ดีที่สุดในการค้นหาตลาดผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมก่อนโดยไม่มีเครดิต แล้วทดสอบ จากนั้นจึงเรียงเครดิตตามลำดับเพื่อรับเลเวอเรจพิเศษ
Haseeb: Blur น่าทึ่งมาก พวกเขาคิดค้นเกมนี้ขึ้นมาและทำได้ดีมาก พวกเขาทำได้ดีกว่าเกือบทุกคนนับตั้งแต่ Hyperliquid ซึ่งแน่นอนว่าเป็นตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จอย่างมาก
Tarun: Blur เวอร์ชันที่สองไม่ดีเหมือน Blast, Blur สร้างคะแนนในขณะที่ Blast ทำให้เกิดการลดลง ฉันคิดว่าหลังจาก Blast ความคาดหวังของทุกคนพังทลายลง
Haseeb: แต่ปัญหาคือ คุณไม่สามารถทำแบบเดียวกันกับบล็อคเชนได้ Blockchain ไม่มีตัวชี้วัดความสำเร็จที่เข้าใจง่าย
ทอม: ฉันคิดว่า Base เป็นหนึ่งในทีมที่ดำเนินการได้ดีที่สุดในโครงการออนไลน์รอบใหม่ และแนวทางของพวกเขาแตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากทีมอื่น ๆ พวกเขาไม่มีโทเค็นและไม่มีโปรแกรมจูงใจคะแนน แต่ดึงดูดนักพัฒนาที่น่าสนใจจำนวนมากและกิจกรรมมากมาย พวกเขาไม่ได้ทำสิ่งนี้เพื่อรับโทเค็น แต่เพื่อสนับสนุนนักพัฒนาและสร้างชุมชน ซึ่งสร้างความคาดหวังที่ตอบสนองตนเอง ดังนั้นฉันคิดว่าบางทีอุตสาหกรรมอาจจำเป็นต้องมีการรีเซ็ตที่ดีและคิดใหม่เกี่ยวกับกระบวนการจูงใจ อย่างน้อยก็ในระดับบล็อกเชน
Haseeb: Base จะเบากว่าในเรื่องสิ่งจูงใจอย่างแน่นอน เพราะเมื่อคุณพูดคุยกับผู้ก่อตั้งในระยะเริ่มต้นจำนวนมาก พวกเขาจะเปรียบเทียบและดูว่าใครจะให้ทุนแก่ฉัน ใครจะให้การสนับสนุนฉันมากที่สุด ใครจะให้การสนับสนุนมากที่สุด ทรัพยากรการพัฒนา และ Base มักจะได้รับการสนับสนุนเพียงเล็กน้อยในด้านเหล่านี้ และอาจให้เครดิต GCP บางส่วนหรืออะไรทำนองนั้นแก่คุณเท่านั้น
พวกเขาจะติดแท็กให้คุณ จากนั้นอาจนำเสนอคุณในจดหมายข่าวรายเดือนของ Coinbase ถึงกระนั้น พวกเขาดึงดูดผู้ประกอบการจำนวนมากเพราะพวกเขามีชุมชนที่เข้มแข็งเช่นนี้ ผู้คนรู้ว่าชุมชน Base นั้นยืนหยัดอยู่เสมอ พวกเขารู้ว่าคนเหล่านี้ไม่ใช่นักท่องเที่ยว พวกเขาไม่ใช่นักเก็งกำไรเพียงต้องการแสวงหาผลประโยชน์ พวกเขาไม่ใช่คนที่เพียงแค่มองหาข้อตกลงที่ดีที่สุด
เพื่อให้ชัดเจน ความสำเร็จของ Base จะไม่ถูกจำลองแบบง่ายๆ โดยผู้ประกอบการรายอื่น Base มีข้อได้เปรียบด้านการสร้างแบรนด์และการจัดจำหน่ายอย่างมากซึ่งยากต่อการทำซ้ำ แม้แต่ Binance ยังอิจฉาความสำเร็จของ Base แต่สิ่งที่แสดงให้เห็นก็คือ เมื่อเปรียบเทียบกับโครงการที่ดึงดูดผู้คนด้วยสิ่งจูงใจจำนวนมาก ROI ของสิ่งจูงใจนั้นต่ำมากหลังจากไปถึงจุดพื้นฐานที่ต่ำมาก ซึ่งสิ่งจูงใจเพียงอย่างเดียวจะไม่ทำให้คุณประสบความสำเร็จได้ ฉันคิดว่านั่นคือบทเรียนที่ยิ่งใหญ่ที่สุด
สถานการณ์ปัจจุบันและอนาคตของวิทยาศาสตร์กระจายอำนาจ (DeSci)
Haseeb: ตอนนี้เรามาพูดถึงวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ (DeSci) กันดีกว่า วิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจเกิดขึ้นเบื้องหลังมาเป็นเวลานาน เป็นโครงการที่ดำเนินการโดยสตาร์ทอัพบางรายเพื่อให้บรรลุสิ่งที่เรียกว่า "วิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ" ล่าสุดหัวข้อนี้ได้รับความสนใจอย่างมากจากคำพูดของ CZ เมื่อ CZ กลับมาที่ Binance หลังจากได้รับการปล่อยตัวจากคุก เขาทวีตว่าเขาสนใจวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจเป็นการส่วนตัวมาก หลังจากนั้น Vitalik และคนอื่นๆ ก็ปรากฏตัวในงาน DeSci Day ในกรุงเทพฯ ซึ่งดูเหมือนจะจุดประกายความสนใจใน DeSci อีกครั้ง
แล้ววิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจคืออะไรกันแน่? จะบรรลุการกระจายอำนาจทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างไร? พูดง่ายๆ ก็คือ วิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ คือการดำเนินการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ผ่านโทเค็นหรือสกุลเงินดิจิทัลบางประเภท รูปแบบที่พบบ่อยที่สุดของโครงการ DeSci คือการระดมทุนจากการทดลอง ตัวอย่างเช่น เราอาจพูดว่า "เราจะลองใช้ยาหรือสารประกอบนี้โดยเฉพาะ และหากคุณระดมทุนให้กับสารประกอบนี้ บางทีคุณอาจได้รับรายได้ส่วนหนึ่งหากการทดลองประสบความสำเร็จ หรือหากประสบความสำเร็จ คุณก็" จะไม่ได้รับรางวัลอะไรเลย" สามารถได้รับรางวัลการมีส่วนร่วมได้เพียงรางวัลเดียว "มันขึ้นอยู่กับโครงการ DeSci เฉพาะเจาะจง แต่นี่เป็นโครงร่างทั่วไปของโครงการ DeSci ที่ฉันเคยเห็น
มีโครงการวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจรุ่นใหม่ ซึ่งหนึ่งในนั้นเรียกว่า pump.science โปรเจ็กต์นี้โดยพื้นฐานแล้วจะเป็นเกมและโทเค็นการทดลองอายุยืน มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนายาที่อาจใช้ยืดอายุได้ ปัจจุบัน pump.science มีสองโทเค็น โทเค็นหนึ่งเรียกว่า Riff และอีกอันเรียกว่ายูโร ราคาของโทเค็นทั้งสองนี้พุ่งสูงขึ้นเนื่องจาก DeSci ดึงดูดความสนใจของ CZ และ Vitalik จากความเข้าใจของฉัน พวกเขากำลังเปิดตัวโทเค็นเหล่านี้บน pump.fun และหากพวกเขาสามารถทะลุขีดจำกัดบางอย่างและซื้อขายกับ Radium ในที่สุด คุณก็สามารถแลกเปลี่ยนโทเค็นเหล่านี้ได้ ฉันไม่ค่อยแน่ใจว่ากองทุนนี้ให้ทุนแก่การพัฒนายาอย่างไร แต่ฉันเดาว่าพวกเขาเป็นเจ้าของโทเค็นบางส่วนในขณะที่เปิดตัวโทเค็น และขายโทเค็นเหล่านั้นลงในแหล่งรวมสภาพคล่องเพื่อเป็นเงินทุนในการพัฒนายา ฉันไม่เข้าใจกระบวนการทั้งหมด
การอภิปรายเกี่ยวกับ DeSci นั้นมีชีวิตชีวามาก โดยมี Smokey the Bear (จาก Bear Chain) ที่เป็นฝ่ายวิพากษ์วิจารณ์ และ Andrew Kong ก็มีทัศนคติเชิงบวกมากขึ้น โดยบอกว่ารู้สึกเหมือนกับ DeFi ในยุคแรกๆ
Haseeb: Tarun คุณค่อนข้างก้าวร้าวเมื่อเร็ว ๆ นี้ในแง่ของวิทยาศาสตร์การกระจายอำนาจและต่อต้านแนวโน้มนี้ โปรดบอกเราในฐานะผู้ร่วมทุนว่าทำไมคุณถึงต่อต้านวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ? คุณไม่ชอบที่ผู้คนกำลังลองใช้พื้นที่ใหม่เหล่านี้ใช่ไหม
Tarun: ฉันคิดว่าวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจเป็นสาขาที่น่าสนใจจริงๆ แต่ฉันก็ระมัดระวังเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของวิทยาศาสตร์ ประการแรก แม้ว่าแนวคิดของวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจจะดูน่าสนใจ แต่ในทางปฏิบัติ หลายโครงการขาดการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์และกลไกการกำกับดูแลที่จำเป็น การวิจัยทางวิทยาศาสตร์จำเป็นต้องมีระเบียบวิธีที่เข้มงวดและการสนับสนุนข้อมูลที่เชื่อถือได้ และโครงการ DeSci จำนวนมากมักจะขาดในเรื่องนี้
ประการที่สอง รูปแบบการระดมทุนแบบกระจายอำนาจอาจนำไปสู่การใช้เงินทุนที่ไม่เหมาะสม และอาจทำให้เกิดการฉ้อโกงได้ ผู้คนอาจเพิกเฉยต่อคุณค่าในระยะยาวของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ เนื่องจากการแสวงหาผลประโยชน์ระยะสั้น ซึ่งเป็นภัยคุกคามต่อชื่อเสียงและการพัฒนาของชุมชนวิทยาศาสตร์ทั้งหมด
สุดท้ายนี้ ฉันเชื่อว่าความร่วมมือและการสื่อสารมีความสำคัญมากในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ และรูปแบบการกระจายอำนาจอาจนำไปสู่การกระจัดกระจายของข้อมูล ซึ่งไม่เอื้อต่อความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ สิ่งที่วิทยาศาสตร์ต้องการคือสภาพแวดล้อมที่เปิดกว้างและโปร่งใส ไม่ใช่พฤติกรรมระยะสั้นที่ขับเคลื่อนโดยเศรษฐกิจโทเค็น
โดยสรุป แม้ว่าวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจจะมีศักยภาพ แต่ในรูปแบบปัจจุบัน ผมก็ยังระมัดระวังเกี่ยวกับการพัฒนาของมัน สิ่งที่ฉันหวังว่าจะได้เห็นคือโครงการที่เป็นผู้ใหญ่และมีความรับผิดชอบมากกว่าการพึ่งพาโฆษณาเกินจริงและฟองสบู่กำไรระยะสั้น
คำติชมและการวิเคราะห์ศักยภาพของ DeSci
ทารัน: ก่อนอื่นเลย ฉันทำงานด้านวิทยาศาสตร์ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากเอกชนมาเป็นเวลาหกปีแล้ว และได้เห็นประโยชน์ของการก้าวออกจากระบบการศึกษา ระบบทุนสนับสนุนการศึกษาในประเทศส่วนใหญ่เป็นระบบทุนสนับสนุนที่จัดทำโดยรัฐบาล และอาจารย์และนักศึกษาหลังปริญญาเอกจะสมัครขอรับทุนเหล่านี้ แต่ระบบเป็นระบบราชการมากจนเป็นการง่ายกว่าสำหรับผู้ที่มีโครงการปรับปรุงเล็กน้อยที่จะได้รับเงินทุน มากกว่าผู้ที่มีแนวคิดเชิงนวัตกรรม เจ้าหน้าที่ของรัฐมีแนวโน้มที่จะสนับสนุนโครงการที่มีแนวโน้มที่จะผลิตเอกสารมากกว่าโครงการที่มีแนวโน้มที่จะล้มเหลว
เป็นผลให้ผู้ที่มีโครงการปรับปรุงเล็กน้อยมีแนวโน้มที่จะได้รับเงินทุนมากกว่าผู้ที่มีแนวคิดเชิงนวัตกรรม เจ้าหน้าที่ของรัฐมีแนวโน้มที่จะสนับสนุนโครงการที่มีแนวโน้มที่จะผลิตเอกสารมากกว่าโครงการที่มีแนวโน้มที่จะล้มเหลว
เมื่อฉันดูโครงการวิทยาศาสตร์ที่มีการกระจายอำนาจเหล่านี้ ฉันเห็นว่าผู้เข้าร่วมจำนวนมากมีคุณภาพค่อนข้างต่ำ มักจะเป็นนักศึกษาปริญญาเอกระดับกลางหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ไม่สามารถรับเงินทุนใดๆ ได้ และพยายามปลอมแปลงมันโดยสร้าง "กลไก" ” มีส่วนร่วมในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาชีววิทยา ผู้เข้าร่วมหลายคนไม่รู้อะไรเลยเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิทัล และไม่สามารถอธิบายได้ว่ากลไกการเข้ารหัสทำงานอย่างไรด้วยซ้ำ พวกเขาแค่คิดว่าเมื่อพวกเขาได้รับเงินแล้ว พวกเขาสามารถจ่ายคืนให้กับนักลงทุนได้ เมื่อพวกเขาพัฒนายาที่ประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม การค้นคว้ายาไม่ใช่เรื่องง่ายในการจัดหาเงินทุน
แน่นอนว่าในวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ มีโครงการสกุลเงินดิจิทัลบางโครงการที่มีศักยภาพ ผู้นำในอุตสาหกรรมเช่น Brian Armstrong และ Vitalik มีเป้าหมายที่ชัดเจนมากและให้ทุนแก่โครงการที่มีแผนงานและเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง หากถึงขั้นตอนหนึ่งก็จะมีกลไกการปลดล็อคที่สอดคล้องกัน
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Vitalik มีความสนใจในตลาดการคาดการณ์เป็นอย่างมาก ในโลกแห่งการค้นพบยา นักวิจัยได้บ่นมานานแล้วว่าไม่มีวิธีป้องกันความเสี่ยงจากความล้มเหลวในการทดลอง ตามเนื้อผ้า นักลงทุนสามารถเดิมพันความสำเร็จของบริษัทยาผ่านหุ้นเท่านั้น ซึ่งเป็นแนวทางการลงทุนในสินทรัพย์เดียวที่ไม่มีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน กลไกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการประเมินความสำเร็จของการทดลองยาผ่านตลาดการทำนายสามารถเกิดขึ้นได้ กลไกเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติของสกุลเงินดิจิทัลและมีคุณค่าอย่างยิ่ง
อย่างไรก็ตาม เมื่อเราดูโครงการวิทยาศาสตร์ที่มีการกระจายอำนาจ จริงๆ แล้วหลายโครงการเป็นเพียง "ลูกเล่น" สำหรับนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาสาขาชีววิทยาและยังขาดเนื้อหาสาระ ข้อโต้แย้งหลักของฉันคือในความคลั่งไคล้วิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ โดยทั่วไปคุณภาพของผู้เข้าร่วมจะต่ำ ความต้องการเงินทุนมีมหาศาล และเงินทุนที่ระดมทุนมักจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการที่แท้จริงของการพัฒนายาได้ นอกจากนี้ ปัญหาที่แท้จริงในการค้นคว้ายาไม่ใช่การก่อตัวของเงินทุน แต่จะสร้างตลาดที่มีสภาพคล่องมากขึ้นในระยะกลางเพื่อประเมินว่ายาเหล่านี้สามารถผ่านการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์ในขั้นตอนต่างๆ ได้หรือไม่
Haseeb: โดยสรุป ประเด็นหลักของคุณคือ ประการแรก คุณภาพของผู้เข้าร่วมโดยทั่วไปต่ำ และหลายคนเป็นผู้แพ้ที่ไม่สามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนายาได้จริง ประการที่สอง การพัฒนายาต้องใช้เงินจำนวนมาก และผ่านโครงการต่างๆ เช่น pump.fun Raising เงินไม่กี่ล้านดอลลาร์ก็ลดลงในท้ายที่สุด คำถามที่แท้จริงคือจะสร้างตลาดที่มีสภาพคล่องได้อย่างไร เพื่อให้สามารถประเมินผลได้อย่างมีประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนของการพัฒนายา แทนที่จะคาดเดาความคิดของนักศึกษาปริญญาเอกเป็นรายบุคคล
Tarun: ใช่แล้ว การขาดความรับผิดชอบถือเป็นปัญหาใหญ่ที่สุด เมื่อระดมทุนได้แล้ว ผู้เข้าร่วมอาจมีอิสระในการกำจัดทรัพย์สินทางปัญญา และสิ่งนี้มีความซับซ้อนมากขึ้นจากการดำเนินคดีทางกฎหมายในปัจจุบันกับองค์กรอิสระที่มีการกระจายอำนาจ (DAO) ดังนั้น ฉันเชื่อว่าโครงการที่ใช้ประโยชน์จากกลไกของสกุลเงินดิจิทัลอย่างแท้จริงควรได้รับการสนับสนุน แต่โครงการ ICO เหล่านั้นที่อาศัยชื่อเสียงเพียงอย่างเดียวและเอกสารฉบับเดียวไม่มีคุณค่าที่แท้จริง
ศักยภาพและอนาคตของ DeSci
Haseeb: บางคนอาจบอกว่ามุมมองของคุณขึ้นอยู่กับกรอบการทำงานของวิทยาศาสตร์ในปัจจุบันเป็นอย่างมาก เมื่อคุณแหกกฎจริงๆ คุณจะไม่รู้ว่าอะไรเป็นไปได้ บางทีงานค้นคว้ายาบางส่วนกำลังดำเนินการนอกสหรัฐอเมริกา หรือการอนุมัติและการค้นพบยาเกิดขึ้นนอกระบบ FDA นอกจากนี้ โครงการเหล่านี้อาจขายได้เร็วกว่าในไทม์ไลน์ แทนที่จะระดมทุนทั้งหมดทีละรายการเพื่อให้กระบวนการทั้งหมดเสร็จสมบูรณ์ บทเรียนหนึ่งที่เราเรียนรู้จากการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) ก็คือในขณะที่มีความคิดที่ไม่ดีมากมายในช่วงเริ่มต้นและผู้คนต่างเสียเงินไป แต่ในที่สุดพวกเขาก็สามารถเรียนรู้ร่วมกันและสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีประโยชน์มากขึ้นได้ ทำไมไม่ปล่อยให้วิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจผ่านกระบวนการที่คล้ายกันล่ะ
Tarun: ฉันจะตอบพวกเขาทีละคน ประการแรก มีความกังวลเกี่ยวกับผู้ที่ทำการทดลองยานอกสหรัฐอเมริกา ในความเป็นจริง บริษัทยาหลายแห่งทำการทดลองยาในประเทศอื่น ๆ เนื่องจากต้นทุนต่ำกว่าและกฎระเบียบก็หลวมกว่า และการเก็งกำไรตามกฎระเบียบนี้มีอยู่แล้ว ดังนั้นฉันไม่คิดว่าจะมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นมากนักในเรื่องนี้ และส่วนการกระจายอำนาจก็ไม่ได้ช่วยอะไรมากนัก
ประเด็นที่สองคือด้านการถ่ายโอนความเสี่ยง ฉันคิดว่าวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจมีประโยชน์ในตอนนี้ โดยเฉพาะตลาดการคาดการณ์ที่อาจมีคุณค่ามากกว่าการระดมเงินเพื่อซื้อยา ในอดีตบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพขนาดเล็กจำนวนมากพยายามลาออกโดยไปทำตลาดและพัฒนายาได้สำเร็จ แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทขนาดเล็กและสารประกอบทีมเล็กจำนวนมากมักถูกบริษัทใหญ่เข้าซื้อกิจการเนื่องจากต้นทุนการตลาดและการจัดจำหน่ายสูงเกินไป และค่าใช้จ่ายในการดำเนินการทดลองก็สูงเกินไป ยกตัวอย่างวัคซีนทำไมจึงเรียกว่าวัคซีนไฟเซอร์? ไฟเซอร์ไม่ได้เป็นผู้คิดค้นมันขึ้นมา แต่กลับแบกรับต้นทุนการผลิตและการควบคุมดูแล ดังนั้น ในความเป็นจริงแล้ว บริษัทขนาดเล็กจำนวนมากไม่มีทรัพยากรที่จะครอบคลุมต้นทุนเหล่านี้
สุดท้ายคุณกล่าวถึงแนวคิดในการยอมให้คนล้มเหลวและเรียนรู้ ความสำเร็จของ DeFi อยู่ที่การมีตัวชี้วัดที่สามารถวัดผลได้ดี ซึ่งช่วยให้ผู้คนได้รับส่วนแบ่งการตลาดผ่านตัวชี้วัดเหล่านั้น ในทางตรงกันข้าม วิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจไม่มีการนำเสนอคุณค่าที่ชัดเจน และไม่มีผลิตภัณฑ์ที่ชัดเจนในการดึงดูดผู้คนจากการรวมศูนย์ไปสู่การกระจายอำนาจ
Casey: ความคิดเห็นของฉันเกี่ยวกับ DeSci นั้นเรียบง่าย: นี่ไม่ใช่สกุลเงินดิจิทัล ผู้คนกำลังทำเงินจำนวนมากในสกุลเงินดิจิทัล พวกเขากำลังมองหาโอกาสในการลงทุนใหม่ๆ และ DeSci ก็เป็นเพียงอีกพื้นที่หนึ่งสำหรับพวกเขาในการหมุนเงินของพวกเขา ดังที่ Tarun กล่าวว่า โครงการ DeSci ส่วนใหญ่เป็นเพียงความพยายามที่จะนำทุนมาสู่วิทยาศาสตร์ และรูปแบบนี้ก็คล้ายกับที่เราเห็นในสาขา AI ไม่มีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างโทเค็นจำนวนมาก และนักลงทุนเพียงต้องการเปิดรับ AI ในพอร์ตการลงทุน crypto ของพวกเขา
ทอม: ฉันคิดว่าคำวิจารณ์ของ DeSci นั้นคล้ายกับคำวิจารณ์ของ ICO ที่สำคัญ นี่ไม่ได้หมายความว่านี่เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการให้ทุนแก่สตาร์ทอัพหรือโครงการ แต่จำเป็นต้องแสดงหลักฐานการดำรงอยู่ ยกตัวอย่าง Ethereum ซึ่งพิสูจน์ว่าโมเดลนี้สามารถประสบความสำเร็จได้ แม้ว่าจะไม่มีความรับผิดชอบและไม่มีการรับประกันว่าโทเค็นเหล่านี้จะทำอะไร แต่ผู้คนก็ยังคงพยายามให้ทุนแก่โครงการบางโครงการด้วยวิธีนี้
Haseeb: ฉันเห็นด้วยกับ Casey ผู้เข้าร่วม DeSci ส่วนใหญ่เป็นผู้ที่สนใจเทคโนโลยีล้ำสมัย ซึ่งหมายความว่า DeSci ไม่ได้ดึงดูดกลุ่มผู้ใช้ใหม่ โครงการยาส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่พื้นที่แคบ เช่น การมีอายุยืนยาว ในขณะที่ตลาดยาส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่กว้างขึ้น เช่น การลดน้ำหนักและสมรรถภาพทางเพศ โดยรวมแล้ว DeSci เป็นเหมือนช่องทางสำหรับคนรวยในการเล่นวิทยาศาสตร์มากกว่า
Tarun: ฉันคิดว่าโปรเจ็กต์เหล่านี้เป็นเหมือนมีมวิทยาศาสตร์มากกว่าวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจจริงๆ ตราบใดที่ผู้คนเข้าใจสิ่งนั้น ฉันก็ไม่คิดว่ามันจะเป็นปัญหา
Haseeb: ถ้าโครงการเหล่านี้เรียกตัวเองว่า มีมวิทยาศาสตร์ คุณจะยอมรับหรือไม่ เพราะเหตุใด จะเกิดอะไรขึ้นหากพวกเขาคืนรายได้ให้กับผู้ถือโทเค็น?
ทอม: ฉันคิดว่าตลาดควรสำรวจด้วยตัวเอง แทนที่จะวิเคราะห์โครงสร้างตลาดของ DeSci มากเกินไป


