Jak można zainwestować w sztuczną inteligencję (AI) poprzez kryptowaluty?

1 dzień temu

Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) stała się jednym z najgorętszych tematów zarówno ostatnich lat jak i ostatnich miesięcy. Od asystentów głosowych i chatbotów, przez analizę danych i programowanie, po generowanie dźwięków i obrazów – AI stopniowo przenika do różnych dziedzin życia i biznesu. Nic dziwnego, iż wielu inwestorów zastanawia się, jak można uczestniczyć w tym technologicznym boomie.

Oprócz tradycyjnej drogi, takiej jak zakup akcji firm zajmujących się AI, istnieje również alternatywna ścieżka: inwestowanie w rozwój AI poprzez rynek kryptowalut. W tym artykule omówimy pokrótce czym jest AI, przedstawimy najważniejsze obszary jej rozwoju i pokażemy, iż inwestować w AI na wiele sposobów można także za pośrednictwem kryptowalut. Przyjrzymy się również najciekawszym projektom kryptowalutowym powiązanym z AI. Zacznijmy jednak od podstaw.

Czym jest AI?

Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) to gałąź informatyki zajmująca się tworzeniem systemów i programów zdolnych do wykonywania zadań typowo wymagających ludzkiej inteligencji. Mowa tu o czynnościach takich jak uczenie się na podstawie danych, rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji czy rozumienie języka. W praktyce AI obejmuje różnorodne techniki (np. uczenie maszynowe, sieci neuronowe, algorytmy głębokiego uczenia) pozwalające komputerom „myśleć” lub wnioskować na podstawie zgromadzonych informacji. Dzięki tej technologii powstają rozwiązania usprawniające nasze codzienne życie i biznes – od aplikacji filtrujących spam w skrzynce e-mail, poprzez autonomiczne samochody analizujące otoczenie w czasie rzeczywistym, aż po programy doradzające w inwestycjach.

Warto podkreślić, iż większość dzisiejszych wdrożeń AI to tak zwana wąska AI (ang. narrow AI), wyspecjalizowana w konkretnych zadaniach (np. rozpoznawanie obrazów czy tłumaczenie języka).

Celem długoterminowym jest sztuczna inteligencja ogólna (ang. Artificial General Intelligence, AGI) – system dorównujący (no i oczywiście docelowo przewyższający) uniwersalnością ludzkim możliwościom intelektualnym. Niezależnie jednak od stopnia zaawansowania, rozwój AI opiera się na pewnych podstawowych elementach infrastruktury. Jakie są to elementy?

Jak działa sztuczna inteligencja (AI)?

Aby zrozumieć, jak inwestować w AI, warto najpierw poznać filary, na których opiera się rozwój tej technologii. Wyróżnić można pięć kluczowych obszarów niezbędnych dla rozwoju sztucznej inteligencji. Inwestowanie w „AI” może oznaczać inwestowanie w każdy z tych obszarów z osobna albo we wszystkie jednocześnie (np. poprzez projekty je łączące). Oto one:

Przechowywanie danych – AI potrzebuje ogromnych ilości danych do treningu modeli i podejmowania decyzji. Dane te muszą być gdzieś przechowywane w bezpieczny i skalowalny sposób. Rozwój pojemnych i szybkich magazynów danych (np. baz danych, chmur obliczeniowych czy zdecentralizowanych systemów przechowywania) jest kluczowy. Inwestycja w ten obszar to wsparcie infrastruktury, która gromadzi i udostępnia „paliwo” dla algorytmów AI.
Moc obliczeniowa – złożone modele AI wymagają olbrzymiej mocy obliczeniowej do trenowania i działania. W praktyce oznacza to zapotrzebowanie na wydajne procesory, w tym układy GPU i specjalizowane chipy AI (TPU, ASIC). Ten obszar obejmuje zarówno sprzęt (procesory, serwerownie), jak i platformy udostępniające moc obliczeniową na żądanie. Inwestowanie w moc obliczeniową to wspieranie firm lub projektów zwiększających dostępność tańszego, szybszego przetwarzania danych – co bezpośrednio przyspiesza rozwój AI.
Źródła danych – Sama możliwość przechowywania danych to nie wszystko, istotne jest także to skąd te dane pochodzą. Źródła danych to wszystkie sposoby pozyskiwania informacji, które potem są wykorzystywane do trenowania modeli AI. Mogą to być czujniki IoT, urządzenia zbierające dane (np. kamera w autonomicznym aucie), crowdsourcing informacji czy indeksowanie publicznie dostępnych zasobów Internetu. Niektóre projekty zajmują się np. zdecentralizowanym pozyskiwaniem i udostępnianiem danych, co może uniezależnić rozwój AI od monopolu wielkich korporacji posiadających prywatne zbiory danych. Inwestowanie w źródła danych oznacza finansowanie sposobów gromadzenia lepszych, bogatszych datasetów dla AI.
Sieć – Pod tym pojęciem rozumiemy infrastrukturę, która łączy powyższe elementy i umożliwia współdziałanie rozproszonych systemów AI. Chodzi zarówno o sieci teleinformatyczne (szybki Internet, sieci 5G, które pozwalają na błyskawiczne przesyłanie dużych pakietów danych między serwerami, a urządzeniami), jak i sieci w sensie ekosystemów współpracy, na przykład rozproszone sieci komputerów lub blockchain, na których różne podmioty dzielą się mocą obliczeniową czy danymi). Mocna, wydajna sieć jest niezbędna, by AI mogła działać na skalę globalną – łączyć urządzenia, użytkowników i bazy danych w jedną inteligentną całość. Inwestycje w tym obszarze mogą obejmować np. technologie poprawiające przepustowość, bezpieczeństwo i decentralizację sieci.
Algorytmy – To “mózg” całej operacji. choćby mając dane, moc i sieci, potrzebne są algorytmy AI, które między innymi określają sposób przetwarzania tych danych. Ten obszar obejmuje prace nad nowymi architekturami sieci neuronowych, ulepszaniem istniejących modeli, tworzeniem frameworków do uczenia maszynowego oraz gotowych rozwiązań AI jako usług.

Wszystkie powyższe filary (oraz te których nie wymieniliśmy, a też są związane z rozwojem tej technologii, na przykład energetyka) są ze sobą powiązane i razem napędzają rozwój sztucznej inteligencji. Co ważne, inwestor zainteresowany AI nie musi ograniczać się do firm czysto programistycznych. Można wspierać (poprzez zakup akcji lub tokenów) przedsięwzięcia koncentrujące się na infrastrukturze danych, mocy obliczeniowej czy sieci – bo one również są najważniejsze dla sukcesu AI. W świecie kryptowalut istnieją projekty zajmujące się każdym z tych obszarów, co tworzy alternatywną ścieżkę inwestowania w AI poza tradycyjnym rynkiem akcji.

Inwestowanie w AI poprzez kryptowaluty vs poprzez akcje

Skoro wiemy już, iż rozwój AI opiera się na wielu filarach, pojawia się pytanie: jak praktycznie zainwestować w AI? Dwie główne drogi to tradycyjne inwestycje giełdowe (akcje spółek) oraz inwestycje w projekty kryptowalutowe związane z AI. Czym się one różnią i na co warto zwrócić uwagę? Poniżej przedstawiamy najważniejsze różnice:

Rodzaj udziału w przedsięwzięciu: Kupując akcje spółki z branży AI (np. producenta chipów AI lub firmy tworzącej oprogramowanie AI), stajesz się współwłaścicielem przedsiębiorstwa. Twoja inwestycja jest powiązana z wynikami finansowymi firmy, jej zyskami i rozwojem biznesowym. Natomiast kupując kryptowalutę powiązaną z projektem AI, nabywasz token użytkowy lub udział w sieci, a nie własność firmy. Wartość tokenu zależy pośrednio od sukcesu projektu (popyt na jego usługi, liczba użytkowników sieci itd.), ale nie daje praw własności ani dywidendy. Innymi słowy – akcje to własność części firmy, a tokeny to udział w ekosystemie technologii.
Regulacje i bezpieczeństwo: Rynek akcji jest dojrzały i silnie regulowany przez organy nadzoru finansowego. Firmy giełdowe muszą spełniać rygorystyczne wymogi informacyjne, publikować sprawozdania finansowe i podlegają nadzorowi, co daje inwestorom pewien poziom bezpieczeństwa i przejrzystości. Kryptowaluty to rynek znacznie mniej uregulowany. Projekty blockchainowe nie zawsze ujawniają tak dużo informacji, a ryzyko trafienia na projekt o słabych fundamentach (lub wręcz oszustwo) jest większe. Inwestowanie w AI poprzez tokeny wymaga zatem większej ostrożności i samodzielnego researchu.
Płynność i dostępność inwestycji: Akcje dużych spółek technologicznych są stosunkowo płynne, ale handel nimi odbywa się w określonych godzinach (choć można oczywiście handlować poza sesjami giełdowymi) i często wymaga pośrednictwa (maklera, platformy tradingowej, konta bankowego). Kryptowaluty handlowane są globalnie, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, na setkach giełd dostępnych dla wszystkich, kto założy portfel. Wejście kapitałowe bywa łatwiejsze – można zacząć od małej kwoty, bez dużej ilości formalności. Często jednak rynki kryptowalut są o wiele mniej płynne niż tradycyjne rynki giełdowe.
Zakres ekspozycji na AI: Inwestując poprzez akcje, często wybieramy duże, wielowymiarowe firmy (np. globalne korporacje technologiczne), dla których AI może być tylko jedną z wielu gałęzi działalności. Przykładowo, kupując akcje Google lub Microsoft, pośrednio inwestujemy w ich projekty AI, ale także w całą resztę biznesu tych firm (wyszukiwarki, chmury, produkty biurowe itp.). Tymczasem wiele kryptowalut związanych z AI to stosunkowo wąsko wyspecjalizowane projekty – np. token sieci oferującej moc obliczeniową dla AI, albo platformy do handlu danymi. Daje to bardziej “czystą ekspozycję” na konkretny aspekt AI. jeżeli ten segment rozkwitnie, wartość tokenu może procentowo rosnąć choćby bardziej dynamicznie niż kurs akcji większej spółki. Oczywiście działa to jednak w obie strony – nietrafiony, wąski projekt krypto może upaść i stracić na wartości znacznie szybciej niż duża, operacyjnie zdywersyfikowana firma.
Horyzont inwestycyjny i spekulacja: Inwestycje giełdowe w spółki AI częściej postrzegane są jako długoterminowe – wiążą kapitał z realnym biznesem, gdzie zwrot może przyjść z czasem, wraz z rozwojem technologii i zwiększaniem zysków spółki. Kryptowaluty AI należy bardziej traktować jako swego rodzaju inwestycję na publicznym rynku Venture Capital. Inwestor decydujący się na tokeny powinien przygotować się na większe wahania cen choćby w krótkim okresie i sam zdefiniować, czy traktuje je spekulacyjnie, czy wierzy w długofalowy rozwój projektu i dostosować do swoich przekonań strategię inwestycyjną.

Inwestowanie w AI poprzez kryptowaluty różni się zatem od inwestowania poprzez akcje pod względem natury inwestycji, otoczenia regulacyjnego oraz profilu ryzyka i potencjalnego zysku. Nie oznacza to, iż jedno podejście jest jednoznacznie lepsze od drugiego – niektórzy inwestorzy decydują się łączyć obie strategie. Przykładowo, można mieć w portfelu akcje dużych spółek technologicznych zapewniające względną stabilność, a obok tego niewielką ekspozycję na obiecujące tokeny AI, które w razie sukcesu mogą przynieść ponadprzeciętne stopy zwrotu. Kluczem jest świadomość różnic i dostosowanie strategii do własnej tolerancji ryzyka.

Najciekawsze projekty AI na rynku kryptowalut

Rynek kryptowalut pełen jest projektów obiecujących rewolucję w różnych aspektach AI. Poniżej przedstawiamy kilka subiektywnie wybranych projektów AI-crypto, wraz z krótkim omówieniem każdego z nich. Są to Bittensor, Render Network, Filecoin, ASA, Grass, Akash Network oraz Morphware. Każdy z wymienionych projektów koncentruje się na jednym lub kilku z kluczowych obszarów rozwoju AI (opisanych wcześniej), dzięki czemu stanowi interesującą propozycję dla inwestorów śledzących ten sektor.

Bittensor (TAO)

Bittensor to unikalny projekt, który tworzy zdecentralizowaną sieć uczenia maszynowego. W uproszczeniu można powiedzieć, iż w ramach swojego ekosystemu Bittensor łączy wszystkie z wyżej wymienionych obszarów rozwoju AI. Jest to swoisty „rynek inteligencji maszynowej” oparty na blockchainie – deweloperzy i entuzjaści AI mogą podłączać swoje modele/algorytmy/projekty do sieci Bittensor, a system wynagradza ich tokenami TAO za wkład w poprawę zbiorowej inteligencji sieci. W praktyce oznacza to, iż różne modele uczą się od siebie nawzajem, a użytkownicy otrzymują dostęp do coraz lepszych rozwiązań AI. Bittensor dotyka przede wszystkim obszaru algorytmów (tworząc metaplatformę dla AI) oraz sieci (zapewniając infrastrukturę do współdzielenia mocy i wyników uczenia). Dla inwestorów Bittensor jest interesujący ze względu na wizję demokratyzacji i decentralizacji rozwoju sztucznej inteligencji – zamiast polegać na jednym laboratorium badawczym, sieć tysiąca niezależnych modeli może wspólnie budować coś na kształt kolektywnej AI.

Render Network (RNDR)

Render Network to platforma, która początkowo została zaprojektowana do zdecentralizowanego renderowania grafiki 3D i efektów wizualnych z wykorzystaniem mocy GPU użytkowników na całym świecie. Praktycznie, jeżeli ktoś potrzebuje wygenerować skomplikowaną grafikę lub animację, może skorzystać z sieci Render, płacąc tokenami $RNDR za udostępnienie mocy obliczeniowej cudzych kart graficznych. Render Network tworzy globalny rynek mocy GPU. Dla twórców AI (np. startupu, który potrzebuje przeszkolić model, ale nie ma własnej farmy kart graficznych) taka sieć to tańsza i bardziej elastyczna alternatywa wobec tradycyjnych dostawców chmury obliczeniowej. Z punktu widzenia inwestora, $RNDR to token stojący za projektem, który potencjalnie może stać się ważnym graczem w dostarczaniu mocy dla projektów AI na żądanie.

Filecoin (FIL)

Filecoin znany jest głównie jako zdecentralizowana sieć przechowywania danych. Działa na zasadzie rynku – dostawcy z przestrzenią dyskową (np. wolnym miejscem na serwerach czy dyskach twardych) udostępniają ją w sieci Filecoin, a osoby potrzebujące miejsca płacą za to usługę tokenami FIL. Wszystko odbywa się w modelu peer-to-peer, wspartym kryptografią, która zapewnia, iż dane są przechowywane w bezpieczny i chroniący prywatność sposób. W kontekście AI, projekt Filecoin odpowiada na potrzeby obszaru przechowywania danych. Projekty AI generują i wykorzystują olbrzymie zbiory danych – od surowych danych treningowych po wytrenowane modele ważące setki gigabajtów danych. Tradycyjnie taka infrastruktura wymaga zaufania do dostawcy chmury (np. Amazon AWS, Google Cloud). Filecoin oferuje alternatywę: rozproszoną chmurę danych, gdzie za odpowiednią opłatą można przechować dane (np. zestawy obrazów, ogromne bazy tekstu do trenowania modeli językowych) w sposób odporny na cenzurę i awarie centralnych serwerów. Dla inwestora $FIL jest tokenem stojącym za jednym z największych projektów w dziedzinie zdecentralizowanego przechowywania danych. Filecoin był popularnym projektem w poprzednim cyklu. w tej chwili posiada dużo niższą kapitalizację, co jednak w ostatecznym rozrachunku i tak sprawia, iż jest to projekt 61 pod względem wartości rynkowej.

Artificial Superintelligence Alliance (FET)

Pod tą nazwą kryje się “sojusz” kilku projektów AI. W jego skład wchodzą trzy projekty: Fetch.ai (platforma autonomicznych agentów AI), SingularityNET (rynek zdecentralizowanych usług AI) oraz Ocean Protocol (platforma wymiany i monetyzacji danych). Zamiast konkurować, postanowiły one połączyć siły, tworząc wspólny ekosystem i docelowo jeden token – FET. Celem tego połączenia jest zbudowanie największej otwarto-źródłowej, zdecentralizowanej sieci, która przyspieszy rozwój sztucznej inteligencji ogólnej (AGI). W praktyce oznacza to połączenie kompetencji: Fetch.ai dostarcza inteligentnych agentów, SingularityNET – algorytmy i marketplace AI, Ocean Protocol – dostęp do danych, a razem tworzą kompleksowe środowisko dla twórców i użytkowników AI. Dla inwestorów oznacza to ujednolicony token reprezentujący ten połączony potencjał.

Grass (GRASS)

Grass to stosunkowo nowy, ale prężnie rozwijający się projekt określany hasłem „Data layer AI”. Jego głównym założeniem jest zdecentralizowane pozyskiwanie i udostępnianie danych z Internetu na potrzeby sztucznej inteligencji. W praktyce Grass buduje pierwszy otwarty, internetowy system web scrapingu na masową skalę. Użytkownicy sieci Grass mogą udostępniać swoją niewykorzystaną przepustowość internetową i moc obliczeniową, aby wspólnie indeksować publiczne zasoby sieci (strony WWW, dane publiczne). W zamian otrzymują oni wynagrodzenie w postaci tokenów GRASS. Zebrane w ten sposób dane są następnie udostępniane firmom i organizacjom trenującym modele AI – to tak, jakby stworzyć zdecentralizowaną „wyszukiwarkę” lub bazę wiedzy do trenowania AI, która nie jest kontrolowana przez żadnego giganta technologicznego. Grass wpisuje się głównie w obszar źródeł danych. Rozwiązuje problem kosztownego i czasochłonnego zbierania ogromnych zbiorów danych – zamiast polegać na jednej firmie, społeczność wspólnie zbiera dane, które mogą zasilić modele językowe. Dla inwestora projekt GRASS jest interesujący, bo dotyka newralgicznego punktu w ekosystemie AI: dostępu do różnorodnych danych. o ile AI to „nowa ropa naftowa” gospodarki, to Grass chce być odpowiednikiem odwiertu i rafinerii, tyle iż w formie rozproszonej sieci.

Akash Network (AKT)

Akash Network nazywany jest często zdecentralizowaną chmurą obliczeniową. To otwartoźródłowy rynek, na którym każdy posiadający niewykorzystane zasoby serwerowe (CPU, GPU, pamięć, przestrzeń dyskową) może zaoferować je do wynajęcia, a osoby potrzebujące mocy obliczeniowej mogą z tego skorzystać, płacąc tokenem AKT. W kontekście AI, Akash wpisuje się w obszar mocy obliczeniowej i częściowo sieci, dostarczając infrastrukturę do uruchamiania aplikacji i modeli AI w sposób zdecentralizowany. Wyobraźmy sobie startup AI, który nie chce (lub nie może) korzystać z Amazona czy Google do uruchomienia swojego serwera z modelem – może zwrócić się do Akash i uruchomić to zadanie w rozproszonej chmurze, często taniej. Dla inwestora AKT jest tokenem napędzającym ten ekosystem.

Morphware (XMW)

Morphware to projekt na styku AI i blockchain, skupiony na decentralizacji mocy obliczeniowej pod kątem między innymi zadań AI. Można go nazwać młodszym, wyspecjalizowanym kuzynem projektów takich jak Akash czy RNDR. Platforma Morphware umożliwia twórcom modeli AI połączenie się z dostawcami mocy (właścicielami wydajnych GPU) w modelu peer-to-peer. Całość działa dzięki inteligentnym kontraktom, które kojarzą zleceniodawców i wykonawców oraz rozliczają tokeny $XMW za wykonane zadania. Morphware kładzie nacisk na obsługę konkretnych usług AI (np. udostępnianie gotowych modeli, uruchamianie agentów AI czy trenowanie modeli na żądanie) – można więc powiedzieć, iż łączy obszar mocy obliczeniowej z algorytmami (ponieważ dotyczy bezpośrednio uruchamiania algorytmów AI na cudzym sprzęcie). Dla inwestora Morphware jest interesujące jako przykład projektu, który próbuje stworzyć ekosystem mocy obliczeniowej na żądanie dla AI, trochę jak „Uber” dla zadań obliczeniowych. Choć mniejszy od wymienionych wcześniej graczy, pokazuje on kierunek, w którym zmierza sektor: maksymalne wykorzystanie rozproszonej infrastruktury do przyspieszenia prac nad AI.

Podsumowanie

Inwestowanie w sztuczną inteligencję nie musi ograniczać się do kupowania akcji wielkich korporacji technologicznych. Na rynku kryptowalut istnieje dużo projektów, które również dają ekspozycję na wzrost tego interesującego sektora. Taka forma inwestycji pozwala również uczestniczyć w rozwoju ekosystemu AI na bardzo wczesnym etapie, co potencjalnie może dać korzyść z dynamicznego wzrostu tych projektów. Należy jednak pamiętać, iż wiąże się to z podwyższonym ryzykiem i zmiennością – młode projekty kryptowalutowe mogą odnieść spektakularny sukces, ale też ponieść dotkliwą porażkę.

Z perspektywy budowy portfela, kryptowaluty AI mogą stanowić interesujące uzupełnienie tradycyjnych inwestycji, dając ekspozycję na konkretne segmenty (na przykład dane, moc, czy algorytmy). Kluczem jest solidne zrozumienie, w co tak naprawdę inwestujemy – jaka technologia stoi za projektem, jaki problem rozwiązuje i czy ma szansę zbudować przewagę lub przyciągnąć użytkowników. Sztuczna inteligencja i blockchain to dwa ekscytujące trendy przyszłości – inwestując świadomie, możesz stać się częścią obu jednocześnie, pamiętając o dywersyfikacji i zdrowym podejściu do ryzyka.

Idź do oryginalnego materiału