A fusão do Web3 com a IA: Construindo a próxima geração de infraestrutura da Internet
Web3, como um novo modelo de internet descentralizado, aberto e transparente, apresenta oportunidades naturais de fusão com a inteligência artificial. Sob a arquitetura centralizada tradicional, os recursos computacionais e de dados da IA são severamente controlados, enfrentando desafios como gargalos de poder computacional, vazamentos de privacidade e caixas-pretas algorítmicas. O Web3, baseado em tecnologias distribuídas, pode injetar nova dinâmica no desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode conferir múltiplos poderes ao Web3, como a otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-trapaça, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é de importância significativa para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor de dados e poder computacional.
Dados impulsionados: A pedra angular da IA e do Web3
Os dados são o motor central do desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma enorme quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma capacidade de raciocínio forte. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de obtenção e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
O custo de aquisição de dados é elevado, dificultando a sua obtenção para pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados estão a ser monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados
O risco de vazamento e abuso de dados pessoais
O Web3 pode resolver essas dores através de um novo paradigma de dados descentralizados:
Os usuários podem vender a rede ociosa para empresas de IA, capturando dados da rede de forma descentralizada e, após a limpeza e conversão, fornecendo dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
Adotar o modo "label to earn", incentivando trabalhadores globais a participar na anotação de dados através de tokens, reunindo conhecimento especializado global e melhorando a capacidade de análise de dados.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes interessadas em dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta alguns problemas, como a qualidade variável dos dados, a dificuldade de processamento, a falta de diversidade e representatividade, entre outros. Os dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulações, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz, aumentando a eficiência do uso dos dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção da Privacidade: Aplicações de FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, com regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia refletindo a rigorosa proteção da privacidade individual. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE( a criptografia totalmente homomórfica ) permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é idêntico ao resultado obtido realizando o mesmo cálculo em dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade da IA, permitindo que o poder de processamento da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente onde os dados originais não são tocados. Isso traz uma grande vantagem para as empresas de IA, pois permite abrir serviços de API de forma segura enquanto protege segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML fortalece a privacidade dos dados e fornece uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo em dados criptografados para preservar a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
Atualmente, a complexidade computacional dos sistemas de IA dobra a cada 3 meses, resultando em um aumento explosivo na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento do modelo GPT-3 requer um imenso poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna modelos avançados de IA inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração do aumento de desempenho dos microprocessadores, e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, tudo isso torna o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Profissionais de IA se encontram em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e eles precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e economicamente eficiente.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de computação na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e enviam os resultados, recebendo recompensas em pontos após a verificação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, há plataformas de computação dedicadas focadas no treinamento e raciocínio de IA. A rede de computação descentralizada oferece um mercado de computação justo e transparente, rompendo monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência de utilização da computação. No ecossistema Web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores a se juntarem e promovendo em conjunto o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que seu telefone, smartwatch e até dispositivos inteligentes em casa tenham a capacidade de executar IA - essa é a magia do Edge AI. Ele permite que o processamento ocorra na origem da geração de dados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo que protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas-chave como a condução automatizada.
No âmbito do Web3, temos um nome mais familiar — DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados dos usuários; o DePIN, ao processar dados localmente, pode aumentar a proteção da privacidade dos usuários e reduzir o risco de vazamento de dados. O mecanismo de economia de tokens nativo do Web3 pode incentivar os nós do DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa os 10 bilhões de dólares, e vários projetos renomados já fizeram progressos significativos.
IMO: Lançamento de Novo Paradigma de Modelos de IA
O conceito IMO foi proposto inicialmente por um protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receitas contínuas a partir do uso subsequente dos modelos, especialmente quando os modelos são integrados em outros produtos e serviços, tornando difícil para os criadores originais rastrear a utilização e obter receitas. Além disso, o desempenho e os efeitos dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, dificultando a avaliação do verdadeiro valor por investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial dos modelos.
O IMO oferece um novo modelo de financiamento e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados pelo modelo no futuro. Um protocolo utiliza um padrão ERC específico, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração de código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetou energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em uma fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e a participação se expande, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações apropriadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só pode entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências por meio da interação com os usuários e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções explícitas, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funções, aparência, som dos robôs, além de conectar a bases de conhecimento externas, com o objetivo de criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores através da tecnologia de IA generativa. A plataforma treinou um modelo de linguagem de grande escala especializado, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, com a clonagem de voz sendo realizada em apenas 1 minuto. Com o AI Agent personalizado dessa plataforma, atualmente pode ser aplicado em múltiplas áreas, como videoconferência, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outros.
Atualmente, a fusão entre Web3 e IA está mais concentrada na exploração da camada de infraestrutura, incluindo como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na blockchain, como aumentar o uso eficiente do poder computacional descentralizado e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões cruciais. À medida que essa infraestrutura é aprimorada gradualmente, a fusão entre Web3 e IA promete gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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RugpullTherapist
· 23h atrás
Bull, bull, the next bull run relies on web3 + AI.
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GasFeeNightmare
· 07-31 14:14
Ainda é melhor reduzir primeiro as taxas de gás.
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EthMaximalist
· 07-31 14:05
Esta revolução de infraestrutura está a chegar~
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BuyHighSellLow
· 07-31 14:01
Nada do que entendo, só sinto que é fantástico.
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RektButStillHere
· 07-31 13:48
Todos os dias se fala na fusão do web3 com a IA, já se passaram anos e ainda não vi muitos insights valiosos.
Web3 e AI em fusão: construindo a infraestrutura da próxima geração da internet
A fusão do Web3 com a IA: Construindo a próxima geração de infraestrutura da Internet
Web3, como um novo modelo de internet descentralizado, aberto e transparente, apresenta oportunidades naturais de fusão com a inteligência artificial. Sob a arquitetura centralizada tradicional, os recursos computacionais e de dados da IA são severamente controlados, enfrentando desafios como gargalos de poder computacional, vazamentos de privacidade e caixas-pretas algorítmicas. O Web3, baseado em tecnologias distribuídas, pode injetar nova dinâmica no desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode conferir múltiplos poderes ao Web3, como a otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-trapaça, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é de importância significativa para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor de dados e poder computacional.
Dados impulsionados: A pedra angular da IA e do Web3
Os dados são o motor central do desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma enorme quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma capacidade de raciocínio forte. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de obtenção e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
O Web3 pode resolver essas dores através de um novo paradigma de dados descentralizados:
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta alguns problemas, como a qualidade variável dos dados, a dificuldade de processamento, a falta de diversidade e representatividade, entre outros. Os dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulações, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz, aumentando a eficiência do uso dos dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção da Privacidade: Aplicações de FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, com regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia refletindo a rigorosa proteção da privacidade individual. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE( a criptografia totalmente homomórfica ) permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é idêntico ao resultado obtido realizando o mesmo cálculo em dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade da IA, permitindo que o poder de processamento da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente onde os dados originais não são tocados. Isso traz uma grande vantagem para as empresas de IA, pois permite abrir serviços de API de forma segura enquanto protege segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML fortalece a privacidade dos dados e fornece uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo em dados criptografados para preservar a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
Atualmente, a complexidade computacional dos sistemas de IA dobra a cada 3 meses, resultando em um aumento explosivo na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento do modelo GPT-3 requer um imenso poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna modelos avançados de IA inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração do aumento de desempenho dos microprocessadores, e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, tudo isso torna o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Profissionais de IA se encontram em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e eles precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e economicamente eficiente.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de computação na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e enviam os resultados, recebendo recompensas em pontos após a verificação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, há plataformas de computação dedicadas focadas no treinamento e raciocínio de IA. A rede de computação descentralizada oferece um mercado de computação justo e transparente, rompendo monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência de utilização da computação. No ecossistema Web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores a se juntarem e promovendo em conjunto o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que seu telefone, smartwatch e até dispositivos inteligentes em casa tenham a capacidade de executar IA - essa é a magia do Edge AI. Ele permite que o processamento ocorra na origem da geração de dados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo que protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas-chave como a condução automatizada.
No âmbito do Web3, temos um nome mais familiar — DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados dos usuários; o DePIN, ao processar dados localmente, pode aumentar a proteção da privacidade dos usuários e reduzir o risco de vazamento de dados. O mecanismo de economia de tokens nativo do Web3 pode incentivar os nós do DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa os 10 bilhões de dólares, e vários projetos renomados já fizeram progressos significativos.
IMO: Lançamento de Novo Paradigma de Modelos de IA
O conceito IMO foi proposto inicialmente por um protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receitas contínuas a partir do uso subsequente dos modelos, especialmente quando os modelos são integrados em outros produtos e serviços, tornando difícil para os criadores originais rastrear a utilização e obter receitas. Além disso, o desempenho e os efeitos dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, dificultando a avaliação do verdadeiro valor por investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial dos modelos.
O IMO oferece um novo modelo de financiamento e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados pelo modelo no futuro. Um protocolo utiliza um padrão ERC específico, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração de código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetou energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em uma fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e a participação se expande, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações apropriadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só pode entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências por meio da interação com os usuários e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções explícitas, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funções, aparência, som dos robôs, além de conectar a bases de conhecimento externas, com o objetivo de criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores através da tecnologia de IA generativa. A plataforma treinou um modelo de linguagem de grande escala especializado, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, com a clonagem de voz sendo realizada em apenas 1 minuto. Com o AI Agent personalizado dessa plataforma, atualmente pode ser aplicado em múltiplas áreas, como videoconferência, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outros.
Atualmente, a fusão entre Web3 e IA está mais concentrada na exploração da camada de infraestrutura, incluindo como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na blockchain, como aumentar o uso eficiente do poder computacional descentralizado e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões cruciais. À medida que essa infraestrutura é aprimorada gradualmente, a fusão entre Web3 e IA promete gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.