La fusión de la IA y Web3: construyendo un nuevo paradigma de red inteligente descentralizada
Web3, como un modelo de internet de nueva generación descentralizado, abierto y transparente, tiene ventajas de combinación natural con la tecnología AI. En una arquitectura tradicional centralizada, la AI enfrenta desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtración de datos y falta de transparencia en los algoritmos. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar nueva energía para el desarrollo de la AI a través de redes de capacidad de cálculo compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la AI también puede empoderar el ecosistema Web3, como optimizando contratos inteligentes y desarrollando algoritmos contra el fraude. Explorar la combinación de ambos tiene un significado importante para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La piedra angular de la IA y Web3
Los datos son el elemento central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente capacidad de razonamiento; la calidad de los datos afecta directamente la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos de datos de IA centralizados tradicionales presentan los siguientes problemas:
El costo de obtención de datos es alto, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo asuman.
Los recursos de datos están monopolizados por las grandes tecnológicas, formando islas de datos
El riesgo de filtración y abuso de la privacidad personal
Web3 proporciona un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
La plataforma de recopilación de datos descentralizada permite a los usuarios vender recursos de red no utilizados, proporcionando datos reales de alta calidad para la IA.
El modo de "ganar con anotaciones" incentiva a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos, reuniendo conocimientos especializados.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de negociación público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos.
A pesar de ello, la obtención de datos del mundo real sigue enfrentando desafíos como la variabilidad en la calidad y la dificultad de procesamiento. Los datos sintéticos podrían convertirse en la nueva estrella de la futura carrera de datos. Basados en la IA generativa y la tecnología de simulación, los datos sintéticos pueden complementar de manera efectiva los datos reales y mejorar la eficiencia de uso. En campos como la conducción autónoma, las transacciones financieras y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han mostrado perspectivas de aplicación maduras.
Protección de la privacidad: Aplicación de la tecnología FHE
La protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y las regulaciones relacionadas son cada vez más estrictas. Esto también presenta desafíos para el desarrollo de la IA: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados adecuadamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial del modelo.
La criptografía homomórfica total ( FHE ) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, obteniendo resultados equivalentes a los cálculos en texto claro sin necesidad de descifrar. FHE proporciona una sólida garantía para la computación privada en IA, permitiendo que las GPU realicen entrenamiento y razonamiento de modelos sin acceder a los datos originales. Esto permite a las empresas de IA ofrecer servicios API de manera segura, protegiendo al mismo tiempo secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. Proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA, y es un fuerte complemento para ZKML.
Revolución de la potencia de cálculo: Descentralización de la red de computación AI
Actualmente, la complejidad computacional de los sistemas de IA se duplica cada trimestre, y la demanda de potencia de cálculo está aumentando drásticamente, superando con creces la oferta de recursos existente. Por ejemplo, el entrenamiento del modelo GPT-3 requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. La escasez de potencia de cálculo no solo limita el progreso de la IA, sino que también hace que los modelos avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, sumado al lento aumento del rendimiento de los chips y los problemas de la cadena de suministro, el suministro de potencia de cálculo se vuelve más tenso. Los profesionales de la IA se enfrentan a la disyuntiva de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, por lo que necesitan urgentemente servicios de computación a demanda y económicos.
La red de potencia de cálculo de IA descentralizada agrega recursos de GPU inactivos a nivel global, proporcionando un mercado de potencia de cálculo económico y accesible para las empresas de IA. Las partes demandantes pueden publicar tareas, y los contratos inteligentes se asignan a los nodos mineros para su ejecución; los mineros reciben recompensas una vez que completan la tarea. Este modelo mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a aliviar el cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de la red de computación general, hay plataformas especializadas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. La red de computación Descentralización ofrece un mercado justo y transparente, rompe los monopolios, reduce las barreras de entrada y mejora la eficiencia. En el ecosistema Web3, atraerá más aplicaciones innovadoras y promoverá el desarrollo de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA de borde
La inteligencia artificial en el borde permite que los dispositivos inteligentes tengan capacidades de computación de IA local, logrando un procesamiento en tiempo real de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En Web3, DePIN ( es una red de infraestructura física descentralizada ) que está alineada con el concepto de IA en el borde. Web3 enfatiza la Descentralización y la soberanía de los datos del usuario, mientras que DePIN mejora la protección de la privacidad a través del procesamiento local, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. La economía de tokens nativa de Web3 puede incentivar a los nodos a proporcionar potencia de cálculo y construir un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en un cierto ecosistema de blockchain, convirtiéndose en una de las plataformas de despliegue preferidas para proyectos. El alto rendimiento, los bajos costos y la innovación tecnológica de esta cadena brindan un fuerte apoyo a DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena ha superado los diez mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nuevo modelo de lanzamiento de modelos de IA
IMO (Oferta de Modelo Inicial) concepto creado por un protocolo, que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener beneficios continuos de su uso posterior, especialmente después de que el modelo se integra en otros productos. Además, la falta de transparencia en el rendimiento del modelo dificulta que los inversores y usuarios evalúen su valor, lo que limita el reconocimiento en el mercado.
IMO proporciona nuevas formas de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens para compartir los ingresos del modelo. Un protocolo adopta estándares técnicos específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo y el reparto de ingresos.
IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y aporta impulso al desarrollo sostenible de la IA. Actualmente se encuentra en una etapa inicial, pero su innovación y valor potencial son dignos de期待.
Agente de IA: Abrir una nueva era de interacción
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar medidas para lograr objetivos. Con la ayuda de grandes modelos de lenguaje, no solo comprenden el lenguaje natural, sino que también pueden planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Como asistentes virtuales, el Agente de IA aprende las preferencias del usuario a través de la interacción y ofrece soluciones personalizadas. Pueden resolver problemas de forma autónoma sin instrucciones claras, mejorando la eficiencia y creando valor.
Una plataforma nativa de aplicaciones de AI abierta ofrece herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar las funciones, apariencia y voz de los robots, así como conectar bases de conocimiento externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de AI justo y abierto. La plataforma ha entrenado modelos de lenguaje grandes especializados para hacer que el juego de roles sea más humanizado; su tecnología de clonación de voz reduce drásticamente los costos, logrando resultados en solo 1 minuto. Los usuarios pueden personalizar agentes de AI en la plataforma, aplicándolos en video llamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes y otros campos.
Actualmente, la fusión de Web3 con IA se centra principalmente en el nivel de infraestructura, explorando cuestiones clave como la obtención de datos, la protección de la privacidad, el alojamiento de modelos en cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la validación de modelos de lenguaje grande. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, la combinación de Web3 e IA tiene el potencial de dar lugar a una serie de modelos y servicios comerciales innovadores.
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MetaNomad
· hace22h
¿Se ha probado Turing?
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GateUser-ccc36bc5
· hace22h
¿Qué fusión ni qué fusión? Solo se dibuja BTC.
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LiquiditySurfer
· hace22h
Eh, pensé que el equipo detrás del proyecto otra vez tomaba a la gente por tonta.
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MoonRocketman
· hace22h
El coeficiente de ángulo bomba, la postura de despegue de AI+Web3 es bastante estándar.
AI y Web3: Construyendo un nuevo paradigma de red inteligente descentralizada
La fusión de la IA y Web3: construyendo un nuevo paradigma de red inteligente descentralizada
Web3, como un modelo de internet de nueva generación descentralizado, abierto y transparente, tiene ventajas de combinación natural con la tecnología AI. En una arquitectura tradicional centralizada, la AI enfrenta desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtración de datos y falta de transparencia en los algoritmos. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar nueva energía para el desarrollo de la AI a través de redes de capacidad de cálculo compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la AI también puede empoderar el ecosistema Web3, como optimizando contratos inteligentes y desarrollando algoritmos contra el fraude. Explorar la combinación de ambos tiene un significado importante para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La piedra angular de la IA y Web3
Los datos son el elemento central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente capacidad de razonamiento; la calidad de los datos afecta directamente la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos de datos de IA centralizados tradicionales presentan los siguientes problemas:
Web3 proporciona un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
A pesar de ello, la obtención de datos del mundo real sigue enfrentando desafíos como la variabilidad en la calidad y la dificultad de procesamiento. Los datos sintéticos podrían convertirse en la nueva estrella de la futura carrera de datos. Basados en la IA generativa y la tecnología de simulación, los datos sintéticos pueden complementar de manera efectiva los datos reales y mejorar la eficiencia de uso. En campos como la conducción autónoma, las transacciones financieras y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han mostrado perspectivas de aplicación maduras.
Protección de la privacidad: Aplicación de la tecnología FHE
La protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y las regulaciones relacionadas son cada vez más estrictas. Esto también presenta desafíos para el desarrollo de la IA: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados adecuadamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial del modelo.
La criptografía homomórfica total ( FHE ) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, obteniendo resultados equivalentes a los cálculos en texto claro sin necesidad de descifrar. FHE proporciona una sólida garantía para la computación privada en IA, permitiendo que las GPU realicen entrenamiento y razonamiento de modelos sin acceder a los datos originales. Esto permite a las empresas de IA ofrecer servicios API de manera segura, protegiendo al mismo tiempo secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. Proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA, y es un fuerte complemento para ZKML.
Revolución de la potencia de cálculo: Descentralización de la red de computación AI
Actualmente, la complejidad computacional de los sistemas de IA se duplica cada trimestre, y la demanda de potencia de cálculo está aumentando drásticamente, superando con creces la oferta de recursos existente. Por ejemplo, el entrenamiento del modelo GPT-3 requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. La escasez de potencia de cálculo no solo limita el progreso de la IA, sino que también hace que los modelos avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, sumado al lento aumento del rendimiento de los chips y los problemas de la cadena de suministro, el suministro de potencia de cálculo se vuelve más tenso. Los profesionales de la IA se enfrentan a la disyuntiva de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, por lo que necesitan urgentemente servicios de computación a demanda y económicos.
La red de potencia de cálculo de IA descentralizada agrega recursos de GPU inactivos a nivel global, proporcionando un mercado de potencia de cálculo económico y accesible para las empresas de IA. Las partes demandantes pueden publicar tareas, y los contratos inteligentes se asignan a los nodos mineros para su ejecución; los mineros reciben recompensas una vez que completan la tarea. Este modelo mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a aliviar el cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de la red de computación general, hay plataformas especializadas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. La red de computación Descentralización ofrece un mercado justo y transparente, rompe los monopolios, reduce las barreras de entrada y mejora la eficiencia. En el ecosistema Web3, atraerá más aplicaciones innovadoras y promoverá el desarrollo de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA de borde
La inteligencia artificial en el borde permite que los dispositivos inteligentes tengan capacidades de computación de IA local, logrando un procesamiento en tiempo real de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En Web3, DePIN ( es una red de infraestructura física descentralizada ) que está alineada con el concepto de IA en el borde. Web3 enfatiza la Descentralización y la soberanía de los datos del usuario, mientras que DePIN mejora la protección de la privacidad a través del procesamiento local, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. La economía de tokens nativa de Web3 puede incentivar a los nodos a proporcionar potencia de cálculo y construir un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en un cierto ecosistema de blockchain, convirtiéndose en una de las plataformas de despliegue preferidas para proyectos. El alto rendimiento, los bajos costos y la innovación tecnológica de esta cadena brindan un fuerte apoyo a DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena ha superado los diez mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nuevo modelo de lanzamiento de modelos de IA
IMO (Oferta de Modelo Inicial) concepto creado por un protocolo, que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener beneficios continuos de su uso posterior, especialmente después de que el modelo se integra en otros productos. Además, la falta de transparencia en el rendimiento del modelo dificulta que los inversores y usuarios evalúen su valor, lo que limita el reconocimiento en el mercado.
IMO proporciona nuevas formas de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens para compartir los ingresos del modelo. Un protocolo adopta estándares técnicos específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo y el reparto de ingresos.
IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y aporta impulso al desarrollo sostenible de la IA. Actualmente se encuentra en una etapa inicial, pero su innovación y valor potencial son dignos de期待.
Agente de IA: Abrir una nueva era de interacción
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar medidas para lograr objetivos. Con la ayuda de grandes modelos de lenguaje, no solo comprenden el lenguaje natural, sino que también pueden planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Como asistentes virtuales, el Agente de IA aprende las preferencias del usuario a través de la interacción y ofrece soluciones personalizadas. Pueden resolver problemas de forma autónoma sin instrucciones claras, mejorando la eficiencia y creando valor.
Una plataforma nativa de aplicaciones de AI abierta ofrece herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar las funciones, apariencia y voz de los robots, así como conectar bases de conocimiento externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de AI justo y abierto. La plataforma ha entrenado modelos de lenguaje grandes especializados para hacer que el juego de roles sea más humanizado; su tecnología de clonación de voz reduce drásticamente los costos, logrando resultados en solo 1 minuto. Los usuarios pueden personalizar agentes de AI en la plataforma, aplicándolos en video llamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes y otros campos.
Actualmente, la fusión de Web3 con IA se centra principalmente en el nivel de infraestructura, explorando cuestiones clave como la obtención de datos, la protección de la privacidad, el alojamiento de modelos en cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la validación de modelos de lenguaje grande. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, la combinación de Web3 e IA tiene el potencial de dar lugar a una serie de modelos y servicios comerciales innovadores.