A fusão do Web3 com a inteligência artificial: inaugurando uma nova era na internet

Web3, como uma nova geração de paradigma da internet, possui características de descentralização, abertura e transparência que se alinham naturalmente com a inteligência artificial. As arquiteturas centralizadas tradicionais enfrentam muitos desafios no desenvolvimento da IA, como gargalos de computação, vazamento de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia na IA através de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA pode capacitar o ecossistema Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude. Explorar a combinação entre os dois é de grande importância para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder computacional.

Dados: A Base da IA e do Web3

Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Dados em grande escala e de alta qualidade são a base para que os modelos de IA adquiram uma compreensão profunda e uma poderosa capacidade de raciocínio, determinando diretamente a precisão e a fiabilidade do modelo.

Os modelos tradicionais de aquisição e uso de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas:

• O custo de obtenção de dados é alto, as pequenas e médias empresas têm dificuldade em suportá-lo.
• Recursos de dados são monopolizados por um pequeno número de gigantes, formando ilhas de dados
• O risco de violação e abuso da privacidade dos dados pessoais

Web3 propôs um novo paradigma de dados descentralizados para resolver estas dificuldades:

• Os usuários podem vender recursos de rede ociosos para empresas de IA, de forma descentralizada, para coletar dados da web.
• Adotar o modo "trabalho por rendimento", incentivando trabalhadores globais a participar na rotulagem de dados através de tokens.
• A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes.

No entanto, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta problemas de qualidade desigual e grande dificuldade de processamento. Dados sintéticos podem se tornar um complemento importante no futuro. Baseados em tecnologia de IA generativa, dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais e já mostraram potencial de aplicação em áreas como condução autónoma, transações financeiras e desenvolvimento de jogos.

Proteção de Privacidade: A Importância da Criptografia Homomórfica

Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global. No entanto, a proteção excessiva também resulta na impossibilidade de aproveitar plenamente alguns dados sensíveis, limitando o potencial dos modelos de IA.

A criptografia homomórfica (FHE) permite calcular diretamente sobre dados criptografados, obtendo resultados equivalentes aos cálculos em texto claro sem a necessidade de descriptografia. Isso oferece uma forte garantia para o cálculo privado de IA, permitindo que as GPUs realizem treinamento de modelos e inferência sem acessar os dados originais.

FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. FHEML complementa o aprendizado de máquina de conhecimento zero, que prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o primeiro se concentra no cálculo de dados criptografados para manter a privacidade.

Revolução do Poder de Cálculo: Rede de Computação AI Descentralizada

Atualmente, a complexidade de cálculo dos sistemas de IA dobra a cada trimestre, levando a uma explosão na demanda por poder de cálculo, muito além da oferta de recursos existente. Por exemplo, o treinamento de um conhecido modelo de IA requer o equivalente a 355 anos de poder de cálculo de um único dispositivo. Essa escassez não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna os modelos avançados difíceis de alcançar para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.

Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs está abaixo de 40%, e a desaceleração do aumento de desempenho dos chips, juntamente com problemas na cadeia de suprimentos, torna a oferta de capacidade de computação ainda mais apertada. Os profissionais de IA enfrentam a difícil escolha entre comprar hardware ou alugar recursos em nuvem, havendo uma necessidade urgente de um serviço de computação sob demanda e economicamente eficiente.

A rede de computação descentralizada de IA, agregando recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece um mercado de poder computacional economicamente acessível para empresas de IA. As partes interessadas podem publicar tarefas na rede, e os contratos inteligentes as distribuem para nós mineradores, que executam e submetem os resultados, recebendo recompensas após a validação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o gargalo de poder computacional em áreas como a IA.

Além da rede de computação genérica, há plataformas dedicadas ao treinamento e à inferência de IA. A rede de computação descentralizada oferece um mercado justo e transparente, quebra monopólios, reduz barreiras de entrada e aumenta a eficiência, desempenhando um papel fundamental no ecossistema Web3.

Edge AI: Web3 capacitando dispositivos inteligentes

Imagine que smartphones, relógios inteligentes e até dispositivos domésticos tenham a capacidade de executar IA, essa é a atração da IA de borda. Ela move o processamento para a fonte de dados, permitindo baixa latência e processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. A tecnologia de IA de borda já foi aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma.

No domínio do Web3, a Rede de Infraestrutura Física Descentralizada (DePIN) tem semelhanças com a IA de borda. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados dos usuários, enquanto o DePIN melhora a proteção da privacidade através do processamento local de dados; o mecanismo de economia de tokens nativo do Web3 pode incentivar os nós a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.

Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um ecossistema de uma blockchain de alto desempenho, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa cadeia já ultrapassou os cem bilhões de dólares, e vários projetos de renome fizeram progressos significativos.

Lançamento do modelo inicial: Um novo paradigma para a publicação de modelos de IA

A emissão do modelo inicial ( IMO ) foi proposta pela primeira vez por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA. No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso subsequente, a performance e eficácia dos modelos também carecem de transparência, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial.

O IMO oferece novo suporte financeiro e formas de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens IMO e compartilhar os lucros futuros do modelo. Ao combinar padrões técnicos específicos, oráculos de IA e aprendizado de máquina em cadeia, garante-se a autenticidade dos modelos de IA e o compartilhamento dos lucros com os detentores de tokens.

O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração em código aberto, adaptou-se às tendências do mercado cripto e deu um impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. Embora atualmente esteja em uma fase inicial de tentativa, com a crescente aceitação do mercado e a ampliação do envolvimento, sua inovação e valor potencial são promissores.

Agentes de IA: Uma Nova Era de Experiência Interativa

Os agentes de IA conseguem perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, eles não apenas compreendem a linguagem natural, mas também podem planejar decisões e executar tarefas complexas. Os agentes de IA podem funcionar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários através da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo sem instruções explícitas, eles podem resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando valor.

Uma plataforma de aplicações nativas de IA aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, que permite aos usuários configurar funcionalidades, aparência, som e conectar-se a bases de conhecimento externas, visando criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. A plataforma treinou modelos de linguagem de grande escala específicos, tornando o papel mais humanizado; sua tecnologia de clonagem de voz reduz o custo de síntese de voz em 99%, levando apenas 1 minuto para ser realizada. Utilizando agentes inteligentes personalizados desta plataforma, atualmente é possível aplicá-los em várias áreas, como chat de vídeo, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outras.

A atual fusão entre Web3 e IA foca mais na exploração de camadas de infraestrutura, como a obtenção de dados de alta qualidade, proteção da privacidade dos dados, hospedagem de modelos na blockchain, uso eficiente de poder computacional descentralizado, validação de grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. À medida que essa infraestrutura se aprimora gradualmente, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.