Інтеграція AI та Web3: побудова нової генерації інтернет-інфраструктури
Web3 як нова парадигма інтернету, що є децентралізованою, відкритою та прозорою, має природні можливості для інтеграції з ШІ. У традиційній централізованій архітектурі ШІ стикається з викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, витік конфіденційності, чорні ящики алгоритмів тощо. А Web3, заснований на розподілених технологіях, може надати нові імпульси для розвитку ШІ через мережі спільного використання обчислювальної потужності, відкриті ринки даних, обчислення з конфіденційністю та інші способи. Водночас ШІ може надати безліч можливостей для Web3, таких як оптимізація смарт-контрактів, алгоритми протидії шахрайству тощо, що сприяє розвитку екосистеми. Дослідження поєднання обох технологій є вкрай важливим для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету, а також для вивільнення цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані, що керують: надійна основа AI та Web3
Дані є основним двигуном розвитку ШІ. Моделі ШІ потребують перетворення великої кількості високоякісних даних, щоб отримати глибоке розуміння та потужні можливості розумування; дані не лише забезпечують навчальну основу для моделей машинного навчання, але й визначають точність та надійність моделей.
Традиційні централізовані моделі збору та використання даних AI мають такі проблеми:
Витрати на отримання даних є високими, і малим та середнім підприємствам важко їх понести.
Ресурси даних монополізовані технологічними гігантами, що призводить до утворення островів даних
Особисті дані піддаються ризику витоку та зловживання
Web3 може вирішити проблеми традиційних моделей за допомогою нової децентралізованої парадигми даних:
Користувачі можуть продавати невикористовувану мережу компаніям ШІ, децентралізовано збираючи мережеві дані для навчання моделей ШІ, забезпечуючи реальні та якісні дані.
Використання моделі "label to earn", за допомогою токенів заохочуються працівники з усього світу до участі в маркуванні даних, об'єднуючи глобальні професійні знання, підвищуючи можливості аналізу даних.
Платформа торгівлі даними на блокчейні забезпечує відкритий та прозорий торговий середовище для обох сторін попиту та пропозиції даних, стимулюючи інновації та обмін даними.
Проте, отримання реальних світових даних також має проблеми, такі як різна якість, складність обробки, недостатня різноманітність та репрезентативність тощо. Синтетичні дані можуть стати зіркою майбутнього в секторі даних Web3. На основі генеративних технологій штучного інтелекту та моделювання, синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням, підвищуючи ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, фінансові ринкові угоди, розробка ігор тощо, синтетичні дані вже показали потенціал для зрілого застосування.
Захист конфіденційності: роль FHE у Web3
У епоху, коли дані відіграють провідну роль, захист приватності став глобальною темою, що привертає увагу. Регулювання, такі як GDPR ЄС, відображають суворе дотримання особистої приватності. Однак це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути повноцінно використані через ризики приватності, що обмежує потенціал і здатність моделі ШІ.
FHE (повна гомоморфна криптографія) дозволяє виконувати обчислювальні операції над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровування, причому результати обчислень збігаються з результатами обчислень над відкритими даними. FHE забезпечує надійний захист для приватних обчислень в AI, дозволяючи використовувати обчислювальну потужність GPU для навчання моделей та виконання задач інференції без доступу до оригінального середовища даних, що приносить величезні переваги компаніям у сфері AI.
FHEML підтримує шифрування даних і моделей протягом усього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризикам витоку даних. FHEML зміцнює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну платформу для AI-додатків. FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує коректність виконання машинного навчання, тоді як FHEML підкреслює обчислення з зашифрованими даними для підтримки конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Актуальна складність обчислень у системах штучного інтелекту подвоюється кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання потреби в обчислювальних потужностях, які значно перевищують наявні ресурси. Це не лише обмежує прогрес технологій штучного інтелекту, але й робить передові моделі штучного інтелекту недоступними для більшості дослідників та розробників. Глобальна завантаженість GPU становить менш ніж 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, разом із проблемами в ланцюгах постачання та геополітичними факторами, що призводять до нестачі чіпів, ускладнює ситуацію з постачанням обчислювальних потужностей.
Децентралізована мережа AI обчислювальної потужності об'єднує глобальні вільні ресурси GPU, щоб надати AI компаніям економічно доступний ринок обчислювальної потужності. Сторони, які потребують обчислювальну потужність, можуть публікувати обчислювальні завдання в мережі, смарт-контракти розподіляють завдання між майнерами, які вносять обчислювальну потужність, майнери виконують завдання та подають результати, які після верифікації отримують винагороду. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему вузького місця в обчислювальній потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальної децентралізованої обчислювальної мережі, існують також спеціалізовані обчислювальні мережі, які зосереджені на навчанні та інференції штучного інтелекту. Децентралізовані обчислювальні мережі забезпечують чесний та прозорий ринок обчислювальної потужності, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальної потужності. У екосистемі Web3 децентралізовані обчислювальні мережі відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних dapp для спільного розвитку та впровадження технологій штучного інтелекту.
DePIN: Web3 надає можливості Edge AI
Edge AI дозволяє обробляти дані на місці їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та реальний час обробки, при цьому захищаючи конфіденційність користувачів. Технології Edge AI вже застосовуються в таких ключових сферах, як автономне водіння. У сфері Web3 ми називаємо це DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, DePIN покращує захист конфіденційності користувачів через локальну обробку даних, зменшуючи ризик витоку даних; економічний механізм Web3-нативного токена може стимулювати вузли DePIN надавати обчислювальні ресурси, створюючи стійку екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в екосистемі певного публічного блокчейну, ставши однією з платформ, що є першим вибором для розгортання проєктів. Висока TPS, низькі транзакційні витрати та технологічні інновації цього публічного блокчейну надають потужну підтримку проєктам DePIN. На сьогоднішній день ринкова капіталізація проєктів DePIN на цьому блокчейні перевищує 10 мільярдів доларів США, а кілька відомих проєктів вже досягли значного прогресу.
IMO: Випуск нової парадигми AI моделей
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом для токенізації моделей штучного інтелекту. У традиційній моделі розробники моделей ШІ стикаються з труднощами у отриманні постійних доходів від подальшого використання, прозорість продуктивності та ефективності моделей недостатня, що обмежує визнання на ринку та комерційний потенціал.
IMO надає нову фінансову підтримку та спосіб розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися майбутніми доходами моделей. Один з протоколів використовує специфічний стандарт ERC, поєднуючи AI-оракул та технологію OPML, щоб забезпечити достовірність AI моделей та можливість для тримачів токенів ділитися доходами.
Модель IMO підвищує прозорість і довіру, сприяє відкритій співпраці, адаптується до тенденцій крипторинку і впроваджує нові сили для сталого розвитку технологій ШІ. IMO наразі перебуває на ранній стадії випробувань, але з підвищенням прийнятності на ринку та розширенням участі її інноваційність і потенційна цінність заслуговують на очікування.
AI Агент: нова ера взаємодії
AI Agent може сприймати навколишнє середовище, незалежно мислити та вжити заходів для досягнення цілей. За підтримки великих мовних моделей, AI Agent не лише розуміє природну мову, але й може планувати рішення та виконувати складні завдання. Вони можуть діяти як віртуальні асистенти, навчаючись перевагам користувачів через взаємодію, надаючи персоналізовані рішення. Навіть без чітких інструкцій, AI Agent здатен самостійно розв'язувати проблеми, підвищувати ефективність та створювати нову цінність.
Деяка платформа для AI-програм забезпечує всебічний і простий у використанні набір інструментів для створення, що підтримує користувачів у налаштуванні функцій роботів, зовнішнього вигляду, голосу та з'єднання з зовнішніми базами знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему AI-контенту. Ця платформа навчає спеціалізовані великі мовні моделі, що робить рольову гру більш гуманною; технологія клонування голосу прискорює персоналізовану взаємодію AI-продуктів, знижуючи витрати на синтез голосу на 99%, а клонування голосу можливе всього за 1 хвилину. Використовуючи цю платформу для налаштування AI-агента, він наразі може бути застосований у відеочатах, вивченні мов, генерації зображень та інших сферах.
Сучасна інтеграція Web3 та ШІ більше стосується дослідження інфраструктурного рівня, як-от отримання високоякісних даних, захист конфіденційності даних, управління моделями на блокчейні, підвищення ефективного використання децентралізованих обчислювальних потужностей, перевірка великих мовних моделей та інші ключові питання. У міру поступового вдосконалення цієї інфраструктури інтеграція Web3 та ШІ призведе до появи ряду новаторських бізнес-моделей та послуг.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Злиття AI та Web3: ключові дослідження для створення інфраструктури нового покоління інтернету
Інтеграція AI та Web3: побудова нової генерації інтернет-інфраструктури
Web3 як нова парадигма інтернету, що є децентралізованою, відкритою та прозорою, має природні можливості для інтеграції з ШІ. У традиційній централізованій архітектурі ШІ стикається з викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, витік конфіденційності, чорні ящики алгоритмів тощо. А Web3, заснований на розподілених технологіях, може надати нові імпульси для розвитку ШІ через мережі спільного використання обчислювальної потужності, відкриті ринки даних, обчислення з конфіденційністю та інші способи. Водночас ШІ може надати безліч можливостей для Web3, таких як оптимізація смарт-контрактів, алгоритми протидії шахрайству тощо, що сприяє розвитку екосистеми. Дослідження поєднання обох технологій є вкрай важливим для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету, а також для вивільнення цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані, що керують: надійна основа AI та Web3
Дані є основним двигуном розвитку ШІ. Моделі ШІ потребують перетворення великої кількості високоякісних даних, щоб отримати глибоке розуміння та потужні можливості розумування; дані не лише забезпечують навчальну основу для моделей машинного навчання, але й визначають точність та надійність моделей.
Традиційні централізовані моделі збору та використання даних AI мають такі проблеми:
Web3 може вирішити проблеми традиційних моделей за допомогою нової децентралізованої парадигми даних:
Проте, отримання реальних світових даних також має проблеми, такі як різна якість, складність обробки, недостатня різноманітність та репрезентативність тощо. Синтетичні дані можуть стати зіркою майбутнього в секторі даних Web3. На основі генеративних технологій штучного інтелекту та моделювання, синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням, підвищуючи ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, фінансові ринкові угоди, розробка ігор тощо, синтетичні дані вже показали потенціал для зрілого застосування.
Захист конфіденційності: роль FHE у Web3
У епоху, коли дані відіграють провідну роль, захист приватності став глобальною темою, що привертає увагу. Регулювання, такі як GDPR ЄС, відображають суворе дотримання особистої приватності. Однак це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути повноцінно використані через ризики приватності, що обмежує потенціал і здатність моделі ШІ.
FHE (повна гомоморфна криптографія) дозволяє виконувати обчислювальні операції над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровування, причому результати обчислень збігаються з результатами обчислень над відкритими даними. FHE забезпечує надійний захист для приватних обчислень в AI, дозволяючи використовувати обчислювальну потужність GPU для навчання моделей та виконання задач інференції без доступу до оригінального середовища даних, що приносить величезні переваги компаніям у сфері AI.
FHEML підтримує шифрування даних і моделей протягом усього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризикам витоку даних. FHEML зміцнює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну платформу для AI-додатків. FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує коректність виконання машинного навчання, тоді як FHEML підкреслює обчислення з зашифрованими даними для підтримки конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Актуальна складність обчислень у системах штучного інтелекту подвоюється кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання потреби в обчислювальних потужностях, які значно перевищують наявні ресурси. Це не лише обмежує прогрес технологій штучного інтелекту, але й робить передові моделі штучного інтелекту недоступними для більшості дослідників та розробників. Глобальна завантаженість GPU становить менш ніж 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, разом із проблемами в ланцюгах постачання та геополітичними факторами, що призводять до нестачі чіпів, ускладнює ситуацію з постачанням обчислювальних потужностей.
Децентралізована мережа AI обчислювальної потужності об'єднує глобальні вільні ресурси GPU, щоб надати AI компаніям економічно доступний ринок обчислювальної потужності. Сторони, які потребують обчислювальну потужність, можуть публікувати обчислювальні завдання в мережі, смарт-контракти розподіляють завдання між майнерами, які вносять обчислювальну потужність, майнери виконують завдання та подають результати, які після верифікації отримують винагороду. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему вузького місця в обчислювальній потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальної децентралізованої обчислювальної мережі, існують також спеціалізовані обчислювальні мережі, які зосереджені на навчанні та інференції штучного інтелекту. Децентралізовані обчислювальні мережі забезпечують чесний та прозорий ринок обчислювальної потужності, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальної потужності. У екосистемі Web3 децентралізовані обчислювальні мережі відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних dapp для спільного розвитку та впровадження технологій штучного інтелекту.
DePIN: Web3 надає можливості Edge AI
Edge AI дозволяє обробляти дані на місці їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та реальний час обробки, при цьому захищаючи конфіденційність користувачів. Технології Edge AI вже застосовуються в таких ключових сферах, як автономне водіння. У сфері Web3 ми називаємо це DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, DePIN покращує захист конфіденційності користувачів через локальну обробку даних, зменшуючи ризик витоку даних; економічний механізм Web3-нативного токена може стимулювати вузли DePIN надавати обчислювальні ресурси, створюючи стійку екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в екосистемі певного публічного блокчейну, ставши однією з платформ, що є першим вибором для розгортання проєктів. Висока TPS, низькі транзакційні витрати та технологічні інновації цього публічного блокчейну надають потужну підтримку проєктам DePIN. На сьогоднішній день ринкова капіталізація проєктів DePIN на цьому блокчейні перевищує 10 мільярдів доларів США, а кілька відомих проєктів вже досягли значного прогресу.
IMO: Випуск нової парадигми AI моделей
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом для токенізації моделей штучного інтелекту. У традиційній моделі розробники моделей ШІ стикаються з труднощами у отриманні постійних доходів від подальшого використання, прозорість продуктивності та ефективності моделей недостатня, що обмежує визнання на ринку та комерційний потенціал.
IMO надає нову фінансову підтримку та спосіб розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися майбутніми доходами моделей. Один з протоколів використовує специфічний стандарт ERC, поєднуючи AI-оракул та технологію OPML, щоб забезпечити достовірність AI моделей та можливість для тримачів токенів ділитися доходами.
Модель IMO підвищує прозорість і довіру, сприяє відкритій співпраці, адаптується до тенденцій крипторинку і впроваджує нові сили для сталого розвитку технологій ШІ. IMO наразі перебуває на ранній стадії випробувань, але з підвищенням прийнятності на ринку та розширенням участі її інноваційність і потенційна цінність заслуговують на очікування.
AI Агент: нова ера взаємодії
AI Agent може сприймати навколишнє середовище, незалежно мислити та вжити заходів для досягнення цілей. За підтримки великих мовних моделей, AI Agent не лише розуміє природну мову, але й може планувати рішення та виконувати складні завдання. Вони можуть діяти як віртуальні асистенти, навчаючись перевагам користувачів через взаємодію, надаючи персоналізовані рішення. Навіть без чітких інструкцій, AI Agent здатен самостійно розв'язувати проблеми, підвищувати ефективність та створювати нову цінність.
Деяка платформа для AI-програм забезпечує всебічний і простий у використанні набір інструментів для створення, що підтримує користувачів у налаштуванні функцій роботів, зовнішнього вигляду, голосу та з'єднання з зовнішніми базами знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему AI-контенту. Ця платформа навчає спеціалізовані великі мовні моделі, що робить рольову гру більш гуманною; технологія клонування голосу прискорює персоналізовану взаємодію AI-продуктів, знижуючи витрати на синтез голосу на 99%, а клонування голосу можливе всього за 1 хвилину. Використовуючи цю платформу для налаштування AI-агента, він наразі може бути застосований у відеочатах, вивченні мов, генерації зображень та інших сферах.
Сучасна інтеграція Web3 та ШІ більше стосується дослідження інфраструктурного рівня, як-от отримання високоякісних даних, захист конфіденційності даних, управління моделями на блокчейні, підвищення ефективного використання децентралізованих обчислювальних потужностей, перевірка великих мовних моделей та інші ключові питання. У міру поступового вдосконалення цієї інфраструктури інтеграція Web3 та ШІ призведе до появи ряду новаторських бізнес-моделей та послуг.