La Profundidad de la Fusión entre Web3 y AI: Construyendo la Infraestructura de la Próxima Generación de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, presenta puntos de encaje naturales con la tecnología de inteligencia artificial. Bajo la arquitectura centralizada tradicional, el desarrollo de la IA enfrenta numerosos desafíos, como los cuellos de botella en la capacidad de cálculo, la privacidad de los datos, entre otros problemas. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nueva energía a la IA a través de redes de capacidad de cálculo compartida, mercados de datos abiertos y otros métodos. Al mismo tiempo, la IA también puede empoderar el ecosistema de Web3, como optimizando contratos inteligentes y mejorando mecanismos antifraude. Explorar la combinación de ambos tiene un significado importante para la construcción de la infraestructura de internet de nueva generación.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central del desarrollo de la IA. Los datos de alta calidad son la base para que los modelos de aprendizaje automático obtengan una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento, lo que determina la precisión y fiabilidad del modelo. El modelo centralizado tradicional presenta problemas como altos costos de adquisición de datos, monopolio de recursos y riesgos de privacidad. Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizado para abordar estos puntos críticos:
Los usuarios pueden proporcionar recursos de red de manera descentralizada, ofreciendo datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adoptar un mecanismo de incentivos para atraer a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos, reunindo conocimientos especializados.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de transacciones transparente para ambas partes, oferta y demanda de datos.
A pesar de ello, la obtención de datos del mundo real sigue enfrentando desafíos como la calidad desigual y la dificultad de procesamiento. Los datos sintéticos podrían convertirse en un complemento importante en el futuro, mostrando potencial de aplicación en áreas como la conducción autónoma y las transacciones financieras.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
Con la llegada de la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un enfoque cada vez más importante. La tecnología de cifrado homomórfico completo (FHE) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, obteniendo resultados consistentes con los cálculos en texto claro sin necesidad de descifrar. FHE proporciona protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que las GPU realicen entrenamiento y inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. Complementa a ZKML, proporcionando conjuntamente un marco de cálculo seguro para aplicaciones de IA.
Revolución de la potencia de cálculo: computación AI en redes descentralizadas
El crecimiento rápido de la complejidad de los sistemas de IA ha llevado a un aumento explosivo en la demanda de potencia computacional. Al mismo tiempo, la baja utilización global de GPU, la escasez de chips y otros factores han agudizado los problemas de suministro de potencia computacional. Las redes de potencia computacional descentralizadas han surgido, agregando recursos de GPU inactivos de todo el mundo para ofrecer un mercado de potencia computacional económico y eficiente para las empresas de IA.
Este tipo de redes ofrecen un entorno de intercambio de poder de cómputo justo y transparente, rompiendo el monopolio, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia en la utilización de recursos. En el ecosistema Web3, las redes de poder de cómputo descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras y promoviendo el desarrollo y la aplicación de la tecnología AI.
DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. En el ámbito de Web3, este concepto se conoce como DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, y DePIN mejora la protección de la privacidad mediante el procesamiento local de datos. El mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
IMO: Nueva paradigma de lanzamiento de modelos de IA
IMO(Oferta de Modelo Inicial)El concepto tokeniza modelos de IA, ofreciendo nuevas formas de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir las ganancias futuras del modelo. Este modelo 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 tecnología de IA.
Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones para lograr objetivos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, el Agente de IA no solo entiende el lenguaje natural, sino que también puede planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas.
Actualmente, la fusión de Web3 con AI se centra principalmente en la exploración a nivel de infraestructura, incluyendo la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, el alojamiento de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, y la validación de grandes modelos de lenguaje, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se vayan perfeccionando, se espera que la fusión de Web3 con AI dé lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.
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DeFiAlchemist
· 07-25 17:42
La convergencia mística de la IA y Web3 se manifiesta como una alquimia digital, transmutando el poder computacional bruto en inteligencia descentralizada. Sin embargo, debemos calibrar cuidadosamente el equilibrio del protocolo: ¿hemos realmente resuelto el problema del oráculo para el consenso de la IA?
La fusión de Web3 y AI: la clave para construir la infraestructura de internet de próxima generación.
La Profundidad de la Fusión entre Web3 y AI: Construyendo la Infraestructura de la Próxima Generación de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, presenta puntos de encaje naturales con la tecnología de inteligencia artificial. Bajo la arquitectura centralizada tradicional, el desarrollo de la IA enfrenta numerosos desafíos, como los cuellos de botella en la capacidad de cálculo, la privacidad de los datos, entre otros problemas. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nueva energía a la IA a través de redes de capacidad de cálculo compartida, mercados de datos abiertos y otros métodos. Al mismo tiempo, la IA también puede empoderar el ecosistema de Web3, como optimizando contratos inteligentes y mejorando mecanismos antifraude. Explorar la combinación de ambos tiene un significado importante para la construcción de la infraestructura de internet de nueva generación.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central del desarrollo de la IA. Los datos de alta calidad son la base para que los modelos de aprendizaje automático obtengan una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento, lo que determina la precisión y fiabilidad del modelo. El modelo centralizado tradicional presenta problemas como altos costos de adquisición de datos, monopolio de recursos y riesgos de privacidad. Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizado para abordar estos puntos críticos:
A pesar de ello, la obtención de datos del mundo real sigue enfrentando desafíos como la calidad desigual y la dificultad de procesamiento. Los datos sintéticos podrían convertirse en un complemento importante en el futuro, mostrando potencial de aplicación en áreas como la conducción autónoma y las transacciones financieras.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
Con la llegada de la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un enfoque cada vez más importante. La tecnología de cifrado homomórfico completo (FHE) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, obteniendo resultados consistentes con los cálculos en texto claro sin necesidad de descifrar. FHE proporciona protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que las GPU realicen entrenamiento y inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. Complementa a ZKML, proporcionando conjuntamente un marco de cálculo seguro para aplicaciones de IA.
Revolución de la potencia de cálculo: computación AI en redes descentralizadas
El crecimiento rápido de la complejidad de los sistemas de IA ha llevado a un aumento explosivo en la demanda de potencia computacional. Al mismo tiempo, la baja utilización global de GPU, la escasez de chips y otros factores han agudizado los problemas de suministro de potencia computacional. Las redes de potencia computacional descentralizadas han surgido, agregando recursos de GPU inactivos de todo el mundo para ofrecer un mercado de potencia computacional económico y eficiente para las empresas de IA.
Este tipo de redes ofrecen un entorno de intercambio de poder de cómputo justo y transparente, rompiendo el monopolio, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia en la utilización de recursos. En el ecosistema Web3, las redes de poder de cómputo descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras y promoviendo el desarrollo y la aplicación de la tecnología AI.
DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. En el ámbito de Web3, este concepto se conoce como DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, y DePIN mejora la protección de la privacidad mediante el procesamiento local de datos. El mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
IMO: Nueva paradigma de lanzamiento de modelos de IA
IMO(Oferta de Modelo Inicial)El concepto tokeniza modelos de IA, ofreciendo nuevas formas de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir las ganancias futuras del modelo. Este modelo 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 tecnología de IA.
Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones para lograr objetivos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, el Agente de IA no solo entiende el lenguaje natural, sino que también puede planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas.
Actualmente, la fusión de Web3 con AI se centra principalmente en la exploración a nivel de infraestructura, incluyendo la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, el alojamiento de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, y la validación de grandes modelos de lenguaje, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se vayan perfeccionando, se espera que la fusión de Web3 con AI dé lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.