Fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités de fusion naturelles avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, faisant face à des défis tels que les goulets d'étranglement de puissance de calcul, les fuites de données et les boîtes noires algorithmiques. Web3, basé sur des technologies distribuées, peut fournir une nouvelle impulsion au développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs de confidentialité. En même temps, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, comme l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à la construction de son écosystème. Explorer la combinaison des deux est d'une grande importance pour la construction de l'infrastructure Internet de nouvelle génération et pour libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La base solide de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA doivent digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité du modèle.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisée présentent les principaux problèmes suivants :
Le coût d'obtention des données est élevé, les petites et moyennes entreprises ont du mal à le supporter.
Les ressources de données sont monopolisées par de grandes entreprises technologiques, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées au risque de fuite et d'abus.
Web3 peut résoudre les points de douleur du modèle traditionnel grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Les utilisateurs peuvent vendre leur bande passante inutilisée aux entreprises d'IA, pour extraire de manière décentralisée des données réseau, fournissant des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Adopter le modèle "gagner de l'argent en annotant", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données par le biais de jetons, rassemblant ainsi l'expertise professionnelle mondiale.
La plateforme de trading de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, incitant à l'innovation et au partage des données.
Cependant, l'acquisition de données du monde réel présente également des problèmes de qualité inégale, de complexité de traitement, de diversité et de représentativité insuffisantes. Les données synthétiques pourraient être la star du futur dans le domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace et améliorant l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : le rôle de FHE dans Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial, les réglementations telles que le RGPD de l'Union européenne reflètent une stricte protection des données personnelles. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, limitant ainsi le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
FHE (chiffrement homomorphe complet) permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer, et les résultats sont cohérents avec les calculs sur les données en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité en IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter la formation et l'inférence de modèles dans un environnement sans accès aux données brutes. Cela offre un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. FHEML complète ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données chiffrées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : Calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les 3 mois, ce qui entraîne une demande de puissance de calcul qui explose, dépassant largement l'offre de ressources existantes. Par exemple, l'entraînement d'un modèle d'IA bien connu nécessite l'équivalent de 355 années de temps sur un seul appareil. La pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques en IA, mais rend également les modèles avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et l'amélioration des performances des microprocesseurs ralentit, tandis que des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques entraînent une pénurie de puces, rendant la question de l'offre de puissance de calcul encore plus grave. Les professionnels de l'IA sont confrontés au dilemme d'acheter du matériel ou de louer des ressources cloud, et ont un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inutilisées du monde entier pour fournir un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser pour les entreprises d'IA. Les demandeurs peuvent publier des tâches sur le réseau, et les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs, qui exécutent et soumettent les résultats, puis reçoivent une récompense après vérification. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le goulot d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de calcul décentralisés généraux, il existe également des réseaux de calcul spécialisés qui se concentrent sur l'entraînement et l'inférence de l'IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché équitable et transparent, brisent les monopoles, abaissent les barrières d'entrée pour les applications et améliorent l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème Web3, ils joueront un rôle clé en attirant davantage d'applications innovantes et en promouvant le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'Edge AI
L'Edge AI permet le calcul au point de génération des données, réalisant un traitement en temps réel à faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Il a été appliqué dans des domaines clés tels que la conduite autonome. Dans le Web3, nous sommes plus familiers avec le concept de DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, et DePIN renforce la protection de la vie privée grâce au traitement local des données, réduisant ainsi les risques de fuite. Le mécanisme économique natif du Token du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une célèbre blockchain, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus choisies. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain dépasse 10 milliards de dollars, et plusieurs projets renommés ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept d'IMO a été introduit pour la première fois par un certain protocole, permettant la tokenisation des modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, les développeurs ont du mal à tirer des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque ceux-ci sont intégrés dans d'autres produits. La performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, rendant difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, ce qui limite la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial.
IMO fournit un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles AI open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO et partager les revenus futurs du modèle. Un certain protocole utilise des normes techniques spécifiques, combinant des oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles AI et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et insuffle une dynamique au développement durable des technologies AI. Actuellement, l'IMO est en phase de tentative initiale, mais avec l'augmentation de l'acceptation sur le marché et l'élargissement de la participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive
L'agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière indépendante et agir pour atteindre ses objectifs. Soutenus par de grands modèles de langage, ils comprennent non seulement le langage naturel, mais peuvent également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. En tant qu'assistant virtuel, l'agent IA apprend les préférences par l'interaction avec l'utilisateur et propose des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, ils peuvent résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Une plateforme d'application AI native propose un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer des fonctionnalités de robot, l'apparence, la voix et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Cette plateforme a entraîné des modèles de langage spécifiquement conçus, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal accélère l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, permettant un clonage en seulement 1 minute. Grâce à l'AI Agent personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
L'intégration de Web3 et de l'IA explore actuellement davantage le niveau des infrastructures, y compris l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée et la vérification des grands modèles linguistiques, entre autres questions clés. Au fur et à mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, l'intégration de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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SelfCustodyBro
· 07-24 01:58
Vraiment bien, d'abord faire le portefeuille et ensuite parler.
La fusion de Web3 et de l'IA pour construire l'infrastructure Internet de nouvelle génération
Fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités de fusion naturelles avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, faisant face à des défis tels que les goulets d'étranglement de puissance de calcul, les fuites de données et les boîtes noires algorithmiques. Web3, basé sur des technologies distribuées, peut fournir une nouvelle impulsion au développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs de confidentialité. En même temps, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, comme l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à la construction de son écosystème. Explorer la combinaison des deux est d'une grande importance pour la construction de l'infrastructure Internet de nouvelle génération et pour libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La base solide de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA doivent digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité du modèle.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisée présentent les principaux problèmes suivants :
Web3 peut résoudre les points de douleur du modèle traditionnel grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Cependant, l'acquisition de données du monde réel présente également des problèmes de qualité inégale, de complexité de traitement, de diversité et de représentativité insuffisantes. Les données synthétiques pourraient être la star du futur dans le domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace et améliorant l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : le rôle de FHE dans Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial, les réglementations telles que le RGPD de l'Union européenne reflètent une stricte protection des données personnelles. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, limitant ainsi le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
FHE (chiffrement homomorphe complet) permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer, et les résultats sont cohérents avec les calculs sur les données en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité en IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter la formation et l'inférence de modèles dans un environnement sans accès aux données brutes. Cela offre un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. FHEML complète ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données chiffrées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : Calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les 3 mois, ce qui entraîne une demande de puissance de calcul qui explose, dépassant largement l'offre de ressources existantes. Par exemple, l'entraînement d'un modèle d'IA bien connu nécessite l'équivalent de 355 années de temps sur un seul appareil. La pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques en IA, mais rend également les modèles avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et l'amélioration des performances des microprocesseurs ralentit, tandis que des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques entraînent une pénurie de puces, rendant la question de l'offre de puissance de calcul encore plus grave. Les professionnels de l'IA sont confrontés au dilemme d'acheter du matériel ou de louer des ressources cloud, et ont un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inutilisées du monde entier pour fournir un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser pour les entreprises d'IA. Les demandeurs peuvent publier des tâches sur le réseau, et les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs, qui exécutent et soumettent les résultats, puis reçoivent une récompense après vérification. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le goulot d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de calcul décentralisés généraux, il existe également des réseaux de calcul spécialisés qui se concentrent sur l'entraînement et l'inférence de l'IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché équitable et transparent, brisent les monopoles, abaissent les barrières d'entrée pour les applications et améliorent l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème Web3, ils joueront un rôle clé en attirant davantage d'applications innovantes et en promouvant le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'Edge AI
L'Edge AI permet le calcul au point de génération des données, réalisant un traitement en temps réel à faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Il a été appliqué dans des domaines clés tels que la conduite autonome. Dans le Web3, nous sommes plus familiers avec le concept de DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, et DePIN renforce la protection de la vie privée grâce au traitement local des données, réduisant ainsi les risques de fuite. Le mécanisme économique natif du Token du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une célèbre blockchain, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus choisies. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain dépasse 10 milliards de dollars, et plusieurs projets renommés ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept d'IMO a été introduit pour la première fois par un certain protocole, permettant la tokenisation des modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, les développeurs ont du mal à tirer des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque ceux-ci sont intégrés dans d'autres produits. La performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, rendant difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, ce qui limite la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial.
IMO fournit un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles AI open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO et partager les revenus futurs du modèle. Un certain protocole utilise des normes techniques spécifiques, combinant des oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles AI et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et insuffle une dynamique au développement durable des technologies AI. Actuellement, l'IMO est en phase de tentative initiale, mais avec l'augmentation de l'acceptation sur le marché et l'élargissement de la participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive
L'agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière indépendante et agir pour atteindre ses objectifs. Soutenus par de grands modèles de langage, ils comprennent non seulement le langage naturel, mais peuvent également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. En tant qu'assistant virtuel, l'agent IA apprend les préférences par l'interaction avec l'utilisateur et propose des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, ils peuvent résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Une plateforme d'application AI native propose un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer des fonctionnalités de robot, l'apparence, la voix et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Cette plateforme a entraîné des modèles de langage spécifiquement conçus, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal accélère l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, permettant un clonage en seulement 1 minute. Grâce à l'AI Agent personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
L'intégration de Web3 et de l'IA explore actuellement davantage le niveau des infrastructures, y compris l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée et la vérification des grands modèles linguistiques, entre autres questions clés. Au fur et à mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, l'intégration de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.