Fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, offre des opportunités d'intégration naturelle avec l'intelligence artificielle. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, faisant face à de nombreux défis tels que les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et les algorithmes en boîte noire. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans le développement de l'IA grâce à des moyens tels que le partage de réseaux de puissance de calcul, les marchés de données ouverts et le calcul de la confidentialité. Parallèlement, 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. Ainsi, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est d'une importance significative pour créer l'infrastructure Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : Fondement de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA doivent digérer d'énormes quantités de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une grande capacité de raisonnement. Les données non seulement fournissent la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité des modèles.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisées présentent les principaux problèmes suivants :
Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les petites et moyennes entreprises de le supporter.
Les ressources de données sont monopolisées par des géants technologiques, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.
Web3 peut résoudre ces problèmes grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Les utilisateurs peuvent vendre leur bande passante inutilisée aux entreprises d'IA, pour extraire des données réseau de manière décentralisée, afin de fournir des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement de modèles d'IA après nettoyage et transformation.
Adoptant un modèle "label to earn", en incitant les travailleurs du monde entier par des jetons à participer à l'annotation des données, rassemblant ainsi une expertise mondiale pour renforcer les capacités d'analyse des données.
La plateforme d'échange de données blockchain fournit 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.
Néanmoins, l'acquisition de données dans le monde réel pose encore certains problèmes, tels que la qualité variable des données, la difficulté de traitement, ainsi qu'un manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient devenir la star du futur dans le domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer l'efficacité de l'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 : Application de l'FHE dans le Web3
À l'ère de la donnée, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial. Le règlement général sur la protection des données de l'Union européenne et d'autres lois reflètent une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques liés à la vie privée, ce qui limite le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
Le FHE( permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul des GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans toucher aux données brutes. Cela apporte un grand 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 cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage machine, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données chiffrées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution du calcul: Calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une demande de puissance de calcul qui augmente de façon exponentielle, bien au-delà de l'offre actuelle de ressources de calcul. Par exemple, l'entraînement du modèle GPT-3 nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces causée par des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent encore le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA sont dans une situation délicate : soit ils achètent leur propre matériel, soit ils louent des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économique.
Un réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, offrant aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs qui contribuent à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses en points. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre le problème du 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 des plateformes de calcul dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité d'utilisation du calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications décentralisées innovantes pour promouvoir conjointement le développement et l'application des technologies de l'IA.
![Explorer les six points de fusion entre l'IA et le Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
DePIN : Web3 habilitant l'IA Edge
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, voire vos appareils intelligents à la maison, possèdent la capacité d'exécuter de l'IA - c'est là toute l'attrait de l'Edge AI. Cela permet de réaliser le calcul à la source de la génération des données, offrant un traitement en temps réel à faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI a déjà été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN renforce la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi les risques de fuite de données ; le mécanisme économique des jetons natifs 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 certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets préférées. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain publique offrent un soutien solide aux projets DePIN. À l'heure actuelle, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et plusieurs projets renommés ont réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication du modèle AI
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, qui tokenise les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des revenus, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à obtenir des revenus durables de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque les modèles sont intégrés dans d'autres produits et services, il est difficile pour les créateurs originaux de suivre l'utilisation et d'obtenir des revenus. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO fournit un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles AI open source, permettant aux investisseurs d'acheter des tokens IMO et de partager les bénéfices générés par les modèles par la suite. Un certain protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant des oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles AI et permettre aux détenteurs de tokens de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies de l'IA. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée 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, réfléchir de manière autonome et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Soutenu par de grands modèles de langage, l'agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Il peut servir d'assistant virtuel, apprenant les préférences des utilisateurs grâce à des interactions et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Une plateforme d'application AI native offre un ensemble d'outils de création complet et facile 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. En utilisant la technologie AI générative, elle permet aux individus de devenir des super créateurs. La plateforme a formé un modèle de langage spécialement conçu, rendant le jeu de rôle plus humain; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, et le clonage vocal peut être réalisé en seulement 1 minute. Grâce à l'AI Agent personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que les chat vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.
Actuellement, la fusion de Web3 et de l'IA se concentre davantage sur l'exploration du niveau des infrastructures, y compris comment obtenir des données de haute qualité, protéger la confidentialité des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment vérifier les grands modèles de langage, etc. À mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, la fusion de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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RugpullTherapist
· 07-31 15:28
Bull, bull, le prochain bull run dépend de web3 + AI.
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GasFeeNightmare
· 07-31 14:14
Il vaudrait mieux d'abord réduire les frais de gas.
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EthMaximalist
· 07-31 14:05
Cette révolution des infrastructures arrive~
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BuyHighSellLow
· 07-31 14:01
Je ne comprends rien, mais ça me semble vraiment incroyable.
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RektButStillHere
· 07-31 13:48
On parle tous les jours de la fusion entre le web3 et l'IA, mais après quelques années, je n'ai pas vu beaucoup d'informations précieuses.
Web3 et IA fusionnés : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, offre des opportunités d'intégration naturelle avec l'intelligence artificielle. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, faisant face à de nombreux défis tels que les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et les algorithmes en boîte noire. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans le développement de l'IA grâce à des moyens tels que le partage de réseaux de puissance de calcul, les marchés de données ouverts et le calcul de la confidentialité. Parallèlement, 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. Ainsi, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est d'une importance significative pour créer l'infrastructure Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : Fondement de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA doivent digérer d'énormes quantités de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une grande capacité de raisonnement. Les données non seulement fournissent la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité des modèles.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisées présentent les principaux problèmes suivants :
Web3 peut résoudre ces problèmes grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Néanmoins, l'acquisition de données dans le monde réel pose encore certains problèmes, tels que la qualité variable des données, la difficulté de traitement, ainsi qu'un manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient devenir la star du futur dans le domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer l'efficacité de l'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 : Application de l'FHE dans le Web3
À l'ère de la donnée, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial. Le règlement général sur la protection des données de l'Union européenne et d'autres lois reflètent une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques liés à la vie privée, ce qui limite le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
Le FHE( permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul des GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans toucher aux données brutes. Cela apporte un grand 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 cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage machine, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données chiffrées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution du calcul: Calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une demande de puissance de calcul qui augmente de façon exponentielle, bien au-delà de l'offre actuelle de ressources de calcul. Par exemple, l'entraînement du modèle GPT-3 nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces causée par des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent encore le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA sont dans une situation délicate : soit ils achètent leur propre matériel, soit ils louent des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économique.
Un réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, offrant aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs qui contribuent à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses en points. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre le problème du 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 des plateformes de calcul dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité d'utilisation du calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications décentralisées innovantes pour promouvoir conjointement le développement et l'application des technologies de l'IA.
![Explorer les six points de fusion entre l'IA et le Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
DePIN : Web3 habilitant l'IA Edge
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, voire vos appareils intelligents à la maison, possèdent la capacité d'exécuter de l'IA - c'est là toute l'attrait de l'Edge AI. Cela permet de réaliser le calcul à la source de la génération des données, offrant un traitement en temps réel à faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI a déjà été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN renforce la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi les risques de fuite de données ; le mécanisme économique des jetons natifs 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 certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets préférées. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain publique offrent un soutien solide aux projets DePIN. À l'heure actuelle, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et plusieurs projets renommés ont réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication du modèle AI
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, qui tokenise les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des revenus, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à obtenir des revenus durables de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque les modèles sont intégrés dans d'autres produits et services, il est difficile pour les créateurs originaux de suivre l'utilisation et d'obtenir des revenus. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO fournit un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles AI open source, permettant aux investisseurs d'acheter des tokens IMO et de partager les bénéfices générés par les modèles par la suite. Un certain protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant des oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles AI et permettre aux détenteurs de tokens de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies de l'IA. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée 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, réfléchir de manière autonome et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Soutenu par de grands modèles de langage, l'agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Il peut servir d'assistant virtuel, apprenant les préférences des utilisateurs grâce à des interactions et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Une plateforme d'application AI native offre un ensemble d'outils de création complet et facile 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. En utilisant la technologie AI générative, elle permet aux individus de devenir des super créateurs. La plateforme a formé un modèle de langage spécialement conçu, rendant le jeu de rôle plus humain; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, et le clonage vocal peut être réalisé en seulement 1 minute. Grâce à l'AI Agent personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que les chat vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.
Actuellement, la fusion de Web3 et de l'IA se concentre davantage sur l'exploration du niveau des infrastructures, y compris comment obtenir des données de haute qualité, protéger la confidentialité des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment vérifier les grands modèles de langage, etc. À mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, la fusion de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
![Explorer les six points d'intégration entre l'IA et le Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd.webp(