La fusión de Web3 y AI: construyendo la infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión natural con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, los recursos de computación y datos de la IA están estrictamente controlados, enfrentando desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtración de privacidad y cajas negras algorítmicas. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar nueva energía para el desarrollo de la IA a través de redes de computación compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando su construcción ecológica. Explorar la combinación de ambos es significativo para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor principal que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y fiabilidad del modelo.
Los patrones tradicionales de obtención y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
El costo de obtención de datos es alto, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo asuman.
Los recursos de datos están monopolizados por grandes empresas tecnológicas, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtraciones y abusos.
Web3 puede resolver los puntos críticos del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Los usuarios pueden vender su ancho de banda no utilizado a empresas de IA, extrayendo datos de la red de manera descentralizada para proporcionar datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adoptar el modelo de "ganar dinero al etiquetar", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos, reuniendo conocimientos profesionales globales.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de transacción público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta problemas de calidad variable, gran dificultad de procesamiento, así como insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, como un complemento eficaz, mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en los mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por los datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y regulaciones como el GDPR de la Unión Europea reflejan una estricta defensa de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE (encriptación homomórfica completa) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar, y el resultado coincide con el cálculo de los datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de la privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute el entrenamiento y la inferencia del modelo en un entorno sin contacto con los datos originales. Esto brinda a las empresas de IA una gran ventaja, ya que pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento cifrado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. FHEML es un complemento de ZKML, que prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cómputo: cálculo de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces el suministro de recursos existente. Por ejemplo, el entrenamiento de un conocido modelo de IA requiere el equivalente a 355 años de tiempo de un solo dispositivo. La escasez de capacidad de cálculo no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, y la desaceleración en el rendimiento de los microprocesadores, junto con factores de la cadena de suministro y geopolíticos que provocan escasez de chips, agravan el problema del suministro de capacidad de cómputo. Los profesionales de la IA se enfrentan a un dilema entre comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente un servicio de computación bajo demanda y económicamente eficiente.
La red de potencia informática de IA descentralizada agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo para proporcionar un mercado de potencia informática económico y fácil de usar para las empresas de IA. Los demandantes pueden publicar tareas en la red, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros, los mineros ejecutan y envían resultados, y después de la verificación reciben recompensas. Esta solución aumenta la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el cuello de botella en la potencia informática en campos como la IA.
Además de la red de potencia computacional descentralizada general, también existe una red de potencia computacional dedicada al entrenamiento e inferencia de IA. La red de potencia computacional descentralizada ofrece un mercado justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia en el uso de la potencia computacional. En el ecosistema Web3, jugará un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras y promoviendo el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
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 con baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Se ha aplicado en áreas clave como la conducción autónoma. En Web3, estamos más familiarizados con el concepto de DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN mejora la protección de la privacidad mediante el procesamiento local de datos, reduciendo el riesgo de filtraciones. El mecanismo de economía de tokens nativos de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una conocida cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, el valor de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado un progreso significativo.
IMO: Nueva paradigma de lanzamiento de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, que tokeniza los modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores tienen dificultades para obtener ingresos continuos del uso posterior del modelo, especialmente una vez que el modelo se integra en otros productos. El rendimiento y los efectos de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los posibles inversores y usuarios evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento del mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos futuros del modelo. Un protocolo utiliza estándares técnicos específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para asegurar la autenticidad del modelo de IA y que los poseedores de tokens puedan compartir los ingresos.
El modelo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y da impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectación.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar medidas para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, no solo comprenden el lenguaje natural, sino que también pueden planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Como asistentes virtuales, los Agentes de IA aprenden las preferencias a través de la interacción con los usuarios, proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, pueden resolver problemas de forma independiente, aumentar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto completo y fácil de usar de herramientas de creación, que permite a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, sonido y conectar bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. La plataforma ha entrenado modelos de lenguaje grandes especializados, lo que hace que el rol de interpretación sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz acelera la interacción personalizada de productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, logrando la clonación en solo 1 minuto. Utilizando el Agente de IA personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
La fusión de Web3 y AI actualmente explora más la capa de infraestructura, incluyendo la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, la custodia de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la verificación de modelos de lenguaje de gran tamaño, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionan, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.
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SelfCustodyBro
· 07-24 01:58
Qué bien, primero hagamos la Billetera y luego hablemos.
La fusión de Web3 y AI construye la infraestructura de Internet de próxima generación.
La fusión de Web3 y AI: construyendo la infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión natural con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, los recursos de computación y datos de la IA están estrictamente controlados, enfrentando desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtración de privacidad y cajas negras algorítmicas. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar nueva energía para el desarrollo de la IA a través de redes de computación compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando su construcción ecológica. Explorar la combinación de ambos es significativo para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor principal que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y fiabilidad del modelo.
Los patrones tradicionales de obtención y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
Web3 puede resolver los puntos críticos del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta problemas de calidad variable, gran dificultad de procesamiento, así como insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, como un complemento eficaz, mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en los mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por los datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y regulaciones como el GDPR de la Unión Europea reflejan una estricta defensa de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE (encriptación homomórfica completa) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar, y el resultado coincide con el cálculo de los datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de la privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute el entrenamiento y la inferencia del modelo en un entorno sin contacto con los datos originales. Esto brinda a las empresas de IA una gran ventaja, ya que pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento cifrado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. FHEML es un complemento de ZKML, que prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cómputo: cálculo de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces el suministro de recursos existente. Por ejemplo, el entrenamiento de un conocido modelo de IA requiere el equivalente a 355 años de tiempo de un solo dispositivo. La escasez de capacidad de cálculo no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, y la desaceleración en el rendimiento de los microprocesadores, junto con factores de la cadena de suministro y geopolíticos que provocan escasez de chips, agravan el problema del suministro de capacidad de cómputo. Los profesionales de la IA se enfrentan a un dilema entre comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente un servicio de computación bajo demanda y económicamente eficiente.
La red de potencia informática de IA descentralizada agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo para proporcionar un mercado de potencia informática económico y fácil de usar para las empresas de IA. Los demandantes pueden publicar tareas en la red, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros, los mineros ejecutan y envían resultados, y después de la verificación reciben recompensas. Esta solución aumenta la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el cuello de botella en la potencia informática en campos como la IA.
Además de la red de potencia computacional descentralizada general, también existe una red de potencia computacional dedicada al entrenamiento e inferencia de IA. La red de potencia computacional descentralizada ofrece un mercado justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia en el uso de la potencia computacional. En el ecosistema Web3, jugará un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras y promoviendo el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
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 con baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Se ha aplicado en áreas clave como la conducción autónoma. En Web3, estamos más familiarizados con el concepto de DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN mejora la protección de la privacidad mediante el procesamiento local de datos, reduciendo el riesgo de filtraciones. El mecanismo de economía de tokens nativos de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una conocida cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, el valor de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado un progreso significativo.
IMO: Nueva paradigma de lanzamiento de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, que tokeniza los modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores tienen dificultades para obtener ingresos continuos del uso posterior del modelo, especialmente una vez que el modelo se integra en otros productos. El rendimiento y los efectos de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los posibles inversores y usuarios evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento del mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos futuros del modelo. Un protocolo utiliza estándares técnicos específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para asegurar la autenticidad del modelo de IA y que los poseedores de tokens puedan compartir los ingresos.
El modelo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y da impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectación.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar medidas para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, no solo comprenden el lenguaje natural, sino que también pueden planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Como asistentes virtuales, los Agentes de IA aprenden las preferencias a través de la interacción con los usuarios, proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, pueden resolver problemas de forma independiente, aumentar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto completo y fácil de usar de herramientas de creación, que permite a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, sonido y conectar bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. La plataforma ha entrenado modelos de lenguaje grandes especializados, lo que hace que el rol de interpretación sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz acelera la interacción personalizada de productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, logrando la clonación en solo 1 minuto. Utilizando el Agente de IA personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
La fusión de Web3 y AI actualmente explora más la capa de infraestructura, incluyendo la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, la custodia de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la verificación de modelos de lenguaje de gran tamaño, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionan, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.