A fusão entre Web3 e IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizado, aberto e transparente, apresenta oportunidades de fusão naturais com a IA. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA estão sujeitos a controle rigoroso, enfrentando desafios como gargalos de capacidade de computação, vazamento de privacidade e caixas-pretas algorítmicas. O Web3, baseado em tecnologias distribuídas, pode fornecer novas motivações para o desenvolvimento da IA através de redes de compartilhamento de capacidade de computação, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer várias capacidades para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos antifraude, apoiando a construção de seu ecossistema. Explorar a combinação de ambos é de grande importância para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor dos dados e da capacidade de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam processar uma quantidade significativa de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de obtenção e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando a sua assunção por parte das pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados são monopolizados por grandes empresas de tecnologia, formando ilhas de dados
O risco de vazamento e abuso de dados pessoais
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos do modelo tradicional com um novo paradigma de dados descentralizados:
Os utilizadores podem vender a largura de banda ociosa para empresas de IA, capturando dados da rede de forma descentralizada, fornecendo dados reais e de alta qualidade para o treino de modelos de IA.
Adotar o modo "marcação é lucro", através de incentivos em tokens para que trabalhadores globais participem na marcação de dados, reunindo conhecimento profissional global.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para as partes fornecedoras e demandantes de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
No entanto, a obtenção de dados do mundo real também enfrenta problemas de qualidade variável, dificuldade de processamento, diversidade e falta de representatividade. Dados sintéticos podem ser a estrela do futuro da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular propriedades de dados reais, servindo como um complemento eficaz e aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel da FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, com a introdução de regulamentos como o GDPR da União Europeia refletindo a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A FHE (Criptografia Homomórfica Total) permite realizar cálculos diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de os descifrar, e os resultados são consistentes com os cálculos em dados em texto claro. A FHE oferece uma sólida proteção para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento da GPU execute o treinamento e a inferência do modelo em um ambiente sem acesso aos dados originais. Isso traz grandes vantagens para as empresas de IA, permitindo que protejam segredos comerciais enquanto oferecem serviços de API de forma segura.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. FHEML é um complemento ao ZKML, onde o ZKML prova a execução correta da aprendizagem de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a uma explosão na demanda por poder computacional, muito além da oferta atual de recursos. Por exemplo, o treinamento de um modelo de IA conhecido requer o equivalente a 355 anos de tempo de um único dispositivo. A escassez de poder computacional não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna modelos avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, e a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores, juntamente com a escassez de chips devido a fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, agrava ainda mais o problema da oferta de poder computacional. Os profissionais de IA enfrentam o dilema de comprar hardware ou alugar recursos na nuvem, havendo uma necessidade urgente de serviços de computação sob demanda e economicamente eficientes.
A rede de computação descentralizada de IA, ao agregar recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece um mercado de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. As partes interessadas podem publicar tarefas na rede, e os contratos inteligentes atribuirão as tarefas aos nós mineradores, que executarão e enviarão os resultados, recebendo recompensas após a validação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o gargalo de computação em áreas como a IA.
Além da rede de potência descentralizada genérica, também existem redes de potência dedicadas ao treinamento e raciocínio de IA. A rede de potência descentralizada oferece um mercado justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada para aplicações e aumentando a eficiência da utilização da potência. No ecossistema Web3, desempenhará um papel crucial, atraindo mais aplicações inovadoras e promovendo o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacita Edge AI
Edge AI permite que a computação ocorra na fonte de geração de dados, realizando processamento em tempo real com baixa latência, enquanto protege a privacidade do usuário. Já foi aplicado em áreas críticas como a condução autónoma. No Web3, estamos mais familiarizados com o conceito de DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN melhora a proteção da privacidade através do processamento local de dados, reduzindo o risco de vazamento. O mecanismo econômico nativo de Token do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma conhecida blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e vários projetos renomados já fizeram progressos significativos.
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito IMO foi proposto pela primeira vez por um certo protocolo, tokenizando modelos de IA. No modelo tradicional, os desenvolvedores têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso posterior dos modelos, especialmente após a integração dos modelos em outros produtos. O desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, dificultando a avaliação do verdadeiro valor para investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial.
O IMO oferece um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens IMO e compartilhar os lucros futuros do modelo. Um determinado protocolo utiliza padrões técnicos específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO melhora a transparência e a confiança, incentiva a colaboração de código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e impulsiona o desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em fase inicial de teste, mas com o aumento da aceitação do mercado e a ampliação do envolvimento, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, eles não apenas entendem a linguagem natural, mas também podem planejar decisões e executar tarefas complexas. Como assistentes virtuais, os Agentes de IA aprendem as preferências dos usuários através da interação, oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, eles conseguem resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma nativa de aplicações de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funcionalidades, aparência, voz de robôs e a conexão a bases de conhecimento externas, com o objetivo de construir um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. A plataforma treinou modelos de linguagem especializados, tornando o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz acelera a interação personalizada dos produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, podendo realizar a clonagem em apenas 1 minuto. Com o AI Agent personalizado desta plataforma, atualmente é possível aplicar em várias áreas, como chat de vídeo, aprendizagem de línguas, geração de imagens, entre outras.
A fusão de Web3 e IA está atualmente explorando mais a camada de infraestrutura, incluindo a obtenção de dados de alta qualidade, a proteção da privacidade dos dados, a custódia de modelos em cadeia, a utilização eficiente do poder de computação descentralizada e a validação de grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas se tornam mais completas, a fusão de Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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A fusão de Web3 e IA para construir a próxima geração de infraestrutura da Internet
A fusão entre Web3 e IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizado, aberto e transparente, apresenta oportunidades de fusão naturais com a IA. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA estão sujeitos a controle rigoroso, enfrentando desafios como gargalos de capacidade de computação, vazamento de privacidade e caixas-pretas algorítmicas. O Web3, baseado em tecnologias distribuídas, pode fornecer novas motivações para o desenvolvimento da IA através de redes de compartilhamento de capacidade de computação, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer várias capacidades para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos antifraude, apoiando a construção de seu ecossistema. Explorar a combinação de ambos é de grande importância para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor dos dados e da capacidade de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam processar uma quantidade significativa de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de obtenção e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos do modelo tradicional com um novo paradigma de dados descentralizados:
No entanto, a obtenção de dados do mundo real também enfrenta problemas de qualidade variável, dificuldade de processamento, diversidade e falta de representatividade. Dados sintéticos podem ser a estrela do futuro da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular propriedades de dados reais, servindo como um complemento eficaz e aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel da FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, com a introdução de regulamentos como o GDPR da União Europeia refletindo a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A FHE (Criptografia Homomórfica Total) permite realizar cálculos diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de os descifrar, e os resultados são consistentes com os cálculos em dados em texto claro. A FHE oferece uma sólida proteção para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento da GPU execute o treinamento e a inferência do modelo em um ambiente sem acesso aos dados originais. Isso traz grandes vantagens para as empresas de IA, permitindo que protejam segredos comerciais enquanto oferecem serviços de API de forma segura.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. FHEML é um complemento ao ZKML, onde o ZKML prova a execução correta da aprendizagem de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a uma explosão na demanda por poder computacional, muito além da oferta atual de recursos. Por exemplo, o treinamento de um modelo de IA conhecido requer o equivalente a 355 anos de tempo de um único dispositivo. A escassez de poder computacional não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna modelos avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, e a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores, juntamente com a escassez de chips devido a fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, agrava ainda mais o problema da oferta de poder computacional. Os profissionais de IA enfrentam o dilema de comprar hardware ou alugar recursos na nuvem, havendo uma necessidade urgente de serviços de computação sob demanda e economicamente eficientes.
A rede de computação descentralizada de IA, ao agregar recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece um mercado de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. As partes interessadas podem publicar tarefas na rede, e os contratos inteligentes atribuirão as tarefas aos nós mineradores, que executarão e enviarão os resultados, recebendo recompensas após a validação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o gargalo de computação em áreas como a IA.
Além da rede de potência descentralizada genérica, também existem redes de potência dedicadas ao treinamento e raciocínio de IA. A rede de potência descentralizada oferece um mercado justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada para aplicações e aumentando a eficiência da utilização da potência. No ecossistema Web3, desempenhará um papel crucial, atraindo mais aplicações inovadoras e promovendo o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacita Edge AI
Edge AI permite que a computação ocorra na fonte de geração de dados, realizando processamento em tempo real com baixa latência, enquanto protege a privacidade do usuário. Já foi aplicado em áreas críticas como a condução autónoma. No Web3, estamos mais familiarizados com o conceito de DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN melhora a proteção da privacidade através do processamento local de dados, reduzindo o risco de vazamento. O mecanismo econômico nativo de Token do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma conhecida blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e vários projetos renomados já fizeram progressos significativos.
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito IMO foi proposto pela primeira vez por um certo protocolo, tokenizando modelos de IA. No modelo tradicional, os desenvolvedores têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso posterior dos modelos, especialmente após a integração dos modelos em outros produtos. O desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, dificultando a avaliação do verdadeiro valor para investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial.
O IMO oferece um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens IMO e compartilhar os lucros futuros do modelo. Um determinado protocolo utiliza padrões técnicos específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO melhora a transparência e a confiança, incentiva a colaboração de código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e impulsiona o desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em fase inicial de teste, mas com o aumento da aceitação do mercado e a ampliação do envolvimento, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, eles não apenas entendem a linguagem natural, mas também podem planejar decisões e executar tarefas complexas. Como assistentes virtuais, os Agentes de IA aprendem as preferências dos usuários através da interação, oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, eles conseguem resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma nativa de aplicações de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funcionalidades, aparência, voz de robôs e a conexão a bases de conhecimento externas, com o objetivo de construir um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. A plataforma treinou modelos de linguagem especializados, tornando o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz acelera a interação personalizada dos produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, podendo realizar a clonagem em apenas 1 minuto. Com o AI Agent personalizado desta plataforma, atualmente é possível aplicar em várias áreas, como chat de vídeo, aprendizagem de línguas, geração de imagens, entre outras.
A fusão de Web3 e IA está atualmente explorando mais a camada de infraestrutura, incluindo a obtenção de dados de alta qualidade, a proteção da privacidade dos dados, a custódia de modelos em cadeia, a utilização eficiente do poder de computação descentralizada e a validação de grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas se tornam mais completas, a fusão de Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.