Глубина интеграции Web3 и AI: создание инфраструктуры следующего поколения интернета

Web3 как новая парадигма децентрализованного интернета имеет естественную совместимость с технологиями искусственного интеллекта. В традиционной централизованной архитектуре развитие ИИ сталкивается с множеством проблем, таких как узкие места в вычислительной мощности, вопросы конфиденциальности данных и т.д. Web3, основанный на распределенных технологиях, путем совместного использования сетей вычислительной мощности, открытых рынков данных и других способов, вносит новый импульс в ИИ. В то же время, ИИ может обеспечить поддержку экосистеме Web3, например, оптимизируя смарт-контракты, улучшая механизмы борьбы с мошенничеством и т.д. Исследование комбинации обоих имеет важное значение для построения инфраструктуры нового поколения интернета.

Данные как основа: надежная база AI и Web3

Данные являются ключевым двигателем развития ИИ. Высококачественные данные являются основой для глубокого понимания и мощных аналитических способностей моделей машинного обучения, определяя точность и надежность моделей. Традиционная централизованная модель сталкивается с проблемами высокой стоимости получения данных, монополией ресурсов, рисками конфиденциальности и т.д. Web3 предлагает новую децентрализованную парадигму данных для решения этих болевых точек:

• Пользователи могут предоставлять сетевые ресурсы децентрализованным образом, чтобы обеспечить AI-модели реальными высококачественными данными для обучения.
• Использование системы стимулов для привлечения глобальных работников к аннотации данных, объединение профессиональных знаний
• Платформа торговли данными на блокчейне предоставляет прозрачную торговую среду для сторон предложения и спроса на данные.

Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как неравномерное качество и сложность обработки. Синтетические данные могут стать важным дополнением в будущем и уже продемонстрировали свой потенциал в таких областях, как автономное вождение и финансовая торговля.

Защита конфиденциальности: роль FHE в Web3

С приходом эпохи данных защита конфиденциальности становится все более актуальной. Полная гомоморфная криптография (FHE) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, не требуя расшифровки для получения результатов, аналогичных вычислениям с открытым текстом. FHE обеспечивает защиту для вычислений AI, позволяя GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не затрагивающей исходные данные.

FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риски утечки данных. Он дополняет ZKML, совместно предоставляя безопасную вычислительную платформу для приложений ИИ.

Революция вычислительной мощности: ИИ-вычисления в децентрализованных сетях

Сложность вычислений AI-систем быстро растет, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительную мощность. В то же время, недостаточная мировая загрузка GPU и нехватка чипов усугубляют проблемы с поставкой вычислительной мощности. Децентрализованная сеть вычислительной мощности появилась в ответ на это, агрегируя глобальные неиспользуемые ресурсы GPU и предоставляя экономически эффективный рынок вычислительной мощности для AI-компаний.

Такие сети предоставляют честную и прозрачную среду для торговли вычислительной мощностью, разрывают монополию, снижают порог входа для приложений и повышают эффективность использования ресурсов. В экосистеме Web3 децентрализованные вычислительные сети сыграют ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений и способствуя развитию и применению технологий ИИ.

DePIN: Web3 наделяет Edge AI возможностями

Edge AI позволяет вычислениям происходить на источниках данных, достигая низкой задержки и реальной обработки, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. В области Web3 эта концепция называется DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN усиливает защиту конфиденциальности через локальную обработку данных. Нативный токеномика Web3 может стимулировать узлы предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.

IMO: Новый парадигма выпуска AI моделей

IMO(Первоначальное предложение модели)концепция токенизации моделей ИИ, которая предоставляет новое финансирование и способ совместного использования ценностей для открытых моделей ИИ. Инвесторы могут приобретать токены IMO, чтобы делиться последующими доходами от модели. Эта модель усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытую кооперацию, адаптируется к тенденциям крипторынка и вносит импульс в устойчивое развитие технологий ИИ.

AI Agent: Новая эра интерактивного опыта

AI-агент может воспринимать окружение, независимо мыслить и принимать меры для достижения целей. Поддерживаемый большими языковыми моделями, AI-агент не только понимает естественный язык, но и может планировать решения, выполнять сложные задачи. Они могут выступать в качестве виртуальных помощников, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие и предоставляя персонализированные решения.

В настоящее время интеграция Web3 и ИИ в основном сосредоточена на исследовании инфраструктурного уровня, включая получение качественных данных, защиту конфиденциальности данных, хостинг моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и валидацию больших языковых моделей. По мере постепенного улучшения этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ, вероятно, приведет к возникновению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.