Слияние Web3 и ИИ: создание инфраструктуры следующего поколения Интернета
Web3 как новая парадигма интернета, децентрализованная, открытая и прозрачная, имеет естественные возможности для интеграции с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре вычисления ИИ и данные строго контролируются, сталкиваются с проблемами узких мест в вычислительной мощности, утечкой конфиденциальной информации, черным ящиком алгоритмов и другими вызовами. Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новые стимулы для развития ИИ через такие методы, как совместные сети вычислительной мощности, открытые рынки данных и вычисления с защитой конфиденциальности. В то же время ИИ может предоставить Web3 множество возможностей, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и другие, способствуя развитию его экосистемы. Исследование сочетания этих двух направлений имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: надежный фундамент AI и Web3
Данные являются основной движущей силой развития ИИ. Модели ИИ должны перерабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению. Данные не только предоставляют основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность модели.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных ИИ имеют следующие основные проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно их нести.
Данные ресурсы монополизируются крупными технологическими компаниями, образуя изолированные данные
Личная информация подвержена риску утечки и злоупотребления
Web3 может решить болевые точки традиционных моделей с помощью новой децентрализованной парадигмы данных:
Пользователи могут продавать неиспользуемую сеть компаниям ИИ, децентрализованно собирая сетевые данные для предоставления реальных и качественных данных для обучения моделей ИИ.
Используя модель "зарабатывай, делая аннотации", мы стимулируем глобальных работников участвовать в аннотировании данных с помощью токенов, объединяя мировые профессиональные знания.
Блокчейн-платформа для торговли данными предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для сторон спроса и предложения данных, стимулируя инновации и обмен данными.
Однако, в реальном мире существуют проблемы с качеством данных, сложностью обработки, недостаточной разнообразием и представительностью. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. Основываясь на генеративных AI-технологиях и моделировании, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение,交易 на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже показывают зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху данных защита конфиденциальности стала глобальным фокусом внимания. Принятые правила, такие как GDPR в Европейском Союзе, отражают строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает проблемы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности моделирования ИИ.
FHE (полная гомоморфная криптография) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, и результаты совпадают с результатами вычислений на открытых данных. FHE обеспечивает надежную защиту для приватных вычислений ИИ, позволяя вычислительной мощности GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не контактирующей с исходными данными. Это предоставляет огромные преимущества компаниям в сфере ИИ, позволяя им безопасно открывать API-сервисы при защите коммерческих секретов.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риски утечки данных. FHEML является дополнением к ZKML, который доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML акцентирует внимание на вычислении зашифрованных данных для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: ИИ вычисления в децентрализованных сетях
Текущая сложность вычислений AI-системы удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему существующие ресурсы. Например, для обучения одной известной модели AI требуется время, эквивалентное 355 годам на одном устройстве. Недостаток вычислительных мощностей не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает сложные модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а замедление повышения производительности микропроцессоров, недостаток чипов из-за цепочек поставок и геополитических факторов усугубляют проблему поставок вычислительной мощности. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой: покупать оборудование или арендовать облачные ресурсы, и им срочно необходимы экономически эффективные вычислительные услуги по запросу.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей ИИ агрегирует глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономичный и удобный рынок вычислительных мощностей для компаний ИИ. Сторона, нуждающаяся в ресурсах, может размещать задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи между майнерами, которые выполняют их и отправляют результаты, после проверки получают вознаграждение. Это решение повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему нехватки вычислительных мощностей в таких областях, как ИИ.
Помимо универсальной децентрализованной вычислительной сети, существует также специализированная вычислительная сеть, сосредоточенная на обучении и выводе ИИ. Децентрализованная вычислительная сеть обеспечивает честный и прозрачный рынок, разрушая монополии, снижая порог входа для приложений и повышая эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме Web3 она сыграет ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений и способствуя развитию и применению технологий ИИ.
DePIN: Web3 наделяет Edge AI возможностями
Edge AI позволяет выполнять вычисления на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Он уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение. В Web3 мы более знакомы с концепцией DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN усиливает защиту конфиденциальности за счет локальной обработки данных, снижая риски утечки. Нативный токен Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в экосистеме известной блокчейн-платформы и стал одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая TPS, низкие транзакционные сборы и технологические инновации этой блокчейн-платформы обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой блокчейн-платформе превышает 10 миллиардов долларов, и несколько известных проектов уже достигли значительного прогресса.
IMO：Новая парадигма выпуска моделей AI
Концепция IMO была впервые предложена некоторым соглашением, которое токенизирует модели ИИ. В традиционной модели разработчикам трудно получать постоянный доход от дальнейшего использования модели, особенно после её интеграции в другие продукты. Производительность и эффективность моделей ИИ часто недостаточно прозрачны, потенциальные инвесторы и пользователи не могут оценить их истинную стоимость, что ограничивает рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новое финансовое обеспечение и способ совместного использования ценностей для открытых AI моделей. Инвесторы могут покупать токены IMO, чтобы делиться будущими доходами от модели. Определенный протокол использует специальные технические стандарты в сочетании с AI оракулом и технологией OPML для обеспечения подлинности AI модели и возможности владельцев токенов делиться доходами.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям криптовалютного рынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на начальном этапе испытаний, но с увеличением уровня принятия на рынке и расширением сферы участия его инновационность и потенциальная ценность заслуживают ожидания.
AI Agent: Новая эра интерактивного опыта
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и предпринимать действия для достижения целей. Благодаря поддержке больших языковых моделей они не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. В качестве виртуальных помощников AI-агенты учатся предпочтениям пользователей через взаимодействие, предлагая персонализированные решения. Даже при отсутствии четких инструкций они могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторый AI-родной платформы приложений предоставляет полный и удобный набор инструментов для создания, поддерживающий пользователей в настройке функций робота, внешнего вида, голоса и подключения к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента. Эта платформа обучила специализированные большие языковые модели, что сделало ролевую игру более человечной; технология клонирования голоса ускоряет персонализированное взаимодействие AI-продуктов, снижающая стоимость синтеза голоса на 99%, всего за 1 минуту возможно осуществить клонирование. С помощью специализированного AI-агента на этой платформе, в настоящее время можно применять в таких областях, как видеочат, изучение языков, генерация изображений и многих других.
Слияние Web3 и ИИ в настоящее время больше исследует уровень инфраструктуры, включая получение качественных данных, защиту конфиденциальности данных, на цепи управление моделями, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, верификацию больших языковых моделей и другие ключевые вопросы. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры слияние Web3 и ИИ приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
1
Поделиться
комментарий
0/400
SelfCustodyBro
· 07-24 01:58
Здорово, сначала сделаем Кошелек, а затем поговорим.
Интеграция Web3 и ИИ для построения инфраструктуры следующего поколения интернета
Слияние Web3 и ИИ: создание инфраструктуры следующего поколения Интернета
Web3 как новая парадигма интернета, децентрализованная, открытая и прозрачная, имеет естественные возможности для интеграции с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре вычисления ИИ и данные строго контролируются, сталкиваются с проблемами узких мест в вычислительной мощности, утечкой конфиденциальной информации, черным ящиком алгоритмов и другими вызовами. Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новые стимулы для развития ИИ через такие методы, как совместные сети вычислительной мощности, открытые рынки данных и вычисления с защитой конфиденциальности. В то же время ИИ может предоставить Web3 множество возможностей, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и другие, способствуя развитию его экосистемы. Исследование сочетания этих двух направлений имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: надежный фундамент AI и Web3
Данные являются основной движущей силой развития ИИ. Модели ИИ должны перерабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению. Данные не только предоставляют основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность модели.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных ИИ имеют следующие основные проблемы:
Web3 может решить болевые точки традиционных моделей с помощью новой децентрализованной парадигмы данных:
Однако, в реальном мире существуют проблемы с качеством данных, сложностью обработки, недостаточной разнообразием и представительностью. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. Основываясь на генеративных AI-технологиях и моделировании, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение,交易 на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже показывают зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху данных защита конфиденциальности стала глобальным фокусом внимания. Принятые правила, такие как GDPR в Европейском Союзе, отражают строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает проблемы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности моделирования ИИ.
FHE (полная гомоморфная криптография) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, и результаты совпадают с результатами вычислений на открытых данных. FHE обеспечивает надежную защиту для приватных вычислений ИИ, позволяя вычислительной мощности GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не контактирующей с исходными данными. Это предоставляет огромные преимущества компаниям в сфере ИИ, позволяя им безопасно открывать API-сервисы при защите коммерческих секретов.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риски утечки данных. FHEML является дополнением к ZKML, который доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML акцентирует внимание на вычислении зашифрованных данных для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: ИИ вычисления в децентрализованных сетях
Текущая сложность вычислений AI-системы удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему существующие ресурсы. Например, для обучения одной известной модели AI требуется время, эквивалентное 355 годам на одном устройстве. Недостаток вычислительных мощностей не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает сложные модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а замедление повышения производительности микропроцессоров, недостаток чипов из-за цепочек поставок и геополитических факторов усугубляют проблему поставок вычислительной мощности. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой: покупать оборудование или арендовать облачные ресурсы, и им срочно необходимы экономически эффективные вычислительные услуги по запросу.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей ИИ агрегирует глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономичный и удобный рынок вычислительных мощностей для компаний ИИ. Сторона, нуждающаяся в ресурсах, может размещать задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи между майнерами, которые выполняют их и отправляют результаты, после проверки получают вознаграждение. Это решение повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему нехватки вычислительных мощностей в таких областях, как ИИ.
Помимо универсальной децентрализованной вычислительной сети, существует также специализированная вычислительная сеть, сосредоточенная на обучении и выводе ИИ. Децентрализованная вычислительная сеть обеспечивает честный и прозрачный рынок, разрушая монополии, снижая порог входа для приложений и повышая эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме Web3 она сыграет ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений и способствуя развитию и применению технологий ИИ.
DePIN: Web3 наделяет Edge AI возможностями
Edge AI позволяет выполнять вычисления на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Он уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение. В Web3 мы более знакомы с концепцией DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN усиливает защиту конфиденциальности за счет локальной обработки данных, снижая риски утечки. Нативный токен Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в экосистеме известной блокчейн-платформы и стал одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая TPS, низкие транзакционные сборы и технологические инновации этой блокчейн-платформы обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой блокчейн-платформе превышает 10 миллиардов долларов, и несколько известных проектов уже достигли значительного прогресса.
IMO：Новая парадигма выпуска моделей AI
Концепция IMO была впервые предложена некоторым соглашением, которое токенизирует модели ИИ. В традиционной модели разработчикам трудно получать постоянный доход от дальнейшего использования модели, особенно после её интеграции в другие продукты. Производительность и эффективность моделей ИИ часто недостаточно прозрачны, потенциальные инвесторы и пользователи не могут оценить их истинную стоимость, что ограничивает рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новое финансовое обеспечение и способ совместного использования ценностей для открытых AI моделей. Инвесторы могут покупать токены IMO, чтобы делиться будущими доходами от модели. Определенный протокол использует специальные технические стандарты в сочетании с AI оракулом и технологией OPML для обеспечения подлинности AI модели и возможности владельцев токенов делиться доходами.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям криптовалютного рынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на начальном этапе испытаний, но с увеличением уровня принятия на рынке и расширением сферы участия его инновационность и потенциальная ценность заслуживают ожидания.
AI Agent: Новая эра интерактивного опыта
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и предпринимать действия для достижения целей. Благодаря поддержке больших языковых моделей они не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. В качестве виртуальных помощников AI-агенты учатся предпочтениям пользователей через взаимодействие, предлагая персонализированные решения. Даже при отсутствии четких инструкций они могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторый AI-родной платформы приложений предоставляет полный и удобный набор инструментов для создания, поддерживающий пользователей в настройке функций робота, внешнего вида, голоса и подключения к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента. Эта платформа обучила специализированные большие языковые модели, что сделало ролевую игру более человечной; технология клонирования голоса ускоряет персонализированное взаимодействие AI-продуктов, снижающая стоимость синтеза голоса на 99%, всего за 1 минуту возможно осуществить клонирование. С помощью специализированного AI-агента на этой платформе, в настоящее время можно применять в таких областях, как видеочат, изучение языков, генерация изображений и многих других.
Слияние Web3 и ИИ в настоящее время больше исследует уровень инфраструктуры, включая получение качественных данных, защиту конфиденциальности данных, на цепи управление моделями, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, верификацию больших языковых моделей и другие ключевые вопросы. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры слияние Web3 и ИИ приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.