Глибина інтеграції Web3 та AI: побудова інфраструктури наступного покоління Інтернету
Web3 як новий виникаючий децентралізований інтернет-парадигма має природну відповідність з технологіями штучного інтелекту. У традиційній централізованій архітектурі розвиток ШІ стикається з багатьма викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, проблеми з конфіденційністю даних тощо. Web3, заснований на розподілених технологіях, надає нову енергію для ШІ шляхом спільних обчислювальних мереж, відкритих ринків даних та інших способів. Одночасно ШІ також може надати підтримку екосистемі Web3, наприклад, оптимізуючи смарт-контракти, вдосконалюючи механізми протидії шахрайству тощо. Дослідження поєднання обох має важливе значення для створення нової генерації інфраструктури інтернету.
Дані, що керують: міцна основа AI та Web3
Дані є основним двигуном розвитку ШІ. Високоякісні дані є основою для отримання глибокого розуміння та потужних здібностей до міркування моделями машинного навчання, що визначає точність і надійність моделі. У традиційній централізованій моделі існують такі проблеми, як високі витрати на отримання даних, монополія ресурсів, ризики конфіденційності тощо. Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих болючих питань:
Користувачі можуть надавати мережеві ресурси децентралізованим шляхом, щоб забезпечити справжніми якісними даними для навчання AI моделей.
Використання механізму стимулювання для залучення працівників з усього світу до позначення даних, збирання професійних знань
Платформа торгівлі даними на базі блокчейн забезпечує прозоре середовище для торгівлі між сторонами попиту та пропозиції даних
Незважаючи на це, отримання даних з реального світу все ще стикається з такими викликами, як нерівномірна якість і складність обробки. Синтетичні дані можуть стати важливим доповненням у майбутньому і вже продемонстрували потенціал для застосування в таких сферах, як автономне водіння та фінансові交易.
Захист конфіденційності: Роль FHE у Web3
З приходом епохи, що ґрунтується на даних, захист конфіденційності стає все більш актуальним. Технологія повної гомоморфної криптографії (FHE) дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, не вимагаючи розшифрування, щоб отримати результати, які відповідають обчисленням у відкритому вигляді. FHE забезпечує захист для конфіденційних обчислень AI, дозволяючи GPU виконувати навчання моделей та інференцію в середовищі, яке не торкається оригінальних даних.
FHEML підтримує шифрування даних та моделей протягом всього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризику витоку даних. Він доповнює ZKML, разом забезпечуючи безпечну обчислювальну структуру для AI-додатків.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Швидке зростання складності обчислень в системах штучного інтелекту призвело до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності. Одночасно глобальне недозавантаження GPU, нестача чіпів та інші фактори ускладнили проблему постачання обчислювальних потужностей. Децентралізовані мережі обчислювальних потужностей виникли у відповідь на ці виклики, об'єднуючи глобальні невикористані ресурси GPU та надаючи економічно ефективний ринок обчислювальних потужностей для компаній, що займаються штучним інтелектом.
Ці мережі забезпечують справедливе та прозоре середовище для торгівлі обчислювальною потужністю, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання ресурсів. У екосистемі Web3 децентралізовані мережі обчислювальної потужності відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних застосувань, сприяючи розвитку та впровадженню технологій штучного інтелекту.
DePIN: Web3 надає можливості Edge AI
Edge AI дозволяє виконувати обчислення на місці створення даних, забезпечуючи низьку затримку, обробку в реальному часі та захищаючи конфіденційність користувачів. У сфері Web3 ця концепція називається DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, а DePIN підвищує захист конфіденційності шляхом локальної обробки даних. Нативний токеномічний механізм Web3 може стимулювати вузли надавати обчислювальні ресурси для побудови стійкої екосистеми.
IMO：AI-моделі випуск нового парадигми
IMO(Initial Model Offering) концепція токенізації AI-моделей, що забезпечує нові способи фінансування та розподілу вартості для відкритих AI-моделей. Інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися подальшими доходами від моделей. Ця модель підвищує прозорість і довіру, сприяє відкритій співпраці, адаптується до тенденцій крипторинку та надає імпульс стійкому розвитку AI-технологій.
AI Agent: нова епоха інтерактивного досвіду
AI Агенти можуть сприймати навколишнє середовище, самостійно мислити та вживати заходів для досягнення цілей. Завдяки підтримці великих мовних моделей, AI Агенти не лише розуміють природну мову, але й можуть планувати рішення, виконувати складні завдання. Вони можуть діяти як віртуальні помічники, вивчаючи вподобання користувачів через взаємодію, надаючи персоналізовані рішення.
Наразі інтеграція Web3 та ШІ переважно зосереджена на дослідженні інфраструктурного рівня, включаючи отримання високоякісних даних, захист приватності даних, хостинг моделей на ланцюгу, ефективне використання децентралізованих обчислювальних потужностей, верифікацію великих мовних моделей та інші ключові питання. З поступовим удосконаленням цієї інфраструктури інтеграція Web3 та ШІ має потенціал для виникнення ряду інноваційних бізнес-моделей та послуг.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Web3 та AI: ключ до створення інфраструктури наступного покоління Інтернету
Глибина інтеграції Web3 та AI: побудова інфраструктури наступного покоління Інтернету
Web3 як новий виникаючий децентралізований інтернет-парадигма має природну відповідність з технологіями штучного інтелекту. У традиційній централізованій архітектурі розвиток ШІ стикається з багатьма викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, проблеми з конфіденційністю даних тощо. Web3, заснований на розподілених технологіях, надає нову енергію для ШІ шляхом спільних обчислювальних мереж, відкритих ринків даних та інших способів. Одночасно ШІ також може надати підтримку екосистемі Web3, наприклад, оптимізуючи смарт-контракти, вдосконалюючи механізми протидії шахрайству тощо. Дослідження поєднання обох має важливе значення для створення нової генерації інфраструктури інтернету.
Дані, що керують: міцна основа AI та Web3
Дані є основним двигуном розвитку ШІ. Високоякісні дані є основою для отримання глибокого розуміння та потужних здібностей до міркування моделями машинного навчання, що визначає точність і надійність моделі. У традиційній централізованій моделі існують такі проблеми, як високі витрати на отримання даних, монополія ресурсів, ризики конфіденційності тощо. Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих болючих питань:
Незважаючи на це, отримання даних з реального світу все ще стикається з такими викликами, як нерівномірна якість і складність обробки. Синтетичні дані можуть стати важливим доповненням у майбутньому і вже продемонстрували потенціал для застосування в таких сферах, як автономне водіння та фінансові交易.
Захист конфіденційності: Роль FHE у Web3
З приходом епохи, що ґрунтується на даних, захист конфіденційності стає все більш актуальним. Технологія повної гомоморфної криптографії (FHE) дозволяє виконувати обчислення безпосередньо на зашифрованих даних, не вимагаючи розшифрування, щоб отримати результати, які відповідають обчисленням у відкритому вигляді. FHE забезпечує захист для конфіденційних обчислень AI, дозволяючи GPU виконувати навчання моделей та інференцію в середовищі, яке не торкається оригінальних даних.
FHEML підтримує шифрування даних та моделей протягом всього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризику витоку даних. Він доповнює ZKML, разом забезпечуючи безпечну обчислювальну структуру для AI-додатків.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Швидке зростання складності обчислень в системах штучного інтелекту призвело до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності. Одночасно глобальне недозавантаження GPU, нестача чіпів та інші фактори ускладнили проблему постачання обчислювальних потужностей. Децентралізовані мережі обчислювальних потужностей виникли у відповідь на ці виклики, об'єднуючи глобальні невикористані ресурси GPU та надаючи економічно ефективний ринок обчислювальних потужностей для компаній, що займаються штучним інтелектом.
Ці мережі забезпечують справедливе та прозоре середовище для торгівлі обчислювальною потужністю, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання ресурсів. У екосистемі Web3 децентралізовані мережі обчислювальної потужності відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних застосувань, сприяючи розвитку та впровадженню технологій штучного інтелекту.
DePIN: Web3 надає можливості Edge AI
Edge AI дозволяє виконувати обчислення на місці створення даних, забезпечуючи низьку затримку, обробку в реальному часі та захищаючи конфіденційність користувачів. У сфері Web3 ця концепція називається DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, а DePIN підвищує захист конфіденційності шляхом локальної обробки даних. Нативний токеномічний механізм Web3 може стимулювати вузли надавати обчислювальні ресурси для побудови стійкої екосистеми.
IMO：AI-моделі випуск нового парадигми
IMO(Initial Model Offering) концепція токенізації AI-моделей, що забезпечує нові способи фінансування та розподілу вартості для відкритих AI-моделей. Інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися подальшими доходами від моделей. Ця модель підвищує прозорість і довіру, сприяє відкритій співпраці, адаптується до тенденцій крипторинку та надає імпульс стійкому розвитку AI-технологій.
AI Agent: нова епоха інтерактивного досвіду
AI Агенти можуть сприймати навколишнє середовище, самостійно мислити та вживати заходів для досягнення цілей. Завдяки підтримці великих мовних моделей, AI Агенти не лише розуміють природну мову, але й можуть планувати рішення, виконувати складні завдання. Вони можуть діяти як віртуальні помічники, вивчаючи вподобання користувачів через взаємодію, надаючи персоналізовані рішення.
Наразі інтеграція Web3 та ШІ переважно зосереджена на дослідженні інфраструктурного рівня, включаючи отримання високоякісних даних, захист приватності даних, хостинг моделей на ланцюгу, ефективне використання децентралізованих обчислювальних потужностей, верифікацію великих мовних моделей та інші ключові питання. З поступовим удосконаленням цієї інфраструктури інтеграція Web3 та ШІ має потенціал для виникнення ряду інноваційних бізнес-моделей та послуг.