Інтеграція Web3 та AI: побудова інфраструктури наступного покоління Інтернету
Web3, як нова децентралізована, відкрита та прозора інтернет-парадигма, має природні можливості для інтеграції з AI. У традиційній централізованій архітектурі обчислення AI та ресурси даних підлягають строгому контролю, стикаючись із викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, витік конфіденційності, алгоритмічна непрозорість тощо. Web3, заснований на розподілених технологіях, може надати новий імпульс розвитку AI через мережі спільного використання обчислювальної потужності, відкриті ринки даних, обчислення конфіденційності тощо. Водночас AI може надати Web3 безліч можливостей, таких як оптимізація смарт-контрактів, алгоритми протидії шахрайству тощо, сприяючи його екосистемному розвитку. Дослідження взаємозв'язку обох технологій є надзвичайно важливим для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету, звільнення цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані, що керують: міцна основа AI та Web3
Дані є основною рушійною силою розвитку ШІ. Модель ШІ потребує обробки великої кількості якісних даних, щоб отримати глибоке розуміння та потужні можливості міркування. Дані не тільки забезпечують базу для навчання моделей машинного навчання, але й визначають точність та надійність моделей.
Традиційні централізовані моделі отримання та використання даних AI мають такі основні проблеми:
Витрати на отримання даних є високими, малі та середні підприємства не можуть їх витримати
Ресурси даних монополізовані великими технологічними компаніями, що призводить до утворення островів даних
Особисті дані піддаються ризику витоку та зловживання.
Web3 може вирішити проблеми традиційних моделей за допомогою нової децентралізованої парадигми даних:
Користувачі можуть продавати вільну мережу AI-компаніям, децентралізовано збираючи мережеві дані, щоб надати справжні та високоякісні дані для навчання AI-моделей.
Використовуючи модель "мітка - це заробіток", шляхом токенізації заохочуються працівники з усього світу до участі в маркуванні даних, об'єднуючи світові професійні знання.
Блокчейн платформа для торгівлі даними забезпечує відкритий і прозорий торговий середовище для обох сторін попиту і пропозиції даних, заохочуючи інновації та обмін даними.
Проте, отримання даних з реального світу також стикається з проблемами нерівної якості, складності обробки, недостатньої різноманітності та репрезентативності. Синтетичні дані можуть стати зіркою в майбутньому сектора даних Web3. На основі технології генеративного ШІ та моделювання, синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням і підвищуючи ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, фінансові ринкові угоди, розробка ігор, синтетичні дані вже продемонстрували потенціал для зрілого застосування.
Захист конфіденційності: Роль FHE у Web3
У епоху, керовану даними, захист приватності став глобальною точкою уваги, а такі регуляції, як GDPR Європейського Союзу, відображають суворе захист особистої інформації. Проте це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути використані в повній мірі через ризики конфіденційності, що обмежує потенціал і здатність моделей ШІ до міркування.
FHE (повна гомоморфна криптографія) дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх дешифрування, причому результати збігаються з обчисленнями на відкритих даних. FHE забезпечує надійний захист для приватних обчислень в AI, дозволяючи потужностям GPU виконувати навчання моделей та інференцію в умовах, коли немає доступу до вихідних даних. Це надає величезні переваги компаніям AI, оскільки дозволяє безпечно відкривати API-сервіси, захищаючи при цьому комерційні таємниці.
FHEML підтримує шифрування даних та моделей протягом всього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризикам витоку даних. FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує правильність виконання машинного навчання, а FHEML акцентує на обробці зашифрованих даних для підтримки конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Актуальна складність обчислень у системах ШІ подвоюється кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, яке значно перевищує наявні ресурси. Наприклад, для навчання деякої відомої моделі ШІ потрібно часу, еквівалентного 355 рокам роботи одного пристрою. Недостатність обчислювальних потужностей не лише обмежує прогрес у технологіях ШІ, але й робить просунуті моделі недоступними для більшості дослідників і розробників.
Водночас, глобальне використання GPU становить менше 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, проблеми з постачанням та геополітичні фактори призводять до нестачі чіпів, що ускладнює проблему постачання обчислювальної потужності. Працівники в сфері ШІ стикаються з дилемою купівлі обладнання або оренди хмарних ресурсів, що створює нагальну потребу в економічно ефективних обчислювальних послугах на вимогу.
Децентралізована AI обчислювальна мережа, об'єднуючи світові вільні ресурси GPU, надає економічно вигідний та зручний ринок обчислювальної потужності для AI компаній. Сторона попиту може публікувати завдання в мережі, смарт-контракт розподіляє завдання між майнерськими вузлами, які виконують їх і надсилають результати, після верифікації отримують винагороду. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему обчислювальної потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальних децентралізованих мереж обчислювальних потужностей, існують також спеціалізовані мережі обчислювальних потужностей, орієнтовані на навчання та інференцію ШІ. Децентралізовані мережі обчислювальних потужностей забезпечують чесний та прозорий ринок, руйнуючи монополії, знижуючи бар’єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальних потужностей. В екосистемі Web3 вони зіграють ключову роль, приваблюючи більше інноваційних застосунків, сприяючи розвитку та впровадженню технологій ШІ.
DePIN: Web3 надає можливості Edge AI
Edge AI дозволяє обробляти дані безпосередньо на місці їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та обробку в реальному часі, одночасно захищаючи конфіденційність користувачів. Він вже застосовується в критично важливих сферах, таких як автономне водіння. У Web3 ми більш знайомі з концепцією DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, а DePIN покращує захист конфіденційності через локальну обробку даних, зменшуючи ризик витоку. Вроджена економічна механіка токенів Web3 може стимулювати вузли DePIN надавати обчислювальні ресурси, створюючи стійку екосистему.
В даний час DePIN швидко розвивається в екосистемі певного відомого блокчейну, ставши однією з переважних платформ для розгортання проектів. Високий TPS, низькі комісії за транзакції та технологічні інновації цього блокчейну забезпечують потужну підтримку проектам DePIN. Наразі ринкова капіталізація проектів DePIN на цьому блокчейні перевищує 10 мільярдів доларів, багато відомих проектів досягли значного прогресу.
IMO: Новий парадигма випуску моделей ШІ
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом, щоб токенізувати моделі штучного інтелекту. У традиційній моделі розробникам важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделі, особливо коли модель інтегрована в інші продукти. Продуктивність і ефективність моделей ШІ часто не є прозорими, потенційним інвесторам і користувачам важко оцінити їхню справжню вартість, що обмежує визнання на ринку і комерційний потенціал.
IMO надає нову фінансову підтримку та спосіб розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися подальшими доходами від моделі. Певний протокол використовує специфічні технічні стандарти, поєднуючи AI оракули та технологію OPML, щоб забезпечити достовірність AI моделей та можливість токенхолдерів ділитися доходами.
Модель IMO підвищує прозорість і довіру, заохочуючи відкриту співпрацю, адаптуючись до тенденцій крипторинку, надаючи імпульс для сталого розвитку технологій ШІ. IMO наразі знаходиться на етапі початкових спроб, але з підвищенням прийнятності ринку та розширенням участі її інноваційність і потенційна вартість заслуговують на очікування.
AI Агент: нова ера взаємодії
AI Agent може сприймати навколишнє середовище, самостійно мислити, виконувати дії для досягнення цілей. Підтримувані великими мовними моделями, вони не лише розуміють природну мову, але й можуть планувати рішення, виконувати складні завдання. Як віртуальний помічник, AI Agent навчається вподобанням через взаємодію з користувачами, надаючи персоналізовані рішення. Навіть за відсутності чітких інструкцій, вони можуть самостійно вирішувати проблеми, підвищувати ефективність та створювати нову цінність.
Деяка платформа AI, що базується на нативних застосунках, пропонує повний набір зручних інструментів для створення, підтримує користувачів у налаштуванні функцій роботів, зовнішнього вигляду, голосу та підключенні зовнішніх баз знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему контенту на основі AI. Ця платформа навчила спеціалізовані великі мовні моделі, що робить рольову гру більш людяною; технологія клонування голосу прискорює персоналізовану взаємодію з продуктами AI, знижуючи витрати на синтез голосу на 99%, і дозволяючи реалізувати клонування лише за 1 хвилину. Завдяки AI Agent, налаштованому на цій платформі, наразі його можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.
Web3 та AI наразі більше досліджують інфраструктурний рівень, включаючи отримання високоякісних даних, захист конфіденційності даних, управління моделями на блокчейні, підвищення ефективності використання децентралізованих обчислень, перевірку великих мовних моделей та інші ключові питання. З поступовим удосконаленням цієї інфраструктури, злиття Web3 та AI стане основою 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.
11 лайків
Нагородити
11
1
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SelfCustodyBro
· 07-24 01:58
Дуже добре, спочатку зробимо гаманець, а потім поговоримо.
Інтеграція Web3 та ШІ для створення інфраструктури наступного покоління Інтернету
Інтеграція Web3 та AI: побудова інфраструктури наступного покоління Інтернету
Web3, як нова децентралізована, відкрита та прозора інтернет-парадигма, має природні можливості для інтеграції з AI. У традиційній централізованій архітектурі обчислення AI та ресурси даних підлягають строгому контролю, стикаючись із викликами, такими як обмеження обчислювальної потужності, витік конфіденційності, алгоритмічна непрозорість тощо. Web3, заснований на розподілених технологіях, може надати новий імпульс розвитку AI через мережі спільного використання обчислювальної потужності, відкриті ринки даних, обчислення конфіденційності тощо. Водночас AI може надати Web3 безліч можливостей, таких як оптимізація смарт-контрактів, алгоритми протидії шахрайству тощо, сприяючи його екосистемному розвитку. Дослідження взаємозв'язку обох технологій є надзвичайно важливим для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету, звільнення цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані, що керують: міцна основа AI та Web3
Дані є основною рушійною силою розвитку ШІ. Модель ШІ потребує обробки великої кількості якісних даних, щоб отримати глибоке розуміння та потужні можливості міркування. Дані не тільки забезпечують базу для навчання моделей машинного навчання, але й визначають точність та надійність моделей.
Традиційні централізовані моделі отримання та використання даних AI мають такі основні проблеми:
Web3 може вирішити проблеми традиційних моделей за допомогою нової децентралізованої парадигми даних:
Проте, отримання даних з реального світу також стикається з проблемами нерівної якості, складності обробки, недостатньої різноманітності та репрезентативності. Синтетичні дані можуть стати зіркою в майбутньому сектора даних Web3. На основі технології генеративного ШІ та моделювання, синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням і підвищуючи ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, фінансові ринкові угоди, розробка ігор, синтетичні дані вже продемонстрували потенціал для зрілого застосування.
Захист конфіденційності: Роль FHE у Web3
У епоху, керовану даними, захист приватності став глобальною точкою уваги, а такі регуляції, як GDPR Європейського Союзу, відображають суворе захист особистої інформації. Проте це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути використані в повній мірі через ризики конфіденційності, що обмежує потенціал і здатність моделей ШІ до міркування.
FHE (повна гомоморфна криптографія) дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними без необхідності їх дешифрування, причому результати збігаються з обчисленнями на відкритих даних. FHE забезпечує надійний захист для приватних обчислень в AI, дозволяючи потужностям GPU виконувати навчання моделей та інференцію в умовах, коли немає доступу до вихідних даних. Це надає величезні переваги компаніям AI, оскільки дозволяє безпечно відкривати API-сервіси, захищаючи при цьому комерційні таємниці.
FHEML підтримує шифрування даних та моделей протягом всього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризикам витоку даних. FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує правильність виконання машинного навчання, а FHEML акцентує на обробці зашифрованих даних для підтримки конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення в децентралізованих мережах
Актуальна складність обчислень у системах ШІ подвоюється кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, яке значно перевищує наявні ресурси. Наприклад, для навчання деякої відомої моделі ШІ потрібно часу, еквівалентного 355 рокам роботи одного пристрою. Недостатність обчислювальних потужностей не лише обмежує прогрес у технологіях ШІ, але й робить просунуті моделі недоступними для більшості дослідників і розробників.
Водночас, глобальне використання GPU становить менше 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, проблеми з постачанням та геополітичні фактори призводять до нестачі чіпів, що ускладнює проблему постачання обчислювальної потужності. Працівники в сфері ШІ стикаються з дилемою купівлі обладнання або оренди хмарних ресурсів, що створює нагальну потребу в економічно ефективних обчислювальних послугах на вимогу.
Децентралізована AI обчислювальна мережа, об'єднуючи світові вільні ресурси GPU, надає економічно вигідний та зручний ринок обчислювальної потужності для AI компаній. Сторона попиту може публікувати завдання в мережі, смарт-контракт розподіляє завдання між майнерськими вузлами, які виконують їх і надсилають результати, після верифікації отримують винагороду. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему обчислювальної потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальних децентралізованих мереж обчислювальних потужностей, існують також спеціалізовані мережі обчислювальних потужностей, орієнтовані на навчання та інференцію ШІ. Децентралізовані мережі обчислювальних потужностей забезпечують чесний та прозорий ринок, руйнуючи монополії, знижуючи бар’єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальних потужностей. В екосистемі Web3 вони зіграють ключову роль, приваблюючи більше інноваційних застосунків, сприяючи розвитку та впровадженню технологій ШІ.
DePIN: Web3 надає можливості Edge AI
Edge AI дозволяє обробляти дані безпосередньо на місці їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та обробку в реальному часі, одночасно захищаючи конфіденційність користувачів. Він вже застосовується в критично важливих сферах, таких як автономне водіння. У Web3 ми більш знайомі з концепцією DePIN. Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, а DePIN покращує захист конфіденційності через локальну обробку даних, зменшуючи ризик витоку. Вроджена економічна механіка токенів Web3 може стимулювати вузли DePIN надавати обчислювальні ресурси, створюючи стійку екосистему.
В даний час DePIN швидко розвивається в екосистемі певного відомого блокчейну, ставши однією з переважних платформ для розгортання проектів. Високий TPS, низькі комісії за транзакції та технологічні інновації цього блокчейну забезпечують потужну підтримку проектам DePIN. Наразі ринкова капіталізація проектів DePIN на цьому блокчейні перевищує 10 мільярдів доларів, багато відомих проектів досягли значного прогресу.
IMO: Новий парадигма випуску моделей ШІ
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом, щоб токенізувати моделі штучного інтелекту. У традиційній моделі розробникам важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделі, особливо коли модель інтегрована в інші продукти. Продуктивність і ефективність моделей ШІ часто не є прозорими, потенційним інвесторам і користувачам важко оцінити їхню справжню вартість, що обмежує визнання на ринку і комерційний потенціал.
IMO надає нову фінансову підтримку та спосіб розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися подальшими доходами від моделі. Певний протокол використовує специфічні технічні стандарти, поєднуючи AI оракули та технологію OPML, щоб забезпечити достовірність AI моделей та можливість токенхолдерів ділитися доходами.
Модель IMO підвищує прозорість і довіру, заохочуючи відкриту співпрацю, адаптуючись до тенденцій крипторинку, надаючи імпульс для сталого розвитку технологій ШІ. IMO наразі знаходиться на етапі початкових спроб, але з підвищенням прийнятності ринку та розширенням участі її інноваційність і потенційна вартість заслуговують на очікування.
AI Агент: нова ера взаємодії
AI Agent може сприймати навколишнє середовище, самостійно мислити, виконувати дії для досягнення цілей. Підтримувані великими мовними моделями, вони не лише розуміють природну мову, але й можуть планувати рішення, виконувати складні завдання. Як віртуальний помічник, AI Agent навчається вподобанням через взаємодію з користувачами, надаючи персоналізовані рішення. Навіть за відсутності чітких інструкцій, вони можуть самостійно вирішувати проблеми, підвищувати ефективність та створювати нову цінність.
Деяка платформа AI, що базується на нативних застосунках, пропонує повний набір зручних інструментів для створення, підтримує користувачів у налаштуванні функцій роботів, зовнішнього вигляду, голосу та підключенні зовнішніх баз знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему контенту на основі AI. Ця платформа навчила спеціалізовані великі мовні моделі, що робить рольову гру більш людяною; технологія клонування голосу прискорює персоналізовану взаємодію з продуктами AI, знижуючи витрати на синтез голосу на 99%, і дозволяючи реалізувати клонування лише за 1 хвилину. Завдяки AI Agent, налаштованому на цій платформі, наразі його можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.
Web3 та AI наразі більше досліджують інфраструктурний рівень, включаючи отримання високоякісних даних, захист конфіденційності даних, управління моделями на блокчейні, підвищення ефективності використання децентралізованих обчислень, перевірку великих мовних моделей та інші ключові питання. З поступовим удосконаленням цієї інфраструктури, злиття Web3 та AI стане основою для виникнення ряду інноваційних бізнес-моделей та послуг.