La fusión de Web3 y AI: Construyendo un nuevo ecosistema de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo modelo de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene un punto de conexión natural con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, la IA enfrenta desafíos como el cuello de botella de potencia de cálculo, la filtración de privacidad y la falta de transparencia en los algoritmos. Web3, basado en tecnología distribuida, inyecta nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de potencia de cálculo compartidas, mercados de datos abiertos y computación de privacidad. Al mismo tiempo, la IA también puede proporcionar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos contra el fraude, ayudando en la construcción del ecosistema. Explorar la combinación de ambos es de gran importancia para construir la infraestructura de la próxima generación de internet y liberar el valor de los datos y la potencia de cálculo.
Impulsado por datos: La piedra angular de la IA y Web3
Los datos son el motor central del desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan procesar una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una fuerte capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y fiabilidad del modelo.
Los modelos de datos de IA centralizados tradicionales presentan los siguientes problemas:
El costo de obtención de datos es elevado, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo asuman.
Los recursos de datos están monopolizados por gigantes tecnológicos, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan riesgos de filtración y abuso.
Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos problemáticos:
Los usuarios pueden vender recursos de red ociosos, obteniendo datos de red de manera descentralizada, proporcionando datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
El modelo "marcar es ganar" incentiva a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos a través de tokens, reuniendo conocimientos profesionales globales.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de transacción público y transparente para ambas partes en la oferta y demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
A pesar de esto, la obtención de datos del mundo real aún presenta problemas de calidad variable, dificultad de procesamiento, diversidad y falta de representatividad. Los datos sintéticos podrían convertirse en las estrellas del futuro. Basados en IA generativa y técnicas de simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, las transacciones financieras y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: Aplicaciones de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco global. La promulgación de regulaciones relacionadas refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, limitando el potencial de los modelos de IA.
FHE( la encriptación homomórfica total ) permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar, y los resultados son consistentes con los cálculos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad en IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute el entrenamiento de modelos y la inferencia en un entorno que no toca los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden proteger los secretos comerciales mientras abren de manera segura los servicios API.
FHEML soporta el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo la filtración de datos. FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación segura para aplicaciones de IA. FHEML complementa a ZKML, que demuestra que el aprendizaje automático se ejecuta correctamente, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos encriptados para mantener la privacidad.
Revolución del poder de cálculo: computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos existente. Esto no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
La tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, junto con la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores, y los factores de la cadena de suministro y geopolíticos que han llevado a una escasez de chips, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se enfrentan a la disyuntiva de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente servicios de computación bajo demanda y rentables.
La red de potencia de AI descentralizada agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo para proporcionar un mercado de potencia computacional económicamente accesible para las empresas de AI. Las partes demandantes pueden publicar tareas de cálculo, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros, los mineros ejecutan y presentan los resultados, y tras la verificación reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el cuello de botella en la potencia computacional en campos como el de la AI.
Además de las redes de computación descentralizada de uso general, también existen redes de computación especializadas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. Las redes de computación descentralizada ofrecen un mercado justo y transparente, rompen monopolios, reducen barreras de entrada y aumentan la eficiencia de uso. En el ecosistema Web3, las redes de computación descentralizada jugarán un papel clave, atrayendo más dapps innovadoras y promoviendo el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 potenciando la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de datos, logrando un procesamiento en tiempo real de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario mediante el procesamiento local de datos, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo económico de token nativo de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en algunos ecosistemas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Su alta TPS, bajos costos de transacción e innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Algunos proyectos DePIN conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nueva paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de IMO tokeniza modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores tienen dificultades para obtener ingresos continuos de la utilización posterior del modelo, la transparencia sobre el rendimiento y la efectividad del modelo es escasa, lo que limita el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona un nuevo tipo de apoyo financiero y mecanismos de reparto de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir los ingresos futuros del modelo. Algunos protocolos utilizan estándares ERC específicos, combinando la tecnología de oráculos de IA y OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y el reparto de ingresos.
El modo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y aporta impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones para alcanzar objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA no solo comprende el lenguaje natural, sino que también puede planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, mejorando la eficiencia y creando nuevo valor.
Algunas plataformas ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar las funciones, la apariencia, la voz de los robots y conectar bases de conocimientos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto, empoderando a los individuos para convertirse en creadores superdotados. Estas plataformas entrenan modelos de lenguaje grande especializados para que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz acelera la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo drásticamente el costo de la síntesis de voz. Utilizando agentes de IA personalizados, se pueden aplicar en múltiples áreas como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
La fusión de Web3 y AI actualmente explora más la capa de infraestructura, como la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, la custodia de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la verificación de modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionan gradualmente, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos y servicios comerciales innovadores.
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SadMoneyMeow
· hace15h
Otra nueva historia de ser engañados
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NFTArchaeologist
· hace15h
El futuro no esperará a nadie, hay que actuar.
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CryptoPunster
· hace15h
Siento que ha llegado el momento de que me engañen con Todo dentro.
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FloorSweeper
· hace15h
señales débiles por todas partes... solo las ovejas no pueden ver a dónde se dirige esto. fase de acumulación: iniciada
Fusión de Web3 y AI: tecnologías clave y aplicaciones para construir la nueva generación de ecosistemas de Internet
La fusión de Web3 y AI: Construyendo un nuevo ecosistema de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo modelo de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene un punto de conexión natural con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, la IA enfrenta desafíos como el cuello de botella de potencia de cálculo, la filtración de privacidad y la falta de transparencia en los algoritmos. Web3, basado en tecnología distribuida, inyecta nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de potencia de cálculo compartidas, mercados de datos abiertos y computación de privacidad. Al mismo tiempo, la IA también puede proporcionar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos contra el fraude, ayudando en la construcción del ecosistema. Explorar la combinación de ambos es de gran importancia para construir la infraestructura de la próxima generación de internet y liberar el valor de los datos y la potencia de cálculo.
Impulsado por datos: La piedra angular de la IA y Web3
Los datos son el motor central del desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan procesar una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una fuerte capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y fiabilidad del modelo.
Los modelos de datos de IA centralizados tradicionales presentan los siguientes problemas:
Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos problemáticos:
A pesar de esto, la obtención de datos del mundo real aún presenta problemas de calidad variable, dificultad de procesamiento, diversidad y falta de representatividad. Los datos sintéticos podrían convertirse en las estrellas del futuro. Basados en IA generativa y técnicas de simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, las transacciones financieras y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: Aplicaciones de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco global. La promulgación de regulaciones relacionadas refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, limitando el potencial de los modelos de IA.
FHE( la encriptación homomórfica total ) permite realizar cálculos directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar, y los resultados son consistentes con los cálculos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad en IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute el entrenamiento de modelos y la inferencia en un entorno que no toca los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden proteger los secretos comerciales mientras abren de manera segura los servicios API.
FHEML soporta el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo la filtración de datos. FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación segura para aplicaciones de IA. FHEML complementa a ZKML, que demuestra que el aprendizaje automático se ejecuta correctamente, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos encriptados para mantener la privacidad.
Revolución del poder de cálculo: computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos existente. Esto no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
La tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, junto con la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores, y los factores de la cadena de suministro y geopolíticos que han llevado a una escasez de chips, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se enfrentan a la disyuntiva de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente servicios de computación bajo demanda y rentables.
La red de potencia de AI descentralizada agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo para proporcionar un mercado de potencia computacional económicamente accesible para las empresas de AI. Las partes demandantes pueden publicar tareas de cálculo, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros, los mineros ejecutan y presentan los resultados, y tras la verificación reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el cuello de botella en la potencia computacional en campos como el de la AI.
Además de las redes de computación descentralizada de uso general, también existen redes de computación especializadas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. Las redes de computación descentralizada ofrecen un mercado justo y transparente, rompen monopolios, reducen barreras de entrada y aumentan la eficiencia de uso. En el ecosistema Web3, las redes de computación descentralizada jugarán un papel clave, atrayendo más dapps innovadoras y promoviendo el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 potenciando la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de datos, logrando un procesamiento en tiempo real de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario mediante el procesamiento local de datos, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo económico de token nativo de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en algunos ecosistemas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Su alta TPS, bajos costos de transacción e innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Algunos proyectos DePIN conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nueva paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de IMO tokeniza modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores tienen dificultades para obtener ingresos continuos de la utilización posterior del modelo, la transparencia sobre el rendimiento y la efectividad del modelo es escasa, lo que limita el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona un nuevo tipo de apoyo financiero y mecanismos de reparto de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir los ingresos futuros del modelo. Algunos protocolos utilizan estándares ERC específicos, combinando la tecnología de oráculos de IA y OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y el reparto de ingresos.
El modo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y aporta impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones para alcanzar objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA no solo comprende el lenguaje natural, sino que también puede planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, mejorando la eficiencia y creando nuevo valor.
Algunas plataformas ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar las funciones, la apariencia, la voz de los robots y conectar bases de conocimientos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto, empoderando a los individuos para convertirse en creadores superdotados. Estas plataformas entrenan modelos de lenguaje grande especializados para que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz acelera la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo drásticamente el costo de la síntesis de voz. Utilizando agentes de IA personalizados, se pueden aplicar en múltiples áreas como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
La fusión de Web3 y AI actualmente explora más la capa de infraestructura, como la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, la custodia de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la verificación de modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionan gradualmente, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos y servicios comerciales innovadores.