La fusión de Web3 y AI: Construyendo una nueva infraestructura de internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene ventajas naturales de combinación con la IA. En una arquitectura tradicional centralizada, los recursos computacionales y de datos de la IA están bajo un estricto control, enfrentando numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y opacidad en los algoritmos. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de computación compartida, mercados de datos abiertos y computación de privacidad. Al mismo tiempo, la IA también puede ofrecer múltiples capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción de su ecosistema. Explorar la combinación de Web3 y la IA es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de AI y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente 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 la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
El costo de obtención de datos es alto, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo soporten.
Los recursos de datos están monopolizados por gigantes tecnológicos, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso.
Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
La plataforma de recolección de datos descentralizada permite a los usuarios vender recursos de red ociosos, proporcionando a las empresas de IA datos de entrenamiento reales y de alta calidad.
Adoptar el modo "label to earn", incentivando a trabajadores globales a participar en la anotación de datos mediante tokens, reuniendo conocimientos especializados.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de intercambio público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, promoviendo la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos en el mundo real todavía enfrenta problemas como la calidad inconsistente, la dificultad de procesamiento, la insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían convertirse en la futura estrella de la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento eficaz para mejorar la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de juegos, los datos sintéticos ya han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención mundial. Sin embargo, algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
La criptografía homomórfica total ( FHE ) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar, y los resultados de los cálculos son consistentes con los resultados de los datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad en IA, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, pudiendo abrir de manera segura servicios API mientras protegen secretos comerciales.
FHEML admite 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 el riesgo de filtración de datos. FHEML refuerza la privacidad de los datos, proporcionando un marco de computación seguro para aplicaciones de IA. FHEML es un complemento de ZKML, donde ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos encriptados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cómputo: IA 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 computacionales existentes. 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%, y factores como la escasez de chips agravan aún más el problema de suministro de potencia de cálculo.
La red de computación descentralizada de IA proporciona un mercado de computación económico y eficiente para las empresas de IA al agregar recursos de GPU inactivos de todo el mundo. Los demandantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas computacionales, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos que contribuyen con potencia de cálculo. Los nodos ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de la red de computación descentralizada general, también existe una red de computación dedicada enfocada en el entrenamiento y la inferencia de IA. La red de computación descentralizada ofrece un mercado de computación justo y transparente, rompe los monopolios, reduce las barreras de entrada y mejora la eficiencia en el uso de la computación. En el ecosistema Web3, la red de computación descentralizada desempeñará un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y fomentar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, mientras protege la privacidad del usuario. En el ámbito de Web3, esto se conoce como DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; 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 nativo de Token de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Alta TPS, bajos costos de transacción e innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Algunos proyectos DePIN reconocidos han logrado avances significativos, con una capitalización de mercado que supera los 10,000 millones de dólares.
IMO: Nueva paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de IMO tokeniza los modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener ingresos sostenidos de su uso posterior, la transparencia en el rendimiento y los efectos del modelo es limitada, lo que restringe el reconocimiento del mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados por el modelo en el futuro. Algunos protocolos utilizan estándares ERC específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad de los modelos de IA y la compartición de ingresos con los tenedores de tokens.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y aportando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una fase de intento inicial, pero su innovación y valor potencial son dignos de expectación.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y actuar para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje de gran tamaño, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden funcionar como asistentes virtuales, aprendiendo preferencias a través de la interacción con los usuarios, y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, aumentar la eficiencia y crear nuevo valor.
Algunas plataformas de aplicaciones nativas de IA abiertas ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia, voz de los robots y conectar bases de datos externas, dedicándose a construir un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, estas plataformas empoderan a los individuos para convertirse en supercreadores. A través del entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño especializados, se humaniza el juego de roles; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo drásticamente los costos de síntesis de voz. Estos agentes de IA personalizados se pueden aplicar actualmente en múltiples campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se exploran más las capas de infraestructura, incluyendo la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, el alojamiento de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la verificación de grandes modelos de lenguaje, 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 comerciales y servicios innovadores.
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SerumSqueezer
· 08-04 01:56
Realmente tiene valor para vaciar al inversor minorista
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BlockchainThinkTank
· 08-03 21:06
Se sugiere a todos que observen con calma, este tipo de especulación de conceptos no tiene ningún valor práctico.
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CryptoPunster
· 08-03 21:05
¡Vaya! Esto no es más que una combinación perfecta en el mundo de los Cupones de clip.
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GamefiHarvester
· 08-03 21:00
Otra ola de tontos siendo tomados por tontos.
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SerumSurfer
· 08-03 20:52
¿Otra vez están especulando conceptos para ganar dinero de tontos?
Fusión de Web3 e IA: cinco áreas clave para construir la infraestructura de Internet de nueva generación
La fusión de Web3 y AI: Construyendo una nueva infraestructura de internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene ventajas naturales de combinación con la IA. En una arquitectura tradicional centralizada, los recursos computacionales y de datos de la IA están bajo un estricto control, enfrentando numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y opacidad en los algoritmos. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de computación compartida, mercados de datos abiertos y computación de privacidad. Al mismo tiempo, la IA también puede ofrecer múltiples capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción de su ecosistema. Explorar la combinación de Web3 y la IA es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de AI y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente 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 la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
Sin embargo, la obtención de datos en el mundo real todavía enfrenta problemas como la calidad inconsistente, la dificultad de procesamiento, la insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían convertirse en la futura estrella de la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento eficaz para mejorar la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de juegos, los datos sintéticos ya han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención mundial. Sin embargo, algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
La criptografía homomórfica total ( FHE ) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar, y los resultados de los cálculos son consistentes con los resultados de los datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad en IA, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, pudiendo abrir de manera segura servicios API mientras protegen secretos comerciales.
FHEML admite 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 el riesgo de filtración de datos. FHEML refuerza la privacidad de los datos, proporcionando un marco de computación seguro para aplicaciones de IA. FHEML es un complemento de ZKML, donde ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos encriptados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cómputo: IA 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 computacionales existentes. 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%, y factores como la escasez de chips agravan aún más el problema de suministro de potencia de cálculo.
La red de computación descentralizada de IA proporciona un mercado de computación económico y eficiente para las empresas de IA al agregar recursos de GPU inactivos de todo el mundo. Los demandantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas computacionales, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos que contribuyen con potencia de cálculo. Los nodos ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de la red de computación descentralizada general, también existe una red de computación dedicada enfocada en el entrenamiento y la inferencia de IA. La red de computación descentralizada ofrece un mercado de computación justo y transparente, rompe los monopolios, reduce las barreras de entrada y mejora la eficiencia en el uso de la computación. En el ecosistema Web3, la red de computación descentralizada desempeñará un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y fomentar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, mientras protege la privacidad del usuario. En el ámbito de Web3, esto se conoce como DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; 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 nativo de Token de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Alta TPS, bajos costos de transacción e innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Algunos proyectos DePIN reconocidos han logrado avances significativos, con una capitalización de mercado que supera los 10,000 millones de dólares.
IMO: Nueva paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de IMO tokeniza los modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener ingresos sostenidos de su uso posterior, la transparencia en el rendimiento y los efectos del modelo es limitada, lo que restringe el reconocimiento del mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados por el modelo en el futuro. Algunos protocolos utilizan estándares ERC específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad de los modelos de IA y la compartición de ingresos con los tenedores de tokens.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y aportando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una fase de intento inicial, pero su innovación y valor potencial son dignos de expectación.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y actuar para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje de gran tamaño, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden funcionar como asistentes virtuales, aprendiendo preferencias a través de la interacción con los usuarios, y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, aumentar la eficiencia y crear nuevo valor.
Algunas plataformas de aplicaciones nativas de IA abiertas ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia, voz de los robots y conectar bases de datos externas, dedicándose a construir un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, estas plataformas empoderan a los individuos para convertirse en supercreadores. A través del entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño especializados, se humaniza el juego de roles; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo drásticamente los costos de síntesis de voz. Estos agentes de IA personalizados se pueden aplicar actualmente en múltiples campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se exploran más las capas de infraestructura, incluyendo la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, el alojamiento de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la verificación de grandes modelos de lenguaje, 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 comerciales y servicios innovadores.