Fusion de Web3 et de l'IA : construire un nouvel écosystème Internet de nouvelle génération
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, a un point de convergence naturel avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, l'IA est confrontée à des défis tels que les goulets d'étranglement en termes de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et l'opacité des algorithmes. Web3, basé sur des technologies distribuées, injecte une nouvelle dynamique au développement de l'IA grâce à des moyens tels que le partage de réseaux de puissance de calcul, les marchés de données ouverts et le calcul de la confidentialité. Parallèlement, l'IA peut également fournir de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à la construction de l'écosystème. L'exploration de la combinaison des deux revêt une grande importance pour la construction des infrastructures Internet de nouvelle génération et pour la libération de la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La pierre angulaire de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité du modèle.
Les modèles de données AI centralisés traditionnels présentent les problèmes suivants :
Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les PME de le supporter.
Les ressources de données sont monopolisées par les géants de la technologie, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.
Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces problèmes :
Les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées, obtenir des données réseau de manière décentralisée, et fournir des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Le modèle "Gagner de l'argent par l'annotation" incite les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des jetons, rassemblant ainsi une expertise professionnelle mondiale.
La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, incitant à l'innovation et au partage des données.
Néanmoins, l'acquisition de données du monde réel souffre encore de problèmes de qualité inégale, de difficultés de traitement, de diversité et de représentativité insuffisantes. Les données synthétiques pourraient devenir la star de demain. Basées sur l'IA générative et les techniques de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer l'efficacité de l'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, les transactions financières et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mûr.
Protection de la vie privée : application de la FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondial. L'adoption de réglementations pertinentes reflète une protection stricte de la vie privée individuelle. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel des modèles d'IA.
FHE( le chiffrement homomorphe complet ) permet de calculer directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer, et les résultats sont cohérents avec les calculs en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence de modèles sans toucher aux données brutes. Cela offre un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir des services API en toute sécurité tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et empêchant les fuites de données. FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, qui prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données chiffrées pour maintenir la confidentialité.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les 3 mois, entraînant une demande exponentielle de puissance de calcul, bien au-delà de l'offre de ressources actuelle. Cela limite non seulement les progrès de la technologie IA, mais rend également les modèles d'IA avancés difficiles d'accès pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
Le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et l'amélioration des performances des microprocesseurs ralentit, tandis que des facteurs géopolitiques et de chaîne d'approvisionnement entraînent une pénurie de puces, aggravant ainsi le problème de l'offre de puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent confrontés à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, nécessitant de manière urgente des services de calcul à la demande et économiques.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inoccupées à l'échelle mondiale pour fournir aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économiquement accessible. Les demandeurs peuvent publier des tâches de calcul, et les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs, qui exécutent et soumettent les résultats, puis reçoivent des récompenses après vérification. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance décentralisé général, il existe également des réseaux de puissance dédiés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Le réseau de puissance décentralisé offre un marché équitable et transparent, brise les monopoles, réduit les barrières à l'entrée et améliore l'efficacité d'utilisation. Dans l'écosystème Web3, le réseau de puissance décentralisé jouera un rôle clé, attirant davantage d'innovations dapps et promouvant le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'IA de périphérie
L'Edge AI permet de réaliser des calculs à la source des données, offrant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. L'Edge AI a été appliqué dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, DePIN améliore la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite de données. Le mécanisme économique natif du Token Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Un TPS élevé, de faibles frais de transaction et des innovations technologiques apportent un soutien considérable aux projets DePIN. Certains projets DePIN renommés ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA
Le concept IMO consiste à tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les développeurs de tirer des revenus constants de l'utilisation ultérieure des modèles, la performance et l'efficacité des modèles manquent de transparence, ce qui limite la reconnaissance du marché et le potentiel commercial.
IMO fournit un nouveau type de soutien financier et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les revenus futurs du modèle. Certains protocoles utilisent des normes ERC spécifiques, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et le partage des revenus.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement dans une phase d'essai précoce, mais son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, réfléchir de manière autonome et agir pour atteindre des objectifs. Soutenu par de grands modèles de langage, l'Agent IA comprend non seulement le langage naturel, mais peut également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par l'interaction et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, augmentant l'efficacité et créant de nouvelles valeurs.
Certaines plateformes offrent un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctions, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert, permettant aux individus de devenir des super créateurs. Ces plateformes entraînent des modèles de langage de grande taille spécialement conçus pour rendre le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal accélère l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant considérablement le coût de la synthèse vocale. Grâce à l'agent AI personnalisé, il peut être appliqué à divers domaines tels que les discussions vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Actuellement, l'intégration de Web3 et de l'IA explore davantage les couches d'infrastructure, telles que l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, la validation de modèles de langage à grande échelle, etc. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, l'intégration de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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SadMoneyMeow
· Il y a 15h
Encore une nouvelle histoire de se faire prendre pour des cons
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NFTArchaeologist
· Il y a 15h
L'avenir n'attendra pas les gens, il suffit d'agir.
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CryptoPunster
· Il y a 15h
Je sens que c'est à nouveau le moment de me faire persuader de tout mettre.
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FloorSweeper
· Il y a 15h
signaux faibles partout... seuls les moutons ne voient pas où cela mène. phase d'accumulation : initiée
Web3 et IA fusionnent : technologies clés et applications pour construire la nouvelle génération d'écosystème Internet
Fusion de Web3 et de l'IA : construire un nouvel écosystème Internet de nouvelle génération
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, a un point de convergence naturel avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, l'IA est confrontée à des défis tels que les goulets d'étranglement en termes de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et l'opacité des algorithmes. Web3, basé sur des technologies distribuées, injecte une nouvelle dynamique au développement de l'IA grâce à des moyens tels que le partage de réseaux de puissance de calcul, les marchés de données ouverts et le calcul de la confidentialité. Parallèlement, l'IA peut également fournir de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à la construction de l'écosystème. L'exploration de la combinaison des deux revêt une grande importance pour la construction des infrastructures Internet de nouvelle génération et pour la libération de la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La pierre angulaire de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité du modèle.
Les modèles de données AI centralisés traditionnels présentent les problèmes suivants :
Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces problèmes :
Néanmoins, l'acquisition de données du monde réel souffre encore de problèmes de qualité inégale, de difficultés de traitement, de diversité et de représentativité insuffisantes. Les données synthétiques pourraient devenir la star de demain. Basées sur l'IA générative et les techniques de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer l'efficacité de l'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, les transactions financières et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mûr.
Protection de la vie privée : application de la FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondial. L'adoption de réglementations pertinentes reflète une protection stricte de la vie privée individuelle. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel des modèles d'IA.
FHE( le chiffrement homomorphe complet ) permet de calculer directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer, et les résultats sont cohérents avec les calculs en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence de modèles sans toucher aux données brutes. Cela offre un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir des services API en toute sécurité tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et empêchant les fuites de données. FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, qui prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données chiffrées pour maintenir la confidentialité.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les 3 mois, entraînant une demande exponentielle de puissance de calcul, bien au-delà de l'offre de ressources actuelle. Cela limite non seulement les progrès de la technologie IA, mais rend également les modèles d'IA avancés difficiles d'accès pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
Le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et l'amélioration des performances des microprocesseurs ralentit, tandis que des facteurs géopolitiques et de chaîne d'approvisionnement entraînent une pénurie de puces, aggravant ainsi le problème de l'offre de puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent confrontés à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, nécessitant de manière urgente des services de calcul à la demande et économiques.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inoccupées à l'échelle mondiale pour fournir aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économiquement accessible. Les demandeurs peuvent publier des tâches de calcul, et les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs, qui exécutent et soumettent les résultats, puis reçoivent des récompenses après vérification. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance décentralisé général, il existe également des réseaux de puissance dédiés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Le réseau de puissance décentralisé offre un marché équitable et transparent, brise les monopoles, réduit les barrières à l'entrée et améliore l'efficacité d'utilisation. Dans l'écosystème Web3, le réseau de puissance décentralisé jouera un rôle clé, attirant davantage d'innovations dapps et promouvant le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'IA de périphérie
L'Edge AI permet de réaliser des calculs à la source des données, offrant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. L'Edge AI a été appliqué dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, DePIN améliore la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite de données. Le mécanisme économique natif du Token Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Un TPS élevé, de faibles frais de transaction et des innovations technologiques apportent un soutien considérable aux projets DePIN. Certains projets DePIN renommés ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA
Le concept IMO consiste à tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les développeurs de tirer des revenus constants de l'utilisation ultérieure des modèles, la performance et l'efficacité des modèles manquent de transparence, ce qui limite la reconnaissance du marché et le potentiel commercial.
IMO fournit un nouveau type de soutien financier et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les revenus futurs du modèle. Certains protocoles utilisent des normes ERC spécifiques, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et le partage des revenus.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement dans une phase d'essai précoce, mais son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, réfléchir de manière autonome et agir pour atteindre des objectifs. Soutenu par de grands modèles de langage, l'Agent IA comprend non seulement le langage naturel, mais peut également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par l'interaction et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, augmentant l'efficacité et créant de nouvelles valeurs.
Certaines plateformes offrent un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctions, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert, permettant aux individus de devenir des super créateurs. Ces plateformes entraînent des modèles de langage de grande taille spécialement conçus pour rendre le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal accélère l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant considérablement le coût de la synthèse vocale. Grâce à l'agent AI personnalisé, il peut être appliqué à divers domaines tels que les discussions vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Actuellement, l'intégration de Web3 et de l'IA explore davantage les couches d'infrastructure, telles que l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, la validation de modèles de langage à grande échelle, etc. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, l'intégration de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.