Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant des transformations et des innovations dans divers secteurs. Parallèlement, le Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer notre perception et notre utilisation d'Internet. Cet article explorera l'état actuel du développement de la combinaison de l'IA et du Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels elle est confrontée.
I. État actuel du développement de l'IA et du Web3
La taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars en 2023, avec l'émergence de géants tels qu'OpenAI, Character.AI et Midjourney. La capitalisation du marché de l'industrie Web3 atteindra 25 000 milliards, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum et Solana qui surgissent sans cesse. La combinaison de l'IA et du Web3 devient un domaine d'intérêt majeur tant en Occident qu'en Orient.
Deux, modes d'interaction entre l'IA et le Web3
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
En termes de puissance de calcul : obtenir et gérer une puissance de calcul à grande échelle est coûteux et complexe, ce qui constitue un défi pour les startups et les développeurs individuels.
En ce qui concerne les algorithmes : l'apprentissage profond nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et il existe encore des problèmes d'interprétabilité des modèles et de capacité de généralisation.
En ce qui concerne les données : il est difficile d'obtenir des données de haute qualité et diversifiées, la qualité des données et la protection de la vie privée sont également des défis.
De plus, des problèmes tels que l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi qu'un modèle commercial peu clair, doivent également être résolus de toute urgence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Web3 présente des marges d'amélioration dans des domaines tels que l'analyse des données, l'expérience utilisateur et la sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'augmentation de la productivité, a des perspectives d'application potentielles dans ces domaines.
Trois, Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
3.1 Web3 aide l'IA
3.1.1 Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante pour l'IA, l'offre de GPU est insuffisante. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée par le biais de jetons, afin de soutenir les clients en IA.
L'offre côté comprend principalement les fournisseurs de services cloud, les mineurs de cryptomonnaies et les grandes entreprises. Les projets se divisent en deux catégories : ceux destinés à l'inférence AI et ceux destinés à l'entraînement AI.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets comme Bittensor tentent de créer un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, reliant différents modèles d'IA pour offrir aux utilisateurs des choix plus diversifiés.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Des projets comme PublicAI réalisent la collecte de données décentralisée grâce à un système d'incitation par des tokens, fournissant un soutien en données pour l'entraînement de l'IA.
3.1.4 Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
Les projets comme BasedAI utilisent la technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance pour protéger la vie privée des utilisateurs dans les applications d'IA.
3.2 L'IA au service du Web3
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 intègrent des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions, tels que Pond, BullBear AI, etc.
3.2.2 Services personnalisés
Les plateformes telles que Dune et Followin intègrent l'IA pour offrir des recommandations de contenu et des services de recherche personnalisés.
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
Des projets comme 0x0.ai utilisent la technologie AI pour auditer le code des contrats intelligents et améliorer la sécurité.
Quatre, les limitations et défis des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels auxquels est confronté le calcul décentralisé
La puissance de calcul décentralisée présente des inconvénients en termes de performance, de stabilité, de disponibilité et de complexité. Actuellement, elle est principalement limitée à l'inférence AI plutôt qu'à l'entraînement, pour les raisons suivantes :
L'entraînement de l'IA nécessite une grande quantité de données et de bande passante, ce qui rend sa réalisation difficile.
L'entraînement de grands modèles nécessite une haute stabilité, le coût des interruptions est élevé.
La connexion de plusieurs cartes est limitée par la distance physique, rendant difficile la formation d'un cluster de puissance de calcul.
4.2 L'intégration de l'IA et du Web3 est relativement grossière
De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une intégration profonde avec les cryptomonnaies. Certaines équipes n'exploitent le concept d'IA qu'au niveau marketing, manquant d'innovation.
4.3 L'économie des tokens devient un tampon dans le récit des projets d'IA
Certains projets cherchent à résoudre les difficultés de financement, en superposant le récit Web3 et l'économie des tokens. Mais il reste à observer si l'économie des tokens aide réellement les projets d'IA à répondre aux besoins réels.
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de nouvelles possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut fournir des scénarios d'application intelligents pour le Web3, tandis que le Web3 offre de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien qu'il soit encore à un stade précoce et fasse face à de nombreux défis, la combinaison de l'analyse intelligente de l'IA et des caractéristiques décentralisées du Web3 pourrait permettre de construire, à l'avenir, un système économique et social plus intelligent, ouvert et juste.
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ImpermanentSage
· Il y a 15h
Parler de manière flamboyante, c'est juste spéculer sur des concepts.
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FlatTax
· 07-30 03:55
L'innovation repose sur la technologie, gagner de l'argent repose sur le Trading des cryptomonnaies.
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DarkPoolWatcher
· 07-30 03:53
C'est encore un coup sans réfléchir.
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BearMarketBro
· 07-30 03:43
Cut Loss Arbitrage est le véritable chemin pour gagner de l'argent.
Analyse de l'état, de la valeur et des défis de l'intégration de l'IA et du Web3
Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant des transformations et des innovations dans divers secteurs. Parallèlement, le Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer notre perception et notre utilisation d'Internet. Cet article explorera l'état actuel du développement de la combinaison de l'IA et du Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels elle est confrontée.
I. État actuel du développement de l'IA et du Web3
La taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars en 2023, avec l'émergence de géants tels qu'OpenAI, Character.AI et Midjourney. La capitalisation du marché de l'industrie Web3 atteindra 25 000 milliards, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum et Solana qui surgissent sans cesse. La combinaison de l'IA et du Web3 devient un domaine d'intérêt majeur tant en Occident qu'en Orient.
Deux, modes d'interaction entre l'IA et le Web3
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
En termes de puissance de calcul : obtenir et gérer une puissance de calcul à grande échelle est coûteux et complexe, ce qui constitue un défi pour les startups et les développeurs individuels.
En ce qui concerne les algorithmes : l'apprentissage profond nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et il existe encore des problèmes d'interprétabilité des modèles et de capacité de généralisation.
En ce qui concerne les données : il est difficile d'obtenir des données de haute qualité et diversifiées, la qualité des données et la protection de la vie privée sont également des défis.
De plus, des problèmes tels que l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi qu'un modèle commercial peu clair, doivent également être résolus de toute urgence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Web3 présente des marges d'amélioration dans des domaines tels que l'analyse des données, l'expérience utilisateur et la sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'augmentation de la productivité, a des perspectives d'application potentielles dans ces domaines.
Trois, Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
3.1 Web3 aide l'IA
3.1.1 Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante pour l'IA, l'offre de GPU est insuffisante. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée par le biais de jetons, afin de soutenir les clients en IA.
L'offre côté comprend principalement les fournisseurs de services cloud, les mineurs de cryptomonnaies et les grandes entreprises. Les projets se divisent en deux catégories : ceux destinés à l'inférence AI et ceux destinés à l'entraînement AI.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets comme Bittensor tentent de créer un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, reliant différents modèles d'IA pour offrir aux utilisateurs des choix plus diversifiés.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Des projets comme PublicAI réalisent la collecte de données décentralisée grâce à un système d'incitation par des tokens, fournissant un soutien en données pour l'entraînement de l'IA.
3.1.4 Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
Les projets comme BasedAI utilisent la technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance pour protéger la vie privée des utilisateurs dans les applications d'IA.
3.2 L'IA au service du Web3
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 intègrent des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions, tels que Pond, BullBear AI, etc.
3.2.2 Services personnalisés
Les plateformes telles que Dune et Followin intègrent l'IA pour offrir des recommandations de contenu et des services de recherche personnalisés.
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
Des projets comme 0x0.ai utilisent la technologie AI pour auditer le code des contrats intelligents et améliorer la sécurité.
Quatre, les limitations et défis des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels auxquels est confronté le calcul décentralisé
La puissance de calcul décentralisée présente des inconvénients en termes de performance, de stabilité, de disponibilité et de complexité. Actuellement, elle est principalement limitée à l'inférence AI plutôt qu'à l'entraînement, pour les raisons suivantes :
4.2 L'intégration de l'IA et du Web3 est relativement grossière
De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une intégration profonde avec les cryptomonnaies. Certaines équipes n'exploitent le concept d'IA qu'au niveau marketing, manquant d'innovation.
4.3 L'économie des tokens devient un tampon dans le récit des projets d'IA
Certains projets cherchent à résoudre les difficultés de financement, en superposant le récit Web3 et l'économie des tokens. Mais il reste à observer si l'économie des tokens aide réellement les projets d'IA à répondre aux besoins réels.
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de nouvelles possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut fournir des scénarios d'application intelligents pour le Web3, tandis que le Web3 offre de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien qu'il soit encore à un stade précoce et fasse face à de nombreux défis, la combinaison de l'analyse intelligente de l'IA et des caractéristiques décentralisées du Web3 pourrait permettre de construire, à l'avenir, un système économique et social plus intelligent, ouvert et juste.