A fusão do Web3 e da IA: Construindo um ecossistema da nova geração da Internet
Web3, como um novo modelo de internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma combinação natural com a IA. Sob a arquitetura tradicional centralizada, a IA enfrenta desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, infunde nova energia ao desenvolvimento da IA através da rede de compartilhamento de capacidade computacional, mercado de dados aberto e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode fornecer diversas capacitações ao Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, contribuindo para a construção do ecossistema. Explorar a combinação entre os dois é de grande importância para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e da capacidade computacional.
Dados impulsionados: a base da IA e do Web3
Os dados são o principal motor do desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os modelos de dados de IA centralizados tradicionais apresentam os seguintes problemas:
O custo de obtenção de dados é elevado, tornando difícil para as pequenas e médias empresas suportarem.
Os recursos de dados são monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados
O risco de violação e abuso da privacidade dos dados pessoais
Web3 oferece uma nova paradigma de dados descentralizados para resolver esses pontos problemáticos:
Os usuários podem vender recursos de rede ociosos, obtendo dados de rede de forma descentralizada, fornecendo dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
O modo "marcação é lucro" incentiva trabalhadores de todo o mundo a participar na marcação de dados através de recompensas em tokens, reunindo conhecimento profissional global.
A plataforma de negociação de dados em blockchain proporciona um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes da oferta e da procura de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta problemas de qualidade variável, dificuldade de processamento, diversidade e representatividade insuficientes. Dados sintéticos podem tornar-se a estrela do futuro. Baseados em IA generativa e técnicas de simulação, dados sintéticos podem simular as propriedades de dados reais, servindo como um complemento eficaz para aumentar a eficiência do uso de dados. Nos campos de condução autónoma, transações financeiras, desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já mostraram potencial de aplicação madura.
Proteção da Privacidade: Aplicações de FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se o foco global. A introdução de regulamentos relacionados reflete a proteção rigorosa da privacidade pessoal. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial dos modelos de IA.
A criptografia homomórfica totalmente compatível FHE( permite cálculos diretos em dados criptografados, sem a necessidade de decifração, e os resultados são consistentes com os cálculos em texto simples. O FHE oferece uma proteção robusta para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que o poder computacional da GPU execute treinamento de modelos e inferência em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz uma grande vantagem para as empresas de IA, permitindo a proteção de segredos comerciais enquanto fornece serviços de API de forma segura.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo vazamentos de dados. FHEML reforça a privacidade dos dados, oferecendo uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. FHEML é um complemento ao ZKML, que prova que o aprendizado de máquina é executado corretamente, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo de dados criptografados para manter a privacidade.
![Explorar as seis principais fusões entre AI e Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4.webp(
Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a um aumento exponencial na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos existente. Isso não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna os modelos de IA avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
A taxa de utilização global de GPU é inferior a 40%, e o aumento da performance dos microprocessadores está a abrandar. Além disso, fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos estão a causar escassez de chips, agravando ainda mais os problemas de fornecimento de poder computacional. Os profissionais de IA enfrentam o dilema de comprar hardware ou alugar recursos na nuvem, necessitando urgentemente de serviços de computação sob demanda e economicamente eficientes.
A rede de computação de IA descentralizada agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação acessível economicamente para empresas de IA. As partes interessadas podem publicar tarefas de computação, os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores, que executam e enviam os resultados, recebendo recompensas após a validação. Esta solução melhora a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o gargalo de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada geral, também existem redes de computação dedicadas ao treinamento e à inferência de IA. As redes de computação descentralizadas oferecem um mercado justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo barreiras e aumentando a eficiência de uso. Na ecologia Web3, as redes de computação descentralizadas desempenharão um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores a se juntarem, promovendo o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Edge AI permite que a computação ocorra na fonte de dados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. Edge AI já foi aplicado em áreas críticas como condução autónoma.
No domínio do Web3, o DePIN melhora a proteção da privacidade do usuário através do processamento local de dados, reduzindo o risco de vazamento de dados. O mecanismo econômico de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em alguns ecossistemas, tornando-se uma das plataformas de implantação preferidas dos projetos. Altas TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas fornecem um forte suporte aos projetos DePIN. Alguns projetos DePIN conhecidos já alcançaram progressos significativos.
![Explorando os seis pontos de fusão entre AI e Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito IMO tokeniza modelos de IA. No modo tradicional, os desenvolvedores têm dificuldade em obter receita contínua do uso posterior dos modelos, a performance e a eficácia dos modelos carecem de transparência, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial.
O IMO oferece um novo tipo de suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens IMO e compartilhar os rendimentos futuros do modelo. Certos protocolos utilizam padrões ERC específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e o compartilhamento de rendimentos.
O modo IMO aumenta a transparência e a confiança, incentiva a colaboração de código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e injeta energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em uma fase inicial de tentativa, mas sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: A Nova Era da Experiência Interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só entende a linguagem natural, mas também pode planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários através da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Algumas plataformas oferecem um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funcionalidades, aparência, voz de robôs e conectem-se a bases de conhecimento externas, com o objetivo de criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores. Essas plataformas treinam modelos de linguagem de grande escala especializados para tornar a interpretação de personagens mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz acelera a interação personalizada dos produtos de IA, reduzindo significativamente os custos de síntese de voz. Utilizando Agentes de IA personalizados, pode-se aplicar em várias áreas, como chat por vídeo, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outras.
Atualmente, a fusão entre Web3 e IA explora mais a camada de infraestrutura, como a obtenção de dados de alta qualidade, a proteção da privacidade dos dados, a custódia de modelos em blockchain, a utilização eficiente da capacidade de computação descentralizada e a validação de grandes modelos de linguagem, entre outros problemas chave. À medida que essa infraestrutura se aprimora gradualmente, a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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SadMoneyMeow
· 15h atrás
Outra nova história de serem enganados por idiotas.
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NFTArchaeologist
· 15h atrás
O futuro não espera por ninguém, é fazer e acabou.
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CryptoPunster
· 15h atrás
Sinto que chegou novamente a hora de me enganar tudo em.
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FloorSweeper
· 15h atrás
sinais fracos por toda parte... apenas as ovelhas não conseguem ver para onde isto está indo. fase de acumulação: iniciada
Web3 e IA integrados: tecnologias e aplicações-chave para construir um novo ecossistema da internet de nova geração
A fusão do Web3 e da IA: Construindo um ecossistema da nova geração da Internet
Web3, como um novo modelo de internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma combinação natural com a IA. Sob a arquitetura tradicional centralizada, a IA enfrenta desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, infunde nova energia ao desenvolvimento da IA através da rede de compartilhamento de capacidade computacional, mercado de dados aberto e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode fornecer diversas capacitações ao Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, contribuindo para a construção do ecossistema. Explorar a combinação entre os dois é de grande importância para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e da capacidade computacional.
Dados impulsionados: a base da IA e do Web3
Os dados são o principal motor do desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os modelos de dados de IA centralizados tradicionais apresentam os seguintes problemas:
Web3 oferece uma nova paradigma de dados descentralizados para resolver esses pontos problemáticos:
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta problemas de qualidade variável, dificuldade de processamento, diversidade e representatividade insuficientes. Dados sintéticos podem tornar-se a estrela do futuro. Baseados em IA generativa e técnicas de simulação, dados sintéticos podem simular as propriedades de dados reais, servindo como um complemento eficaz para aumentar a eficiência do uso de dados. Nos campos de condução autónoma, transações financeiras, desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já mostraram potencial de aplicação madura.
Proteção da Privacidade: Aplicações de FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se o foco global. A introdução de regulamentos relacionados reflete a proteção rigorosa da privacidade pessoal. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial dos modelos de IA.
A criptografia homomórfica totalmente compatível FHE( permite cálculos diretos em dados criptografados, sem a necessidade de decifração, e os resultados são consistentes com os cálculos em texto simples. O FHE oferece uma proteção robusta para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que o poder computacional da GPU execute treinamento de modelos e inferência em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz uma grande vantagem para as empresas de IA, permitindo a proteção de segredos comerciais enquanto fornece serviços de API de forma segura.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo vazamentos de dados. FHEML reforça a privacidade dos dados, oferecendo uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. FHEML é um complemento ao ZKML, que prova que o aprendizado de máquina é executado corretamente, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo de dados criptografados para manter a privacidade.
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Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a um aumento exponencial na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos existente. Isso não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna os modelos de IA avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
A taxa de utilização global de GPU é inferior a 40%, e o aumento da performance dos microprocessadores está a abrandar. Além disso, fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos estão a causar escassez de chips, agravando ainda mais os problemas de fornecimento de poder computacional. Os profissionais de IA enfrentam o dilema de comprar hardware ou alugar recursos na nuvem, necessitando urgentemente de serviços de computação sob demanda e economicamente eficientes.
A rede de computação de IA descentralizada agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação acessível economicamente para empresas de IA. As partes interessadas podem publicar tarefas de computação, os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores, que executam e enviam os resultados, recebendo recompensas após a validação. Esta solução melhora a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o gargalo de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada geral, também existem redes de computação dedicadas ao treinamento e à inferência de IA. As redes de computação descentralizadas oferecem um mercado justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo barreiras e aumentando a eficiência de uso. Na ecologia Web3, as redes de computação descentralizadas desempenharão um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores a se juntarem, promovendo o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Edge AI permite que a computação ocorra na fonte de dados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. Edge AI já foi aplicado em áreas críticas como condução autónoma.
No domínio do Web3, o DePIN melhora a proteção da privacidade do usuário através do processamento local de dados, reduzindo o risco de vazamento de dados. O mecanismo econômico de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em alguns ecossistemas, tornando-se uma das plataformas de implantação preferidas dos projetos. Altas TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas fornecem um forte suporte aos projetos DePIN. Alguns projetos DePIN conhecidos já alcançaram progressos significativos.
![Explorando os seis pontos de fusão entre AI e Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito IMO tokeniza modelos de IA. No modo tradicional, os desenvolvedores têm dificuldade em obter receita contínua do uso posterior dos modelos, a performance e a eficácia dos modelos carecem de transparência, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial.
O IMO oferece um novo tipo de suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens IMO e compartilhar os rendimentos futuros do modelo. Certos protocolos utilizam padrões ERC específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e o compartilhamento de rendimentos.
O modo IMO aumenta a transparência e a confiança, incentiva a colaboração de código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e injeta energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em uma fase inicial de tentativa, mas sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: A Nova Era da Experiência Interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só entende a linguagem natural, mas também pode planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários através da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Algumas plataformas oferecem um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funcionalidades, aparência, voz de robôs e conectem-se a bases de conhecimento externas, com o objetivo de criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores. Essas plataformas treinam modelos de linguagem de grande escala especializados para tornar a interpretação de personagens mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz acelera a interação personalizada dos produtos de IA, reduzindo significativamente os custos de síntese de voz. Utilizando Agentes de IA personalizados, pode-se aplicar em várias áreas, como chat por vídeo, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outras.
Atualmente, a fusão entre Web3 e IA explora mais a camada de infraestrutura, como a obtenção de dados de alta qualidade, a proteção da privacidade dos dados, a custódia de modelos em blockchain, a utilização eficiente da capacidade de computação descentralizada e a validação de grandes modelos de linguagem, entre outros problemas chave. À medida que essa infraestrutura se aprimora gradualmente, a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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