Слияние Web3 и ИИ: создание Децентрализованной интеллектуальной экосистемы
На недавнем Всемирном правительственном саммите лидер технологической отрасли предложил концепцию «суверенного ИИ». Это наводит нас на мысль: как построить систему искусственного интеллекта, способную удовлетворить интересы и запросы криптосообщества? Ответ можно найти в конвергенции Web3 и искусственного интеллекта.
Основатель Эфириума в статье изложил синергетический эффект криптографических технологий и ИИ: Децентрализация криптографии может сбалансировать централизационные тенденции ИИ; прозрачность, обеспечиваемая криптографией, может смягчить непрозрачность ИИ; а блокчейн способствует хранению и отслеживанию данных, необходимых для ИИ. Этот синергетический эффект пронизывает всю индустрию Web3+AI.
В настоящее время большинство проектов Web3+AI стремятся использовать технологии блокчейна для решения проблем инфраструктуры в отрасли AI, в то время как небольшое количество проектов использует AI для решения конкретных проблем в приложениях Web3. Промышленность Web3+AI в основном проявляется в следующих четырех аспектах:
1. Уровень вычислительной мощности: активы вычислительной мощности
С увеличением экспоненциального спроса на вычислительную мощность для обучения крупных AI моделей на рынке возникла проблема дисбаланса между спросом и предложением вычислительных мощностей. Технология Web3 может создать распределённую сеть вычислительной мощности, интегрируя неиспользуемые ресурсы среднего и низкого уровня, чтобы предоставить Децентрализация вычислительных ресурсов через аренду и обмен, тем самым снижая стоимость вычислительной мощности для AI.
Эти проекты в данной области включают в себя универсальные Децентрализация вычислительные мощности, вычислительные мощности, специально предназначенные для обучения ИИ, вычислительные мощности для вывода ИИ, а также вычислительные мощности для 3D-рендеринга и т.д. Основное преимущество этих проектов заключается в возможности быстро расширять сеть с помощью токенов, предоставляя высокоэффективные вычислительные ресурсы.
2. Уровень данных: Активизация данных
Данные как основной ресурс AI, их получение и управление всегда были ключевыми вызовами для отрасли. Слияние Web3+AI предоставляет новые решения для сбора, аннотирования и хранения данных. С помощью распределенной сети и токенизированных механизмов стимуляции можно достичь низкозатратных и высокопрозрачных процессов управления данными, одновременно защищая права пользователей.
Связанные проекты охватывают множество областей, таких как сбор данных, торговля данными, аннотация данных, источники данных блокчейна и децентрализованное хранение. Основная сложность для этих проектов заключается в том, как разработать эффективную модель токеномики для стандартизации и количественной оценки ценности данных.
3. Платформенный уровень: ассетизация стоимости платформы
Проекты платформ направлены на интеграцию различных ресурсов в индустрию искусственного интеллекта, включая данные, вычислительные мощности, модели и сообщества разработчиков. Эти платформы способствуют быстрой разработке и развертыванию приложений ИИ, а также изучают, как повысить доверие и прозрачность моделей ИИ с помощью методов криптографии, таких как доказательства с нулевым разглашением и полностью гомоморфное шифрование.
Некоторые проекты создают специализированные блокчейны уровня 1/уровня 2 для ИИ или разрабатывают платформы сетей агентов для поддержки быстрого внедрения различных сценариев ИИ. Ядром таких проектов является захват ценности платформы через токеномическую модель, которая стимулирует участие всех сторон в строительстве платформы.
4. Прикладной уровень: ассетизация ценности ИИ
На прикладном уровне интеграция Web3+AI в основном отражается в двух направлениях:
ИИ как участник Web3: например, выступая в роли игрока в Web3-играх, проводя арбитраж на децентрализованных биржах или предоставляя аналитические услуги на прогнозных рынках.
Создание масштабируемого Децентрализованного частного ИИ: решать беспокойства пользователей по поводу черного ящика ИИ, предоставляя сообществу распределенные права управления ИИ-системами, повышая прозрачность и доверие к ИИ-системам.
Несмотря на то, что на уровне приложений еще не появилось прорывных проектов, этот сектор обладает огромным потенциалом и заслуживает постоянного внимания.
Перспективы
Конвергенция Web3+AI все еще находится на ранних стадиях, и перспективы ее развития еще предстоит увидеть. Тем не менее, ожидается, что эта конвергенция создаст продукты, которые будут более ценными, чем традиционный централизованный ИИ, избавится от ярлыков «гигантского контроля» и «монополии» и достигнет модели управления ИИ, в большей степени основанной на сообществе. Участвуя в развитии ИИ, люди смогут найти баланс между «благоговением» и «страхом», чтобы сформировать будущее ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Web3 и AI: четыре направления построения децентрализованной интеллектуальной экосистемы
Слияние Web3 и ИИ: создание Децентрализованной интеллектуальной экосистемы
На недавнем Всемирном правительственном саммите лидер технологической отрасли предложил концепцию «суверенного ИИ». Это наводит нас на мысль: как построить систему искусственного интеллекта, способную удовлетворить интересы и запросы криптосообщества? Ответ можно найти в конвергенции Web3 и искусственного интеллекта.
Основатель Эфириума в статье изложил синергетический эффект криптографических технологий и ИИ: Децентрализация криптографии может сбалансировать централизационные тенденции ИИ; прозрачность, обеспечиваемая криптографией, может смягчить непрозрачность ИИ; а блокчейн способствует хранению и отслеживанию данных, необходимых для ИИ. Этот синергетический эффект пронизывает всю индустрию Web3+AI.
В настоящее время большинство проектов Web3+AI стремятся использовать технологии блокчейна для решения проблем инфраструктуры в отрасли AI, в то время как небольшое количество проектов использует AI для решения конкретных проблем в приложениях Web3. Промышленность Web3+AI в основном проявляется в следующих четырех аспектах:
1. Уровень вычислительной мощности: активы вычислительной мощности
С увеличением экспоненциального спроса на вычислительную мощность для обучения крупных AI моделей на рынке возникла проблема дисбаланса между спросом и предложением вычислительных мощностей. Технология Web3 может создать распределённую сеть вычислительной мощности, интегрируя неиспользуемые ресурсы среднего и низкого уровня, чтобы предоставить Децентрализация вычислительных ресурсов через аренду и обмен, тем самым снижая стоимость вычислительной мощности для AI.
Эти проекты в данной области включают в себя универсальные Децентрализация вычислительные мощности, вычислительные мощности, специально предназначенные для обучения ИИ, вычислительные мощности для вывода ИИ, а также вычислительные мощности для 3D-рендеринга и т.д. Основное преимущество этих проектов заключается в возможности быстро расширять сеть с помощью токенов, предоставляя высокоэффективные вычислительные ресурсы.
2. Уровень данных: Активизация данных
Данные как основной ресурс AI, их получение и управление всегда были ключевыми вызовами для отрасли. Слияние Web3+AI предоставляет новые решения для сбора, аннотирования и хранения данных. С помощью распределенной сети и токенизированных механизмов стимуляции можно достичь низкозатратных и высокопрозрачных процессов управления данными, одновременно защищая права пользователей.
Связанные проекты охватывают множество областей, таких как сбор данных, торговля данными, аннотация данных, источники данных блокчейна и децентрализованное хранение. Основная сложность для этих проектов заключается в том, как разработать эффективную модель токеномики для стандартизации и количественной оценки ценности данных.
3. Платформенный уровень: ассетизация стоимости платформы
Проекты платформ направлены на интеграцию различных ресурсов в индустрию искусственного интеллекта, включая данные, вычислительные мощности, модели и сообщества разработчиков. Эти платформы способствуют быстрой разработке и развертыванию приложений ИИ, а также изучают, как повысить доверие и прозрачность моделей ИИ с помощью методов криптографии, таких как доказательства с нулевым разглашением и полностью гомоморфное шифрование.
Некоторые проекты создают специализированные блокчейны уровня 1/уровня 2 для ИИ или разрабатывают платформы сетей агентов для поддержки быстрого внедрения различных сценариев ИИ. Ядром таких проектов является захват ценности платформы через токеномическую модель, которая стимулирует участие всех сторон в строительстве платформы.
4. Прикладной уровень: ассетизация ценности ИИ
На прикладном уровне интеграция Web3+AI в основном отражается в двух направлениях:
ИИ как участник Web3: например, выступая в роли игрока в Web3-играх, проводя арбитраж на децентрализованных биржах или предоставляя аналитические услуги на прогнозных рынках.
Создание масштабируемого Децентрализованного частного ИИ: решать беспокойства пользователей по поводу черного ящика ИИ, предоставляя сообществу распределенные права управления ИИ-системами, повышая прозрачность и доверие к ИИ-системам.
Несмотря на то, что на уровне приложений еще не появилось прорывных проектов, этот сектор обладает огромным потенциалом и заслуживает постоянного внимания.
Перспективы
Конвергенция Web3+AI все еще находится на ранних стадиях, и перспективы ее развития еще предстоит увидеть. Тем не менее, ожидается, что эта конвергенция создаст продукты, которые будут более ценными, чем традиционный централизованный ИИ, избавится от ярлыков «гигантского контроля» и «монополии» и достигнет модели управления ИИ, в большей степени основанной на сообществе. Участвуя в развитии ИИ, люди смогут найти баланс между «благоговением» и «страхом», чтобы сформировать будущее ИИ.