La fusión de Web3 y AI: Construyendo la infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo modelo de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión naturales con la inteligencia artificial. Bajo la arquitectura centralizada tradicional, los recursos de computación y datos de la IA están sujetos a estrictas limitaciones, enfrentando numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cómputo, filtraciones de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. En cambio, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar 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 aportar numerosas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando así la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, 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 cómputo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el elemento central que impulsa el desarrollo de la IA, al igual que el combustible para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de calidad para obtener una comprensión profunda y una fuerte 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 siguientes problemas principales existen en el modelo tradicional de adquisición y utilización de datos de IA centralizada:
El costo de obtención de datos es elevado, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo asuman.
Los recursos de datos están monopolizados por gigantes, formando islas de datos
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso.
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Captar datos de la red a través de una red descentralizada para proporcionar datos reales y de alta calidad para el entrenamiento del modelo de IA.
Adoptar el modelo "labeling to earn", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos y reunir conocimientos profesionales.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de transacción público y transparente para ambas partes en la oferta y demanda de datos, promoviendo la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real sigue presentando algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, y la insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser un punto destacado en el futuro de la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, 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 videojuegos, los datos sintéticos 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 global, y la aparición de diversas regulaciones refleja una estricta defensa de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: ciertos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
La criptografía totalmente homomórfica ( FHE ) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados, sin necesidad de descifrar los datos, y los resultados del cálculo son consistentes con los resultados del cálculo de datos en texto claro. FHE proporciona una fuerte protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin contacto con los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden ofrecer servicios API de manera segura mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante 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 complementa a ZKML; 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 de la potencia de cálculo: Computación de 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 actual de recursos computacionales. Esta escasez de potencia 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.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, y factores como la desaceleración del rendimiento de los procesadores y la escasez de chips agravan aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se enfrentan a la disyuntiva de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, por lo que se necesita urgentemente un servicio de computación que sea bajo demanda y rentable.
La red de potencia de cálculo AI descentralizada agrega recursos de GPU ociosos a nivel mundial, proporcionando un mercado de potencia de cálculo económico y fácil de usar para las empresas de AI. Los demandantes pueden publicar tareas de cálculo en la red, 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, que, tras ser verificados, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la AI.
Además de las redes de computación descentralizadas de uso general, también existen plataformas de computación dedicadas al entrenamiento y la inferencia de inteligencia artificial. Las redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia del uso de la computación. En el ecosistema de Web3, las redes de computación descentralizadas jugarán un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y promover conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 potencia la inteligencia artificial 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, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma. En el ámbito de Web3, lo llamamos DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN mejora la protección de la privacidad y reduce el riesgo de filtración al procesar datos localmente. El mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en algunos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. La capitalización de mercado de algunos proyectos DePIN en cadenas públicas ya ha superado los cien mil millones de dólares, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nuevo paradigma de lanzamiento de modelos de IA
IMO(Oferta Inicial de Modelo)El concepto 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, especialmente una vez que el modelo se integra en otros productos. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que limita el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial.
IMO ha proporcionado un nuevo apoyo financiero y una forma de compartir el valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens y compartir los ingresos posteriores del modelo. Algunos protocolos utilizan estándares específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los poseedores de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo 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, IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de espera.
Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y tomar medidas para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, 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 proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar 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, sonido de los robots y conectar bases de conocimientos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto, capacitando a los individuos para convertirse en supercreadores utilizando tecnología de IA generativa. Estas plataformas han entrenado modelos de lenguaje de gran tamaño específicos, lo que hace que la interpretación de roles sea más humanizada; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA y reducir significativamente el costo de la síntesis de voz. Con agentes de IA personalizados, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chats de video, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y la IA, actualmente se exploran más las capas de infraestructura, como 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 modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, la fusión de Web3 y la IA podría dar lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.
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LiquidityWitch
· 08-02 20:41
¡Es realmente atractivo el cálculo de privacidad cuando se despliega!
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TokenEconomist
· 08-02 13:05
en realidad, la variable clave aquí son las dinámicas de confianza computacional...
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MetaLord420
· 07-30 23:16
¿Se puede ganar haciendo promesas vacías?
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PretendingSerious
· 07-30 23:08
contratos inteligentes no entiendo
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MysteryBoxOpener
· 07-30 23:07
No hay pérdidas en esta ronda, solo diversión.
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SatoshiSherpa
· 07-30 22:57
La carpa saltando sobre el dragón tiene esperanzas.
Web3 y la IA se fusionan: construyendo infraestructura de internet inteligente descentralizada
La fusión de Web3 y AI: Construyendo la infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo modelo de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión naturales con la inteligencia artificial. Bajo la arquitectura centralizada tradicional, los recursos de computación y datos de la IA están sujetos a estrictas limitaciones, enfrentando numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cómputo, filtraciones de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. En cambio, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar 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 aportar numerosas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando así la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, 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 cómputo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el elemento central que impulsa el desarrollo de la IA, al igual que el combustible para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de calidad para obtener una comprensión profunda y una fuerte 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 siguientes problemas principales existen en el modelo tradicional de adquisición y utilización de datos de IA centralizada:
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real sigue presentando algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, y la insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser un punto destacado en el futuro de la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, 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 videojuegos, los datos sintéticos 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 global, y la aparición de diversas regulaciones refleja una estricta defensa de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: ciertos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
La criptografía totalmente homomórfica ( FHE ) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados, sin necesidad de descifrar los datos, y los resultados del cálculo son consistentes con los resultados del cálculo de datos en texto claro. FHE proporciona una fuerte protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin contacto con los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden ofrecer servicios API de manera segura mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante 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 complementa a ZKML; 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 de la potencia de cálculo: Computación de 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 actual de recursos computacionales. Esta escasez de potencia 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.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, y factores como la desaceleración del rendimiento de los procesadores y la escasez de chips agravan aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se enfrentan a la disyuntiva de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, por lo que se necesita urgentemente un servicio de computación que sea bajo demanda y rentable.
La red de potencia de cálculo AI descentralizada agrega recursos de GPU ociosos a nivel mundial, proporcionando un mercado de potencia de cálculo económico y fácil de usar para las empresas de AI. Los demandantes pueden publicar tareas de cálculo en la red, 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, que, tras ser verificados, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la AI.
Además de las redes de computación descentralizadas de uso general, también existen plataformas de computación dedicadas al entrenamiento y la inferencia de inteligencia artificial. Las redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia del uso de la computación. En el ecosistema de Web3, las redes de computación descentralizadas jugarán un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y promover conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 potencia la inteligencia artificial 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, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma. En el ámbito de Web3, lo llamamos DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN mejora la protección de la privacidad y reduce el riesgo de filtración al procesar datos localmente. El mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en algunos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. La capitalización de mercado de algunos proyectos DePIN en cadenas públicas ya ha superado los cien mil millones de dólares, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nuevo paradigma de lanzamiento de modelos de IA
IMO(Oferta Inicial de Modelo)El concepto 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, especialmente una vez que el modelo se integra en otros productos. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que limita el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial.
IMO ha proporcionado un nuevo apoyo financiero y una forma de compartir el valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens y compartir los ingresos posteriores del modelo. Algunos protocolos utilizan estándares específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los poseedores de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo 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, IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de espera.
Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y tomar medidas para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, 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 proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar 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, sonido de los robots y conectar bases de conocimientos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto, capacitando a los individuos para convertirse en supercreadores utilizando tecnología de IA generativa. Estas plataformas han entrenado modelos de lenguaje de gran tamaño específicos, lo que hace que la interpretación de roles sea más humanizada; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA y reducir significativamente el costo de la síntesis de voz. Con agentes de IA personalizados, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chats de video, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y la IA, actualmente se exploran más las capas de infraestructura, como 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 modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, la fusión de Web3 y la IA podría dar lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.