La fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure d'Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, offre une opportunité naturelle de fusion avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, et il existe de nombreux défis tels que les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et les algorithmes en boîte noire. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique au développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs de confidentialité. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-triche, contribuant ainsi à la construction de son écosystème. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est essentiel pour construire l'infrastructure Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : une base solide pour l'IA et le Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité des modèles.
Dans le mode d'acquisition et d'utilisation des données AI centralisé traditionnel, plusieurs problèmes majeurs existent :
Le coût d'obtention des données est élevé, ce qui rend difficile pour les petites et moyennes entreprises de l'assumer.
Les ressources de données sont monopolisées par des géants de la technologie, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées au risque de fuite et d'abus.
Web3 peut résoudre les points de douleur des modèles traditionnels grâce à une nouvelle paradigm de données décentralisées :
En récupérant des données du réseau de manière décentralisée, après nettoyage et transformation, pour fournir des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Adopter le modèle "label to earn", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des tokens, rassemblant ainsi l'expertise mondiale et renforçant la capacité d'analyse des données.
La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent aux 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 dans le monde réel présente également certains problèmes, tels que la qualité inégale des données, la difficulté de traitement, ainsi qu'un manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient devenir la star du futur dans le domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace aux données réelles et améliorant l'efficacité de l'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré leur potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : le rôle de la FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial, et l'adoption de réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne témoigne d'une stricte protection de la vie privée personnelle. 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 sans aucun doute le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
FHE, ou chiffrement homomorphe complet, permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul privé de l'IA, permettant à la puissance de calcul des GPU d'exécuter des tâches de formation et d'inférence de modèles sans accéder aux données brutes. Cela apporte un énorme avantage aux entreprises d'IA. Elles peuvent ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement chiffré des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et empêchant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et offre un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML souligne le calcul sur des données cryptées pour préserver la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une explosion de la demande de puissance de calcul, bien supérieure à l'offre de ressources informatiques existantes. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langage nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès des technologies d'IA, mais rend également ces modèles d'IA avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, l'utilisation mondiale des GPU est inférieure à 40 %, et la lenteur de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces due à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent encore le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent dans un dilemme : soit acheter du matériel, soit louer des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économiquement efficace.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé propose un marché de puissance de calcul à la fois économique et accessible aux entreprises d'IA en agrégeant des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds de mineurs qui contribuent à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, une fois vérifiés, leur permettent de gagner des points de récompense. Cette solution améliore l'efficacité d'utilisation des ressources et aide à résoudre les problèmes de goulet d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance décentralisé général, il existe des plateformes axées sur l'entraînement de l'IA, ainsi que des réseaux de puissance dédiés à l'inférence de l'IA.
Un réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières à l'entrée des applications et améliorant l'efficacité d'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, le réseau de puissance de calcul décentralisé jouera un rôle clé, attirant l'adhésion de plus d'applications décentralisées innovantes pour promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'Edge AI
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, et même les appareils intelligents de votre maison soient tous capables d'exécuter de l'IA - c'est là toute la magie de l'Edge AI. Cela permet le calcul à la source de la génération des données, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI est déjà utilisée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN, en traitant les données localement, peut renforcer la protection de la vie privée des utilisateurs et réduire le risque de fuite de données ; le mécanisme économique natif des tokens du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de blockchain publique les plus prisées pour le déploiement de projets. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain publique offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets renommés ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme de modèle d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, permettant de tokeniser les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des revenus, une fois qu'un modèle d'IA est développé et mis sur le marché, les développeurs ont souvent du mal à obtenir des revenus continus de l'utilisation ultérieure du modèle, surtout lorsque le modèle est intégré à d'autres produits et services. Les créateurs originaux ont du mal à suivre l'utilisation, sans parler de la génération de revenus. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial du modèle.
IMO propose un nouveau mode de financement et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source, permettant aux investisseurs d'acheter des tokens IMO et de partager les revenus générés par le modèle. Un certain protocole utilise deux standards ERC, combinant un oracle d'IA on-chain (Onchain AI Oracle) et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de tokens de partager les revenus.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et insuffle une dynamique au développement durable des technologies AI. L'IMO est encore à un stade d'essai précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et de l'élargissement de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle méritent notre attention.
Agent IA : La nouvelle ère de l'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière indépendante et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Avec le soutien de grands modèles de langage, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs grâce à leurs interactions et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Une plateforme d'application AI native ouverte propose un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer des fonctionnalités, l'apparence et la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, s'engageant à créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. En utilisant la technologie AI générative, elle habilite les individus à devenir des super créateurs. Cette plateforme a formé un modèle de langage de grande taille spécialisé, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute. Grâce à l'Agent AI personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que le chat vidéo, l'apprentissage des langues, et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, l'exploration porte actuellement davantage sur le niveau des infrastructures, notamment comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et comment vérifier les grands modèles linguistiques, parmi d'autres questions clés. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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Deconstructionist
· 07-30 18:38
Le shitcoin est aussi dans l'IA + web3 ?
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BearMarketLightning
· 07-30 18:27
Web3 et AI essaient encore d'escroquer les pigeons, n'est-ce pas ?
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MiningDisasterSurvivor
· 07-29 05:51
Encore en train de dessiner des BTC, les vieux mineurs n'ont pas de bonnes journées à vivre, et ils inventent encore ces choses farfelues.
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TideReceder
· 07-29 05:49
C'est encore une tentative de profiter de la tendance de l'IA.
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OneBlockAtATime
· 07-29 05:42
Pourquoi j'ai l'impression que tout cela n'est pas très fiable ?
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0xSoulless
· 07-29 05:41
Encore un nouveau terme pour se faire prendre pour des cons.
Web3 et fusion de l'IA : construire une infrastructure décentralisée de données et de puissance de calcul
La fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure d'Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, offre une opportunité naturelle de fusion avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, et il existe de nombreux défis tels que les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et les algorithmes en boîte noire. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique au développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs de confidentialité. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-triche, contribuant ainsi à la construction de son écosystème. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est essentiel pour construire l'infrastructure Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : une base solide pour l'IA et le Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité des modèles.
Dans le mode d'acquisition et d'utilisation des données AI centralisé traditionnel, plusieurs problèmes majeurs existent :
Web3 peut résoudre les points de douleur des modèles traditionnels grâce à une nouvelle paradigm de données décentralisées :
Néanmoins, l'acquisition de données dans le monde réel présente également certains problèmes, tels que la qualité inégale des données, la difficulté de traitement, ainsi qu'un manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient devenir la star du futur dans le domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace aux données réelles et améliorant l'efficacité de l'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré leur potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : le rôle de la FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial, et l'adoption de réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne témoigne d'une stricte protection de la vie privée personnelle. 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 sans aucun doute le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
FHE, ou chiffrement homomorphe complet, permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul privé de l'IA, permettant à la puissance de calcul des GPU d'exécuter des tâches de formation et d'inférence de modèles sans accéder aux données brutes. Cela apporte un énorme avantage aux entreprises d'IA. Elles peuvent ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement chiffré des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et empêchant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et offre un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML souligne le calcul sur des données cryptées pour préserver la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une explosion de la demande de puissance de calcul, bien supérieure à l'offre de ressources informatiques existantes. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langage nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès des technologies d'IA, mais rend également ces modèles d'IA avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, l'utilisation mondiale des GPU est inférieure à 40 %, et la lenteur de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces due à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent encore le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent dans un dilemme : soit acheter du matériel, soit louer des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économiquement efficace.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé propose un marché de puissance de calcul à la fois économique et accessible aux entreprises d'IA en agrégeant des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds de mineurs qui contribuent à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, une fois vérifiés, leur permettent de gagner des points de récompense. Cette solution améliore l'efficacité d'utilisation des ressources et aide à résoudre les problèmes de goulet d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance décentralisé général, il existe des plateformes axées sur l'entraînement de l'IA, ainsi que des réseaux de puissance dédiés à l'inférence de l'IA.
Un réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières à l'entrée des applications et améliorant l'efficacité d'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, le réseau de puissance de calcul décentralisé jouera un rôle clé, attirant l'adhésion de plus d'applications décentralisées innovantes pour promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'Edge AI
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, et même les appareils intelligents de votre maison soient tous capables d'exécuter de l'IA - c'est là toute la magie de l'Edge AI. Cela permet le calcul à la source de la génération des données, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI est déjà utilisée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN, en traitant les données localement, peut renforcer la protection de la vie privée des utilisateurs et réduire le risque de fuite de données ; le mécanisme économique natif des tokens du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de blockchain publique les plus prisées pour le déploiement de projets. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain publique offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets renommés ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme de modèle d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, permettant de tokeniser les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des revenus, une fois qu'un modèle d'IA est développé et mis sur le marché, les développeurs ont souvent du mal à obtenir des revenus continus de l'utilisation ultérieure du modèle, surtout lorsque le modèle est intégré à d'autres produits et services. Les créateurs originaux ont du mal à suivre l'utilisation, sans parler de la génération de revenus. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial du modèle.
IMO propose un nouveau mode de financement et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source, permettant aux investisseurs d'acheter des tokens IMO et de partager les revenus générés par le modèle. Un certain protocole utilise deux standards ERC, combinant un oracle d'IA on-chain (Onchain AI Oracle) et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de tokens de partager les revenus.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et insuffle une dynamique au développement durable des technologies AI. L'IMO est encore à un stade d'essai précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et de l'élargissement de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle méritent notre attention.
Agent IA : La nouvelle ère de l'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière indépendante et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Avec le soutien de grands modèles de langage, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs grâce à leurs interactions et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Une plateforme d'application AI native ouverte propose un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer des fonctionnalités, l'apparence et la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, s'engageant à créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. En utilisant la technologie AI générative, elle habilite les individus à devenir des super créateurs. Cette plateforme a formé un modèle de langage de grande taille spécialisé, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute. Grâce à l'Agent AI personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que le chat vidéo, l'apprentissage des langues, et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, l'exploration porte actuellement davantage sur le niveau des infrastructures, notamment comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et comment vérifier les grands modèles linguistiques, parmi d'autres questions clés. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.