La fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités d'intégration naturelles avec l'intelligence artificielle. Dans une architecture centralisée traditionnelle, le calcul AI et les ressources de données sont soumis à des restrictions strictes, faisant face à des défis tels que les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul, les violations de la vie privée et le manque de transparence des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans le développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs privés. En même temps, 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 crucial pour construire l'infrastructure Internet de nouvelle génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données drivées : Une base solide pour l'IA et le Web3
Les données sont l'élément central qui propulse le développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA ont besoin de digérer d'énormes quantités de données de qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données ne fournissent pas seulement une base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité du modèle.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisés présentent les principaux problèmes suivants :
Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les petites et moyennes entreprises de le supporter.
Les ressources de données sont monopolisées par des géants, formant des îlots de données.
Les données personnelles sont confrontées à des risques de fuite et d'abus.
Web3 peut résoudre les points de douleur du modèle traditionnel grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Capturer des données réseau via un réseau décentralisé, fournissant des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Adopter le mode "labeling to earn" pour inciter les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données, rassemblant ainsi une expertise professionnelle.
La plateforme de trading de données blockchain offre un environnement de trading public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, favorisant l'innovation et le partage des données.
Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel présente encore certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être un point fort de l'avenir du secteur des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer 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 un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : Le rôle de FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial, et l'adoption de diverses réglementations reflète une stricte protection de la vie privée individuelle. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, limitant ainsi le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
Le chiffrement homomorphe complet (FHE) 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 sur les données en clair. FHE offre une protection puissante pour le calcul privé de l'IA, permettant aux capacités de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans accès aux données brutes. Cela offre un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données. FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, ZKML prouvant l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : IA dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les 3 mois, entraînant une augmentation exponentielle de la demande en puissance de calcul, dépassant largement l'offre actuelle de ressources informatiques. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès de la technologie IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et des facteurs tels que le ralentissement de l'amélioration des performances des processeurs et la pénurie de puces aggravent le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se trouvent confrontés à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, et il est urgent de trouver une méthode de service de calcul à la demande et économique.
Le réseau de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, fournissant un marché de calcul économique et facile à utiliser pour les entreprises d'IA. Les demandeurs peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds qui contribuent en puissance de calcul. Les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, après vérification, reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème du goulot d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de calcul décentralisés généraux, il existe des plateformes de calcul dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché équitable et transparent, brisent les monopoles, abaissent les barrières à l'entrée et améliorent l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications innovantes pour promouvoir conjointement le développement et l'application des technologies de l'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'IA Edge
L'Edge AI permet de traiter les données à la source de leur production, réalisant ainsi un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome. Dans le domaine de Web3, nous l'appelons DePIN. Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, et DePIN renforce la protection de la vie privée en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite. Le mécanisme économique natif des jetons de Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes de chaînes publiques, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Un haut TPS, de faibles frais de transaction et des innovations technologiques offrent un soutien solide aux projets DePIN. La capitalisation boursière de certains projets DePIN sur des chaînes publiques a déjà dépassé 10 milliards de dollars, et certains projets bien connus ont réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA
IMO(Offre Initiale de Modèle)Le concept de tokenisation des modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les développeurs de modèles d'IA de tirer des revenus durables de l'utilisation ultérieure, surtout lorsque le modèle est intégré dans d'autres produits. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui limite la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial.
IMO a fourni un nouveau soutien financier et un moyen de partage de valeur pour les modèles AI open source, les investisseurs peuvent acheter des tokens pour partager les bénéfices futurs du modèle. Certains protocoles utilisent des normes spécifiques, combinant des oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles AI et permettre aux détenteurs de tokens de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies d'IA. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement du champ de participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière autonome et agir pour atteindre ses objectifs. Soutenu par 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 à travers l'interaction pour offrir des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, l'Agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Certaines plateformes d'applications natives d'IA ouvertes offrent une suite d'outils de création complète et facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert, permettant aux individus de devenir des super créateurs grâce à la technologie de l'IA générative. Ces plateformes ont formé des modèles de langage spécialisés, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits IA, réduisant considérablement les coûts de synthèse vocale. Grâce à des agents IA sur mesure, cela peut actuellement être appliqué dans de nombreux domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement principalement d'explorer le niveau des infrastructures, telles que l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et la validation des grands modèles de langage, entre autres questions clés. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, la fusion de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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LiquidityWitch
· 08-02 20:41
C'est vraiment agréable de faire voler le calcul de la vie privée.
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TokenEconomist
· 08-02 13:05
en fait, la variable clé ici est la dynamique de confiance computationnelle...
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MetaLord420
· 07-30 23:16
Peut-on gagner en faisant des promesses en l'air ?
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PretendingSerious
· 07-30 23:08
smart contracts ne sont pas clairs
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MysteryBoxOpener
· 07-30 23:07
Cette vague n'est pas perdante, c'est juste un jeu.
Web3 et AI fusionnés : construire une infrastructure Internet intelligent décentralisé
La fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités d'intégration naturelles avec l'intelligence artificielle. Dans une architecture centralisée traditionnelle, le calcul AI et les ressources de données sont soumis à des restrictions strictes, faisant face à des défis tels que les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul, les violations de la vie privée et le manque de transparence des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans le développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs privés. En même temps, 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 crucial pour construire l'infrastructure Internet de nouvelle génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données drivées : Une base solide pour l'IA et le Web3
Les données sont l'élément central qui propulse le développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA ont besoin de digérer d'énormes quantités de données de qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données ne fournissent pas seulement une base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité du modèle.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisés présentent les principaux problèmes suivants :
Web3 peut résoudre les points de douleur du modèle traditionnel grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel présente encore certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être un point fort de l'avenir du secteur des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer 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 un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : Le rôle de FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial, et l'adoption de diverses réglementations reflète une stricte protection de la vie privée individuelle. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, limitant ainsi le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
Le chiffrement homomorphe complet (FHE) 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 sur les données en clair. FHE offre une protection puissante pour le calcul privé de l'IA, permettant aux capacités de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans accès aux données brutes. Cela offre un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données. FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, ZKML prouvant l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : IA dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les 3 mois, entraînant une augmentation exponentielle de la demande en puissance de calcul, dépassant largement l'offre actuelle de ressources informatiques. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès de la technologie IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et des facteurs tels que le ralentissement de l'amélioration des performances des processeurs et la pénurie de puces aggravent le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se trouvent confrontés à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, et il est urgent de trouver une méthode de service de calcul à la demande et économique.
Le réseau de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, fournissant un marché de calcul économique et facile à utiliser pour les entreprises d'IA. Les demandeurs peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds qui contribuent en puissance de calcul. Les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, après vérification, reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème du goulot d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de calcul décentralisés généraux, il existe des plateformes de calcul dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché équitable et transparent, brisent les monopoles, abaissent les barrières à l'entrée et améliorent l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications innovantes pour promouvoir conjointement le développement et l'application des technologies de l'IA.
DePIN : Web3 habilitant l'IA Edge
L'Edge AI permet de traiter les données à la source de leur production, réalisant ainsi un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome. Dans le domaine de Web3, nous l'appelons DePIN. Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, et DePIN renforce la protection de la vie privée en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite. Le mécanisme économique natif des jetons de Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes de chaînes publiques, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Un haut TPS, de faibles frais de transaction et des innovations technologiques offrent un soutien solide aux projets DePIN. La capitalisation boursière de certains projets DePIN sur des chaînes publiques a déjà dépassé 10 milliards de dollars, et certains projets bien connus ont réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA
IMO(Offre Initiale de Modèle)Le concept de tokenisation des modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les développeurs de modèles d'IA de tirer des revenus durables de l'utilisation ultérieure, surtout lorsque le modèle est intégré dans d'autres produits. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui limite la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial.
IMO a fourni un nouveau soutien financier et un moyen de partage de valeur pour les modèles AI open source, les investisseurs peuvent acheter des tokens pour partager les bénéfices futurs du modèle. Certains protocoles utilisent des normes spécifiques, combinant des oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles AI et permettre aux détenteurs de tokens de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies d'IA. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement du champ de participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière autonome et agir pour atteindre ses objectifs. Soutenu par 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 à travers l'interaction pour offrir des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, l'Agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Certaines plateformes d'applications natives d'IA ouvertes offrent une suite d'outils de création complète et facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert, permettant aux individus de devenir des super créateurs grâce à la technologie de l'IA générative. Ces plateformes ont formé des modèles de langage spécialisés, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits IA, réduisant considérablement les coûts de synthèse vocale. Grâce à des agents IA sur mesure, cela peut actuellement être appliqué dans de nombreux domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement principalement d'explorer le niveau des infrastructures, telles que l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et la validation des grands modèles de langage, entre autres questions clés. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, la fusion de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.