A fusão do Web3 e da IA: construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
Web3, como uma nova paradigma da Internet descentralizada, aberta e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a IA. Na arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA estão sob controle rigoroso, além de enfrentar diversos desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e caixas-pretas de algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de computação compartilhadas, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer várias capacitações para o Web3, como a otimização de contratos inteligentes e algoritmos de combate à fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação do Web3 e da IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da Internet e liberar o valor dos dados e da capacidade computacional.
Dados impulsionados: a sólida base da IA e Web3
Os dados são a força motriz do desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma poderosa 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.
No modelo tradicional de aquisição e utilização de dados de IA centralizados, existem os seguintes problemas principais:
O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando a sua assunção por pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados são monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados.
Os dados pessoais enfrentam o risco de vazamento e abuso.
Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados:
Capturar dados da web de forma descentralizada, após limpeza e transformação, para fornecer dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
Adotar o modelo "label to earn", incentivando trabalhadores de todo o mundo a participar na rotulagem de dados através de tokens, reunindo conhecimentos especializados globalmente e aumentando a capacidade de análise de dados.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para as partes que oferecem e demandam dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real também apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados que varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a representação insuficientes, entre outros. Dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados na tecnologia de IA generativa e simulações, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como a condução autónoma, o trading de mercados financeiros e o desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já mostraram seu potencial de aplicação madura.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a implementação de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser totalmente utilizados devido a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE significa criptografia homomórfica completa, permitindo realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado da mesma operação sobre dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a potência de GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente que não toca nos dados originais. Isso traz enormes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
O FHEML suporta o processamento criptográfico de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação de IA em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a uma explosão na demanda por poder computacional, superando em muito a oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um grande modelo de linguagem requer um imenso poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não só limita o avanço da tecnologia de IA, como também torna esses modelos avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, o que torna o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA encontram-se em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
A rede de computação AI descentralizada, através da agregação de recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece às empresas de AI um mercado de computação que é tanto econômico quanto fácil de acessar. As partes demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, recebendo recompensas em pontos após a verificação. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de computação em áreas como a AI.
Além da rede descentralizada de computação genérica, existem plataformas focadas no treinamento de IA, bem como redes de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de poder computacional descentralizada oferece um mercado de poder computacional justo e transparente, quebra monopólios, reduzindo as barreiras de entrada para aplicações e aumentando a eficiência na utilização do poder computacional. No ecossistema web3, a rede de poder computacional descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem juntos o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que seu celular, smartwatch e até dispositivos inteligentes em casa tenham a capacidade de rodar IA - essa é a atração do Edge AI. Ele permite que o processamento ocorra na fonte de onde os dados são gerados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo em que protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas críticas como a condução autônoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar - DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN pode aumentar a proteção da privacidade do usuário e reduzir o risco de vazamentos de dados ao processar os dados localmente; o mecanismo de economia de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas de blockchain pública preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos renomados já fizeram progressos significativos.
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi inicialmente proposto por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, uma vez que um modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado a outros produtos e serviços, os criadores originais têm dificuldade em rastrear o uso, quanto mais em obter receitas a partir disso. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO oferece uma nova forma de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, onde os investidores podem comprar tokens IMO e compartilhar os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando o oráculo de IA em cadeia (Onchain AI Oracle) e a tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modelo IMO aumenta a transparência e a confiança, encorajando a colaboração em código aberto, adaptando-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetando impulso no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está numa fase inicial de tentativas, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial merecem a nossa expectativa.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA é capaz de perceber o ambiente, realizar um pensamento independente e tomar ações apropriadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também 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 consegue resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicações nativas de IA aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funções de robô, aparência, som e a conexão a bases de conhecimento externas, empenhando-se em criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores utilizando tecnologia de IA generativa. A plataforma treinou um modelo de linguagem de grande dimensão especializado, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo os custos de síntese de voz em 99% e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como videochamadas, aprendizagem de línguas, geração de imagens, entre outras.
Na fusão entre Web3 e AI, atualmente há mais exploração na camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como aumentar o uso eficiente da capacidade de computação descentralizada e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas são aprimoradas gradualmente, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e AI dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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Deconstructionist
· 07-30 18:38
shitcoin também está em ai+web3?
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BearMarketLightning
· 07-30 18:27
Web3 e AI estão aqui para enganar idiotas, não é?
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MiningDisasterSurvivor
· 07-29 05:51
Mais uma vez a desenhar BTC. Os mineiros antigos já não têm dias bons e ainda se ocupam com essas coisas extravagantes.
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TideReceder
· 07-29 05:49
Aproveitando mais uma vez a popularidade da IA.
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OneBlockAtATime
· 07-29 05:42
Por que parece que tudo isso não é muito confiável?
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0xSoulless
· 07-29 05:41
Outra nova expressão para fazer as pessoas de parvas.
Web3 e AI em fusão: Construir infraestruturas de dados e Poder de computação descentralizadas
A fusão do Web3 e da IA: construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
Web3, como uma nova paradigma da Internet descentralizada, aberta e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a IA. Na arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA estão sob controle rigoroso, além de enfrentar diversos desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e caixas-pretas de algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de computação compartilhadas, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer várias capacitações para o Web3, como a otimização de contratos inteligentes e algoritmos de combate à fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação do Web3 e da IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da Internet e liberar o valor dos dados e da capacidade computacional.
Dados impulsionados: a sólida base da IA e Web3
Os dados são a força motriz do desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma poderosa 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.
No modelo tradicional de aquisição e utilização de dados de IA centralizados, existem os seguintes problemas principais:
Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados:
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real também apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados que varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a representação insuficientes, entre outros. Dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados na tecnologia de IA generativa e simulações, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como a condução autónoma, o trading de mercados financeiros e o desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já mostraram seu potencial de aplicação madura.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a implementação de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser totalmente utilizados devido a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE significa criptografia homomórfica completa, permitindo realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado da mesma operação sobre dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a potência de GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente que não toca nos dados originais. Isso traz enormes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
O FHEML suporta o processamento criptográfico de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação de IA em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a uma explosão na demanda por poder computacional, superando em muito a oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um grande modelo de linguagem requer um imenso poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não só limita o avanço da tecnologia de IA, como também torna esses modelos avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, o que torna o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA encontram-se em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
A rede de computação AI descentralizada, através da agregação de recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece às empresas de AI um mercado de computação que é tanto econômico quanto fácil de acessar. As partes demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, recebendo recompensas em pontos após a verificação. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de computação em áreas como a AI.
Além da rede descentralizada de computação genérica, existem plataformas focadas no treinamento de IA, bem como redes de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de poder computacional descentralizada oferece um mercado de poder computacional justo e transparente, quebra monopólios, reduzindo as barreiras de entrada para aplicações e aumentando a eficiência na utilização do poder computacional. No ecossistema web3, a rede de poder computacional descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem juntos o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que seu celular, smartwatch e até dispositivos inteligentes em casa tenham a capacidade de rodar IA - essa é a atração do Edge AI. Ele permite que o processamento ocorra na fonte de onde os dados são gerados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo em que protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas críticas como a condução autônoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar - DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN pode aumentar a proteção da privacidade do usuário e reduzir o risco de vazamentos de dados ao processar os dados localmente; o mecanismo de economia de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas de blockchain pública preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos renomados já fizeram progressos significativos.
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi inicialmente proposto por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, uma vez que um modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado a outros produtos e serviços, os criadores originais têm dificuldade em rastrear o uso, quanto mais em obter receitas a partir disso. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO oferece uma nova forma de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, onde os investidores podem comprar tokens IMO e compartilhar os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando o oráculo de IA em cadeia (Onchain AI Oracle) e a tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modelo IMO aumenta a transparência e a confiança, encorajando a colaboração em código aberto, adaptando-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetando impulso no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está numa fase inicial de tentativas, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial merecem a nossa expectativa.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA é capaz de perceber o ambiente, realizar um pensamento independente e tomar ações apropriadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também 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 consegue resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicações nativas de IA aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funções de robô, aparência, som e a conexão a bases de conhecimento externas, empenhando-se em criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores utilizando tecnologia de IA generativa. A plataforma treinou um modelo de linguagem de grande dimensão especializado, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo os custos de síntese de voz em 99% e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como videochamadas, aprendizagem de línguas, geração de imagens, entre outras.
Na fusão entre Web3 e AI, atualmente há mais exploração na camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como aumentar o uso eficiente da capacidade de computação descentralizada e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas são aprimoradas gradualmente, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e AI dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.