A fusão do Web3 com a IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da internet
A Web3, como um novo modelo de internet descentralizado, aberto e transparente, possui uma oportunidade natural de fusão com a inteligência artificial. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA são rigorosamente limitados, enfrentando vários desafios, como gargalos de poder computacional, vazamentos de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. Por outro lado, a Web3, baseada em tecnologias distribuídas, pode injetar nova dinâmica no desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA pode proporcionar muitos recursos para a Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação da Web3 e da IA é fundamental para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder computacional.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o elemento central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma enorme quantidade de dados de qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte 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.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando para as pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados estão monopolizados por gigantes, formando ilhas de dados.
Os dados pessoais enfrentam riscos de vazamento e abuso.
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com uma nova abordagem de dados descentralizados:
Captar dados da web através de uma rede descentralizada, fornecendo dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA
Adotar o modo "labeling to earn", incentivando trabalhadores globais a participar na rotulagem de dados, reunindo conhecimentos especializados.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes da oferta e da procura de dados, promovendo a inovação e o compartilhamento de dados.
No entanto, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta alguns problemas, como a qualidade inconsistente dos dados, a dificuldade de processamento, a insuficiência de diversidade e representatividade, entre outros. Os dados sintéticos podem ser um destaque futuro na pista de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulação, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz, melhorando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O papel do FHE no Web3
Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a criação de várias regulamentações reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A criptografia homomórfica total (FHE) permite realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e os resultados dos cálculos são consistentes com os resultados dos cálculos em texto claro. A FHE oferece uma forte proteção para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem acesso aos dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA, permitindo que mantenham segredos comerciais enquanto oferecem serviços de API de forma segura.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. FHEML reforça a privacidade dos dados, fornecendo uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. FHEML complementa o ZKML; o ZKML prova a execução correta da aprendizagem de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação de IA em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, resultando em uma demanda de poder computacional que cresce exponencialmente, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Essa escassez de poder computacional não só limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna os modelos de IA avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs é inferior a 40%, e fatores como a desaceleração do desempenho dos processadores e a escassez de chips tornam o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA enfrentam o dilema de comprar hardware ou alugar recursos em nuvem, necessitando urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e economicamente eficiente.
A rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. As partes requerentes podem publicar tarefas de computação na rede, e os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós que contribuem com poder computacional. Os nós executam as tarefas e enviam os resultados, recebendo recompensas após a verificação. Esta solução melhora a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder computacional em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, há plataformas de computação dedicadas focadas no treinamento e raciocínio de IA. A rede de computação descentralizada oferece um mercado justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência na utilização da computação. Na ecologia Web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais aplicações inovadoras para se juntarem e impulsionarem conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando a Edge AI
Edge AI permite que a computação aconteça na origem da geração de dados, proporcionando processamento em tempo real e baixa latência, ao mesmo tempo que protege a privacidade dos usuários. Esta tecnologia já foi aplicada em áreas chave como a condução autónoma. No espaço Web3, chamamos isso de DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados dos usuários; o DePIN, através do processamento local de dados, melhora a proteção da privacidade e reduz o risco de vazamentos. O mecanismo de economia de tokens nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em alguns ecossistemas de blockchains públicas, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implementação de projetos. Alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas fornecem um forte suporte para os projetos DePIN. O valor de mercado de alguns projetos DePIN em blockchains públicas já ultrapassou os cem bilhões de dólares, e alguns projetos conhecidos alcançaram progressos significativos.
IMO: Lançamento de um novo paradigma de modelo AI
IMO(Oferta de Modelo Inicial)O conceito tokeniza modelos de IA. No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receita contínua do uso subsequente, especialmente após a integração do modelo em outros produtos. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial.
O IMO forneceu um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens e compartilhem os lucros futuros do modelo. Alguns protocolos utilizam padrões específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivando a colaboração de código aberto, adaptando-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetando energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente na fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de modelos de linguagem de grande escala, o Agente de IA não apenas entende a linguagem natural, mas também planeja decisões e executa tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências através da interação com os usuários e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Algumas plataformas abertas nativas de IA oferecem um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, que permite aos usuários configurar funcionalidades, aparência e voz dos robôs, além de conectar a bancos de dados externos, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores através da tecnologia de IA generativa. Essas plataformas treinaram modelos de linguagem grandes especializados, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo significativamente os custos de síntese de voz. Com o uso de agentes de IA personalizados, atualmente é possível aplicar em várias áreas, como chat em vídeo, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e IA, atualmente há mais exploração a nível de infraestrutura, como a obtenção de dados de alta qualidade, a proteção da privacidade dos dados, a hospedagem de modelos na blockchain, a utilização eficiente da computação descentralizada e a validação de grandes modelos de linguagem. À medida que essas infraestruturas são gradualmente aperfeiçoadas, a fusão entre Web3 e IA promete gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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MetaLord420
· 19h atrás
Conseguir ganhar apenas fazendo promessas?
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PretendingSerious
· 19h atrás
contratos inteligentes jogar não compreendido
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MysteryBoxOpener
· 19h atrás
Esta onda não é perda, é só diversão.
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SatoshiSherpa
· 19h atrás
O salto do peixe para o portal do dragão está ao alcance.
Web3 e IA em fusão: construir a infraestrutura inteligente descentralizada da Internet
A fusão do Web3 com a IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da internet
A Web3, como um novo modelo de internet descentralizado, aberto e transparente, possui uma oportunidade natural de fusão com a inteligência artificial. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA são rigorosamente limitados, enfrentando vários desafios, como gargalos de poder computacional, vazamentos de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. Por outro lado, a Web3, baseada em tecnologias distribuídas, pode injetar nova dinâmica no desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA pode proporcionar muitos recursos para a Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação da Web3 e da IA é fundamental para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder computacional.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o elemento central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma enorme quantidade de dados de qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte 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.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com uma nova abordagem de dados descentralizados:
No entanto, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta alguns problemas, como a qualidade inconsistente dos dados, a dificuldade de processamento, a insuficiência de diversidade e representatividade, entre outros. Os dados sintéticos podem ser um destaque futuro na pista de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulação, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz, melhorando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O papel do FHE no Web3
Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a criação de várias regulamentações reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A criptografia homomórfica total (FHE) permite realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e os resultados dos cálculos são consistentes com os resultados dos cálculos em texto claro. A FHE oferece uma forte proteção para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem acesso aos dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA, permitindo que mantenham segredos comerciais enquanto oferecem serviços de API de forma segura.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. FHEML reforça a privacidade dos dados, fornecendo uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. FHEML complementa o ZKML; o ZKML prova a execução correta da aprendizagem de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação de IA em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, resultando em uma demanda de poder computacional que cresce exponencialmente, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Essa escassez de poder computacional não só limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna os modelos de IA avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs é inferior a 40%, e fatores como a desaceleração do desempenho dos processadores e a escassez de chips tornam o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA enfrentam o dilema de comprar hardware ou alugar recursos em nuvem, necessitando urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e economicamente eficiente.
A rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. As partes requerentes podem publicar tarefas de computação na rede, e os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós que contribuem com poder computacional. Os nós executam as tarefas e enviam os resultados, recebendo recompensas após a verificação. Esta solução melhora a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder computacional em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, há plataformas de computação dedicadas focadas no treinamento e raciocínio de IA. A rede de computação descentralizada oferece um mercado justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência na utilização da computação. Na ecologia Web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais aplicações inovadoras para se juntarem e impulsionarem conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando a Edge AI
Edge AI permite que a computação aconteça na origem da geração de dados, proporcionando processamento em tempo real e baixa latência, ao mesmo tempo que protege a privacidade dos usuários. Esta tecnologia já foi aplicada em áreas chave como a condução autónoma. No espaço Web3, chamamos isso de DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados dos usuários; o DePIN, através do processamento local de dados, melhora a proteção da privacidade e reduz o risco de vazamentos. O mecanismo de economia de tokens nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em alguns ecossistemas de blockchains públicas, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implementação de projetos. Alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas fornecem um forte suporte para os projetos DePIN. O valor de mercado de alguns projetos DePIN em blockchains públicas já ultrapassou os cem bilhões de dólares, e alguns projetos conhecidos alcançaram progressos significativos.
IMO: Lançamento de um novo paradigma de modelo AI
IMO(Oferta de Modelo Inicial)O conceito tokeniza modelos de IA. No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receita contínua do uso subsequente, especialmente após a integração do modelo em outros produtos. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial.
O IMO forneceu um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens e compartilhem os lucros futuros do modelo. Alguns protocolos utilizam padrões específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivando a colaboração de código aberto, adaptando-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetando energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente na fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de modelos de linguagem de grande escala, o Agente de IA não apenas entende a linguagem natural, mas também planeja decisões e executa tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências através da interação com os usuários e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Algumas plataformas abertas nativas de IA oferecem um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, que permite aos usuários configurar funcionalidades, aparência e voz dos robôs, além de conectar a bancos de dados externos, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores através da tecnologia de IA generativa. Essas plataformas treinaram modelos de linguagem grandes especializados, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo significativamente os custos de síntese de voz. Com o uso de agentes de IA personalizados, atualmente é possível aplicar em várias áreas, como chat em vídeo, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e IA, atualmente há mais exploração a nível de infraestrutura, como a obtenção de dados de alta qualidade, a proteção da privacidade dos dados, a hospedagem de modelos na blockchain, a utilização eficiente da computação descentralizada e a validação de grandes modelos de linguagem. À medida que essas infraestruturas são gradualmente aperfeiçoadas, a fusão entre Web3 e IA promete gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.