La fusión de AI y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel global. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo cambios e innovaciones a diversas industrias. Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de la combinación de IA y Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta.
I. Estado actual del desarrollo de la IA y Web3
El tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzará los 200 mil millones de dólares en 2023, surgiendo gigantes como OpenAI, Character.AI, Midjourney, entre otros. La capitalización del mercado de la industria Web3 alcanzará los 25 billones, con proyectos como Bitcoin, Ethereum, Solana surgiendo sin parar. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en un área de enfoque caliente tanto en Oriente como en Occidente.
Dos, formas de interacción entre AI y Web3
2.1 Dificultades en la industria de la IA
Los elementos clave de la IA incluyen potencia de cálculo, algoritmos y datos.
En términos de potencia de cálculo: Obtener y gestionar una gran cantidad de potencia de cálculo es caro y complejo, lo que representa un desafío para las startups y los desarrolladores individuales.
En el aspecto algorítmico: el aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y todavía existen problemas con la interpretabilidad del modelo y la capacidad de generalización.
Aspectos de datos: obtener datos de alta calidad y diversos es difícil, la calidad de los datos y la protección de la privacidad también son un desafío.
Además, problemas como la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en los modelos de negocio, también deben resolverse con urgencia.
2.2 Dificultades que enfrenta la industria Web3
Web3 tiene espacio para mejorar en áreas como análisis de datos, experiencia del usuario y seguridad de contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene perspectivas de aplicación potencial en estos campos.
Tres, análisis del estado actual de los proyectos de AI+Web3
3.1 Web3 impulsa la IA
3.1.1 Potencia de cálculo descentralizada
Con el aumento de la demanda de IA, la oferta de GPU no satisface la demanda. Algunos proyectos de Web3 intentan ofrecer servicios de potencia de cálculo descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivaron a los usuarios a proporcionar potencia de cálculo de GPU ociosa a través de tokens, brindando soporte de potencia de cálculo a los clientes de IA.
La oferta del lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas. Los proyectos se dividen en dos categorías: inferencia de IA y entrenamiento de IA.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos como Bittensor intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, conectando diferentes modelos de IA para ofrecer a los usuarios una mayor variedad de opciones.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Proyectos como PublicAI logran la recopilación descentralizada de datos a través de incentivos en tokens, proporcionando soporte de datos para el entrenamiento de IA.
3.1.4 Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
Proyectos como BasedAI utilizan la tecnología de pruebas de conocimiento cero para proteger la privacidad de los usuarios en aplicaciones de IA.
3.2 AI impulsando Web3
3.2.1 Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 integran servicios de IA para ofrecer análisis de datos y predicciones, como Pond, BullBear AI, entre otros.
3.2.2 Servicios personalizadas
Las plataformas como Dune y Followin integran IA para ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas y servicios de búsqueda.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
Proyectos como 0x0.ai utilizan tecnología de IA para auditar el código de contratos inteligentes y mejorar la seguridad.
Cuatro, limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
4.1 Obstáculos reales que enfrenta la potencia computacional descentralizada
La potencia de cálculo descentralizada tiene desventajas en términos de rendimiento, estabilidad, disponibilidad y complejidad. Actualmente, se limita principalmente a la inferencia de IA en lugar de al entrenamiento, y las razones son:
El entrenamiento de IA requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, lo que hace que su implementación sea difícil.
El entrenamiento de modelos grandes requiere alta estabilidad y el costo de interrupción es alto.
La conexión en paralelo de múltiples tarjetas está limitada por la distancia física, lo que dificulta la formación de un clúster de poder de cálculo.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
Muchos proyectos solo utilizan la IA en la superficie, sin lograr una profunda integración con las criptomonedas. Algunos equipos solo aprovechan el concepto de IA a nivel de marketing, careciendo de innovación.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador de la narrativa del proyecto de IA
Algunos proyectos buscan solucionar dificultades de financiamiento, superpuestos con una narrativa Web3 y economía de tokens. Sin embargo, aún está por verse si la economía de tokens realmente ayuda a los proyectos de IA a satisfacer necesidades reales.
Cinco, Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece nuevas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede proporcionar escenarios de aplicación inteligente para Web3, mientras que Web3 ofrece nuevas oportunidades para el desarrollo de AI. Aunque actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, se espera que, a través de la combinación del análisis inteligente de AI y las características descentralizadas de Web3, se construya un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo en el futuro.
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BrokenYield
· hace3h
smh... otra burbuja de hype de ai + web3 esperando a estallar. he visto esta película antes en 2018
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ImpermanentSage
· hace23h
Hablar de manera grandiosa, simplemente se trata de especular con conceptos.
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FlatTax
· 07-30 03:55
La innovación depende de la tecnología, ganar dinero depende del Comercio de criptomonedas.
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DarkPoolWatcher
· 07-30 03:53
Otra vez aprovechándose de la tendencia, ¿verdad?
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BearMarketBro
· 07-30 03:43
Reducir pérdidas y arbitraje son el camino correcto para ganar dinero.
Análisis del estado, valor y desafíos de la fusión de AI+Web3
La fusión de AI y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel global. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo cambios e innovaciones a diversas industrias. Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de la combinación de IA y Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta.
I. Estado actual del desarrollo de la IA y Web3
El tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzará los 200 mil millones de dólares en 2023, surgiendo gigantes como OpenAI, Character.AI, Midjourney, entre otros. La capitalización del mercado de la industria Web3 alcanzará los 25 billones, con proyectos como Bitcoin, Ethereum, Solana surgiendo sin parar. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en un área de enfoque caliente tanto en Oriente como en Occidente.
Dos, formas de interacción entre AI y Web3
2.1 Dificultades en la industria de la IA
Los elementos clave de la IA incluyen potencia de cálculo, algoritmos y datos.
En términos de potencia de cálculo: Obtener y gestionar una gran cantidad de potencia de cálculo es caro y complejo, lo que representa un desafío para las startups y los desarrolladores individuales.
En el aspecto algorítmico: el aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y todavía existen problemas con la interpretabilidad del modelo y la capacidad de generalización.
Aspectos de datos: obtener datos de alta calidad y diversos es difícil, la calidad de los datos y la protección de la privacidad también son un desafío.
Además, problemas como la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en los modelos de negocio, también deben resolverse con urgencia.
2.2 Dificultades que enfrenta la industria Web3
Web3 tiene espacio para mejorar en áreas como análisis de datos, experiencia del usuario y seguridad de contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene perspectivas de aplicación potencial en estos campos.
Tres, análisis del estado actual de los proyectos de AI+Web3
3.1 Web3 impulsa la IA
3.1.1 Potencia de cálculo descentralizada
Con el aumento de la demanda de IA, la oferta de GPU no satisface la demanda. Algunos proyectos de Web3 intentan ofrecer servicios de potencia de cálculo descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivaron a los usuarios a proporcionar potencia de cálculo de GPU ociosa a través de tokens, brindando soporte de potencia de cálculo a los clientes de IA.
La oferta del lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas. Los proyectos se dividen en dos categorías: inferencia de IA y entrenamiento de IA.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos como Bittensor intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, conectando diferentes modelos de IA para ofrecer a los usuarios una mayor variedad de opciones.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Proyectos como PublicAI logran la recopilación descentralizada de datos a través de incentivos en tokens, proporcionando soporte de datos para el entrenamiento de IA.
3.1.4 Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
Proyectos como BasedAI utilizan la tecnología de pruebas de conocimiento cero para proteger la privacidad de los usuarios en aplicaciones de IA.
3.2 AI impulsando Web3
3.2.1 Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 integran servicios de IA para ofrecer análisis de datos y predicciones, como Pond, BullBear AI, entre otros.
3.2.2 Servicios personalizadas
Las plataformas como Dune y Followin integran IA para ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas y servicios de búsqueda.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
Proyectos como 0x0.ai utilizan tecnología de IA para auditar el código de contratos inteligentes y mejorar la seguridad.
Cuatro, limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
4.1 Obstáculos reales que enfrenta la potencia computacional descentralizada
La potencia de cálculo descentralizada tiene desventajas en términos de rendimiento, estabilidad, disponibilidad y complejidad. Actualmente, se limita principalmente a la inferencia de IA en lugar de al entrenamiento, y las razones son:
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
Muchos proyectos solo utilizan la IA en la superficie, sin lograr una profunda integración con las criptomonedas. Algunos equipos solo aprovechan el concepto de IA a nivel de marketing, careciendo de innovación.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador de la narrativa del proyecto de IA
Algunos proyectos buscan solucionar dificultades de financiamiento, superpuestos con una narrativa Web3 y economía de tokens. Sin embargo, aún está por verse si la economía de tokens realmente ayuda a los proyectos de IA a satisfacer necesidades reales.
Cinco, Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece nuevas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede proporcionar escenarios de aplicación inteligente para Web3, mientras que Web3 ofrece nuevas oportunidades para el desarrollo de AI. Aunque actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, se espera que, a través de la combinación del análisis inteligente de AI y las características descentralizadas de Web3, se construya un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo en el futuro.