La fusión de la IA y Web3: análisis de la situación actual y perspectivas futuras
I. Introducción
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y de las tecnologías Web3 ha generado una amplia atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo enormes transformaciones e innovaciones a diversas industrias. Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando nuestra percepción y forma de utilizar Internet.
El mercado de la industria de la IA alcanzó un tamaño de 200 mil millones de dólares en 2023, con gigantes como OpenAI, Character.AI y Midjourney surgiendo rápidamente. La industria de Web3 tiene un valor de 25 billones de dólares, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana surgiendo continuamente. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en el área de enfoque para los constructores y VC de Oriente y Occidente.
Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y su impacto. Analizaremos el estado de los proyectos actuales, las limitaciones y desafíos que enfrentan, y proporcionaremos información para inversores y profesionales.
Dos, la forma en que la IA interactúa con Web3
2.1 Dificultades enfrentadas por la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA son la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Potencia de cálculo: Las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo, y obtener y gestionar una potencia de cálculo a gran escala es costoso. Esto es especialmente difícil para las startups y los desarrolladores individuales.
Algoritmo: Aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido un gran éxito, todavía existen problemas. El entrenamiento requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, la interpretabilidad del modelo es insuficiente, y la robustez y capacidad de generalización deben mejorarse.
Datos: es difícil obtener datos de alta calidad y variados. En ciertos campos, los datos son difíciles de obtener, y la calidad y etiquetado de los datos también son problemas. La protección de la privacidad y seguridad de los datos también es un factor importante a considerar.
Además, problemas como la falta de interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en los modelos de negocio, también necesitan ser resueltos urgentemente.
2.2 Los desafíos que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 todavía tiene espacio para mejorar en áreas como el análisis de datos, la experiencia del usuario y la seguridad de los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene un gran 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 la explosión de la demanda de IA, la oferta de GPU no puede satisfacer la demanda. Algunos proyectos de Web3 intentan proporcionar servicios de computación descentralizada a través de incentivos en tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros.
Este tipo de proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar potencia de cálculo GPU ociosa a través de tokens, ofreciendo soporte de potencia de cálculo a clientes de IA. El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas.
El proyecto se divide principalmente en dos categorías: una categoría se utiliza para la inferencia de IA ( como Render, Akash ), y la otra categoría se utiliza para el entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ). La diferencia clave radica en los requisitos de potencia de cálculo.
io.net como un proyecto representativo, actualmente tiene más de 500,000 GPU, ha integrado la potencia de cálculo de Render y Filecoin, y su ecosistema sigue desarrollándose.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
Tomando Bittensor como ejemplo, el lado de suministro del modelo algorítmico contribuye modelos de aprendizaje automático a la red, obteniendo recompensas en tokens. La red utiliza un mecanismo de consenso para garantizar la mejor respuesta. El token TAO se utiliza para incentivar a los mineros a contribuir con modelos algorítmicos y a los usuarios a pagar tarifas de uso.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Lograr la recolección de datos descentralizada a través de incentivos con tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios recopilar datos de IA en redes sociales y recibir recompensas en tokens. Ocean recopila datos de usuarios para servicios de IA a través de la tokenización de datos.
3.1.4 Protección de la privacidad del usuario en AI ZK
La tecnología de pruebas de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad. ZKML permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales. BasedAI propone integrar FHE con LLM para proteger la privacidad de los datos.
3.2 AI impulsa Web3
3.2.1 Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 integran servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond predice tokens valiosos a través de algoritmos de IA, BullBear AI predice tendencias de precios, y Numerai organiza competiciones de predicción del mercado de valores con IA.
3.2.2 Servicios personalizables
Los proyectos Web3 integran IA para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, Dune lanzó la herramienta Wand para generar consultas SQL con IA, Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido, y NFPrompt utiliza IA para generar NFT y reducir los costos de creación.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA puede identificar de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades en el código de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece un auditor de contratos inteligentes impulsado por IA, que utiliza el aprendizaje automático para identificar problemas potenciales.
Cuatro, limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
4.1 Realidades y obstáculos que enfrenta la computación descentralizada
El rendimiento y la estabilidad pueden no ser tan buenos como los productos de potencia centralizada.
La disponibilidad está influenciada por el grado de coincidencia entre la oferta y la demanda.
Alta complejidad técnica, alto umbral de uso para los usuarios
Actualmente, se limita principalmente a la inferencia de IA, siendo difícil realizar un entrenamiento a gran escala de IA.
Análisis de causas:
El entrenamiento de IA requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, lo que dificulta el cumplimiento de la descentralización.
El entrenamiento de modelos grandes requiere alta estabilidad, el costo de interrupción es alto
Las ventajas de comunicación de múltiples tarjetas de NVIDIA NVLink son evidentes, y la descentralización es difícil de lograr.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
La mayoría de los proyectos solo utilizan IA de manera superficial, sin una integración profunda.
Muchos equipos solo utilizan el concepto de IA a nivel de marketing, con poca innovación.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos utilizan la narrativa Web3 y la economía de tokens para fomentar la participación de los usuarios.
La economía de tokens realmente resuelve las necesidades prácticas de los proyectos de IA es discutible.
La mayoría de los proyectos aún no han alcanzado la etapa de utilidad.
Cinco, Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico del futuro. La IA puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, y la característica de descentralización de Web3 también trae nuevas oportunidades para el desarrollo de IA. Aunque actualmente los proyectos aún se encuentran en una etapa temprana y enfrentan numerosos desafíos, también aportan ventajas como la descentralización y la transparencia.
El futuro, la combinación de AI + Web3 tiene el potencial de construir sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos. La clave radica en la investigación y la innovación en profundidad, logrando una estrecha integración entre la IA y las criptomonedas, creando soluciones nativas y significativas en diversos campos.
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GasFeeThunder
· hace19h
Los datos on-chain parecen raros... Espera y lo miraré de nuevo.
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CantAffordPancake
· hace19h
¿Es un mercado de billones? Ni los perros juegan.
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GateUser-75ee51e7
· hace19h
Otra vez están contando historias sobre AI y Web3.
Ver originalesResponder0
DataPickledFish
· hace19h
Una vez más están hablando de AI y Web3~ Este pez tonto quiere ver cuánto tiempo pueden seguir hablando.
Estado de la fusión AI+Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
La fusión de la IA y Web3: análisis de la situación actual y perspectivas futuras
I. Introducción
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y de las tecnologías Web3 ha generado una amplia atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo enormes transformaciones e innovaciones a diversas industrias. Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando nuestra percepción y forma de utilizar Internet.
El mercado de la industria de la IA alcanzó un tamaño de 200 mil millones de dólares en 2023, con gigantes como OpenAI, Character.AI y Midjourney surgiendo rápidamente. La industria de Web3 tiene un valor de 25 billones de dólares, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana surgiendo continuamente. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en el área de enfoque para los constructores y VC de Oriente y Occidente.
Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y su impacto. Analizaremos el estado de los proyectos actuales, las limitaciones y desafíos que enfrentan, y proporcionaremos información para inversores y profesionales.
Dos, la forma en que la IA interactúa con Web3
2.1 Dificultades enfrentadas por la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA son la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Potencia de cálculo: Las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo, y obtener y gestionar una potencia de cálculo a gran escala es costoso. Esto es especialmente difícil para las startups y los desarrolladores individuales.
Algoritmo: Aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido un gran éxito, todavía existen problemas. El entrenamiento requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, la interpretabilidad del modelo es insuficiente, y la robustez y capacidad de generalización deben mejorarse.
Datos: es difícil obtener datos de alta calidad y variados. En ciertos campos, los datos son difíciles de obtener, y la calidad y etiquetado de los datos también son problemas. La protección de la privacidad y seguridad de los datos también es un factor importante a considerar.
Además, problemas como la falta de interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en los modelos de negocio, también necesitan ser resueltos urgentemente.
2.2 Los desafíos que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 todavía tiene espacio para mejorar en áreas como el análisis de datos, la experiencia del usuario y la seguridad de los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene un gran 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 la explosión de la demanda de IA, la oferta de GPU no puede satisfacer la demanda. Algunos proyectos de Web3 intentan proporcionar servicios de computación descentralizada a través de incentivos en tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros.
Este tipo de proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar potencia de cálculo GPU ociosa a través de tokens, ofreciendo soporte de potencia de cálculo a clientes de IA. El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas.
El proyecto se divide principalmente en dos categorías: una categoría se utiliza para la inferencia de IA ( como Render, Akash ), y la otra categoría se utiliza para el entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ). La diferencia clave radica en los requisitos de potencia de cálculo.
io.net como un proyecto representativo, actualmente tiene más de 500,000 GPU, ha integrado la potencia de cálculo de Render y Filecoin, y su ecosistema sigue desarrollándose.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
Tomando Bittensor como ejemplo, el lado de suministro del modelo algorítmico contribuye modelos de aprendizaje automático a la red, obteniendo recompensas en tokens. La red utiliza un mecanismo de consenso para garantizar la mejor respuesta. El token TAO se utiliza para incentivar a los mineros a contribuir con modelos algorítmicos y a los usuarios a pagar tarifas de uso.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Lograr la recolección de datos descentralizada a través de incentivos con tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios recopilar datos de IA en redes sociales y recibir recompensas en tokens. Ocean recopila datos de usuarios para servicios de IA a través de la tokenización de datos.
3.1.4 Protección de la privacidad del usuario en AI ZK
La tecnología de pruebas de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad. ZKML permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales. BasedAI propone integrar FHE con LLM para proteger la privacidad de los datos.
3.2 AI impulsa Web3
3.2.1 Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 integran servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond predice tokens valiosos a través de algoritmos de IA, BullBear AI predice tendencias de precios, y Numerai organiza competiciones de predicción del mercado de valores con IA.
3.2.2 Servicios personalizables
Los proyectos Web3 integran IA para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, Dune lanzó la herramienta Wand para generar consultas SQL con IA, Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido, y NFPrompt utiliza IA para generar NFT y reducir los costos de creación.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA puede identificar de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades en el código de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece un auditor de contratos inteligentes impulsado por IA, que utiliza el aprendizaje automático para identificar problemas potenciales.
Cuatro, limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
4.1 Realidades y obstáculos que enfrenta la computación descentralizada
Análisis de causas:
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Cinco, Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico del futuro. La IA puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, y la característica de descentralización de Web3 también trae nuevas oportunidades para el desarrollo de IA. Aunque actualmente los proyectos aún se encuentran en una etapa temprana y enfrentan numerosos desafíos, también aportan ventajas como la descentralización y la transparencia.
El futuro, la combinación de AI + Web3 tiene el potencial de construir sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos. La clave radica en la investigación y la innovación en profundidad, logrando una estrecha integración entre la IA y las criptomonedas, creando soluciones nativas y significativas en diversos campos.