Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3, la fusion des deux suscite une large attention dans l'industrie. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel, apportant une transformation à divers secteurs. Le Web3, quant à lui, repose sur la blockchain, permettant le partage de données, l'autonomie des utilisateurs et un mécanisme de confiance décentralisé. Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté.
Modes d'interaction entre l'IA et le Web3
La combinaison de l'IA et du Web3 se manifeste principalement dans les domaines suivants :
Web3 aide l'IA
Réseau de calcul décentralisé
Grâce aux incitations par des jetons, des projets Web3 tels qu'Akash et Render ont construit des réseaux de puissance de calcul décentralisés, fournissant des ressources de calcul distribuées pour l'IA. Cela aide à atténuer la demande énorme en puissance de calcul de l'IA, en particulier lors de la phase d'inférence.
Marché des modèles d'algorithmes décentralisés
Des projets comme Bittensor ont construit un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, reliant différents modèles d'IA et offrant aux utilisateurs une variété de capacités d'IA.
Collecte de données décentralisée
Des projets comme PublicAI incitent les utilisateurs à contribuer des données par le biais de jetons, fournissant ainsi des sources de données plus riches pour l'entraînement de l'IA.
Protection de la vie privée
Utiliser des technologies Web3 telles que les preuves à divulgation nulle de connaissance pour protéger la confidentialité des données dans les processus d'IA.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
L'IA offre des capacités d'analyse de données et de prévisions de marché plus intelligentes pour les projets Web3.
Services personnalisés
La technologie AI optimise l'expérience utilisateur des plateformes Web3 en offrant des services de recommandations personnalisées.
Audit des contrats intelligents
L'IA peut auditer le code des contrats intelligents de manière plus efficace, améliorant ainsi la sécurité.
Défis à relever
Les limites de la puissance de calcul décentralisée
En raison de limitations telles que la bande passante et la stabilité, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, rendant difficile le support de l'entraînement de modèles à grande échelle.
La combinaison n'est pas assez approfondie
De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une intégration profonde avec le Web3.
Le modèle économique des jetons doit être optimisé.
Certain projets dépendent trop du récit des tokens, négligeant la création de valeur réelle.
Conclusion
L'intégration de l'IA et du Web3, bien qu'elle fasse face à des défis, contient également d'énormes opportunités. Grâce à la complémentarité des avantages, les deux peuvent espérer construire ensemble un écosystème technologique plus intelligent, ouvert et équitable. L'avenir nécessite plus de pratiques innovantes pour approfondir la combinaison de l'IA et du Web3 et libérer un potentiel de valeur plus important.
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CryptoGoldmine
· Il y a 19m
Les opportunités résident dans l'innovation de la puissance de calcul.
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ApeEscapeArtist
· 07-31 07:11
L'avenir est prometteur.
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rekt_but_not_broke
· 07-31 07:11
Indispensable à la révolution de la puissance de calcul
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SnapshotLaborer
· 07-31 07:07
La route est encore longue.
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TokenomicsTrapper
· 07-31 06:55
Web3 et IA, c'est vraiment génial.
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TestnetNomad
· 07-31 06:53
Puissance de calcul doit suivre.
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NullWhisperer
· 07-31 06:52
La révolution de la puissance de calcul est en cours.
L'intégration de l'IA et du Web3 libère le potentiel d'innovation, avec des défis et des opportunités coexistants.
Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis
Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3, la fusion des deux suscite une large attention dans l'industrie. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel, apportant une transformation à divers secteurs. Le Web3, quant à lui, repose sur la blockchain, permettant le partage de données, l'autonomie des utilisateurs et un mécanisme de confiance décentralisé. Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté.
Modes d'interaction entre l'IA et le Web3
La combinaison de l'IA et du Web3 se manifeste principalement dans les domaines suivants :
Web3 aide l'IA
Grâce aux incitations par des jetons, des projets Web3 tels qu'Akash et Render ont construit des réseaux de puissance de calcul décentralisés, fournissant des ressources de calcul distribuées pour l'IA. Cela aide à atténuer la demande énorme en puissance de calcul de l'IA, en particulier lors de la phase d'inférence.
Des projets comme Bittensor ont construit un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, reliant différents modèles d'IA et offrant aux utilisateurs une variété de capacités d'IA.
Des projets comme PublicAI incitent les utilisateurs à contribuer des données par le biais de jetons, fournissant ainsi des sources de données plus riches pour l'entraînement de l'IA.
Utiliser des technologies Web3 telles que les preuves à divulgation nulle de connaissance pour protéger la confidentialité des données dans les processus d'IA.
L'IA au service du Web3
L'IA offre des capacités d'analyse de données et de prévisions de marché plus intelligentes pour les projets Web3.
La technologie AI optimise l'expérience utilisateur des plateformes Web3 en offrant des services de recommandations personnalisées.
L'IA peut auditer le code des contrats intelligents de manière plus efficace, améliorant ainsi la sécurité.
Défis à relever
En raison de limitations telles que la bande passante et la stabilité, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, rendant difficile le support de l'entraînement de modèles à grande échelle.
De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une intégration profonde avec le Web3.
Certain projets dépendent trop du récit des tokens, négligeant la création de valeur réelle.
Conclusion
L'intégration de l'IA et du Web3, bien qu'elle fasse face à des défis, contient également d'énormes opportunités. Grâce à la complémentarité des avantages, les deux peuvent espérer construire ensemble un écosystème technologique plus intelligent, ouvert et équitable. L'avenir nécessite plus de pratiques innovantes pour approfondir la combinaison de l'IA et du Web3 et libérer un potentiel de valeur plus important.