La fusión de Web3 y AI: la clave para construir la infraestructura de Internet de próxima generación

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La fusión de Web3 y AI: construyendo la infraestructura de internet de próxima generación

Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene un potencial de fusión natural con la IA. En una arquitectura tradicional centralizada, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados, enfrentando desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de cálculo compartido, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción de su ecosistema. Explorar la combinación de Web3 y IA es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.

Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3

Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y fiabilidad del modelo.

Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan varios problemas principales:

  • El costo de obtención de datos es alto, lo que dificulta a las pequeñas y medianas empresas asumirlo.
  • Los recursos de datos están monopolizados por los gigantes tecnológicos, formando islas de datos.
  • Los datos personales enfrentan riesgos de filtración y abuso.

Web3 puede abordar estos puntos críticos con un nuevo paradigma de datos descentralizados:

  • Los usuarios pueden vender recursos de red ociosos a empresas de IA, para capturar datos de red de manera descentralizada, proporcionando datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
  • Adoptar el modo "ganar con anotaciones", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos a través de tokens, reuniendo conocimientos profesionales globales y mejorando la capacidad de análisis de datos.
  • La plataforma de intercambio de datos en blockchain ofrece un entorno de transacción público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.

Sin embargo, la obtención de datos en el mundo real también presenta algunos problemas, como la calidad inconsistente de los datos, la dificultad de procesamiento, la diversidad y la falta de representatividad. Los datos sintéticos pueden ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo de los datos reales y mejorando la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han mostrado un potencial de aplicación maduro.

Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3

En la era impulsada por los datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global. Algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.

FHE es la encriptación homomórfica completa, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.

FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad en IA, permitiendo que la potencia de cálculo de las GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden abrir de manera segura servicios API mientras protegen sus secretos comerciales.

FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA.

FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.

Revolución de la potencia de cálculo: Computación AI en redes descentralizadas

La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.

Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración del rendimiento de los microprocesadores y a la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta, o alquilan recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación que sea a demanda y económicamente eficiente.

La red de potencia de cálculo de IA descentralizada agrega recursos de GPU ociosos de todo el mundo, proporcionando un mercado de potencia de cálculo económico y accesible para las empresas de IA. Los demandantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia de cálculo. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas en puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.

Además de las redes de potencia descentralizadas generales, también hay redes de potencia dedicadas que se centran en el entrenamiento y la inferencia de AI. Las redes de potencia descentralizadas ofrecen un mercado de potencia justo y transparente, rompen los monopolios, reducen las barreras de entrada y mejoran la eficiencia en la utilización de la potencia. En el ecosistema Web3, las redes de potencia descentralizadas jugarán un papel clave, atrayendo a más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología AI.

DePIN: Web3 potencia la IA en el borde

Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.

En el ámbito de Web3, estamos más familiarizados con el concepto de DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, mientras que DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario al procesar datos localmente y reduce el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.

Actualmente, DePIN está creciendo rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Su alto TPS, bajos costos de transacción e innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN.

IMO: Nuevo paradigma de publicación de modelos de IA

El concepto de IMO tokeniza los modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener ingresos continuos del uso posterior del modelo, especialmente cuando se integra en otros productos y servicios. El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.

IMO proporciona una nueva forma de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, donde los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir las ganancias generadas por el modelo en el futuro. Algunos protocolos utilizan estándares ERC específicos, combinando tecnología de oráculos de IA y OPML para asegurar la autenticidad de los modelos de IA y permitir que los titulares de tokens compartan las ganancias.

El modo IMO ha aumentado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y proporcionando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. IMO aún se encuentra en una fase inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el ámbito de participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.

Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva

El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar las acciones necesarias para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción, y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, aumentando la eficiencia y creando nuevo valor.

Algunas plataformas de aplicaciones nativas de IA abiertas ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, sonido y conectar bibliotecas de conocimiento externas, dedicándose a crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empoderan a los individuos para convertirse en supercreadores. Estas plataformas han entrenado modelos de lenguaje de gran tamaño especializados, haciendo que el juego de roles sea más humano; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de productos de IA. Con el uso de Agentes de IA personalizados, actualmente se pueden aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.

En la fusión de Web3 y AI, actualmente hay más exploración en la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que se perfeccionen estas infraestructuras, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.

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VCsSuckMyLiquidityvip
· Hace15m
¿Qué demonios es esto?
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CoinBasedThinkingvip
· 07-10 05:20
Es difícil no irse a la luna
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GweiWatchervip
· 07-10 02:51
Se ve muy absurdo.
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SighingCashiervip
· 07-10 02:49
infinita trampa.... tampoco finjas que eres una ai tradicional
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CommunityWorkervip
· 07-10 02:40
¡Esperamos construir una nueva era!
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AlphaBrainvip
· 07-10 02:30
BTC sube cada vez más
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