A fusão da IA com o Web3: estado atual, desafios e perspetivas futuras
Nos últimos anos, o desenvolvimento rápido da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 tem atraído ampla atenção em todo o mundo. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes mudanças para diversos setores. Por sua vez, o Web3, com base na blockchain, está mudando nossa percepção e forma de usar a internet através de tecnologias como contratos inteligentes e armazenamento distribuído.
Este artigo irá explorar o estado atual da fusão entre IA e Web3, os desafios enfrentados e as perspectivas de desenvolvimento futuro.
I. Estado atual do desenvolvimento do AI+Web3
1.1 Web3 ajuda a AI
1.1.1 Rede de poder computacional descentralizada
Com o rápido desenvolvimento da IA, os recursos de computação, como GPUs, estão em alta demanda. Alguns projetos Web3 começaram a tentar construir redes de computação descentralizadas por meio de incentivos em tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam usuários globais a contribuir com a capacidade ociosa de GPU, fornecendo suporte de computação para a IA.
Mas atualmente, a computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, sendo difícil satisfazer a demanda de treinamento de grandes modelos. A principal razão é:
O treinamento de grandes modelos requer uma enorme quantidade de dados e largura de banda, com altos requisitos de estabilidade de computação.
A NVIDIA tem uma vantagem através do ecossistema CUDA e da comunicação multi-GPU NVLink, enquanto a descentralização da potência computacional dificulta a realização eficiente de múltiplas GPUs em paralelo.
NVLink limita a distância física entre as placas gráficas, dificultando a formação de um cluster de poder computacional disperso.
Assim, a computação descentralizada é atualmente utilizada principalmente em cenários onde a demanda por poder computacional para inferência de IA, renderização, etc., é relativamente baixa. No entanto, para o treinamento de modelos de pequeno e médio porte em setores verticais específicos, ainda há um certo potencial.
1.1.2 Rede de modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Essas plataformas conectam vários modelos de IA e selecionam o modelo mais adequado para fornecer serviços com base nas necessidades dos usuários.
Em comparação com um único grande modelo, esse modo é mais flexível e favorece a formação de um ecossistema de IA diversificado. No entanto, ainda está em uma fase inicial e precisa de validação adicional.
1.1.3 Coleta de dados descentralizada
Os dados são um dos elementos-chave para o desenvolvimento da IA. Alguns projetos Web3 incentivam os usuários a contribuir com dados para o treinamento da IA através de incentivos em tokens, como o PublicAI. Isso fornece uma fonte de dados mais ampla para o treinamento da IA.
1.1.4 Prova de conhecimento nulo protege a privacidade
A tecnologia de prova de conhecimento nulo pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade dos dados, oferecendo novas ideias para a combinação de IA e proteção de privacidade. Projetos como o BasedAI estão explorando a combinação de provas de conhecimento nulo com IA.
1.2 A IA impulsiona o Web3
1.2.1 Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA, oferecendo aos usuários análise de dados e previsões. Como o Pond, que prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA, e o BullBear AI, que prevê tendências de preços.
1.2.2 Serviços Personalizados
A IA pode proporcionar uma melhor experiência personalizada para os utilizadores de Web3. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune utiliza grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL, enquanto o NFPrompt torna mais fácil para os utilizadores gerar NFTs.
1.2.3 Auditoria de Contratos Inteligentes
A IA pode identificar de forma mais eficiente as vulnerabilidades nos contratos inteligentes. Como o 0x0.ai oferece serviços de auditoria de contratos inteligentes com IA, isso ajuda a aumentar a segurança dos projetos Web3.
2. Desafios enfrentados pelo AI+Web3
2.1 Limitações da computação descentralizada
A rede de computação descentralizada enfrenta atualmente os seguintes desafios:
O desempenho e a estabilidade não são tão bons quanto os serviços centralizados.
A correspondência entre oferta e procura apresenta incertezas.
tem um alto limiar de uso, exigindo muito dos usuários.
é difícil de atender às necessidades de treinamento de grandes modelos.
2.2 Combinação não suficientemente profunda
Atualmente, muitos projetos de AI + Web3 estão apenas em uma combinação superficial, sem realmente aproveitar as suas respectivas vantagens:
Muitas aplicações não diferem essencialmente dos projetos Web2.
Algumas iniciativas utilizam conceitos de IA apenas a nível de marketing, com inovação real insuficiente.
2.3 O modelo econômico do token necessita de melhorias.
Alguns projetos dependem excessivamente da narrativa dos tokens, em vez de resolver necessidades reais. Como projetar um modelo econômico de tokens razoável que promova verdadeiramente o desenvolvimento integrado da IA com o Web3 ainda precisa ser explorado.
Três, Perspectivas Futuras
Apesar de atualmente a fusão de AI+Web3 enfrentar muitos desafios, este campo ainda está cheio de potencial:
A IA pode fornecer cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como otimização de contratos inteligentes, melhoria da experiência do usuário, entre outros.
As características de descentralização do Web3 podem fornecer novos espaços de desenvolvimento para a IA, como recursos de dados e poder de computação descentralizados.
A combinação de ambos promete construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.
No futuro, podemos esperar:
Mais aplicações inovadoras que integram nativamente AI e Web3 estão a surgir.
teve soluções inovadoras nos campos das finanças, DAO, mercados de previsão e NFT.
Otimização do modelo econômico dos tokens, realmente alcançando o efeito de sinergia de 1+1>2.
A profunda fusão da IA com a Web3 ainda está em estágios iniciais, mas já demonstra um enorme potencial. Com o avanço da tecnologia e mais explorações, acredita-se que este campo trará possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico.
![Novos conhecimentos丨Análise profunda: Que tipo de faísca pode resultar da colisão entre AI e Web3?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp(
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Integração da IA com o Web3: Análise do Estado Atual, Desafios e Oportunidades Futuras
A fusão da IA com o Web3: estado atual, desafios e perspetivas futuras
Nos últimos anos, o desenvolvimento rápido da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 tem atraído ampla atenção em todo o mundo. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes mudanças para diversos setores. Por sua vez, o Web3, com base na blockchain, está mudando nossa percepção e forma de usar a internet através de tecnologias como contratos inteligentes e armazenamento distribuído.
Este artigo irá explorar o estado atual da fusão entre IA e Web3, os desafios enfrentados e as perspectivas de desenvolvimento futuro.
I. Estado atual do desenvolvimento do AI+Web3
1.1 Web3 ajuda a AI
1.1.1 Rede de poder computacional descentralizada
Com o rápido desenvolvimento da IA, os recursos de computação, como GPUs, estão em alta demanda. Alguns projetos Web3 começaram a tentar construir redes de computação descentralizadas por meio de incentivos em tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam usuários globais a contribuir com a capacidade ociosa de GPU, fornecendo suporte de computação para a IA.
Mas atualmente, a computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, sendo difícil satisfazer a demanda de treinamento de grandes modelos. A principal razão é:
O treinamento de grandes modelos requer uma enorme quantidade de dados e largura de banda, com altos requisitos de estabilidade de computação.
A NVIDIA tem uma vantagem através do ecossistema CUDA e da comunicação multi-GPU NVLink, enquanto a descentralização da potência computacional dificulta a realização eficiente de múltiplas GPUs em paralelo.
NVLink limita a distância física entre as placas gráficas, dificultando a formação de um cluster de poder computacional disperso.
Assim, a computação descentralizada é atualmente utilizada principalmente em cenários onde a demanda por poder computacional para inferência de IA, renderização, etc., é relativamente baixa. No entanto, para o treinamento de modelos de pequeno e médio porte em setores verticais específicos, ainda há um certo potencial.
1.1.2 Rede de modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Essas plataformas conectam vários modelos de IA e selecionam o modelo mais adequado para fornecer serviços com base nas necessidades dos usuários.
Em comparação com um único grande modelo, esse modo é mais flexível e favorece a formação de um ecossistema de IA diversificado. No entanto, ainda está em uma fase inicial e precisa de validação adicional.
1.1.3 Coleta de dados descentralizada
Os dados são um dos elementos-chave para o desenvolvimento da IA. Alguns projetos Web3 incentivam os usuários a contribuir com dados para o treinamento da IA através de incentivos em tokens, como o PublicAI. Isso fornece uma fonte de dados mais ampla para o treinamento da IA.
1.1.4 Prova de conhecimento nulo protege a privacidade
A tecnologia de prova de conhecimento nulo pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade dos dados, oferecendo novas ideias para a combinação de IA e proteção de privacidade. Projetos como o BasedAI estão explorando a combinação de provas de conhecimento nulo com IA.
1.2 A IA impulsiona o Web3
1.2.1 Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA, oferecendo aos usuários análise de dados e previsões. Como o Pond, que prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA, e o BullBear AI, que prevê tendências de preços.
1.2.2 Serviços Personalizados
A IA pode proporcionar uma melhor experiência personalizada para os utilizadores de Web3. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune utiliza grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL, enquanto o NFPrompt torna mais fácil para os utilizadores gerar NFTs.
1.2.3 Auditoria de Contratos Inteligentes
A IA pode identificar de forma mais eficiente as vulnerabilidades nos contratos inteligentes. Como o 0x0.ai oferece serviços de auditoria de contratos inteligentes com IA, isso ajuda a aumentar a segurança dos projetos Web3.
2. Desafios enfrentados pelo AI+Web3
2.1 Limitações da computação descentralizada
A rede de computação descentralizada enfrenta atualmente os seguintes desafios:
2.2 Combinação não suficientemente profunda
Atualmente, muitos projetos de AI + Web3 estão apenas em uma combinação superficial, sem realmente aproveitar as suas respectivas vantagens:
2.3 O modelo econômico do token necessita de melhorias.
Alguns projetos dependem excessivamente da narrativa dos tokens, em vez de resolver necessidades reais. Como projetar um modelo econômico de tokens razoável que promova verdadeiramente o desenvolvimento integrado da IA com o Web3 ainda precisa ser explorado.
Três, Perspectivas Futuras
Apesar de atualmente a fusão de AI+Web3 enfrentar muitos desafios, este campo ainda está cheio de potencial:
As características de descentralização do Web3 podem fornecer novos espaços de desenvolvimento para a IA, como recursos de dados e poder de computação descentralizados.
No futuro, podemos esperar:
A profunda fusão da IA com a Web3 ainda está em estágios iniciais, mas já demonstra um enorme potencial. Com o avanço da tecnologia e mais explorações, acredita-se que este campo trará possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico.
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