Слияние ИИ и Web3: анализ текущего состояния и перспективы будущего
Введение
В последние годы стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект добился значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что принесло огромные изменения и инновации в различные отрасли. Web3 как новая модель сети меняет наше восприятие и использование интернета.
Рынок искусственного интеллекта в 2023 году достигнет 200 миллиардов долларов, а такие гиганты, как OpenAI, Character.AI, Midjourney, быстро набирают популярность. Рыночная капитализация Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты, такие как Bitcoin, Ethereum, Solana, появляются один за другим. Слияние AI и Web3 становится ключевой областью интереса для строителей и венчурных капитальщиков как на Западе, так и на Востоке.
В этой статье будет рассмотрено текущее состояние, потенциальная ценность и влияние AI+Web3. Мы проанализируем текущее положение проектов, с которыми они сталкиваются, их ограничения и вызовы, чтобы предоставить инвесторам и специалистам полезные сведения.
2. Способы взаимодействия ИИ и Web3
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ключевыми элементами отрасли ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: задачи ИИ требуют большого объема вычислительных ресурсов, получение и управление масштабной вычислительной мощностью обходится дорого. Это особенно сложно для стартапов и индивидуальных разработчиков.
Алгоритмы: хотя алгоритмы глубокого обучения достигли большого успеха, они все еще имеют проблемы. Обучение требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость моделей недостаточна, а устойчивость и обобщающая способность нуждаются в улучшении.
Данные: трудно получить качественные и разнообразные данные. В некоторых областях данные сложно получить, также существуют проблемы с качеством и аннотированием данных. Защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, необходимо решить проблемы недостаточной интерпретируемости и прозрачности моделей ИИ, а также неясности бизнес-моделей.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается отрасль Web3
В индустрии Web3 все еще есть возможности для улучшения в области анализа данных, пользовательского опыта и безопасности смарт-контрактов. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет большой потенциал в этих областях.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
Три. Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
3.1 Web3 способствует AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
С увеличением спроса на ИИ, предложение GPU не успевает за спросом. Некоторые проекты Web3 пытаются предоставить децентрализованные вычислительные услуги с помощью токенов в качестве стимула, такие как Akash, Render, Gensyn и другие.
Эти проекты используют токены для стимулирования пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU и обеспечивать поддержку вычислительных ресурсов для клиентов ИИ. Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, криптовалютных майнеров и крупные компании.
Проект в основном делится на две категории: одна предназначена для AI-вычислений (, такие как Render, Akash ), другая предназначена для AI-обучения (, такие как io.net, Gensyn ). Основное различие заключается в различных требованиях к вычислительной мощности.
io.net как представительный проект, в настоящее время количество GPU превышает 500000, интегрирована вычислительная мощность Render и Filecoin, экосистема постоянно развивается.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Например, в Bittensor, сторона предложения алгоритмической модели предоставляет модели машинного обучения сети и получает токеновые вознаграждения. Сеть использует механизм консенсуса для обеспечения наилучшего ответа. Токен TAO используется для стимуляции майнеров к внесению алгоритмических моделей и для оплаты пользователями за использование.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Децентрализованный сбор данных с помощью токенов. Например, PublicAI позволяет пользователям собирать данные AI в социальных сетях и получать токеновые вознаграждения. Ocean использует токенизацию данных для сбора пользовательских данных для обслуживания AI.
3.1.4 Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK
Технология нулевых знаний может обеспечить проверку информации при защите конфиденциальности. ZKML позволяет проводить обучение моделей и вывод без раскрытия исходных данных. BasedAI предложила интеграцию FHE с LLM для защиты конфиденциальности данных.
3.2 ИИ помогает Web3
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты интегрируют AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, BullBear AI предсказывает ценовые тенденции, а Numerai проводит конкурсы по прогнозированию фондового рынка с помощью AI.
3.2.2 Персонализированные услуги
Проекты Web3 интегрируют ИИ для оптимизации пользовательского опыта. Например, Dune выпустила инструмент Wand для генерации SQL-запросов с помощью ИИ, Followin и IQ.wiki интегрировали ChatGPT для резюмирования контента, а NFPrompt использует ИИ для генерации NFT и снижения затрат на создание.
3.2.3 AI-аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект может более эффективно и точно выявлять уязвимости в коде смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает AI-аудитор смарт-контрактов, использующий машинное обучение для выявления потенциальных проблем.
Четыре, Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия, стоящие перед децентрализованной мощностью
Производительность и стабильность могут быть не такими хорошими, как у централизованных вычислительных продуктов.
Доступность зависит от степени соответствия спроса и предложения
Высокая техническая сложность, высокая планка для пользователей
В настоящее время в основном ограничивается выводом ИИ, трудно проводить крупномасштабное обучение ИИ.
Анализ причин:
Обучение ИИ требует огромного объема данных и пропускной способности, децентрализация трудно это удовлетворяет.
Большие модели требуют высокой стабильности, стоимость прерывания высока.
Преимущества многокарточной связи NVLink от Nvidia очевидны, децентрализация трудно достижима
4.2 AI+Web3 сочетание довольно грубое
Большинство проектов лишь поверхностно используют ИИ, не достигая глубокой интеграции.
Многие команды используют концепцию ИИ только на уровне маркетинга, недостаточно инноваций.
4.3 Экономика токенов становится буфером для повествования AI проектов
Некоторые проекты используют повествование Web3 и токеномику для стимулирования участия пользователей
Действительно ли токеномика решает реальные потребности проектов ИИ, остается под вопросом.
Большинство проектов ещё не достигли стадии практического применения
Пять, резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить более умные сценарии применения для Web3, а децентрализованная природа Web3 также открывает новые возможности для развития AI. Хотя в настоящее время проекты находятся на ранней стадии и сталкиваются с множеством вызовов, это также приносит такие преимущества, как децентрализация и прозрачность.
В будущем сочетание AI и Web3, вероятно, создаст более интеллектуальные, открытые и справедливые экономические и социальные системы. Ключевым моментом является глубокое исследование и инновации, которые позволят добиться тесной интеграции AI и криптовалют, создавая оригинальные и значимые решения в различных областях.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
4
Поделиться
комментарий
0/400
GasFeeThunder
· 19ч назад
в блокчейне данные выглядят неправильно... подожду и посмотрю снова
Посмотреть ОригиналОтветить0
CantAffordPancake
· 19ч назад
Триллионный рынок, да? Собака даже не играет.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-75ee51e7
· 19ч назад
Снова рисуют мечты и рассказывают истории о ИИ и Web3.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DataPickledFish
· 19ч назад
Снова снова снова говорят об ИИ и Web3~ Этот овощ хочет посмотреть, как долго это будет продолжаться.
Состояние слияния AI и Web3: возможности и вызовы
Слияние ИИ и Web3: анализ текущего состояния и перспективы будущего
Введение
В последние годы стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект добился значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что принесло огромные изменения и инновации в различные отрасли. Web3 как новая модель сети меняет наше восприятие и использование интернета.
Рынок искусственного интеллекта в 2023 году достигнет 200 миллиардов долларов, а такие гиганты, как OpenAI, Character.AI, Midjourney, быстро набирают популярность. Рыночная капитализация Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты, такие как Bitcoin, Ethereum, Solana, появляются один за другим. Слияние AI и Web3 становится ключевой областью интереса для строителей и венчурных капитальщиков как на Западе, так и на Востоке.
В этой статье будет рассмотрено текущее состояние, потенциальная ценность и влияние AI+Web3. Мы проанализируем текущее положение проектов, с которыми они сталкиваются, их ограничения и вызовы, чтобы предоставить инвесторам и специалистам полезные сведения.
2. Способы взаимодействия ИИ и Web3
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ключевыми элементами отрасли ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: задачи ИИ требуют большого объема вычислительных ресурсов, получение и управление масштабной вычислительной мощностью обходится дорого. Это особенно сложно для стартапов и индивидуальных разработчиков.
Алгоритмы: хотя алгоритмы глубокого обучения достигли большого успеха, они все еще имеют проблемы. Обучение требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость моделей недостаточна, а устойчивость и обобщающая способность нуждаются в улучшении.
Данные: трудно получить качественные и разнообразные данные. В некоторых областях данные сложно получить, также существуют проблемы с качеством и аннотированием данных. Защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, необходимо решить проблемы недостаточной интерпретируемости и прозрачности моделей ИИ, а также неясности бизнес-моделей.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается отрасль Web3
В индустрии Web3 все еще есть возможности для улучшения в области анализа данных, пользовательского опыта и безопасности смарт-контрактов. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет большой потенциал в этих областях.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
Три. Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
3.1 Web3 способствует AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
С увеличением спроса на ИИ, предложение GPU не успевает за спросом. Некоторые проекты Web3 пытаются предоставить децентрализованные вычислительные услуги с помощью токенов в качестве стимула, такие как Akash, Render, Gensyn и другие.
Эти проекты используют токены для стимулирования пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU и обеспечивать поддержку вычислительных ресурсов для клиентов ИИ. Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, криптовалютных майнеров и крупные компании.
Проект в основном делится на две категории: одна предназначена для AI-вычислений (, такие как Render, Akash ), другая предназначена для AI-обучения (, такие как io.net, Gensyn ). Основное различие заключается в различных требованиях к вычислительной мощности.
io.net как представительный проект, в настоящее время количество GPU превышает 500000, интегрирована вычислительная мощность Render и Filecoin, экосистема постоянно развивается.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Например, в Bittensor, сторона предложения алгоритмической модели предоставляет модели машинного обучения сети и получает токеновые вознаграждения. Сеть использует механизм консенсуса для обеспечения наилучшего ответа. Токен TAO используется для стимуляции майнеров к внесению алгоритмических моделей и для оплаты пользователями за использование.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Децентрализованный сбор данных с помощью токенов. Например, PublicAI позволяет пользователям собирать данные AI в социальных сетях и получать токеновые вознаграждения. Ocean использует токенизацию данных для сбора пользовательских данных для обслуживания AI.
3.1.4 Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK
Технология нулевых знаний может обеспечить проверку информации при защите конфиденциальности. ZKML позволяет проводить обучение моделей и вывод без раскрытия исходных данных. BasedAI предложила интеграцию FHE с LLM для защиты конфиденциальности данных.
3.2 ИИ помогает Web3
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты интегрируют AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, BullBear AI предсказывает ценовые тенденции, а Numerai проводит конкурсы по прогнозированию фондового рынка с помощью AI.
3.2.2 Персонализированные услуги
Проекты Web3 интегрируют ИИ для оптимизации пользовательского опыта. Например, Dune выпустила инструмент Wand для генерации SQL-запросов с помощью ИИ, Followin и IQ.wiki интегрировали ChatGPT для резюмирования контента, а NFPrompt использует ИИ для генерации NFT и снижения затрат на создание.
3.2.3 AI-аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект может более эффективно и точно выявлять уязвимости в коде смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает AI-аудитор смарт-контрактов, использующий машинное обучение для выявления потенциальных проблем.
Четыре, Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия, стоящие перед децентрализованной мощностью
Анализ причин:
4.2 AI+Web3 сочетание довольно грубое
4.3 Экономика токенов становится буфером для повествования AI проектов
Пять, резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить более умные сценарии применения для Web3, а децентрализованная природа Web3 также открывает новые возможности для развития AI. Хотя в настоящее время проекты находятся на ранней стадии и сталкиваются с множеством вызовов, это также приносит такие преимущества, как децентрализация и прозрачность.
В будущем сочетание AI и Web3, вероятно, создаст более интеллектуальные, открытые и справедливые экономические и социальные системы. Ключевым моментом является глубокое исследование и инновации, которые позволят добиться тесной интеграции AI и криптовалют, создавая оригинальные и значимые решения в различных областях.