Fusion profonde de l'IA et du Web3 : opportunités et défis
I. Introduction : État actuel du développement de l'IA + Web3
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une attention mondiale considérable. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations et innovations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, des entreprises telles qu'OpenAI, Character.AI et Midjourney étant à l'avant-garde de la frénésie de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, transforme la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Basé sur la blockchain, Web3 réalise le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents, le stockage distribué et l'authentification décentralisée. Actuellement, la capitalisation boursière de l'industrie Web3 a atteint 25 000 milliards de dollars, avec des projets tels que Bitcoin, Ethereum et Solana qui continuent d'innover, attirant de plus en plus de personnes à rejoindre cette industrie.
La combinaison de l'IA et du Web3 est un domaine qui suscite un grand intérêt chez les développeurs et investisseurs des deux côtés de l'Atlantique. Cet article se concentrera sur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera leurs modes d'interaction, présentera la situation des projets actuels, et discutera en profondeur des limitations et des défis auxquels ils font face. Nous espérons qu'une telle recherche fournira des références et des insights précieux aux investisseurs et aux professionnels des secteurs concernés.
Deux, les façons dont l'IA interagit avec le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux côtés d'une balance, l'IA apporte une augmentation de la productivité, tandis que le Web3 entraîne une transformation des relations de production. Alors, quelles étincelles l'IA et le Web3 peuvent-ils faire jaillir ? Nous allons d'abord analyser les difficultés et les possibilités d'amélioration auxquelles l'industrie de l'IA et celle du Web3 sont confrontées, puis discuter de la manière dont elles s'entraident pour résoudre ces problèmes.
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les trois éléments clés de l'industrie de l'IA sont : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une puissance de calcul et de traitement à grande échelle. Le coût, la consommation d'énergie et la maintenance des équipements de calcul haute performance sont des défis, en particulier pour les startups et les développeurs individuels, obtenir une puissance de calcul suffisante peut être difficile.
Algorithme : Bien que les algorithmes d'apprentissage profond aient connu un grand succès dans de nombreux domaines, il existe encore certaines difficultés. Par exemple, l'entraînement des réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la compréhension du modèle peuvent être insuffisantes. De plus, la robustesse et la capacité de généralisation de l'algorithme sont également des problèmes importants.
Données : L'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste un défi. Certaines données dans des domaines spécifiques, comme les données de santé, peuvent être difficiles à obtenir. La qualité, l'exactitude et l'annotation des données sont également des problèmes ; des données incomplètes ou biaisées peuvent entraîner un comportement erroné des modèles. Parallèlement, la protection de la vie privée et de la sécurité des données est également un facteur de considération important.
De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi que l'incertitude des modèles commerciaux, sont également des défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée.
2.2 Les défis auxquels est confronté le secteur Web3
Le secteur Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre, notamment :
Capacité d'analyse et de prévision des données insuffisante
L'expérience utilisateur est médiocre
Vulnérabilités du code des contrats intelligents et risques de sécurité
Problèmes de protection de la vie privée
L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données dans Web3, améliorer l'expérience utilisateur, détecter les vulnérabilités des contrats intelligents, renforcer la protection de la sécurité, etc.
Trois, analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
3.1 Web3 aide l'IA
3.1.1 Pouvoir de calcul décentralisé
Avec le développement rapide de l'IA, des ressources de calcul comme les GPU font face à une demande supérieure à l'offre. Pour résoudre ce problème, certains projets Web3 commencent à essayer de fournir des services de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir de la puissance GPU inutilisée grâce à des tokens, afin de fournir un support de calcul aux clients de l'IA.
L'offre côté comprend principalement :
Fournisseurs de cloud : tels que AWS, Azure, GCP et d'autres grands fournisseurs de services cloud, ainsi que Coreweave, Lambda et d'autres fournisseurs de services cloud GPU.
Mineurs de cryptomonnaie : possédant de la puissance de calcul GPU inutilisée
Grandes entreprises : comme Tesla, Meta, etc. qui ont acheté une grande quantité de GPU.
Actuellement, cela se divise principalement en deux catégories :
Utilisé pour l'inférence AI : comme Render, Akash, Aethir, etc.
Utilisé pour l'entraînement AI : comme io.net, Gensyn, etc.
Prenons io.net comme exemple, qui, en tant que réseau de puissance de calcul décentralisé, compte actuellement plus de 500 000 GPU et a intégré la puissance de calcul de Render et de Filecoin. Gensyn, quant à lui, facilite la répartition et la récompense des tâches d'apprentissage automatique grâce à des contrats intelligents, réalisant ainsi l'entraînement de l'IA.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets essaient également de construire des réseaux de modèles algorithmiques décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il espère créer un écosystème plus ouvert et transparent, permettant aux modèles d'IA d'être formés, partagés et utilisés de manière sécurisée et décentralisée.
Dans Bittensor, les fournisseurs de modèles algorithmiques ( mineurs ) contribuent des modèles d'apprentissage automatique au réseau et reçoivent des jetons TAO en récompense. Le réseau utilise un mécanisme de consensus unique pour garantir un accord sur la meilleure réponse.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, une grande quantité de données est indispensable. Cependant, la plupart des entreprises Web2 continuent de s'approprier les données des utilisateurs, ce qui entrave le développement de l'industrie de l'IA.
Certains projets combinent Web3 avec des incitations par jetons pour réaliser une collecte de données décentralisée. Prenons l'exemple de PublicAI, où les utilisateurs peuvent rechercher du contenu précieux sur les plateformes sociales et le soumettre, ou participer au vote en tant que validateurs de données. Les utilisateurs obtiennent des incitations en jetons grâce à ces contributions, favorisant une coopération gagnant-gagnant entre les contributeurs de données et le développement de l'industrie de l'IA.
3.1.4 Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle d'information (ZK) peut permettre la vérification des informations tout en protégeant la vie privée, ce qui offre de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes de protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning), en utilisant la technologie ZK, permet l'entraînement et l'inférence de modèles d'apprentissage automatique sans révéler les données originales.
Actuellement, ce domaine en est encore à ses débuts, comme BasedAI qui a proposé une méthode d'intégration du chiffrement homomorphe complet (FHE) avec les grands modèles de langage (LLM) pour protéger la confidentialité des données des utilisateurs.
3.2 AI soutient Web3
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer des systèmes d'IA en interne, afin de fournir aux utilisateurs des services d'analyse et de prévision des données. Par exemple :
Pond: Prédire les jetons de valeur future grâce à l'algorithme d'IA.
BullBear AI: prévisions de prix basées sur des données historiques et des tendances du marché
Numerai: plateforme de concours d'investissement AI
Arkham : plateforme d'analyse de données on-chain intégrant l'IA
3.2.2 Services personnalisés
Certains projets Web3 utilisent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur, comme :
Dune : lancement de l'outil Wand, utilisant de grands modèles de langage pour écrire des requêtes SQL
Followin, IQ.wiki : Intégration de ChatGPT pour le résumé de contenu
Kaito: Moteur de recherche Web3 basé sur LLM
NFPrompt : Utiliser l'IA pour générer des NFT, réduire les coûts de création
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
L'utilisation de la technologie AI pour auditer le code des contrats intelligents permet d'identifier les vulnérabilités de manière plus efficace et précise. Par exemple, 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code.
Quatre, Limitations et défis actuels des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels dans le domaine de la puissance de calcul décentralisée
Performance et stabilité : les produits de puissance de calcul décentralisés peuvent présenter des retards et de l'instabilité.
Disponibilité : influencée par le degré d'adéquation de l'offre et de la demande.
Complexité : les utilisateurs doivent comprendre plus de détails techniques.
Difficile à utiliser pour l'entraînement de grands modèles :
L'entraînement de grands modèles nécessite une quantité de données énorme et une large bande passante
Exigences élevées en matière de stabilité de la puissance de calcul
L'écosystème CUDA de NVIDIA et la communication multi-cartes NVLink sont difficiles à remplacer
La puissance de calcul décentralisée est actuellement principalement applicable à :
Raisonnement IA
Entraînement de modèles de taille petite et moyenne dans des niches spécifiques.
Scénarios de calcul à la périphérie ( comme le rendu )
4.2 La combinaison de l'IA et du Web3 est assez grossière, n'atteignant pas 1+1＞2
Actuellement, la plupart des projets utilisent l'IA uniquement en surface, sans montrer de fusion native entre l'IA et les cryptomonnaies ni de solutions innovantes. De nombreuses équipes Web3 combinent l'IA principalement sur le plan marketing en utilisant le concept d'IA, plutôt que de véritables innovations technologiques.
4.3 L'économie des tokens devient un agent tampon dans le récit des projets d'IA
Avec l'ouverture progressive des grands modèles, de nombreux projets AI+Web3 choisissent de superposer un récit Web3 et une économie de jetons pour favoriser l'engagement des utilisateurs. Mais la clé réside dans le fait que l'intégration de l'économie de jetons aide réellement à répondre aux besoins réels, et non pas simplement comme un moyen de faire le buzz à court terme.
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tels que l'analyse de données, l'audit de contrats intelligents, les services personnalisés, etc. Le Web3 offre à l'IA une plateforme décentralisée de partage de puissance de calcul, de données et d'algorithmes.
Bien que les projets AI+Web3 soient encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, leurs avantages potentiels ne peuvent être ignorés. Les solutions décentralisées pourraient apporter de la valeur en réduisant la dépendance, en améliorant la transparence et en favorisant l'innovation. À l'avenir, en combinant la capacité d'analyse et de décision intelligente de l'IA avec la décentralisation et l'autonomie des utilisateurs de Web3, il est possible de construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes.
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SandwichDetector
· Il y a 11h
C'est vraiment trop commun, non ?
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RektRecorder
· Il y a 21h
pigeons prendre les gens pour des idiots... qui prend qui ?
Voir l'originalRépondre0
SandwichTrader
· Il y a 21h
Ah? Cette chose peut-elle apporter une richesse énorme ?
Fusion de l'IA et du Web3 : analyse de l'état actuel, des opportunités et des défis
Fusion profonde de l'IA et du Web3 : opportunités et défis
I. Introduction : État actuel du développement de l'IA + Web3
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une attention mondiale considérable. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations et innovations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, des entreprises telles qu'OpenAI, Character.AI et Midjourney étant à l'avant-garde de la frénésie de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, transforme la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Basé sur la blockchain, Web3 réalise le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents, le stockage distribué et l'authentification décentralisée. Actuellement, la capitalisation boursière de l'industrie Web3 a atteint 25 000 milliards de dollars, avec des projets tels que Bitcoin, Ethereum et Solana qui continuent d'innover, attirant de plus en plus de personnes à rejoindre cette industrie.
La combinaison de l'IA et du Web3 est un domaine qui suscite un grand intérêt chez les développeurs et investisseurs des deux côtés de l'Atlantique. Cet article se concentrera sur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera leurs modes d'interaction, présentera la situation des projets actuels, et discutera en profondeur des limitations et des défis auxquels ils font face. Nous espérons qu'une telle recherche fournira des références et des insights précieux aux investisseurs et aux professionnels des secteurs concernés.
Deux, les façons dont l'IA interagit avec le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux côtés d'une balance, l'IA apporte une augmentation de la productivité, tandis que le Web3 entraîne une transformation des relations de production. Alors, quelles étincelles l'IA et le Web3 peuvent-ils faire jaillir ? Nous allons d'abord analyser les difficultés et les possibilités d'amélioration auxquelles l'industrie de l'IA et celle du Web3 sont confrontées, puis discuter de la manière dont elles s'entraident pour résoudre ces problèmes.
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les trois éléments clés de l'industrie de l'IA sont : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une puissance de calcul et de traitement à grande échelle. Le coût, la consommation d'énergie et la maintenance des équipements de calcul haute performance sont des défis, en particulier pour les startups et les développeurs individuels, obtenir une puissance de calcul suffisante peut être difficile.
Algorithme : Bien que les algorithmes d'apprentissage profond aient connu un grand succès dans de nombreux domaines, il existe encore certaines difficultés. Par exemple, l'entraînement des réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la compréhension du modèle peuvent être insuffisantes. De plus, la robustesse et la capacité de généralisation de l'algorithme sont également des problèmes importants.
Données : L'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste un défi. Certaines données dans des domaines spécifiques, comme les données de santé, peuvent être difficiles à obtenir. La qualité, l'exactitude et l'annotation des données sont également des problèmes ; des données incomplètes ou biaisées peuvent entraîner un comportement erroné des modèles. Parallèlement, la protection de la vie privée et de la sécurité des données est également un facteur de considération important.
De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi que l'incertitude des modèles commerciaux, sont également des défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée.
2.2 Les défis auxquels est confronté le secteur Web3
Le secteur Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre, notamment :
L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données dans Web3, améliorer l'expérience utilisateur, détecter les vulnérabilités des contrats intelligents, renforcer la protection de la sécurité, etc.
Trois, analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
3.1 Web3 aide l'IA
3.1.1 Pouvoir de calcul décentralisé
Avec le développement rapide de l'IA, des ressources de calcul comme les GPU font face à une demande supérieure à l'offre. Pour résoudre ce problème, certains projets Web3 commencent à essayer de fournir des services de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir de la puissance GPU inutilisée grâce à des tokens, afin de fournir un support de calcul aux clients de l'IA.
L'offre côté comprend principalement :
Actuellement, cela se divise principalement en deux catégories :
Prenons io.net comme exemple, qui, en tant que réseau de puissance de calcul décentralisé, compte actuellement plus de 500 000 GPU et a intégré la puissance de calcul de Render et de Filecoin. Gensyn, quant à lui, facilite la répartition et la récompense des tâches d'apprentissage automatique grâce à des contrats intelligents, réalisant ainsi l'entraînement de l'IA.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets essaient également de construire des réseaux de modèles algorithmiques décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il espère créer un écosystème plus ouvert et transparent, permettant aux modèles d'IA d'être formés, partagés et utilisés de manière sécurisée et décentralisée.
Dans Bittensor, les fournisseurs de modèles algorithmiques ( mineurs ) contribuent des modèles d'apprentissage automatique au réseau et reçoivent des jetons TAO en récompense. Le réseau utilise un mécanisme de consensus unique pour garantir un accord sur la meilleure réponse.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, une grande quantité de données est indispensable. Cependant, la plupart des entreprises Web2 continuent de s'approprier les données des utilisateurs, ce qui entrave le développement de l'industrie de l'IA.
Certains projets combinent Web3 avec des incitations par jetons pour réaliser une collecte de données décentralisée. Prenons l'exemple de PublicAI, où les utilisateurs peuvent rechercher du contenu précieux sur les plateformes sociales et le soumettre, ou participer au vote en tant que validateurs de données. Les utilisateurs obtiennent des incitations en jetons grâce à ces contributions, favorisant une coopération gagnant-gagnant entre les contributeurs de données et le développement de l'industrie de l'IA.
3.1.4 Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle d'information (ZK) peut permettre la vérification des informations tout en protégeant la vie privée, ce qui offre de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes de protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning), en utilisant la technologie ZK, permet l'entraînement et l'inférence de modèles d'apprentissage automatique sans révéler les données originales.
Actuellement, ce domaine en est encore à ses débuts, comme BasedAI qui a proposé une méthode d'intégration du chiffrement homomorphe complet (FHE) avec les grands modèles de langage (LLM) pour protéger la confidentialité des données des utilisateurs.
3.2 AI soutient Web3
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer des systèmes d'IA en interne, afin de fournir aux utilisateurs des services d'analyse et de prévision des données. Par exemple :
3.2.2 Services personnalisés
Certains projets Web3 utilisent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur, comme :
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
L'utilisation de la technologie AI pour auditer le code des contrats intelligents permet d'identifier les vulnérabilités de manière plus efficace et précise. Par exemple, 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code.
Quatre, Limitations et défis actuels des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels dans le domaine de la puissance de calcul décentralisée
Performance et stabilité : les produits de puissance de calcul décentralisés peuvent présenter des retards et de l'instabilité.
Disponibilité : influencée par le degré d'adéquation de l'offre et de la demande.
Complexité : les utilisateurs doivent comprendre plus de détails techniques.
Difficile à utiliser pour l'entraînement de grands modèles :
La puissance de calcul décentralisée est actuellement principalement applicable à :
4.2 La combinaison de l'IA et du Web3 est assez grossière, n'atteignant pas 1+1＞2
Actuellement, la plupart des projets utilisent l'IA uniquement en surface, sans montrer de fusion native entre l'IA et les cryptomonnaies ni de solutions innovantes. De nombreuses équipes Web3 combinent l'IA principalement sur le plan marketing en utilisant le concept d'IA, plutôt que de véritables innovations technologiques.
4.3 L'économie des tokens devient un agent tampon dans le récit des projets d'IA
Avec l'ouverture progressive des grands modèles, de nombreux projets AI+Web3 choisissent de superposer un récit Web3 et une économie de jetons pour favoriser l'engagement des utilisateurs. Mais la clé réside dans le fait que l'intégration de l'économie de jetons aide réellement à répondre aux besoins réels, et non pas simplement comme un moyen de faire le buzz à court terme.
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tels que l'analyse de données, l'audit de contrats intelligents, les services personnalisés, etc. Le Web3 offre à l'IA une plateforme décentralisée de partage de puissance de calcul, de données et d'algorithmes.
Bien que les projets AI+Web3 soient encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, leurs avantages potentiels ne peuvent être ignorés. Les solutions décentralisées pourraient apporter de la valeur en réduisant la dépendance, en améliorant la transparence et en favorisant l'innovation. À l'avenir, en combinant la capacité d'analyse et de décision intelligente de l'IA avec la décentralisation et l'autonomie des utilisateurs de Web3, il est possible de construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes.