A Profundidade da Integração entre AI e Web3: Oportunidades e Desafios
I. Introdução: O estado atual do desenvolvimento de AI+Web3
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 atraiu 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 transformações e inovações para diversos setores. Em 2023, o mercado da indústria de IA alcançou um tamanho de 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda de IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede, está a mudar a forma como as pessoas percebem e utilizam a internet. Baseado em blockchain, o Web3 permite o compartilhamento e o controle de dados, a autonomia do usuário e a criação de mecanismos de confiança através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atingiu 25 trilhões de dólares, com projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana a inovar continuamente, atraindo cada vez mais pessoas para este setor.
A combinação de IA e Web3 é uma área de grande interesse tanto para desenvolvedores quanto para investidores do Oriente e do Ocidente. Este artigo irá focar no estado atual do desenvolvimento de IA+Web3, analisar suas formas de interação, apresentar a situação dos projetos atuais e discutir em profundidade as limitações e desafios enfrentados. Esperamos que, através desta pesquisa, possamos fornecer referências e insights valiosos para investidores e profissionais da indústria relacionados.
Dois, formas de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança, a IA trouxe o aumento da produtividade, enquanto o Web3 trouxe uma transformação nas relações de produção. Que tipo de faísca pode surgir do encontro da IA com o Web3? A seguir, vamos primeiro analisar as dificuldades e oportunidades de melhoria que cada uma das indústrias de IA e Web3 enfrenta, e depois discutir como elas podem ajudar a resolver esses problemas.
2.1 Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
O núcleo da indústria de IA não pode prescindir de três elementos: poder computacional, algoritmos e dados.
Poder computacional: As tarefas de IA requerem uma grande quantidade de capacidade de cálculo e processamento. O custo, o consumo de energia e a manutenção dos equipamentos de computação de alto desempenho são desafios, especialmente para startups e desenvolvedores individuais, que podem ter dificuldade em obter poder computacional suficiente.
Algoritmo: Embora os algoritmos de aprendizagem profunda tenham alcançado grande sucesso em muitos campos, ainda existem alguns desafios. Por exemplo, o treinamento de redes neurais profundas requer uma quantidade significativa de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e explicabilidade do modelo podem ser insuficientes. Além disso, a robustez e a capacidade de generalização do algoritmo também são questões importantes.
Dados: A obtenção de dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um desafio. Os dados em certos domínios podem ser difíceis de obter, como os dados de saúde. A qualidade, precisão e rotulagem dos dados também são questões, dados incompletos ou tendenciosos podem levar a comportamentos errôneos dos modelos. Ao mesmo tempo, proteger a privacidade e a segurança dos dados também é um fator de consideração importante.
Além disso, a interpretabilidade e transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócios, são também desafios enfrentados pela indústria de IA.
2.2 Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos, incluindo:
Capacidade de análise e previsão de dados insuficiente
A experiência do usuário é fraca
Vulnerabilidades de código de contratos inteligentes e riscos de segurança
Questões de proteção da privacidade
A IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande espaço para desempenhar em várias áreas. Por exemplo, a IA pode melhorar a capacidade de análise e previsão de dados do Web3, aprimorar a experiência do usuário, detectar vulnerabilidades em contratos inteligentes, fortalecer a proteção de segurança, entre outros.
Três, Análise do Estado Atual dos Projetos AI+Web3
3.1 Web3 ajuda a AI
3.1.1 Poder de computação descentralizado
Com o rápido desenvolvimento da IA, recursos de computação como GPU estão enfrentando uma situação de escassez. Para resolver esse problema, alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de computação descentralizados, como Akash, Render e Gensyn. Esses projetos incentivam os usuários a fornecerem a capacidade de GPU ociosa por meio de tokens, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente:
Provedores de serviços em nuvem: como AWS, Azure, GCP e outros grandes provedores de serviços em nuvem, assim como Coreweave, Lambda e outros provedores de serviços em nuvem GPU.
Mineradores de criptomoedas: possuem potência de GPU ociosa
Grandes empresas: como Tesla, Meta e outras que adquiriram uma grande quantidade de GPUs.
Atualmente, é dividido principalmente em duas categorias:
Usado para raciocínio AI: como Render, Akash, Aethir, etc.
Usado para treinamento de IA: como io.net, Gensyn, etc.
Tomando o io.net como exemplo, como uma rede de computação descentralizada, atualmente possui mais de 500.000 GPUs e já integrou a capacidade de computação do Render e do Filecoin. O Gensyn, por sua vez, promove a alocação e recompensa de tarefas de aprendizado de máquina através de contratos inteligentes, realizando o treinamento de IA.
3.1.2 Modelo de Algoritmo Descentralizado
Além da capacidade de computação, alguns projetos também estão tentando construir redes de modelos algorítmicos descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, ele espera criar um ecossistema mais aberto e transparente, permitindo que os modelos de IA sejam treinados, compartilhados e utilizados de forma segura e descentralizada.
No Bittensor, os fornecedores de modelos algorítmicos ( mineradores ) contribuem com modelos de aprendizado de máquina para a rede e recebem tokens TAO como recompensa. A rede utiliza um mecanismo de consenso único para garantir um acordo sobre a melhor resposta.
3.1.3 Coleta de dados descentralizada
Para o treinamento de modelos de IA, um grande fornecimento de dados é essencial. No entanto, a maioria das empresas Web2 ainda se apropria dos dados dos usuários, o que impede o desenvolvimento da indústria de IA.
Alguns projetos combinam Web3 com incentivos em tokens para realizar a coleta de dados descentralizada. Tomando o PublicAI como exemplo, os usuários podem procurar conteúdo valioso nas plataformas sociais e submetê-lo, ou participar da votação como validadores de dados. Os usuários recebem incentivos em tokens por essas contribuições, promovendo uma situação de ganho mútuo entre os contribuintes de dados e o desenvolvimento da indústria de IA.
3.1.4 ZK protege a privacidade do usuário em AI
A prova de conhecimento zero ( ZK ) pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade, o que oferece novas ideias para resolver problemas de proteção da privacidade em IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ), ao usar a tecnologia ZK, permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais.
Atualmente, este campo ainda está em estágios iniciais, como a BasedAI propôs um método para integrar a criptografia homomórfica totalmente (FHE) com modelos de linguagem de grande escala (LLM), a fim de proteger a privacidade dos dados dos usuários.
3.2 AI ajuda Web3
3.2.1 Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou a desenvolver sistemas de IA, oferecendo aos usuários serviços de análise de dados e previsão. Por exemplo:
Pond: prever futuros tokens valiosos através de algoritmos de imagem AI
BullBear AI: Previsão de preços com base em dados históricos e tendências de mercado
Numerai: Plataforma de competição de investimento em IA
Arkham: plataforma de análise de dados em blockchain combinada com IA
3.2.2 Serviços Personalizados
Alguns projetos Web3 utilizam IA para otimizar a experiência do usuário, como:
Dune: lançou a ferramenta Wand, utilizando grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL
Followin、IQ.wiki: Integração do ChatGPT para resumo de conteúdo
Kaito: Motor de busca Web3 baseado em LLM
NFPrompt: Utilizar IA para gerar NFTs, reduzindo os custos de criação
3.2.3 Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
Usar tecnologia de IA para auditar códigos de contratos inteligentes pode identificar vulnerabilidades de forma mais eficiente e precisa. Por exemplo, o 0x0.ai oferece ferramentas de auditoria de contratos inteligentes com IA, utilizando tecnologia de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código.
Quatro, Limitações e Desafios Atuais dos Projetos AI+Web3
4.1 Existem obstáculos reais na área de poder computacional descentralizado.
Desempenho e estabilidade: produtos de poder de cálculo descentralizado podem apresentar atrasos e instabilidade.
Disponibilidade: afetada pelo grau de correspondência entre oferta e demanda.
Complexidade: os usuários precisam entender mais detalhes técnicos.
Difícil de usar para treino de grandes modelos:
O treino de grandes modelos requer uma quantidade enorme de dados e alta largura de banda
Exige alta estabilidade da profundidade
O ecossistema CUDA da NVIDIA e a comunicação multi-GPU NVLink são difíceis de substituir
O poder de computação descentralizado é atualmente principalmente aplicável a:
Inferência de IA
Treinamento de modelos de pequeno e médio porte em nichos específicos
Cenários de computação de borda ( como renderização )
4.2 A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar, não alcançando 1+1>2
Atualmente, a maioria dos projetos usa a IA apenas superficialmente, sem demonstrar a fusão nativa e soluções inovadoras entre a IA e as criptomoedas. Muitas equipes de Web3 estão combinando com a IA mais a um nível de marketing, aproveitando o conceito de IA, em vez de uma verdadeira inovação tecnológica.
4.3 A economia dos tokens torna-se um amortecedor na narrativa dos projetos de IA
Devido ao gradual código aberto dos grandes modelos, muitos projetos de AI+Web3 optam por sobrepor a narrativa do Web3 e a economia de tokens para promover a participação dos usuários. Mas a chave está em saber se a integração da economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades reais, e não é apenas uma ferramenta de promoção a curto prazo.
Cinco, Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e desenvolvimento econômico do futuro. A AI pode proporcionar cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes, serviços personalizados, entre outros. O Web3, por sua vez, oferece à AI uma plataforma descentralizada para compartilhamento de poder computacional, dados e algoritmos.
Embora os projetos de AI+Web3 ainda estejam em fase inicial e enfrentem muitos desafios, suas potenciais vantagens não podem ser ignoradas. As soluções descentralizadas podem trazer valor na redução da dependência, aumento da transparência e promoção da inovação. No futuro, ao combinar a capacidade de análise e tomada de decisão inteligente da AI com a descentralização e a autonomia do usuário do Web3, espera-se construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.
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Comentário
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SandwichDetector
· 13h atrás
Isto está muito banalizado.
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RektRecorder
· 08-11 04:45
idiotas fazer as pessoas de parvas... quem está a fazer as pessoas de parvas?
Integração da IA com Web3: Análise do estado atual, oportunidades e desafios
A Profundidade da Integração entre AI e Web3: Oportunidades e Desafios
I. Introdução: O estado atual do desenvolvimento de AI+Web3
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 atraiu 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 transformações e inovações para diversos setores. Em 2023, o mercado da indústria de IA alcançou um tamanho de 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda de IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede, está a mudar a forma como as pessoas percebem e utilizam a internet. Baseado em blockchain, o Web3 permite o compartilhamento e o controle de dados, a autonomia do usuário e a criação de mecanismos de confiança através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atingiu 25 trilhões de dólares, com projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana a inovar continuamente, atraindo cada vez mais pessoas para este setor.
A combinação de IA e Web3 é uma área de grande interesse tanto para desenvolvedores quanto para investidores do Oriente e do Ocidente. Este artigo irá focar no estado atual do desenvolvimento de IA+Web3, analisar suas formas de interação, apresentar a situação dos projetos atuais e discutir em profundidade as limitações e desafios enfrentados. Esperamos que, através desta pesquisa, possamos fornecer referências e insights valiosos para investidores e profissionais da indústria relacionados.
Dois, formas de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança, a IA trouxe o aumento da produtividade, enquanto o Web3 trouxe uma transformação nas relações de produção. Que tipo de faísca pode surgir do encontro da IA com o Web3? A seguir, vamos primeiro analisar as dificuldades e oportunidades de melhoria que cada uma das indústrias de IA e Web3 enfrenta, e depois discutir como elas podem ajudar a resolver esses problemas.
2.1 Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
O núcleo da indústria de IA não pode prescindir de três elementos: poder computacional, algoritmos e dados.
Poder computacional: As tarefas de IA requerem uma grande quantidade de capacidade de cálculo e processamento. O custo, o consumo de energia e a manutenção dos equipamentos de computação de alto desempenho são desafios, especialmente para startups e desenvolvedores individuais, que podem ter dificuldade em obter poder computacional suficiente.
Algoritmo: Embora os algoritmos de aprendizagem profunda tenham alcançado grande sucesso em muitos campos, ainda existem alguns desafios. Por exemplo, o treinamento de redes neurais profundas requer uma quantidade significativa de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e explicabilidade do modelo podem ser insuficientes. Além disso, a robustez e a capacidade de generalização do algoritmo também são questões importantes.
Dados: A obtenção de dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um desafio. Os dados em certos domínios podem ser difíceis de obter, como os dados de saúde. A qualidade, precisão e rotulagem dos dados também são questões, dados incompletos ou tendenciosos podem levar a comportamentos errôneos dos modelos. Ao mesmo tempo, proteger a privacidade e a segurança dos dados também é um fator de consideração importante.
Além disso, a interpretabilidade e transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócios, são também desafios enfrentados pela indústria de IA.
2.2 Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos, incluindo:
A IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande espaço para desempenhar em várias áreas. Por exemplo, a IA pode melhorar a capacidade de análise e previsão de dados do Web3, aprimorar a experiência do usuário, detectar vulnerabilidades em contratos inteligentes, fortalecer a proteção de segurança, entre outros.
Três, Análise do Estado Atual dos Projetos AI+Web3
3.1 Web3 ajuda a AI
3.1.1 Poder de computação descentralizado
Com o rápido desenvolvimento da IA, recursos de computação como GPU estão enfrentando uma situação de escassez. Para resolver esse problema, alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de computação descentralizados, como Akash, Render e Gensyn. Esses projetos incentivam os usuários a fornecerem a capacidade de GPU ociosa por meio de tokens, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente:
Atualmente, é dividido principalmente em duas categorias:
Tomando o io.net como exemplo, como uma rede de computação descentralizada, atualmente possui mais de 500.000 GPUs e já integrou a capacidade de computação do Render e do Filecoin. O Gensyn, por sua vez, promove a alocação e recompensa de tarefas de aprendizado de máquina através de contratos inteligentes, realizando o treinamento de IA.
3.1.2 Modelo de Algoritmo Descentralizado
Além da capacidade de computação, alguns projetos também estão tentando construir redes de modelos algorítmicos descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, ele espera criar um ecossistema mais aberto e transparente, permitindo que os modelos de IA sejam treinados, compartilhados e utilizados de forma segura e descentralizada.
No Bittensor, os fornecedores de modelos algorítmicos ( mineradores ) contribuem com modelos de aprendizado de máquina para a rede e recebem tokens TAO como recompensa. A rede utiliza um mecanismo de consenso único para garantir um acordo sobre a melhor resposta.
3.1.3 Coleta de dados descentralizada
Para o treinamento de modelos de IA, um grande fornecimento de dados é essencial. No entanto, a maioria das empresas Web2 ainda se apropria dos dados dos usuários, o que impede o desenvolvimento da indústria de IA.
Alguns projetos combinam Web3 com incentivos em tokens para realizar a coleta de dados descentralizada. Tomando o PublicAI como exemplo, os usuários podem procurar conteúdo valioso nas plataformas sociais e submetê-lo, ou participar da votação como validadores de dados. Os usuários recebem incentivos em tokens por essas contribuições, promovendo uma situação de ganho mútuo entre os contribuintes de dados e o desenvolvimento da indústria de IA.
3.1.4 ZK protege a privacidade do usuário em AI
A prova de conhecimento zero ( ZK ) pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade, o que oferece novas ideias para resolver problemas de proteção da privacidade em IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ), ao usar a tecnologia ZK, permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais.
Atualmente, este campo ainda está em estágios iniciais, como a BasedAI propôs um método para integrar a criptografia homomórfica totalmente (FHE) com modelos de linguagem de grande escala (LLM), a fim de proteger a privacidade dos dados dos usuários.
3.2 AI ajuda Web3
3.2.1 Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou a desenvolver sistemas de IA, oferecendo aos usuários serviços de análise de dados e previsão. Por exemplo:
3.2.2 Serviços Personalizados
Alguns projetos Web3 utilizam IA para otimizar a experiência do usuário, como:
3.2.3 Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
Usar tecnologia de IA para auditar códigos de contratos inteligentes pode identificar vulnerabilidades de forma mais eficiente e precisa. Por exemplo, o 0x0.ai oferece ferramentas de auditoria de contratos inteligentes com IA, utilizando tecnologia de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código.
Quatro, Limitações e Desafios Atuais dos Projetos AI+Web3
4.1 Existem obstáculos reais na área de poder computacional descentralizado.
Desempenho e estabilidade: produtos de poder de cálculo descentralizado podem apresentar atrasos e instabilidade.
Disponibilidade: afetada pelo grau de correspondência entre oferta e demanda.
Complexidade: os usuários precisam entender mais detalhes técnicos.
Difícil de usar para treino de grandes modelos:
O poder de computação descentralizado é atualmente principalmente aplicável a:
4.2 A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar, não alcançando 1+1>2
Atualmente, a maioria dos projetos usa a IA apenas superficialmente, sem demonstrar a fusão nativa e soluções inovadoras entre a IA e as criptomoedas. Muitas equipes de Web3 estão combinando com a IA mais a um nível de marketing, aproveitando o conceito de IA, em vez de uma verdadeira inovação tecnológica.
4.3 A economia dos tokens torna-se um amortecedor na narrativa dos projetos de IA
Devido ao gradual código aberto dos grandes modelos, muitos projetos de AI+Web3 optam por sobrepor a narrativa do Web3 e a economia de tokens para promover a participação dos usuários. Mas a chave está em saber se a integração da economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades reais, e não é apenas uma ferramenta de promoção a curto prazo.
Cinco, Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e desenvolvimento econômico do futuro. A AI pode proporcionar cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes, serviços personalizados, entre outros. O Web3, por sua vez, oferece à AI uma plataforma descentralizada para compartilhamento de poder computacional, dados e algoritmos.
Embora os projetos de AI+Web3 ainda estejam em fase inicial e enfrentem muitos desafios, suas potenciais vantagens não podem ser ignoradas. As soluções descentralizadas podem trazer valor na redução da dependência, aumento da transparência e promoção da inovação. No futuro, ao combinar a capacidade de análise e tomada de decisão inteligente da AI com a descentralização e a autonomia do usuário do Web3, espera-se construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.