Глубина интеграции AI и Web3: возможности и вызовы
Один. Введение: Текущее состояние развития AI+Web3
В последние годы быстрые темпы развития искусственного интеллекта (AI) и технологий Web3 привлекли широкое внимание по всему миру. ИИ достиг значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что принесло огромные изменения и инновации в различные отрасли. В 2023 году объем рынка ИИ достиг 200 миллиардов долларов, компании такие как OpenAI, Character.AI, Midjourney и другие возглавили волну ИИ.
В то же время Web3, как новая сетевая модель, меняет восприятие и использование интернета. Основанный на блокчейне, Web3 реализует совместное использование и контроль данных, автономию пользователей и создание механизмов доверия с помощью таких функций, как смарт-контракты, распределенное хранилище и децентрализованная аутентификация. В настоящее время рыночная капитализация Web3 достигла 25 триллионов долларов, такие проекты, как Bitcoin, Ethereum, Solana и другие, постоянно предлагают что-то новое, привлекая все больше людей в эту индустрию.
Слияние ИИ и Web3 является областью, на которую с большим вниманием смотрят разработчики и инвесторы как на Востоке, так и на Западе. В этой статье мы сосредоточимся на текущем состоянии развития ИИ+Web3, проанализируем их взаимодействие, представим текущее состояние проектов и глубоко обсудим ограничения и вызовы, с которыми они сталкиваются. Мы надеемся, что такое исследование предоставит инвесторам и профессионалам в смежных областях ценные рекомендации и инсайты.
Два, способы взаимодействия AI и Web3
Развитие AI и Web3 похоже на две стороны весов: AI приносит повышение производительности, а Web3 вносит изменения в производственные отношения. Какие искры могут возникнуть при столкновении AI и Web3? Сначала мы проанализируем трудности и возможности для улучшения, с которыми сталкиваются обе отрасли, а затем обсудим, как они могут помочь решить эти проблемы.
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ядро AI-индустрии невозможно без трех элементов: вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: Задачи ИИ требуют масштабных вычислений и обработки. Стоимость, энергопотребление и обслуживание высокопроизводительных вычислительных устройств являются вызовами, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков, получение достаточной вычислительной мощности может быть затруднительным.
Алгоритм: хотя алгоритмы глубокого обучения добились огромного успеха во многих областях, все же существуют некоторые трудности. Например, обучение глубоких нейронных сетей требует большого объема данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость и объяснимость модели могут быть недостаточными. Кроме того, устойчивость алгоритма и способность к обобщению также являются важными проблемами.
Данные: получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему является вызовом. Данные в некоторых областях могут быть труднодоступны, например, медицинские данные. Качество, точность и аннотация данных также являются проблемами; неполные или предвзятые данные могут привести к неправильному поведению модели. В то же время защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, интерпретируемость и прозрачность AI-моделей, неясность бизнес-моделей и другие проблемы также являются вызовами, с которыми сталкивается AI-индустрия.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается Web3 индустрия
В индустрии Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить, включая:
Недостаток аналитических и предсказательных способностей данных
Плохой пользовательский опыт
Уязвимости кода смарт-контрактов и риски безопасности
Проблемы защиты конфиденциальности
ИИ как инструмент повышения производительности имеет большой потенциал в этих областях. Например, ИИ может улучшить анализ данных и прогнозирование в Web3, улучшить пользовательский опыт, обнаружить уязвимости смарт-контрактов, усилить защиту и т.д.
Три. Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
3.1 Web3 помогает AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
С быстрым развитием ИИ ресурсы вычислительной мощности, такие как GPU, столкнулись с дефицитом. Для решения этой проблемы некоторые проекты Web3 начали пытаться предоставить децентрализованные услуги вычислительной мощности, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты используют токены для стимулирования пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU, чтобы поддержать клиентов ИИ.
Сторона предложения включает в себя:
Облачные провайдеры: такие как AWS, Azure, GCP и другие крупные облачные провайдеры, а также GPU облачные провайдеры, такие как Coreweave, Lambda
Криптовалютные майнеры: обладающие неиспользуемой вычислительной мощностью GPU
Крупные компании: такие как Tesla, Meta и другие, приобрели большое количество GPU.
В настоящее время в основном делится на две категории:
Используется для AI вывода: такие как Render, Akash, Aethir и т.д.
Используется для обучения ИИ: такие как io.net, Gensyn и другие
Например, io.net, как децентрализованная сеть вычислительной мощности, в настоящее время имеет более 500 000 GPU и уже интегрировала вычислительную мощность Render и Filecoin. Gensyn, в свою очередь, способствует распределению задач машинного обучения и вознаграждению через смарт-контракты, реализуя обучение ИИ.
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Помимо вычислительной мощности, некоторые проекты также пытаются создать децентрализованные сети алгоритмических моделей. Например, Bittensor стремится создать более открытое и прозрачное экосистему, позволяя моделям ИИ безопасно и децентрализованно обучаться, делиться и использоваться.
В Bittensor поставщик алгоритмической модели ( майнер ) вносит модели машинного обучения в сеть и получает токены TAO в качестве вознаграждения. Сеть использует уникальный механизм консенсуса для обеспечения согласия по наилучшему ответу.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Для обучения AI-моделей необходимо большое количество данных. Однако в настоящее время большинство компаний Web2 по-прежнему присваивают данные пользователей, что препятствует развитию AI-отрасли.
Некоторые проекты используют Web3 для реализации децентрализованного сбора данных с помощью токенов в качестве стимула. В качестве примера можно привести PublicAI, где пользователи могут искать ценный контент на социальных платформах и подавать его, или участвовать в голосовании в качестве проверяющих данных. Пользователи получают вознаграждение в виде токенов за свои вклады, что способствует взаимовыгодному сотрудничеству между поставщиками данных и разработкой в индустрии ИИ.
3.1.4 Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK
Нулевое знание ( ZK ) технология может обеспечить верификацию информации, защищая при этом конфиденциальность, что предоставляет новые идеи для решения проблем защиты конфиденциальности в ИИ. ZKML ( Нулевое знание машинного обучения ) с использованием технологии ZK позволяет проводить обучение и вывод моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных.
В настоящее время эта область все еще находится на ранней стадии, например, BasedAI предложила метод интеграции полностью гомоморфного шифрования (FHE) с большими языковыми моделями (LLM) для защиты конфиденциальности данных пользователей.
! [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)
3.2 AI помогает Web3
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI услуги или разрабатывать собственные AI системы, чтобы предоставлять пользователям услуги по анализу данных и прогнозированию. Например:
Pond: Предсказание будущих ценностных токенов с помощью алгоритмов AI
BullBear AI: основанный на исторических данных и рыночных тенденциях прогноз цен
Numerai: Платформа для инвестиционного конкурса на основе ИИ
Arkham: Платформа анализа данных на блокчейне с использованием ИИ
3.2.2 Персонализированные услуги
Некоторые Web3 проекты используют ИИ для оптимизации пользовательского опыта, такие как:
Dune: выпустил инструмент Wand, использующий большие языковые модели для написания SQL-запросов
Followin、IQ.wiki: интеграция ChatGPT для суммирования контента
Kaito:Web3 поисковая система на базе LLM
NFPrompt: Используйте ИИ для создания NFT, снижая затраты на создание.
3.2.3 AI аудит смарт-контрактов
Использование технологий ИИ для аудита кода смарт-контрактов позволяет более эффективно и точно выявлять уязвимости. Например, 0x0.ai предлагает инструмент аудита смарт-контрактов на основе ИИ, использующий технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
Четыре, ограничения и текущие вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия в области децентрализованных вычислительных мощностей
Производительность и стабильность: децентрализованные вычислительные продукты могут испытывать задержки и нестабильность.
Доступность: зависит от степени соответствия спроса и предложения.
Сложность: пользователю необходимо понять更多 технических деталей.
Трудно использовать для обучения больших моделей:
Обучение больших моделей требует огромного объёма данных и высокой пропускной способности
Высокие требования к стабильности вычислительной мощности
Экосистема CUDA от NVIDIA и многоуровневая связь NVLink трудно заменимы
Децентрализованные вычисления в настоящее время в основном применяются для:
ИИ вывод
Обучение специализированных малых моделей в определенных сценариях
Сценарий边缘计算 (, например, рендеринг )
4.2 Сочетание AI и Web3 довольно грубое, не достигло 1+1>2
В настоящее время большинство проектов лишь на вид используют ИИ, не демонстрируя настоящую интеграцию ИИ и криптовалюты, а также инновационные решения. Многие команды Web3 больше используют концепцию ИИ на уровне маркетинга, чем занимаются настоящими технологическими инновациями.
4.3 Токеномика становится буферным агентом для нарратива AI проектов
Из-за того, что большие модели постепенно становятся открытыми, многие проекты AI+Web3 выбирают сочетание веб-3 нарратива и токеномики для стимулирования участия пользователей. Однако ключевым моментом является то, действительно ли интеграция токеномики помогает решить реальные потребности, а не является лишь краткосрочным средством создания шумихи.
Пять, Итоги
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить более умные приложения для Web3, такие как анализ данных, аудит смарт-контрактов, персонализированные услуги и т.д. Web3 же предоставляет AI децентрализованную платформу для вычислительной мощности, обмена данными и алгоритмами.
Хотя в настоящее время проекты AI + Web3 все еще находятся на ранней стадии и сталкиваются с множеством проблем, их потенциальные преимущества нельзя игнорировать. Децентрализованные решения могут принести ценность в снижении зависимости, повышении прозрачности и содействии инновациям. В будущем, сочетая аналитические и决策ные способности AI с децентрализацией и автономией пользователей Web3, можно ожидать создания более интеллектуальной, открытой и справедливой экономической и социальной системы.
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» .
12 Лайков
Награда
12
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SandwichDetector
· 17ч назад
Это уже слишком распространено.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektRecorder
· 08-11 04:45
неудачники разыгрывайте людей как лохов... кто кого разыгрывает?
Слияние ИИ и Web3: анализ текущего состояния, возможностей и вызовов
Глубина интеграции AI и Web3: возможности и вызовы
Один. Введение: Текущее состояние развития AI+Web3
В последние годы быстрые темпы развития искусственного интеллекта (AI) и технологий Web3 привлекли широкое внимание по всему миру. ИИ достиг значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что принесло огромные изменения и инновации в различные отрасли. В 2023 году объем рынка ИИ достиг 200 миллиардов долларов, компании такие как OpenAI, Character.AI, Midjourney и другие возглавили волну ИИ.
В то же время Web3, как новая сетевая модель, меняет восприятие и использование интернета. Основанный на блокчейне, Web3 реализует совместное использование и контроль данных, автономию пользователей и создание механизмов доверия с помощью таких функций, как смарт-контракты, распределенное хранилище и децентрализованная аутентификация. В настоящее время рыночная капитализация Web3 достигла 25 триллионов долларов, такие проекты, как Bitcoin, Ethereum, Solana и другие, постоянно предлагают что-то новое, привлекая все больше людей в эту индустрию.
Слияние ИИ и Web3 является областью, на которую с большим вниманием смотрят разработчики и инвесторы как на Востоке, так и на Западе. В этой статье мы сосредоточимся на текущем состоянии развития ИИ+Web3, проанализируем их взаимодействие, представим текущее состояние проектов и глубоко обсудим ограничения и вызовы, с которыми они сталкиваются. Мы надеемся, что такое исследование предоставит инвесторам и профессионалам в смежных областях ценные рекомендации и инсайты.
Два, способы взаимодействия AI и Web3
Развитие AI и Web3 похоже на две стороны весов: AI приносит повышение производительности, а Web3 вносит изменения в производственные отношения. Какие искры могут возникнуть при столкновении AI и Web3? Сначала мы проанализируем трудности и возможности для улучшения, с которыми сталкиваются обе отрасли, а затем обсудим, как они могут помочь решить эти проблемы.
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ядро AI-индустрии невозможно без трех элементов: вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: Задачи ИИ требуют масштабных вычислений и обработки. Стоимость, энергопотребление и обслуживание высокопроизводительных вычислительных устройств являются вызовами, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков, получение достаточной вычислительной мощности может быть затруднительным.
Алгоритм: хотя алгоритмы глубокого обучения добились огромного успеха во многих областях, все же существуют некоторые трудности. Например, обучение глубоких нейронных сетей требует большого объема данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость и объяснимость модели могут быть недостаточными. Кроме того, устойчивость алгоритма и способность к обобщению также являются важными проблемами.
Данные: получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему является вызовом. Данные в некоторых областях могут быть труднодоступны, например, медицинские данные. Качество, точность и аннотация данных также являются проблемами; неполные или предвзятые данные могут привести к неправильному поведению модели. В то же время защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, интерпретируемость и прозрачность AI-моделей, неясность бизнес-моделей и другие проблемы также являются вызовами, с которыми сталкивается AI-индустрия.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается Web3 индустрия
В индустрии Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить, включая:
ИИ как инструмент повышения производительности имеет большой потенциал в этих областях. Например, ИИ может улучшить анализ данных и прогнозирование в Web3, улучшить пользовательский опыт, обнаружить уязвимости смарт-контрактов, усилить защиту и т.д.
Три. Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
3.1 Web3 помогает AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
С быстрым развитием ИИ ресурсы вычислительной мощности, такие как GPU, столкнулись с дефицитом. Для решения этой проблемы некоторые проекты Web3 начали пытаться предоставить децентрализованные услуги вычислительной мощности, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты используют токены для стимулирования пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU, чтобы поддержать клиентов ИИ.
Сторона предложения включает в себя:
В настоящее время в основном делится на две категории:
Например, io.net, как децентрализованная сеть вычислительной мощности, в настоящее время имеет более 500 000 GPU и уже интегрировала вычислительную мощность Render и Filecoin. Gensyn, в свою очередь, способствует распределению задач машинного обучения и вознаграждению через смарт-контракты, реализуя обучение ИИ.
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Помимо вычислительной мощности, некоторые проекты также пытаются создать децентрализованные сети алгоритмических моделей. Например, Bittensor стремится создать более открытое и прозрачное экосистему, позволяя моделям ИИ безопасно и децентрализованно обучаться, делиться и использоваться.
В Bittensor поставщик алгоритмической модели ( майнер ) вносит модели машинного обучения в сеть и получает токены TAO в качестве вознаграждения. Сеть использует уникальный механизм консенсуса для обеспечения согласия по наилучшему ответу.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Для обучения AI-моделей необходимо большое количество данных. Однако в настоящее время большинство компаний Web2 по-прежнему присваивают данные пользователей, что препятствует развитию AI-отрасли.
Некоторые проекты используют Web3 для реализации децентрализованного сбора данных с помощью токенов в качестве стимула. В качестве примера можно привести PublicAI, где пользователи могут искать ценный контент на социальных платформах и подавать его, или участвовать в голосовании в качестве проверяющих данных. Пользователи получают вознаграждение в виде токенов за свои вклады, что способствует взаимовыгодному сотрудничеству между поставщиками данных и разработкой в индустрии ИИ.
3.1.4 Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK
Нулевое знание ( ZK ) технология может обеспечить верификацию информации, защищая при этом конфиденциальность, что предоставляет новые идеи для решения проблем защиты конфиденциальности в ИИ. ZKML ( Нулевое знание машинного обучения ) с использованием технологии ZK позволяет проводить обучение и вывод моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных.
В настоящее время эта область все еще находится на ранней стадии, например, BasedAI предложила метод интеграции полностью гомоморфного шифрования (FHE) с большими языковыми моделями (LLM) для защиты конфиденциальности данных пользователей.
! [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)
3.2 AI помогает Web3
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI услуги или разрабатывать собственные AI системы, чтобы предоставлять пользователям услуги по анализу данных и прогнозированию. Например:
3.2.2 Персонализированные услуги
Некоторые Web3 проекты используют ИИ для оптимизации пользовательского опыта, такие как:
3.2.3 AI аудит смарт-контрактов
Использование технологий ИИ для аудита кода смарт-контрактов позволяет более эффективно и точно выявлять уязвимости. Например, 0x0.ai предлагает инструмент аудита смарт-контрактов на основе ИИ, использующий технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
Четыре, ограничения и текущие вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия в области децентрализованных вычислительных мощностей
Производительность и стабильность: децентрализованные вычислительные продукты могут испытывать задержки и нестабильность.
Доступность: зависит от степени соответствия спроса и предложения.
Сложность: пользователю необходимо понять更多 технических деталей.
Трудно использовать для обучения больших моделей:
Децентрализованные вычисления в настоящее время в основном применяются для:
4.2 Сочетание AI и Web3 довольно грубое, не достигло 1+1>2
В настоящее время большинство проектов лишь на вид используют ИИ, не демонстрируя настоящую интеграцию ИИ и криптовалюты, а также инновационные решения. Многие команды Web3 больше используют концепцию ИИ на уровне маркетинга, чем занимаются настоящими технологическими инновациями.
4.3 Токеномика становится буферным агентом для нарратива AI проектов
Из-за того, что большие модели постепенно становятся открытыми, многие проекты AI+Web3 выбирают сочетание веб-3 нарратива и токеномики для стимулирования участия пользователей. Однако ключевым моментом является то, действительно ли интеграция токеномики помогает решить реальные потребности, а не является лишь краткосрочным средством создания шумихи.
Пять, Итоги
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить более умные приложения для Web3, такие как анализ данных, аудит смарт-контрактов, персонализированные услуги и т.д. Web3 же предоставляет AI децентрализованную платформу для вычислительной мощности, обмена данными и алгоритмами.
Хотя в настоящее время проекты AI + Web3 все еще находятся на ранней стадии и сталкиваются с множеством проблем, их потенциальные преимущества нельзя игнорировать. Децентрализованные решения могут принести ценность в снижении зависимости, повышении прозрачности и содействии инновациям. В будущем, сочетая аналитические и决策ные способности AI с децентрализацией и автономией пользователей Web3, можно ожидать создания более интеллектуальной, открытой и справедливой экономической и социальной системы.