Web3, como un nuevo paradigma de internet Descentralización, presenta una oportunidad natural de fusión con la tecnología de inteligencia artificial. El desarrollo de IA bajo arquitecturas tradicionales centralizadas enfrenta varios desafíos, como el cuello de botella de Potencia computacional, la filtración de datos personales y los problemas de algoritmo opaco. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nueva energía a la IA a través de redes de Potencia computacional compartida, mercados de datos abiertos y computación de privacidad, entre otros. Al mismo tiempo, la IA también puede empoderar el ecosistema de Web3, como en la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y IA es de gran importancia para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de datos y Potencia computacional.
Datos impulsados por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
El costo de obtención de datos es alto, lo que dificulta a las pequeñas y medianas empresas asumirlo.
Los recursos de datos están monopolizados por grandes empresas tecnológicas, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso.
Web3 proporciona un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
Los usuarios pueden vender recursos de red ociosos a empresas de IA para recopilar datos de la red de manera Descentralización, proporcionando datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adopta el modo "marcar y ganar", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos mediante tokens, reuniendo conocimientos profesionales globales.
La plataforma de intercambio de datos basada en blockchain proporciona un entorno de transacción público y transparente para ambas partes en la oferta y demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
A pesar de ello, la obtención de datos en el mundo real todavía enfrenta algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, la insuficiencia de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser un punto destacado en el futuro del campo de datos Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, como un complemento eficaz, mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la promulgación de regulaciones refleja la estricta salvaguarda de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de inferencia de los modelos de IA.
La encriptación homomórfica completa ( FHE ) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados, sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado del cálculo de los datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia computacional de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden abrir de manera segura los servicios de API mientras protegen los secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para las aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia computacional: cálculo de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales está creciendo rápidamente, lo que provoca un aumento en la demanda de potencia computacional, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Esta escasez de potencia computacional no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados de IA sean difíciles de alcanzar para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la baja utilización de GPU a nivel mundial, junto con la desaceleración del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, agravan el problema del suministro de potencia computacional. Los profesionales de la IA se enfrentan a la difícil elección de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente un servicio de computación económico y bajo demanda.
Algunas redes de Potencia computacional de IA descentralizadas agregan recursos de GPU ociosos a nivel mundial, proporcionando a las empresas de IA un mercado de Potencia computacional económico y fácil de usar. Los demandantes de Potencia computacional pueden publicar tareas de cálculo en la red, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos que contribuyen con Potencia computacional, los nodos ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras su verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella de Potencia computacional en campos como la IA.
Además de la red de potencia computacional descentralizada general, también hay plataformas de potencia computacional dedicadas al entrenamiento y razonamiento de IA.
La red de potencia computacional descentralizada ofrece un mercado de potencia computacional justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia en el uso de la potencia computacional. En el ecosistema web3, la red de potencia computacional descentralizada desempeñará un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y promover conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA de borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario al procesar datos localmente, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo económico nativo de tokens de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos computacionales, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en el ecosistema de una cierta cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta capacidad de procesamiento de transacciones, los bajos costos y la innovación tecnológica de esta cadena de bloques pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena de bloques pública ha superado los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: nueva paradigma de lanzamiento de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando los modelos se integran en otros productos y servicios. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que limita su reconocimiento en el mercado y su potencial comercial.
IMO proporciona un nuevo apoyo financiero y una forma de compartir valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza estándares técnicos específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y da impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Aunque el IMO todavía se encuentra en una fase de prueba inicial, su innovación y valor potencial son dignos de espera.
Agente de IA: una nueva era de experiencias interactivas
El Agente AI puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente AI no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo preferencias a través de la interacción con los usuarios y proporcionando soluciones personalizadas. Sin instrucciones claras, el Agente AI también puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Algunas plataformas de aplicaciones nativas de IA abiertas ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de los robots y conectar bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empoderan a las personas para convertirse en supercreadores. Estas plataformas han entrenado modelos de lenguaje de gran tamaño especializados, haciendo que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA y reducir significativamente los costos de síntesis de voz. Los Agentes de IA personalizados utilizando estas plataformas se pueden aplicar actualmente en varios campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se explora más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia computacional descentralizada, cómo validar grandes modelos de lenguaje y otros problemas clave. Con la gradual mejora de estas infraestructuras, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.
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MindsetExpander
· hace3h
Es una buena idea
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DAOdreamer
· hace17h
La potencia computacional es el rey en la victoria y la derrota
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ParallelChainMaxi
· 07-03 01:09
La fusión tecnológica tiene el mayor potencial.
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BlindBoxVictim
· 07-02 11:06
Otra charla vacía de datos
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SigmaValidator
· 07-02 11:06
La transformación tecnológica requiere paciencia
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FlatlineTrader
· 07-02 11:00
Revolucionar completamente el paradigma de datos tradicional
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MeaninglessGwei
· 07-02 10:45
El futuro de los datos y la Potencia computacional ha llegado
La fusión de Web3 y AI: una nueva era de revolución impulsada por datos, protección de la privacidad y Potencia computacional.
Web3, como un nuevo paradigma de internet Descentralización, presenta una oportunidad natural de fusión con la tecnología de inteligencia artificial. El desarrollo de IA bajo arquitecturas tradicionales centralizadas enfrenta varios desafíos, como el cuello de botella de Potencia computacional, la filtración de datos personales y los problemas de algoritmo opaco. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nueva energía a la IA a través de redes de Potencia computacional compartida, mercados de datos abiertos y computación de privacidad, entre otros. Al mismo tiempo, la IA también puede empoderar el ecosistema de Web3, como en la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y IA es de gran importancia para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de datos y Potencia computacional.
Datos impulsados por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
Web3 proporciona un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
A pesar de ello, la obtención de datos en el mundo real todavía enfrenta algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, la insuficiencia de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser un punto destacado en el futuro del campo de datos Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, como un complemento eficaz, mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la promulgación de regulaciones refleja la estricta salvaguarda de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de inferencia de los modelos de IA.
La encriptación homomórfica completa ( FHE ) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados, sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado del cálculo de los datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia computacional de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden abrir de manera segura los servicios de API mientras protegen los secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para las aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia computacional: cálculo de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales está creciendo rápidamente, lo que provoca un aumento en la demanda de potencia computacional, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Esta escasez de potencia computacional no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados de IA sean difíciles de alcanzar para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la baja utilización de GPU a nivel mundial, junto con la desaceleración del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, agravan el problema del suministro de potencia computacional. Los profesionales de la IA se enfrentan a la difícil elección de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente un servicio de computación económico y bajo demanda.
Algunas redes de Potencia computacional de IA descentralizadas agregan recursos de GPU ociosos a nivel mundial, proporcionando a las empresas de IA un mercado de Potencia computacional económico y fácil de usar. Los demandantes de Potencia computacional pueden publicar tareas de cálculo en la red, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos que contribuyen con Potencia computacional, los nodos ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras su verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella de Potencia computacional en campos como la IA.
Además de la red de potencia computacional descentralizada general, también hay plataformas de potencia computacional dedicadas al entrenamiento y razonamiento de IA.
La red de potencia computacional descentralizada ofrece un mercado de potencia computacional justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia en el uso de la potencia computacional. En el ecosistema web3, la red de potencia computacional descentralizada desempeñará un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y promover conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA de borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario al procesar datos localmente, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo económico nativo de tokens de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos computacionales, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en el ecosistema de una cierta cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta capacidad de procesamiento de transacciones, los bajos costos y la innovación tecnológica de esta cadena de bloques pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena de bloques pública ha superado los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: nueva paradigma de lanzamiento de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando los modelos se integran en otros productos y servicios. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que limita su reconocimiento en el mercado y su potencial comercial.
IMO proporciona un nuevo apoyo financiero y una forma de compartir valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza estándares técnicos específicos, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y da impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Aunque el IMO todavía se encuentra en una fase de prueba inicial, su innovación y valor potencial son dignos de espera.
Agente de IA: una nueva era de experiencias interactivas
El Agente AI puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente AI no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo preferencias a través de la interacción con los usuarios y proporcionando soluciones personalizadas. Sin instrucciones claras, el Agente AI también puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Algunas plataformas de aplicaciones nativas de IA abiertas ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de los robots y conectar bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empoderan a las personas para convertirse en supercreadores. Estas plataformas han entrenado modelos de lenguaje de gran tamaño especializados, haciendo que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA y reducir significativamente los costos de síntesis de voz. Los Agentes de IA personalizados utilizando estas plataformas se pueden aplicar actualmente en varios campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se explora más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia computacional descentralizada, cómo validar grandes modelos de lenguaje y otros problemas clave. Con la gradual mejora de estas infraestructuras, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.