Web3, en tant que nouveau paradigme décentralisé de l'internet, présente une opportunité naturelle de fusion avec les technologies d'intelligence artificielle. Le développement de l'IA sous une architecture centralisée traditionnelle fait face à de nombreux défis, tels que le goulot d'étranglement de la puissance de calcul, les violations de la vie privée et la boîte noire des algorithmes. Web3, basé sur des technologies distribuées, insuffle une nouvelle dynamique à l'IA grâce à des moyens tels que le partage de réseaux de puissance de calcul, les marchés de données ouverts et le calcul de la vie privée. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités au paysage Web3, telles que l'optimisation des smart contracts et des algorithmes anti-triche. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA revêt une importance significative pour la construction de l'infrastructure Internet de nouvelle génération et la libération de la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : une base solide pour l'IA et le Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA doivent digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement aux modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité des modèles.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données AI centralisés présentent les principaux problèmes suivants :
Le coût d'acquisition des données est élevé, les PME ont du mal à le supporter.
Les ressources de données sont monopolisées par de grandes entreprises technologiques, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.
Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisé pour résoudre ces problèmes :
Les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées à des entreprises d'IA pour extraire des données du réseau de manière décentralisée, fournissant des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Adopter le mode "Gagner par l'étiquetage", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'étiquetage des données grâce à des jetons, rassemblant ainsi des connaissances professionnelles mondiales.
La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, incitant à l'innovation et au partage des données.
Néanmoins, l'acquisition de données dans le monde réel présente encore certains problèmes, tels que la qualité inégale des données, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être un point fort du domaine des données Web3 à l'avenir. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les caractéristiques des données réelles, servant de complément efficace et augmentant l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : Le rôle de FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial, et l'adoption de réglementations pertinentes reflète la stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela a également engendré des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel et les capacités de raisonnement des modèles d'IA.
Le chiffrement entièrement homomorphe ( FHE ) permet d'effectuer directement des opérations de calcul sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat des calculs est identique à celui des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches de formation et d'inférence de modèles dans un environnement où les données brutes ne sont pas touchées. Cela apporte un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML complète ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul sur des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA augmente rapidement, entraînant une demande de puissance de calcul en forte hausse, bien supérieure à l'offre actuelle de ressources de calcul. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques de l'IA, mais rend également les modèles d'IA avancés difficiles d'accès pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est insuffisant, et la lenteur de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces due aux facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA font face à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, ayant un besoin urgent de services de calcul à la demande et rentables.
Certain réseaux de puissance de calcul AI décentralisés offrent un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser pour les entreprises AI en agrégeant des ressources GPU inactives à l'échelle mondiale. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et les smart contracts attribuent les tâches aux nœuds qui contribuent à la puissance de calcul. Les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après validation, ils reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème des goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de puissance de calcul décentralisés généraux, il existe des plateformes de puissance de calcul dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA.
Le réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, le réseau de puissance de calcul décentralisé jouera un rôle clé, attirant davantage d'applications innovantes à rejoindre et à promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies AI.
DePIN : Web3 habilite l'IA de périphérie
Edge AI permet de réaliser des calculs à la source de la génération des données, offrant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, DePIN améliore la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi les risques de fuite de données. Le mécanisme économique des jetons natifs du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine chaîne publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus choisies. La haute capacité de traitement des transactions de cette chaîne publique, ses faibles frais et ses innovations technologiques offrent un soutien puissant aux projets DePIN. À l'heure actuelle, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne publique a déjà dépassé 10 milliards de dollars, plusieurs projets renommés ayant réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un protocole, qui permet de tokeniser les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à obtenir des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque les modèles sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, les performances et les effets des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui limite leur reconnaissance sur le marché et leur potentiel commercial.
IMO a fourni un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les bénéfices générés ultérieurement par le modèle. Un certain protocole utilise des normes techniques spécifiques, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et injecte de la dynamique dans le développement durable des technologies AI. Bien que l'IMO soit encore à un stade d'expérimentation précoce, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA est capable de percevoir son environnement, de penser de manière indépendante et d'agir en conséquence pour atteindre des objectifs définis. Soutenu par de grands modèles de langage, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions, et fournissant des solutions personnalisées. Même en l'absence d'instructions explicites, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Certaines plateformes d'applications natives d'IA ouvertes offrent un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence et la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert, en utilisant des technologies d'IA générative pour habiliter les individus à devenir des super créateurs. Ces plateformes ont formé des modèles de langage spécifiquement conçus, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits IA et réduire considérablement les coûts de synthèse vocale. Les agents IA personnalisés grâce à ces plateformes peuvent actuellement être appliqués dans plusieurs domaines tels que le chat vidéo, l'apprentissage des langues, et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement davantage d'une exploration de la couche d'infrastructure, des questions clés telles que comment obtenir des données de haute qualité, protéger la confidentialité des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et comment valider les grands modèles linguistiques. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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MindsetExpander
· Il y a 3h
C'est une bonne idée
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DAOdreamer
· Il y a 17h
Puissance de calcul pour la victoire ou la défaite
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ParallelChainMaxi
· 07-03 01:09
La fusion des technologies est la plus prometteuse.
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BlindBoxVictim
· 07-02 11:06
Encore une fois, une discussion vide de données
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SigmaValidator
· 07-02 11:06
La transformation technologique nécessite de la patience.
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FlatlineTrader
· 07-02 11:00
Une révolution complète du paradigme des données traditionnelles
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MeaninglessGwei
· 07-02 10:45
L'avenir des données et de la puissance de calcul est déjà là
Web3 et AI fusionnent : une nouvelle ère de révolution des données, de protection de la vie privée et de puissance de calcul.
Web3, en tant que nouveau paradigme décentralisé de l'internet, présente une opportunité naturelle de fusion avec les technologies d'intelligence artificielle. Le développement de l'IA sous une architecture centralisée traditionnelle fait face à de nombreux défis, tels que le goulot d'étranglement de la puissance de calcul, les violations de la vie privée et la boîte noire des algorithmes. Web3, basé sur des technologies distribuées, insuffle une nouvelle dynamique à l'IA grâce à des moyens tels que le partage de réseaux de puissance de calcul, les marchés de données ouverts et le calcul de la vie privée. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités au paysage Web3, telles que l'optimisation des smart contracts et des algorithmes anti-triche. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA revêt une importance significative pour la construction de l'infrastructure Internet de nouvelle génération et la libération de la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : une base solide pour l'IA et le Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA doivent digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement aux modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité des modèles.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données AI centralisés présentent les principaux problèmes suivants :
Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisé pour résoudre ces problèmes :
Néanmoins, l'acquisition de données dans le monde réel présente encore certains problèmes, tels que la qualité inégale des données, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être un point fort du domaine des données Web3 à l'avenir. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les caractéristiques des données réelles, servant de complément efficace et augmentant l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : Le rôle de FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial, et l'adoption de réglementations pertinentes reflète la stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela a également engendré des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel et les capacités de raisonnement des modèles d'IA.
Le chiffrement entièrement homomorphe ( FHE ) permet d'effectuer directement des opérations de calcul sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat des calculs est identique à celui des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches de formation et d'inférence de modèles dans un environnement où les données brutes ne sont pas touchées. Cela apporte un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML complète ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul sur des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA augmente rapidement, entraînant une demande de puissance de calcul en forte hausse, bien supérieure à l'offre actuelle de ressources de calcul. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques de l'IA, mais rend également les modèles d'IA avancés difficiles d'accès pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est insuffisant, et la lenteur de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces due aux facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA font face à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, ayant un besoin urgent de services de calcul à la demande et rentables.
Certain réseaux de puissance de calcul AI décentralisés offrent un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser pour les entreprises AI en agrégeant des ressources GPU inactives à l'échelle mondiale. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et les smart contracts attribuent les tâches aux nœuds qui contribuent à la puissance de calcul. Les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après validation, ils reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème des goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de puissance de calcul décentralisés généraux, il existe des plateformes de puissance de calcul dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA.
Le réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, le réseau de puissance de calcul décentralisé jouera un rôle clé, attirant davantage d'applications innovantes à rejoindre et à promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies AI.
DePIN : Web3 habilite l'IA de périphérie
Edge AI permet de réaliser des calculs à la source de la génération des données, offrant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, DePIN améliore la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi les risques de fuite de données. Le mécanisme économique des jetons natifs du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine chaîne publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus choisies. La haute capacité de traitement des transactions de cette chaîne publique, ses faibles frais et ses innovations technologiques offrent un soutien puissant aux projets DePIN. À l'heure actuelle, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne publique a déjà dépassé 10 milliards de dollars, plusieurs projets renommés ayant réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un protocole, qui permet de tokeniser les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à obtenir des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque les modèles sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, les performances et les effets des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui limite leur reconnaissance sur le marché et leur potentiel commercial.
IMO a fourni un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les bénéfices générés ultérieurement par le modèle. Un certain protocole utilise des normes techniques spécifiques, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et injecte de la dynamique dans le développement durable des technologies AI. Bien que l'IMO soit encore à un stade d'expérimentation précoce, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA est capable de percevoir son environnement, de penser de manière indépendante et d'agir en conséquence pour atteindre des objectifs définis. Soutenu par de grands modèles de langage, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions, et fournissant des solutions personnalisées. Même en l'absence d'instructions explicites, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Certaines plateformes d'applications natives d'IA ouvertes offrent un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence et la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert, en utilisant des technologies d'IA générative pour habiliter les individus à devenir des super créateurs. Ces plateformes ont formé des modèles de langage spécifiquement conçus, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits IA et réduire considérablement les coûts de synthèse vocale. Les agents IA personnalisés grâce à ces plateformes peuvent actuellement être appliqués dans plusieurs domaines tels que le chat vidéo, l'apprentissage des langues, et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement davantage d'une exploration de la couche d'infrastructure, des questions clés telles que comment obtenir des données de haute qualité, protéger la confidentialité des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et comment valider les grands modèles linguistiques. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.