Web3, como um novo paradigma de internet descentralizada, possui uma oportunidade natural de fusão com a tecnologia de inteligência artificial. O desenvolvimento de IA sob uma arquitetura centralizada tradicional enfrenta vários desafios, como o Poder de computação limitado, a divulgação de privacidade e o problema da caixa-preta do Algoritmo. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, oferece uma nova dinâmica para a IA através de redes de compartilhamento de Poder de computação, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer várias capacidades para o ecossistema Web3, como otimização de contratos inteligentes e Algoritmos anti-fraude. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é de importância significativa para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor dos dados e do Poder de computação.
Dados impulsionados: A sólida base da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas principais:
O custo de aquisição de dados é elevado, dificultando a capacidade das pequenas e médias empresas de suportá-lo.
Os recursos de dados estão a ser monopolizados por grandes empresas de tecnologia, formando ilhas de dados.
Os dados pessoais enfrentam riscos de vazamento e abuso de privacidade
Web3 oferece um novo paradigma de dados descentralizados para resolver esses pontos problemáticos:
Os usuários podem vender recursos de rede ociosos para empresas de IA, a fim de capturar dados da rede de forma descentralizada, fornecendo dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
Adotando o modo "marcação é lucro", através de incentivos em tokens para que trabalhadores globais participem na marcação de dados, reunindo conhecimento profissional global.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para as partes envolvidas na oferta e demanda de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real ainda apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variada, a dificuldade de processamento, a diversidade e a falta de representatividade. Dados sintéticos podem ser o destaque futuro na área de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulações, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, como um complemento eficaz, aumentando a eficiência do uso de dados. Nas áreas de condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de privacidade: O papel da FHE no Web3
Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a implementação de regulamentações reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A criptografia homomórfica total ( FHE ) permite realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e os resultados dos cálculos são consistentes com os resultados de cálculos em dados em texto claro.
FHE proporciona uma proteção sólida para o cálculo de privacidade da IA, permitindo que o poder de computação da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA, pois permite abrir serviços de API de forma segura, enquanto protege segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptográfico de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento ao ZKML, o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo em dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Poder de computação revolução: AI computação em redes descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA está a crescer rapidamente, levando a uma explosão na demanda por Poder de computação, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Esta escassez de Poder de computação não só limita o avanço da tecnologia de IA, como também torna os modelos de IA avançados difíceis de alcançar para a maioria dos investigadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização de GPU a nível global é insuficiente, juntamente com o abrandamento do aumento de desempenho dos microprocessadores, e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de abastecimento e geopolíticos, agravando o problema da oferta de poder de computação. Os profissionais de IA enfrentam a difícil escolha entre adquirir hardware ou alugar recursos de nuvem, necessitando urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e economicamente eficiente.
Algumas redes de poder de computação de IA descentralizadas agregam recursos de GPU ociosos em todo o mundo, proporcionando um mercado de poder de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. Os demandantes de poder de computação podem publicar tarefas de computação na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós que contribuem com poder de computação. Os nós executam as tarefas e submetem os resultados, e após verificação, recebem recompensas. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver problemas de gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de poder de computação descentralizada genérica, existem plataformas de poder de computação dedicadas ao treinamento e raciocínio de IA.
A rede de poder de computação descentralizada oferece um mercado de poder de computação justo e transparente, rompendo monopólios, reduzindo barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização do poder de computação. No ecossistema web3, a rede de poder de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais aplicações inovadoras para se juntarem e impulsionarem o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN：Web3 capacita Edge AI
Edge AI permite que a computação ocorra na fonte de geração de dados, proporcionando baixa latência, processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. Esta tecnologia já foi aplicada em áreas críticas como a condução autónoma.
No domínio do Web3, a DePIN melhora a proteção da privacidade dos usuários e reduz o risco de vazamento de dados ao processar dados localmente. O mecanismo de economia de tokens nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em determinado ecossistema de uma cadeia pública, tornando-se uma das plataformas de escolha para a implementação de projetos. A alta capacidade de processamento de transações, baixos custos e inovações tecnológicas dessa cadeia pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa cadeia pública já ultrapassou os 10 bilhões de dólares, com vários projetos conhecidos a alcançar progressos significativos.
IMO：Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto por um determinado protocolo, que tokeniza modelos de IA.
No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receitas contínuas a partir do uso subsequente dos modelos, especialmente quando esses modelos são integrados em outros produtos e serviços. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA frequentemente carecem de transparência, limitando seu reconhecimento no mercado e potencial comercial.
A IMO forneceu um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelos modelos. Um determinado protocolo utiliza padrões técnicos específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modelo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração em código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetou impulso no desenvolvimento sustentável da tecnologia AI. Embora o IMO ainda esteja na fase inicial de tentativas, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências através da interação com os usuários, oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Algumas plataformas nativas de IA abertas oferecem um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funcionalidades, aparência, som de robôs e conectem-se a bases de dados externas, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA generativa, capacitam indivíduos a se tornarem super criadores. Essas plataformas treinaram modelos de linguagem de grande porte especializados, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo significativamente os custos de síntese de voz. Os Agentes de IA personalizados por meio dessas plataformas já podem ser aplicados em várias áreas, como videochamadas, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e AI, atualmente a exploração está mais voltada para a camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar a utilização eficiente do poder de computação descentralizado e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. Com a gradual melhoria dessas infraestruturas, a fusão entre Web3 e AI irá gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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MindsetExpander
· 3h atrás
É uma boa ideia
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DAOdreamer
· 17h atrás
Poder de computação é rei, vitória ou derrota
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ParallelChainMaxi
· 07-03 01:09
A fusão tecnológica é a mais promissora.
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BlindBoxVictim
· 07-02 11:06
Mais uma conversa vazia sobre dados
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SigmaValidator
· 07-02 11:06
A revolução tecnológica depende de paciência.
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FlatlineTrader
· 07-02 11:00
Uma revolução completa no paradigma de dados tradicional
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MeaninglessGwei
· 07-02 10:45
O futuro dos dados e do Poder de computação já chegou
Web3 e IA em fusão: uma nova era de dados impulsionados, proteção de privacidade e revolução do Poder de computação
Web3, como um novo paradigma de internet descentralizada, possui uma oportunidade natural de fusão com a tecnologia de inteligência artificial. O desenvolvimento de IA sob uma arquitetura centralizada tradicional enfrenta vários desafios, como o Poder de computação limitado, a divulgação de privacidade e o problema da caixa-preta do Algoritmo. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, oferece uma nova dinâmica para a IA através de redes de compartilhamento de Poder de computação, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer várias capacidades para o ecossistema Web3, como otimização de contratos inteligentes e Algoritmos anti-fraude. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é de importância significativa para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor dos dados e do Poder de computação.
Dados impulsionados: A sólida base da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas principais:
Web3 oferece um novo paradigma de dados descentralizados para resolver esses pontos problemáticos:
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real ainda apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variada, a dificuldade de processamento, a diversidade e a falta de representatividade. Dados sintéticos podem ser o destaque futuro na área de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulações, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, como um complemento eficaz, aumentando a eficiência do uso de dados. Nas áreas de condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de privacidade: O papel da FHE no Web3
Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a implementação de regulamentações reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A criptografia homomórfica total ( FHE ) permite realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e os resultados dos cálculos são consistentes com os resultados de cálculos em dados em texto claro.
FHE proporciona uma proteção sólida para o cálculo de privacidade da IA, permitindo que o poder de computação da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA, pois permite abrir serviços de API de forma segura, enquanto protege segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptográfico de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento ao ZKML, o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo em dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Poder de computação revolução: AI computação em redes descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA está a crescer rapidamente, levando a uma explosão na demanda por Poder de computação, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Esta escassez de Poder de computação não só limita o avanço da tecnologia de IA, como também torna os modelos de IA avançados difíceis de alcançar para a maioria dos investigadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização de GPU a nível global é insuficiente, juntamente com o abrandamento do aumento de desempenho dos microprocessadores, e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de abastecimento e geopolíticos, agravando o problema da oferta de poder de computação. Os profissionais de IA enfrentam a difícil escolha entre adquirir hardware ou alugar recursos de nuvem, necessitando urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e economicamente eficiente.
Algumas redes de poder de computação de IA descentralizadas agregam recursos de GPU ociosos em todo o mundo, proporcionando um mercado de poder de computação econômico e fácil de usar para empresas de IA. Os demandantes de poder de computação podem publicar tarefas de computação na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós que contribuem com poder de computação. Os nós executam as tarefas e submetem os resultados, e após verificação, recebem recompensas. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver problemas de gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de poder de computação descentralizada genérica, existem plataformas de poder de computação dedicadas ao treinamento e raciocínio de IA.
A rede de poder de computação descentralizada oferece um mercado de poder de computação justo e transparente, rompendo monopólios, reduzindo barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização do poder de computação. No ecossistema web3, a rede de poder de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais aplicações inovadoras para se juntarem e impulsionarem o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN：Web3 capacita Edge AI
Edge AI permite que a computação ocorra na fonte de geração de dados, proporcionando baixa latência, processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. Esta tecnologia já foi aplicada em áreas críticas como a condução autónoma.
No domínio do Web3, a DePIN melhora a proteção da privacidade dos usuários e reduz o risco de vazamento de dados ao processar dados localmente. O mecanismo de economia de tokens nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em determinado ecossistema de uma cadeia pública, tornando-se uma das plataformas de escolha para a implementação de projetos. A alta capacidade de processamento de transações, baixos custos e inovações tecnológicas dessa cadeia pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa cadeia pública já ultrapassou os 10 bilhões de dólares, com vários projetos conhecidos a alcançar progressos significativos.
IMO：Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto por um determinado protocolo, que tokeniza modelos de IA.
No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receitas contínuas a partir do uso subsequente dos modelos, especialmente quando esses modelos são integrados em outros produtos e serviços. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA frequentemente carecem de transparência, limitando seu reconhecimento no mercado e potencial comercial.
A IMO forneceu um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelos modelos. Um determinado protocolo utiliza padrões técnicos específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modelo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração em código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetou impulso no desenvolvimento sustentável da tecnologia AI. Embora o IMO ainda esteja na fase inicial de tentativas, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências através da interação com os usuários, oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Algumas plataformas nativas de IA abertas oferecem um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funcionalidades, aparência, som de robôs e conectem-se a bases de dados externas, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA generativa, capacitam indivíduos a se tornarem super criadores. Essas plataformas treinaram modelos de linguagem de grande porte especializados, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo significativamente os custos de síntese de voz. Os Agentes de IA personalizados por meio dessas plataformas já podem ser aplicados em várias áreas, como videochamadas, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e AI, atualmente a exploração está mais voltada para a camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar a utilização eficiente do poder de computação descentralizado e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. Com a gradual melhoria dessas infraestruturas, a fusão entre Web3 e AI irá gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.