jakiro
Autor: Haotian Fuente: X,@HaotiaNcrryptoinsight
Todos esperan que AI+Web3 se convierta en el catalizador de este mercado alcista, que se puede ver a partir de la alta valoración y las fuertes apuestas dadas por VC.La pregunta es, ¿cuáles son los problemas actualmente en la pista de fusión AI+Web3?Combinado con este informe sistemático de @Web3CAFF_ZH, permítanme hablar sobre mis puntos de vista:
1) La capacitación de IA requiere datos a gran escala, y Web3 se utiliza para realizar un seguimiento de datos y los efectos de incentivos derivados de él.A la larga, IA inevitablemente necesitará la ayuda de Web3, pero es necesario aclarar que Web3 solo puede resolver los problemas limitados de la IA.
Por ejemplo, la principal fuerza impulsora en los campos centrales, como el entrenamiento tradicional de datos a gran escala, la optimización de algoritmos continuos, la visión por computadora, la tecnología de reconocimiento de voz, la IA del juego, etc. Como chips y algoritmos, como la profundidad.
2) La IA generativa solo representa una pequeña rama del sector principal de IA, pero acelera la integración de IA y Web3.Porque la IA generativa es una tecnología universal de IA que está más orientada a la aplicación.Idealmente, el modelo básico básico generalmente será manejado por grandes empresas utilizando potencia informática concentrada y adoptar políticas de código abierto para impulsar su mercado de aplicaciones de nivel superior.El mercado general de IA se convertirá gradualmente en cola más larga, y se destacará la importancia del ajuste y el razonamiento del modelo.
Sin embargo, una vez que una empresa que ha dominado la potencia informática y el modelo cambia su política de código abierto, tendrá un impacto directo en el mercado general de IA. La arquitectura de colaboración se convertirá en una necesidad.
3) Web3 puede desempeñar un papel clave en la construcción de marcos distribuidos de IA. El mecanismo de incentivos de tokenómica para construir una red de alimentación informática AI distribuida en el proceso de ajuste de parámetros, Blockchain puede registrar diferentes versiones del modelo, rastrear la evolución del modelo y realizar un control de grano fino;
En el proceso de inferencia del modelo, ZK, TEE y otras tecnologías pueden usarse para construir una red de inferencia descentralizada para mejorar la comunicación y la confianza mutua entre los modelos; AI+ La combinación de depinar Internet de las cosas.
4) Al hablar sobre el punto de combinación de AI+Web3, Vitalik declaró que la IA puede integrarse paso a paso como participante en el mundo Web3, por lo que la integración de AI y Web3 definitivamente será muy lenta.
Por un lado, la atención del mundo web2 de la corriente principal todavía está en el nivel del rendimiento de la pantalla de IA, pero no confía mucho en el marco de colaboración detrás de escena de AI, y hay un problema de ser desconectado de Web3; Por otro lado, Web3 todavía está en la computación distribuida en el campo de la integración de IA. no ha sido completamente verificado y aplicado por el grupo de necesidades urgentes web2 de Web2.
En resumen, en una palabra, la tendencia general de AI+Web3 es correcta, pero la implementación real no es tan rápida.
