
المؤلف: Haotian المصدر: X ،@haotiancryptoinsight
الجميع يأمل أن يصبح AI+Web3 محفزًا لهذا السوق الصاعدة ، والذي يمكن رؤيته من التقييم العالي والرهانات الثقيلة التي قدمتها VC.والسؤال هو ، ما هي المشكلات الموجودة حاليًا في مسار الانصهار AI+Web3؟إلى جانب هذا التقرير المنهجي من @web3caff_zh ، اسمحوا لي أن أتحدث عن آرائي:
1) يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي بيانات واسعة النطاق ، ويتم استخدام Web3 للقيام بتتبع البيانات وتأثيرات الحوافز المستمدة منه.على المدى الطويل ، ستحتاج منظمة العفو الدولية حتماً إلى مساعدة Web3 ، ولكن من الضروري توضيح أن Web3 لا يمكنه سوى حل المشكلات المحدودة في الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال ، تعتمد القوة الدافعة الرئيسية في المجالات الأساسية مثل التدريب التقليدي للبيانات على نطاق واسع ، وتحسين الخوارزمية المستمرة ، ورؤية الكمبيوتر ، وتكنولوجيا التعرف على الكلام ، و AI Game ، وما إلى ذلك ، أيضًا على قوة الحوسبة المركزة على نطاق واسع وتحسين تكييف الأجهزة كرقائق وخوارزميات ، مثل العمق.
2) تمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي فقط فرعًا صغيرًا من القطاع الرئيسي لمنظمة العفو الدولية ، لكنه يسرع من دمج الذكاء الاصطناعي و Web3.لأن الذكاء الاصطناعى التوليدي هي تقنية عالمية منظمة العفو الدولية والتي تتجه نحو التطبيق.من الناحية المثالية ، سيتم التعامل مع النموذج الكبير الأساسي عمومًا من قبل الشركات الكبيرة التي تستخدم قوة الحوسبة المركزة واعتماد سياسات مفتوحة المصدر لدفع سوق التطبيقات على المستوى العلوي.سيصبح سوق الذكاء الاصطناعى بشكل عام تدريجياً أطول من الذيل ، وسيتم تسليط الضوء على أهمية صقل النموذج والتفكير.
ومع ذلك ، فإن الشركة التي أتقنت موارد الحوسبة والموارد النموذجية تؤدي إلى سياستها المفتوحة ، سيكون لها تأثير مباشر على سوق الذكاء الاصطناعي بشكل عام. ستصبح العمارة التعاون أمرًا ضروريًا.
3) يمكن أن تلعب Web3 دورًا رئيسيًا في بناء أطر عمل موزعة. آلية حوافز Tokenomics لبناء شبكة طاقة حوسبة منظمة العفو الدولية الموزعة في عملية صقل المعلمة ، يمكن أن تسجل blockchain إصدارات مختلفة من النموذج ، وتتبع تطور النموذج وأداء التحكم الدقيق ؛
في عملية الاستدلال النموذجية ، يمكن استخدام ZK و TEE وغيرها من التقنيات لبناء شبكة استنتاج لا مركزية لتعزيز التواصل والثقة المتبادلة بين النماذج ؛ AI+ مزيج من Depin Internet of Things.
4) عند الحديث عن نقطة تركيبة AI+Web3 ، صرح Vitalik أنه يمكن دمج الذكاء الاصطناعى خطوة بخطوة كمشارك في عالم Web3 ، وبالتالي فإن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 سيكون بالتأكيد بطيئًا للغاية.
من ناحية ، لا يزال انتباه Web2 World الرئيسي على مستوى أداء عرض الذكاء الاصطناعي ، لكنه لا يعتمد كثيرًا على إطار التعاون من AI من AI ، وهناك مشكلة في فصلها عن Web3 ؛ من ناحية أخرى ، لا يزال Web3 في الحوسبة الموزعة في مجال تكامل الذكاء الاصطناعي. لم يتم التحقق منها بالكامل وتطبيقه بواسطة مجموعة الاحتياجات العاجلة Web2 الرئيسية.
باختصار ، في كلمة واحدة ، فإن الاتجاه العام لـ AI+Web3 صحيح ، لكن التنفيذ الفعلي ليس سريعًا.