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Fuente: Iobc Capital
Como un nuevo paradigma de Internet descentralizado, abierto y transparente, Web3 tiene una oportunidad natural para integrarse con la IA.Bajo la arquitectura centralizada tradicional, la computación de IA y los recursos de datos están estrictamente controlados, y hay muchos desafíos, como cuellos de botella de potencia informática, fuga de privacidad y cajas negras de algoritmo.Web3 se basa en tecnología distribuida y puede inyectar un nuevo impulso en el desarrollo de IA a través de la red de alimentación informática compartida, el mercado de datos abiertos y la informática privada.Al mismo tiempo, la IA también puede traer muchos empoderamientos a Web3, como la optimización de contratos inteligentes, los algoritmos anti-trato, etc., para ayudar a su construcción ecológica.Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 e IA es crucial para construir la próxima generación de infraestructura de Internet y liberar el valor de los datos y la potencia informática.
Basado en datos: una base sólida para AI y Web3
Los datos son la fuerza impulsora central para el desarrollo de la IA, al igual que el combustible es para el motor.Los modelos de IA deben digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y potentes capacidades de razonamiento no solo proporcionan una base de capacitación para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determina la precisión y confiabilidad del modelo.
En el modelo tradicional de adquisición y utilización de datos de IA centralizados, existen los siguientes problemas principales:
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Los costos de adquisición de datos son altos y es difícil para las pequeñas y medianas empresas;
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Los recursos de datos son monopolizados por los gigantes tecnológicos, formando silos de datos;
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La privacidad de los datos personales está en riesgo de fugas y abuso
Web3 puede resolver los puntos débiles de los modelos tradicionales con un nuevo paradigma de datos descentralizado.
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A través de Grass, los usuarios pueden vender redes inactivas a las compañías de IA, capturar datos de red de manera descentralizada y proporcionar datos reales y de alta calidad para la capacitación en modelos de IA después de la limpieza y la transformación;
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La IA pública adopta el modelo de «etiqueta para ganar», incentiva a los trabajadores globales a participar en la anotación de datos a través de tokens, reúne el conocimiento profesional global y mejora las capacidades de análisis de datos;
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Las plataformas de comercio de datos de blockchain, como el protocolo oceánico, Streamr, etc., proporcionan un entorno comercial abierto y transparente para las partes de la oferta de datos y la demanda para inspirar la innovación y el intercambio de datos.
A pesar de esto, también hay algunos problemas con la adquisición de datos del mundo real, como la calidad de los datos, la dificultad en el procesamiento, la diversidad y la representación insuficiente.Los datos sintéticos pueden ser la futura estrella de la pista de datos Web3.Según la tecnología y la simulación generativa de IA, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, como un suplemento efectivo para los datos reales, y mejorar la eficiencia del uso de datos.En los campos de la conducción autónoma, el comercio del mercado financiero, el desarrollo de juegos, etc., los datos sintéticos han mostrado su potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era basada en datos, la protección de la privacidad se ha convertido en el foco de la atención global.Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos confidenciales no se pueden utilizar completamente debido a los riesgos de privacidad, lo que sin duda limita las capacidades potenciales y de razonamiento de los modelos de IA.
El FHE es un cifrado totalmente homomórfico, lo que permite operaciones de cálculo directo en datos encriptados sin descifrar los datos, y los resultados del cálculo son consistentes con los resultados de los mismos cálculos en los datos de texto plano.
El FHE proporciona una protección sólida para la computación de privacidad de IA, lo que permite que el poder informático de GPU realice tareas de capacitación e inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales.Esto ofrece grandes ventajas a las compañías de IA.Pueden abrir de forma segura los servicios de API mientras protegen los secretos comerciales.
FHEML admite datos y modelos de cifrado durante todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información confidencial y evitando el riesgo de fuga de datos.De esta manera, FHEML fortalece la privacidad de los datos y proporciona un marco informático seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, que demuestra la ejecución correcta del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo de datos encriptados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de potencia informática: informática de IA en redes descentralizadas
La complejidad informática actual de los sistemas AI se duplica cada tres meses, lo que resulta en un aumento en la demanda de energía informática, excediendo con creces la oferta de los recursos informáticos existentes.Por ejemplo, la capacitación del modelo GPT-3 de OpenAI requiere una gran potencia informática, que es equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo.Tal escasez de poder informático no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados fuera del alcance para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización global de GPU es inferior al 40%, junto con la desaceleración en la mejora del rendimiento del microprocesador y la escasez de chips causadas por la cadena de suministro y los factores geopolíticos, todos los cuales hacen que el problema de la fuente de alimentación informática sea aún más grave.Los practicantes de IA están en un dilema: comprar hardware por sí mismos o alquilar recursos en la nube, necesitan urgentemente un método de servicio informático rentable y a pedido.
IO.NET es una red de energía informática de IA descentralizada basada en Solana que proporciona a las compañías de inteligencia artificial un mercado de energía informática financiera y fácil de acceder al agregar recursos inactivos de GPU en todo el mundo.La parte que exige la energía informática puede publicar tareas informáticas en la red.La solución de IO.NET mejora la eficiencia de utilización de recursos y ayuda a resolver cuellos de botella de alimentación informática en campos como la IA.
Además de la red de alimentación informática descentralizada general, hay plataformas como Gensyn y Flock.io que se centran en la capacitación de IA y redes de energía informática dedicadas como Ritual y Fetch.ai que se centran en el razonamiento de IA.
La red de energía informática descentralizada proporciona un mercado de energía informática justa y transparente, rompe el monopolio, reduce el umbral de aplicación y mejora la eficiencia de la utilización de la potencia informática.En el ecosistema Web3, la red de energía informática descentralizada desempeñará un papel clave, atrayendo a Dapps más innovadores para unirse y promover conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
Depin: Web3 Empowers Edge Ai
Imagine que su teléfono, reloj inteligente e incluso dispositivos inteligentes en casa tienen la capacidad de ejecutar IA; este es el encanto de Edge AI.Permite que la informática ocurra en la fuente de generación de datos, logre la baja latencia y el procesamiento en tiempo real, al tiempo que protege la privacidad del usuario.
En el campo Web3, tenemos un nombre más familiar, depin.Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario.
En la actualidad, DePin se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de Solana y se ha convertido en una de las plataformas de cadena pública preferidas para la implementación del proyecto.Las altas TPS de Solana, las bajas tarifas de transacción y las innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo para el proyecto DEPIN.Actualmente, el valor de mercado del proyecto DEPIN en Solana supera los proyectos de US $ 10 mil millones, y los proyectos bien conocidos como Render Network y Helium Network han logrado un progreso significativo.
Imo: Nuevo paradigma para el lanzamiento del modelo AI
El concepto de IMO fue propuesto por primera vez por el protocolo ORA, que tokenizó los modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de intercambio de ingresos, una vez que el modelo de IA se desarrolla y se pone en el mercado, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener beneficios continuos del uso posterior del modelo, especialmente cuando el El modelo está integrado en otros productos y servicios.Y el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los posibles inversores y usuarios evalúen su verdadero valor, limitando el reconocimiento del mercado y el potencial comercial del modelo.
La OMI ofrece una nueva forma de financiación y intercambio de valor para los modelos de IA de código abierto.El protocolo ORA utiliza dos estándares ERC, ERC-7641 y ERC-7007, combinando AI Oracle (Onchain AI Oracle) y la tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo AI y la capacidad de los titulares de tokens para compartir los beneficios.
El modelo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptografía e inyecta impulso en el desarrollo sostenible de la tecnología de IA.La OMI todavía está en su etapa inicial de prueba, pero con el aumento de la aceptación del mercado y la expansión de la participación, vale la pena esperar su innovación y valor potencial.
Agente de IA:Una nueva era de experiencia interactiva
El agente de IA puede percibir el medio ambiente, pensar de forma independiente y tomar las medidas correspondientes para lograr los objetivos establecidos.Con el apoyo del modelo de lenguaje grande, el agente de IA no solo puede comprender el lenguaje natural, sino también planificar las decisiones y realizar tareas complejas.Pueden actuar como asistentes virtuales, aprender sus preferencias a través de interacciones con los usuarios y proporcionar soluciones personalizadas.Sin instrucciones claras, el agente de IA también puede resolver problemas de forma independiente, mejorar la eficiencia y crear un nuevo valor.
MyShell es una plataforma de aplicación Native Open AI que proporciona un conjunto de herramientas creativo integral y fácil de usar, admite a los usuarios que configure las funciones de robots, la apariencia, el sonido y se conecten a las bases de conocimiento externas. ecosistema, aprovechar la tecnología de IA generativa capacita a las personas para convertirse en súper creadores.Myshell entrena un modelo de lenguaje grande especial para hacer que el juego de roles sea más humano;Usando el agente de IA personalizado de Myshell, actualmente se puede usar en muchos campos, como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, etc.
En la integración de Web3 e IA, actualmente se trata de explorar la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad y proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia informática descentralizada, y Cómo verificar los problemas clave como los modelos de idiomas grandes.A medida que estas infraestructuras mejoran gradualmente, tenemos razones para creer que la integración de Web3 y la IA dará a luz una serie de modelos y servicios de negocios innovadores.
