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Source: Capital IOBC
En tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, Web3 a une opportunité naturelle de s’intégrer à l’IA.Dans le cadre de l’architecture centralisée traditionnelle, l’informatique de l’IA et les ressources de données sont strictement contrôlées et il existe de nombreux défis tels que les goulots d’étranglement de puissance de calcul, les fuites de confidentialité et les boîtes noires d’algorithme.Web3 est basé sur la technologie distribuée et peut injecter un nouvel élan dans le développement de l’IA via le réseau de puissance de calcul partagé, le marché des données ouvertes et l’informatique privée.Dans le même temps, l’IA peut également apporter de nombreuses autonomisations à WEB3, telles que l’optimisation des contrats intelligents, les algorithmes anti-trichage, etc., pour aider sa construction écologique.Par conséquent, l’exploration de la combinaison de Web3 et AI est cruciale pour créer la prochaine génération d’infrastructures Internet et libérer la valeur des données et la puissance de calcul.
Données sur les données: une base solide pour l’IA et le Web3
Les données sont le principal moteur du développement de l’IA, tout comme le carburant est pour le moteur.Les modèles AI doivent digérer une grande quantité de données de haute qualité pour obtenir une compréhension approfondie et de puissantes capacités de raisonnement.
Dans le modèle traditionnel d’acquisition et d’utilisation des données d’IA centralisée, les problèmes majeurs suivants existent:
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Les coûts d’acquisition de données sont élevés et il est difficile pour les petites et moyennes entreprises de supporter;
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Les ressources de données sont monopolisées par les géants de la technologie, formant des silos de données;
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La confidentialité des données personnelles risque de fuites et d’abus
Web3 peut résoudre les points douloureux des modèles traditionnels avec un nouveau paradigme de données décentralisé.
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Grâce à l’herbe, les utilisateurs peuvent vendre des réseaux inactifs aux sociétés d’IA, capturer les données du réseau de manière décentralisée et fournir des données réelles et de haute qualité pour la formation du modèle d’IA après le nettoyage et la transformation;
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L’IA publique adopte le modèle « Label to Get », incite les travailleurs mondiaux à participer à l’annotation des données par le biais de jetons, rassemble les connaissances professionnelles mondiales et améliore les capacités d’analyse des données;
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Les plates-formes de trading de données de blockchain telles que Ocean Protocol, Streamr, etc. fournissent un environnement de trading ouvert et transparent pour les parties de l’offre de données et de la demande pour inspirer l’innovation et le partage des données.
Malgré cela, il existe également des problèmes avec l’acquisition de données réelles, telles que la qualité des données, les difficultés de traitement, la diversité et la représentation insuffisante.Les données synthétiques peuvent être la future star de la piste de données Web3.Sur la base de la technologie et de la simulation génératrices de l’IA, les données synthétiques peuvent simuler les propriétés des données réelles, en tant que complément efficace des données réelles, et améliorer l’efficacité de l’utilisation des données.Dans les domaines de la conduite autonome, du commerce des marchés financiers, du développement de jeux, etc., les données synthétiques ont montré son potentiel d’application mature.
Protection de la vie privée: le rôle de FHE dans web3
Dans l’ère axée sur les données, la protection de la vie privée est devenue l’attention de l’attention mondiale.Cependant, cela présente également des défis: certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement utilisées en raison de risques de confidentialité, ce qui limite sans aucun doute les capacités potentielles et de raisonnement des modèles d’IA.
FHE est un cryptage entièrement homorphe, permettant des opérations de calcul direct sur les données cryptées sans décrypter les données, et les résultats de calcul sont cohérents avec les résultats des mêmes calculs sur les données de texte brut.
FHE offre une protection solide pour l’informatique de confidentialité de l’IA, permettant à la puissance de calcul du GPU d’effectuer des tâches de formation et d’inférence dans un environnement qui ne touche pas les données d’origine.Cela apporte d’énormes avantages aux sociétés d’IA.Ils peuvent ouvrir solidement les services d’API tout en protégeant les secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le chiffrement des données et des modèles tout au long du cycle d’apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données.De cette façon, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre informatique sécurisé pour les applications d’IA.
FHEML est un complément à ZKML, qui démontre l’exécution correcte de l’apprentissage automatique, tandis que FHEML souligne le calcul des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul: calcul de l’IA dans les réseaux décentralisés
La complexité de calcul actuelle des systèmes d’IA double tous les trois mois, entraînant une augmentation de la demande de puissance de calcul, dépassant de loin l’offre de ressources informatiques existantes.Par exemple, la formation du modèle GPT-3 d’OpenAI nécessite une énorme puissance de calcul, ce qui équivaut à 355 ans de temps de formation sur un seul appareil.Une telle pénurie de pouvoir de calcul limite non seulement l’avancement de la technologie d’IA, mais rend également les modèles d’IA avancés hors de portée pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
Dans le même temps, le taux d’utilisation mondial du GPU est inférieur à 40%, associé au ralentissement de l’amélioration des performances du microprocesseur et des pénuries de puces causées par la chaîne d’approvisionnement et les facteurs géopolitiques, qui rendent tous le problème d’alimentation en calcul encore plus grave.Les praticiens de l’IA sont dans un dilemme: acheter du matériel par eux-mêmes ou louer des ressources cloud, ils ont besoin d’une urgence d’une méthode de service informatique à la demande et rentable.
IO.NET est un réseau de puissance de calcul AI décentralisé basé à Solana qui fournit aux sociétés de l’IA un marché informatique financier et facile à accès en agrégeant les ressources GPU inactives dans le monde.La partie de la puissance de calcul peut publier des tâches informatiques sur le réseau.La solution d’IO.NET améliore l’efficacité de l’utilisation des ressources et aide à résoudre les goulots d’étranglement de puissance de calcul dans des champs tels que l’IA.
En plus du réseau de puissance informatique généralisé général, il existe des plates-formes telles que Gensyn et Flock.io qui se concentrent sur la formation AI et les réseaux d’alimentation de calcul dédiés tels que Ritual et Fetch.ai qui se concentrent sur le raisonnement de l’IA.
Le réseau de puissance de calcul décentralisé fournit un marché de puissance de calcul juste et transparent, brise le monopole, abaisse le seuil d’application et améliore 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 des DAPP plus innovants à rejoindre, et promouvra conjointement le développement et l’application de la technologie d’IA.
Depin: web3 habilite Edge AI
Imaginez que votre téléphone, votre smartwatch et même les appareils intelligents à la maison aient la possibilité d’exécuter l’IA – c’est le charme de Edge IA.Il permet à l’informatique de se produire à la source de la génération de données, à une faible latence et à un traitement en temps réel, tandis que la protection de la confidentialité des utilisateurs.
Dans le champ Web3, nous avons un nom plus familier – Depin.Web3 met l’accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs.
À l’heure actuelle, DePin se développe rapidement dans l’écosystème de Solana et est devenu l’une des plateformes de chaîne publique préférées pour le déploiement du projet.Les TP élevés de Solana, les frais de transaction faibles et les innovations technologiques fournissent un fort soutien au projet DePin.Actuellement, la valeur marchande du projet DePin sur Solana dépasse 10 milliards de dollars, et des projets bien connus tels que Render Network et Helium Network ont fait des progrès significatifs.
IMO: nouveau paradigme pour la version du modèle AI
Le concept d’OMI a été proposé pour la première fois par ORA, qui tokenisé les modèles d’IA.
Dans le modèle traditionnel, en raison de l’absence d’un mécanisme de partage des revenus, une fois le modèle d’IA développé et mis sur le marché, il est souvent difficile pour les développeurs d’obtenir des avantages continus de l’utilisation ultérieure du modèle, en particulier lorsque le Le modèle est intégré à d’autres produits et services.Et les performances et l’efficacité des modèles d’IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d’évaluer leur vraie valeur, limitant la reconnaissance du marché et le potentiel commercial du modèle.
L’OMI fournit une nouvelle façon de financer et de partager la valeur pour les modèles d’IA open source.Le protocole ORA utilise deux normes ERC, ERC-7641 et ERC-7007, combinant la technologie AI Oracle (Onchain AI Oracle) et OPML pour assurer l’authenticité du modèle d’IA et la capacité des détenteurs de jetons à partager les avantages.
Le modèle de l’OMI améliore la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s’adapte aux tendances du marché cryptographique et injecte un élan dans le développement durable de la technologie d’IA.L’OMI en est encore à sa première étape de l’essai, mais avec l’augmentation de l’acceptation du marché et l’expansion de la participation, son innovation et sa valeur potentielle méritent d’être attendues.
Agent AI:Une nouvelle ère d’expérience interactive
L’agent d’IA est en mesure de percevoir l’environnement, de penser indépendamment et de prendre des mesures correspondantes pour atteindre les objectifs établis.Soutenue par le modèle de grande langue, l’agent d’IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et effectuer des tâches complexes.Ils peuvent agir en tant qu’assistants virtuels, apprendre leurs préférences grâce à des interactions avec les utilisateurs et fournir des solutions personnalisées.Sans instructions claires, l’agent d’IA peut également résoudre les problèmes indépendamment, améliorer l’efficacité et créer une nouvelle valeur.
Myshell est une plate-forme d’application native d’IA ouverte qui fournit un ensemble d’outils créatifs complet et facile à utiliser, prend en charge les utilisateurs pour configurer les fonctions de robot, l’apparence, le son et la connexion à des bases de connaissances externes. L’écosystème, en tirant parti de la technologie d’IA générative, les individus deviennent des super créateurs.Myshell forme un modèle spécial de langue pour rendre le jeu de rôle plus humain; la technologie de clonage vocale peut accélérer l’interaction personnalisée des produits d’IA, et Myshell réduit le coût de la synthèse vocale de 99%, et le clonage vocal ne peut être réalisé qu’en 1 minute.En utilisant l’agent d’IA personnalisé de Myshell, il peut actuellement être utilisé dans de nombreux domaines tels que le chat vidéo, l’apprentissage des langues, la génération d’images, etc.
Dans l’intégration de Web3 et AI, il s’agit actuellement davantage d’explorer la couche d’infrastructure, comment obtenir des données de haute qualité et 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 vérifier les problèmes clés tels que les grands modèles de langue.À mesure que ces infrastructures s’améliorent progressivement, nous avons des raisons de croire que l’intégration de Web3 et AI donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
