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Cuando Huang Renxun pronunció un discurso en WGS en Dubai, propuso la palabra «AI social».Entonces, ¿qué IA soberana puede satisfacer los intereses y demandas de la comunidad criptográfica?
Tal vez sea necesario construir en forma de Web3+AI.
En el artículo «Las promesas y los desafíos de las aplicaciones criptográficas + ai», Vitalik habla sobre la sinergia entre AI y cripto es propicio para el almacenamiento y el seguimiento de datos.Esta colaboración se extiende a través de todo el panorama de la industria de Web3+AI.
La mayoría de los proyectos Web3 + AI están utilizando tecnología blockchain para resolver los problemas de construcción de los proyectos de infraestructura en la industria de la inteligencia artificial, y algunos proyectos utilizan IA para resolver ciertos problemas en las aplicaciones Web3.
El panorama de la industria Web3 + AI es más o menos como sigue:
La producción y el flujo de trabajo de la IA son aproximadamente como sigue:
En estos enlaces, la combinación de Web3 y AI se refleja principalmente en cuatro aspectos:
1. Capa de potencia informática: activo de alimentación informática
En los últimos dos años, la potencia informática utilizada para entrenar modelos de IA ha aumentado exponencialmente, básicamente duplicando cada trimestre, creciendo salvajemente a una tasa que supera la ley de Moore.Esta situación ha llevado a un desequilibrio a largo plazo en la oferta y la demanda de la potencia informática de IA, y los precios del hardware como las GPU han aumentado rápidamente, lo que a su vez ha aumentado el costo de la potencia informática.
Pero al mismo tiempo, también hay una gran cantidad de hardware de potencia informática de gama media y baja en el mercado, y la potencia informática única de esta parte del hardware de gama media y baja puede no satisfacer las necesidades de alto rendimiento .Sin embargo, si se crea una red de alimentación informática distribuida a través de Web3, y una red de recursos informática descentralizada se puede construir mediante el arrendamiento y el intercambio de potencia informática, aún puede satisfacer muchas necesidades de aplicaciones de IA.Dado que utiliza la potencia de computación inactiva distribuida, el costo de la potencia informática de IA puede reducirse significativamente.
La segmentación de la capa de potencia informática incluye:
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Potencia informática descentralizada general (como Arkash, io.net, etc.);
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Potencia informática descentralizada utilizada para el entrenamiento de IA (como Gensyn, Flock.io, etc.);
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Potencia informática descentralizada utilizada para la inferencia de IA (como fetch.ai, hiperbólico, etc.);
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Potencia informática descentralizada para representación 3D (como la red de renderizar, etc.).
La ventaja central del activo de potencia informática de Web3+AI son los proyectos de potencia informática descentralizada. potencia informática.
2. Capa de datos: Assetización de datos
Los datos son el aceite y la sangre de la IA.Si no confía en Web3, generalmente solo las empresas gigantes tienen una gran cantidad de datos de usuario.A través de Web3+AI, los procesos como la recopilación de datos, la anotación de datos y el almacenamiento de datos distribuidos pueden hacerse más baratos, más transparentes y más beneficiosos para los usuarios.
La recopilación de datos de alta calidad es un requisito previo para la capacitación en modelos de IA.
Según el propósito del proyecto, los proyectos de datos incluyen principalmente las siguientes categorías:
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Proyectos de recopilación de datos (como hierba, etc.);
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Proyectos de transacción de datos (como el protocolo oceánico, etc.);
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Elementos de anotación de datos (como Taiwán, Alaya, etc.);
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Proyectos de fuente de datos blockchain (como AI de especias, espacio y tiempo, etc.);
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Proyectos de almacenamiento descentralizados (como Filecoin, Arweave, etc.).
Los proyectos de datos Web3+AI son más desafiantes en el proceso de diseño del modelo económico token, porque los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia informática.
3. Capa de plataforma: Assetización del valor de la plataforma
La mayoría de los proyectos de la plataforma se referencia a la cara de abrazo, centrándose en integrar varios recursos en la industria de la IA.Establezca una plataforma para agregar enlaces a diversos recursos y roles, como datos, potencia informática, modelos, desarrolladores de IA, blockchain, etc., y resuelva diversas necesidades más convenientemente con la plataforma como centro.Por ejemplo, GIZA se centra en la construcción de una plataforma de operación ZKML integral, con el objetivo de hacer que el aprendizaje automático sea confiable y transparente, porque los datos y las cajas negras del modelo son actualmente problemas comunes en la IA, y las contraseñas como ZK y FHE se adoptan a través de Web3. ser llamado por la industria tarde o temprano si el razonamiento de un modelo se implementa correctamente.
También hay Layer1/Layer2 que se centran en la IA, como Nuroblocks, Jancción, etc.La narrativa central es conectar diversas potencias informáticas, datos, modelos, desarrolladores de IA, nodos y otros recursos, y ayudar a las aplicaciones Web3+AI a lograr una construcción y desarrollo rápidos mediante el embalaje de componentes generales y SDK generales.
También hay plataformas similares a la red de agentes, basadas en este tipo de plataforma, los agentes de IA se pueden construir para varios escenarios de aplicación, como OLAS, ChainML, etc.
Los proyectos de AI de tipo Web3+de plataforma utilizan principalmente tokens para capturar el valor de la plataforma y alentar a todos los participantes a construirlo conjuntamente.Es útil para el proceso de inicio de proyectos de 0-1, lo que puede reducir la dificultad para que las partes del proyecto encuentren socios como la potencia informática, los datos, las comunidades de desarrolladores de IA, los nodos, etc.
4. Capa de aplicación: Assetización del valor de IA
La mayoría de los proyectos de infraestructura anteriores utilizan tecnología blockchain para resolver el problema de la construcción del proyecto de infraestructura en la industria de la IA.Los proyectos de la capa de aplicación utilizan la IA para resolver problemas en las aplicaciones Web3.
Por ejemplo, Vitalik mencionó dos direcciones en el artículo, que creo que es muy significativo.
Primero, la IA es un participante de Web3.Por ejemplo: en los juegos de Web3, AI puede ser un jugador, que puede comprender rápidamente las reglas del juego y completar las tareas del juego de manera más eficiente; Mercado), el agente de IA puede aceptar ampliamente una gran cantidad de datos, bases de conocimiento e información, capacitar a las capacidades analíticas y predictivas de sus modelos y proporcionarles a los usuarios de formas productivas para ayudar a los usuarios a predecir eventos específicos a través del razonamiento del modelo, como los deportes. eventos, elecciones presidenciales, etc.
El segundo es crear IA privada descentralizada escalable.Debido a que muchos usuarios están preocupados por el problema de la caja negra de la IA, preocuparse por el sesgo del sistema o preocuparse por ciertos DAPP que engañan a los usuarios a través de la tecnología de IA para ganar dinero.Esencialmente, se debe a que los usuarios no tienen permisos de revisión y permisos de gobierno para el proceso de capacitación y inferencia de modelos de IA.Sin embargo, si crea una IA Web3, como un proyecto Web3, la comunidad ha distribuido los derechos de gobierno sobre esta IA, puede ser más fácil de aceptar.
Hasta ahora, no ha habido un proyecto de caballo blanco con un techo alto en la capa de aplicación Web3+AI.
Resumir
Web3 + AI todavía está en sus primeros días, y la industria tiene diferentes puntos de vista sobre las perspectivas de desarrollo de esta pista, y continuaremos prestando atención a esta pista.Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos que sean más valiosos que la IA centralizada, lo que permite a IA deshacerse de las etiquetas de «control gigante» y «monopolio» y «councio de IA» en una comunidad más. forma basada.Quizás en el proceso de una participación más estrecha y una gobernanza, los humanos tendrán más «asombro» y menos «miedo» sobre la IA.
