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Source: Tech Honeycomb
Avec la popularité des modèles d’IA, l’intégration de l’IA et du Web3 est devenue un secteur populaire sur le marché des actifs cryptographiques, et les deux technologies ont éclaté de potentiel d’intégration au niveau de l’application des « données ».
La base du grand modèle du langage naturel AI est « trois calculs », dont les données de calcul.La technologie de blockchain sous-jacente de Web3 est essentiellement une base de données distribuée, et la structure de la chaîne des données emballées dans le temps constitue la caractéristique dont les données ne peuvent pas être falsifiées.
Les deux peuvent avoir des avantages complémentaires.La blockchain Web3 peut stocker des données en toute sécurité.
Un exemple est l’automatisation des transactions en chaîne, qui peuvent être appliquées sur le marché des actifs cryptographiques.Les algorithmes d’IA alimentés par l’apprentissage automatique peuvent suivre les fluctuations du marché, analyser des données à grande échelle, trouver des modèles et des tendances et exécuter des transactions en fonction des normes prédéterminées.
L’IA peut également être appliquée à la sécurité de la blockchain, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour vérifier les données de transaction, rechercher des tendances suspectes ou des exceptions et apprendre constamment des données pour éviter de nouveaux risques.
Bien que l’IA et le Web3 en soient à leurs débuts, le premier est censé apporter des modifications à Web3 et même au marché des actifs cryptographiques.Un rapport Fortune Business Insights montre que le marché de l’intelligence artificielle de la blockchain était de 220,5 millions de dollars en 2020 et pourrait atteindre 973,6 millions de dollars d’ici 2027, avec un TCAC de 23,6%.
En faisant le bilan de projets AI + Web3, il n’est pas difficile de constater que les huit projets de premier plan actuels jouent principalement les caractéristiques de « l’IA améliorer la productivité » et ont appliqué les capacités des grands modèles d’IA et de l’apprentissage automatique aux installations techniques sous-jacentes ou spécifiques applications de web3.
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Appliquer la capacité de génération multimodale (AIGC) de l’IA à la génération de NFT;
Par exemple, Chaingpt (CGPT), cette solution d’intelligence artificielle de la blockchain peut non seulement fournir des fonctions de robot de contenu de texte et d’IA dans le monde Web2, mais aussi un générateur NFT; , qui relie les comptes que Web2 et Web3 via Aspecta ID, forme des connexions communautaires en fonction de l’expérience et de l’expérience des détenteurs de comptes et accède à différents DAO et applications.
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Transformer les capacités d’apprentissage automatique de l’AI en outils / plates-formes pour créer des applications Web3;
Par exemple, Fetch.ai (FET), une infrastructure pour développer des applications décentralisées, utilise une technologie d’automatisation de l’intelligence artificielle pour fournir des outils pour créer et connecter des agents intelligents (agents) pour aider les utilisateurs à effectuer des tâches complexes dans l’économie numérique.
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Appliquer les capacités du stockage distribué Web3, des transactions et de l’informatique aux moyens de production / ressources requis pour le développement de l’IA;
Pr exemple, IEXEC (RLC), un marché des actifs informatiques décentralisés basé sur la blockchain, vise à connecter les fournisseurs de ressources aux utilisateurs de ressources, permettant à quiconque de louer des ensembles de puissance et de données; Permet aux utilisateurs de publier des services sur l’intégration du réseau pour les (actifs cryptographiques).
8 Projets de premier plan AI + Web3
Dans AI + Web3, en plus des huit projets de premier plan ci-dessus, de nouveaux « sports » sont également sur le chemin de la piste.
Pour la jonction la plus évidente des «données», certains projets utilisent les caractéristiques distribuées de la blockchain pour résoudre le problème du monopole des données.
Par exemple, Bagel Network, qui a créé le concept d’un « lac de données d’apprentissage automatique » qui permet aux utilisateurs de stocker toutes les données structurées et non structurées à n’importe quelle échelle, soutient les scientifiques des données et les ingénieurs d’IA à obtenir / échanger à faible coût et à la confidentialité- Protéger la manière.Le but de Bagel Network est de créer une plate-forme de données décentralisée pour prendre en charge les modèles d’apprentissage automatique (ML).
Il existe également de nombreux nouveaux projets qui exercent directement les capacités d’AI au niveau d’application financière le plus populaire de Web3, y compris les champs de transaction et de paiement des actifs cryptographiques.
Par exemple, GT Protocol, il s’agit d’un protocole d’exécution AI de Crypto Asset AI incubé par Chaingpt. Il exerce les capacités d’automatisation de l’IA.
8 nouvelles applications AI + Web3
On peut prévoir qu’en 2024, les grands modèles et applications entourant l’IA continueront de se développer dans un flux sans fin, et Web3, un monde qui aime poursuivre des points chauds, continuera à suivre la tendance de l’IA, l’évolution des deux Les technologies et l’interconnexion augmenteront également l’échelle du secteur de l’IA sur le marché des actifs de la cryptographie.
