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Fuente: Honeycomb Tech
Con la popularidad de los modelos de IA, la integración de AI y Web3 se ha convertido en un sector popular en el mercado de activos criptográficos, y las dos tecnologías han estallado con potencial de integración en el nivel de aplicación de «datos».
La base del popular modelo AI Natural Language es «tres cálculos», uno de los cuales son los datos de cálculo.La tecnología blockchain subyacente de Web3 es esencialmente una base de datos distribuida, y la estructura de la cadena de datos empaquetada en el tiempo forma la característica con la que los datos no pueden ser manipulados.
Los dos pueden tener ventajas complementarias.Web3 Blockchain puede almacenar datos de forma segura.
Un ejemplo es la automatización de las transacciones en la cadena, que se puede aplicar en el mercado de activos criptográficos.Los algoritmos de inteligencia artificial con aprendizaje automático pueden rastrear las fluctuaciones del mercado, analizar datos a gran escala, encontrar patrones y tendencias, y ejecutar transacciones basadas en estándares predeterminados.
La IA también se puede aplicar a la seguridad de Blockchain, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para verificar los datos de transacciones, buscar tendencias o excepciones sospechosas, y aprender constantemente de los datos para evitar nuevos riesgos.
Aunque tanto la IA como la Web3 están en sus primeras etapas, se cree que el primero es probable que traiga cambios a Web3 e incluso al mercado de activos criptográficos.Un informe de Fortune Business Insights muestra que el mercado de inteligencia artificial de Blockchain fue de $ 220.5 millones en 2020 y podría alcanzar $ 973.6 millones para 2027, con una tasa compuesta anual del 23.6%.
Haciendo un balance de los proyectos AI+Web3, no es difícil descubrir que los ocho proyectos principales actuales principales jueguen principalmente las características de «AI Mejora de la productividad» y han aplicado las capacidades de los modelos grandes de IA y el aprendizaje automático a las instalaciones técnicas subyacentes o específicas específicas. Las aplicaciones de Web3.
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Aplicar la capacidad de generación multimodal (AIGC) de AI a la generación NFT;
Por ejemplo, ChaingPT (CGPT), esta solución de inteligencia artificial blockchain no solo puede proporcionar generación de contenido de texto común y funciones de robot de chat de IA en el mundo Web2, sino también un generador NFT; , que enlaza cuentas que Web2 y Web3 a través de SuppeA ID, forman conexiones comunitarias basadas en la experiencia y la experiencia de los titulares de cuentas, y accede a diferentes DAO y aplicaciones.
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Transformar las capacidades de aprendizaje automático de IA en herramientas/plataformas para construir aplicaciones Web3;
Por ejemplo, Fetch.ai (FET), una infraestructura para desarrollar aplicaciones descentralizadas, utiliza tecnología de automatización de inteligencia artificial para proporcionar herramientas para crear y conectar agentes inteligentes (agentes) para ayudar a los usuarios a realizar tareas complejas en la economía digital.
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Aplicar las capacidades de almacenamiento distribuido Web3, transacciones y computación a los medios de producción/recursos requeridos para el desarrollo de IA;
Por ejemplo, IEXEC (RLC), un mercado de activos informático descentralizado basado en blockchain, tiene como objetivo conectar a los proveedores de recursos con usuarios de recursos, lo que permite que cualquiera alquile conjuntos de energía y conjuntos de datos; Permite a los usuarios publicar servicios en la integración de la red para la integración pagada (activos criptográficos).
8 proyectos principales de AI+Web3 tempranos
En AI+Web3, además de los ocho proyectos principales anteriores, algunos nuevos «deportes» también están en camino a la pista.
Para la unión más obvia de «datos», algunos proyectos utilizan las características distribuidas de Blockchain para resolver el problema del monopolio de datos.
Por ejemplo, Bagel Network, que creó el concepto de un «lago de datos de aprendizaje automático» que permite a los usuarios almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala, admite científicos de datos e ingenieros de IA para obtener/intercambio de bajo costo y privacidad. Protección de la manera.El propósito de Bagel Network es construir una plataforma de datos descentralizada para admitir modelos de aprendizaje automático (ML).
También hay muchos proyectos nuevos que ejercen directamente las capacidades de AI al nivel de aplicación financiera más popular de Web3, incluidos los campos de transacción y pago de los activos criptográficos.
Por ejemplo, el protocolo GT, es un protocolo de ejecución de AI de Asset Crypto incubado por ChaingPT. ejerce las capacidades de automatización de la IA.
8 nuevas aplicaciones AI+Web3
Se puede previstir que en 2024, los grandes modelos y aplicaciones que rodean la IA continuarán desarrollándose en un flujo interminable, y Web3, un mundo que ama perseguir puntos calientes, continuará siguiendo la tendencia de la IA, la evolución de los dos Las tecnologías y la interconexión también aumentarán la escala del sector de IA en el mercado de activos criptográficos.
