jakiro
Lorsque Huang Renxun a prononcé un discours à WGS à Dubaï, il a proposé le mot « IA social ».Alors, quelle IA souverain peut répondre aux intérêts et aux demandes de la communauté cryptographique?
Peut-être qu’il doit être construit sous la forme de web3 + ai.
Dans l’article « Les promesses et les défis des applications Crypto + AI », Vitalik parle de la synergie entre l’IA et la crypto: la décentralisation de la crypto peut équilibrer la centralisation de l’IA; est propice au stockage et au suivi des données.Cette collaboration traverse l’ensemble du paysage de l’industrie de Web3 + AI.
La plupart des projets Web3 + AI utilisent la technologie Blockchain pour résoudre les problèmes de construction des projets d’infrastructure dans l’industrie de l’IA, et quelques projets utilisent l’IA pour résoudre certains problèmes dans les applications Web3.
Le paysage de l’industrie web3 + AI est à peu près le suivant:
La production et le flux de travail de l’IA sont à peu près les suivants:
Dans ces liens, la combinaison de Web3 et AI se reflète principalement dans quatre aspects:
1. Calcul de puissance de calcul: Assette de puissance de calcul
Au cours des deux dernières années, la puissance de calcul utilisée pour former des modèles d’IA a augmenté de façon exponentielle, doublement en double chaque trimestre, augmentant sauvagement à un rythme dépassant de loin la loi de Moore.Cette situation a conduit à un déséquilibre à long terme dans l’offre et la demande de puissance de calcul de l’IA, et les prix du matériel tels que les GPU ont augmenté rapidement, ce qui a à son tour augmenté le coût de la puissance de calcul.
Mais en même temps, il existe également un grand nombre de matériel de puissance de calcul à milieu et bas de gamme sur le marché, et la puissance de calcul unique de cette partie du matériel à mi-parcours peut ne pas répondre aux besoins hautes performances .Cependant, si un réseau de puissance de calcul distribué est construit via WEB3, et qu’un réseau de ressources informatiques décentralisé peut être construit grâce à la location et au partage de la puissance informatique, il peut toujours répondre à de nombreux besoins d’application d’IA.Puisqu’il utilise la puissance de calcul inactif distribuée, le coût de la puissance de calcul de l’IA peut être considérablement réduit.
La segmentation de la couche de puissance de calcul comprend:
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Puissance de calcul généralisée générale (comme Arkash, io.net, etc.);
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Puissance de calcul décentralisée utilisée pour la formation d’IA (comme Gensyn, Flock.io, etc.);
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Puissance de calcul décentralisée utilisée pour l’inférence de l’IA (comme fetch.ai, hyperbolique, etc.);
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Puissance de calcul décentralisée pour le rendu 3D (comme le réseau de rendu, etc.).
L’avantage de la puissance de calcul de WEB3 + est des projets d’alimentation informatique décentralisés. Power de calcul.
2. Couche de données: Assettisation des données
Les données sont l’huile et le sang de l’IA.Si vous ne comptez pas sur Web3, seuls les entreprises géantes ont une grande quantité de données utilisateur.Grâce à Web3 + AI, des processus tels que la collecte de données, l’annotation des données et le stockage de données distribué peuvent être rendus moins chers, plus transparents et plus bénéfiques pour les utilisateurs.
La collecte de données de haute qualité est une condition préalable à la formation du modèle AI.
Selon l’objectif du projet, les projets de données incluent principalement les catégories suivantes:
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Projets de collecte de données (comme l’herbe, etc.);
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Projets de transaction de données (tels que Ocean Protocol, etc.);
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Éléments d’annotation de données (tels que Taiwan, Alaya, etc.);
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Projets de source de données blockchain (tels que Spice AI, l’espace et le temps, etc.);
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Projets de stockage décentralisés (tels que Filecoin, Arweave, etc.).
Les projets de données Web3 + AI sont plus difficiles dans le processus de conception du modèle économique de jeton, car les données sont plus difficiles à normaliser que la puissance de calcul.
3. Couche de plate-forme: Assette de valeur de la plate-forme
La plupart des projets de plate-forme seront comparés contre les câlins, se concentrant sur l’intégration de diverses ressources dans l’industrie de l’IA.Établir une plate-forme pour agréger les liens vers diverses ressources et rôles tels que les données, la puissance de calcul, les modèles, les développeurs d’IA, la blockchain, etc., et résoudre divers besoins plus commodément avec la plate-forme comme centre.Par exemple, Giza se concentre sur la création d’une plate-forme de fonctionnement ZKML complète, visant à rendre l’inférence de l’apprentissage automatique et transparent, car les données et les modèles noirs sont actuellement des problèmes communs dans l’IA, et les mots de passe tels que ZK et FHE sont adoptés via WEB3. être appelé par l’industrie tôt ou tard si le raisonnement d’un modèle est effectivement mis en œuvre correctement.
Il existe également la couche1 / couche2 qui se concentrent sur AI, comme les Nuroblocks, la janction, etc.Le récit principal est de connecter diverses puissances informatiques, de données, de modèles, de développeurs d’IA, de nœuds et d’autres ressources, et d’aider les applications Web3 + AI pour obtenir une construction et un développement rapides en emballant les composants généraux et les SDK généraux.
Il existe également des plates-formes de type réseau d’agent, en fonction de ce type de plate-forme, les agents d’IA peuvent être conçus pour divers scénarios d’application, tels que Olas, ChainML, etc.
Les projets Web3 + AI basés sur la plate-forme utilisent principalement des jetons pour capturer la valeur de la plate-forme et encourager tous les participants à construire conjointement.Il est utile pour le processus de démarrage des projets de 0-1, ce qui peut réduire la difficulté pour que les parties du projet trouvent des partenaires tels que la puissance de calcul, les données, les communautés de développeurs d’IA, les nœuds, etc.
4. Couche d’application: Asset de valeur AI
La plupart des projets d’infrastructure précédents utilisent la technologie de la blockchain pour résoudre le problème de la construction de projets d’infrastructure dans l’industrie de l’IA.Les projets de couche d’application utilisent l’IA pour résoudre les problèmes dans les applications Web3.
Par exemple, Vitalik a mentionné deux instructions dans l’article, ce qui, je pense, est très significatif.
Premièrement, l’IA est un participant Web3.Par exemple: dans les jeux Web3, AI peut être un joueur, qui peut rapidement comprendre les règles du jeu et terminer les tâches de jeu le plus efficacement; Marché), l’agent d’IA peut largement accepter une grande quantité de données, de bases de connaissances et d’informations, former les capacités analytiques et prédictives de ses modèles et les fournir aux utilisateurs de manière productive pour aider les utilisateurs à prédire des événements spécifiques grâce à un raisonnement de modèle, tel que les sports Événements, élections présidentielles, etc.
La seconde consiste à créer une IA privée décentralisée évolutive.Parce que de nombreux utilisateurs s’inquiètent du problème de la boîte noire de l’IA, vous inquiétez du biais du système ou s’inquiètent de certains DAPP qui trompent les utilisateurs via la technologie de l’IA pour gagner de l’argent.Essentiellement, c’est parce que les utilisateurs n’ont pas d’autorisations d’examen et d’autorisations de gouvernance pour le processus de formation et d’inférence du modèle de l’IA.Cependant, si vous créez une AI Web3, comme un projet Web3, la communauté a distribué des droits de gouvernance sur cette IA, il peut être plus facilement accepté.
Jusqu’à présent, il n’y a pas eu de projet White Horse avec un plafond élevé dans la couche d’application Web3 + AI.
Résumer
Web3 + AI en est encore à ses débuts, et l’industrie a des opinions différentes sur les perspectives de développement de cette piste, et nous continuerons de prêter attention à cette piste.Nous espérons que la combinaison de web3 et d’IA peut créer des produits plus précieux que l’IA centralisée, permettant à l’IA de se débarrasser des étiquettes de « contrôle géant » et « monopole » et « co-gouvernance de l’IA » dans une communauté plus voie basée.Peut-être que dans le processus de participation et de gouvernance plus étroits, les humains auront plus de «crainte» et moins de «peur» de l’IA.
