La fusión de Web3 y la inteligencia artificial: construyendo un nuevo ecosistema de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo modelo de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene una conexión natural con la inteligencia artificial. En una arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente limitados, enfrentando desafíos como la insuficiencia de potencia computacional, riesgos de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. En cambio, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar un nuevo impulso para el desarrollo de la IA a través de redes de potencia compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar numerosas mejoras a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y la mejora de algoritmos contra el fraude, fomentando así el desarrollo de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA es de gran importancia para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la potencia computacional.
Impulsado por datos: La piedra angular de la IA y Web3
Los datos son el elemento central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener percepciones profundas y una fuerte capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad de los modelos.
Los modelos tradicionales de adquisición y uso de datos de IA centralizada presentan los siguientes problemas principales:
El costo de adquisición de datos es elevado, lo que dificulta a las pequeñas y medianas empresas soportarlo.
Los recursos de datos están monopolizados por grandes empresas tecnológicas, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso
Web3 propone un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
A través de una red distribuida, los usuarios pueden vender recursos de red ociosos a empresas de IA, recolectando datos de red de manera descentralizada, que después de ser limpiados y transformados, proporcionan datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adoptar el modelo de "marcar es ganar", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos a través de tokens, reuniendo conocimiento profesional global y mejorando la capacidad de análisis de datos.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de transacción público y transparente para ambas partes en la oferta y demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos en el mundo real aún enfrenta problemas como la calidad desigual, la dificultad de procesamiento, y la insuficiencia en diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser una dirección importante para la futura pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de juegos, los datos sintéticos ya han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: la aplicación de la criptografía de homomorfismo completo en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la implementación de regulaciones como el GDPR de la UE refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
La criptografía homomórfica total (FHE) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado del mismo cálculo realizado sobre datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de AI, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute el entrenamiento y la inferencia del modelo en un entorno donde no se accede a los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de AI, ya que pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML soporta el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA. FHEML complementa a ZKML, donde ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos encriptados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cálculo: Computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento drástico en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos de computación existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente al tiempo de entrenamiento de 355 años en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el rendimiento de los microprocesadores, así como a la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se enfrentan a un dilema: o compran hardware por su cuenta o alquilan recursos en la nube; tienen una urgente necesidad de una forma de servicio de computación bajo demanda y rentable.
La red de computación descentralizada de IA agrega recursos GPU inactivos a nivel global, proporcionando un mercado de computación económico y accesible para las empresas de IA. Los demandantes de computación pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos que contribuyen con la potencia de cálculo. Los nodos ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema de cuellos de botella en la computación en campos como la IA.
Además de las redes de computación descentralizadas generales, existen plataformas de computación especializadas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. Estas redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado de computación justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo el umbral de aplicación y mejorando la eficiencia en el uso de la computación. En el ecosistema Web3, las redes de computación descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y promover conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
IA de borde: Web3 habilitando la computación en el borde
Imagina que tu teléfono móvil, reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes de tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA: esa es la magia de la IA en el borde. Permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología de IA en el borde ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: la red de infraestructura física descentralizada ( DePIN ). Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario al procesar datos localmente, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Su alta TPS, bajos costos de transacción e innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Algunos proyectos DePIN conocidos ya han logrado avances significativos, con una capitalización de mercado que supera los diez mil millones de dólares.
Emisión del modelo inicial: Nueva paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de la emisión del modelo inicial ( IMO ) fue propuesto inicialmente por un protocolo, que tokeniza los modelos de IA. En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de ingresos, los desarrolladores de modelos de IA a menudo tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, permitiendo a los inversores comprar tokens de IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Al combinar estándares técnicos específicos, oráculos de IA y tecnologías de aprendizaje automático en cadena, se garantiza la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y proporcionando un impulso para el desarrollo sostenible de la tecnología AI. El IMO todavía se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agentes de IA: Una nueva era de experiencias interactivas
Los agentes de IA pueden percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para alcanzar objetivos establecidos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, los agentes de IA no solo pueden comprender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, los agentes de IA pueden resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Algunas plataformas de aplicaciones nativas de IA ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, sonido y conectar bases de datos externas, dedicándose a crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empoderan a las personas para convertirse en supercreadores. Estas plataformas han entrenado modelos de lenguaje grandes especializados, lo que hace que los juegos de rol sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA y reducir drásticamente los costos de síntesis de voz. Los agentes inteligentes de IA personalizados a través de estas plataformas se pueden aplicar actualmente en múltiples campos, como videollamadas, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y la IA, actualmente se exploran más las capas de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y cómo validar modelos de lenguaje grande, entre otros problemas clave. Con la mejora gradual de estas infraestructuras, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y la IA dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.
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Web3 y AI fusionados: cinco grandes tendencias para construir un nuevo ecosistema de Internet de próxima generación
La fusión de Web3 y la inteligencia artificial: construyendo un nuevo ecosistema de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo modelo de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene una conexión natural con la inteligencia artificial. En una arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente limitados, enfrentando desafíos como la insuficiencia de potencia computacional, riesgos de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. En cambio, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar un nuevo impulso para el desarrollo de la IA a través de redes de potencia compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar numerosas mejoras a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y la mejora de algoritmos contra el fraude, fomentando así el desarrollo de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA es de gran importancia para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la potencia computacional.
Impulsado por datos: La piedra angular de la IA y Web3
Los datos son el elemento central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener percepciones profundas y una fuerte capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad de los modelos.
Los modelos tradicionales de adquisición y uso de datos de IA centralizada presentan los siguientes problemas principales:
Web3 propone un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
Sin embargo, la obtención de datos en el mundo real aún enfrenta problemas como la calidad desigual, la dificultad de procesamiento, y la insuficiencia en diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser una dirección importante para la futura pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de juegos, los datos sintéticos ya han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: la aplicación de la criptografía de homomorfismo completo en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la implementación de regulaciones como el GDPR de la UE refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
La criptografía homomórfica total (FHE) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado del mismo cálculo realizado sobre datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de AI, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute el entrenamiento y la inferencia del modelo en un entorno donde no se accede a los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de AI, ya que pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML soporta el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA. FHEML complementa a ZKML, donde ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos encriptados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cálculo: Computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento drástico en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos de computación existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente al tiempo de entrenamiento de 355 años en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el rendimiento de los microprocesadores, así como a la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se enfrentan a un dilema: o compran hardware por su cuenta o alquilan recursos en la nube; tienen una urgente necesidad de una forma de servicio de computación bajo demanda y rentable.
La red de computación descentralizada de IA agrega recursos GPU inactivos a nivel global, proporcionando un mercado de computación económico y accesible para las empresas de IA. Los demandantes de computación pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos que contribuyen con la potencia de cálculo. Los nodos ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema de cuellos de botella en la computación en campos como la IA.
Además de las redes de computación descentralizadas generales, existen plataformas de computación especializadas enfocadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. Estas redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado de computación justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo el umbral de aplicación y mejorando la eficiencia en el uso de la computación. En el ecosistema Web3, las redes de computación descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo más aplicaciones innovadoras para unirse y promover conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
IA de borde: Web3 habilitando la computación en el borde
Imagina que tu teléfono móvil, reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes de tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA: esa es la magia de la IA en el borde. Permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología de IA en el borde ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: la red de infraestructura física descentralizada ( DePIN ). Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario al procesar datos localmente, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Su alta TPS, bajos costos de transacción e innovaciones tecnológicas brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Algunos proyectos DePIN conocidos ya han logrado avances significativos, con una capitalización de mercado que supera los diez mil millones de dólares.
Emisión del modelo inicial: Nueva paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de la emisión del modelo inicial ( IMO ) fue propuesto inicialmente por un protocolo, que tokeniza los modelos de IA. En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de ingresos, los desarrolladores de modelos de IA a menudo tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, permitiendo a los inversores comprar tokens de IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Al combinar estándares técnicos específicos, oráculos de IA y tecnologías de aprendizaje automático en cadena, se garantiza la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y proporcionando un impulso para el desarrollo sostenible de la tecnología AI. El IMO todavía se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agentes de IA: Una nueva era de experiencias interactivas
Los agentes de IA pueden percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para alcanzar objetivos establecidos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, los agentes de IA no solo pueden comprender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, los agentes de IA pueden resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Algunas plataformas de aplicaciones nativas de IA ofrecen un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, sonido y conectar bases de datos externas, dedicándose a crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empoderan a las personas para convertirse en supercreadores. Estas plataformas han entrenado modelos de lenguaje grandes especializados, lo que hace que los juegos de rol sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA y reducir drásticamente los costos de síntesis de voz. Los agentes inteligentes de IA personalizados a través de estas plataformas se pueden aplicar actualmente en múltiples campos, como videollamadas, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y la IA, actualmente se exploran más las capas de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y cómo validar modelos de lenguaje grande, entre otros problemas clave. Con la mejora gradual de estas infraestructuras, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y la IA dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.