La integración del AI y Web3: oportunidades y desafíos
En los últimos años, la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 han logrado avances significativos, generando una amplia atención a nivel global. La IA ha alcanzado importantes avances en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo enormes transformaciones a diversas industrias. Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet. Este artículo explorará el estado de desarrollo de la fusión entre la IA y Web3, analizando su valor potencial y los desafíos que enfrenta.
I. Estado actual del desarrollo de la IA y Web3
La industria de la IA alcanzó un tamaño de mercado de 200 mil millones de dólares en 2023, con gigantes de la industria como OpenAI, Character.AI y Midjourney emergiendo. La industria de Web3 alcanzó un valor de mercado de 25 billones de dólares, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana en pleno desarrollo. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en un área de interés clave para los profesionales e inversores de Oriente y Occidente.
Dos, la forma en que AI interactúa con Web3
2.1 Desafíos que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de cálculo a gran escala es costoso. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere una gran cantidad de datos y recursos computacionales, y existen problemas como la falta de interpretabilidad. En lo que respecta a los datos, aún enfrentamos desafíos para obtener datos de alta calidad y diversidad. Además, la interpretabilidad y la transparencia de los modelos de IA son también cuestiones de interés en la industria.
2.2 Desafíos que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 aún tiene margen de mejora en áreas como el análisis de datos, la experiencia del usuario y la seguridad de los contratos inteligentes. La tecnología de IA puede desempeñar un papel importante en estos campos, como ofrecer análisis y predicciones de datos más precisos, mejorar la experiencia del usuario y fortalecer la seguridad de los contratos inteligentes.
Tres, análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
3.1 Web3 impulsa la IA
3.1.1 Poder de cómputo descentralizado
Proyectos como Akash, Render, Gensyn, etc., utilizan mecanismos de incentivos con tokens para atraer a usuarios a proporcionar potencia de cálculo de GPU ociosa, ofreciendo soporte de cálculo para clientes de IA. Estos proyectos se dividen principalmente en dos categorías: una se centra en la inferencia de IA y la otra apoya el entrenamiento de IA.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
Proyectos como Bittensor se dedican a construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, conectando múltiples modelos de IA para proporcionar a los usuarios las respuestas más adecuadas.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Proyectos como PublicAI utilizan incentivos en forma de tokens para lograr una recolección de datos descentralizada, proporcionando fuentes de datos más diversas para el entrenamiento de IA.
3.1.4 ZK protege la privacidad de los usuarios en la IA
Proyectos como BasedAI utilizan la tecnología de pruebas de conocimiento cero para entrenar e inferir modelos de IA mientras protegen la privacidad del usuario.
3.2 AI impulsa Web3
3.2.1 Análisis de datos y predicciones
Proyectos como Pond y BullBear AI utilizan algoritmos de IA para ofrecer estrategias de inversión, predicciones de mercado y otros servicios a los usuarios de Web3.
3.2.2 Servicios personalizadas
Las herramientas Wand de Dune y plataformas como Followin integran tecnología de IA para ofrecer a los usuarios servicios de consulta de datos y resumen de contenido más convenientes.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
Proyectos como 0x0.ai utilizan tecnología de IA para analizar contratos inteligentes, identificando vulnerabilidades y riesgos de seguridad potenciales.
Cuarto, limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
4.1 Los obstáculos reales de la computación descentralizada
Los proyectos de computación descentralizada enfrentan desafíos como el rendimiento, la estabilidad y la disponibilidad. El entrenamiento de modelos de IA de gran tamaño requiere una alta paralelización de múltiples tarjetas y un gran ancho de banda, y en la actualidad, la computación descentralizada tiene dificultades para satisfacer estas demandas.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
La mayoría de los proyectos actuales solo utilizan la IA en la superficie, sin lograr una profunda integración e innovación entre la IA y las criptomonedas.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador en la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos pueden depender en exceso de la narrativa de la economía de tokens, en lugar de abordar realmente las necesidades prácticas.
Cinco, resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece un gran potencial para la innovación tecnológica y el desarrollo económico del futuro. Al combinar la capacidad de análisis inteligente de la AI con las características de descentralización de Web3, se espera construir sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos. A pesar de que actualmente todavía enfrentamos numerosos desafíos, a medida que la tecnología avanza y se innova constantemente, los efectos sinérgicos de AI y Web3 comenzarán a manifestarse gradualmente, teniendo un impacto profundo en diversas industrias.
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EthSandwichHero
· hace12h
¡Aprovecha los cupones de clip con AI + Web3!
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WenMoon42
· hace19h
El dinero es el mayor motor del progreso.
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DeFiGrayling
· 07-29 15:29
¡Aprovecha la oportunidad y corre!
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CryptoHistoryClass
· 07-29 08:30
*verifica gráficos* mismo relato que el entusiasmo por AI+blockchain de 2017. kek.
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AirdropHunterWang
· 07-29 08:16
Mover ladrillos trae dinero lentamente, solo espero el Airdrop para recoger.
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PoolJumper
· 07-29 08:13
¡Vaya! Al final, la shitcoin está relacionada con la IA.
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0xLostKey
· 07-29 08:06
Cabeza dura compra moneda Todo dentro
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DegenMcsleepless
· 07-29 08:05
Ja ja, ¿hay tantas oportunidades que se pueden aprovechar? A decir verdad, es incierto.
Fusión de AI y Web3: Análisis de oportunidades, desafíos y tendencias de desarrollo
La integración del AI y Web3: oportunidades y desafíos
En los últimos años, la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 han logrado avances significativos, generando una amplia atención a nivel global. La IA ha alcanzado importantes avances en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo enormes transformaciones a diversas industrias. Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet. Este artículo explorará el estado de desarrollo de la fusión entre la IA y Web3, analizando su valor potencial y los desafíos que enfrenta.
I. Estado actual del desarrollo de la IA y Web3
La industria de la IA alcanzó un tamaño de mercado de 200 mil millones de dólares en 2023, con gigantes de la industria como OpenAI, Character.AI y Midjourney emergiendo. La industria de Web3 alcanzó un valor de mercado de 25 billones de dólares, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana en pleno desarrollo. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en un área de interés clave para los profesionales e inversores de Oriente y Occidente.
Dos, la forma en que AI interactúa con Web3
2.1 Desafíos que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de cálculo a gran escala es costoso. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere una gran cantidad de datos y recursos computacionales, y existen problemas como la falta de interpretabilidad. En lo que respecta a los datos, aún enfrentamos desafíos para obtener datos de alta calidad y diversidad. Además, la interpretabilidad y la transparencia de los modelos de IA son también cuestiones de interés en la industria.
2.2 Desafíos que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 aún tiene margen de mejora en áreas como el análisis de datos, la experiencia del usuario y la seguridad de los contratos inteligentes. La tecnología de IA puede desempeñar un papel importante en estos campos, como ofrecer análisis y predicciones de datos más precisos, mejorar la experiencia del usuario y fortalecer la seguridad de los contratos inteligentes.
Tres, análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
3.1 Web3 impulsa la IA
3.1.1 Poder de cómputo descentralizado
Proyectos como Akash, Render, Gensyn, etc., utilizan mecanismos de incentivos con tokens para atraer a usuarios a proporcionar potencia de cálculo de GPU ociosa, ofreciendo soporte de cálculo para clientes de IA. Estos proyectos se dividen principalmente en dos categorías: una se centra en la inferencia de IA y la otra apoya el entrenamiento de IA.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
Proyectos como Bittensor se dedican a construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, conectando múltiples modelos de IA para proporcionar a los usuarios las respuestas más adecuadas.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Proyectos como PublicAI utilizan incentivos en forma de tokens para lograr una recolección de datos descentralizada, proporcionando fuentes de datos más diversas para el entrenamiento de IA.
3.1.4 ZK protege la privacidad de los usuarios en la IA
Proyectos como BasedAI utilizan la tecnología de pruebas de conocimiento cero para entrenar e inferir modelos de IA mientras protegen la privacidad del usuario.
3.2 AI impulsa Web3
3.2.1 Análisis de datos y predicciones
Proyectos como Pond y BullBear AI utilizan algoritmos de IA para ofrecer estrategias de inversión, predicciones de mercado y otros servicios a los usuarios de Web3.
3.2.2 Servicios personalizadas
Las herramientas Wand de Dune y plataformas como Followin integran tecnología de IA para ofrecer a los usuarios servicios de consulta de datos y resumen de contenido más convenientes.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
Proyectos como 0x0.ai utilizan tecnología de IA para analizar contratos inteligentes, identificando vulnerabilidades y riesgos de seguridad potenciales.
Cuarto, limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
4.1 Los obstáculos reales de la computación descentralizada
Los proyectos de computación descentralizada enfrentan desafíos como el rendimiento, la estabilidad y la disponibilidad. El entrenamiento de modelos de IA de gran tamaño requiere una alta paralelización de múltiples tarjetas y un gran ancho de banda, y en la actualidad, la computación descentralizada tiene dificultades para satisfacer estas demandas.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
La mayoría de los proyectos actuales solo utilizan la IA en la superficie, sin lograr una profunda integración e innovación entre la IA y las criptomonedas.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador en la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos pueden depender en exceso de la narrativa de la economía de tokens, en lugar de abordar realmente las necesidades prácticas.
Cinco, resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece un gran potencial para la innovación tecnológica y el desarrollo económico del futuro. Al combinar la capacidad de análisis inteligente de la AI con las características de descentralización de Web3, se espera construir sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos. A pesar de que actualmente todavía enfrentamos numerosos desafíos, a medida que la tecnología avanza y se innova constantemente, los efectos sinérgicos de AI y Web3 comenzarán a manifestarse gradualmente, teniendo un impacto profundo en diversas industrias.