La fusión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos
I. Introducción
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo enormes cambios a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y gigantes como OpenAI y Character.AI lideran la tendencia.
Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red emergente, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet. Web3 se basa en la tecnología blockchain y logra el intercambio y control de datos a través de contratos inteligentes, almacenamiento distribuido, entre otros, otorgando a los usuarios el control sobre sus datos. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 alcanza los 25 billones, con proyectos como Bitcoin, Ethereum, entre otros surgiendo constantemente.
La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un foco de atención tanto en Occidente como en Oriente; cómo fusionar ambas es una cuestión que merece ser explorada. Este artículo explorará el estado actual de desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y su impacto, proporcionando referencias para inversores y profesionales.
Dos, formas de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA mejora la productividad y Web3 transforma las relaciones de producción. Analizaremos las dificultades y oportunidades de mejora que enfrentan ambos, y exploraremos cómo se pueden resolver estos problemas mutuamente.
2.1 Dificultades enfrentadas por la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Potencia de cómputo: Las tareas de IA requieren una gran capacidad de cálculo para procesar grandes cantidades de datos. En los últimos años, el desarrollo de hardware como las GPU ha impulsado el aumento de la potencia de cómputo, siendo Nvidia la que ocupa una gran parte del mercado.
Algoritmo: El núcleo del sistema AI, que incluye algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La selección y diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento de la IA, y la innovación continua puede mejorar la precisión y la capacidad de generalización.
Datos: Los sistemas de IA entrenan modelos al aprender patrones y reglas en los datos. Un conjunto de datos rico ayuda a mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo.
Las principales dificultades que enfrenta la IA incluyen:
Los altos costos de adquisición y gestión de la potencia de cálculo representan un desafío, especialmente para las startups y los desarrolladores individuales.
Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y tienen una falta de interpretabilidad del modelo.
Dificultad para obtener datos de alta calidad y variados, algunos campos tienen datos sensibles y son difíciles de conseguir.
Las características de caja negra de los modelos de IA han suscitado la preocupación pública, y ciertas aplicaciones requieren un proceso de toma de decisiones que sea explicable y rastreable.
Muchos proyectos de IA tienen modelos de negocio poco claros, lo que deja a los emprendedores confundidos.
2.2 Dificultades enfrentadas por la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta muchos problemas que necesitan ser resueltos:
La capacidad de análisis de datos necesita mejorar
La experiencia del usuario del producto es deficiente.
Alto riesgo de vulnerabilidades en el código de contratos inteligentes y ataques de hackers
La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran espacio para desarrollarse en estos aspectos:
Análisis de datos y predicción: la IA puede extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, proporcionando predicciones y apoyo en la toma de decisiones más precisas para áreas como DeFi.
Optimización de la experiencia del usuario: La IA puede analizar los datos de los usuarios, proporcionar recomendaciones personalizadas y servicios a medida, mejorando la experiencia del usuario.
Mejora de la seguridad: La IA se puede utilizar para detectar ataques cibernéticos, identificar comportamientos anómalos y proporcionar una protección de seguridad más robusta.
Protección de la privacidad: La IA se puede aplicar en la encriptación de datos y el cálculo de la privacidad, protegiendo la información personal del usuario.
Auditoría de contratos inteligentes: la IA puede realizar auditorías de contratos y detección de vulnerabilidades de manera automatizada, mejorando la seguridad de los contratos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 se centran principalmente en dos direcciones: mejorar el rendimiento de los proyectos de AI utilizando tecnología blockchain, y utilizar tecnología AI para servir a los proyectos de Web3. Muchos proyectos como Io.net, Gensyn, Ritual, entre otros, están explorando este camino.
3.1 Web3 impulsa la IA
3.1.1 Potencia de cálculo descentralizada
El surgimiento de ChatGPT ha desatado una ola de entusiasmo por la IA, lo que también ha provocado problemas de escasez de GPU. Para abordar este problema, algunos proyectos de Web3 como Akash, Render y Gensyn están tratando de ofrecer servicios de computación descentralizados. Estos proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar potencia de GPU ociosa a través de tokens, brindando apoyo a los clientes de IA.
La oferta del lado se compone principalmente de:
Proveedores de servicios en la nube: grandes proveedores de servicios en la nube y proveedores de servicios en la nube GPU
Mineros de criptomonedas: potencia de cálculo de GPU inactiva
Grandes empresas: adquisición de GPU ociosas para la planificación estratégica
Los proyectos de potencia de cálculo descentralizados se dividen en dos categorías:
Utilizado para inferencia de IA: como Render, Akash, Aethir, etc.
Usado para entrenamiento de IA: como io.net, Gensyn, etc.
Estos proyectos atraen a proveedores y usuarios a través de incentivos de tokens, formando un ciclo virtuoso. El valor del token se mantiene alineado con el crecimiento de los participantes, lo que atrae a más participantes.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
La red de modelos de algoritmos descentralizados es un mercado de servicios de algoritmos de IA que conecta diferentes modelos de IA. Cuando los usuarios hacen preguntas, el mercado selecciona el modelo más adecuado para responder.
En comparación con modelos únicos como ChatGPT, las redes de algoritmos descentralizados como Bittensor tienen un mayor potencial. Permite que múltiples modelos colaboren para ofrecer las mejores soluciones a diferentes problemas.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Los datos son cruciales para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, las plataformas Web2 a menudo prohíben la recolección de datos para el entrenamiento de IA o venden datos de usuarios sin compartir las ganancias.
Algunos proyectos de Web3 logran la recolección de datos descentralizada a través de incentivos con tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios contribuir y verificar datos, recibiendo recompensas en tokens. Otros proyectos como Ocean, Hivemapper, entre otros, también están explorando modelos similares.
3.1.4 ZK protege la privacidad del usuario en AI
La tecnología de prueba de cero conocimiento puede resolver el conflicto entre la protección de la privacidad y el intercambio de datos. ZKML permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales.
Proyectos como BasedAI están explorando la integración de FHE con LLM para proteger la privacidad de los datos de los usuarios. Esto ofrece nuevas posibilidades para aplicaciones de IA en campos sensibles como la salud y las finanzas.
3.2 AI impulsa Web3
La ayuda de la IA en la industria Web3 se refleja principalmente en:
3.2.1 Análisis de datos y predicción
Muchos proyectos de Web3 integran servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones a los usuarios. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, BullBear AI predice tendencias de precios. Numerai organiza competiciones de predicción del mercado de valores con IA, y Arkham ofrece análisis de datos en la cadena.
3.2.2 Servicios personalizadas
Los proyectos de Web3 optimizan la experiencia del usuario a través de la integración de IA. Por ejemplo, la herramienta Wand de Dune utiliza modelos de lenguaje grande para escribir consultas SQL, Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido, y NFPrompt utiliza IA para simplificar la creación de NFT.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA puede identificar de manera eficiente y precisa las vulnerabilidades en el código de los contratos inteligentes. Proyectos como 0x0.ai ofrecen herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando el aprendizaje automático para identificar problemas potenciales.
Además, PAAL ayuda a crear Bots de IA personalizados, Hera ofrece proyectos como un agregador DEX multichain impulsado por IA, todo desde un nivel de herramientas para apoyar el desarrollo de Web3.
Cuatro, limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
4.1 Obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Los proyectos de potencia computacional descentralizada enfrentan los siguientes desafíos:
Rendimiento y estabilidad: los nodos distribuidos pueden experimentar retrasos e inestabilidad.
Coincidencia de recursos: el desequilibrio entre la oferta y la demanda puede llevar a la escasez de recursos o a la incapacidad para satisfacer la demanda.
Complejidad de uso: los usuarios deben comprender conocimientos sobre redes distribuidas, contratos inteligentes, etc.
Difícil de usar para el entrenamiento de IA: el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, y la potencia de cálculo descentralizada tiene dificultades para satisfacer estos requisitos.
La ventaja de NVIDIA es difícil de superar: el ecosistema de software CUDA y la comunicación multi-Tarjeta NVLink son clave.
La potencia de cálculo descentralizada actualmente se aplica principalmente a la inferencia de IA y al entrenamiento de modelos pequeños, siendo difícil realizar el entrenamiento de modelos grandes.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria
Actualmente, los proyectos de AI + Web3 enfrentan los siguientes problemas:
Aplicaciones superficiales: La mayoría de los proyectos solo utilizan la IA de manera simple para mejorar la eficiencia, careciendo de una fusión profunda.
Publicidad de marketing: Algunos proyectos solo aplican la IA en áreas limitadas, exagerando el concepto.
Falta de innovación: falta de soluciones innovadoras que integren de manera nativa la IA y las criptomonedas.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador de la narrativa del proyecto de IA
Muchos proyectos de AI+Web3 utilizan la economía de tokens como un medio para atraer usuarios y financiarse, pero no necesariamente pueden resolver necesidades reales. Los proyectos necesitan satisfacer de manera más práctica escenarios reales, y no solo generar hype a corto plazo.
Cinco, resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede proporcionar análisis inteligentes, predicciones y servicios personalizados a Web3, mejorando la experiencia del usuario y la seguridad. Web3, a su vez, ofrece a AI una plataforma descentralizada para el poder de cómputo, el intercambio de datos y algoritmos.
A pesar de que actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la combinación de AI + Web3 también ha traído muchas ventajas. La computación descentralizada y la recolección de datos pueden reducir la dependencia de instituciones centralizadas, aumentando la transparencia y la innovación. En el futuro, mediante la integración profunda de la toma de decisiones inteligentes impulsada por AI y las características descentralizadas de Web3, se espera construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
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Fusión de AI y Web3: análisis del estado actual, valor y desafíos
La fusión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos
I. Introducción
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo enormes cambios a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y gigantes como OpenAI y Character.AI lideran la tendencia.
Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red emergente, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet. Web3 se basa en la tecnología blockchain y logra el intercambio y control de datos a través de contratos inteligentes, almacenamiento distribuido, entre otros, otorgando a los usuarios el control sobre sus datos. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 alcanza los 25 billones, con proyectos como Bitcoin, Ethereum, entre otros surgiendo constantemente.
La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un foco de atención tanto en Occidente como en Oriente; cómo fusionar ambas es una cuestión que merece ser explorada. Este artículo explorará el estado actual de desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y su impacto, proporcionando referencias para inversores y profesionales.
Dos, formas de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA mejora la productividad y Web3 transforma las relaciones de producción. Analizaremos las dificultades y oportunidades de mejora que enfrentan ambos, y exploraremos cómo se pueden resolver estos problemas mutuamente.
2.1 Dificultades enfrentadas por la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Potencia de cómputo: Las tareas de IA requieren una gran capacidad de cálculo para procesar grandes cantidades de datos. En los últimos años, el desarrollo de hardware como las GPU ha impulsado el aumento de la potencia de cómputo, siendo Nvidia la que ocupa una gran parte del mercado.
Algoritmo: El núcleo del sistema AI, que incluye algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La selección y diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento de la IA, y la innovación continua puede mejorar la precisión y la capacidad de generalización.
Datos: Los sistemas de IA entrenan modelos al aprender patrones y reglas en los datos. Un conjunto de datos rico ayuda a mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo.
Las principales dificultades que enfrenta la IA incluyen:
Los altos costos de adquisición y gestión de la potencia de cálculo representan un desafío, especialmente para las startups y los desarrolladores individuales.
Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y tienen una falta de interpretabilidad del modelo.
Dificultad para obtener datos de alta calidad y variados, algunos campos tienen datos sensibles y son difíciles de conseguir.
Las características de caja negra de los modelos de IA han suscitado la preocupación pública, y ciertas aplicaciones requieren un proceso de toma de decisiones que sea explicable y rastreable.
Muchos proyectos de IA tienen modelos de negocio poco claros, lo que deja a los emprendedores confundidos.
2.2 Dificultades enfrentadas por la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta muchos problemas que necesitan ser resueltos:
La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran espacio para desarrollarse en estos aspectos:
Análisis de datos y predicción: la IA puede extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, proporcionando predicciones y apoyo en la toma de decisiones más precisas para áreas como DeFi.
Optimización de la experiencia del usuario: La IA puede analizar los datos de los usuarios, proporcionar recomendaciones personalizadas y servicios a medida, mejorando la experiencia del usuario.
Mejora de la seguridad: La IA se puede utilizar para detectar ataques cibernéticos, identificar comportamientos anómalos y proporcionar una protección de seguridad más robusta.
Protección de la privacidad: La IA se puede aplicar en la encriptación de datos y el cálculo de la privacidad, protegiendo la información personal del usuario.
Auditoría de contratos inteligentes: la IA puede realizar auditorías de contratos y detección de vulnerabilidades de manera automatizada, mejorando la seguridad de los contratos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 se centran principalmente en dos direcciones: mejorar el rendimiento de los proyectos de AI utilizando tecnología blockchain, y utilizar tecnología AI para servir a los proyectos de Web3. Muchos proyectos como Io.net, Gensyn, Ritual, entre otros, están explorando este camino.
3.1 Web3 impulsa la IA
3.1.1 Potencia de cálculo descentralizada
El surgimiento de ChatGPT ha desatado una ola de entusiasmo por la IA, lo que también ha provocado problemas de escasez de GPU. Para abordar este problema, algunos proyectos de Web3 como Akash, Render y Gensyn están tratando de ofrecer servicios de computación descentralizados. Estos proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar potencia de GPU ociosa a través de tokens, brindando apoyo a los clientes de IA.
La oferta del lado se compone principalmente de:
Los proyectos de potencia de cálculo descentralizados se dividen en dos categorías:
Estos proyectos atraen a proveedores y usuarios a través de incentivos de tokens, formando un ciclo virtuoso. El valor del token se mantiene alineado con el crecimiento de los participantes, lo que atrae a más participantes.
3.1.2 Modelo de algoritmo descentralizado
La red de modelos de algoritmos descentralizados es un mercado de servicios de algoritmos de IA que conecta diferentes modelos de IA. Cuando los usuarios hacen preguntas, el mercado selecciona el modelo más adecuado para responder.
En comparación con modelos únicos como ChatGPT, las redes de algoritmos descentralizados como Bittensor tienen un mayor potencial. Permite que múltiples modelos colaboren para ofrecer las mejores soluciones a diferentes problemas.
3.1.3 Recolección de datos descentralizada
Los datos son cruciales para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, las plataformas Web2 a menudo prohíben la recolección de datos para el entrenamiento de IA o venden datos de usuarios sin compartir las ganancias.
Algunos proyectos de Web3 logran la recolección de datos descentralizada a través de incentivos con tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios contribuir y verificar datos, recibiendo recompensas en tokens. Otros proyectos como Ocean, Hivemapper, entre otros, también están explorando modelos similares.
3.1.4 ZK protege la privacidad del usuario en AI
La tecnología de prueba de cero conocimiento puede resolver el conflicto entre la protección de la privacidad y el intercambio de datos. ZKML permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales.
Proyectos como BasedAI están explorando la integración de FHE con LLM para proteger la privacidad de los datos de los usuarios. Esto ofrece nuevas posibilidades para aplicaciones de IA en campos sensibles como la salud y las finanzas.
3.2 AI impulsa Web3
La ayuda de la IA en la industria Web3 se refleja principalmente en:
3.2.1 Análisis de datos y predicción
Muchos proyectos de Web3 integran servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones a los usuarios. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, BullBear AI predice tendencias de precios. Numerai organiza competiciones de predicción del mercado de valores con IA, y Arkham ofrece análisis de datos en la cadena.
3.2.2 Servicios personalizadas
Los proyectos de Web3 optimizan la experiencia del usuario a través de la integración de IA. Por ejemplo, la herramienta Wand de Dune utiliza modelos de lenguaje grande para escribir consultas SQL, Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido, y NFPrompt utiliza IA para simplificar la creación de NFT.
3.2.3 Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA puede identificar de manera eficiente y precisa las vulnerabilidades en el código de los contratos inteligentes. Proyectos como 0x0.ai ofrecen herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando el aprendizaje automático para identificar problemas potenciales.
Además, PAAL ayuda a crear Bots de IA personalizados, Hera ofrece proyectos como un agregador DEX multichain impulsado por IA, todo desde un nivel de herramientas para apoyar el desarrollo de Web3.
Cuatro, limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
4.1 Obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Los proyectos de potencia computacional descentralizada enfrentan los siguientes desafíos:
Rendimiento y estabilidad: los nodos distribuidos pueden experimentar retrasos e inestabilidad.
Coincidencia de recursos: el desequilibrio entre la oferta y la demanda puede llevar a la escasez de recursos o a la incapacidad para satisfacer la demanda.
Complejidad de uso: los usuarios deben comprender conocimientos sobre redes distribuidas, contratos inteligentes, etc.
Difícil de usar para el entrenamiento de IA: el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, y la potencia de cálculo descentralizada tiene dificultades para satisfacer estos requisitos.
La ventaja de NVIDIA es difícil de superar: el ecosistema de software CUDA y la comunicación multi-Tarjeta NVLink son clave.
La potencia de cálculo descentralizada actualmente se aplica principalmente a la inferencia de IA y al entrenamiento de modelos pequeños, siendo difícil realizar el entrenamiento de modelos grandes.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria
Actualmente, los proyectos de AI + Web3 enfrentan los siguientes problemas:
Aplicaciones superficiales: La mayoría de los proyectos solo utilizan la IA de manera simple para mejorar la eficiencia, careciendo de una fusión profunda.
Publicidad de marketing: Algunos proyectos solo aplican la IA en áreas limitadas, exagerando el concepto.
Falta de innovación: falta de soluciones innovadoras que integren de manera nativa la IA y las criptomonedas.
4.3 La economía de tokens se convierte en un amortiguador de la narrativa del proyecto de IA
Muchos proyectos de AI+Web3 utilizan la economía de tokens como un medio para atraer usuarios y financiarse, pero no necesariamente pueden resolver necesidades reales. Los proyectos necesitan satisfacer de manera más práctica escenarios reales, y no solo generar hype a corto plazo.
Cinco, resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede proporcionar análisis inteligentes, predicciones y servicios personalizados a Web3, mejorando la experiencia del usuario y la seguridad. Web3, a su vez, ofrece a AI una plataforma descentralizada para el poder de cómputo, el intercambio de datos y algoritmos.
A pesar de que actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la combinación de AI + Web3 también ha traído muchas ventajas. La computación descentralizada y la recolección de datos pueden reducir la dependencia de instituciones centralizadas, aumentando la transparencia y la innovación. En el futuro, mediante la integración profunda de la toma de decisiones inteligentes impulsada por AI y las características descentralizadas de Web3, se espera construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.