L'IA qui fait de l'auto-stop peut-elle conduire à une nouvelle tendance dans les récits de marché haussier ?

[TL；DR]

La piste AI+Web3 peut être grossièrement divisée en trois couches : la couche d’infrastructure, la couche intermédiaire et la couche d’application. La couche d’infrastructure se concentre sur la fourniture de puissance de calcul et de stockage, qui est actuellement le domaine le plus populaire et le plus en vogue.

En plus des cas de la couche d’application dans les jeux, les réseaux sociaux et le trading, l’IA peut également être utilisée dans des domaines tels que l’analyse de données, la surveillance et le suivi de l’information, et les paris sur les enchères.

Les projets étroitement liés au concept de l’IA gagnent souvent rapidement la faveur du marché, mais il convient de filtrer les projets qui ne tiennent pas leurs promesses et se concentrent uniquement sur les sujets populaires.

Introduction

Récemment, une série de projets AI+Web3 ont suscité l’enthousiasme du marché. Afin d’explorer en profondeur cette opportunité de marché potentielle, Gate.io Research combinera divers projets populaires pour mener une analyse approfondie des différents maillons de la chaîne industrielle AI+Web3, afin de fournir aux lecteurs une compréhension complète et approfondie.

IA+Web3 : Nouvelle technologie, nouvelle direction, nouvelle spéculation

L’année dernière, avec l’émergence de modèles IA génératifs à grande échelle tels que ChatGPT, l’IA est devenue un sujet d’investissement brûlant poursuivi par le marché financier mondial. En même temps, le marché Web3 a également inauguré une nouvelle vague de prospérité.

La combinaison organique de l’IA et de Web3 devient sans aucun doute l’intersection des deux sujets chauds dans le domaine technologique actuel. Récemment, nous avons observé un grand nombre de nouveaux et anciens projets autour de ce thème recevant l’attention du marché, mettant en évidence l’intérêt fort et les attentes élevées des investisseurs pour cette combinaison.

Selon la définition de la blockchain Wanxiang, la combinaison de l’IA et de Web3 se manifeste principalement sous deux aspects : comment Web3 favorise le développement de l’IA et comment les applications Web3 combinent la technologie de l’IA. Actuellement, la plupart des projets ont tendance à utiliser la technologie et les concepts Web3 pour faire avancer l’IA. Pour analyser cette combinaison, nous pouvons commencer par l’ensemble du processus de l’IA, de la formation du modèle à l’application.

Le processus de production de l’IA comprend grosso modo: l’acquisition de données, fournissant une base pour l’entraînement du modèle; le prétraitement des données et l’ingénierie des caractéristiques/conseils, impliquant le nettoyage des données, l’annotation et les requêtes structurées; l’entraînement et l’optimisation du modèle, améliorant les performances du modèle par itération; la revue et la gouvernance du modèle pour garantir sa qualité et sa transparence; l’inférence du modèle, prédisant de nouvelles données; le déploiement et la surveillance du modèle pour garantir des performances optimales dans des applications pratiques.

Dans ce processus, Web3 a de nombreux points d’intégration. Par exemple, le réseau distribué et le mécanisme d’incitation de Web3 peuvent construire des réseaux et des communautés d’IA plus ouverts et open-source, répondant aux besoins des applications d’IA en matière d’infrastructure et de réseaux de données à faible coût et ouverts. Parallèlement, la combinaison de Web3 avec des technologies crypto telles que ZK peut améliorer les problèmes de confiance de l’IA, aborder des défis tels que la transparence des modèles, les biais et les applications éthiques.

Source: blockchain Wanxiang

Comme le montre la figure ci-dessus, la piste AI+Web3 peut être grossièrement divisée en trois couches: la couche d’infrastructure, la couche intermédiaire et la couche d’application.

La couche d’infrastructure se concentre sur la fourniture de puissance de calcul et de stockage, et l’ajout de Web3 peut réduire ses coûts et servir davantage d’applications d’IA.

La couche intermédiaire utilise la technologie Web3 pour optimiser les processus de production d’IA, tels que l’acquisition de données, le prétraitement et la validation de modèles, ce qui donne lieu à de nombreux projets innovants.

La couche d’application démontre l’application généralisée de l’IA dans Web3, telle que la génération de contenu, l’analyse et la prédiction. Selon l’observation de l’auteur, la deion de la couche d’application dans la figure ci-dessus est encore assez conservatrice. Nous en discuterons en détail cet après-midi. Bien qu’il n’y ait pas encore de projets phares, le potentiel est énorme et la compétition future se concentrera sur les capacités produit et technologique.

Nous fournirons des études de cas spécifiques pour ces trois projets de niveau dans les sections suivantes.

Des projets tendances AI+Web3 émergent les uns après les autres

AI+DePIN

L’ensemble du flux de travail de l’IA repose sur le soutien de l’infrastructure informatique et de stockage. Ces installations sont responsables non seulement de fournir une puissante puissance de calcul pour la formation et la prédiction de modèles, mais aussi pour stocker, gérer et analyser les données tout au long du modèle de données et du cycle de vie.

Actuellement, la croissance rapide des applications d’IA a conduit à une demande énorme d’infrastructure, en particulier de puissance de calcul haute performance. Par conséquent, développer une infrastructure de calcul et de stockage plus efficace, rentable et riche en ressources est devenu une tendance clé dans les premières étapes du développement de l’IA, qui est actuellement le domaine le plus populaire.
Source: Rendu Réseau

Dans ce domaine, plusieurs projets représentatifs ont émergé, tels que le réseau de rendu qui est né lors du précédent marché haussier et qui fournit principalement des services de rendu, Akash qui se concentre sur l’informatique en nuage. Filecoin et Arweave qui se concentrent sur le stockage en cloud, IO.NET et Aethir qui sont récemment lancés dans ce marché haussier et fournissent principalement un support de puissance de calcul pour l’IA. Dans notre article récent « BOME établit un record de prix en flèche, analyse des projets tendance dans l’écosystème SOL Il a présenté des projets de pointe tels que IO.NET, qui ne seront pas élaborés ici.

IA+Données

La couche intermédiaire est essentielle LIEN dans le processus de production de l’IA, qui utilise la technologie Web3 pour optimiser et améliorer des flux de travail spécifiques.

Tout d’abord, lors de l’étape d’acquisition de données, la couche intermédiaire introduit une gestion décentralisée de l’identité des données, ce qui protège non seulement la sécurité des données des utilisateurs, mais garantit également la propriété claire des données. En même temps, grâce à des mécanismes d’incitation, les utilisateurs peuvent être encouragés à partager des données de haute qualité pour obtenir une monétisation, ce qui élargit ainsi les sources de données.

En raison des limitations du stade de développement de l’industrie, il n’y avait presque aucun projet relativement bien connu dans ce domaine lors du précédent cycle de marché haussier et baissier. Dans ce marché haussier, il y a eu des projets d’identité AI tels que Worldcoin (dont nous avons déjà parlé à plusieurs reprises), Aspecta investi par Gate.io, Ocean Protocol, une plateforme de trading de données, et Grass, un réseau de données pour l’extraction en bande large.

Source : Aspecta

Deuxièmement, lors de la phase de prétraitement des données, la couche intermédiaire s’engage à construire une plateforme de traitement et d’annotation de données AI distribuée, fournissant un soutien solide pour la formation de modèles ultérieure. À cet égard, des projets tels que Public AI ont obtenu des résultats significatifs.

Enfin, lors de la validation du modèle et de l’étape d’inférence, la couche intermédiaire utilise pleinement la combinaison de la technologie Web3 et des techniques de cryptographie, telles que ZK et le chiffrement homomorphique, pour vérifier si le processus d’inférence du modèle utilise les données et les paramètres corrects. Cela garantit non seulement l’exactitude du modèle, mais protège également la confidentialité des données d’entrée. Les scénarios d’application typiques sont ZKML, tels que Bittensor, Privasea, Modulus et Privasea investis par Gate Labs.

IA+centré sur l’intention

Centré sur l’intention, traduit par « centré sur l’intention », se réfère directement à « ce que vous voulez faire », en se concentrant sur le résultat plutôt que sur le processus. L’approche centrée sur l’intention vise à optimiser les protocoles et l’infrastructure pour permettre aux opérations fastidieuses sur la chaîne d’être effectuées en une seule étape. Plus précisément, en cachant les processus opérationnels complexes du passé, les utilisateurs peuvent atteindre leurs objectifs sans ressentir ou réfléchir directement, reflétant ainsi l’essence de l’abstraction de la chaîne.

Les scénarios d’intention commune pour l’utilisation de l’IA comprennent actuellement la chaîne croisée, l’airdrop, la gouvernance, les transactions à haute valeur et les opérations groupées. Le bot Telegram que nous avons précédemment discuté dans notre article peut également être classé dans cette catégorie.

Par exemple, Delysium (AGI) s’engage à utiliser l’IA pour créer un réseau d’agents IA centré sur l’intention de l’utilisateur pour Web3, ce qui a suscité un grand intérêt sur des marchés tels que la Corée du Sud.

Comme le montre la figure, en raison de la spéculation sur le marché et de la découverte de valeur, le jeton de ce projet a connu une augmentation stupéfiante ces derniers temps.

Source: Gate.io

Delysium a lancé un agent d’IA appelé Lucy. En tant que système d’exploitation Web3 piloté par l’IA, Lucy est capable de planifier intelligemment et d’exécuter automatiquement des flux de travail qui peuvent résoudre les besoins des utilisateurs en fonction de la compréhension des intentions et des objectifs contenus dans le langage naturel, simplifiant ainsi les processus opérationnels complexes des applications et protocoles Web3 actuels.

AI+Jeu

Les jeux AI ont également un espace d’imagination extrêmement élevé. La technologie de l’IA accélère non seulement le processus de production du jeu, mais elle est également omniprésente dans tous les aspects de la production du jeu, de l’exploration des habitudes des utilisateurs à la personnalisation des scènes d’interaction personnalisées, démontrant un potentiel énorme. De nos jours, les principaux fabricants de jeux embrassent activement l’IA et restructurent l’écosystème de la chaîne de l’industrie du jeu.

En ce qui concerne la production de jeux, l’IA apporte un soutien solide à l’art, à la planification et aux opérations. Que ce soit pour l’inspiration créative, la génération de niveaux, la rédaction de textes et l’analyse opérationnelle, l’IA accélère la production de contenu de jeu. En termes d’expérience de jeu, les capacités de génération de langage naturel et de génération d’images apportées par l’IA rendent le gameplay plus innovant et varié, et l’interaction entre les PNJ plus intelligente et vivante.

Par exemple, l’IA Jue Wu de “Honor of Kings” a été largement appliquée dans l’évaluation des niveaux et des tests; Dans “Mount & Blade II: Bannerlord”, ChatGPT permet aux PNJ de répondre dynamiquement aux joueurs, améliorant l’interactivité du jeu; Dans “Naraka: Bladepoint”, les joueurs peuvent même utiliser l’IA pour générer des modèles de mode et voter pour les œuvres les plus populaires, mettant en valeur l’énorme potentiel de l’IA dans l’innovation des jeux.
Source: sleeplessAI

En plus des jeux traditionnels de Web2 qui intègrent l’IA, les jeux Web3 ne font pas exception. Par exemple, Ultriverse offre aux utilisateurs une analyse approfondie des fonctionnalités de l’IA et des expériences sociales, de jeu, de métaverse et autres personnalisées grâce à son puissant moteur d’IA, ainsi que le jeu compagnon virtuel de l’IA sans sommeil qui se concentre sur l’IA.

AI+Analyse

En plus des cas de la couche d’application dans les jeux, les réseaux sociaux et le commerce, l’IA peut également être utilisée dans des domaines tels que l’analyse de données, la surveillance et le suivi des informations, et les paris. Des projets représentatifs tels que Kaito et Dune ont émergé, établissant une référence pour l’industrie.

Nous citons souvent les graphiques de données de Dune dans nos articles de blog, il n’est donc pas nécessaire d’élaborer ici.

En résumé

Au cours de l’année écoulée, l’intégration de Web3 et de l’IA a non seulement entraîné une nouvelle tendance en technologie, mais a également engendré un nouveau consensus dans l’industrie : la blockchain a modifié les relations de production, et l’IA a modifié la productivité. Ce concept est désormais profondément ancré dans le cœur des gens et est devenu une force motrice puissante pour le développement de l’industrie.

Avec les développeurs de jeux, les protocoles DeFi et d’autres projets d’infrastructure Web3 augmentant leurs investissements dans l’IA, la combinaison de l’IA et de Web3 devient une direction importante pour l’innovation industrielle. En fait, les projets étroitement liés au concept d’IA gagnent souvent rapidement les faveurs du marché, et nous avons déjà remarqué cette croissance étonnante plus tôt.

Cependant, sous la prospérité et l’enthousiasme apparents, nous ne pouvons pas ignorer les obstacles pratiques dans l’industrie AI+Web3. Surtout pour les praticiens, il est nécessaire d’explorer en profondeur leurs scénarios d’application pratiques et réalisables, d’évaluer leur capacité à créer de la valeur et de construire des récits industriels. À long terme, comment se formera le modèle écologique de l’industrie AI+Web3, quels domaines montreront un énorme potentiel de développement et s’ils devront faire face à des dilemmes éthiques et moraux doivent être continuellement explorés et répondu en pratique.

Par conséquent, face à la vague de l’IA+Web3, nous ne devrions pas seulement voir les opportunités qu’elle apporte, mais aussi conserver un esprit clair et envisager rationnellement ses défis et ses lacunes. Ce n’est qu’ainsi que nous pourrons mieux appréhender la trajectoire de développement de l’industrie de l’IA+Web3, promouvoir son développement sain et durable, et saisir les opportunités de profit apportées par la tendance.