La fusion de Web3 et de l'intelligence artificielle : construire un nouvel écosystème Internet de génération.
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, a un lien naturel avec l'intelligence artificielle. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement limitées, faisant face à des défis tels que le manque de puissance de calcul, les risques pour la vie privée et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut offrir un nouvel élan au développement de l'IA grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts et des calculs sur la vie privée. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses améliorations à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et l'amélioration des algorithmes anti-fraude, favorisant ainsi le développement de son écosystème. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est d'une grande importance pour construire l'infrastructure Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : Les pierres angulaires de l'IA et du Web3
Les données sont un élément clé qui propulse le développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de digérer d'énormes quantités de données de haute qualité pour obtenir des insights profonds et une puissance de raisonnement solide. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité du modèle.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données AI centralisées présentent les principaux problèmes suivants :
Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui est difficile à supporter pour les petites et moyennes entreprises.
Les ressources de données sont monopolisées par de grandes entreprises technologiques, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus
Web3 propose un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces problèmes :
Grâce à un réseau distribué, les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées à des entreprises d'IA, collectant des données réseau de manière décentralisée, qui, après nettoyage et transformation, fournissent des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Adopter le modèle "annoter pour gagner", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce aux tokens, rassemblant ainsi l'expertise mondiale et renforçant les capacités d'analyse des données.
La plateforme d'échange de données blockchain fournit un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, incitant à l'innovation et au partage des données.
Cependant, l'obtention de données du monde réel présente encore des problèmes de qualité variable, de difficultés de traitement, ainsi que d'insuffisance de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être une direction importante pour l'avenir de la piste de données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, en tant que complément efficace, augmentant ainsi l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : Application du chiffrement homomorphe intégral dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial, et l'adoption de réglementations telles que le RGPD de l'Union européenne reflète une protection stricte des données personnelles. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel et les capacités de raisonnement des modèles d'IA.
Le chiffrement homomorphe complet ( FHE ) permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer les données, et les résultats des calculs sont identiques à ceux obtenus en effectuant les mêmes calculs sur des données en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence des modèles dans un environnement sans accès aux données d'origine. Cela offre un avantage considérable aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, où ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une demande de puissance de calcul en forte augmentation, bien supérieure à l'offre actuelle de ressources de calcul. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langage nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation mondial des GPU est inférieur à 40 %, et avec le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que les problèmes de chaîne d'approvisionnement et les facteurs géopolitiques entraînant une pénurie de puces, la question de l'approvisionnement en puissance de calcul devient encore plus grave. Les professionnels de l'IA sont confrontés à un dilemme : soit acheter du matériel, soit louer des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un moyen de service de calcul à la demande et économique.
Le réseau de puissance de calcul IA décentralisé agrège des ressources GPU inactives à l'échelle mondiale, offrant ainsi un marché de puissance de calcul économique et accessible aux entreprises d'IA. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds qui contribuent à la puissance de calcul. Les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème des goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de puissance décentralisés universels, il existe des plateformes de puissance dédiées à l'entraînement et à l'inférence en IA. Ces réseaux de puissance décentralisés offrent un marché de puissance équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de puissance décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications innovantes et contribuant ensemble au développement et à l'application des technologies IA.
IA de périphérie : Web3 habilite le calcul de périphérie
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, voire les appareils intelligents de votre maison, soient capables d'exécuter de l'IA - c'est l'attrait de l'IA en périphérie. Elle permet le calcul à la source des données, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie de l'IA en périphérie est déjà utilisée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN). Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN renforce la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite de données ; Le mécanisme économique des jetons natifs du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes de chaînes publiques, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Un TPS élevé, des frais de transaction bas et des innovations technologiques offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Certains projets DePIN réputés ont réalisé des progrès significatifs, avec une capitalisation boursière dépassant dix milliards de dollars.
Émission du modèle initial : Un nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept de l'émission du modèle initial (IMO) a été proposé pour la première fois par un certain protocole, qui vise à tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, en raison du manque de mécanisme de partage des revenus, les développeurs de modèles d'IA ont souvent du mal à obtenir des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, surtout lorsque ceux-ci sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, les performances et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile l'évaluation de leur véritable valeur pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO offre un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les revenus générés par le modèle par la suite. En combinant des normes technologiques spécifiques, des oracles AI et des techniques d'apprentissage automatique sur la blockchain, cela garantit l'authenticité des modèles d'IA et permet aux détenteurs de jetons de partager les revenus.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement encore au stade d'essai précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de participation, son innovation et sa valeur potentielle sont à attendre avec impatience.
Agents intelligents : Une nouvelle ère d'expérience interactive
Les agents intelligents AI peuvent percevoir leur environnement, penser de manière indépendante et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs fixés. Soutenus par de grands modèles de langage, les agents intelligents AI peuvent non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs grâce à l'interaction et proposant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, les agents intelligents AI peuvent résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Certaines plateformes d'applications natives d'IA offrent un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'engageant à créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert. En utilisant la technologie d'IA générative, elles permettent aux individus de devenir des super créateurs. Ces plateformes ont formé des modèles de langage spécifiques, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits IA et réduire considérablement les coûts de synthèse vocale. Les agents intelligents personnalisés utilisant ces plateformes peuvent actuellement être appliqués dans plusieurs domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement davantage d'explorer la couche d'infrastructure, comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment valider les grands modèles linguistiques et d'autres questions clés. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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Fusion de Web3 et de l'IA : cinq grandes tendances pour construire la nouvelle génération d'écosystèmes Internet
La fusion de Web3 et de l'intelligence artificielle : construire un nouvel écosystème Internet de génération.
Web3, en tant que nouveau modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, a un lien naturel avec l'intelligence artificielle. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement limitées, faisant face à des défis tels que le manque de puissance de calcul, les risques pour la vie privée et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut offrir un nouvel élan au développement de l'IA grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts et des calculs sur la vie privée. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses améliorations à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et l'amélioration des algorithmes anti-fraude, favorisant ainsi le développement de son écosystème. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est d'une grande importance pour construire l'infrastructure Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : Les pierres angulaires de l'IA et du Web3
Les données sont un élément clé qui propulse le développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de digérer d'énormes quantités de données de haute qualité pour obtenir des insights profonds et une puissance de raisonnement solide. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité du modèle.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données AI centralisées présentent les principaux problèmes suivants :
Web3 propose un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces problèmes :
Cependant, l'obtention de données du monde réel présente encore des problèmes de qualité variable, de difficultés de traitement, ainsi que d'insuffisance de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être une direction importante pour l'avenir de la piste de données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, en tant que complément efficace, augmentant ainsi l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.
Protection de la vie privée : Application du chiffrement homomorphe intégral dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un enjeu mondial, et l'adoption de réglementations telles que le RGPD de l'Union européenne reflète une protection stricte des données personnelles. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel et les capacités de raisonnement des modèles d'IA.
Le chiffrement homomorphe complet ( FHE ) permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer les données, et les résultats des calculs sont identiques à ceux obtenus en effectuant les mêmes calculs sur des données en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence des modèles dans un environnement sans accès aux données d'origine. Cela offre un avantage considérable aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, où ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une demande de puissance de calcul en forte augmentation, bien supérieure à l'offre actuelle de ressources de calcul. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langage nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation mondial des GPU est inférieur à 40 %, et avec le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que les problèmes de chaîne d'approvisionnement et les facteurs géopolitiques entraînant une pénurie de puces, la question de l'approvisionnement en puissance de calcul devient encore plus grave. Les professionnels de l'IA sont confrontés à un dilemme : soit acheter du matériel, soit louer des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un moyen de service de calcul à la demande et économique.
Le réseau de puissance de calcul IA décentralisé agrège des ressources GPU inactives à l'échelle mondiale, offrant ainsi un marché de puissance de calcul économique et accessible aux entreprises d'IA. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds qui contribuent à la puissance de calcul. Les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème des goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de puissance décentralisés universels, il existe des plateformes de puissance dédiées à l'entraînement et à l'inférence en IA. Ces réseaux de puissance décentralisés offrent un marché de puissance équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de puissance décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications innovantes et contribuant ensemble au développement et à l'application des technologies IA.
IA de périphérie : Web3 habilite le calcul de périphérie
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, voire les appareils intelligents de votre maison, soient capables d'exécuter de l'IA - c'est l'attrait de l'IA en périphérie. Elle permet le calcul à la source des données, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie de l'IA en périphérie est déjà utilisée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - le réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN). Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN renforce la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite de données ; Le mécanisme économique des jetons natifs du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes de chaînes publiques, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Un TPS élevé, des frais de transaction bas et des innovations technologiques offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Certains projets DePIN réputés ont réalisé des progrès significatifs, avec une capitalisation boursière dépassant dix milliards de dollars.
Émission du modèle initial : Un nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept de l'émission du modèle initial (IMO) a été proposé pour la première fois par un certain protocole, qui vise à tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, en raison du manque de mécanisme de partage des revenus, les développeurs de modèles d'IA ont souvent du mal à obtenir des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, surtout lorsque ceux-ci sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, les performances et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile l'évaluation de leur véritable valeur pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO offre un nouveau soutien financier et un mode de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les revenus générés par le modèle par la suite. En combinant des normes technologiques spécifiques, des oracles AI et des techniques d'apprentissage automatique sur la blockchain, cela garantit l'authenticité des modèles d'IA et permet aux détenteurs de jetons de partager les revenus.
Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement encore au stade d'essai précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de participation, son innovation et sa valeur potentielle sont à attendre avec impatience.
Agents intelligents : Une nouvelle ère d'expérience interactive
Les agents intelligents AI peuvent percevoir leur environnement, penser de manière indépendante et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs fixés. Soutenus par de grands modèles de langage, les agents intelligents AI peuvent non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs grâce à l'interaction et proposant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, les agents intelligents AI peuvent résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.
Certaines plateformes d'applications natives d'IA offrent un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'engageant à créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert. En utilisant la technologie d'IA générative, elles permettent aux individus de devenir des super créateurs. Ces plateformes ont formé des modèles de langage spécifiques, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits IA et réduire considérablement les coûts de synthèse vocale. Les agents intelligents personnalisés utilisant ces plateformes peuvent actuellement être appliqués dans plusieurs domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement davantage d'explorer la couche d'infrastructure, comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment valider les grands modèles linguistiques et d'autres questions clés. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.