Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité un large intérêt mondial. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars, avec des géants comme OpenAI et Character.AI à la pointe de la tendance.
En même temps, Web3, en tant que modèle de réseau émergent, change la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Web3 repose sur la technologie blockchain et réalise le partage et le contrôle des données grâce à des contrats intelligents, un stockage distribué, etc., donnant aux utilisateurs le contrôle de leurs données. Actuellement, la capitalisation du marché de l'industrie Web3 atteint 25 000 milliards, avec des projets tels que Bitcoin, Ethereum, etc., qui apparaissent sans cesse.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un point focal d'intérêt tant en Orient qu'en Occident, et la manière de fusionner les deux est une question qui mérite d'être explorée. Cet article examinera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et son impact, afin de fournir des références aux investisseurs et aux professionnels.
II. Modes d'interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 est comme les deux côtés d'une balance, l'IA améliore la productivité, tandis que Web3 transforme les relations de production. Nous allons analyser les dilemmes et les espaces d'amélioration auxquels les deux font face, et explorer comment ils peuvent résoudre ces problèmes ensemble.
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une puissance de calcul importante pour traiter de grandes quantités de données. Le développement récent de matériels comme les GPU a contribué à l'augmentation de la puissance de calcul, Nvidia occupant une part de marché importante.
Algorithme : Le cœur des systèmes d'IA, comprenant des algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et d'apprentissage profond. Le choix et la conception des algorithmes sont cruciaux pour les performances de l'IA, et l'innovation continue peut améliorer la précision et la capacité de généralisation.
Données : Les systèmes d'IA entraînent des modèles en apprenant des motifs et des tendances dans les données. Des ensembles de données riches aident à améliorer la précision et la capacité de généralisation des modèles.
Les principaux défis auxquels l'IA est confrontée comprennent :
Le coût d'acquisition et de gestion de la puissance de calcul est élevé, ce qui constitue un défi, en particulier pour les startups et les développeurs individuels.
Les algorithmes d'apprentissage profond nécessitent une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité des modèles est insuffisante.
Difficulté d'accès à des données de haute qualité et diversifiées, certaines données dans certains domaines sont sensibles et difficiles à obtenir.
Les caractéristiques de boîte noire des modèles d'IA suscitent l'inquiétude du public, certaines applications nécessitent un processus de décision explicable et traçable.
De nombreux projets d'IA ont un modèle commercial flou, ce qui laisse les entrepreneurs perplexes.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre :
Les capacités d'analyse des données doivent être améliorées
L'expérience utilisateur du produit est relativement médiocre
Risques élevés de vulnérabilités dans le code des contrats intelligents et des attaques de hackers
L'IA en tant qu'outil d'amélioration de la productivité a un grand potentiel dans ces domaines :
Analyse et prévision des données : l'IA peut extraire des informations précieuses de vastes ensembles de données, fournissant des prévisions et un soutien à la décision plus précis pour des domaines comme la DeFi.
Optimisation de l'expérience utilisateur : l'IA peut analyser les données des utilisateurs, fournir des recommandations personnalisées et des services sur mesure, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.
Renforcement de la sécurité : l'IA peut être utilisée pour détecter les attaques réseau, identifier les comportements anormaux et fournir une protection de sécurité plus robuste.
Protection de la vie privée : l'IA peut être appliquée au chiffrement des données et au calcul de la vie privée, protégeant les informations personnelles des utilisateurs.
Audit des contrats intelligents : L'IA peut réaliser l'audit automatisé des contrats et la détection des vulnérabilités, améliorant ainsi la sécurité des contrats.
Trois, Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Les projets AI+Web3 abordent principalement deux directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI au service des projets Web3. De nombreux projets tels que Io.net, Gensyn, Ritual, etc. explorent cette voie.
3.1 Web3 soutient l'IA
3.1.1 Puissance de calcul décentralisée
L'émergence de ChatGPT a déclenché une vague d'engouement pour l'IA, mais a également entraîné un problème de pénurie de GPU. Pour résoudre ce problème, certains projets Web3 tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc., tentent de fournir des services de puissance de calcul décentralisés. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée grâce à des jetons, afin de soutenir les clients de l'IA.
L'offre comprend principalement :
Fournisseur de services cloud : grands fournisseurs de services cloud et fournisseurs de services cloud GPU
Mineurs de cryptomonnaies : puissance de calcul GPU inutilisée
Grandes entreprises : achat de GPU inutilisés dans le cadre d'une stratégie de déploiement.
Les projets de puissance de calcul décentralisée se divisent en deux catégories :
Utilisé pour le raisonnement AI : comme Render, Akash, Aethir, etc.
Utilisé pour l'entraînement AI : comme io.net, Gensyn, etc.
Ces projets attirent les fournisseurs et les utilisateurs grâce à des incitations par des tokens, formant un cercle vertueux. La valeur des tokens est en adéquation avec la croissance des participants, attirant ainsi davantage de participation.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
Le réseau de modèles d'algorithmes décentralisés est un marché de services d'algorithmes d'IA, reliant différents modèles d'IA. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le marché sélectionne le modèle le plus approprié pour y répondre.
Comparé à un modèle unique comme ChatGPT, un réseau d'algorithmes décentralisés comme Bittensor a un potentiel plus grand. Il permet à plusieurs modèles de collaborer pour fournir les meilleures solutions à différents problèmes.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Les données sont essentielles pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, les plateformes Web2 interdisent souvent la collecte de données pour l'entraînement de l'IA ou vendent les données des utilisateurs sans partager les profits.
Certains projets Web3 réalisent la collecte de données décentralisée grâce à des incitations par des tokens. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de contribuer et de vérifier des données, et de recevoir des récompenses en tokens. D'autres projets comme Ocean, Hivemapper, etc. explorent également des modèles similaires.
3.1.4 ZK protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance peut résoudre le conflit entre la protection de la vie privée et le partage de données. ZKML permet d'effectuer un entraînement et une inférence de modèle sans divulguer les données originales.
Des projets comme BasedAI explorent l'intégration de la FHE avec les LLM pour protéger la vie privée des données des utilisateurs. Cela offre de nouvelles possibilités pour les applications d'IA dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
3.2 L'IA soutien Web3
L'aide de l'IA à l'industrie Web3 se manifeste principalement par :
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 intègrent des services d'IA pour offrir aux utilisateurs des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix. Numerai organise des compétitions de prévision du marché boursier, Arkham fournit des analyses de données on-chain.
3.2.2 Services personnalisés
Les projets Web3 optimisent l'expérience utilisateur grâce à l'intégration de l'IA. Par exemple, l'outil Wand de Dune utilise des modèles de langage pour écrire des requêtes SQL, Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu, et NFPrompt utilise l'IA pour simplifier la création de NFT.
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier efficacement et précisément les vulnérabilités du code des contrats intelligents. Des projets comme 0x0.ai fournissent des outils d'audit de contrats intelligents basés sur l'IA, utilisant l'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels.
De plus, il y a PAAL qui aide à créer des bots IA personnalisés, Hera qui propose des agrégateurs DEX multi-chaînes alimentés par l'IA et d'autres projets, soutenant le développement de Web3 sur le plan des outils.
Quatre, les limitations et défis des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Les projets de puissance de calcul décentralisée font face aux défis suivants :
Performance et stabilité : les nœuds distribués peuvent connaître des retards et des instabilités.
Correspondance des ressources : un déséquilibre entre l'offre et la demande peut entraîner une pénurie de ressources ou une incapacité à satisfaire la demande.
Complexité d'utilisation : Les utilisateurs doivent comprendre des notions telles que les réseaux distribués et les contrats intelligents.
Difficile à utiliser pour l'entraînement de l'IA : l'entraînement de grands modèles nécessite une quantité énorme de données et de bande passante, et la puissance de calcul décentralisée a du mal à répondre aux exigences.
L'avantage d'NVIDIA est difficile à surpasser : l'écosystème logiciel CUDA et la communication multi-cartes NVLink sont essentiels.
La puissance de calcul décentralisée est actuellement principalement adaptée à l'inférence AI et à l'entraînement de petits modèles, et il est difficile de réaliser l'entraînement de grands modèles.
4.2 L'intégration de l'IA et du Web3 est relativement grossière
Actuellement, les projets AI+Web3 rencontrent les problèmes suivants :
Applications de surface : La plupart des projets utilisent simplement l'IA pour améliorer l'efficacité, sans intégration profonde.
Marketing spéculatif : certains projets n'appliquent l'IA que dans des domaines limités, tout en exagérant le concept.
Manque d'innovation : absence de solutions innovantes intégrant l'IA et les cryptomonnaies de manière native.
4.3 L'économie des tokens devient un tampon pour la narration des projets d'IA
De nombreux projets AI+Web3 considèrent l'économie des tokens comme un moyen d'attirer des utilisateurs et de lever des fonds, mais ils ne parviennent pas nécessairement à répondre aux besoins réels. Les projets doivent répondre de manière plus concrète aux scénarios réels, et pas seulement créer un engouement à court terme.
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités illimitées pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut fournir des analyses intelligentes, des prévisions et des services personnalisés au Web3, améliorant l'expérience utilisateur et la sécurité. Le Web3, quant à lui, offre à l'IA une plateforme de partage décentralisée de la puissance de calcul, des données et des algorithmes.
Bien qu'il soit encore à un stade précoce et fasse face à de nombreux défis, la combinaison de l'IA et du Web3 présente également de nombreux avantages. La puissance de calcul décentralisée et la collecte de données peuvent réduire la dépendance aux institutions centralisées, tout en améliorant la transparence et l'innovation. À l'avenir, grâce à l'intégration approfondie des décisions intelligentes de l'IA et des caractéristiques décentralisées du Web3, il est possible de construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable.
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Fusion de l'IA et du Web3 : analyse de l'état actuel, des valeurs et des défis
Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis
I. Introduction
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité un large intérêt mondial. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars, avec des géants comme OpenAI et Character.AI à la pointe de la tendance.
En même temps, Web3, en tant que modèle de réseau émergent, change la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Web3 repose sur la technologie blockchain et réalise le partage et le contrôle des données grâce à des contrats intelligents, un stockage distribué, etc., donnant aux utilisateurs le contrôle de leurs données. Actuellement, la capitalisation du marché de l'industrie Web3 atteint 25 000 milliards, avec des projets tels que Bitcoin, Ethereum, etc., qui apparaissent sans cesse.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un point focal d'intérêt tant en Orient qu'en Occident, et la manière de fusionner les deux est une question qui mérite d'être explorée. Cet article examinera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et son impact, afin de fournir des références aux investisseurs et aux professionnels.
II. Modes d'interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 est comme les deux côtés d'une balance, l'IA améliore la productivité, tandis que Web3 transforme les relations de production. Nous allons analyser les dilemmes et les espaces d'amélioration auxquels les deux font face, et explorer comment ils peuvent résoudre ces problèmes ensemble.
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une puissance de calcul importante pour traiter de grandes quantités de données. Le développement récent de matériels comme les GPU a contribué à l'augmentation de la puissance de calcul, Nvidia occupant une part de marché importante.
Algorithme : Le cœur des systèmes d'IA, comprenant des algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et d'apprentissage profond. Le choix et la conception des algorithmes sont cruciaux pour les performances de l'IA, et l'innovation continue peut améliorer la précision et la capacité de généralisation.
Données : Les systèmes d'IA entraînent des modèles en apprenant des motifs et des tendances dans les données. Des ensembles de données riches aident à améliorer la précision et la capacité de généralisation des modèles.
Les principaux défis auxquels l'IA est confrontée comprennent :
Le coût d'acquisition et de gestion de la puissance de calcul est élevé, ce qui constitue un défi, en particulier pour les startups et les développeurs individuels.
Les algorithmes d'apprentissage profond nécessitent une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité des modèles est insuffisante.
Difficulté d'accès à des données de haute qualité et diversifiées, certaines données dans certains domaines sont sensibles et difficiles à obtenir.
Les caractéristiques de boîte noire des modèles d'IA suscitent l'inquiétude du public, certaines applications nécessitent un processus de décision explicable et traçable.
De nombreux projets d'IA ont un modèle commercial flou, ce qui laisse les entrepreneurs perplexes.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre :
L'IA en tant qu'outil d'amélioration de la productivité a un grand potentiel dans ces domaines :
Analyse et prévision des données : l'IA peut extraire des informations précieuses de vastes ensembles de données, fournissant des prévisions et un soutien à la décision plus précis pour des domaines comme la DeFi.
Optimisation de l'expérience utilisateur : l'IA peut analyser les données des utilisateurs, fournir des recommandations personnalisées et des services sur mesure, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.
Renforcement de la sécurité : l'IA peut être utilisée pour détecter les attaques réseau, identifier les comportements anormaux et fournir une protection de sécurité plus robuste.
Protection de la vie privée : l'IA peut être appliquée au chiffrement des données et au calcul de la vie privée, protégeant les informations personnelles des utilisateurs.
Audit des contrats intelligents : L'IA peut réaliser l'audit automatisé des contrats et la détection des vulnérabilités, améliorant ainsi la sécurité des contrats.
Trois, Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Les projets AI+Web3 abordent principalement deux directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI au service des projets Web3. De nombreux projets tels que Io.net, Gensyn, Ritual, etc. explorent cette voie.
3.1 Web3 soutient l'IA
3.1.1 Puissance de calcul décentralisée
L'émergence de ChatGPT a déclenché une vague d'engouement pour l'IA, mais a également entraîné un problème de pénurie de GPU. Pour résoudre ce problème, certains projets Web3 tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc., tentent de fournir des services de puissance de calcul décentralisés. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée grâce à des jetons, afin de soutenir les clients de l'IA.
L'offre comprend principalement :
Les projets de puissance de calcul décentralisée se divisent en deux catégories :
Ces projets attirent les fournisseurs et les utilisateurs grâce à des incitations par des tokens, formant un cercle vertueux. La valeur des tokens est en adéquation avec la croissance des participants, attirant ainsi davantage de participation.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
Le réseau de modèles d'algorithmes décentralisés est un marché de services d'algorithmes d'IA, reliant différents modèles d'IA. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le marché sélectionne le modèle le plus approprié pour y répondre.
Comparé à un modèle unique comme ChatGPT, un réseau d'algorithmes décentralisés comme Bittensor a un potentiel plus grand. Il permet à plusieurs modèles de collaborer pour fournir les meilleures solutions à différents problèmes.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Les données sont essentielles pour l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, les plateformes Web2 interdisent souvent la collecte de données pour l'entraînement de l'IA ou vendent les données des utilisateurs sans partager les profits.
Certains projets Web3 réalisent la collecte de données décentralisée grâce à des incitations par des tokens. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de contribuer et de vérifier des données, et de recevoir des récompenses en tokens. D'autres projets comme Ocean, Hivemapper, etc. explorent également des modèles similaires.
3.1.4 ZK protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance peut résoudre le conflit entre la protection de la vie privée et le partage de données. ZKML permet d'effectuer un entraînement et une inférence de modèle sans divulguer les données originales.
Des projets comme BasedAI explorent l'intégration de la FHE avec les LLM pour protéger la vie privée des données des utilisateurs. Cela offre de nouvelles possibilités pour les applications d'IA dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
3.2 L'IA soutien Web3
L'aide de l'IA à l'industrie Web3 se manifeste principalement par :
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 intègrent des services d'IA pour offrir aux utilisateurs des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix. Numerai organise des compétitions de prévision du marché boursier, Arkham fournit des analyses de données on-chain.
3.2.2 Services personnalisés
Les projets Web3 optimisent l'expérience utilisateur grâce à l'intégration de l'IA. Par exemple, l'outil Wand de Dune utilise des modèles de langage pour écrire des requêtes SQL, Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu, et NFPrompt utilise l'IA pour simplifier la création de NFT.
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier efficacement et précisément les vulnérabilités du code des contrats intelligents. Des projets comme 0x0.ai fournissent des outils d'audit de contrats intelligents basés sur l'IA, utilisant l'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels.
De plus, il y a PAAL qui aide à créer des bots IA personnalisés, Hera qui propose des agrégateurs DEX multi-chaînes alimentés par l'IA et d'autres projets, soutenant le développement de Web3 sur le plan des outils.
Quatre, les limitations et défis des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Les projets de puissance de calcul décentralisée font face aux défis suivants :
Performance et stabilité : les nœuds distribués peuvent connaître des retards et des instabilités.
Correspondance des ressources : un déséquilibre entre l'offre et la demande peut entraîner une pénurie de ressources ou une incapacité à satisfaire la demande.
Complexité d'utilisation : Les utilisateurs doivent comprendre des notions telles que les réseaux distribués et les contrats intelligents.
Difficile à utiliser pour l'entraînement de l'IA : l'entraînement de grands modèles nécessite une quantité énorme de données et de bande passante, et la puissance de calcul décentralisée a du mal à répondre aux exigences.
L'avantage d'NVIDIA est difficile à surpasser : l'écosystème logiciel CUDA et la communication multi-cartes NVLink sont essentiels.
La puissance de calcul décentralisée est actuellement principalement adaptée à l'inférence AI et à l'entraînement de petits modèles, et il est difficile de réaliser l'entraînement de grands modèles.
4.2 L'intégration de l'IA et du Web3 est relativement grossière
Actuellement, les projets AI+Web3 rencontrent les problèmes suivants :
Applications de surface : La plupart des projets utilisent simplement l'IA pour améliorer l'efficacité, sans intégration profonde.
Marketing spéculatif : certains projets n'appliquent l'IA que dans des domaines limités, tout en exagérant le concept.
Manque d'innovation : absence de solutions innovantes intégrant l'IA et les cryptomonnaies de manière native.
4.3 L'économie des tokens devient un tampon pour la narration des projets d'IA
De nombreux projets AI+Web3 considèrent l'économie des tokens comme un moyen d'attirer des utilisateurs et de lever des fonds, mais ils ne parviennent pas nécessairement à répondre aux besoins réels. Les projets doivent répondre de manière plus concrète aux scénarios réels, et pas seulement créer un engouement à court terme.
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités illimitées pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut fournir des analyses intelligentes, des prévisions et des services personnalisés au Web3, améliorant l'expérience utilisateur et la sécurité. Le Web3, quant à lui, offre à l'IA une plateforme de partage décentralisée de la puissance de calcul, des données et des algorithmes.
Bien qu'il soit encore à un stade précoce et fasse face à de nombreux défis, la combinaison de l'IA et du Web3 présente également de nombreux avantages. La puissance de calcul décentralisée et la collecte de données peuvent réduire la dépendance aux institutions centralisées, tout en améliorant la transparence et l'innovation. À l'avenir, grâce à l'intégration approfondie des décisions intelligentes de l'IA et des caractéristiques décentralisées du Web3, il est possible de construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable.