Слияние Web3 и искусственного интеллекта: создание экосистемы нового поколения интернета
Web3 как новая модель интернета, основанная на децентрализации, открытости и прозрачности, имеет естественные точки соприкосновения с искусственным интеллектом. В традиционной централизованной архитектуре вычислительные и данные ресурсы ИИ строго ограничены, сталкиваясь с такими вызовами, как нехватка вычислительной мощности, риски конфиденциальности и непрозрачность алгоритмов. В то время как Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новый импульс для развития ИИ через такие методы, как совместная сеть вычислительной мощности, открытые рынки данных и вычисления с соблюдением конфиденциальности. В то же время ИИ может значительно улучшить Web3, например, оптимизируя смарт-контракты, улучшая алгоритмы борьбы с мошенничеством и способствуя развитию его экосистемы. Поэтому исследование сочетания Web3 и ИИ имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются основным элементом, способствующим развитию ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать огромные объемы качественных данных, чтобы получить глубокие прозорливости и мощные способности к выводу. Данные не только обеспечивают основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность модели.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных ИИ имеют следующие основные проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно это вынести
Данные ресурсы монополизируются крупными технологическими компаниями, образуя изолированные данные
Личные данные подвержены риску утечки и злоупотребления
Web3 предложил новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Пользователи могут продавать неиспользуемые сетевые ресурсы AI-компаниям через распределенную сеть, децентрализованно собирая сетевые данные, которые после очистки и преобразования предоставляют реальные, высококачественные данные для обучения AI-моделей.
Используя модель "заработок на аннотациях", мы стимулируем глобальных работников участвовать в аннотировании данных с помощью токенов, объединяя глобальные профессиональные знания и улучшая аналитические способности данных.
Платформа торговли данными на основе блокчейна предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для сторон, нуждающихся в данных, стимулируя инновации и обмен данными.
Однако получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с проблемами неравномерного качества, трудности обработки, недостаточной разнообразности и представительности. Синтетические данные могут стать важным направлением в будущем пути данных Web3. На основе технологий генеративного ИИ и моделирования синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках, разработка игр, синтетические данные уже показали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Применение полностью однородного шифрования в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным фокусом внимания, и принятие таких регуляций, как GDPR в Европейском Союзе, отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и аналитические возможности моделей ИИ.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет проводить вычисления на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами, полученными при аналогичных вычислениях на открытых данных. FHE обеспечивает надежную защиту для AI-приватных вычислений, позволяя GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не касаясь исходных данных. Это приносит огромные преимущества AI-компаниям, позволяя безопасно открывать API-сервисы при защите коммерческой тайны.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риск утечки данных. Таким образом, FHEML усиливает конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную среду для AI-приложений. FHEML является дополнением к ZKML, который подтверждает правильность выполнения машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает вычисления с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: AI-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая сложность вычислений в AI-системах удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительную мощность, значительно превышающему существующие ресурсы. Например, для обучения модели большого языка требуется огромная вычислительная мощность, эквивалентная 355 годам обучения на одном устройстве. Этот дефицит вычислительной мощности не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает передовые AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а также замедление роста производительности микропроцессоров и недостаток чипов из-за факторов цепочки поставок и геополитики усугубляют проблему поставок вычислительных мощностей. Профессионалы в области ИИ сталкиваются с дилеммой: либо покупать оборудование, либо арендовать облачные ресурсы, им срочно нужен экономичный и эффективный способ вычислений по мере необходимости.
Децентрализованная сеть вычислительной мощности AI агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру, предоставляя AI-компаниям экономически доступный рынок вычислительной мощности. Стороны, нуждающиеся в вычислительной мощности, могут размещать вычислительные задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи между узлами, предоставляющими вычислительную мощность, узлы выполняют задачи и отправляют результаты, после проверки получая вознаграждение. Эта схема повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительной мощности в таких областях, как AI.
Помимо универсальной децентрализованной вычислительной сети, существуют специализированные вычислительные платформы, сосредоточенные на обучении и выводе AI. Эти децентрализованные вычислительные сети предлагают честный и прозрачный рынок вычислительных мощностей, разрывают монополию, снижают порог входа для приложений и повышают эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме Web3 децентрализованные вычислительные сети будут играть ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений для совместного продвижения развития и применения технологий AI.
Представьте себе, что ваш мобильный телефон, умные часы и даже умные устройства в вашем доме способны работать на базе ИИ — именно в этом заключается魅力边缘AI. Он позволяет выполнять вычисления на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, при этом защищая конфиденциальность пользователей. Технология边缘AI уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 у нас есть более знакомое название — децентрализованная физическая инфраструктурная сеть ( DePIN ). Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN улучшает защиту конфиденциальности пользователей, уменьшая риск утечек данных, обрабатывая данные локально; родная токеномика Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы и строить устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN стремительно развивается в некоторых экосистемах публичных блокчейнов и становится одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность TPS, низкие комиссии за транзакции и технологические инновации предоставляют мощную поддержку проектам DePIN. Некоторые известные проекты DePIN уже достигли значительного прогресса, и их рыночная капитализация превысила 10 миллиардов долларов.
Первичное моделирование выпуска: Новый парадигма публикации AI моделей
Концепция первоначального выпуска (IMO) была впервые предложена некоторым протоколом и заключается в токенизации AI моделей. В традиционной модели, из-за отсутствия механизма распределения доходов, разработчики AI моделей часто испытывают трудности с получением устойчивого дохода от последующего использования модели, особенно когда модель интегрируется в другие продукты и услуги. Кроме того, производительность и эффективность AI моделей часто не имеют прозрачности, что затрудняет потенциальным инвесторам и пользователям оценку их истинной стоимости, ограничивая рыночное признание и коммерческий потенциал моделей.
IMO предоставил новое финансирование и способ совместного использования ценностей для открытых AI моделей, инвесторы могут приобрести токены IMO и делиться доходами, полученными от модели в будущем. Объединив определенные технологические стандарты, AI оракулы и технологии машинного обучения на блокчейне, обеспечивается подлинность AI моделей и возможность для держателей токенов делиться доходами.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вдохновляет на устойчивое развитие технологий ИИ. IMO в настоящее время находится на начальной стадии испытаний, но с увеличением уровня принятия на рынке и расширением диапазона участия его инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидания.
Искусственный интеллект: новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, осуществлять независимое мышление и предпринимать соответствующие действия для достижения заданных целей. При поддержке больших языковых моделей AI-агенты могут не только понимать естественный язык, но и планировать решения, выполнять сложные задачи. Они могут служить виртуальными помощниками, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие, предлагая персонализированные решения. Даже без четких инструкций AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышать эффективность и создавать новую ценность.
Некоторые платформы для создания приложений с использованием ИИ предлагают полный и удобный набор инструментов для творчества, позволяя пользователям настраивать функции роботов, их внешний вид, голос, а также подключать внешние базы знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента на основе ИИ, используя технологии генеративного ИИ, наделяя личностей возможностью стать супер-креаторами. Эти платформы обучили специализированные большие языковые модели, что сделало ролевое взаимодействие более человечным; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие с продуктами ИИ и значительно снизить затраты на синтез речи. Используемые на этих платформах настраиваемые ИИ-агенты в настоящее время могут применяться в таких областях, как видеочат, изучение языков, генерация изображений и других.
В интеграции Web3 и ИИ в настоящее время больше всего исследуются вопросы инфраструктурного уровня: как получить высококачественные данные, защитить конфиденциальность данных, как размещать модели на блокчейне, как повысить эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, как проверять большие языковые модели и другие ключевые вопросы. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры у нас есть основания полагать, что интеграция Web3 и ИИ приведет к рождению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Слияние Web3 и ИИ: пять основных тенденций для создания экосистемы нового поколения интернета
Слияние Web3 и искусственного интеллекта: создание экосистемы нового поколения интернета
Web3 как новая модель интернета, основанная на децентрализации, открытости и прозрачности, имеет естественные точки соприкосновения с искусственным интеллектом. В традиционной централизованной архитектуре вычислительные и данные ресурсы ИИ строго ограничены, сталкиваясь с такими вызовами, как нехватка вычислительной мощности, риски конфиденциальности и непрозрачность алгоритмов. В то время как Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новый импульс для развития ИИ через такие методы, как совместная сеть вычислительной мощности, открытые рынки данных и вычисления с соблюдением конфиденциальности. В то же время ИИ может значительно улучшить Web3, например, оптимизируя смарт-контракты, улучшая алгоритмы борьбы с мошенничеством и способствуя развитию его экосистемы. Поэтому исследование сочетания Web3 и ИИ имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются основным элементом, способствующим развитию ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать огромные объемы качественных данных, чтобы получить глубокие прозорливости и мощные способности к выводу. Данные не только обеспечивают основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность модели.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных ИИ имеют следующие основные проблемы:
Web3 предложил новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Однако получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с проблемами неравномерного качества, трудности обработки, недостаточной разнообразности и представительности. Синтетические данные могут стать важным направлением в будущем пути данных Web3. На основе технологий генеративного ИИ и моделирования синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках, разработка игр, синтетические данные уже показали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Применение полностью однородного шифрования в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным фокусом внимания, и принятие таких регуляций, как GDPR в Европейском Союзе, отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и аналитические возможности моделей ИИ.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет проводить вычисления на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами, полученными при аналогичных вычислениях на открытых данных. FHE обеспечивает надежную защиту для AI-приватных вычислений, позволяя GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не касаясь исходных данных. Это приносит огромные преимущества AI-компаниям, позволяя безопасно открывать API-сервисы при защите коммерческой тайны.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риск утечки данных. Таким образом, FHEML усиливает конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную среду для AI-приложений. FHEML является дополнением к ZKML, который подтверждает правильность выполнения машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает вычисления с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: AI-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая сложность вычислений в AI-системах удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительную мощность, значительно превышающему существующие ресурсы. Например, для обучения модели большого языка требуется огромная вычислительная мощность, эквивалентная 355 годам обучения на одном устройстве. Этот дефицит вычислительной мощности не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает передовые AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а также замедление роста производительности микропроцессоров и недостаток чипов из-за факторов цепочки поставок и геополитики усугубляют проблему поставок вычислительных мощностей. Профессионалы в области ИИ сталкиваются с дилеммой: либо покупать оборудование, либо арендовать облачные ресурсы, им срочно нужен экономичный и эффективный способ вычислений по мере необходимости.
Децентрализованная сеть вычислительной мощности AI агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру, предоставляя AI-компаниям экономически доступный рынок вычислительной мощности. Стороны, нуждающиеся в вычислительной мощности, могут размещать вычислительные задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи между узлами, предоставляющими вычислительную мощность, узлы выполняют задачи и отправляют результаты, после проверки получая вознаграждение. Эта схема повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительной мощности в таких областях, как AI.
Помимо универсальной децентрализованной вычислительной сети, существуют специализированные вычислительные платформы, сосредоточенные на обучении и выводе AI. Эти децентрализованные вычислительные сети предлагают честный и прозрачный рынок вычислительных мощностей, разрывают монополию, снижают порог входа для приложений и повышают эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме Web3 децентрализованные вычислительные сети будут играть ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений для совместного продвижения развития и применения технологий AI.
Пограничный ИИ: Web3 наделяет пограничные вычисления
Представьте себе, что ваш мобильный телефон, умные часы и даже умные устройства в вашем доме способны работать на базе ИИ — именно в этом заключается魅力边缘AI. Он позволяет выполнять вычисления на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, при этом защищая конфиденциальность пользователей. Технология边缘AI уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 у нас есть более знакомое название — децентрализованная физическая инфраструктурная сеть ( DePIN ). Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN улучшает защиту конфиденциальности пользователей, уменьшая риск утечек данных, обрабатывая данные локально; родная токеномика Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы и строить устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN стремительно развивается в некоторых экосистемах публичных блокчейнов и становится одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность TPS, низкие комиссии за транзакции и технологические инновации предоставляют мощную поддержку проектам DePIN. Некоторые известные проекты DePIN уже достигли значительного прогресса, и их рыночная капитализация превысила 10 миллиардов долларов.
Первичное моделирование выпуска: Новый парадигма публикации AI моделей
Концепция первоначального выпуска (IMO) была впервые предложена некоторым протоколом и заключается в токенизации AI моделей. В традиционной модели, из-за отсутствия механизма распределения доходов, разработчики AI моделей часто испытывают трудности с получением устойчивого дохода от последующего использования модели, особенно когда модель интегрируется в другие продукты и услуги. Кроме того, производительность и эффективность AI моделей часто не имеют прозрачности, что затрудняет потенциальным инвесторам и пользователям оценку их истинной стоимости, ограничивая рыночное признание и коммерческий потенциал моделей.
IMO предоставил новое финансирование и способ совместного использования ценностей для открытых AI моделей, инвесторы могут приобрести токены IMO и делиться доходами, полученными от модели в будущем. Объединив определенные технологические стандарты, AI оракулы и технологии машинного обучения на блокчейне, обеспечивается подлинность AI моделей и возможность для держателей токенов делиться доходами.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вдохновляет на устойчивое развитие технологий ИИ. IMO в настоящее время находится на начальной стадии испытаний, но с увеличением уровня принятия на рынке и расширением диапазона участия его инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидания.
Искусственный интеллект: новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, осуществлять независимое мышление и предпринимать соответствующие действия для достижения заданных целей. При поддержке больших языковых моделей AI-агенты могут не только понимать естественный язык, но и планировать решения, выполнять сложные задачи. Они могут служить виртуальными помощниками, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие, предлагая персонализированные решения. Даже без четких инструкций AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышать эффективность и создавать новую ценность.
Некоторые платформы для создания приложений с использованием ИИ предлагают полный и удобный набор инструментов для творчества, позволяя пользователям настраивать функции роботов, их внешний вид, голос, а также подключать внешние базы знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента на основе ИИ, используя технологии генеративного ИИ, наделяя личностей возможностью стать супер-креаторами. Эти платформы обучили специализированные большие языковые модели, что сделало ролевое взаимодействие более человечным; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие с продуктами ИИ и значительно снизить затраты на синтез речи. Используемые на этих платформах настраиваемые ИИ-агенты в настоящее время могут применяться в таких областях, как видеочат, изучение языков, генерация изображений и других.
В интеграции Web3 и ИИ в настоящее время больше всего исследуются вопросы инфраструктурного уровня: как получить высококачественные данные, защитить конфиденциальность данных, как размещать модели на блокчейне, как повысить эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, как проверять большие языковые модели и другие ключевые вопросы. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры у нас есть основания полагать, что интеграция Web3 и ИИ приведет к рождению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.