Інтеграція Web3 та штучного інтелекту: створення нової генерації інтернет-екосистеми
Web3 як нова, децентралізована, відкрита та прозора інтернет-модель має природну відповідність з штучним інтелектом. У традиційній централізованій архітектурі обчислювальні та дані ресурси AI підлягають суворим обмеженням, стикаються з проблемами недостатньої обчислювальної потужності, ризиками конфіденційності та непрозорістю алгоритмів. Web3, оснований на розподілених технологіях, може надати новий імпульс для розвитку AI через спільні мережі обчислювальної потужності, відкриті ринки даних та обчислення конфіденційності. У той же час, AI також може принести багато покращень у Web3, таких як оптимізація смарт-контрактів, удосконалення алгоритмів запобігання шахрайству тощо, сприяючи розвитку його екосистеми. Тому дослідження поєднання Web3 та AI має важливе значення для створення інфраструктури наступного покоління інтернету, звільнення цінності даних та обчислювальної потужності.
Дані як основа: AI та Web3
Дані є основним елементом, що сприяє розвитку штучного інтелекту. Моделі ШІ потребують обробки величезних обсягів якісних даних, щоб отримати глибокі інсайти та потужні здібності до міркувань. Дані не лише забезпечують основу для навчання моделей машинного навчання, але й визначають точність і надійність моделей.
Традиційні централізовані моделі отримання та використання даних AI мають такі основні проблеми:
Витрати на отримання даних є високими, і малим та середнім підприємствам важко їх витримати
Ресурси даних монополізовані великими технологічними компаніями, що призводить до утворення ізольованих даних
Особисті дані піддаються ризику витоку та зловживання.
Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих болючих моментів:
Завдяки розподіленій мережі користувачі можуть продавати невикористані мережеві ресурси компаніям штучного інтелекту, децентралізовано збирати мережеві дані, очищати та перетворювати їх, щоб надати справжні та якісні дані для навчання моделей штучного інтелекту.
Використовуючи модель "позначення – це заробіток", шляхом стимулювання токенами глобальних працівників для участі в позначенні даних, об'єднуючи світовий професійний досвід, покращуючи можливості аналізу даних.
Блокчейн платформа для торгівлі даними забезпечує відкриту та прозору торговельну середу для обох сторін попиту та пропозиції даних, стимулюючи інновації та обмін даними.
Однак, отримання даних з реального світу все ще стикається з проблемами нерівної якості, складності обробки, недостатньої різноманітності та представництва. Синтетичні дані можуть стати важливим напрямком у майбутньому секторі даних Web3. На основі технології генеративного ШІ та моделювання синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням, що підвищує ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, торгівля на фінансових ринках, розробка ігор, синтетичні дані вже продемонстрували зрілі потенційні застосування.
Захист конфіденційності: застосування повної гомоморфної криптографії у Web3
У епоху, керовану даними, захист приватності став глобальною проблемою, а прийняття таких законів, як GDPR Європейського Союзу, відображає суворий захист особистої приватності. Однак це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути повноцінно використані через ризики приватності, що обмежує потенціал і здатність до міркування AI-моделей.
Повна гомоморфна криптографія ( FHE ) дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних без необхідності розшифровки даних, а результати обчислень збігаються з результатами, отриманими при виконанні тих же обчислень на відкритих даних. FHE забезпечує надійний захист для обчислень з використанням штучного інтелекту, дозволяючи потужностям GPU виконувати тренування та інференцію моделей у середовищі, що не контактує з оригінальними даними. Це приносить величезні переваги компаніям у сфері штучного інтелекту, оскільки дозволяє безпечно відкривати API-сервіси, захищаючи при цьому комерційну таємницю.
FHEML підтримує шифрування даних і моделей протягом усього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризикам витоку даних. Таким чином, FHEML зміцнює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну платформу для AI-додатків. FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує правильність виконання машинного навчання, а FHEML підкреслює обчислення над зашифрованими даними для підтримки конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення у децентралізованих мережах
Сучасні системи штучного інтелекту подвоюють свою обчислювальну складність кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, що значно перевищує наявні ресурси. Наприклад, навчання великої мовної моделі вимагає величезних обчислювальних потужностей, що еквівалентно 355 рокам навчання на одному пристрої. Цей дефіцит обчислювальних потужностей не лише обмежує прогрес технологій штучного інтелекту, а й робить просунуті моделі ШІ недоступними для більшості дослідників та розробників.
Водночас, глобальне використання GPU недостатнє 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, а також фактори, пов'язані з постачанням та геополітикою, призвели до дефіциту чіпів, що ускладнює проблему постачання обчислювальної потужності. Працівники AI стикаються з дилемою: або купувати апаратуру, або орендувати хмарні ресурси, їм терміново потрібен економічно ефективний сервіс обчислень на вимогу.
Децентралізована AI обчислювальна мережа, агрегуючи невикористані GPU ресурси по всьому світу, надає економічно доступний ринок обчислювальної потужності для AI компаній. Сторони, які потребують обчислювальну потужність, можуть публікувати обчислювальні завдання в мережі, смарт-контракт розподіляє завдання між вузлами, які надають обчислювальну потужність, вузли виконують завдання та подають результати, які після верифікації отримують винагороду. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему вузьких місць у обчислювальній потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальної децентралізованої обчислювальної мережі, існують також спеціалізовані обчислювальні платформи, зосереджені на навчанні та інференції ШІ. Ці децентралізовані обчислювальні мережі забезпечують чесний і прозорий ринок обчислювальної потужності, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальної потужності. У екосистемі Web3 децентралізовані обчислювальні мережі відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних застосувань, які разом сприятимуть розвитку та застосуванню технологій ШІ.
Граничний Штучний Інтелект: Web3 надає можливості для граничних обчислень
Уявіть собі, що ваш телефон, смарт-годинник і навіть розумні пристрої в домі мають можливість запускати штучний інтелект — у цьому і полягає魅力边缘AI. Це дозволяє обробці даних відбуватися на місці їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та обробку в реальному часі, а також захищаючи конфіденційність користувачів. Технології边缘AI вже застосовуються в таких ключових сферах, як автономне водіння.
У сфері Web3 ми маємо більш знайоме ім'я — децентралізовану фізичну інфраструктурну мережу (DePIN). Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, DePIN шляхом локальної обробки даних посилює захист конфіденційності користувачів, зменшуючи ризик витоку даних; корінний механізм токеноміки Web3 може стимулювати вузли DePIN надавати обчислювальні ресурси, створюючи сталу екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в деяких екосистемах публічних ланцюгів, ставши однією з переважних платформ для розгортання проєктів. Висока TPS, низькі комісії за транзакції та технологічні інновації забезпечують потужну підтримку проєктам DePIN. Деякі відомі проєкти DePIN досягли значного прогресу, їхня ринкова вартість перевищила десять мільярдів доларів.
Початкове випуск моделі: Нова парадигма випуску AI моделей
Концепція випуску початкової моделі ( IMO) була вперше запропонована певним протоколом, що передбачає токенізацію моделей штучного інтелекту. У традиційній моделі, через відсутність механізму розподілу доходів, розробникам моделей штучного інтелекту часто важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделей, особливо коли моделі інтегруються в інші продукти та послуги. Крім того, продуктивність і ефективність моделей штучного інтелекту часто не мають прозорості, що ускладнює для потенційних інвесторів і користувачів оцінювання їхньої справжньої вартості, обмежуючи ринкове визнання моделей і їхній комерційний потенціал.
IMO забезпечує новий спосіб фінансової підтримки та розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися доходами, отриманими від моделей у майбутньому. Поєднуючи певні технологічні стандарти, AI-оракулів та технології машинного навчання на блокчейні, гарантуючи автентичність AI моделей і можливість власників токенів ділитися доходами.
Модель IMO посилює прозорість і довіру, заохочує відкриту співпрацю, адаптується до тенденцій крипторинку та надає імпульс сталому розвитку технологій ШІ. IMO наразі перебуває на початковому етапі, але з підвищенням прийнятності на ринку та розширенням масштабу участі його інноваційність і потенційна цінність заслуговують на очікування.
AI智能体：новий етап взаємодії
AI-агенти можуть сприймати середовище, здійснювати незалежне мислення та вживати відповідні дії для досягнення встановлених цілей. Підтримувані великими мовними моделями, AI-агенти не лише можуть розуміти природну мову, але й планувати рішення, виконувати складні завдання. Вони можуть слугувати віртуальними помічниками, навчаючись перевагам користувача через взаємодію, пропонуючи персоналізовані рішення. Навіть без чітких інструкцій, AI-агенти можуть самостійно вирішувати проблеми, підвищуючи ефективність та створюючи нову вартість.
Деякі платформи для створення додатків на основі ШІ надають всебічний та зручний набір інструментів для творчості, що дозволяє користувачам налаштовувати функції, зовнішній вигляд, голоси роботів і підключати зовнішні бази знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему контенту на основі ШІ. Використовуючи технології генеративного ШІ, ці платформи наділяють особистостей можливостями стати супер-творцями. Ці платформи навчили спеціалізовані великі мовні моделі, що робить рольове виконання більш гуманним; технологія клонування голосу може прискорити персоналізовану взаємодію з продуктами ШІ та значно знизити витрати на синтез голосу. Використовуючи ці платформи, налаштовані на створення інтелектуальних агентів, в даний час можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.
У злитті Web3 та AI наразі більше уваги приділяється дослідженню інфраструктурного рівня, таким ключовим питанням, як отримання якісних даних, захист конфіденційності даних, розміщення моделей на блокчейні, підвищення ефективності використання децентралізованих обчислювальних потужностей, а також перевірка великих мовних моделей. З поступовим вдосконаленням цієї інфраструктури, ми маємо підстави вірити, що злиття Web3 та AI призведе до виникнення ряду інноваційних бізнес-моделей і послуг.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Web3 та AI: п'ять ключових трендів для створення нової екосистеми Інтернету
Інтеграція Web3 та штучного інтелекту: створення нової генерації інтернет-екосистеми
Web3 як нова, децентралізована, відкрита та прозора інтернет-модель має природну відповідність з штучним інтелектом. У традиційній централізованій архітектурі обчислювальні та дані ресурси AI підлягають суворим обмеженням, стикаються з проблемами недостатньої обчислювальної потужності, ризиками конфіденційності та непрозорістю алгоритмів. Web3, оснований на розподілених технологіях, може надати новий імпульс для розвитку AI через спільні мережі обчислювальної потужності, відкриті ринки даних та обчислення конфіденційності. У той же час, AI також може принести багато покращень у Web3, таких як оптимізація смарт-контрактів, удосконалення алгоритмів запобігання шахрайству тощо, сприяючи розвитку його екосистеми. Тому дослідження поєднання Web3 та AI має важливе значення для створення інфраструктури наступного покоління інтернету, звільнення цінності даних та обчислювальної потужності.
Дані як основа: AI та Web3
Дані є основним елементом, що сприяє розвитку штучного інтелекту. Моделі ШІ потребують обробки величезних обсягів якісних даних, щоб отримати глибокі інсайти та потужні здібності до міркувань. Дані не лише забезпечують основу для навчання моделей машинного навчання, але й визначають точність і надійність моделей.
Традиційні централізовані моделі отримання та використання даних AI мають такі основні проблеми:
Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих болючих моментів:
Однак, отримання даних з реального світу все ще стикається з проблемами нерівної якості, складності обробки, недостатньої різноманітності та представництва. Синтетичні дані можуть стати важливим напрямком у майбутньому секторі даних Web3. На основі технології генеративного ШІ та моделювання синтетичні дані можуть імітувати властивості реальних даних, слугуючи ефективним доповненням, що підвищує ефективність використання даних. У таких сферах, як автономне водіння, торгівля на фінансових ринках, розробка ігор, синтетичні дані вже продемонстрували зрілі потенційні застосування.
Захист конфіденційності: застосування повної гомоморфної криптографії у Web3
У епоху, керовану даними, захист приватності став глобальною проблемою, а прийняття таких законів, як GDPR Європейського Союзу, відображає суворий захист особистої приватності. Однак це також створює виклики: деякі чутливі дані не можуть бути повноцінно використані через ризики приватності, що обмежує потенціал і здатність до міркування AI-моделей.
Повна гомоморфна криптографія ( FHE ) дозволяє виконувати обчислення на зашифрованих даних без необхідності розшифровки даних, а результати обчислень збігаються з результатами, отриманими при виконанні тих же обчислень на відкритих даних. FHE забезпечує надійний захист для обчислень з використанням штучного інтелекту, дозволяючи потужностям GPU виконувати тренування та інференцію моделей у середовищі, що не контактує з оригінальними даними. Це приносить величезні переваги компаніям у сфері штучного інтелекту, оскільки дозволяє безпечно відкривати API-сервіси, захищаючи при цьому комерційну таємницю.
FHEML підтримує шифрування даних і моделей протягом усього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку чутливої інформації та запобігаючи ризикам витоку даних. Таким чином, FHEML зміцнює конфіденційність даних, надаючи безпечну обчислювальну платформу для AI-додатків. FHEML є доповненням до ZKML, де ZKML підтверджує правильність виконання машинного навчання, а FHEML підкреслює обчислення над зашифрованими даними для підтримки конфіденційності даних.
Революція обчислювальної потужності: AI-обчислення у децентралізованих мережах
Сучасні системи штучного інтелекту подвоюють свою обчислювальну складність кожні 3 місяці, що призводить до різкого зростання попиту на обчислювальні потужності, що значно перевищує наявні ресурси. Наприклад, навчання великої мовної моделі вимагає величезних обчислювальних потужностей, що еквівалентно 355 рокам навчання на одному пристрої. Цей дефіцит обчислювальних потужностей не лише обмежує прогрес технологій штучного інтелекту, а й робить просунуті моделі ШІ недоступними для більшості дослідників та розробників.
Водночас, глобальне використання GPU недостатнє 40%, а також уповільнення підвищення продуктивності мікропроцесорів, а також фактори, пов'язані з постачанням та геополітикою, призвели до дефіциту чіпів, що ускладнює проблему постачання обчислювальної потужності. Працівники AI стикаються з дилемою: або купувати апаратуру, або орендувати хмарні ресурси, їм терміново потрібен економічно ефективний сервіс обчислень на вимогу.
Децентралізована AI обчислювальна мережа, агрегуючи невикористані GPU ресурси по всьому світу, надає економічно доступний ринок обчислювальної потужності для AI компаній. Сторони, які потребують обчислювальну потужність, можуть публікувати обчислювальні завдання в мережі, смарт-контракт розподіляє завдання між вузлами, які надають обчислювальну потужність, вузли виконують завдання та подають результати, які після верифікації отримують винагороду. Це рішення підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему вузьких місць у обчислювальній потужності в таких сферах, як AI.
Окрім загальної децентралізованої обчислювальної мережі, існують також спеціалізовані обчислювальні платформи, зосереджені на навчанні та інференції ШІ. Ці децентралізовані обчислювальні мережі забезпечують чесний і прозорий ринок обчислювальної потужності, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри для застосування та підвищуючи ефективність використання обчислювальної потужності. У екосистемі Web3 децентралізовані обчислювальні мережі відіграватимуть ключову роль, залучаючи більше інноваційних застосувань, які разом сприятимуть розвитку та застосуванню технологій ШІ.
Граничний Штучний Інтелект: Web3 надає можливості для граничних обчислень
Уявіть собі, що ваш телефон, смарт-годинник і навіть розумні пристрої в домі мають можливість запускати штучний інтелект — у цьому і полягає魅力边缘AI. Це дозволяє обробці даних відбуватися на місці їх виникнення, забезпечуючи низьку затримку та обробку в реальному часі, а також захищаючи конфіденційність користувачів. Технології边缘AI вже застосовуються в таких ключових сферах, як автономне водіння.
У сфері Web3 ми маємо більш знайоме ім'я — децентралізовану фізичну інфраструктурну мережу (DePIN). Web3 підкреслює децентралізацію та суверенітет даних користувачів, DePIN шляхом локальної обробки даних посилює захист конфіденційності користувачів, зменшуючи ризик витоку даних; корінний механізм токеноміки Web3 може стимулювати вузли DePIN надавати обчислювальні ресурси, створюючи сталу екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в деяких екосистемах публічних ланцюгів, ставши однією з переважних платформ для розгортання проєктів. Висока TPS, низькі комісії за транзакції та технологічні інновації забезпечують потужну підтримку проєктам DePIN. Деякі відомі проєкти DePIN досягли значного прогресу, їхня ринкова вартість перевищила десять мільярдів доларів.
Початкове випуск моделі: Нова парадигма випуску AI моделей
Концепція випуску початкової моделі ( IMO) була вперше запропонована певним протоколом, що передбачає токенізацію моделей штучного інтелекту. У традиційній моделі, через відсутність механізму розподілу доходів, розробникам моделей штучного інтелекту часто важко отримувати постійний дохід від подальшого використання моделей, особливо коли моделі інтегруються в інші продукти та послуги. Крім того, продуктивність і ефективність моделей штучного інтелекту часто не мають прозорості, що ускладнює для потенційних інвесторів і користувачів оцінювання їхньої справжньої вартості, обмежуючи ринкове визнання моделей і їхній комерційний потенціал.
IMO забезпечує новий спосіб фінансової підтримки та розподілу вартості для відкритих AI моделей, інвестори можуть купувати токени IMO, щоб ділитися доходами, отриманими від моделей у майбутньому. Поєднуючи певні технологічні стандарти, AI-оракулів та технології машинного навчання на блокчейні, гарантуючи автентичність AI моделей і можливість власників токенів ділитися доходами.
Модель IMO посилює прозорість і довіру, заохочує відкриту співпрацю, адаптується до тенденцій крипторинку та надає імпульс сталому розвитку технологій ШІ. IMO наразі перебуває на початковому етапі, але з підвищенням прийнятності на ринку та розширенням масштабу участі його інноваційність і потенційна цінність заслуговують на очікування.
AI智能体：новий етап взаємодії
AI-агенти можуть сприймати середовище, здійснювати незалежне мислення та вживати відповідні дії для досягнення встановлених цілей. Підтримувані великими мовними моделями, AI-агенти не лише можуть розуміти природну мову, але й планувати рішення, виконувати складні завдання. Вони можуть слугувати віртуальними помічниками, навчаючись перевагам користувача через взаємодію, пропонуючи персоналізовані рішення. Навіть без чітких інструкцій, AI-агенти можуть самостійно вирішувати проблеми, підвищуючи ефективність та створюючи нову вартість.
Деякі платформи для створення додатків на основі ШІ надають всебічний та зручний набір інструментів для творчості, що дозволяє користувачам налаштовувати функції, зовнішній вигляд, голоси роботів і підключати зовнішні бази знань, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему контенту на основі ШІ. Використовуючи технології генеративного ШІ, ці платформи наділяють особистостей можливостями стати супер-творцями. Ці платформи навчили спеціалізовані великі мовні моделі, що робить рольове виконання більш гуманним; технологія клонування голосу може прискорити персоналізовану взаємодію з продуктами ШІ та значно знизити витрати на синтез голосу. Використовуючи ці платформи, налаштовані на створення інтелектуальних агентів, в даний час можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.
У злитті Web3 та AI наразі більше уваги приділяється дослідженню інфраструктурного рівня, таким ключовим питанням, як отримання якісних даних, захист конфіденційності даних, розміщення моделей на блокчейні, підвищення ефективності використання децентралізованих обчислювальних потужностей, а також перевірка великих мовних моделей. З поступовим вдосконаленням цієї інфраструктури, ми маємо підстави вірити, що злиття Web3 та AI призведе до виникнення ряду інноваційних бізнес-моделей і послуг.