Fusion de l'IA et du Web3 : Construire une nouvelle génération d'infrastructures Internet

En tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, Web3 offre des opportunités d'intégration naturelles avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont soumises à un contrôle strict, tout en faisant face à des défis tels que le goulot d'étranglement de la puissance de calcul, les fuites de données et les algorithmes en boîte noire. En revanche, Web3 repose sur des technologies distribuées et, par le biais de réseaux de puissance de calcul partagés, de marchés de données ouverts et de calculs de confidentialité, insuffle une nouvelle dynamique au développement de l'IA. En outre, l'IA peut également fournir un soutien considérable à Web3, comme l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, favorisant ainsi la construction de son écosystème. Par conséquent, explorer la synergie entre Web3 et l'IA est d'une importance cruciale pour construire l'infrastructure Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.

Données pilotées : Une base solide pour l'IA et le Web3

Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de traiter d'énormes quantités de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et de puissantes capacités de raisonnement. Les données ne fournissent pas seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité du modèle.

Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisée présentent les principaux problèmes suivants :

• Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les PME de l'assumer.
• Les ressources de données sont monopolisées par de grandes entreprises technologiques, formant des îlots de données.
• Les données personnelles sont exposées au risque de fuite et d'abus.

Web3 résout les points de douleur des modèles traditionnels grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :

• Les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées à des entreprises d'IA, afin de collecter des données en ligne de manière décentralisée, après nettoyage et transformation pour fournir des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement de modèles d'IA.
• Adoption du modèle "label to earn", incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des incitations en tokens, rassemblant l'expertise mondiale et renforçant les capacités d'analyse des données.
• La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, favorisant l'innovation et le partage des données.

Cependant, l'acquisition de données du monde réel pose encore certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, le manque de diversité et de représentativité, etc. Les données synthétiques pourraient devenir la future star du domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, comme un complément efficace pour améliorer 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 : Applications de FHE dans Web3

À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondial. L'adoption de réglementations pertinentes reflète une protection stricte de la vie privée des individus. 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 la capacité de raisonnement des modèles d'IA.

Le chiffrement homomorphe complet (FHE) permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer les données, et les résultats des calculs sont identiques à ceux obtenus avec les données en clair. Le FHE offre une protection solide pour le calcul privé en IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans accès aux données brutes. Cela représente un avantage considérable pour les 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 crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, qui prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul sur des données chiffrées 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 3 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 modèle d'IA bien connu nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement d'un seul appareil. La pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et développeurs.

En même temps, l'utilisation mondiale des GPU est inférieure à 40 %, et l'amélioration des performances des microprocesseurs ralentit, tandis que des facteurs liés à la chaîne d'approvisionnement et à la géopolitique entraînent une pénurie de puces, ce qui aggrave encore le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA font face à un dilemme : soit acheter du matériel, soit louer des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.

Certain réseaux de puissance de calcul AI décentralisés agrègent des ressources GPU inactives à travers le monde, fournissant aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économiquement accessible. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds contribuant à la puissance de calcul, les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, après vérification, reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre les problèmes de goulot d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.

En plus du réseau de puissance de calcul décentralisé général, il existe également des réseaux de puissance de calcul dédiés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Les réseaux de puissance de calcul décentralisés fournissent un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité d'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de puissance de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications innovantes pour promouvoir conjointement le développement et l'application des technologies d'IA.

DePIN : Web3 habilitant l'IA de périphérie

L'Edge AI permet de réaliser des calculs à la source de génération des données, assurant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.

Dans le domaine du Web3, DePIN (réseau d'infrastructure physique décentralisé) présente des similitudes avec l'Edge AI. 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 natif des tokens du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.

Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes de chaînes publiques, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus prisées. Des TPS élevés, des frais de transaction bas et l'innovation technologique offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Certains projets DePIN bien connus ont déjà réalisé des progrès significatifs.

IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA

Le concept d'IMO (Initial Model Offering) permet de tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les développeurs de modèles d'IA de tirer des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque les modèles sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.

IMO offre un nouveau mode de financement et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO et partager les revenus générés par le modèle par la suite. Certains protocoles utilisent des normes techniques spécifiques, combinant l'oracle AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre 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 insuffle une dynamique au développement durable des technologies AI. Le modèle IMO est actuellement en phase d'expérimentation 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.

Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive

L'Agent IA peut percevoir son environnement, réfléchir de manière indépendante et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Soutenu par de grands modèles de langage, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Il peut servir d'assistant virtuel, apprenant les préférences des utilisateurs grâce à des interactions, et fournissant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut 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 des fonctionnalités de robot, l'apparence, la voix et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert. En utilisant des technologies d'IA générative, elles permettent aux individus de devenir des super créateurs. Ces plateformes peuvent entraîner des modèles de langage de grande taille spécialisés, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits IA, réduisant considérablement les coûts de synthèse vocale. Les agents IA personnalisés utilisant ces plateformes peuvent actuellement être appliqués dans divers domaines tels que les discussions vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.

Dans le domaine de l'intégration de Web3 et de l'IA, l'attention actuelle se concentre davantage sur l'exploration des couches d'infrastructure, telles que l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et la validation de grands modèles linguistiques. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, l'intégration de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.