Слияние Web3 и ИИ: создание инфраструктуры нового поколения интернета
Web3 как новая децентрализованная, открытая и прозрачная интернет-парадигма имеет естественные преимущества в сочетании с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре вычислительные и данные ресурсы ИИ находятся под строгим контролем, сталкиваясь с множеством вызовов, такими как узкие места в вычислительной мощности, утечка личных данных, непрозрачность алгоритмов и т.д. Web3, основанный на распределенных технологиях, через совместное использование вычислительных сетей, открытые рынки данных, вычисления с учетом конфиденциальности и др., вносит новый импульс в развитие ИИ. В то же время ИИ также может предоставить множество возможностей для Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и т.д., способствуя развитию его экосистемы. Изучение сочетания Web3 и ИИ имеет решающее значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: Искусственный интеллект и Web3
Данные являются核心动力 развития ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать большое количество высококачественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению. Данные не только предоставляют основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность модели.
Традиционные централизованные модели сбора и использования данных AI имеют следующие основные проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно это понести
Данные ресурсы монополизируются технологическими гигантами, образуя изолированные острова данных
Личная информация подвергается риску утечки и злоупотребления
Web3 предоставляет новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Децентрализованная платформа сбора данных позволяет пользователям продавать неиспользуемые сетевые ресурсы, предоставляя компаниям ИИ реальные и качественные обучающие данные
Используя модель "label to earn", мы стимулируем глобальных работников участвовать в аннотировании данных через токенизацию, собирая профессиональные знания.
Платформа для торговли данными на основе блокчейна предоставляет сторонам спроса и предложения открытое и прозрачное торговое окружение, способствующее инновациям и обмену данными.
Однако в реальном мире получение данных по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как непостоянное качество, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. На основе технологий генеративного ИИ и моделирования синтетические данные могут имитировать атрибуты реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже продемонстрировали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху управляемых данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания. Однако некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности к выводу AI-моделей.
Полностью гомоморфное шифрование ( FHE ) позволяет выполнять вычислительные операции непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами вычислений над открытыми данными. FHE обеспечивает надежную защиту для приватных вычислений ИИ, позволяя вычислительным мощностям GPU выполнять задачи обучения моделей и вывода в среде, не касаясь исходных данных. Это предоставляет ИИ-компаниям огромное преимущество, позволяя безопасно открывать API-сервисы, защищая при этом коммерческие секреты.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риски утечки данных. FHEML усиливает конфиденциальность данных, предоставляя безопасную вычислительную среду для AI-приложений. FHEML является дополнением к ZKML: ZKML доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает вычисление зашифрованных данных для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: ИИ-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительную мощность, превышающему существующие ресурсы. Это не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает продвинутые AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков. Глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а дефицит чипов и другие факторы усугубляют проблему поставок вычислительной мощности.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей ИИ агрегирует глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономически эффективный рынок вычислительных мощностей для компаний ИИ. Стороны, нуждающиеся в вычислительных мощностях, могут публиковать вычислительные задачи, а смарт-контракты распределяют задачи между узлами, предоставляющими вычислительные мощности. Узлы выполняют задачи и отправляют результаты, которые после проверки получают вознаграждение. Эта схема повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблемы с вычислительными мощностями в таких областях, как ИИ.
Помимо универсальных децентрализованных вычислительных сетей, существуют специализированные вычислительные сети, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ. Децентрализованные вычислительные сети предоставляют справедливый и прозрачный рынок вычислительных мощностей, разрывают монополию, снижают барьеры для приложений и повышают эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме Web3 децентрализованные вычислительные сети сыграют ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений для совместного продвижения развития и применения технологий ИИ.
Edge AI позволяет выполнять вычисления на источнике данных, обеспечивая низкую задержку и реальное время обработки, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. В области Web3 это называется DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN усиливает защиту конфиденциальности пользователей за счет локальной обработки данных и снижает риск утечек данных. Встроенный в Web3 механизм токеномики может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в некоторых экосистемах публичных блокчейнов, становясь одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая производительность TPS, низкие транзакционные издержки и технологические инновации предоставляют мощную поддержку проектам DePIN. Некоторые известные проекты DePIN достигли значительного прогресса, их рыночная капитализация превышает 10 миллиардов долларов.
IMO: Новый парадигма выпуска моделей ИИ
Концепция IMO предполагает токенизацию AI-моделей. В традиционной модели разработчикам AI-моделей сложно получать постоянный доход от последующего использования моделей, прозрачность производительности и эффективности моделей ограничивает рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новое финансирование и способ совместного использования ценности для открытых AI моделей. Инвесторы могут приобретать токены IMO, чтобы делиться доходами, которые модель будет генерировать в будущем. Некоторые протоколы используют определенные стандарты ERC, сочетая их с AI оракулами и OPML технологиями для обеспечения подлинности AI моделей и распределения доходов среди держателей токенов.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к трендам крипторынка и вдохновляет на устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на стадии начальных попыток, но его новаторский подход и потенциальная ценность заслуживают ожидания.
AI Агент: новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и действовать для достижения целей. С поддержкой больших языковых моделей AI-агенты не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. Они могут выступать в роли виртуальных помощников, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие и предоставляя персонализированные решения. Даже без четких инструкций AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторые открытые платформы для приложений на базе ИИ предлагают полный и удобный набор инструментов для творчества, позволяя пользователям настраивать функции роботов, внешний вид, голос, а также подключать внешние базы знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента на основе ИИ. Используя технологии генеративного ИИ, эти платформы наделяют людей супер-креативностью. Обучая специализированные большие языковые модели, они делают ролевые игры более человечными; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие с продуктами ИИ и значительно снизить стоимость синтеза голоса. Эти настраиваемые ИИ-агенты в настоящее время могут применяться в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и другие.
В интеграции Web3 и ИИ в настоящее время больше внимания уделяется исследованию уровня инфраструктуры, включая получение качественных данных, защиту конфиденциальности данных, управление моделями на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и проверку больших языковых моделей. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ приведет к возникновению 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» .
9 Лайков
Награда
9
5
Поделиться
комментарий
0/400
SerumSqueezer
· 5ч назад
Действительно ценное может опустошить розничного инвестора
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainThinkTank
· 10ч назад
Рекомендуем всем сохранять спокойствие и наблюдать, такие концептуальные спекуляции не имеют никакой реальной ценности.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoPunster
· 10ч назад
Я в шоке, это же идеальное сочетание в мире клиповых купонов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GamefiHarvester
· 10ч назад
又是一波 неудачники разыгрывайте людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
SerumSurfer
· 10ч назад
Снова зарабатываете деньги на неудачниках, играя с концепциями?
Слияние Web3 и ИИ: пять ключевых областей для построения инфраструктуры следующего поколения Интернета
Слияние Web3 и ИИ: создание инфраструктуры нового поколения интернета
Web3 как новая децентрализованная, открытая и прозрачная интернет-парадигма имеет естественные преимущества в сочетании с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре вычислительные и данные ресурсы ИИ находятся под строгим контролем, сталкиваясь с множеством вызовов, такими как узкие места в вычислительной мощности, утечка личных данных, непрозрачность алгоритмов и т.д. Web3, основанный на распределенных технологиях, через совместное использование вычислительных сетей, открытые рынки данных, вычисления с учетом конфиденциальности и др., вносит новый импульс в развитие ИИ. В то же время ИИ также может предоставить множество возможностей для Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и т.д., способствуя развитию его экосистемы. Изучение сочетания Web3 и ИИ имеет решающее значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: Искусственный интеллект и Web3
Данные являются核心动力 развития ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать большое количество высококачественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению. Данные не только предоставляют основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность модели.
Традиционные централизованные модели сбора и использования данных AI имеют следующие основные проблемы:
Web3 предоставляет новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Однако в реальном мире получение данных по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как непостоянное качество, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. На основе технологий генеративного ИИ и моделирования синтетические данные могут имитировать атрибуты реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже продемонстрировали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху управляемых данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания. Однако некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности к выводу AI-моделей.
Полностью гомоморфное шифрование ( FHE ) позволяет выполнять вычислительные операции непосредственно над зашифрованными данными без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами вычислений над открытыми данными. FHE обеспечивает надежную защиту для приватных вычислений ИИ, позволяя вычислительным мощностям GPU выполнять задачи обучения моделей и вывода в среде, не касаясь исходных данных. Это предоставляет ИИ-компаниям огромное преимущество, позволяя безопасно открывать API-сервисы, защищая при этом коммерческие секреты.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риски утечки данных. FHEML усиливает конфиденциальность данных, предоставляя безопасную вычислительную среду для AI-приложений. FHEML является дополнением к ZKML: ZKML доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает вычисление зашифрованных данных для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: ИИ-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительную мощность, превышающему существующие ресурсы. Это не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает продвинутые AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков. Глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а дефицит чипов и другие факторы усугубляют проблему поставок вычислительной мощности.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей ИИ агрегирует глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономически эффективный рынок вычислительных мощностей для компаний ИИ. Стороны, нуждающиеся в вычислительных мощностях, могут публиковать вычислительные задачи, а смарт-контракты распределяют задачи между узлами, предоставляющими вычислительные мощности. Узлы выполняют задачи и отправляют результаты, которые после проверки получают вознаграждение. Эта схема повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблемы с вычислительными мощностями в таких областях, как ИИ.
Помимо универсальных децентрализованных вычислительных сетей, существуют специализированные вычислительные сети, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ. Децентрализованные вычислительные сети предоставляют справедливый и прозрачный рынок вычислительных мощностей, разрывают монополию, снижают барьеры для приложений и повышают эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме Web3 децентрализованные вычислительные сети сыграют ключевую роль, привлекая больше инновационных приложений для совместного продвижения развития и применения технологий ИИ.
! Узнайте о шести основных интеграциях искусственного интеллекта и Web3
DePIN: Web3, наделяющий силой Edge AI
Edge AI позволяет выполнять вычисления на источнике данных, обеспечивая низкую задержку и реальное время обработки, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. В области Web3 это называется DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN усиливает защиту конфиденциальности пользователей за счет локальной обработки данных и снижает риск утечек данных. Встроенный в Web3 механизм токеномики может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в некоторых экосистемах публичных блокчейнов, становясь одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая производительность TPS, низкие транзакционные издержки и технологические инновации предоставляют мощную поддержку проектам DePIN. Некоторые известные проекты DePIN достигли значительного прогресса, их рыночная капитализация превышает 10 миллиардов долларов.
IMO: Новый парадигма выпуска моделей ИИ
Концепция IMO предполагает токенизацию AI-моделей. В традиционной модели разработчикам AI-моделей сложно получать постоянный доход от последующего использования моделей, прозрачность производительности и эффективности моделей ограничивает рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новое финансирование и способ совместного использования ценности для открытых AI моделей. Инвесторы могут приобретать токены IMO, чтобы делиться доходами, которые модель будет генерировать в будущем. Некоторые протоколы используют определенные стандарты ERC, сочетая их с AI оракулами и OPML технологиями для обеспечения подлинности AI моделей и распределения доходов среди держателей токенов.
Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к трендам крипторынка и вдохновляет на устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на стадии начальных попыток, но его новаторский подход и потенциальная ценность заслуживают ожидания.
AI Агент: новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и действовать для достижения целей. С поддержкой больших языковых моделей AI-агенты не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. Они могут выступать в роли виртуальных помощников, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие и предоставляя персонализированные решения. Даже без четких инструкций AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторые открытые платформы для приложений на базе ИИ предлагают полный и удобный набор инструментов для творчества, позволяя пользователям настраивать функции роботов, внешний вид, голос, а также подключать внешние базы знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента на основе ИИ. Используя технологии генеративного ИИ, эти платформы наделяют людей супер-креативностью. Обучая специализированные большие языковые модели, они делают ролевые игры более человечными; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие с продуктами ИИ и значительно снизить стоимость синтеза голоса. Эти настраиваемые ИИ-агенты в настоящее время могут применяться в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и другие.
В интеграции Web3 и ИИ в настоящее время больше внимания уделяется исследованию уровня инфраструктуры, включая получение качественных данных, защиту конфиденциальности данных, управление моделями на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и проверку больших языковых моделей. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ приведет к возникновению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.