La fusion de Web3 et de l'intelligence artificielle : ouvrir une nouvelle ère pour Internet

Web3, en tant que nouvelle génération de paradigme Internet, présente des caractéristiques de décentralisation, d'ouverture et de transparence qui s'accordent naturellement avec l'intelligence artificielle. L'architecture centralisée traditionnelle fait face à de nombreux défis dans le développement de l'IA, tels que le goulot d'étranglement de la puissance de calcul, la fuite de données privées et l'opacité des algorithmes. Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans l'IA grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts et des calculs privés. En même temps, l'IA peut également habiliter l'écosystème Web3, par exemple en optimisant les contrats intelligents et les algorithmes anti-triche. Explorer la combinaison des deux revêt une importance capitale pour la construction de l'infrastructure Internet de prochaine génération et pour libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.

Données : Les fondements de l'IA et du Web3

Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Des données massives et de haute qualité sont la base pour que les modèles d'IA acquièrent une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement, déterminant directement l'exactitude et la fiabilité des modèles.

Les modèles traditionnels d'acquisition et d'utilisation des données AI centralisés présentent les problèmes suivants :

• Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les petites et moyennes entreprises de le supporter.
• Les ressources de données sont monopolisées par quelques géants, créant des îlots de données.
• Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.

Web3 propose un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces problèmes :

• Les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées aux entreprises d'IA pour collecter des données sur le web de manière décentralisée.
• Adopter le mode "travail contre revenu", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des tokens.
• La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de trading public et transparent pour les deux parties.

Néanmoins, l'acquisition de données du monde réel est toujours confrontée à des problèmes de qualité inégale et de difficulté de traitement. Les données synthétiques pourraient devenir un complément important à l'avenir. Basées sur des technologies d'IA générative, les données synthétiques peuvent simuler les propriétés des données réelles et ont déjà montré un potentiel d'application dans des domaines tels que la conduite autonome, les transactions financières et le développement de jeux.

Protection de la vie privée : L'importance du chiffrement homomorphe

À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondial. Cependant, une protection excessive a également conduit à ce que certaines données sensibles ne puissent pas être pleinement utilisées, limitant ainsi le potentiel des modèles d'IA.

Le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) permet de calculer directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer pour obtenir des résultats identiques à ceux d'un calcul en texte clair. Cela offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité en IA, permettant aux GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence de modèles sans entrer en contact avec les données brutes.

FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage machine, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. FHEML complète l'apprentissage machine à connaissance nulle, qui prouve l'exécution correcte de l'apprentissage machine, tandis que le premier se concentre sur le calcul des données chiffrées afin de préserver la confidentialité.

Révolution de la puissance de calcul : réseau de calcul AI décentralisé

La complexité de calcul des systèmes d'IA double chaque trimestre, entraînant une augmentation explosive de la demande en puissance de calcul, bien au-delà des ressources actuellement disponibles. Par exemple, l'entraînement d'un modèle d'IA connu nécessite l'équivalent de 355 ans de puissance de calcul d'un seul appareil. Cette pénurie limite non seulement les progrès technologiques de l'IA, mais rend également les modèles avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et développeurs.

En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et la combinaison d'un ralentissement de l'amélioration des performances des puces et de problèmes de chaîne d'approvisionnement rend l'offre de puissance de calcul encore plus tendue. Les professionnels de l'IA sont confrontés à un dilemme entre acheter du matériel ou louer des ressources cloud, et ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économique.

Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inactives du monde entier pour fournir un marché de puissance de calcul économique et accessible aux entreprises d'IA. Les demandeurs peuvent publier des tâches sur le réseau, et les contrats intelligents les attribuent aux nœuds mineurs, qui exécutent et soumettent les résultats, et reçoivent des récompenses après vérification. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le goulot d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines comme l'IA.

En plus du réseau de puissance de calcul général, il existe des plateformes dédiées à l'entraînement et à l'inférence en IA. Les réseaux de puissance de calcul décentralisés offrent un marché équitable et transparent, brisent les monopoles, abaissent les barrières à l'entrée et améliorent l'efficacité, jouant un rôle clé dans l'écosystème Web3.

IA de périphérie : Web3 habilitant les dispositifs intelligents

Imaginez que les téléphones, les montres intelligentes et même les appareils ménagers possèdent la capacité d'exécuter de l'IA, c'est là toute la magie de l'IA de bord. Elle déplace le calcul vers la source des données, permettant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie de l'IA de bord a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.

Dans le domaine du Web3, le réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN) présente des similitudes avec l'IA en périphérie. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, tandis que DePIN renforce la protection de la vie privée grâce au traitement local des données ; le mécanisme économique natif des jetons du Web3 peut inciter les nœuds à fournir des ressources informatiques, construisant ainsi un écosystème durable.

DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une blockchain haute performance, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets privilégiées. Le TPS élevé, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne a dépassé 10 milliards de dollars, et plusieurs projets renommés ont réalisé des progrès significatifs.

Émission du modèle initial : Nouvelle paradigme de publication des modèles d'IA

Le concept d'émission de modèle initial ( IMO) a été proposé pour la première fois par un certain protocole, permettant de tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à obtenir des revenus récurrents de l'utilisation ultérieure, la performance et l'efficacité des modèles manquent également de transparence, ce qui limite la reconnaissance du marché et le potentiel commercial.

IMO a offert un nouveau soutien financier et une méthode de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les revenus futurs du modèle. En combinant des normes technologiques spécifiques, des oracles d'IA et de l'apprentissage automatique sur la chaîne, cela garantit l'authenticité des modèles d'IA et le partage des bénéfices pour les détenteurs de jetons.

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. Bien qu'il soit actuellement à un stade d'essai précoce, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses à mesure que l'acceptation du marché augmente et que la portée de la participation s'élargit.

Agents intelligents AI : Une nouvelle ère d'expérience interactive

Les agents intelligents de l'IA peuvent percevoir leur environnement, penser de manière autonome et agir pour atteindre leurs objectifs. Soutenus par de grands modèles de langage, ils comprennent non seulement le langage naturel, mais peuvent également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Les agents IA peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, ils peuvent résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la valeur.

Une plateforme d'application native AI ouverte offre un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Cette plateforme a formé des modèles de langage de grande taille spécialisés, rendant les jeux de rôle plus humains ; sa technologie de clonage vocal réduit le coût de la synthèse vocale de 99 %, ne nécessitant qu'une minute pour être réalisée. Grâce aux agents intelligents AI personnalisés de cette plateforme, des applications sont désormais possibles dans plusieurs domaines, tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues et la génération d'images.

La fusion actuelle de Web3 et de l'IA se concentre davantage sur l'exploration des infrastructures, 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 des grands modèles de langage. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.