Fusion et développement de l'IA et du Web3 : opportunités et défis

Ces dernières années, l'intelligence artificielle (AI) et les technologies Web3 ont fait des progrès considérables, attirant une attention généralisée. L'IA a réalisé des percées dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel, apportant des transformations dans divers secteurs. Le Web3, quant à lui, est basé sur la blockchain et permet le partage de données et l'autonomie des utilisateurs grâce à des contrats intelligents et du stockage distribué. La combinaison des deux crée de nouvelles possibilités.

État actuel du développement de l'IA et du Web3

Web3 aide l'IA

1. Réseau de puissance de calcul décentralisé

Certains projets comme Akash, Render, etc. essaient de créer des réseaux de puissance de calcul décentralisés grâce à des incitations par jetons, afin de fournir un soutien en puissance de calcul pour l'IA. Ces réseaux sont principalement utilisés pour l'inférence de l'IA, et non pour l'entraînement de grands modèles.

2. Marché des modèles algorithmiques décentralisés

Des projets comme Bittensor sont en train de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, connectant différents modèles d'IA pour offrir aux utilisateurs les services les plus adaptés.

3. Collecte de données décentralisée

Des projets comme PublicAI incitent les utilisateurs à contribuer des données par le biais de jetons, fournissant ainsi des sources de données plus diversifiées pour l'entraînement de l'IA.

4. Protéger la vie privée grâce aux preuves à divulgation nulle de connaissance

Les projets comme BasedAI explorent l'utilisation de la technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance pour effectuer un apprentissage automatique tout en protégeant la vie privée des données.

L'IA au service du Web3

1. Analyse et prévision des données

De nombreux projets Web3 intègrent des services d'IA pour offrir aux utilisateurs des stratégies d'investissement, des analyses en chaîne, des prévisions de prix, etc.

2. Services personnalisés

Des plateformes comme Dune utilisent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur, comme la génération automatique de requêtes SQL. Certaines plateformes de contenu utilisent également l'IA pour résumer le contenu.

3. Audit des contrats intelligents

Des projets comme 0x0.ai utilisent la technologie AI pour analyser les contrats intelligents, identifier les vulnérabilités potentielles et les risques de sécurité.

Défis rencontrés

1. Les réseaux de puissance de calcul décentralisés ont du mal à supporter l'entraînement de grands modèles.

En raison de exigences élevées en matière de stabilité, de parallélisme multi-cartes, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, et il est difficile de supporter l'entraînement de grands modèles.

2. La combinaison de l'IA et du Web3 reste encore grossière.

De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une intégration et une innovation profondes. Certains projets introduisent le concept d'IA principalement pour des raisons marketing.

3. Le modèle économique des tokens doit être amélioré

Certains projets introduisent des modèles économiques basés sur des tokens principalement pour le financement et la promotion, plutôt que pour répondre à des besoins réels.

Perspectives d'avenir

Malgré les défis, la fusion de l'IA et du Web3 recèle un potentiel énorme. L'IA peut fournir des capacités intelligentes au Web3, tandis que le Web3 offre des avantages de décentralisation à l'IA. L'avenir pourrait voir des percées innovantes dans le partage des données, la protection de la vie privée et l'approvisionnement en puissance de calcul, construisant ainsi des systèmes plus intelligents, ouverts et justes. L'essentiel est de fusionner en profondeur les avantages des deux, et non de simplement les superposer. Avec les progrès technologiques et l'approfondissement des explorations, on peut s'attendre à l'émergence de nombreuses applications innovantes.