Fusion approfondie de l'IA et du Web3 : façonner le paysage futur de l'Internet

Web3, en tant que nouvelle paradigm internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités d'intégration naturelles avec l'IA. Sous une architecture centralisée traditionnelle, le calcul AI et les ressources de données sont strictement contrôlés, faisant face à des défis tels que le goulet d'étranglement de la puissance de calcul, les violations de la vie privée et le manque de transparence des algorithmes. Web3, basé sur des technologies distribuées, insuffle une nouvelle dynamique au développement de l'IA par le biais de réseaux de calcul partagés, de marchés de données ouverts et de calculs de confidentialité. En même temps, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à sa construction écologique. Explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est crucial 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 doivent digérer une quantité massive de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une capacité de raisonnement puissante. 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 AI centralisées présentent les problèmes suivants :

• Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les PME de s'en accommoder.
• Les ressources de données sont monopolisées par de grandes entreprises technologiques, créant des îlots de données.
• Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.

Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces points de douleur :

• Les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées, collecter des données réseau de manière décentralisée, et fournir des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
• Adopter le modèle "annoter pour gagner", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des tokens, rassemblant ainsi 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, incitant à l'innovation et au partage des données.

Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel présente encore certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, la diversité et le manque de représentativité. Les données synthétiques pourraient être un point fort du domaine des données Web3 à l'avenir. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les propriétés des données réelles, servant de complément efficace aux données réelles et améliorant 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 : le rôle de FHE dans le Web3

À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue une préoccupation mondiale. L'adoption de réglementations telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l'Union européenne 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.

FHE est le chiffrement homomorphe, permettant d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en clair.

FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant ainsi aux capacités de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles sans toucher aux données brutes. Cela apporte un énorme avantage aux entreprises d'IA. Elles peuvent ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant les secrets commerciaux.

FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.

FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul 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 actuels double tous les 3 mois, entraînant une augmentation exponentielle de la demande en puissance de calcul, bien au-delà de l'offre actuelle de ressources de calcul. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langage d'une célèbre entreprise d'IA nécessite une puissance de calcul énorme, équivalente à 355 années d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques de l'IA, mais rend également ces modèles d'IA avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et des développeurs.

En même temps, l'utilisation mondiale des GPU est inférieure à 40 %, et le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces causée par des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, rendent le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul encore plus grave. Les professionnels de l'IA se retrouvent dans un dilemme : soit acheter du matériel, soit louer des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et rentable.

Un réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, offrant aux entreprises AI un marché de puissance de calcul à la fois économique et accessible. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds de mineurs qui contribuent à la puissance de calcul. Les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, après vérification, leur rapportent des points de récompense. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre le problème des goulets d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'AI.

En plus du réseau de calcul décentralisé général, il existe des plateformes dédiées à l'entraînement de l'IA et des réseaux de calcul spécialisés dans l'inférence de l'IA.

Le réseau de puissance de calcul décentralisé offre 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, le réseau de puissance de calcul décentralisé jouera un rôle clé, attirant l'adhésion de davantage de dapps innovants pour promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies AI.

DePIN : Web3 habilite l'Edge AI

Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, et même les appareils intelligents de votre maison, aient la capacité de faire fonctionner l'IA - c'est là tout le charme de l'Edge AI. Cela permet aux calculs de se faire à la source de la génération des données, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI est déjà appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.

Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. 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 et réduit le risque de fuite de données en traitant les données localement ; le mécanisme économique des tokens natifs du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.

Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une célèbre blockchain publique, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Le TPS élevé, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain publique fournissent un soutien solide aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et plusieurs projets renommés ont déjà réalisé des progrès significatifs.

IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA

Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, qui tokenise les modèles d'IA.

Dans un modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des bénéfices, une fois qu'un modèle d'IA est développé et mis sur le marché, il est souvent difficile pour le développeur de tirer un revenu continu de l'utilisation ultérieure du modèle, en particulier lorsque le modèle est intégré dans d'autres produits et services, il est difficile pour le créateur d'origine de suivre l'utilisation, sans parler d'en tirer des revenus. De plus, les performances 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 fournit un nouveau moyen de financement et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source, permettant aux investisseurs d'acheter des jetons IMO et de partager les revenus générés par le modèle par la suite. Un protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité du modèle 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. L'IMO est actuellement encore dans une phase d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle méritent notre attention.

Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive

L'Agent IA est capable de percevoir son environnement, de penser de manière indépendante et de prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs établis. Avec le soutien de grands modèles linguistiques, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Il peut agir comme un assistant virtuel, apprenant les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions et fournissant des solutions personnalisées. En l'absence d'instructions claires, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorant l'efficacité et créant de la nouvelle valeur.

Une plateforme d'application native AI propose 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. Elle s'engage à créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert, en utilisant la technologie de l'IA générative pour permettre aux individus de devenir des super créateurs. Cette plateforme a formé des modèles de langage de grande taille spécialement conçus, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal n'ayant besoin que d'une minute pour être réalisé. Grâce à l'AI Agent personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être utilisé dans divers domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.

Dans la fusion de Web3 et de l'IA, l'exploration porte actuellement davantage sur le niveau des infrastructures, notamment comment obtenir des données de haute qualité, protéger la confidentialité des données, comment héberger des modèles sur la blockchain, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et comment valider les grands modèles de langage, entre autres questions clés. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, 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.