Fusion de Web3 et de l'IA : Construire l'infrastructure Internet de nouvelle génération

Web3, en tant que modèle Internet décentralisé, ouvert et transparent, a une opportunité naturelle de se combiner avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, l'IA est confrontée à des défis tels que les goulets d'étranglement en matière de calcul, les fuites de données personnelles et les algorithmes en boîte noire. Web3, basé sur une technologie distribuée, peut fournir une nouvelle dynamique au développement de l'IA par le biais de réseaux de puissance de calcul partagée, 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, favorisant ainsi la construction de son écosystème. Explorer la combinaison des deux est essentiel pour construire l'infrastructure Internet de nouvelle génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.

Données pilotées : Les bases solides de l'IA et du Web3

Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une capacité de raisonnement puissante. Les données fournissent non seulement la base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité du modèle.

Les principaux problèmes des modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisés sont les 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 des géants de la technologie, créant des îlots de données.
• Les données personnelles sont confrontées à des risques de fuite et d'abus.

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

• Les utilisateurs peuvent vendre leur bande passante inutilisée à des entreprises d'IA, permettant de collecter des données réseau de manière décentralisée, fournissant des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
• Adopter le mode "label to earn", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des jetons, 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 transparent et public pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, stimulant l'innovation et le partage des données.

Cependant, l'acquisition de données du monde réel présente également des problèmes de qualité inégale, de difficulté de traitement, ainsi que de diversité et de représentativité insuffisantes. Les données synthétiques pourraient être la star future du secteur des données Web3. Basées sur la technologie de l'IA générative et la simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant ainsi de complément efficace pour améliorer l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, les transactions 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 un sujet d'attention mondial. 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 les capacités de raisonnement des modèles d'IA.

FHE (chiffrement homomorphe complet) permet de calculer directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer, et les résultats correspondent aux calculs effectués sur les données en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence de modèles sans toucher à l'environnement des données brutes. Cela apporte un avantage considérable aux 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 de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et empêchant les fuites de données. 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 que l'apprentissage automatique s'exécute correctement, tandis que FHEML souligne le calcul sur des données chiffrées pour maintenir la confidentialité des données.

Révolution de la puissance de calcul : IA et calcul dans un réseau décentralisé

La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une demande exponentielle en puissance de calcul, bien au-delà de l'offre actuelle de ressources informatiques. Cela limite non seulement les avancées technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et des développeurs.

Le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40%, et avec le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que les pénuries de puces dues aux facteurs de la chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul est devenu encore plus grave. Les professionnels de l'IA sont confrontés à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, et ont un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.

Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inutilisées du monde entier pour offrir aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économiquement accessible. Les demandeurs peuvent publier des tâches de calcul, et un contrat intelligent attribue les tâches aux nœuds de mineurs qui exécutent et soumettent les résultats, obtenant une récompense après vérification. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème de goulet d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.

En plus des réseaux de puissance décentralisés généraux, il existe également des réseaux de puissance dédiés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Les réseaux de puissance décentralisés offrent un marché équitable et transparent, brisent les monopoles, abaissent les barrières à l'entrée et améliorent l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, ils joueront un rôle clé, attirant davantage de dapps innovants et favorisant le développement et l'application de la technologie IA.

DePIN : Web3 habilitant l'Edge AI

L'Edge AI permet de réaliser le calcul à la source de génération des données, ce qui permet un traitement en temps réel à faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Il a été appliqué dans des domaines clés tels que la conduite autonome.

Dans le domaine du Web3, 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 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 certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus prisées. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technique de cette blockchain publique offrent un soutien solide aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets bien connus 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 permet de tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, il est difficile pour les développeurs de tirer des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, la performance et l'efficacité des modèles manquent de transparence, ce qui limite la reconnaissance du marché et le potentiel commercial.

IMO offre un nouveau financement et un mode de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des tokens IMO pour partager les revenus futurs du modèle. Un certain protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de tokens 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 injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement en phase d'essai préliminaire, mais son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.

Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive

L'Agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière autonome et agir pour atteindre des objectifs. Soutenu par de grands modèles de langage, l'Agent IA comprend non seulement le langage naturel, mais il peut aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par l'interaction, et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorant l'efficacité et créant de nouvelles valeurs.

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. Elle s'efforce de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert, permettant aux individus de devenir des super créateurs grâce à la technologie de l'AI générative. Cette plateforme entraîne des modèles de langage spécialement conçus pour rendre les jeux de rôle plus humanisés ; la technologie de clonage vocal accélère les interactions personnalisées des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute à réaliser. L'Agent AI personnalisé de cette plateforme peut être appliqué dans divers domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.

L'intégration de Web3 et de l'IA est actuellement davantage axée 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 vérification des grands modèles de langage. À mesure que ces infrastructures se perfectionnent progressivement, l'intégration de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux innovants et de services.