Слияние AI и Web3: возможности и вызовы

В последние годы искусственный интеллект (AI) и технологии Web3 достигли значительного прогресса, вызвав широкий интерес. ИИ добился прорыва в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и т.д., что привело к изменениям в различных отраслях. Web3, основанный на блокчейне, реализует совместное использование данных и самоопределение пользователей через смарт-контракты, распределенное хранилище и т.д. Сочетание этих двух технологий создает новые возможности.

Текущие тенденции развития AI+Web3

Web3 помогает AI

1. Децентрализованная сеть вычислительной мощности

Некоторые проекты, такие как Akash, Render и другие, пытаются создать децентрализованные сети вычислительной мощности с помощью токенов, чтобы обеспечить поддержку вычислений для ИИ. Эти сети в основном используются для вывода ИИ, а не для обучения крупных моделей.

2. Рынок алгоритмических моделей децентрализации

Проекты, такие как Bittensor, создают децентрализованный рынок AI-алгоритмов, соединяя различные AI-модели, чтобы предоставить пользователям наиболее подходящие услуги.

3. Децентрализованный сбор данных

Проекты такие как PublicAI стимулируют пользователей вносить данные с помощью токенов, предоставляя более разнообразные источники данных для обучения ИИ.

4. Использование нулевых знаний для защиты конфиденциальности

Проекты, такие как BasedAI, исследуют использование технологии нулевых знаний для обучения машин, обеспечивая при этом защиту конфиденциальности данных.

ИИ помогает Web3

1. Анализ данных и прогнозирование

Многие проекты Web3 интегрируют AI-сервисы, предлагая пользователям инвестиционные стратегии, анализ цепочек, прогнозирование цен и другие функции.

2. Персонализированные услуги

Платформы, такие как Dune, используют ИИ для оптимизации пользовательского опыта, например, для автоматической генерации SQL-запросов. Некоторые контентные платформы также используют ИИ для резюмирования контента.

3. Аудит смарт-контрактов

Проекты, такие как 0x0.ai, используют технологии ИИ для анализа смарт-контрактов, выявления потенциальных уязвимостей и рисков безопасности.

Столкновение с вызовами

1. Децентрализованная сеть вычислительной мощности трудно поддерживает обучение больших моделей

Из-за высоких требований к стабильности, параллельной работе нескольких карт и т.д., в настоящее время децентрализованные вычислительные мощности в основном используются для вывода AI, и трудно поддерживать обучение больших моделей.

2. Комбинация AI и Web3 все еще выглядит грубо

Многие проекты лишь поверхностно используют ИИ, не достигая глубокого слияния и инноваций. Некоторые проекты больше заинтересованы в маркетинговых соображениях, внедряя концепцию ИИ.

3. Модель токеномики нуждается в доработке

Некоторые проекты внедряют токеномику больше для финансирования и создания шумихи, а не для решения реальных потребностей.

Перспективы на будущее

Несмотря на вызовы, слияние AI и Web3 все еще содержит огромный потенциал. AI может предоставить Web3 интеллектуальные способности, в то время как Web3 приносит AI преимущества децентрализации. В будущем ожидаются инновационные прорывы в области обмена данными, защиты конфиденциальности, обеспечения вычислительной мощности и т.д., что позволит построить более интеллектуальную, открытую и справедливую систему. Ключевым моментом является глубокое слияние преимуществ обоих, а не простое наложение. С развитием технологий и углублением исследований ожидается появление большего количества инновационных приложений.