Слияние AI и Web3: создание инфраструктуры следующего поколения интернета
Web3 как новая парадигма интернета, основанная на децентрализации, открытости и прозрачности, имеет естественные преимущества в сочетании с AI. В традиционной централизованной архитектуре вычисления AI и ресурсы данных находятся под строгим контролем, что создает множество проблем, таких как узкие места в вычислительной мощности, утечка конфиденциальной информации и непрозрачность алгоритмов. Однако Web3, основанный на распределенных технологиях, может внести новый импульс в развитие AI через такие способы, как сеть совместного использования вычислительных мощностей, открытые рынки данных и вычисления с защитой конфиденциальности. В то же время AI может предоставить множество возможностей для Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов и алгоритмы противодействия мошенничеству, способствуя его экосистемному строительству. Таким образом, исследование сочетания Web3 и AI имеет решающее значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительных мощностей.
Данные как основа: надежный фундамент AI и Web3
Данные являются основной движущей силой развития ИИ, как топливо для двигателя. Моделям ИИ необходимо перерабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению. Данные не только обеспечивают тренировочную основу для моделей машинного обучения, но и определяют их точность и надежность.
В традиционной централизованной модели получения и использования данных ИИ существуют следующие основные проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно их нести
Данные ресурсы монополизируются технологическими гигантами, образуя острова данных
Личные данные подвергаются риску утечки и злоупотребления.
Web3 может решить болевые точки традиционных моделей с помощью новой децентрализованной парадигмы данных:
Пользователи могут продавать неиспользуемую сеть компаниям ИИ, децентрализованно собирая данные сети, которые после очистки и преобразования предоставляют реальные и качественные данные для обучения моделей ИИ.
Используя модель "label to earn", мы стимулируем глобальных работников участвовать в аннотации данных с помощью токенов, объединяя профессиональные знания со всего мира и усиливая аналитические возможности данных.
Платформа торговли данными на блокчейне предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для сторон спроса и предложения данных, стимулируя инновации и обмен данными.
Тем не менее, в получении данных из реального мира также существуют некоторые проблемы, такие как непостоянное качество данных, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. На основе технологий генеративного ИИ и моделирования, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением к реальным данным и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже продемонстрировали свой зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания. Принятие таких регламентов, как Общий регламент по защите данных (GDPR) Европейским Союзом, отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает проблемы: некоторые чувствительные данные не могут быть полностью использованы из-за рисков конфиденциальности, что, безусловно, ограничивает потенциал и способности моделирования ИИ.
FHE, или полностью однородное шифрование, позволяет выполнять вычислительные операции непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результат вычислений совпадает с результатом тех же вычислений на открытых данных.
FHE предоставляет надежную защиту для вычислений с конфиденциальностью AI, позволяя вычислительным мощностям GPU выполнять задачи обучения и вывода моделей в среде, не касаясь исходных данных. Это предоставляет огромные преимущества компаниям в области AI. Они могут безопасно открывать API-сервисы, защищая коммерческую тайну.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риск утечки данных. Таким образом, FHEML усиливает конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную среду для AI-приложений.
FHEML является дополнением к ZKML, при этом ZKML подтверждает правильное выполнение машинного обучения, а FHEML подчеркивает необходимость выполнения вычислений над зашифрованными данными для обеспечения конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: AI-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему предложение существующих вычислительных ресурсов. Например, обучение одной крупной языковой модели требует огромных вычислительных мощностей, эквивалентных 355 годам обучения на одном устройстве. Такой дефицит вычислительных мощностей не только ограничивает развитие AI-технологий, но и делает такие сложные AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время, мировая загрузка GPU составляет менее 40%, а замедление роста производительности микропроцессоров, а также нехватка чипов из-за проблем с цепочками поставок и геополитических факторов усугубляют проблему с поставками вычислительных мощностей. Специалисты в области ИИ оказались в затруднительном положении: либо покупать оборудование, либо арендовать облачные ресурсы, и им срочно нужен способ получения вычислительных услуг по мере необходимости и экономически эффективный.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей AI, объединяющая неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру, предоставляет компаниям AI экономичный и доступный рынок вычислительных мощностей. Стороны, нуждающиеся в вычислительных мощностях, могут размещать вычислительные задачи в сети, а смарт-контракты распределяют задачи между майнерами, предоставляющими вычислительные мощности. Майнеры выполняют задачи и представляют результаты, после проверки которых получают баллы в качестве вознаграждения. Это решение повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительных мощностях в таких областях, как AI.
Помимо универсальных децентрализованных вычислительных сетей, существуют также платформы, сосредотачивающиеся на обучении ИИ, и специализированные вычислительные сети, ориентированные на вывод ИИ.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей предоставляет справедливый и прозрачный рынок вычислительных ресурсов, разрушает монополию, снижает порог доступа к приложениям и повышает эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме web3 децентрализованная сеть вычислительных мощностей сыграет ключевую роль, привлекая больше инновационных dapp для совместного продвижения развития и применения технологий ИИ.
DePIN: Web3, наделяющий Edge AI возможностями
Представьте себе, что ваш мобильный телефон, умные часы и даже умные устройства в вашем доме обладают способностями к запуску ИИ — в этом и заключается привлекательность Edge AI. Он позволяет вычислениям происходить на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, при этом защищая конфиденциальность пользователей. Технология Edge AI уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 у нас есть более знакомое имя — DePIN. Web3 подчеркивает децентрализованность и суверенитет пользовательских данных, а DePIN может улучшить защиту конфиденциальности пользователей и снизить риск утечки данных за счет обработки данных на локальном уровне; родная токеномика Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в экосистеме одной из публичных блокчейнов, становясь одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокий TPS, низкие транзакционные издержки и технологические инновации этой публичной цепочки обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой публичной цепочке превышает 10 миллиардов долларов, и некоторые известные проекты уже достигли значительного прогресса.
IMO: Новый парадигма публикации AI моделей
Концепция IMO была впервые предложена некоторым соглашением, которое предполагает токенизацию моделей ИИ.
В традиционной модели, из-за отсутствия механизма распределения доходов, после того как AI модель разработана и выведена на рынок, разработчикам обычно трудно получать постоянный доход от последующего использования модели, особенно когда модель интегрируется в другие продукты и услуги, оригинальным создателям сложно отслеживать использование, не говоря уже о получении дохода. Кроме того, производительность и эффективность AI моделей часто не прозрачны, что затрудняет потенциальным инвесторам и пользователям оценку их истинной ценности, что ограничивает рыночное признание модели и ее коммерческий потенциал.
IMO предоставляет совершенно новый способ финансирования и совместного использования ценности для открытых AI моделей; инвесторы могут покупать токены IMO и делиться доходом, который будут генерировать модели впоследствии. Определенный протокол использует специфический стандарт ERC, сочетая AI оракулы и технологии OPML, чтобы гарантировать подлинность AI моделей и возможность держателей токенов делиться доходом.
Модель IMO увеличивает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. IMO в настоящее время находится на стадии начальных попыток, но с ростом принятия на рынке и расширением круга участников ее инновационность и потенциальная ценность стоит ожидать.
AI агент: новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружение, самостоятельно мыслить и предпринимать соответствующие действия для достижения поставленных целей. С поддержкой крупных языковых моделей AI-агенты не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения, выполнять сложные задачи. Они могут выступать в роли виртуальных помощников, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие и предлагая персонализированные решения. Даже без явных указаний AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторый открытый нативный AI-платформа предлагает полный и удобный набор инструментов для создания, поддерживающий пользователям настройку функций, внешнего вида, голоса роботов, а также подключение внешних баз знаний. Платформа стремится создать справедливую и открытую экосистему AI-контента, используя технологии генеративного AI, позволяя индивидуумам стать супер-творцами. Эта платформа обучила специализированную языковую модель, что сделало ролевые игры более гуманными; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие AI-продуктов, снизив стоимость синтеза голоса на 99%; клонирование голоса может быть выполнено всего за 1 минуту. Агенты AI, настроенные с использованием этой платформы, в настоящее время могут быть применены в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и т.д.
В интеграции Web3 и ИИ в настоящее время больше внимания уделяется исследованию инфраструктурного уровня, таким ключевым вопросам, как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, размещение моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и валидация больших языковых моделей. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры у нас есть основания полагать, что интеграция Web3 и ИИ приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
5
Поделиться
комментарий
0/400
UncleWhale
· 4ч назад
бык啊бык啊！web3要На луну
Посмотреть ОригиналОтветить0
GamefiHarvester
· 20ч назад
哈哈разыгрывайте людей как лохов习惯了
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetamaskMechanic
· 20ч назад
Сказать по правде, вычислительная мощность - это ключевой момент.
AI и Web3 Глубина融合: создание Децентрализованного智能互联网生态
Слияние AI и Web3: создание инфраструктуры следующего поколения интернета
Web3 как новая парадигма интернета, основанная на децентрализации, открытости и прозрачности, имеет естественные преимущества в сочетании с AI. В традиционной централизованной архитектуре вычисления AI и ресурсы данных находятся под строгим контролем, что создает множество проблем, таких как узкие места в вычислительной мощности, утечка конфиденциальной информации и непрозрачность алгоритмов. Однако Web3, основанный на распределенных технологиях, может внести новый импульс в развитие AI через такие способы, как сеть совместного использования вычислительных мощностей, открытые рынки данных и вычисления с защитой конфиденциальности. В то же время AI может предоставить множество возможностей для Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов и алгоритмы противодействия мошенничеству, способствуя его экосистемному строительству. Таким образом, исследование сочетания Web3 и AI имеет решающее значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительных мощностей.
Данные как основа: надежный фундамент AI и Web3
Данные являются основной движущей силой развития ИИ, как топливо для двигателя. Моделям ИИ необходимо перерабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению. Данные не только обеспечивают тренировочную основу для моделей машинного обучения, но и определяют их точность и надежность.
В традиционной централизованной модели получения и использования данных ИИ существуют следующие основные проблемы:
Web3 может решить болевые точки традиционных моделей с помощью новой децентрализованной парадигмы данных:
Тем не менее, в получении данных из реального мира также существуют некоторые проблемы, такие как непостоянное качество данных, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. На основе технологий генеративного ИИ и моделирования, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением к реальным данным и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже продемонстрировали свой зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания. Принятие таких регламентов, как Общий регламент по защите данных (GDPR) Европейским Союзом, отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает проблемы: некоторые чувствительные данные не могут быть полностью использованы из-за рисков конфиденциальности, что, безусловно, ограничивает потенциал и способности моделирования ИИ.
FHE, или полностью однородное шифрование, позволяет выполнять вычислительные операции непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результат вычислений совпадает с результатом тех же вычислений на открытых данных.
FHE предоставляет надежную защиту для вычислений с конфиденциальностью AI, позволяя вычислительным мощностям GPU выполнять задачи обучения и вывода моделей в среде, не касаясь исходных данных. Это предоставляет огромные преимущества компаниям в области AI. Они могут безопасно открывать API-сервисы, защищая коммерческую тайну.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риск утечки данных. Таким образом, FHEML усиливает конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную среду для AI-приложений.
FHEML является дополнением к ZKML, при этом ZKML подтверждает правильное выполнение машинного обучения, а FHEML подчеркивает необходимость выполнения вычислений над зашифрованными данными для обеспечения конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: AI-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему предложение существующих вычислительных ресурсов. Например, обучение одной крупной языковой модели требует огромных вычислительных мощностей, эквивалентных 355 годам обучения на одном устройстве. Такой дефицит вычислительных мощностей не только ограничивает развитие AI-технологий, но и делает такие сложные AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
В то же время, мировая загрузка GPU составляет менее 40%, а замедление роста производительности микропроцессоров, а также нехватка чипов из-за проблем с цепочками поставок и геополитических факторов усугубляют проблему с поставками вычислительных мощностей. Специалисты в области ИИ оказались в затруднительном положении: либо покупать оборудование, либо арендовать облачные ресурсы, и им срочно нужен способ получения вычислительных услуг по мере необходимости и экономически эффективный.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей AI, объединяющая неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру, предоставляет компаниям AI экономичный и доступный рынок вычислительных мощностей. Стороны, нуждающиеся в вычислительных мощностях, могут размещать вычислительные задачи в сети, а смарт-контракты распределяют задачи между майнерами, предоставляющими вычислительные мощности. Майнеры выполняют задачи и представляют результаты, после проверки которых получают баллы в качестве вознаграждения. Это решение повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительных мощностях в таких областях, как AI.
Помимо универсальных децентрализованных вычислительных сетей, существуют также платформы, сосредотачивающиеся на обучении ИИ, и специализированные вычислительные сети, ориентированные на вывод ИИ.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей предоставляет справедливый и прозрачный рынок вычислительных ресурсов, разрушает монополию, снижает порог доступа к приложениям и повышает эффективность использования вычислительных мощностей. В экосистеме web3 децентрализованная сеть вычислительных мощностей сыграет ключевую роль, привлекая больше инновационных dapp для совместного продвижения развития и применения технологий ИИ.
DePIN: Web3, наделяющий Edge AI возможностями
Представьте себе, что ваш мобильный телефон, умные часы и даже умные устройства в вашем доме обладают способностями к запуску ИИ — в этом и заключается привлекательность Edge AI. Он позволяет вычислениям происходить на месте возникновения данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, при этом защищая конфиденциальность пользователей. Технология Edge AI уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 у нас есть более знакомое имя — DePIN. Web3 подчеркивает децентрализованность и суверенитет пользовательских данных, а DePIN может улучшить защиту конфиденциальности пользователей и снизить риск утечки данных за счет обработки данных на локальном уровне; родная токеномика Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в экосистеме одной из публичных блокчейнов, становясь одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокий TPS, низкие транзакционные издержки и технологические инновации этой публичной цепочки обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой публичной цепочке превышает 10 миллиардов долларов, и некоторые известные проекты уже достигли значительного прогресса.
IMO: Новый парадигма публикации AI моделей
Концепция IMO была впервые предложена некоторым соглашением, которое предполагает токенизацию моделей ИИ.
В традиционной модели, из-за отсутствия механизма распределения доходов, после того как AI модель разработана и выведена на рынок, разработчикам обычно трудно получать постоянный доход от последующего использования модели, особенно когда модель интегрируется в другие продукты и услуги, оригинальным создателям сложно отслеживать использование, не говоря уже о получении дохода. Кроме того, производительность и эффективность AI моделей часто не прозрачны, что затрудняет потенциальным инвесторам и пользователям оценку их истинной ценности, что ограничивает рыночное признание модели и ее коммерческий потенциал.
IMO предоставляет совершенно новый способ финансирования и совместного использования ценности для открытых AI моделей; инвесторы могут покупать токены IMO и делиться доходом, который будут генерировать модели впоследствии. Определенный протокол использует специфический стандарт ERC, сочетая AI оракулы и технологии OPML, чтобы гарантировать подлинность AI моделей и возможность держателей токенов делиться доходом.
Модель IMO увеличивает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. IMO в настоящее время находится на стадии начальных попыток, но с ростом принятия на рынке и расширением круга участников ее инновационность и потенциальная ценность стоит ожидать.
AI агент: новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружение, самостоятельно мыслить и предпринимать соответствующие действия для достижения поставленных целей. С поддержкой крупных языковых моделей AI-агенты не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения, выполнять сложные задачи. Они могут выступать в роли виртуальных помощников, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие и предлагая персонализированные решения. Даже без явных указаний AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторый открытый нативный AI-платформа предлагает полный и удобный набор инструментов для создания, поддерживающий пользователям настройку функций, внешнего вида, голоса роботов, а также подключение внешних баз знаний. Платформа стремится создать справедливую и открытую экосистему AI-контента, используя технологии генеративного AI, позволяя индивидуумам стать супер-творцами. Эта платформа обучила специализированную языковую модель, что сделало ролевые игры более гуманными; технологии клонирования голоса могут ускорить персонализированное взаимодействие AI-продуктов, снизив стоимость синтеза голоса на 99%; клонирование голоса может быть выполнено всего за 1 минуту. Агенты AI, настроенные с использованием этой платформы, в настоящее время могут быть применены в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и т.д.
В интеграции Web3 и ИИ в настоящее время больше внимания уделяется исследованию инфраструктурного уровня, таким ключевым вопросам, как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, размещение моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и валидация больших языковых моделей. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры у нас есть основания полагать, что интеграция Web3 и ИИ приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.