El 7 de mayo, Bithumb agregó pares de operaciones en won surcoreano para dos proyectos de IA, AIOZ y NEAR. NEAR, como protocolo L1 bien establecido, no necesita presentación. AIOZ Network, por otro lado, podría ser menos familiar. Anteriormente centrada en almacenamiento y transmisión, AIOZ Network está aprovechando sus ventajas acumuladas para avanzar gradualmente hacia IA como servicio y potencia computacional compartida. Recientemente, lanzó el libro blanco de su proyecto de IA descentralizada, W3AI.

A medida que el panorama de la IA se vuelve más concurrido, ¿qué nuevas estrategias pueden ofrecer los proyectos establecidos para asegurar una posición en un mercado donde la liquidez y la atención son escasas?

Debido a la complejidad del libro blanco, TechFlow realizó un análisis exhaustivo para ayudar a los lectores a comprender rápidamente las características técnicas y la implementación del proyecto AIOZ W3AI.

En medio de la oportunidad de AIOZ para ingresar al mercado de IA de Aave

Aunque no es un proyecto nuevo, la transición de AIOZ a la inteligencia artificial parece ser una progresión natural. Anteriormente, AIOZ Network operaba como una red de Capa 1 con interoperabilidad entre Ethereum y Cosmos. Utilizaba el AIOZ DePIN, impulsado por más de 120,000 nodos globales, para proporcionar recursos de potencia computacional. Esta infraestructura admite la velocidad de procesamiento de la inteligencia artificial, la iteración rápida, la escalabilidad y la seguridad de la red, sirviendo como un recurso crucial para la transición narrativa del proyecto.

Además, el desarrollo de la IA enfrenta desafíos con soluciones centralizadas de computación en la nube que luchan por manejar grandes conjuntos de datos, lo que lleva a limitaciones de escalabilidad y altos costos. Además, surgen preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos cuando el control de los datos recae en proveedores centralizados en lugar de los usuarios.

Además, las barreras elevadas para acceder a los recursos de IA de primer nivel limitan la participación de muchas pequeñas empresas e individuos, obstaculizando la innovación. La computación en el borde ofrece una solución al proporcionar servicios cercanos para las fuentes de datos. Las aplicaciones se inician desde el borde, lo que resulta en respuestas de servicio de red más rápidas. Dado que los datos se procesan localmente en los nodos, no es necesario la transmisión a larga distancia a servidores centrales, reduciendo naturalmente el riesgo de fuga de datos. Con los nodos de computación en el borde distribuidos globalmente de AIOZ DePIN, AIOZ adquiere la confianza para ingresar a gran escala al dominio de la IA.

Datos del nodo actual operado por la red AIOZ.

W3AI: Arquitectura de doble capa de DePIN+AI como servicio

A medida que AIOZ se adentra en el campo de la IA, un movimiento clave es la introducción de W3AI, una arquitectura de doble capa que abarca infraestructura y aplicaciones.

La arquitectura de doble capa es fundamental para el proyecto AIOZ W3AI, que ofrece un enfoque innovador para abordar problemas fundamentales en la computación de IA como la escalabilidad, la eficiencia de costos y la protección de la privacidad del usuario.

Este diseño arquitectónico divide la operación de toda la red en dos capas principales: la capa de infraestructura (Infraestructura W3AI) y la capa de aplicación (Aplicación W3AI). Cada capa tiene sus funciones y roles únicos, apoyando colectivamente la operación eficiente de toda la red.

La capa de infraestructura (Infraestructura W3AI) sirve como base de la red.

1. Los nodos artificiales de AIOZ DePIN en todo el mundo

La base de AIOZ W3AI radica en sus nodos de computación artificial distribuida en el borde, que contribuyen con sus recursos informáticos, incluido el almacenamiento, la CPU y la GPU a nivel mundial para formar una fuente de energía descentralizada. La topología multigráfica garantiza líneas de comunicación eficientes entre AIOZ DePIN, minimizando así los costos de comunicación y aumentando la velocidad de procesamiento. Estos nodos trabajan juntos a través de métodos de computación distribuida para entrenar y ejecutar conjuntamente modelos de IA. De esta manera, la plataforma AIOZ W3AI utiliza de manera efectiva los recursos de computación distribuida para reducir costos y aumentar la eficiencia para aplicaciones de IA y mejorar la protección de la privacidad de los datos. Este enfoque descentralizado reduce en gran medida el riesgo de cuellos de botella del servidor y mejora la privacidad del usuario al eliminar un único punto de control.

La infraestructura de computación descentralizada de W3AI, impulsada por la red de nodos AIOZ.

El área morada indica la distribución de nodos de almacenamiento, mientras que el área azul representa la distribución de nodos de computación.

2. Procesamiento y almacenamiento de datos

A través de AIOZ W3S, los datos se almacenan de forma segura en múltiples nodos dispersos globalmente, mejorando la seguridad de los datos y los tiempos de respuesta del procesamiento de datos.

Los sistemas de archivos distribuidos como AIOZ IPFS y las tecnologías criptográficas protegen los datos almacenados en los nodos, evitando el acceso no autorizado y las violaciones de datos.

Capa de aplicación flexible (Aplicación W3AI)

1. La plataforma Web 3 ofrece IA como un Servicio (IAaaS).

En pocas palabras, AI as a Service es un modelo en el que la tecnología de IA se proporciona a los usuarios como un servicio en línea, lo que permite a las empresas o individuos disfrutar de la conveniencia de la tecnología de IA sin necesidad de inversiones costosas.

Imagina a un comerciante de comercio electrónico que quiere entender el historial de compras de los usuarios y analizar el comportamiento del consumidor para brindar recomendaciones de compras personalizadas. La IA como servicio se puede utilizar para recopilar y analizar datos de usuario, generando estrategias de ventas correspondientes. Este es un ejemplo de IA como servicio aplicada en el comercio electrónico.

En cuanto a la forma del producto, W3AI ofrece un flujo de trabajo de entrenamiento de IA simplificado e intuitivo UI/UX, proporcionando a los usuarios interfaces y APIs para un fácil acceso a los servicios de W3AI, desarrollo e implementación de modelos de IA, entre otras funcionalidades. Este diseño de capa se enfoca en la experiencia del usuario y la accesibilidad del servicio. Además, la plataforma integra varias ofertas de IA como servicio, incluyendo aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales, lo que permite a los usuarios elegir diferentes servicios y herramientas según sus necesidades.

2. Entrenamiento y inferencia del modelo

La plataforma W3AI admite el entrenamiento de modelos y la inferencia en un entorno descentralizado. El entrenamiento de W3AI (Infraestructura AIOZ W3AI) utiliza técnicas como el Aprendizaje Federado Descentralizado, como el cifrado homomórfico para permitir la colaboración entre numerosos nodos de computación en el borde (DePINs) sin necesidad de compartir sus propios datos, mejorando el rendimiento del entrenamiento del modelo y asegurando la privacidad de los datos. Los modelos entrenados se implementan en los DePINs de borde AIOZ, acercando la IA a la fuente de datos. La inferencia de W3AI, soportada por la tecnología W3S (Infraestructura AIOZ W3S), permite a los usuarios subir sus propios conjuntos de datos para el entrenamiento del modelo o utilizar modelos existentes en la plataforma para el análisis y la predicción de datos.

3. Mercado descentralizado de W3AI y mecanismos de incentivos

La capa de aplicación también proporciona a los usuarios mercados descentralizados como la tienda de aplicaciones AIOZ AI y el Mercado de Modelos y Conjuntos de Datos de IA. Individuos y organizaciones pueden contribuir libremente, vender conjuntos de datos y modelos de inteligencia artificial, construir y desplegar aplicaciones de IA innovadoras, y convertir sus contribuciones en recompensas de tokens.

La arquitectura de dos capas de AIOZ W3AI

Enrutamiento potenciado por IA que navega a través de la “Arquitectura de Doble Capa”

Si bien la arquitectura está bien estructurada, es esencial gestionar los recursos lógicos y los datos de tarea entre el funcionamiento de la arquitectura de doble capa. Por lo tanto, W3AI introduce enrutamiento impulsado por IA en la arquitectura de doble capa para optimizar dinámicamente cada tarea, asegurando una mayor eficiencia general del sistema.

En la capa de infraestructura, el enrutamiento potenciado por IA evalúa las demandas computacionales y la carga de trabajo actual de los nodos, asignando dinámicamente tareas para asegurar que cada nodo pueda participar en tareas adecuadas según sus capacidades y las condiciones de red en tiempo real. También monitorea el estado de salud de los nodos, identificando y abordando rápidamente posibles fallas de nodos o cuellos de botella de rendimiento para evitar que las fallas de un solo punto afecten la eficiencia general.

En la capa de aplicación, el enrutamiento inteligente permite una respuesta rápida a las solicitudes de los usuarios, ajustando dinámicamente el flujo de datos y las estrategias de procesamiento en tiempo real. También puede asignar de manera inteligente los nodos más adecuados a los usuarios en función de sus ubicaciones geográficas específicas y requisitos. Ante tareas de alta concurrencia a gran escala, la arquitectura de enrutamiento de IA programa y optimiza inteligentemente las tareas para apoyar a la capa de aplicación en el manejo de modelos de IA complejos y análisis de grandes volúmenes de datos.

El whitepaper también hace referencia a numerosos cálculos de fórmulas complejas para demostrar la implementación específica de enrutamiento. Los lectores interesados pueden consultar el documento del libro blancopara más detalles.

El Enrutamiento impulsado por IA determina la ruta de transmisión para la asignación de tareas entre nodos AIOZ DePIN. El verde indica nodos con conexiones, mientras que el azul representa partes omitidas debido a baja confianza.

Flujo de trabajo: Ejemplo de ejecución de tarea de IA

Con esta infraestructura rica, ¿cómo despliega W3AI su flujo de trabajo? Desde la entrada de datos hasta la salida de resultados, el flujo de trabajo de W3AI encarna un modo de operación descentralizado completo: salida cifrada → descomposición y asignación de tareas → ejecución de tareas de computación y almacenamiento → recopilación de cálculos completados en contenedores → los usuarios obtienen resultados de salida descifrados.

Podemos refinar el proceso anterior en pasos simples:

1. En primer lugar, antes de ingresar a la plataforma, los datos cargados por el usuario se cifran de forma homomórfica para garantizar la seguridad de los datos durante todo el procesamiento - Entrada de datos y cifrado;
2. Los datos encriptados se dividen en varios segmentos según los requisitos de la tarea, con cada tarea asignada al nodo más adecuado para la ejecución - Descomposición y asignación de tareas;
3. Los nodos seleccionados ejecutan tareas computacionales específicas, como el entrenamiento de modelos de IA o análisis de datos, y también son responsables del almacenamiento de datos relacionados - Ejecución de computación y almacenamiento;
4. Una vez completada la tarea, los resultados se vuelven a cifrar y se almacenan en contenedores transformados, a la espera de ser recuperados por los usuarios finales - Recopilación y cifrado de resultados;
5. Solo los usuarios autorizados pueden acceder a los resultados finales, con resultados desencriptados de forma homomórfica antes de la salida - Descifrado de resultados y salida.

Arquitectura de flujo de trabajo de W3AI

A través de este proceso, W3AI mejora la eficiencia de procesamiento al tiempo que equilibra características flexibles y escalables y la seguridad y privacidad de los datos. Optimiza la utilización de recursos del sistema, reduce la intervención manual y disminuye los costos operativos.

Economía de tokens que rodea a todo el ecosistema

$AIOZ es un elemento crucial en todo el ecosistema AIOZ W3AI. Con la aparición de la IA como Servicio y la potencia computacional compartida, su token ha ganado más casos de uso y captura de valor.

Intercambio de datos e incentivos de contribución

$AIOZ se utiliza para recompensar a los usuarios que proporcionan potencia computacional y recursos de almacenamiento, asegurando el funcionamiento estable de la red. En el mercado de trading de la plataforma, los usuarios pueden usar $AIOZ para comprar diversas ofertas de IA como servicio o intercambiar modelos de IA y conjuntos de datos. Además, los titulares de tokens pueden participar en la gobernanza de la red votando para decidir los próximos pasos del ecosistema.

Operaciones de Ecosistema Sostenible

Una parte de las tarifas de transacción pagadas en $AIZO se asigna a las operaciones financieras y de gestión de la red AIOZ, lo que garantiza el mantenimiento y desarrollo continuo de la plataforma. Otra parte se quema directamente, lo que ayuda a regular la oferta de tokens y mitigar la inflación. Este ciclo de circulación de tokens cuidadosamente diseñado incentiva la innovación, recompensa la participación y impulsa el desarrollo continuo del ecosistema AIOZ W3AI.

Flujo de tokens dentro del ecosistema W3AI

Conclusión

Como proyecto descentralizado que revoluciona la IA, AIOZ W3AI cuenta con ventajas inherentes en recursos técnicos y mecanismos operativos. W3AI ha mostrado un potencial significativo en tecnología y conceptos, prometiendo a los usuarios servicios informáticos más seguros, flexibles y eficientes junto con experiencias ecológicas intrigantes. Sin embargo, es importante reconocer que W3AI también enfrenta desafíos como el reconocimiento y la confianza incompletos del mercado en soluciones de IA centralizadas y los posibles costos operativos elevados bajo el modo de operación de alto estándar del sistema.

El whitepaper actual se asemeja más a un plan elaborado en las etapas iniciales del proyecto, sentando las bases para el futuro pero aún por implementar y ejecutar completamente. Su usabilidad y cualquier posible problema de seguridad o técnico permanecen sin probar por el mercado.

No obstante, adaptarse a la narrativa y evolucionar activamente sigue siendo un enfoque prudente para los proyectos de Web3 en medio de la gran relevancia del panorama empresarial, donde tanto los proyectos nuevos como los establecidos están involucrados en una saga de IA. El tiempo revelará naturalmente si los usuarios de criptomonedas en el escenario pueden justificar su valía.

Declaración:

1. Este artículo originalmente titulado "AIOZ W3AI explicado: Potencia computacional compartida y AI-como-servicio 'Arquitectura de doble capa', ¿Qué nueva jugabilidad traerá la transición narrativa?" es reproducido de [techflow]. Todos los derechos de autor pertenecen al autor original [深潮 TechFlow]. Si tiene alguna objeción a la reimpresión, por favor contacte al Gate Learnequipo, el equipo lo manejará lo antes posible.

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