Взаємодія Web3 та AI: створення децентралізованого інтелектуального майбутнього
На недавно проведеному Всесвітньому урядовому саміті один з лідерів технологічної галузі висунув концепцію "суверенного ШІ". Це викликало питання: як побудувати ШІ-систему, яка зможе задовольнити інтереси та вимоги криптоспільноти? Відповідь, можливо, полягає в поєднанні Web3 та ШІ.
Засновник Ефіріуму в одній статті обговорив синергію між криптотехнологіями та ШІ. Він зазначив, що децентралізація криптотехнологій може збалансувати централізовані тенденції ШІ; прозорість блокчейну може компенсувати непрозорість ШІ; а технології блокчейну також сприяють зберіганню та відстеженню даних, необхідних для ШІ. Ця синергія пронизує всю галузеву екосистему Web3+AI.
Наразі більшість проектів Web3+AI зосереджені на використанні технології блокчейн для вирішення проблем інфраструктури в індустрії штучного інтелекту, а меншість проектів зосереджена на використанні штучного інтелекту для вирішення конкретних викликів застосувань Web3. Індустрія Web3+AI головним чином охоплює чотири основні аспекти:
1. Шар обчислювальної потужності: активи обчислювальної потужності
З ростом експоненціального попиту на обчислювальну потужність для навчання великих моделей ШІ, на ринку виникла ситуація дисбалансу попиту та пропозиції на обчислювальну потужність. Технологія Web3 пропонує рішення для цього: шляхом створення розподіленої мережі обчислювальної потужності, яка об'єднує невикористані ресурси середнього і низького класу апаратного забезпечення, щоб надати децентралізовані обчислювальні ресурси в оренду або спільно. Це не лише може задовольнити потреби різних застосувань ШІ, але й значно знизити витрати на обчислювальну потужність для ШІ.
Шар потужності поділяється на загальну децентралізовану потужність, потужність, спеціально призначену для навчання ШІ, потужність для інференції ШІ та потужність для 3D-рендерингу тощо. Ці проекти децентралізованої потужності можуть швидко розширювати мережу завдяки механізму стимулювання токенів, надаючи рішення з високою вартістю для середніх і нижчих потреб у потужності.
2. Дані рівень: активи даних
Дані як основний ресурс ШІ, їх отримання та управління завжди були основними викликами для галузі. Поєднання Web3+AI надає більш прозорі, низькозатратні та вигідні для користувачів рішення для збору, маркування та зберігання даних. Завдяки розподіленій мережі та механізму токенів стимулювання, можна отримувати високоякісні, широкі дані в спосіб краудсорсингу.
Проекти рівня даних основним чином включають категорії збору даних, торгівлі даними, позначення даних, джерел даних на блокчейні та децентралізованого зберігання. Ці проекти стикаються з більшими викликами при проектуванні токеномічних моделей, оскільки дані важче стандартизувати, ніж обчислювальна потужність.
3. Платформений рівень: активізація цінності платформи
Платформні проекти мають на меті інтеграцію різних ресурсів AI-індустрії, включаючи дані, обчислювальну потужність, моделі, AI-розробників та блокчейн тощо. Деякі проекти зосереджені на створенні платформи zkML для підвищення надійності та прозорості машинного навчання. Інші проекти прагнуть розробити блокчейн-мережі, зосереджені на AI, щоб забезпечити інфраструктуру для швидкого створення та розвитку застосунків Web3+AI.
Ці проекти захоплюють вартість платформи через токени, заохочуючи всіх учасників до спільного будівництва, що особливо вигідно для розвитку стартапів.
4. Застосунковий рівень: активи вартості AI
Проекти на рівні додатків в основному зосереджуються на тому, як використовувати AI для вирішення конкретних проблем у Web3 додатках. Два напрямки, на які варто звернути увагу, це:
ШІ як учасник Web3: наприклад, виконуючи роль гравця у Web3-іграх або здійснюючи арбітражні угоди на децентралізованих біржах.
Створення масштабованого децентралізованого приватного ШІ: вирішення занепокоєнь користувачів щодо проблеми чорної скриньки ШІ шляхом надання спільноті прав розподіленого управління системою ШІ.
Хоча на даний момент у Web3+AI не з'явилося проривних проєктів, ця сфера все ще сповнена потенціалу.
Перспективи
Інтеграція Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, і в галузі існують різні погляди на її перспективи розвитку. Проте це поєднання обіцяє створити продукти, які мають більше цінності, ніж централізований AI, позбавившись міток "контроль великих компаній" і "монополія", реалізуючи більш спільну модель "спільного управління AI". Завдяки більш тісній участі в процесі розробки та управління AI, людство може відчути більше поваги до AI, скоротивши страх. Ця інтеграція не лише представляє собою технологічний прогрес, але й є важливим дослідженням стосунків між людством і AI.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
WhaleMinion
· 13год тому
Розумний ШІ? Ха-ха, цибулеві
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeBeggar
· 08-06 00:31
Знову потрібно буде спалити газ?
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropLicker
· 08-06 00:30
Знову говориш у сні, є гроші?
Переглянути оригіналвідповісти на0
NftRegretMachine
· 08-06 00:26
Суверенний ШІ? Цей шлях вже збився з курсу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GamefiHarvester
· 08-06 00:23
Увесь день говорять про інтеграцію, а дані все ще зберігаються в централізованому вигляді.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Web3ProductManager
· 08-06 00:12
дивлячись на метрики утримання тут... децентралізований штучний інтелект може бути наступним продуктом, який ми шукали, чесно кажучи. наші дані про воронку показують, що користувачі цього хочуть
Web3 та AI: побудова децентралізованої інтелектуальної екосистеми
Взаємодія Web3 та AI: створення децентралізованого інтелектуального майбутнього
На недавно проведеному Всесвітньому урядовому саміті один з лідерів технологічної галузі висунув концепцію "суверенного ШІ". Це викликало питання: як побудувати ШІ-систему, яка зможе задовольнити інтереси та вимоги криптоспільноти? Відповідь, можливо, полягає в поєднанні Web3 та ШІ.
Засновник Ефіріуму в одній статті обговорив синергію між криптотехнологіями та ШІ. Він зазначив, що децентралізація криптотехнологій може збалансувати централізовані тенденції ШІ; прозорість блокчейну може компенсувати непрозорість ШІ; а технології блокчейну також сприяють зберіганню та відстеженню даних, необхідних для ШІ. Ця синергія пронизує всю галузеву екосистему Web3+AI.
Наразі більшість проектів Web3+AI зосереджені на використанні технології блокчейн для вирішення проблем інфраструктури в індустрії штучного інтелекту, а меншість проектів зосереджена на використанні штучного інтелекту для вирішення конкретних викликів застосувань Web3. Індустрія Web3+AI головним чином охоплює чотири основні аспекти:
1. Шар обчислювальної потужності: активи обчислювальної потужності
З ростом експоненціального попиту на обчислювальну потужність для навчання великих моделей ШІ, на ринку виникла ситуація дисбалансу попиту та пропозиції на обчислювальну потужність. Технологія Web3 пропонує рішення для цього: шляхом створення розподіленої мережі обчислювальної потужності, яка об'єднує невикористані ресурси середнього і низького класу апаратного забезпечення, щоб надати децентралізовані обчислювальні ресурси в оренду або спільно. Це не лише може задовольнити потреби різних застосувань ШІ, але й значно знизити витрати на обчислювальну потужність для ШІ.
Шар потужності поділяється на загальну децентралізовану потужність, потужність, спеціально призначену для навчання ШІ, потужність для інференції ШІ та потужність для 3D-рендерингу тощо. Ці проекти децентралізованої потужності можуть швидко розширювати мережу завдяки механізму стимулювання токенів, надаючи рішення з високою вартістю для середніх і нижчих потреб у потужності.
2. Дані рівень: активи даних
Дані як основний ресурс ШІ, їх отримання та управління завжди були основними викликами для галузі. Поєднання Web3+AI надає більш прозорі, низькозатратні та вигідні для користувачів рішення для збору, маркування та зберігання даних. Завдяки розподіленій мережі та механізму токенів стимулювання, можна отримувати високоякісні, широкі дані в спосіб краудсорсингу.
Проекти рівня даних основним чином включають категорії збору даних, торгівлі даними, позначення даних, джерел даних на блокчейні та децентралізованого зберігання. Ці проекти стикаються з більшими викликами при проектуванні токеномічних моделей, оскільки дані важче стандартизувати, ніж обчислювальна потужність.
3. Платформений рівень: активізація цінності платформи
Платформні проекти мають на меті інтеграцію різних ресурсів AI-індустрії, включаючи дані, обчислювальну потужність, моделі, AI-розробників та блокчейн тощо. Деякі проекти зосереджені на створенні платформи zkML для підвищення надійності та прозорості машинного навчання. Інші проекти прагнуть розробити блокчейн-мережі, зосереджені на AI, щоб забезпечити інфраструктуру для швидкого створення та розвитку застосунків Web3+AI.
Ці проекти захоплюють вартість платформи через токени, заохочуючи всіх учасників до спільного будівництва, що особливо вигідно для розвитку стартапів.
4. Застосунковий рівень: активи вартості AI
Проекти на рівні додатків в основному зосереджуються на тому, як використовувати AI для вирішення конкретних проблем у Web3 додатках. Два напрямки, на які варто звернути увагу, це:
ШІ як учасник Web3: наприклад, виконуючи роль гравця у Web3-іграх або здійснюючи арбітражні угоди на децентралізованих біржах.
Створення масштабованого децентралізованого приватного ШІ: вирішення занепокоєнь користувачів щодо проблеми чорної скриньки ШІ шляхом надання спільноті прав розподіленого управління системою ШІ.
Хоча на даний момент у Web3+AI не з'явилося проривних проєктів, ця сфера все ще сповнена потенціалу.
Перспективи
Інтеграція Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, і в галузі існують різні погляди на її перспективи розвитку. Проте це поєднання обіцяє створити продукти, які мають більше цінності, ніж централізований AI, позбавившись міток "контроль великих компаній" і "монополія", реалізуючи більш спільну модель "спільного управління AI". Завдяки більш тісній участі в процесі розробки та управління AI, людство може відчути більше поваги до AI, скоротивши страх. Ця інтеграція не лише представляє собою технологічний прогрес, але й є важливим дослідженням стосунків між людством і AI.