7 мая Bithumb добавил торговые пары с корейской вонной для двух проектов искусственного интеллекта, AIOZ и NEAR. NEAR, будучи хорошо установленным протоколом уровня L1, не нуждается в представлении. Сеть AIOZ, с другой стороны, может быть менее знакома. Ранее сосредоточенная на хранении и потоковом вещании, сеть AIOZ теперь постепенно использует накопленные преимущества для перехода к AI-as-a-Service и общей вычислительной мощности. Недавно она выпустила белую книгу по своему децентрализованному проекту искусственного интеллекта, W3AI.

Поскольку сфера искусственного интеллекта становится все более перегруженной, какие новые стратегии могут предложить установленные проекты, чтобы обеспечить себе позицию на рынке, где и ликвидность, и внимание являются редкими?

Из-за сложности белой бумаги TechFlow провела тщательный анализ, чтобы помочь читателям быстро понять технические особенности и реализацию проекта AIOZ W3AI.

Среди Aave, возможность AIOZ войти на рынок искусственного интеллекта

Хотя проект AIOZ не новый, переход к искусственному интеллекту кажется естественным развитием. Ранее сеть AIOZ работала как сеть уровня 1 с взаимодействием между Ethereum и Cosmos. Она использовала AIOZ DePIN, управляемый более чем 120 000 глобальными узлами, чтобы предоставлять вычислительные ресурсы. Эта инфраструктура поддерживает скорость обработки искусственного интеллекта, быструю итерацию, масштабируемость и безопасность сети, служа как важный ресурс для перехода проекта в новую фазу.

Кроме того, развитию искусственного интеллекта препятствуют проблемы с централизованными облачными вычислительными решениями, которые борются с обработкой больших наборов данных, что приводит к ограничениям масштабируемости и высоким затратам. Кроме того, возникают проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных, когда контроль за данными находится у централизованных провайдеров, а не у пользователей.

Более того, высокие барьеры для доступа к ресурсам искусственного интеллекта высшего уровня ограничивают участие многих малых предприятий и отдельных лиц, препятствуя инновациям. Edge computing предлагает решение, предоставляя ближние услуги для источников данных. Приложения запускаются с края, что приводит к более быстрым ответам сетевого сервиса. Поскольку данные обрабатываются локально на узлах, нет необходимости в дальней передаче к центральным серверам, что естественным образом снижает риск утечки данных. С глобально распределенными узлами вычислительной мощности AIOZ DePIN, AIOZ получает уверенность для крупномасштабного входа в область искусственного интеллекта.

Текущие данные узла, управляемые AIOZ Network.

W3AI: «Двухуровневая архитектура» DePIN+AI в качестве сервиса

По мере того как AIOZ вступает в область искусственного интеллекта, ключевым шагом становится введение W3AI - двухуровневой архитектуры, охватывающей инфраструктуру и приложения.

Двухуровневая архитектура является центральной частью проекта AIOZ W3AI, предлагая инновационный подход к решению фундаментальных проблем в области вычислений искусственного интеллекта, таких как масштабируемость, экономическая эффективность и защита конфиденциальности пользователей.

Этот архитектурный дизайн разделяет работу всей сети на два основных уровня: инфраструктурный уровень (W3AI Infrastructure) и уровень приложений (W3AI Application). Каждый уровень имеет свои уникальные функции и роли, совместно поддерживая эффективную работу всей сети.

Инфраструктурный слой (Инфраструктура W3AI) служит основой сети.

1. Искусственные узлы AIOZ DePIN разбросаны по всему миру

Основой AIOZ W3AI являются его огромные распределенные узлы искусственного краевого вычисления, которые вносят свой вычислительный ресурс, включая хранилище, ЦП и ГПУ, на глобальном уровне, чтобы образовать децентрализованный источник питания. Мультиграфическая топология обеспечивает эффективные линии связи между AIOZ DePIN, тем самым минимизируя затраты на коммуникацию и увеличивая скорость обработки. Эти узлы работают вместе с помощью распределенных вычислительных методов для совместного обучения и выполнения моделей искусственного интеллекта. Таким образом, платформа AIOZ W3AI эффективно использует распределенные вычислительные ресурсы для снижения затрат и повышения эффективности приложений искусственного интеллекта, а также для улучшения защиты конфиденциальности данных. Этот децентрализованный подход значительно снижает риск узких мест на сервере и повышает конфиденциальность пользователей за счет устранения единой точки управления.

Децентрализованная вычислительная инфраструктура W3AI, управляемая сетью узлов AIOZ.

Фиолетовая область указывает на распределение узлов хранения, а синяя область представляет распределение вычислительных узлов.

2. Обработка и хранение данных

Через AIOZ W3S данные надежно хранятся на нескольких распределенных узлах по всему миру, что повышает безопасность данных и улучшает время отклика при их обработке.

Распределенные файловые системы, такие как AIOZ IPFS и криптотехнологии, защищают данные, хранящиеся на узлах, предотвращая несанкционированный доступ и утечки данных.

Гибкий уровень приложений (приложение W3AI)

1. Платформа Web 3 предлагает искусственный интеллект как услугу (AIaaS).

Простыми словами, искусственный интеллект как сервис - это модель, при которой технология искусственного интеллекта предоставляется пользователям в виде онлайн-сервиса, позволяя компаниям или частным лицам наслаждаться удобством технологии искусственного интеллекта без необходимости делать дорогие инвестиции.

Представьте себе торгового представителя электронной коммерции, желающего понять историю покупок пользователей и проанализировать поведение потребителей, чтобы предоставить персонализированные рекомендации по покупкам. ИИ как Сервис можно использовать для сбора и анализа данных пользователей, генерируя соответствующие стратегии продаж. Это пример применения ИИ как Сервиса в электронной коммерции.

С точки зрения формы продукта, W3AI предлагает упрощенный рабочий процесс обучения искусственного интеллекта и интуитивно понятный пользовательский интерфейс, предоставляя пользователям интерфейсы и API для удобного доступа к услугам W3AI, разработки и развертывания моделей искусственного интеллекта, среди прочих функций. Этот дизайн уровня фокусируется на пользовательском опыте и доступности услуг. Кроме того, платформа интегрирует различные предложения по искусственному интеллекту как сервис, включая машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети, позволяя пользователям выбирать различные услуги и инструменты в зависимости от их потребностей.

2. Обучение модели и вывод

Платформа W3AI поддерживает обучение моделей и вывод в децентрализованной среде. Обучение W3AI (Инфраструктура AIOZ W3AI) использует такие техники, как децентрализованное федеративное обучение, такие как гомоморфное шифрование, чтобы обеспечить сотрудничество между многочисленными узлами периферийных вычислений (DePINs) без необходимости делиться своими данными, улучшая производительность обучения моделей и обеспечивая конфиденциальность данных. Обученные модели развертываются на периферийных узлах DePINs AIOZ, приближая искусственный интеллект к источнику данных. Вывод W3AI, поддерживаемый технологией W3S (Инфраструктура AIOZ W3S), позволяет пользователям загружать свои собственные наборы данных для обучения моделей или использовать существующие модели на платформе для анализа данных и прогнозирования.

3. Децентрализованный рынок W3AI и механизмы поощрения

Слой приложений также предоставляет пользователям децентрализованные рынки, такие как магазин AIOZ AI dApp и рынок моделей и наборов данных AI. Физические лица и организации могут свободно вносить вклад, продавать наборы данных и модели искусственного интеллекта, создавать и внедрять инновационные приложения ИИ и преобразовывать свои вклады в токенные вознаграждения.

Двухуровневая архитектура AIOZ W3AI

"AI-приводимая маршрутизация", которая навигирует через "Двухслойную архитектуру"

При этом хорошо структурированная архитектура управления логическими ресурсами и данными задач между работой двухуровневой архитектуры является важной. Поэтому W3AI вводит маршрутизацию с поддержкой искусственного интеллекта в двухуровневую архитектуру для динамической оптимизации каждой задачи, обеспечивая более высокую общую эффективность системы.

На уровне инфраструктуры маршрутизация на основе ИИ оценивает вычислительные требования и текущую загруженность узлов, динамически выделяя задачи, чтобы каждый узел мог участвовать в подходящих задачах на основе своих возможностей и текущих сетевых условий. Он также отслеживает состояние здоровья узлов, оперативно выявляя и устраняя потенциальные сбои узлов или узкие места в производительности, чтобы избежать сбоев в отдельных точках, влияющих на общую эффективность.

На уровне приложения интеллектуальная маршрутизация обеспечивает быстрый отклик на запросы пользователей, динамически корректируя поток данных и стратегии обработки в реальном времени. Она также интеллектуально распределяет наиболее подходящие узлы пользователям на основе их конкретного географического местоположения и требований. Столкнувшись с задачами крупномасштабного высокого параллелизма, архитектура искусственного интеллекта маршрутизации интеллектуально планирует и оптимизирует задачи для поддержки уровня приложения в обработке сложных моделей и анализе больших данных.

В белой бумаге также есть ссылки на многочисленные сложные расчетные формулы, чтобы продемонстрировать конкретную реализацию маршрутизации. Заинтересованные читатели могут обратиться к документ белой бумагидля получения более подробной информации.

Маршрутизация на основе искусственного интеллекта определяет путь передачи для распределения задач между узлами AIOZ DePIN. Зеленый цвет указывает на узлы с соединениями, а синий обозначает пропущенные части из-за низкой уверенности.

Процесс работы: Пример выполнения задачи ИИ

С такой обширной инфраструктурой как W3AI раскрывает свой рабочий процесс? От ввода данных до вывода результатов рабочий процесс W3AI воплощает в себе полный децентрализованный режим работы: зашифрованный вывод → декомпозиция и выделение задач → выполнение вычислительных задач и хранение → сбор завершенных вычислений в контейнерах → пользователи получают расшифрованные выходные результаты.

Мы можем уточнить вышеуказанный процесс в простые шаги:

1. Сначала, прежде чем войти на платформу, данные, загружаемые пользователем, гомоморфно шифруются для обеспечения безопасности данных на протяжении всей обработки - ввод данных и шифрование;
2. Зашифрованные данные затем разделяются на несколько сегментов в соответствии с требованиями к задаче, при этом каждая задача назначается наиболее подходящему узлу для выполнения - Декомпозиция и распределение задач;
3. Выбранные узлы выполняют определенные вычислительные задачи, такие как обучение моделей искусственного интеллекта или анализ данных, а также отвечают за связанное хранение данных - Выполнение вычислений и хранение;
4. По завершении задачи результаты повторно шифруются и сохраняются в преобразованных контейнерах, ожидая извлечения конечными пользователями - Сбор результатов и шифрование;
5. Только авторизованные пользователи могут получить доступ к окончательным результатам, с результатами, расшифрованными гомоморфно перед выводом - Расшифровка результата и вывод.

Архитектура рабочего процесса W3AI

Через этот процесс W3AI повышает эффективность обработки, обеспечивая сбалансированные гибкие, масштабируемые характеристики, а также безопасность и конфиденциальность данных. Он оптимизирует использование ресурсов системы, снижает ручное вмешательство и уменьшает операционные затраты.

Экономика токенов, охватывающая весь экосистему

$AIOZ - это ключевой элемент всей экосистемы AIOZ W3AI. С появлением искусственного интеллекта как услуги и общей вычислительной мощности, его токен получил больше случаев использования и захвата стоимости.

Торговля данными и поощрения за вклад

$AIOZ используется для вознаграждения пользователей, предоставляющих вычислительную мощность и ресурсы хранения, обеспечивая стабильную работу сети. На торговом рынке платформы пользователи могут использовать $AIOZ для покупки различных предложений искусственного интеллекта как услуги или для торговли моделями и наборами данных искусственного интеллекта. Кроме того, держатели токенов могут участвовать в управлении сетью, голосуя за принятие решений относительно следующих шагов экосистемы.

Поддержание операций экосистемы

Часть комиссии, оплаченной в $AIZO, выделяется на операции и финансовое управление сети AIOZ, обеспечивая непрерывное обслуживание и развитие платформы. Другая часть сжигается непосредственно, помогая регулировать предложение токенов и смягчать инфляцию. Этот тщательно разработанный цикл циркуляции токенов стимулирует инновации и поощряет участие, способствуя непрерывному развитию экосистемы AIOZ W3AI.

Token Flow Within the W3AI Ecosystem

Заключение

Как децентрализованный проект, революционизирующий искусственный интеллект, AIOZ W3AI обладает врожденными преимуществами в технических ресурсах и операционных механизмах. W3AI проявила значительный потенциал в технологиях и концепциях, обещая пользователям более безопасные, гибкие и эффективные вычислительные услуги вместе с увлекательными экологическими переживаниями. Тем не менее, важно признать, что W3AI также сталкивается с вызовами, такими как неполное признание рынком и доверие к централизованным решениям в области искусственного интеллекта, а также потенциально высокие операционные издержки в режиме высоких стандартов функционирования системы.

Текущий белый бумажник больше напоминает чертеж, составленный на ранних этапах проекта, заложивший основы для будущего, но еще не полностью реализованный и выполненный. Его использование и любые потенциальные вопросы безопасности или технического характера остаются непроверенными рынком.

Тем не менее, адаптация к сюжету и активное развитие остаются разумным подходом для проектов Web3 в условиях высокой актуальности бизнес-ландшафта, где как новые, так и установленные проекты участвуют в саге об искусственном интеллекте. Время естественным образом покажет, смогут ли криптопользователи на сцене оправдать свою ценность.

Утверждение:

1. Эта статья, первоначально названная «AIOZ W3AI объяснено: Общая вычислительная мощность и искусственный интеллект как сервис «Двухуровневая архитектура», Какую новую игровую механику принесет переход на повествование?», воспроизводится с [techflow]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору [Технологический поток Deep Tide]. Если у вас есть возражения против репринта, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, команда обработает это как можно скорее.

2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в данной статье, представляют собой только личные взгляды автора и не являются инвестиционными советами.

3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.