Le 7 mai, Bithumb a ajouté des paires de trading en wons coréens pour deux projets d'IA, AIOZ et NEAR. NEAR, en tant que protocole L1 bien établi, n'a pas besoin de présentation. Le réseau AIOZ, en revanche, pourrait être moins familier. Auparavant axé sur le stockage et le streaming, le réseau AIOZ exploite désormais ses avantages accumulés pour se tourner progressivement vers l'IA en tant que service et le partage de la puissance de calcul. Récemment, il a publié le livre blanc de son projet d'IA décentralisé, W3AI.

À mesure que le paysage de l'IA devient plus encombré, quelles nouvelles stratégies les projets établis peuvent-ils offrir pour sécuriser une position sur un marché où la liquidité et l'attention sont toutes deux rares?

En raison de la complexité du livre blanc, TechFlow a mené une analyse approfondie pour aider les lecteurs à comprendre rapidement les caractéristiques techniques et la mise en œuvre du projet AIOZ W3AI.

Au milieu du Aave, l'opportunité d'AIOZ d'entrer sur le marché de l'IA

Bien que ce ne soit pas un nouveau projet, la transition d'AIOZ vers l'IA semble être une progression naturelle. Auparavant, le réseau AIOZ fonctionnait comme un réseau de couche 1 avec une interopérabilité entre Ethereum et Cosmos. Il utilisait le DePIN AIOZ, piloté par plus de 120 000 nœuds mondiaux, pour fournir des ressources de calcul. Cette infrastructure prend en charge la vitesse de traitement de l'IA, l'itération rapide, la scalabilité et la sécurité du réseau, servant de ressource cruciale pour la transition narrative du projet.

De plus, le développement de l'IA est confronté à des défis avec des solutions de cloud computing centralisées qui peinent à gérer de grands ensembles de données, ce qui entraîne des limitations de scalabilité et des coûts élevés. De plus, des préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données surviennent lorsque le contrôle des données repose sur des fournisseurs centralisés plutôt que sur les utilisateurs.

De plus, les barrières élevées d'accès aux ressources d'IA de premier plan limitent la participation de nombreuses petites entreprises et individus, entravant l'innovation. Le edge computing offre une solution en fournissant des services proches des sources de données. Les applications sont lancées depuis le edge, ce qui se traduit par des temps de réponse des services réseau plus rapides. Comme les données sont traitées localement au niveau des nœuds, il n'est pas nécessaire de les transmettre sur de longues distances aux serveurs centraux, réduisant ainsi naturellement le risque de fuite de données. Avec les nœuds de edge computing distribués mondialement de AIOZ DePIN, AIOZ acquiert la confiance pour une entrée à grande échelle dans le domaine de l'IA.

Données actuelles du nœud exploitées par le réseau AIOZ.

W3AI: architecture à deux couches de DePIN+IA en tant que service

Alors qu'AIOZ s'aventure dans le domaine de l'IA, un mouvement clé est l'introduction de W3AI - une architecture à double couche englobant l'infrastructure et les applications.

L'architecture à deux couches est au cœur du projet AIOZ W3AI, offrant une approche innovante pour résoudre les problèmes fondamentaux de l'informatique en IA tels que la scalabilité, l'efficacité des coûts et la protection de la vie privée des utilisateurs.

Cette conception architecturale divise le fonctionnement de l'ensemble du réseau en deux couches principales : la couche d'infrastructure (Infrastructure W3AI) et la couche d'application (Application W3AI). Chaque couche a ses fonctions et rôles uniques, soutenant collectivement le fonctionnement efficace de l'ensemble du réseau.

La couche d'infrastructure (Infrastructure W3AI) sert de fondation au réseau.

1. Les nœuds artificiels de AIOZ DePIN sont présents partout dans le monde

La fondation de AIOZ W3AI repose sur ses énormes nœuds de calcul informatique distribués, qui contribuent à ses ressources de calcul, y compris le stockage, le CPU et le GPU au niveau mondial pour former une source d'énergie décentralisée. La topologie multigraphe assure des lignes de communication efficaces entre les AIOZ DePIN, minimisant ainsi les coûts de communication et augmentant la vitesse de traitement. Ces nœuds travaillent ensemble grâce à des méthodes de calcul distribué pour former et exécuter conjointement des modèles d'IA. De cette manière, la plateforme AIOZ W3AI utilise efficacement les ressources de calcul distribuées pour réduire les coûts et augmenter l'efficacité des applications d'IA et renforcer la protection de la confidentialité des données. Cette approche décentralisée réduit considérablement le risque de goulets d'étranglement du serveur et renforce la confidentialité des utilisateurs en éliminant un point de contrôle unique.

L'infrastructure de calcul décentralisée de W3AI, pilotée par le réseau de nœuds AIOZ.

La zone violette indique la distribution des nœuds de stockage, tandis que la zone bleue représente la distribution des nœuds de calcul.

2. Traitement et stockage des données

Grâce à AIOZ W3S, les données sont stockées de manière sécurisée sur plusieurs nœuds dispersés dans le monde entier, améliorant ainsi la sécurité des données tout en améliorant les temps de réponse du traitement des données.

Les systèmes de fichiers distribués tels que AIOZ IPFS et les technologies cryptographiques protègent les données stockées sur les nœuds, empêchant l'accès non autorisé et les violations de données.

Couche d'application flexible (Application W3AI)

La plateforme Web 3 AI propose l'IA en tant que service (IAaaS).

En termes simples, l'IA en tant que service est un modèle où la technologie de l'IA est fournie aux utilisateurs sous forme de service en ligne, permettant aux entreprises ou aux particuliers de profiter de la commodité de la technologie de l'IA sans avoir besoin d'investissements coûteux.

Imaginez un commerçant de commerce électronique souhaitant comprendre l'historique des achats des utilisateurs et analyser le comportement des consommateurs pour fournir des recommandations d'achat personnalisées. L'IA en tant que service peut être utilisée pour collecter et analyser les données des utilisateurs, générant ainsi des stratégies de vente correspondantes. C'est un exemple d'IA en tant que service appliquée dans le commerce électronique.

En termes de forme de produit, W3AI offre un flux de travail de formation en IA simplifié et une interface utilisateur intuitive, fournissant aux utilisateurs des interfaces et des API pour un accès facile aux services, au développement et au déploiement de modèles d'IA, entre autres fonctionnalités. Cette conception en couches met l'accent sur l'expérience utilisateur et l'accessibilité des services. De plus, la plateforme intègre diverses offres d'IA en tant que service, y compris l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux, permettant aux utilisateurs de choisir différents services et outils en fonction de leurs besoins.

2.Entraînement de modèle et inférence

La plateforme W3AI prend en charge la formation de modèles et l'inférence dans un environnement décentralisé. La formation W3AI (Infrastructure AIOZ W3AI) utilise des techniques telles que l'apprentissage fédéré décentralisé, comme le chiffrement homomorphique, pour permettre la collaboration entre de nombreux nœuds de calcul en périphérie (DePINs) sans avoir besoin de partager leurs propres données, améliorant ainsi les performances de la formation des modèles tout en garantissant la confidentialité des données. Les modèles formés sont déployés sur des DePINs AIOZ en périphérie, rapprochant l'IA de la source de données. L'inférence W3AI prise en charge par la technologie W3S (Infrastructure AIOZ W3S) permet aux utilisateurs de télécharger leurs propres ensembles de données pour la formation de modèles ou d'utiliser des modèles existants sur la plateforme pour l'analyse et la prédiction des données.

3. Marché W3AI décentralisé et mécanismes d'incitation

La couche d'application fournit également aux utilisateurs des marchés décentralisés tels que le magasin d'applications AIOZ AI et le marché des modèles et ensembles de données AI. Les individus et les organisations peuvent librement contribuer, vendre des ensembles de données et des modèles d'intelligence artificielle, construire et déployer des applications AI innovantes, et convertir leurs contributions en récompenses en jetons.

L'architecture à deux couches de AIOZ W3AI

"Un routage alimenté par l'IA" qui navigue à travers l'"Architecture à deux couches"

Bien que l'architecture soit bien structurée, la gestion des ressources logiques et des données de tâches entre le fonctionnement de l'architecture à deux couches est essentielle. Par conséquent, W3AI introduit un routage alimenté par l'IA dans l'architecture à deux couches pour optimiser dynamiquement chaque tâche, garantissant une efficacité système globale plus élevée.

Au niveau de l'infrastructure, le routage alimenté par l'IA évalue les demandes de calcul et la charge de travail actuelle des nœuds, allouant dynamiquement des tâches pour s'assurer que chaque nœud peut participer à des tâches adaptées à ses capacités et aux conditions réseau en temps réel. Il surveille également l'état de santé des nœuds, identifiant et traitant rapidement les éventuelles défaillances ou les goulots d'étranglement de performance pour éviter que des défaillances ponctuelles n'affectent l'efficacité globale.

Au niveau de l'application, le routage intelligent permet une réponse rapide aux demandes des utilisateurs, ajustant dynamiquement le flux de données et les stratégies de traitement en temps réel. Il peut également allouer intelligemment les nœuds les plus adaptés aux utilisateurs en fonction de leurs emplacements géographiques spécifiques et de leurs besoins. Face à des tâches à grande échelle et à haute concurrence, l'architecture de routage IA planifie et optimise intelligemment les tâches pour soutenir la couche d'application dans le traitement de modèles IA complexes et l'analyse de données volumineuses.

Le livre blanc fait également référence à de nombreuses formules complexes pour démontrer la mise en œuvre spécifique du routage. Les lecteurs intéressés peuvent se référer à le document du livre blancpour plus de détails.

Le Routage alimenté par l'IA détermine le chemin de transmission pour l'allocation des tâches parmi les nœuds AIOZ DePIN. Le vert indique les nœuds avec des connexions, tandis que le bleu représente les parties sautées en raison d'une faible confiance.

Flux de travail : exemple d'exécution de tâches d'IA

Avec cette infrastructure riche, comment W3AI déploie-t-il son flux de travail ? De l'entrée de données à la sortie de résultats, le flux de travail de W3AI incarne un mode de fonctionnement décentralisé complet : sortie chiffrée → décomposition et allocation des tâches → exécution des tâches de calcul et stockage → collecte des calculs terminés dans des conteneurs → les utilisateurs obtiennent les résultats de sortie déchiffrés.

Nous pouvons affiner le processus ci-dessus en quelques étapes simples :

1. Tout d'abord, avant d'entrer sur la plateforme, les données téléchargées par l'utilisateur sont cryptées de manière homomorphe pour garantir la sécurité des données tout au long du traitement - Entrée de données et chiffrement;
2. Les données chiffrées sont ensuite divisées en plusieurs segments en fonction des exigences de la tâche, chaque tâche étant attribuée au nœud le plus adapté pour l'exécution - Décomposition et allocation des tâches;
3. Les nœuds sélectionnés exécutent des tâches de calcul spécifiques, telles que la formation de modèles d'IA ou l'analyse de données, tout en étant également responsables du stockage des données associées - Exécution de calcul et de stockage;
4. Une fois la tâche terminée, les résultats sont ré-encryptés et stockés dans des conteneurs transformés, en attente de récupération par les utilisateurs finaux - Collecte et cryptage des résultats;
5. Seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux résultats finaux, les résultats étant déchiffrés de manière homomorphe avant d'être sortis - Déchiffrement et sortie des résultats.

Architecture de flux de travail de W3AI

Grâce à ce processus, W3AI améliore l'efficacité de traitement tout en équilibrant des caractéristiques flexibles et évolutives et la sécurité et la confidentialité des données. Il optimise l'utilisation des ressources système, réduit l'intervention manuelle et abaisse les coûts opérationnels.

Économie des jetons entourant l'ensemble de l'écosystème

$AIOZ est un élément crucial dans l'ensemble de l'écosystème AIOZ W3AI. Avec l'émergence de l'IA en tant que service et de la puissance de calcul partagée, son jeton a acquis plus de cas d'utilisation et de capture de valeur.

Trading de données et incitations à la contribution

$AIOZ est utilisé pour récompenser les utilisateurs qui fournissent de la puissance de calcul et des ressources de stockage, garantissant le fonctionnement stable du réseau. Sur le marché de trading de la plateforme, les utilisateurs peuvent utiliser $AIOZ pour acheter diverses offres d'IA en tant que service ou échanger des modèles d'IA et des ensembles de données. De plus, les détenteurs de jetons peuvent participer à la gouvernance du réseau en votant pour décider des prochaines étapes de l'écosystème.

Maintenir les opérations de l'écosystème

Une partie des frais de transaction payés en $AIZO est allouée aux opérations réseau et à la gestion financière du réseau AIOZ, garantissant la maintenance continue et le développement de la plateforme. Une autre partie est directement brûlée, ce qui aide à réguler l'offre de jetons et à atténuer l'inflation. Ce cycle de circulation de jetons soigneusement conçu incite à l'innovation, récompense la participation et favorise le développement continu de l'écosystème AIOZ W3AI.

Flux de jetons au sein de l'écosystème W3AI

Conclusion

En tant que projet décentralisé révolutionnant l’IA, AIOZ W3AI présente des avantages inhérents en termes de ressources techniques et de mécanismes opérationnels. W3AI a montré un potentiel important en matière de technologie et de concepts, promettant aux utilisateurs des services informatiques plus sûrs, plus flexibles et plus efficaces, ainsi que des expériences écologiques intrigantes. Néanmoins, il est important de reconnaître que W3AI est également confronté à des défis tels que la reconnaissance et la confiance incomplètes du marché dans les solutions d’IA centralisées, ainsi que les coûts opérationnels potentiellement élevés dans le cadre du mode de fonctionnement haut de gamme du système.

Le livre blanc actuel ressemble davantage à un plan élaboré aux premiers stades du projet, posant les bases pour l'avenir mais n'ayant pas encore été pleinement mis en œuvre et exécuté. Sa facilité d'utilisation et tout problème de sécurité ou technique potentiel restent non testés par le marché.

Cependant, s'adapter à la narration et évoluer activement reste une approche prudente pour les projets Web3 au milieu de la pertinence élevée du paysage commercial, où à la fois de nouveaux et des projets établis sont impliqués dans une saga IA. Le temps révélera naturellement si les utilisateurs de crypto sur la scène peuvent justifier leur valeur.

Déclaration :

1. Cet article initialement intitulé « AIOZ W3AI Expliqué: Puissance de calcul partagée et IA en tant que service “Architecture à double couche”, Quel nouveau gameplay la transition narrative apportera-t-elle? » est reproduit à partir de [techflow]. Tous les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original [TechFlow de DeepChain]. Si vous avez des objections à la réimpression, veuillez contacter le Porte Apprendrel'équipe, l'équipe s'en occupera dès que possible.

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