La integración del desarrollo de la IA y Web3

La inteligencia artificial y la tecnología Web3 han avanzado rápidamente en los últimos años, generando una amplia atención. La IA ha logrado importantes avances en campos como el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural, transformando diversas industrias. Web3, por su parte, se basa en la cadena de bloques para lograr un intercambio de datos descentralizado y la autonomía del usuario. La combinación de ambos traerá un gran potencial.

La interacción entre la IA y Web3

Desafíos enfrentados por la industria de la IA

Los elementos centrales de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En cuanto a la potencia de cálculo, obtener recursos de computación a gran escala es costoso. En el ámbito de los algoritmos, los modelos de aprendizaje profundo aún enfrentan problemas de falta de interpretabilidad. En relación con los datos, la obtención de datos de alta calidad y la protección de la privacidad son desafíos. Además, la interpretabilidad de los modelos de IA y los modelos de negocio también son retos.

Espacio de mejora en la industria Web3

Web3 tiene margen de mejora en áreas como el análisis de datos, la experiencia del usuario y la seguridad. La IA puede ayudar a mejorar la capacidad de análisis de datos, optimizar la experiencia del usuario y fortalecer la seguridad. Por ejemplo, muchos protocolos de Web3 integran herramientas de IA como ChatGPT para mejorar sus servicios.

Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3

Web3 impulsa la IA

Potencia de cálculo descentralizada

Con el aumento de la demanda de IA, la oferta de GPU no puede satisfacer la demanda. Algunos proyectos de Web3 como Akash y Render ofrecen potencia de cálculo descentralizada, incentivando a los usuarios a contribuir con su potencia de cálculo inactiva a través de tokens. Actualmente, se utiliza principalmente para inferencia de IA, siendo difícil apoyar el entrenamiento a gran escala.

Modelo de algoritmo descentralizado

Proyectos como Bittensor construyen un mercado de algoritmos de IA descentralizados, conectando diferentes modelos de IA para ofrecer a los usuarios el servicio más adecuado.

Recolección de datos descentralizada

Proyectos como PublicAI incentivan a los usuarios a contribuir con datos para el entrenamiento de IA a través de tokens, promoviendo una situación de ganar-ganar entre los proveedores de datos y los desarrolladores de IA.

Protección de la privacidad del usuario en AI ZK

Proyectos como BasedAI utilizan la tecnología de pruebas de conocimiento cero para lograr el intercambio de datos y el entrenamiento de modelos de IA mientras protegen la privacidad.

AI impulsa Web3

Análisis y predicción de datos

Muchos proyectos de Web3 integran servicios de IA que ofrecen estrategias de inversión, análisis en cadena, etc. Por ejemplo, Pond utiliza IA para predecir tokens valiosos.

Servicio personalizado

Plataformas como Dune utilizan IA para mejorar la experiencia del usuario, como la generación automática de consultas SQL. Algunas plataformas de contenido también integran IA para resumir contenido.

Auditoría de contratos inteligentes de IA

Proyectos como 0x0.ai utilizan IA para identificar vulnerabilidades potenciales en contratos inteligentes y mejorar la seguridad.

Desafíos que enfrentan los proyectos de AI+Web3

1. La computación descentralizada aún tiene dificultades para igualar los servicios centralizados en términos de rendimiento, estabilidad, etc.

2. La mayoría de los proyectos solo combinan superficialmente la IA, sin lograr una innovación de fusión profunda.

3. Algunos proyectos dependen en exceso de la narrativa de la economía del token, y su utilidad es cuestionable.

Resumen

La fusión de AI y Web3 enfrenta desafíos, pero tiene un amplio panorama. AI puede proporcionar servicios inteligentes a Web3, mientras que Web3 ofrece a AI un nuevo espacio de desarrollo. En el futuro, se espera construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.