La profundidad de la fusión entre AI y Web3: Construyendo la nueva generación de infraestructura de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de Internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión naturales con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados, enfrentando numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y cajas negras algorítmicas. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nuevo impulso al desarrollo de la IA a través de redes de cálculo compartido, mercados de datos abiertos y computación de privacidad, entre otros. Al mismo tiempo, la IA puede aportar numerosas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-fraude, apoyando su construcción ecosistémica. Explorar la combinación de Web3 y la IA es crucial para construir la infraestructura de Internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: Una base sólida para la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA, así como el combustible para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los siguientes problemas principales existen en el modelo tradicional de obtención y uso de datos de IA centralizada:
El costo de adquisición de datos es alto, las pequeñas y medianas empresas tienen dificultades para soportarlo.
Los recursos de datos están monopolizados por gigantes tecnológicos, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso
Web3 resuelve los puntos de dolor del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Los usuarios pueden vender su red ociosa a empresas de IA, recopilando datos de red de manera descentralizada para proporcionar datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adoptar el modelo "label to earn", incentivando a los trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos mediante tokens, reuniendo conocimientos profesionales globales y mejorando la capacidad de análisis de datos.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de transacción abierto y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, la falta de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo a los datos reales y mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la promulgación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la criptografía homomórfica, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden proteger secretos comerciales mientras ofrecen de manera segura servicios de API.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, garantizando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML; ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia de cálculo: computación de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que resulta en una demanda de potencia de cálculo que supera con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de IA conocido requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados de IA sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta, o alquilan recursos en la nube; necesitan urgentemente una forma de servicio de computación bajo demanda y rentable.
Una red de computación de IA descentralizada agrega recursos de GPU ociosos a nivel mundial, proporcionando a las empresas de IA un mercado de computación accesible económicamente. Los demandantes de computación pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con su potencia de cálculo. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, obtienen recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de las redes de potencia descentralizada generales, también hay plataformas enfocadas en el entrenamiento de IA y redes de potencia especializadas en la inferencia de IA.
Las redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado de potencia de cálculo justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada para aplicaciones y aumentando la eficiencia en el uso de la potencia de cálculo. En el ecosistema web3, las redes de computación descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo a más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA en el borde
Imagina que tu teléfono móvil, tu reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes de tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA; esa es la magia del Edge AI. Permite que el procesamiento ocurra en la fuente de generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en áreas clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos al procesar los datos localmente; el mecanismo económico de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de computación y construir un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de cierta cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas de cadena pública preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y algunos proyectos reconocidos han logrado avances significativos.
IMO：Publicación de un nuevo paradigma de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de beneficios, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se introduce en el mercado, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, es difícil para los creadores originales rastrear su uso, y mucho menos obtener beneficios de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, donde los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza dos estándares ERC, combinando tecnología de oráculos de IA y OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y dando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, IMO aún se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de esperar.
Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, voz y conectar bases de datos externas, con el objetivo de construir un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a las personas para convertirse en supercreadores. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje especializado, lo que hace que los juegos de rol sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Con el AI Agent personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se está explorando más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar grandes modelos de lenguaje y otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionan gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.
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AI y Web3 se fusionan: construir una nueva base de internet de Descentralización
La profundidad de la fusión entre AI y Web3: Construyendo la nueva generación de infraestructura de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de Internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión naturales con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados, enfrentando numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y cajas negras algorítmicas. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nuevo impulso al desarrollo de la IA a través de redes de cálculo compartido, mercados de datos abiertos y computación de privacidad, entre otros. Al mismo tiempo, la IA puede aportar numerosas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-fraude, apoyando su construcción ecosistémica. Explorar la combinación de Web3 y la IA es crucial para construir la infraestructura de Internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: Una base sólida para la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA, así como el combustible para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los siguientes problemas principales existen en el modelo tradicional de obtención y uso de datos de IA centralizada:
Web3 resuelve los puntos de dolor del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, la falta de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo a los datos reales y mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la promulgación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la criptografía homomórfica, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden proteger secretos comerciales mientras ofrecen de manera segura servicios de API.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, garantizando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML; ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia de cálculo: computación de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que resulta en una demanda de potencia de cálculo que supera con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de IA conocido requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados de IA sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta, o alquilan recursos en la nube; necesitan urgentemente una forma de servicio de computación bajo demanda y rentable.
Una red de computación de IA descentralizada agrega recursos de GPU ociosos a nivel mundial, proporcionando a las empresas de IA un mercado de computación accesible económicamente. Los demandantes de computación pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con su potencia de cálculo. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, obtienen recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de las redes de potencia descentralizada generales, también hay plataformas enfocadas en el entrenamiento de IA y redes de potencia especializadas en la inferencia de IA.
Las redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado de potencia de cálculo justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada para aplicaciones y aumentando la eficiencia en el uso de la potencia de cálculo. En el ecosistema web3, las redes de computación descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo a más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA en el borde
Imagina que tu teléfono móvil, tu reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes de tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA; esa es la magia del Edge AI. Permite que el procesamiento ocurra en la fuente de generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en áreas clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos al procesar los datos localmente; el mecanismo económico de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de computación y construir un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de cierta cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas de cadena pública preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y algunos proyectos reconocidos han logrado avances significativos.
IMO：Publicación de un nuevo paradigma de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de beneficios, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se introduce en el mercado, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, es difícil para los creadores originales rastrear su uso, y mucho menos obtener beneficios de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, donde los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza dos estándares ERC, combinando tecnología de oráculos de IA y OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y dando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, IMO aún se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de esperar.
Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, voz y conectar bases de datos externas, con el objetivo de construir un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a las personas para convertirse en supercreadores. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje especializado, lo que hace que los juegos de rol sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Con el AI Agent personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se está explorando más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar grandes modelos de lenguaje y otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionan gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.