AI et Web3 fusionnent : construire une nouvelle base d'internet décentralisé

Fusion profonde de l'IA et du Web3 : construire une nouvelle infrastructure Internet de génération

Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités de fusion naturelles avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, faisant face à de nombreux défis tels que les goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul, les fuites de données et les algorithmes en boîte noire. Web3, basé sur des technologies distribuées, injecte un nouveau dynamisme au développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs de confidentialité. En même temps, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-tricherie, soutenant la construction de son écosystème. Explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est crucial pour construire l'infrastructure Internet de nouvelle génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.

Explorer les six points de fusion entre l'IA et le Web3

Données pilotées : Une base solide pour l'IA et le Web3

Les données sont le moteur central du développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement une base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité du modèle.

Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisés présentent les principaux problèmes suivants :

  • Le coût d'acquisition des données est élevé, les petites et moyennes entreprises ont du mal à le supporter.
  • Les ressources de données sont monopolisées par des géants de la technologie, créant des îlots de données.
  • Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.

Web3 résout les points de douleur des modèles traditionnels avec un nouveau paradigme de données décentralisées :

  • Les utilisateurs peuvent vendre leur réseau inutilisé aux entreprises d'IA, pour la collecte décentralisée de données réseau, fournissant des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
  • Adopter le mode "label to earn" pour inciter les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des incitations en tokens, rassemblant ainsi une expertise mondiale et renforçant la capacité d'analyse des données.
  • La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, incitant à l'innovation et au partage des données.

Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel pose également certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être la star du futur dans le domaine des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les caractéristiques des données réelles, servant de complément efficace aux données réelles et améliorant l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mûr.

Protection de la vie privée : le rôle de la FHE dans le Web3

À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale, et des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne reflètent une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement utilisées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.

FHE ou chiffrement entièrement homomorphe permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat des calculs est identique à celui obtenu en effectuant les mêmes calculs sur des données en clair.

FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles sans toucher aux données brutes. Cela représente un énorme avantage pour les entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.

FHEML prend en charge le traitement cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.

FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.

Révolution de la puissance de calcul : Calcul AI dans les réseaux décentralisés

La complexité de calcul des systèmes d'IA actuels double tous les 3 mois, entraînant une explosion de la demande en puissance de calcul, bien au-delà de l'offre actuelle de ressources de calcul. Par exemple, l'entraînement d'un modèle d'IA célèbre nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les avancées technologiques de l'IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et des développeurs.

En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et la lente amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces due à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent le problème de l'offre de puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent dans une impasse : soit ils achètent du matériel, soit ils louent des ressources cloud. Ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économique.

Un réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, fournissant un marché de puissance de calcul économique et facilement accessible pour les entreprises d'IA. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs qui contribuent à la puissance de calcul. Les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, une fois vérifiés, leur rapportent des récompenses en points. Ce système améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre le problème des goulets d'étranglement en puissance de calcul dans des domaines comme l'IA.

En plus des réseaux de puissance de calcul décentralisés généraux, il existe des plateformes dédiées à l'entraînement de l'IA et des réseaux de puissance de calcul spécialisés pour l'inférence de l'IA.

Le réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité d'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, le réseau de puissance de calcul décentralisé jouera un rôle clé, attirant davantage d'applications décentralisées innovantes à rejoindre et à promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies AI.

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DePIN : Web3 habilitant l'IA Edge

Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, voire les appareils intelligents de votre maison, aient la capacité de faire fonctionner l'IA — c'est là toute la magie de l'Edge AI. Cela permet de réaliser des calculs à la source de la génération des données, offrant ainsi une faible latence, un traitement en temps réel, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI est déjà utilisée dans des domaines clés comme la conduite autonome.

Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN peut renforcer la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite de données ; le mécanisme économique de Token natif du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant un écosystème durable.

Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de blockchain publique de choix pour le déploiement de projets. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et les innovations technologiques de cette blockchain publique offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets renommés ont réalisé des progrès significatifs.

IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA

Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, qui consiste à tokeniser les modèles d'IA.

Dans le modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des revenus, une fois qu'un modèle d'IA est développé et mis sur le marché, il est souvent difficile pour le développeur d'obtenir des revenus continus provenant de l'utilisation ultérieure du modèle, surtout lorsque celui-ci est intégré dans d'autres produits et services. Le créateur original a du mal à suivre l'utilisation, sans parler de la possibilité d'en tirer des revenus. De plus, les performances et les effets des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance du marché et le potentiel commercial du modèle.

IMO propose une nouvelle méthode de financement et de partage de valeur pour les modèles d'IA open-source. Les investisseurs peuvent acheter des tokens IMO pour partager les bénéfices générés par le modèle par la suite. Un certain protocole utilise deux normes ERC, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité du modèle d'IA et permettre aux détenteurs de tokens de partager les bénéfices.

Le mode IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et donne un coup de pouce au développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement encore à ses débuts, mais avec l'augmentation de l'acceptation sur le marché et l'élargissement de la portée de la participation, son caractère innovant et sa valeur potentielle méritent notre attention.

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Agent IA : une nouvelle ère d'expérience interactive

L'agent IA est capable de percevoir son environnement, de penser de manière indépendante et d'agir en conséquence pour atteindre des objectifs fixés. Soutenu par de grands modèles de langage, l'agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Il peut servir d'assistant virtuel, apprenant les préférences des utilisateurs à travers les interactions et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.

Une plateforme d'application native AI propose un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes. Elle s'engage à créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert, en utilisant des technologies d'AI générative pour permettre aux individus de devenir des super créateurs. Cette plateforme a formé un modèle de langage de grande taille spécialement conçu, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute. Grâce à l'agent AI personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que la visioconférence, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.

Dans la fusion du Web3 et de l'IA, il y a actuellement davantage d'exploration au niveau de l'infrastructure, notamment comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et comment valider de grands modèles de langage, parmi d'autres questions clés. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, nous avons des raisons de croire que la fusion du Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.

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StableBoivip
· 07-25 23:42
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