A Integração do AI e Web3: Estado Atual, Desafios e Perspectivas Futuras
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 chamou a atenção global. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações e inovações para diversas indústrias. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA alcançou 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda de IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de internet, está mudando a percepção e a forma como as pessoas usam a internet. O Web3 baseia-se na tecnologia blockchain e, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada, realiza o compartilhamento e controle de dados, a autonomia do usuário e a construção de mecanismos de confiança. A ideia central do Web3 é libertar os dados das mãos de instituições centralizadas, dando aos usuários o controle sobre os dados e o direito à partilha de valor. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 já atingiu 25 trilhões, com projetos como Bitcoin, Ethereum, Solana, entre outros, surgindo constantemente.
A combinação de IA e Web3 tornou-se um campo de grande interesse, e como integrar bem os dois é uma questão que vale a pena explorar. Este artigo se concentrará na situação atual do desenvolvimento de IA+Web3, analisará as limitações e desafios enfrentados pelos projetos atuais e considerará as direções futuras de desenvolvimento.
Formas de interação entre AI e Web3
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
O núcleo da indústria de IA não pode ser separado dos três elementos: poder computacional, algoritmos e dados. Em termos de poder computacional, as tarefas de IA exigem uma grande quantidade de recursos computacionais, mas a obtenção e a gestão de poder computacional em larga escala têm um custo elevado, especialmente para startups e desenvolvedores individuais. No que diz respeito aos algoritmos, embora o aprendizado profundo tenha alcançado um enorme sucesso, a interpretabilidade, robustez e capacidade de generalização dos modelos ainda apresentam problemas. Em relação aos dados, obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um grande desafio, ao mesmo tempo em que se deve considerar a privacidade e segurança dos dados. Além disso, a falta de clareza nos modelos de negócios dos projetos de IA também deixa muitos empreendedores confusos.
Os desafios que o setor Web3 enfrenta
A indústria Web3 tem espaço para melhorias em análise de dados, experiência do usuário e segurança de contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande potencial nessas áreas. Por exemplo, a IA pode melhorar a análise e previsão de dados da Web3, aprimorar a experiência do usuário e serviços personalizados, e fortalecer a segurança e a proteção da privacidade.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 apoia AI
Poder de computação descentralizado
Com o aumento da demanda por IA, a escassez de GPUs tornou-se um ponto crítico na indústria. Alguns projetos Web3 tentam oferecer serviços de computação descentralizada através de incentivos em tokens, como Akash, Render e Gensyn. Esses projetos incentivam os usuários a fornecer poder de computação de GPUs ociosas, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas. Os projetos são geralmente divididos em duas categorias: uma para inferência de IA, como Render, Akash, etc.; e outra para treinamento de IA, como io.net, Gensyn, etc.
A io.net, como uma rede de computação descentralizada, atualmente possui mais de 500 mil GPUs, apresentando um desempenho notável. A Gensyn, por sua vez, facilita a distribuição de tarefas de aprendizado de máquina e recompensas através de contratos inteligentes, permitindo o treinamento de IA.
Modelo de algoritmo descentralizado
A rede de modelos de algoritmos descentralizados é um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados que conecta vários modelos de IA. Quando os usuários fazem perguntas, o mercado seleciona o modelo de IA mais adequado para responder. Projetos representativos como o Bittensor, cujo fornecedores de modelos de algoritmos contribuem com modelos de aprendizado de máquina para a rede e recebem recompensas em tokens.
Coleta de dados descentralizada
Alguns projetos combinam Web3 para realizar a coleta descentralizada de dados através de incentivos em tokens. Tomando como exemplo o PublicAI, os usuários podem participar como provedores de dados ou validadores e receber incentivos em tokens. Além disso, há projetos como Ocean, Hivemapper e Dimo que coletam dados de diferentes maneiras.
Proteção de privacidade do usuário em AI com ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite, através da tecnologia de prova de conhecimento zero, o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais. Projetos como o BasedAI estão explorando este campo.
AI ajuda Web3
Análise e previsão de dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou a desenvolver tecnologias de IA internamente, oferecendo serviços de análise de dados e previsões aos usuários. Por exemplo, a Pond prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA, enquanto a BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos. Plataformas de competições de investimento como a Numerai também utilizam IA para prever o mercado. Plataformas de análise de dados em blockchain, como a Arkham, também combinam IA para oferecer serviços.
Serviços personalizados
Alguns projetos Web3 estão a otimizar a experiência do utilizador através da integração de IA. Por exemplo, a Dune lançou a ferramenta Wand, que utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL. Plataformas de media Web3 como a Followin e a IQ.wiki integram o ChatGPT para resumir conteúdos. Projetos como o NFPrompt utilizam IA para reduzir os custos de criação de NFTs.
Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA pode identificar de forma mais eficiente e precisa as vulnerabilidades no código dos contratos inteligentes. Por exemplo, 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em inteligência artificial, que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Os produtos de computação descentralizada enfrentam alguns desafios em termos de desempenho, estabilidade, disponibilidade e complexidade de uso. Atualmente, a computação descentralizada é usada principalmente para inferência de IA e não para treinamento, devido ao fato de que o treinamento de grandes modelos exige uma quantidade de dados e largura de banda extremamente alta.
A razão principal pela qual a computação descentralizada é difícil para o treinamento de grandes modelos é:
O treinamento de grandes modelos requer uma estabilidade extremamente alta, interrupções resultarão em enormes perdas.
A comunicação em paralelo de múltiplas placas é limitada pela distância física, e a dispersão da potência de cálculo dificulta a formação de um cluster de potência de cálculo.
Assim, a computação descentralizada é atualmente mais adequada para a inferência de IA ou para o treinamento de modelos pequenos e médios em cenários específicos.
A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar
Atualmente, muitos projetos de AI+Web3 ainda permanecem em aplicações superficiais, não demonstrando a fusão e inovação profundas entre AI e criptomoedas. Alguns projetos apenas utilizam o conceito de AI a nível de marketing, com inovação real limitada. No futuro, será necessário um estudo mais aprofundado para alcançar uma estreita combinação entre AI e criptomoedas.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor para a narrativa dos projetos de IA
Devido à gradual abertura de grandes modelos, muitos projetos de IA têm dificuldade em se desenvolver no Web2, optando por sobrepor narrativas do Web3 e economias de tokens. No entanto, se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas ou se é apenas uma especulação de curto prazo, é algo que merece reflexão. Atualmente, a maioria dos projetos de IA+Web3 ainda não atingiu a fase prática, sendo necessário que mais equipes sólidas e com ideias realmente atendam às necessidades reais.
Resumo e Perspectivas
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A AI pode fornecer cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes, serviços personalizados, entre outros. O Web3, por sua vez, oferece à AI novas oportunidades, como computação descentralizada e compartilhamento de dados.
Apesar de os projetos AI+Web3 ainda estarem numa fase inicial e enfrentarem muitos desafios, também trazem algumas vantagens. Por exemplo, a computação descentralizada e a coleta de dados podem reduzir a dependência de instituições centralizadas, aumentando a transparência e a inovação. No futuro, será necessário pesar os prós e os contras e tomar medidas adequadas para superar os desafios.
No geral, a fusão de AI+Web3 promete construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos. Ao combinar a capacidade de análise e decisão inteligente da AI com a descentralização e a autonomia do usuário do Web3, as perspectivas de desenvolvimento futuro são amplas. O importante é avançar de forma sólida, realmente satisfazendo as necessidades reais, e não ficar apenas no nível da especulação conceitual.
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Estado atual da fusão entre IA e Web3: desafios e oportunidades coexistem
A Integração do AI e Web3: Estado Atual, Desafios e Perspectivas Futuras
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 chamou a atenção global. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações e inovações para diversas indústrias. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA alcançou 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda de IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de internet, está mudando a percepção e a forma como as pessoas usam a internet. O Web3 baseia-se na tecnologia blockchain e, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada, realiza o compartilhamento e controle de dados, a autonomia do usuário e a construção de mecanismos de confiança. A ideia central do Web3 é libertar os dados das mãos de instituições centralizadas, dando aos usuários o controle sobre os dados e o direito à partilha de valor. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 já atingiu 25 trilhões, com projetos como Bitcoin, Ethereum, Solana, entre outros, surgindo constantemente.
A combinação de IA e Web3 tornou-se um campo de grande interesse, e como integrar bem os dois é uma questão que vale a pena explorar. Este artigo se concentrará na situação atual do desenvolvimento de IA+Web3, analisará as limitações e desafios enfrentados pelos projetos atuais e considerará as direções futuras de desenvolvimento.
Formas de interação entre AI e Web3
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
O núcleo da indústria de IA não pode ser separado dos três elementos: poder computacional, algoritmos e dados. Em termos de poder computacional, as tarefas de IA exigem uma grande quantidade de recursos computacionais, mas a obtenção e a gestão de poder computacional em larga escala têm um custo elevado, especialmente para startups e desenvolvedores individuais. No que diz respeito aos algoritmos, embora o aprendizado profundo tenha alcançado um enorme sucesso, a interpretabilidade, robustez e capacidade de generalização dos modelos ainda apresentam problemas. Em relação aos dados, obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um grande desafio, ao mesmo tempo em que se deve considerar a privacidade e segurança dos dados. Além disso, a falta de clareza nos modelos de negócios dos projetos de IA também deixa muitos empreendedores confusos.
Os desafios que o setor Web3 enfrenta
A indústria Web3 tem espaço para melhorias em análise de dados, experiência do usuário e segurança de contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande potencial nessas áreas. Por exemplo, a IA pode melhorar a análise e previsão de dados da Web3, aprimorar a experiência do usuário e serviços personalizados, e fortalecer a segurança e a proteção da privacidade.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 apoia AI
Poder de computação descentralizado
Com o aumento da demanda por IA, a escassez de GPUs tornou-se um ponto crítico na indústria. Alguns projetos Web3 tentam oferecer serviços de computação descentralizada através de incentivos em tokens, como Akash, Render e Gensyn. Esses projetos incentivam os usuários a fornecer poder de computação de GPUs ociosas, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas. Os projetos são geralmente divididos em duas categorias: uma para inferência de IA, como Render, Akash, etc.; e outra para treinamento de IA, como io.net, Gensyn, etc.
A io.net, como uma rede de computação descentralizada, atualmente possui mais de 500 mil GPUs, apresentando um desempenho notável. A Gensyn, por sua vez, facilita a distribuição de tarefas de aprendizado de máquina e recompensas através de contratos inteligentes, permitindo o treinamento de IA.
Modelo de algoritmo descentralizado
A rede de modelos de algoritmos descentralizados é um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados que conecta vários modelos de IA. Quando os usuários fazem perguntas, o mercado seleciona o modelo de IA mais adequado para responder. Projetos representativos como o Bittensor, cujo fornecedores de modelos de algoritmos contribuem com modelos de aprendizado de máquina para a rede e recebem recompensas em tokens.
Coleta de dados descentralizada
Alguns projetos combinam Web3 para realizar a coleta descentralizada de dados através de incentivos em tokens. Tomando como exemplo o PublicAI, os usuários podem participar como provedores de dados ou validadores e receber incentivos em tokens. Além disso, há projetos como Ocean, Hivemapper e Dimo que coletam dados de diferentes maneiras.
Proteção de privacidade do usuário em AI com ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite, através da tecnologia de prova de conhecimento zero, o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais. Projetos como o BasedAI estão explorando este campo.
AI ajuda Web3
Análise e previsão de dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou a desenvolver tecnologias de IA internamente, oferecendo serviços de análise de dados e previsões aos usuários. Por exemplo, a Pond prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA, enquanto a BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos. Plataformas de competições de investimento como a Numerai também utilizam IA para prever o mercado. Plataformas de análise de dados em blockchain, como a Arkham, também combinam IA para oferecer serviços.
Serviços personalizados
Alguns projetos Web3 estão a otimizar a experiência do utilizador através da integração de IA. Por exemplo, a Dune lançou a ferramenta Wand, que utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL. Plataformas de media Web3 como a Followin e a IQ.wiki integram o ChatGPT para resumir conteúdos. Projetos como o NFPrompt utilizam IA para reduzir os custos de criação de NFTs.
Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA pode identificar de forma mais eficiente e precisa as vulnerabilidades no código dos contratos inteligentes. Por exemplo, 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em inteligência artificial, que utiliza técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Os produtos de computação descentralizada enfrentam alguns desafios em termos de desempenho, estabilidade, disponibilidade e complexidade de uso. Atualmente, a computação descentralizada é usada principalmente para inferência de IA e não para treinamento, devido ao fato de que o treinamento de grandes modelos exige uma quantidade de dados e largura de banda extremamente alta.
A razão principal pela qual a computação descentralizada é difícil para o treinamento de grandes modelos é:
Assim, a computação descentralizada é atualmente mais adequada para a inferência de IA ou para o treinamento de modelos pequenos e médios em cenários específicos.
A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar
Atualmente, muitos projetos de AI+Web3 ainda permanecem em aplicações superficiais, não demonstrando a fusão e inovação profundas entre AI e criptomoedas. Alguns projetos apenas utilizam o conceito de AI a nível de marketing, com inovação real limitada. No futuro, será necessário um estudo mais aprofundado para alcançar uma estreita combinação entre AI e criptomoedas.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor para a narrativa dos projetos de IA
Devido à gradual abertura de grandes modelos, muitos projetos de IA têm dificuldade em se desenvolver no Web2, optando por sobrepor narrativas do Web3 e economias de tokens. No entanto, se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas ou se é apenas uma especulação de curto prazo, é algo que merece reflexão. Atualmente, a maioria dos projetos de IA+Web3 ainda não atingiu a fase prática, sendo necessário que mais equipes sólidas e com ideias realmente atendam às necessidades reais.
Resumo e Perspectivas
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A AI pode fornecer cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes, serviços personalizados, entre outros. O Web3, por sua vez, oferece à AI novas oportunidades, como computação descentralizada e compartilhamento de dados.
Apesar de os projetos AI+Web3 ainda estarem numa fase inicial e enfrentarem muitos desafios, também trazem algumas vantagens. Por exemplo, a computação descentralizada e a coleta de dados podem reduzir a dependência de instituições centralizadas, aumentando a transparência e a inovação. No futuro, será necessário pesar os prós e os contras e tomar medidas adequadas para superar os desafios.
No geral, a fusão de AI+Web3 promete construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos. Ao combinar a capacidade de análise e decisão inteligente da AI com a descentralização e a autonomia do usuário do Web3, as perspectivas de desenvolvimento futuro são amplas. O importante é avançar de forma sólida, realmente satisfazendo as necessidades reais, e não ficar apenas no nível da especulação conceitual.