Слияние Web3 и AI: создание экосистемы нового поколения интернета
Web3 как новая модель интернета, децентрализованная, открытая и прозрачная, имеет естественную связь с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре ИИ сталкивается с такими проблемами, как узкие места вычислительной мощности, утечка конфиденциальности и непрозрачность алгоритмов. Web3, основанный на распределенных технологиях, вводит новую динамику в развитие ИИ через совместные вычислительные сети, открытые рынки данных, вычисления с соблюдением конфиденциальности и другие способы. В то же время ИИ может предоставить Web3 множество возможностей, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и т.д., способствуя строительству экосистемы. Исследование сочетания обоих имеет большое значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета, а также для раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются основным движущим фактором развития ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать большие объемы высококачественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к выводу. Данные не только предоставляют основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность моделей.
Традиционная централизованная модель данных ИИ имеет следующие проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям сложно их вынести.
Ресурсы данных монополизируются технологическими гигантами, образуя острова данных
Личная информация подвержена рискам утечки и злоупотребления.
Web3 предлагает новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Пользователи могут продавать неиспользуемые сетевые ресурсы, децентрализованно получать сетевые данные, предоставляя реальные и качественные данные для обучения AI моделей.
Модель "заработок через маркировку" стимулирует работников по всему миру участвовать в маркировке данных с помощью токенов, объединяя глобальные профессиональные знания.
Платформа для торговли данными на блокчейне предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для сторон, нуждающихся в данных, стимулируя инновации и совместное использование данных.
Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с проблемами различного качества, сложностью обработки, недостаточной разнообразностью и представительностью. Синтетические данные могут стать звездой будущего. На основе генеративного ИИ и технологий моделирования, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных и эффективно дополнять их, повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автопилотирование, финансовые транзакции и разработка игр, синтетические данные уже показали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: применение FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности становится глобальным фокусом. Принятие соответствующих регуляторных актов отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: часть чувствительных данных не может быть в полной мере использована из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал моделей ИИ.
FHE( Полностью гомоморфное шифрование ) позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных напрямую, без необходимости расшифровки, и результаты совпадают с вычислениями в открытом виде. FHE предоставляет надежную защиту для конфиденциальных вычислений AI, позволяя мощностям GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не касаясь исходных данных. Это приносит огромные преимущества компаниям AI, позволяя безопасно открывать API-сервисы, сохраняя при этом коммерческую тайну.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая утечку данных. FHEML усиливает конфиденциальность данных, предоставляя безопасную вычислительную среду для AI-приложений. FHEML является дополнением к ZKML, который подтверждает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает вычисления с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности.
Революция вычислительных мощностей: AI-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности, превышающему существующие ресурсы. Это не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает продвинутые AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
Уровень использования GPU в мире составляет менее 40%, а замедление роста производительности микропроцессоров, а также факторы, связанные с цепочкой поставок и геополитикой, приводят к нехватке чипов, что усугубляет проблему предложения вычислительной мощности. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой покупки собственного оборудования или аренды облачных ресурсов, что создает необходимость в вычислительных услугах по требованию и экономически эффективных.
Децентрализованная сеть вычислительной мощности AI объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономически доступный рынок вычислительной мощности для компаний AI. Сторона, нуждающаяся в вычислениях, может размещать задачи, а смарт-контракты распределяют задачи между узлами майнеров, которые выполняют и отправляют результаты, получая вознаграждение после проверки. Эта схема повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблемы с вычислительной мощностью в таких областях, как AI.
Кроме общего децентрализованного вычислительного сети, существуют специализированные вычислительные сети, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ. Децентрализованные вычислительные сети обеспечивают справедливый и прозрачный рынок, разрывая монополию, снижая порог входа и повышая эффективность использования. В экосистеме Web3 децентрализованные вычислительные сети будут играть ключевую роль, привлекая больше инновационных dapp, способствуя развитию и применению технологий ИИ.
DePIN: Web3, наделяющий Edge AI возможностями
Edge AI позволяет осуществлять вычисления на месте данных, обеспечивая низкую задержку и реальную обработку, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Edge AI уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 DePIN улучшает защиту конфиденциальности пользователей за счет локальной обработки данных, уменьшая риск утечки данных. Экономический механизм токенов, родных для Web3, может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в некоторых экосистемах и становится одной из предпочитаемых платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность, низкие транзакционные издержки и технологические инновации обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. Некоторые известные проекты DePIN уже достигли значительных успехов.
IMO: Публикация новой парадигмы AI моделей
Концепция IMO подразумевает токенизацию AI-моделей. В традиционной модели разработчикам сложно получать постоянный доход от последующего использования модели, производительность и эффективность модели не являются прозрачными, что ограничивает признание на рынке и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новый вид финансовой поддержки и способа совместного использования ценности для открытых AI моделей. Инвесторы могут приобретать токены IMO и делиться будущими доходами от моделей. Некоторые протоколы используют определенные стандарты ERC, в сочетании с AI оракулами и технологиями OPML для обеспечения подлинности AI моделей и распределения доходов.
Модель IMO повышает прозрачность и доверие, способствует открытой коллаборации, адаптируется к тенденциям криптовалютного рынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на стадии первоначальных испытаний, но его инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидания.
AI Agent: Новый этап взаимодействия
AI-агент может воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и предпринимать действия для достижения целей. С поддержкой крупных языковых моделей AI-агент не только понимает естественный язык, но и может планировать решения, выполнять сложные задачи. Они могут выступать в роли виртуальных помощников, обучаясь у пользователей через взаимодействие и предоставляя персонализированные решения. Даже в отсутствие четких инструкций AI-агент может самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторые платформы предлагают полный и удобный набор инструментов для создания, позволяя пользователям настраивать функции роботов, внешний вид, голос и подключение к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента, наделяя индивидуумов статусом супер-креатора. Эти платформы обучают специализированные большие языковые модели, чтобы сделать ролевые игры более человечными; технологии клонирования голоса ускоряют персонализированное взаимодействие AI-продуктов и значительно снижают затраты на синтез голоса. Используя настраиваемых AI-агентов, их можно применять в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и др.
Сейчас интеграция Web3 и ИИ больше исследует инфраструктурный уровень, такие как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, управление моделями на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, проверка больших языковых моделей и другие ключевые вопросы. По мере постепенного совершенствования этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ будет порождать ряд инновационных бизнес-моделей и услуг.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
5
Поделиться
комментарий
0/400
SadMoneyMeow
· 18ч назад
Еще одна новая история о том, как будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
NFTArchaeologist
· 18ч назад
Будущее не будет ждать никого, просто действуй.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoPunster
· 18ч назад
Чувствую, что снова пришло время, когда меня будут уговаривать все в.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FloorSweeper
· 18ч назад
слабые сигналы повсюду... только овцы не видят, куда это все движется. фаза накопления: инициирована
Слияние Web3 и ИИ: ключевые технологии и приложения для построения экосистемы нового поколения интернета
Слияние Web3 и AI: создание экосистемы нового поколения интернета
Web3 как новая модель интернета, децентрализованная, открытая и прозрачная, имеет естественную связь с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре ИИ сталкивается с такими проблемами, как узкие места вычислительной мощности, утечка конфиденциальности и непрозрачность алгоритмов. Web3, основанный на распределенных технологиях, вводит новую динамику в развитие ИИ через совместные вычислительные сети, открытые рынки данных, вычисления с соблюдением конфиденциальности и другие способы. В то же время ИИ может предоставить Web3 множество возможностей, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и т.д., способствуя строительству экосистемы. Исследование сочетания обоих имеет большое значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета, а также для раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются основным движущим фактором развития ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать большие объемы высококачественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к выводу. Данные не только предоставляют основу для обучения моделей машинного обучения, но и определяют точность и надежность моделей.
Традиционная централизованная модель данных ИИ имеет следующие проблемы:
Web3 предлагает новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с проблемами различного качества, сложностью обработки, недостаточной разнообразностью и представительностью. Синтетические данные могут стать звездой будущего. На основе генеративного ИИ и технологий моделирования, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных и эффективно дополнять их, повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автопилотирование, финансовые транзакции и разработка игр, синтетические данные уже показали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: применение FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности становится глобальным фокусом. Принятие соответствующих регуляторных актов отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: часть чувствительных данных не может быть в полной мере использована из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал моделей ИИ.
FHE( Полностью гомоморфное шифрование ) позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных напрямую, без необходимости расшифровки, и результаты совпадают с вычислениями в открытом виде. FHE предоставляет надежную защиту для конфиденциальных вычислений AI, позволяя мощностям GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не касаясь исходных данных. Это приносит огромные преимущества компаниям AI, позволяя безопасно открывать API-сервисы, сохраняя при этом коммерческую тайну.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая утечку данных. FHEML усиливает конфиденциальность данных, предоставляя безопасную вычислительную среду для AI-приложений. FHEML является дополнением к ZKML, который подтверждает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает вычисления с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности.
Революция вычислительных мощностей: AI-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности, превышающему существующие ресурсы. Это не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает продвинутые AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.
Уровень использования GPU в мире составляет менее 40%, а замедление роста производительности микропроцессоров, а также факторы, связанные с цепочкой поставок и геополитикой, приводят к нехватке чипов, что усугубляет проблему предложения вычислительной мощности. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой покупки собственного оборудования или аренды облачных ресурсов, что создает необходимость в вычислительных услугах по требованию и экономически эффективных.
Децентрализованная сеть вычислительной мощности AI объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономически доступный рынок вычислительной мощности для компаний AI. Сторона, нуждающаяся в вычислениях, может размещать задачи, а смарт-контракты распределяют задачи между узлами майнеров, которые выполняют и отправляют результаты, получая вознаграждение после проверки. Эта схема повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблемы с вычислительной мощностью в таких областях, как AI.
Кроме общего децентрализованного вычислительного сети, существуют специализированные вычислительные сети, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ. Децентрализованные вычислительные сети обеспечивают справедливый и прозрачный рынок, разрывая монополию, снижая порог входа и повышая эффективность использования. В экосистеме Web3 децентрализованные вычислительные сети будут играть ключевую роль, привлекая больше инновационных dapp, способствуя развитию и применению технологий ИИ.
DePIN: Web3, наделяющий Edge AI возможностями
Edge AI позволяет осуществлять вычисления на месте данных, обеспечивая низкую задержку и реальную обработку, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Edge AI уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В области Web3 DePIN улучшает защиту конфиденциальности пользователей за счет локальной обработки данных, уменьшая риск утечки данных. Экономический механизм токенов, родных для Web3, может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в некоторых экосистемах и становится одной из предпочитаемых платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность, низкие транзакционные издержки и технологические инновации обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. Некоторые известные проекты DePIN уже достигли значительных успехов.
IMO: Публикация новой парадигмы AI моделей
Концепция IMO подразумевает токенизацию AI-моделей. В традиционной модели разработчикам сложно получать постоянный доход от последующего использования модели, производительность и эффективность модели не являются прозрачными, что ограничивает признание на рынке и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новый вид финансовой поддержки и способа совместного использования ценности для открытых AI моделей. Инвесторы могут приобретать токены IMO и делиться будущими доходами от моделей. Некоторые протоколы используют определенные стандарты ERC, в сочетании с AI оракулами и технологиями OPML для обеспечения подлинности AI моделей и распределения доходов.
Модель IMO повышает прозрачность и доверие, способствует открытой коллаборации, адаптируется к тенденциям криптовалютного рынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на стадии первоначальных испытаний, но его инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидания.
AI Agent: Новый этап взаимодействия
AI-агент может воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и предпринимать действия для достижения целей. С поддержкой крупных языковых моделей AI-агент не только понимает естественный язык, но и может планировать решения, выполнять сложные задачи. Они могут выступать в роли виртуальных помощников, обучаясь у пользователей через взаимодействие и предоставляя персонализированные решения. Даже в отсутствие четких инструкций AI-агент может самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторые платформы предлагают полный и удобный набор инструментов для создания, позволяя пользователям настраивать функции роботов, внешний вид, голос и подключение к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента, наделяя индивидуумов статусом супер-креатора. Эти платформы обучают специализированные большие языковые модели, чтобы сделать ролевые игры более человечными; технологии клонирования голоса ускоряют персонализированное взаимодействие AI-продуктов и значительно снижают затраты на синтез голоса. Используя настраиваемых AI-агентов, их можно применять в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и др.
Сейчас интеграция Web3 и ИИ больше исследует инфраструктурный уровень, такие как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, управление моделями на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, проверка больших языковых моделей и другие ключевые вопросы. По мере постепенного совершенствования этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ будет порождать ряд инновационных бизнес-моделей и услуг.