Слияние ИИ и Web3: создание инфраструктуры нового поколения интернета
Web3 как новая парадигма интернета, децентрализованная, открытая и прозрачная, имеет естественные возможности для интеграции с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре ИИ сталкивается с такими проблемами, как ограничение вычислительных мощностей, утечка конфиденциальной информации и черный ящик алгоритмов. Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новый импульс для развития ИИ через совместные вычислительные сети, открытые рыночные данные, вычисления с соблюдением конфиденциальности и другие способы. В то же время ИИ может предоставить множество возможностей для Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и т.д., способствуя экосистемному строительству. Изучение сочетания этих двух направлений имеет решающее значение для создания инфраструктуры следующего поколения интернета, а также для раскрытия ценности данных и вычислительных мощностей.
Данные как основа: прочная основа AI и Web3
Данные являются основной движущей силой развития ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению; данные не только предоставляют основную базу для обучения моделей машинного обучения, но также определяют точность и надежность моделей.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных AI имеют следующие проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно их понести
Ресурсы данных монополизируются технологическими гигантами, формируя изоляцию данных
Личные данные подвержены риску утечки и злоупотребления.
Web3 может решить проблемы традиционных моделей с помощью новой децентрализованной парадигмы данных:
Пользователи могут продавать неиспользуемую сеть AI-компаниям, децентрализованно извлекая сетевые данные, чтобы предоставить реальные и качественные данные для обучения AI-моделей.
Используя модель "label to earn", мы стимулируем глобальных работников участвовать в разметке данных с помощью токенов, объединяя мировые профессиональные знания и усиливая аналитические способности данных.
Платформа для торговли данными на блокчейне предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для сторон, предлагающих и нуждающихся в данных, стимулируя инновации и обмен данными.
Однако получение данных из реального мира также сталкивается с проблемами, такими как неоднородное качество, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. Основываясь на технологиях генеративного ИИ и моделирования, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже продемонстрировали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания. Принятие таких регуляций, как GDPR в Европейском Союзе, отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности вывода ИИ-моделей.
FHE (гомоморфное шифрование) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами вычислений над открытыми данными. FHE обеспечивает надежную защиту для вычислений с учетом конфиденциальности в ИИ, позволяя графическим процессорам выполнять обучение моделей и задачи вывода, не затрагивая исходную среду данных, что приносит огромные преимущества компаниям в области ИИ.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность чувствительной информации и предотвращая риски утечки данных. FHEML укрепляет конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную платформу для приложений ИИ. FHEML дополняет ZKML, который доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает необходимость вычислений с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: ИИ-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему существующие запасы вычислительных ресурсов. Это не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает высококачественные AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков. Глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а замедление повышения производительности микропроцессоров, а также факторы цепочки поставок и геополитики, приводящие к нехватке чипов, усугубляют проблему поставок вычислительных мощностей.
Некоторый децентрализованный AI вычислительный сеть объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономически доступный рынок вычислительных мощностей для AI компаний. Стороны, нуждающиеся в вычислительной мощности, могут публиковать вычислительные задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи среди майнеров, предоставляющих вычислительную мощность, которые выполняют задачи и представляют результаты, и после проверки получают вознаграждение. Этот подход повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительной мощности в таких областях, как AI.
Помимо универсальной децентрализованной сети вычислительной мощности, существуют специализированные сети вычислительной мощности, сосредоточенные на обучении и выводе AI. Децентрализованная сеть вычислительной мощности предлагает справедливый и прозрачный рынок вычислительной мощности, разрывает монополию, снижает барьеры для приложений и повышает эффективность использования вычислительной мощности. В экосистеме Web3 децентрализованная сеть вычислительной мощности сыграет ключевую роль, привлекая больше инновационных dapp для совместного продвижения развития и применения технологий AI.
DePIN: Web3 предоставляет возможности Edge AI
Edge AI позволяет выполнять вычисления на источнике данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Технология Edge AI уже применяется в ключевых областях, таких как автономное вождение. В области Web3 мы называем это DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, DePIN усиливает защиту конфиденциальности пользователей, уменьшая риск утечки данных, обрабатывая данные локально; коренная токеномика Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в экосистеме одной из публичных блокчейнов, став одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность TPS, низкие транзакционные издержки и технические инновации этого блокчейна обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этом блокчейне превышает 10 миллиардов долларов США, и несколько известных проектов уже достигли значительного прогресса.
IMO: Новый парадигма выпуска AI моделей
Концепция IMO была впервые предложена некоторым протоколом, который позволяет токенизировать AI-модели. В традиционной модели разработчикам AI-моделей трудно получать устойчивый доход от последующего использования, прозрачность производительности и эффектов модели недостаточна, что ограничивает рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новое финансирование и способы распределения ценности для открытых AI моделей, инвесторы могут приобретать токены IMO и делиться последующими доходами от модели. Определенный протокол использует специфические стандарты ERC, сочетая AI оракулы и технологию OPML для обеспечения подлинности AI модели и возможности держателей токенов делиться доходами.
Модель IMO повышает прозрачность и доверие, способствует открытому сотрудничеству, адаптируется к тенденциям криптовалютного рынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на стадии начальных испытаний, но с ростом принятия на рынке и расширением участия его инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидания.
AI Агент: новая эпоха взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и принимать меры для достижения целей. При поддержке больших языковых моделей AI-агенты не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. Они могут служить виртуальными помощниками, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие и предлагая персонализированные решения. Даже без четких указаний AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторый нативный AI-платформа предлагает полный и удобный набор инструментов для создания, поддерживает пользователей в настройке функций робота, внешнего вида, голоса и подключения к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента. Платформа обучает специализированные большие языковые модели, делая ролевые игры более человечными; технологии клонирования голоса ускоряют персонализированное взаимодействие AI-продуктов, снижая стоимость синтеза голоса на 99%, клонирование голоса занимает всего 1 минуту. Используя эту платформу для настройки AI-агента, в настоящее время можно применять в видеочатах, изучении языков, генерации изображений и в других областях.
Текущая интеграция Web3 и ИИ больше касается исследования инфраструктурного уровня, таких как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, управление моделями на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, проверка крупных языковых моделей и другие ключевые вопросы. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ даст жизнь ряду 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» .
Слияние AI и Web3: ключевые исследования для создания инфраструктуры нового поколения интернета
Слияние ИИ и Web3: создание инфраструктуры нового поколения интернета
Web3 как новая парадигма интернета, децентрализованная, открытая и прозрачная, имеет естественные возможности для интеграции с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре ИИ сталкивается с такими проблемами, как ограничение вычислительных мощностей, утечка конфиденциальной информации и черный ящик алгоритмов. Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новый импульс для развития ИИ через совместные вычислительные сети, открытые рыночные данные, вычисления с соблюдением конфиденциальности и другие способы. В то же время ИИ может предоставить множество возможностей для Web3, таких как оптимизация смарт-контрактов, алгоритмы противодействия мошенничеству и т.д., способствуя экосистемному строительству. Изучение сочетания этих двух направлений имеет решающее значение для создания инфраструктуры следующего поколения интернета, а также для раскрытия ценности данных и вычислительных мощностей.
Данные как основа: прочная основа AI и Web3
Данные являются основной движущей силой развития ИИ. Моделям ИИ необходимо обрабатывать большие объемы качественных данных, чтобы получить глубокое понимание и мощные способности к рассуждению; данные не только предоставляют основную базу для обучения моделей машинного обучения, но также определяют точность и надежность моделей.
Традиционные централизованные модели получения и использования данных AI имеют следующие проблемы:
Web3 может решить проблемы традиционных моделей с помощью новой децентрализованной парадигмы данных:
Однако получение данных из реального мира также сталкивается с проблемами, такими как неоднородное качество, высокая сложность обработки, недостаточная разнообразие и представительность. Синтетические данные могут стать звездой будущего в области данных Web3. Основываясь на технологиях генеративного ИИ и моделирования, синтетические данные могут имитировать свойства реальных данных, служа эффективным дополнением и повышая эффективность использования данных. В таких областях, как автономное вождение, торговля на финансовых рынках и разработка игр, синтетические данные уже продемонстрировали зрелый потенциал применения.
Защита конфиденциальности: Роль FHE в Web3
В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания. Принятие таких регуляций, как GDPR в Европейском Союзе, отражает строгую защиту личной конфиденциальности. Однако это также создает вызовы: некоторые чувствительные данные не могут быть в полной мере использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал и способности вывода ИИ-моделей.
FHE (гомоморфное шифрование) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, при этом результаты вычислений совпадают с результатами вычислений над открытыми данными. FHE обеспечивает надежную защиту для вычислений с учетом конфиденциальности в ИИ, позволяя графическим процессорам выполнять обучение моделей и задачи вывода, не затрагивая исходную среду данных, что приносит огромные преимущества компаниям в области ИИ.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность чувствительной информации и предотвращая риски утечки данных. FHEML укрепляет конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную платформу для приложений ИИ. FHEML дополняет ZKML, который доказывает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML подчеркивает необходимость вычислений с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности данных.
Революция вычислительной мощности: ИИ-вычисления в децентрализованных сетях
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждые 3 месяца, что приводит к резкому росту спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему существующие запасы вычислительных ресурсов. Это не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает высококачественные AI-модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков. Глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а замедление повышения производительности микропроцессоров, а также факторы цепочки поставок и геополитики, приводящие к нехватке чипов, усугубляют проблему поставок вычислительных мощностей.
Некоторый децентрализованный AI вычислительный сеть объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономически доступный рынок вычислительных мощностей для AI компаний. Стороны, нуждающиеся в вычислительной мощности, могут публиковать вычислительные задачи в сети, смарт-контракты распределяют задачи среди майнеров, предоставляющих вычислительную мощность, которые выполняют задачи и представляют результаты, и после проверки получают вознаграждение. Этот подход повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительной мощности в таких областях, как AI.
Помимо универсальной децентрализованной сети вычислительной мощности, существуют специализированные сети вычислительной мощности, сосредоточенные на обучении и выводе AI. Децентрализованная сеть вычислительной мощности предлагает справедливый и прозрачный рынок вычислительной мощности, разрывает монополию, снижает барьеры для приложений и повышает эффективность использования вычислительной мощности. В экосистеме Web3 децентрализованная сеть вычислительной мощности сыграет ключевую роль, привлекая больше инновационных dapp для совместного продвижения развития и применения технологий AI.
DePIN: Web3 предоставляет возможности Edge AI
Edge AI позволяет выполнять вычисления на источнике данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Технология Edge AI уже применяется в ключевых областях, таких как автономное вождение. В области Web3 мы называем это DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, DePIN усиливает защиту конфиденциальности пользователей, уменьшая риск утечки данных, обрабатывая данные локально; коренная токеномика Web3 может стимулировать узлы DePIN предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в экосистеме одной из публичных блокчейнов, став одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность TPS, низкие транзакционные издержки и технические инновации этого блокчейна обеспечивают мощную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этом блокчейне превышает 10 миллиардов долларов США, и несколько известных проектов уже достигли значительного прогресса.
IMO: Новый парадигма выпуска AI моделей
Концепция IMO была впервые предложена некоторым протоколом, который позволяет токенизировать AI-модели. В традиционной модели разработчикам AI-моделей трудно получать устойчивый доход от последующего использования, прозрачность производительности и эффектов модели недостаточна, что ограничивает рыночное признание и коммерческий потенциал.
IMO предоставляет новое финансирование и способы распределения ценности для открытых AI моделей, инвесторы могут приобретать токены IMO и делиться последующими доходами от модели. Определенный протокол использует специфические стандарты ERC, сочетая AI оракулы и технологию OPML для обеспечения подлинности AI модели и возможности держателей токенов делиться доходами.
Модель IMO повышает прозрачность и доверие, способствует открытому сотрудничеству, адаптируется к тенденциям криптовалютного рынка и вносит вклад в устойчивое развитие технологий ИИ. В настоящее время IMO находится на стадии начальных испытаний, но с ростом принятия на рынке и расширением участия его инновационность и потенциальная ценность вызывают ожидания.
AI Агент: новая эпоха взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и принимать меры для достижения целей. При поддержке больших языковых моделей AI-агенты не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. Они могут служить виртуальными помощниками, обучаясь предпочтениям пользователей через взаимодействие и предлагая персонализированные решения. Даже без четких указаний AI-агенты могут самостоятельно решать проблемы, повышая эффективность и создавая новую ценность.
Некоторый нативный AI-платформа предлагает полный и удобный набор инструментов для создания, поддерживает пользователей в настройке функций робота, внешнего вида, голоса и подключения к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента. Платформа обучает специализированные большие языковые модели, делая ролевые игры более человечными; технологии клонирования голоса ускоряют персонализированное взаимодействие AI-продуктов, снижая стоимость синтеза голоса на 99%, клонирование голоса занимает всего 1 минуту. Используя эту платформу для настройки AI-агента, в настоящее время можно применять в видеочатах, изучении языков, генерации изображений и в других областях.
Текущая интеграция Web3 и ИИ больше касается исследования инфраструктурного уровня, таких как получение качественных данных, защита конфиденциальности данных, управление моделями на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей, проверка крупных языковых моделей и другие ключевые вопросы. С постепенным совершенствованием этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ даст жизнь ряду инновационных бизнес-моделей и услуг.