Інтеграційний розвиток AI та Web3: сучасний стан, виклики та перспективи
Останніми роками швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 привернув широку увагу в усьому світі. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що призвело до величезних змін та інновацій у різних галузях. У 2023 році ринок штучного інтелекту досягнув обсягу 200 мільярдів доларів, а компанії, такі як OpenAI, Character.AI, Midjourney, стали лідерами в епоху штучного інтелекту.
Одночасно Web3, як нова інтернет-модель, змінює уявлення людей про інтернет і способи його використання. Web3 базується на технології блокчейн і через смарт-контракти, розподілене зберігання та децентралізовану автентифікацію реалізує спільний та контрольований доступ до даних, автономію користувачів та встановлення механізмів довіри. Основна ідея Web3 полягає в звільненні даних з рук централізованих установ, наданні користувачам контролю над даними та правом на поділ вартості. Наразі ринкова капіталізація індустрії Web3 досягла 25 трильйонів, а такі проекти, як Bitcoin, Ethereum, Solana та інші, з'являються один за одним.
Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало предметом великої уваги, питання про те, як добре поєднати їх, є питанням, яке варто досліджувати. У цій статті буде зосереджено увагу на сучасному стані розвитку AI+Web3, проаналізовано обмеження та виклики, з якими стикаються нинішні проекти, а також розглянуто напрямки майбутнього розвитку.
Способи взаємодії AI та Web3
Проблеми, з якими стикається AI-індустрія
Ядро індустрії ШІ неможливо уявити без трьох елементів: обчислювальної потужності, алгоритмів та даних. Що стосується обчислювальної потужності, завдання ШІ потребують значних обчислювальних ресурсів, але отримання та управління масштабною обчислювальною потужністю є надто дорогим, особливо для стартапів та індивідуальних розробників. Щодо алгоритмів, незважаючи на значний успіх глибокого навчання, проблеми з інтерпретованістю, надійністю та узагальнювальною здатністю моделей все ще існують. Що стосується даних, отримання високоякісних і різноманітних даних все ще залишається великою проблемою, при цьому також слід враховувати питання конфіденційності та безпеки даних. Крім того, незрозумілість бізнес-моделей у проєктах ШІ також викликає плутанину у багатьох підприємців.
Виклики, з якими стикається індустрія Web3
У галузі Web3 існує можливість покращення в таких сферах, як аналіз даних, досвід користувачів та безпека смарт-контрактів. Штучний інтелект, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах. Наприклад, ШІ може покращити можливості аналізу та прогнозування даних Web3, поліпшити користувацький досвід і персоналізовані послуги, посилити безпеку та захист конфіденційності тощо.
Аналіз поточної ситуації проектів AI+Web3
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
З ростом попиту на ШІ, нестача GPU стає болючою точкою для галузі. Деякі Web3 проекти намагаються надати децентралізовані обчислювальні послуги за допомогою токенів, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують користувачів надавати невикористовувану обчислювальну потужність GPU, щоб забезпечити підтримку обчислювальної потужності для клієнтів ШІ.
Сторона пропозиції в основному включає постачальників хмарних послуг, майнерів криптовалют та підприємства. Проекти в основному діляться на дві категорії: одна призначена для AI-інференції, такі як Render, Akash тощо; інша призначена для навчання AI, такі як io.net, Gensyn тощо.
io.net як децентралізована мережа обчислювальної потужності, наразі має понад 500 тисяч GPU та демонструє видатні результати. Gensyn, у свою чергу, сприяє розподілу завдань машинного навчання та винагород через смарт-контракти, реалізуючи навчання ШІ.
Децентралізована алгоритмічна модель
Децентралізована модель алгоритмічної мережі є децентралізованим ринком послуг алгоритмів ШІ, що з'єднує кілька моделей ШІ. Коли користувач ставить запитання, ринок вибирає найкращу модель ШІ для відповіді. Представницький проект, наприклад, Bittensor, де постачальники алгоритмічних моделей вносять моделі машинного навчання в мережу та отримують винагороду у токенах.
Децентралізоване збори даних
Деякі проекти поєднують Web3 для реалізації децентралізованого збору даних за допомогою токенних стимулів. Наприклад, PublicAI дозволяє користувачам брати участь як постачальникам даних або перевіряючим, отримуючи токенні винагороди. Крім того, такі проекти, як Ocean, Hivemapper, Dimo та інші, збирають дані різними способами.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульових знань може забезпечити верифікацію інформації, зберігаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) за допомогою технології нульових знань дозволяє проводити навчання та інференцію моделей машинного навчання без розкриття первинних даних. Такі проекти, як BasedAI, досліджують цю сферу.
AI допомагає Web3
Аналіз та прогнозування даних
Багато Web3 проектів почали інтегрувати AI-сервіси або розробляти власні AI-технології, щоб надавати користувачам послуги з аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond через AI-алгоритми прогнозує цінні токени, а BullBear AI на основі історичних даних прогнозує цінові тенденції. Інвестиційні конкурси, такі як Numerai, також використовують AI для прогнозування ринку. Платформи для аналізу даних на блокчейні, такі як Arkham, також поєднують AI для надання послуг.
Персоналізовані послуги
Деякі Web3 проекти оптимізують користувацький досвід через інтеграцію ШІ. Наприклад, Dune запустила інструмент Wand, який використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів. Web3 медіаплатформи, такі як Followin, IQ.wiki, інтегрують ChatGPT для підсумовування контенту. Проекти, такі як NFPrompt, використовують ШІ для зниження витрат на створення NFT.
AI-аудит смарт-контрактів
Штучний інтелект може більш ефективно та точно виявляти вразливості в коді смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує аудитори смарт-контрактів на базі штучного інтелекту, що використовують технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізована обчислювальна потужність
Децентралізовані обчислювальні продукти стикаються з певними викликами в таких аспектах, як продуктивність, стабільність, доступність і складність використання. Наразі децентралізовані обчислення в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання, оскільки великі моделі навчання мають дуже високі вимоги до обсягу даних і пропускної спроможності.
Основна причина, чому децентралізовані обчислювальні потужності важко використовувати для тренування великих моделей, полягає в тому, що:
Великі моделі навчання потребують надзвичайної стабільності, перерви призведуть до величезних втрат.
Комунікація кількох карт в паралельному режимі обмежується фізичною відстанню, розподілена обчислювальна потужність важко формує обчислювальні кластери
Отже, децентралізовані обчислення наразі більше підходять для AI-інференції або навчання малих і середніх моделей у специфічних сценаріях.
Поєднання AI+Web3 є досить грубим
На даний момент багато проектів AI + Web3 все ще залишаються на поверхневому рівні застосування, не демонструючи глибокої інтеграції та інноваційності AI та криптовалют. Деякі проекти використовують концепцію AI лише на рівні маркетингу, реальні інновації обмежені. У майбутньому потрібно проводити більш глибокі дослідження для досягнення тісної інтеграції AI та криптовалют.
Токеноміка стала буфером для наративу AI-проєкту
Оскільки великі моделі поступово стають відкритими, багато AI проектів важко розвиватися у Web2, тому вони переходять до нарративу Web3 та токеноміки. Але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, чи це просто короткостроковий спекулятивний бум, варто обміркувати. Наразі більшість проектів AI+Web3 ще не досягли стадії практичного застосування, потрібні більше надійних і креативних команд, які дійсно задовольнять реальні потреби.
Підсумок та прогнози
Злиття AI та Web3 відкриває безмежні можливості для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 більш розумні сценарії застосування, такі як аналіз даних, аудит смарт-контрактів, персоналізовані послуги тощо. Web3, в свою чергу, надає AI нові можливості, такі як децентралізовані обчислювальні потужності та обмін даними.
Хоча проекти AI+Web3 все ще знаходяться на ранній стадії та стикаються з численними викликами, вони також приносять певні переваги. Наприклад, децентралізовані обчислення та збір даних можуть зменшити залежність від централізованих установ, підвищуючи прозорість та інноваційність. У майбутньому потрібно зважити переваги та недоліки, вжити відповідних заходів для подолання викликів.
В цілому, інтеграція AI+Web3 має потенціал для створення більш розумних, відкритих та справедливих економічних і соціальних систем. Поєднуючи аналітичні можливості штучного інтелекту з децентралізацією та самоврядуванням Web3, майбутні перспективи є обширними. Ключовим є реальне просування вперед, щоб дійсно задовольнити реальні потреби, а не залишатися на рівні концептуальних спекуляцій.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BasementAlchemist
· 07-26 05:34
Уже півдня говорять, яке відношення це має до невдах.
Стан інтеграції AI та Web3: виклики та можливості
Інтеграційний розвиток AI та Web3: сучасний стан, виклики та перспективи
Останніми роками швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) та технологій Web3 привернув широку увагу в усьому світі. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич, обробка природної мови, машинне навчання, що призвело до величезних змін та інновацій у різних галузях. У 2023 році ринок штучного інтелекту досягнув обсягу 200 мільярдів доларів, а компанії, такі як OpenAI, Character.AI, Midjourney, стали лідерами в епоху штучного інтелекту.
Одночасно Web3, як нова інтернет-модель, змінює уявлення людей про інтернет і способи його використання. Web3 базується на технології блокчейн і через смарт-контракти, розподілене зберігання та децентралізовану автентифікацію реалізує спільний та контрольований доступ до даних, автономію користувачів та встановлення механізмів довіри. Основна ідея Web3 полягає в звільненні даних з рук централізованих установ, наданні користувачам контролю над даними та правом на поділ вартості. Наразі ринкова капіталізація індустрії Web3 досягла 25 трильйонів, а такі проекти, як Bitcoin, Ethereum, Solana та інші, з'являються один за одним.
Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало предметом великої уваги, питання про те, як добре поєднати їх, є питанням, яке варто досліджувати. У цій статті буде зосереджено увагу на сучасному стані розвитку AI+Web3, проаналізовано обмеження та виклики, з якими стикаються нинішні проекти, а також розглянуто напрямки майбутнього розвитку.
Способи взаємодії AI та Web3
Проблеми, з якими стикається AI-індустрія
Ядро індустрії ШІ неможливо уявити без трьох елементів: обчислювальної потужності, алгоритмів та даних. Що стосується обчислювальної потужності, завдання ШІ потребують значних обчислювальних ресурсів, але отримання та управління масштабною обчислювальною потужністю є надто дорогим, особливо для стартапів та індивідуальних розробників. Щодо алгоритмів, незважаючи на значний успіх глибокого навчання, проблеми з інтерпретованістю, надійністю та узагальнювальною здатністю моделей все ще існують. Що стосується даних, отримання високоякісних і різноманітних даних все ще залишається великою проблемою, при цьому також слід враховувати питання конфіденційності та безпеки даних. Крім того, незрозумілість бізнес-моделей у проєктах ШІ також викликає плутанину у багатьох підприємців.
Виклики, з якими стикається індустрія Web3
У галузі Web3 існує можливість покращення в таких сферах, як аналіз даних, досвід користувачів та безпека смарт-контрактів. Штучний інтелект, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах. Наприклад, ШІ може покращити можливості аналізу та прогнозування даних Web3, поліпшити користувацький досвід і персоналізовані послуги, посилити безпеку та захист конфіденційності тощо.
Аналіз поточної ситуації проектів AI+Web3
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
З ростом попиту на ШІ, нестача GPU стає болючою точкою для галузі. Деякі Web3 проекти намагаються надати децентралізовані обчислювальні послуги за допомогою токенів, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують користувачів надавати невикористовувану обчислювальну потужність GPU, щоб забезпечити підтримку обчислювальної потужності для клієнтів ШІ.
Сторона пропозиції в основному включає постачальників хмарних послуг, майнерів криптовалют та підприємства. Проекти в основному діляться на дві категорії: одна призначена для AI-інференції, такі як Render, Akash тощо; інша призначена для навчання AI, такі як io.net, Gensyn тощо.
io.net як децентралізована мережа обчислювальної потужності, наразі має понад 500 тисяч GPU та демонструє видатні результати. Gensyn, у свою чергу, сприяє розподілу завдань машинного навчання та винагород через смарт-контракти, реалізуючи навчання ШІ.
Децентралізована алгоритмічна модель
Децентралізована модель алгоритмічної мережі є децентралізованим ринком послуг алгоритмів ШІ, що з'єднує кілька моделей ШІ. Коли користувач ставить запитання, ринок вибирає найкращу модель ШІ для відповіді. Представницький проект, наприклад, Bittensor, де постачальники алгоритмічних моделей вносять моделі машинного навчання в мережу та отримують винагороду у токенах.
Децентралізоване збори даних
Деякі проекти поєднують Web3 для реалізації децентралізованого збору даних за допомогою токенних стимулів. Наприклад, PublicAI дозволяє користувачам брати участь як постачальникам даних або перевіряючим, отримуючи токенні винагороди. Крім того, такі проекти, як Ocean, Hivemapper, Dimo та інші, збирають дані різними способами.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульових знань може забезпечити верифікацію інформації, зберігаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) за допомогою технології нульових знань дозволяє проводити навчання та інференцію моделей машинного навчання без розкриття первинних даних. Такі проекти, як BasedAI, досліджують цю сферу.
AI допомагає Web3
Аналіз та прогнозування даних
Багато Web3 проектів почали інтегрувати AI-сервіси або розробляти власні AI-технології, щоб надавати користувачам послуги з аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond через AI-алгоритми прогнозує цінні токени, а BullBear AI на основі історичних даних прогнозує цінові тенденції. Інвестиційні конкурси, такі як Numerai, також використовують AI для прогнозування ринку. Платформи для аналізу даних на блокчейні, такі як Arkham, також поєднують AI для надання послуг.
Персоналізовані послуги
Деякі Web3 проекти оптимізують користувацький досвід через інтеграцію ШІ. Наприклад, Dune запустила інструмент Wand, який використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів. Web3 медіаплатформи, такі як Followin, IQ.wiki, інтегрують ChatGPT для підсумовування контенту. Проекти, такі як NFPrompt, використовують ШІ для зниження витрат на створення NFT.
AI-аудит смарт-контрактів
Штучний інтелект може більш ефективно та точно виявляти вразливості в коді смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує аудитори смарт-контрактів на базі штучного інтелекту, що використовують технології машинного навчання для виявлення потенційних проблем у коді.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перешкоди, з якими стикається децентралізована обчислювальна потужність
Децентралізовані обчислювальні продукти стикаються з певними викликами в таких аспектах, як продуктивність, стабільність, доступність і складність використання. Наразі децентралізовані обчислення в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання, оскільки великі моделі навчання мають дуже високі вимоги до обсягу даних і пропускної спроможності.
Основна причина, чому децентралізовані обчислювальні потужності важко використовувати для тренування великих моделей, полягає в тому, що:
Отже, децентралізовані обчислення наразі більше підходять для AI-інференції або навчання малих і середніх моделей у специфічних сценаріях.
Поєднання AI+Web3 є досить грубим
На даний момент багато проектів AI + Web3 все ще залишаються на поверхневому рівні застосування, не демонструючи глибокої інтеграції та інноваційності AI та криптовалют. Деякі проекти використовують концепцію AI лише на рівні маркетингу, реальні інновації обмежені. У майбутньому потрібно проводити більш глибокі дослідження для досягнення тісної інтеграції AI та криптовалют.
Токеноміка стала буфером для наративу AI-проєкту
Оскільки великі моделі поступово стають відкритими, багато AI проектів важко розвиватися у Web2, тому вони переходять до нарративу Web3 та токеноміки. Але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, чи це просто короткостроковий спекулятивний бум, варто обміркувати. Наразі більшість проектів AI+Web3 ще не досягли стадії практичного застосування, потрібні більше надійних і креативних команд, які дійсно задовольнять реальні потреби.
Підсумок та прогнози
Злиття AI та Web3 відкриває безмежні можливості для майбутніх технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 більш розумні сценарії застосування, такі як аналіз даних, аудит смарт-контрактів, персоналізовані послуги тощо. Web3, в свою чергу, надає AI нові можливості, такі як децентралізовані обчислювальні потужності та обмін даними.
Хоча проекти AI+Web3 все ще знаходяться на ранній стадії та стикаються з численними викликами, вони також приносять певні переваги. Наприклад, децентралізовані обчислення та збір даних можуть зменшити залежність від централізованих установ, підвищуючи прозорість та інноваційність. У майбутньому потрібно зважити переваги та недоліки, вжити відповідних заходів для подолання викликів.
В цілому, інтеграція AI+Web3 має потенціал для створення більш розумних, відкритих та справедливих економічних і соціальних систем. Поєднуючи аналітичні можливості штучного інтелекту з децентралізацією та самоврядуванням Web3, майбутні перспективи є обширними. Ключовим є реальне просування вперед, щоб дійсно задовольнити реальні потреби, а не залишатися на рівні концептуальних спекуляцій.