La fusión de la IA y Web3: análisis del estado actual y perspectivas futuras
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes transformaciones a diversas industrias. Web3, como un nuevo modelo de red, basado en la tecnología blockchain, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet.
Este artículo explorará en profundidad el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará el valor y el impacto potencial que surge de la combinación de ambos, y discutirá los desafíos actuales que enfrentan.
La interacción entre la IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza: la IA mejora la productividad, mientras que Web3 transforma las relaciones de producción. La combinación de ambos puede complementar las deficiencias del otro:
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
En términos de potencia de cálculo: las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo, obtener y gestionar potencia de cálculo a gran escala es costoso. Para las startups y los desarrolladores individuales, obtener suficiente potencia de cálculo es un gran desafío.
Aspecto de algoritmos: aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han logrado un gran éxito, aún existen problemas. El entrenamiento de modelos requiere grandes cantidades de datos y recursos de cálculo, la interpretabilidad y la capacidad de explicación son insuficientes, y la robustez y la capacidad de generalización necesitan mejorar.
Aspectos de los datos: Obtener datos de alta calidad y diversidad sigue siendo difícil. En ciertos campos, los datos son difíciles de obtener, la calidad de los datos y la anotación también son un problema. Al mismo tiempo, es necesario considerar la privacidad y la seguridad de los datos.
Explicabilidad y transparencia: La naturaleza de caja negra de los modelos de IA ha suscitado la preocupación del público, y ciertas aplicaciones requieren procesos de toma de decisiones que sean explicables y trazables.
Modelo de negocio poco claro: Muchos proyectos de startups de IA tienen dificultades para encontrar un modelo de ganancias sostenible.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta numerosos desafíos, que incluyen:
Falta de capacidad en análisis de datos y previsión
La experiencia del usuario es deficiente
Vulnerabilidades de código de contratos inteligentes y riesgos de seguridad
Problemas de protección de la privacidad
La tecnología de IA tiene el potencial de mejorar Web3 en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 actuales se desarrollan principalmente en dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de AI, y utilizar la tecnología AI para servir a los proyectos de Web3.
Web3 ayuda a la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el aumento de la demanda de IA, el problema de la escasez de GPU se ha vuelto evidente. Algunos proyectos de Web3 intentan ofrecer servicios de computación descentralizados mediante incentivos en forma de tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros.
Este tipo de proyectos incentivan a los usuarios globales a proporcionar poder de cálculo de GPU ocioso a través de tokens, brindando soporte de poder de cálculo a los clientes de IA. El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas.
Actualmente se divide principalmente en dos categorías:
Red de computación descentralizada para inferencia de IA, como Render, Akash, etc.
Red de computación descentralizada para el entrenamiento de IA, como io.net, Gensyn, etc.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Este modelo conecta múltiples modelos de IA y empareja el modelo más adecuado según las necesidades del usuario.
En comparación con un único gran modelo, las redes de algoritmos descentralizados tienen el potencial de ofrecer servicios más diversos.
Recolección de datos descentralizada
Para resolver el problema de la obtención de datos de entrenamiento de IA, algunos proyectos han implementado la recolección de datos descentralizada a través de incentivos con tokens, como PublicAI. Los usuarios pueden contribuir con datos o participar en la verificación de datos y recibir recompensas en tokens.
La prueba de cero conocimiento protege la privacidad del usuario en la IA
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad. ZKML(Aprendizaje Automático de Conocimiento Cero)permite entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales.
IA impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA o desarrollar su propia IA, para ofrecer a los usuarios servicios de análisis de datos y predicción, como estrategias de inversión, análisis en cadena, predicciones de precios, entre otros.
Servicio personalizado
La tecnología de IA se aplica para optimizar la experiencia del usuario en proyectos Web3, como la herramienta Wand de Dune que utiliza modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL, y Followin que integra ChatGPT para resumir las tendencias de la industria.
Auditoría de inteligencia artificial de contratos inteligentes
La tecnología de IA se utiliza para la auditoría de códigos de contratos inteligentes, identificando de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades del código. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece servicios de auditoría de contratos inteligentes mediante IA.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
El rendimiento y la estabilidad pueden no ser tan buenos como los servicios de potencia de cálculo centralizados.
La disponibilidad se ve afectada por la coincidencia entre la oferta y la demanda.
El umbral de uso es alto, los usuarios deben comprender más detalles técnicos.
Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA en lugar de para el entrenamiento, y la razón es la siguiente:
El entrenamiento de IA requiere una gran cantidad de datos y un ancho de banda de comunicación de alta velocidad
El entrenamiento de grandes modelos requiere una alta estabilidad, las interrupciones causarán grandes pérdidas.
Comunicación en paralelo de múltiples tarjetas ( como NVLink ) tiene limitaciones de distancia física.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria
Actualmente, muchos proyectos de AI + Web3 solo utilizan AI a nivel superficial, sin lograr una fusión profunda:
No hay diferencias esenciales entre las aplicaciones de IA de los proyectos Web2.
Algunos proyectos solo utilizan el concepto de IA a nivel de marketing, careciendo de innovación sustantiva.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos de IA tienen dificultades para desarrollarse en Web2, y en su lugar superponen narrativas de Web3 y economía de tokens. Pero si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades prácticas, aún está por verse.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece infinitas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, mientras que Web3 brinda nuevas oportunidades para el desarrollo de AI. Aunque actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la combinación de ambos también trae ventajas únicas.
En el futuro, con el desarrollo de la tecnología y más prácticas innovadoras, se espera que la IA y Web3 logren una integración más profunda, construyendo sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos.
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Blockblind
· 07-09 08:23
¿Web3 no necesita ser potenciado por la IA?!
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WalletAnxietyPatient
· 07-09 08:21
Hablando en serio, siento que solo es una exageración de conceptos.
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RooftopReserver
· 07-09 08:18
ai otra vez se está haciendo el tonto, solo es tomar a la gente por tonta.
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GasFeeLover
· 07-09 08:05
Llegué tarde, primero voy a pagar el gas y luego hablo.
AI y Web3 Profundidad fusión construcción de un nuevo ecosistema inteligente y abierto
La fusión de la IA y Web3: análisis del estado actual y perspectivas futuras
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes transformaciones a diversas industrias. Web3, como un nuevo modelo de red, basado en la tecnología blockchain, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet.
Este artículo explorará en profundidad el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará el valor y el impacto potencial que surge de la combinación de ambos, y discutirá los desafíos actuales que enfrentan.
La interacción entre la IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza: la IA mejora la productividad, mientras que Web3 transforma las relaciones de producción. La combinación de ambos puede complementar las deficiencias del otro:
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
En términos de potencia de cálculo: las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo, obtener y gestionar potencia de cálculo a gran escala es costoso. Para las startups y los desarrolladores individuales, obtener suficiente potencia de cálculo es un gran desafío.
Aspecto de algoritmos: aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han logrado un gran éxito, aún existen problemas. El entrenamiento de modelos requiere grandes cantidades de datos y recursos de cálculo, la interpretabilidad y la capacidad de explicación son insuficientes, y la robustez y la capacidad de generalización necesitan mejorar.
Aspectos de los datos: Obtener datos de alta calidad y diversidad sigue siendo difícil. En ciertos campos, los datos son difíciles de obtener, la calidad de los datos y la anotación también son un problema. Al mismo tiempo, es necesario considerar la privacidad y la seguridad de los datos.
Explicabilidad y transparencia: La naturaleza de caja negra de los modelos de IA ha suscitado la preocupación del público, y ciertas aplicaciones requieren procesos de toma de decisiones que sean explicables y trazables.
Modelo de negocio poco claro: Muchos proyectos de startups de IA tienen dificultades para encontrar un modelo de ganancias sostenible.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta numerosos desafíos, que incluyen:
La tecnología de IA tiene el potencial de mejorar Web3 en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 actuales se desarrollan principalmente en dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de AI, y utilizar la tecnología AI para servir a los proyectos de Web3.
Web3 ayuda a la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el aumento de la demanda de IA, el problema de la escasez de GPU se ha vuelto evidente. Algunos proyectos de Web3 intentan ofrecer servicios de computación descentralizados mediante incentivos en forma de tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros.
Este tipo de proyectos incentivan a los usuarios globales a proporcionar poder de cálculo de GPU ocioso a través de tokens, brindando soporte de poder de cálculo a los clientes de IA. El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas.
Actualmente se divide principalmente en dos categorías:
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Este modelo conecta múltiples modelos de IA y empareja el modelo más adecuado según las necesidades del usuario.
En comparación con un único gran modelo, las redes de algoritmos descentralizados tienen el potencial de ofrecer servicios más diversos.
Recolección de datos descentralizada
Para resolver el problema de la obtención de datos de entrenamiento de IA, algunos proyectos han implementado la recolección de datos descentralizada a través de incentivos con tokens, como PublicAI. Los usuarios pueden contribuir con datos o participar en la verificación de datos y recibir recompensas en tokens.
La prueba de cero conocimiento protege la privacidad del usuario en la IA
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad. ZKML(Aprendizaje Automático de Conocimiento Cero)permite entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales.
IA impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA o desarrollar su propia IA, para ofrecer a los usuarios servicios de análisis de datos y predicción, como estrategias de inversión, análisis en cadena, predicciones de precios, entre otros.
Servicio personalizado
La tecnología de IA se aplica para optimizar la experiencia del usuario en proyectos Web3, como la herramienta Wand de Dune que utiliza modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL, y Followin que integra ChatGPT para resumir las tendencias de la industria.
Auditoría de inteligencia artificial de contratos inteligentes
La tecnología de IA se utiliza para la auditoría de códigos de contratos inteligentes, identificando de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades del código. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece servicios de auditoría de contratos inteligentes mediante IA.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA en lugar de para el entrenamiento, y la razón es la siguiente:
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria
Actualmente, muchos proyectos de AI + Web3 solo utilizan AI a nivel superficial, sin lograr una fusión profunda:
La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos de IA tienen dificultades para desarrollarse en Web2, y en su lugar superponen narrativas de Web3 y economía de tokens. Pero si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades prácticas, aún está por verse.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece infinitas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, mientras que Web3 brinda nuevas oportunidades para el desarrollo de AI. Aunque actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la combinación de ambos también trae ventajas únicas.
En el futuro, con el desarrollo de la tecnología y más prácticas innovadoras, se espera que la IA y Web3 logren una integración más profunda, construyendo sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos.