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Web3 y AI se fusionan: construir infraestructuras de datos y Potencia computacional descentralizadas
La fusión de Web3 y AI: Construyendo la infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de Internet descentralizado, abierto y transparente, tiene oportunidades naturales de fusión con la IA. En la arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de IA están estrictamente controlados, enfrentando múltiples desafíos como cuellos de botella de potencia de cálculo, filtración de privacidad y cajas negras algorítmicas. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de potencia compartida, mercados de datos abiertos y computación en privacidad. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y IA es crucial para construir la infraestructura de Internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la potencia de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor principal que impulsa el desarrollo de la IA, como el combustible de un motor. Los modelos de IA necesitan digerir enormes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y uso de datos de IA centralizada presentan los siguientes problemas principales:
Web3 puede abordar los puntos débiles del modelo tradicional mediante un nuevo paradigma de datos descentralizado:
A pesar de ello, la obtención de datos del mundo real todavía enfrenta algunos problemas, como la variabilidad en la calidad de los datos, la dificultad de procesamiento, la insuficiencia de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo de los datos reales y mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de juegos, los datos sintéticos han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por los datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global. La implementación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que sin duda limita el potencial y las capacidades de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la criptografía homomórfica total, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de IA, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto representa una gran ventaja para las empresas de IA. Pueden abrir servicios API de forma segura, protegiendo al mismo tiempo los secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento cifrado de datos y modelos durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cálculo: Computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento exponencial en la demanda de potencia de cálculo, muy superior a la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de lenguaje grande requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de poder de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta o alquilan recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación bajo demanda y económicamente eficiente.
Una red de computación descentralizada de IA agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo para ofrecer a las empresas de IA un mercado de computación que es tanto económico como de fácil acceso. Los demandantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas de computación en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia de cálculo. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia del uso de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de las redes de potencia descentralizada de uso general, hay plataformas enfocadas en el entrenamiento de IA y redes de potencia dedicadas a la inferencia de IA.
Las redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado de computación justo y transparente, rompen los monopolios, reducen las barreras de entrada y mejoran la eficiencia en el uso de la computación. En el ecosistema Web3, las redes de computación descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde
Imagina que tu teléfono, reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes de tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA; esa es la magia de Edge AI. Permite que el cálculo ocurra en la fuente donde se generan los datos, logrando baja latencia, procesamiento en tiempo real y al mismo tiempo protegiendo la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario. DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos al procesar los datos localmente; el mecanismo económico de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una cadena pública, convirtiéndose en una de las plataformas de cadena pública preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación técnica de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, el valor de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y algunos proyectos reconocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nueva Paradigma de Publicación de Modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, tokenizando modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de reparto de beneficios, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se lanza al mercado, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, ya que los creadores originales tienen dificultades para rastrear el uso, y ni hablar de obtener beneficios de ello. Además, el rendimiento y la eficacia de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta a los inversores y usuarios potenciales evaluar su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, donde los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los beneficios generados por el modelo en el futuro. Un protocolo utiliza dos estándares ERC, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los beneficios.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas e inyectando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología de IA. Actualmente, el IMO aún se encuentra en una fase inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de nuestra expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones adecuadas para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA no solo puede comprender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones explícitas, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, voz de los robots y conectar bases de datos externas, comprometida en construir un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a los individuos para convertirse en supercreadores. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje especializado, que hace que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo el costo de la síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Con el agente de IA personalizado de esta plataforma, actualmente puede aplicarse en múltiples campos como video chat, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se está explorando más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar grandes modelos de lenguaje y otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionan gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.