- Tema
31k Popularidad
20k Popularidad
62k Popularidad
31k Popularidad
4k Popularidad
113k Popularidad
29k Popularidad
28k Popularidad
7k Popularidad
18k Popularidad
- Anclado
31k Popularidad
20k Popularidad
62k Popularidad
31k Popularidad
4k Popularidad
113k Popularidad
29k Popularidad
28k Popularidad
7k Popularidad
18k Popularidad
Web3 y AI fusionados: crear una red inteligente descentralizada impulsada por datos y protección de la privacidad
La profunda integración de la IA y Web3: moldeando el futuro del panorama de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión natural con la IA. En una arquitectura tradicional centralizada, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados, enfrentando desafíos como cuellos de botella en la potencia de cálculo, filtraciones de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. Web3, basado en tecnologías distribuidas, inyecta nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de cálculo compartido, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA puede aportar numerosas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos antitrampa, ayudando en la construcción de su ecosistema. 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 los Datos: La Base Sólida de la IA y Web3
Los datos son el motor fundamental que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan procesar una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad de los modelos.
Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas:
Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:
A pesar de esto, aún existen algunos problemas en la obtención de datos del mundo real, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, la insuficiencia de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser un punto destacado en el futuro del ámbito de datos Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden replicar las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento efectivo de los datos reales para mejorar la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un enfoque de atención global. La promulgación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea refleja la estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha presentado desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es criptografía homomórfica total, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y los resultados de los cálculos son consistentes con los resultados de realizar los mismos cálculos sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento de modelos e inferencia en un entorno que no toca los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA. Pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML apoya el procesamiento de encriptación de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de 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, proporcionando un marco de cálculo seguro para las 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 explosivo en la demanda de potencia de cálculo, muy por encima de la oferta de los recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran escala de una conocida empresa de IA 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 progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos avanzados de IA sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, junto con 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 potencia 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 que sea bajo demanda y rentable.
Una red de computación de IA descentralizada agrega recursos de GPU ociosos de todo el mundo, proporcionando 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 cálculo 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 en la utilización 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 computación descentralizadas generales, también existen plataformas enfocadas en el entrenamiento de IA y redes de computación dedicadas a la inferencia de IA.
Las redes de computación descentralizadas ofrecen un mercado de potencia de cálculo justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y aumentando la eficiencia en el uso de la potencia de cálculo. En el ecosistema web3, las redes de computación descentralizadas jugarán un papel clave, atrayendo la participación de más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología AI.
DePIN: Web3 potencia la Profundidad de la IA en la periferia
Imagina que tu teléfono, tu reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes en tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA; esa es la maravilla del Edge AI. Permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege 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 nativo de tokens 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 conocida cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena de bloques pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena de bloques pública supera los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nuevo paradigma en la 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 ingresos, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se lanza al mercado, los desarrolladores a menudo tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios. Los creadores originales tienen dificultades para rastrear el uso, y mucho menos para obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y los efectos de los modelos de IA suelen carecer 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 ofrece una nueva forma de apoyo financiero y de compartir valor para modelos de IA de código abierto, permitiendo a los inversores comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados por el modelo en el futuro. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y aportando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO aún se encuentra en una etapa de prueba inicial, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y potencial valor son dignos de nuestra expectativa.
Agente de IA: Una nueva era de experiencias interactivas
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar las acciones adecuadas para lograr los objetivos establecidos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, el Agente de IA no solo puede entender 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 proporcionando soluciones personalizadas. Incluso en ausencia de instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma nativa de aplicaciones de IA ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de los robots y conectar bases de datos externas, dedicándose a 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 grande especializado, haciendo 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 AI Agent personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 y la IA, actualmente se exploran más las capas 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 computacional descentralizada, cómo validar grandes modelos de lenguaje y otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y la IA dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.