La fusion de Web3 et de l'IA : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération

Web3, en tant que paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, a un potentiel d'intégration naturel avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement contrôlées, faisant face à des défis tels que le goulot d'étranglement en matière de puissance de calcul, les fuites de données privées et le manque de transparence des algorithmes. Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans le développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs privés. En même temps, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-triche, contribuant ainsi à sa construction écologique. Explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est essentiel pour construire l'infrastructure Internet de nouvelle génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.

Données pilotées : Une base solide pour l'IA et le Web3

Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin d'absorber d'énormes quantités de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données non seulement fournissent une base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité des modèles.

Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données AI centralisées présentent plusieurs problèmes majeurs :

• Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les petites et moyennes entreprises de le supporter.
• Les ressources de données sont dominées par des géants de la technologie, formant des îlots de données.
• Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.

Web3 peut résoudre ces points douloureux avec un nouveau paradigme de données décentralisées :

• Les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées aux entreprises d'IA, pour collecter des données en ligne de manière décentralisée, fournissant des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
• Adoption du mode "gagner en annotant", incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des incitations en tokens, rassemblant des connaissances professionnelles mondiales et renforçant la capacité d'analyse des données.
• La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction transparent et public pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, incitant à l'innovation et au partage des données.

Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel pose également certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être la star de la prochaine génération de données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent imiter les attributs des données réelles et servir de complément efficace à celles-ci, améliorant ainsi l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le trading sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.

Protection de la vie privée : Le rôle de la FHE dans le Web3

À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial. Certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement utilisées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel et les capacités de raisonnement des modèles d'IA.

FHE, ou chiffrement homomorphe complet, permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en texte clair.

FHE offre une protection solide pour le calcul privé de l'IA, permettant à la puissance de calcul des GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles sans accéder aux données brutes. Cela apporte un avantage considérable aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.

FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle d'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant le risque de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.

FHEML est un complément de ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul sur des données chiffrées pour maintenir la confidentialité des données.

Révolution de la puissance de calcul : calcul AI dans un réseau décentralisé

La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une explosion de la demande de puissance de calcul, bien supérieure à l'offre actuelle de ressources de calcul. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès de la technologie IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et des développeurs.

En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et le ralentissement des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces causée par des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent dans une situation difficile : soit ils achètent du matériel, soit ils louent des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un mode de service de calcul à la demande et rentable.

Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège les ressources GPU inactives à l'échelle mondiale, offrant aux entreprises AI un marché de puissance de calcul facilement accessible et économique. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, et les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs qui contribuent à la puissance de calcul. Les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses en points. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème des goulets d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.

En plus du réseau de calcul décentralisé général, il existe des réseaux de calcul dédiés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières à l'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage de dapps innovants à se joindre pour promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies de l'IA.

DePIN : Web3 habilite l'IA Edge

L'Edge AI permet de réaliser des calculs à la source de production des données, offrant ainsi un traitement en temps réel à faible latence tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI est déjà utilisée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.

Dans le domaine du Web3, nous sommes plus familiers avec le concept de DePIN. Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, tandis que DePIN renforce la protection de la vie privée des utilisateurs en traitant les données localement, réduisant ainsi le risque de fuite de données. Le mécanisme économique natif des tokens de Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.

Actuellement, DePIN se développe rapidement dans certains écosystèmes de chaînes publiques, devenant l'une des plateformes de choix pour le déploiement de projets. Un TPS élevé, des frais de transaction faibles et des innovations technologiques offrent un soutien solide aux projets DePIN.

IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles IA

Le concept IMO consiste à tokeniser les modèles d'IA. Dans le modèle traditionnel, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à obtenir des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsque ces derniers sont intégrés dans d'autres produits et services. La performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.

IMO offre un nouveau soutien financier et un moyen de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO et partager les revenus générés par le modèle par la suite. Certains protocoles utilisent des normes ERC spécifiques, combinant des oracles IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de jetons de partager les revenus.

Le modèle IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et insuffle une dynamique au développement durable des technologies AI. L'IMO est encore à un stade d'essai précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle méritent d'être attendues.

Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive

L'Agent IA peut percevoir son environnement, réfléchir de manière autonome et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs établis. Avec le soutien de grands modèles de langage, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent servir d'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions, et offrant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de nouvelles valeurs.

Certaines plateformes d'applications natives AI ouvertes offrent une suite d'outils de création complète et facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence et la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, visant à créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. En utilisant la technologie de l'IA générative, elles permettent aux individus de devenir des super créateurs. Ces plateformes ont entraîné des modèles de langage de grande taille spécialisés, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI. Grâce à des agents AI personnalisés, ils peuvent être appliqués dans divers domaines tels que le chat vidéo, l'apprentissage des langues, et la génération d'images.

Dans la fusion entre Web3 et l'IA, l'accent est actuellement mis sur l'exploration de la couche d'infrastructure, sur la manière d'obtenir des données de haute qualité, de protéger la vie privée des données, de gérer des modèles sur la chaîne, d'améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et de valider des modèles de langage de grande taille, parmi d'autres questions clés. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, nous avons des raisons de croire que la fusion entre Web3 et l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.