La fusion de Web3 et de l'intelligence artificielle : ouvrir une nouvelle ère d'Internet

L'intelligence artificielle et le Web3, en tant que deux technologies de pointe, s'intègrent de manière remarquable pour façonner la direction du développement futur de l'internet. Grâce à ses caractéristiques décentralisées et transparentes, le Web3 offre une nouvelle dynamique et de nouvelles possibilités pour le développement de l'IA. En même temps, l'IA apporte de nombreuses capacités au paysage du Web3, comme l'optimisation des contrats intelligents. Explorer la combinaison de ces deux technologies est d'une grande importance pour construire l'infrastructure de la prochaine génération d'internet et pour libérer pleinement la valeur des données et de la puissance de calcul.

Données : La pierre angulaire de l'IA et du Web3

Les données, en tant que moteur central du développement de l'IA, sont d'une importance indéniable. Des données de haute qualité et à grande échelle sont essentielles pour que les modèles d'IA acquièrent une compréhension approfondie et une grande capacité de raisonnement. Cependant, les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données centralisés présentent de nombreux problèmes, tels que des coûts d'acquisition élevés, des monopoles sur les données et des risques de violation de la vie privée.

Le paradigme de données décentralisées de Web3 offre de nouvelles perspectives pour résoudre ces problèmes :

1. Collecte de données décentralisée : les utilisateurs peuvent participer au processus de collecte de données des entreprises d'IA en vendant des ressources réseau inutilisées, permettant ainsi l'acquisition décentralisée des données.

2. Collaboration mondiale pour l'annotation des données : adopter un modèle "annoter pour gagner" qui incite les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des jetons, rassemblant ainsi l'intelligence mondiale.

3. Plateforme d'échange de données blockchain : offre un environnement d'échange transparent et public pour les deux parties, favorisant l'innovation et le partage des données.

Néanmoins, l'acquisition de données du monde réel fait encore face à des défis tels que la qualité inégale et la difficulté de traitement. Dans ce contexte, les données synthétiques deviennent une nouvelle étoile dans le domaine des données Web3. Basées sur la technologie de l'IA générative, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, complétant efficacement les données réelles et améliorant l'efficacité de l'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 montrent déjà un potentiel d'application mature.

Protection de la vie privée : L'importance du chiffrement totalement homomorphe

Avec l'avènement de l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale. L'adoption de réglementations telles que le RGPD de l'Union Européenne reflète la nécessité d'une protection stricte de la vie privée des individus. Cependant, cela a également entraîné de nouveaux défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel des modèles d'IA.

La technologie de chiffrement complètement homomorphe (FHE) offre une solution potentielle à ce dilemme. FHE permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer pour obtenir les mêmes résultats que ceux calculés sur des données en clair. Cela offre une protection solide pour le calcul privé de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles sans toucher aux données brutes.

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 les risques de fuite de données. Cette approche renforce non seulement la protection de la vie privée des données, mais fournit également un cadre de calcul sûr et fiable pour les applications d'IA. Il convient de noter que FHEML et ZKML se complètent ; le premier se concentre sur le calcul des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données, tandis que le second s'efforce de prouver l'exécution correcte de l'apprentissage automatique.

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

La complexité de calcul des systèmes d'IA actuels augmente de manière exponentielle, doublant tous les trois mois, ce qui entraîne une demande de puissance de calcul qui dépasse largement l'offre de ressources de calcul existantes. Prenons l'exemple du modèle GPT-3 d'OpenAI, dont la puissance de calcul nécessaire pour l'entraînement équivaut à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul non seulement limite les progrès technologiques de l'IA, mais rend également les modèles d'IA avancés difficiles d'accès pour la plupart des chercheurs et des développeurs.

En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et la baisse de la performance des microprocesseurs, ainsi que les pénuries de puces dues à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, rendent les problèmes d'approvisionnement en puissance de calcul encore plus graves. Les professionnels de l'IA sont confrontés à un dilemme : acheter du matériel ou louer des ressources cloud, et ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économique.

Un réseau de puissance de calcul AI décentralisé est né, en agrégeant des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, afin de fournir un marché de puissance de calcul économique et facilement accessible aux entreprises d'IA. Dans ce modèle, les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, qui sont attribuées par des contrats intelligents aux nœuds contribuant à la puissance de calcul. Les nœuds exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses.

En plus des réseaux de puissance décentralisés généraux, il existe des plateformes de puissance dédiées spécifiquement à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Ces réseaux de puissance décentralisés non seulement fournissent un marché de puissance équitable et transparent, brisant les monopoles et abaissant les barrières à l'entrée, mais améliorent également l'efficacité d'utilisation de la puissance. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de puissance décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications distribuées innovantes pour promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies de l'IA.

Edge AI : Web3 habilite le calcul en périphérie

La technologie Edge AI décentralise la puissance de calcul de l'IA à la source de production des données, permettant un traitement en temps réel avec une faible latence tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a déjà été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome et devrait permettre à davantage d'appareils intelligents d'exécuter des applications d'IA à l'avenir.

Dans le domaine du Web3, le nom le plus connu de l'Edge AI est DePIN (réseau d'infrastructure physique décentralisé). Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, 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 des tokens natifs du 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 déploiement de projets les plus prisées. La haute vitesse de traitement des transactions, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de ces chaînes publiques offrent un soutien solide aux projets DePIN. Certains projets DePIN bien connus ont déjà réalisé des progrès significatifs sur ces plateformes, avec une capitalisation boursière totale dépassant 10 milliards de dollars.

IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA

La proposition du concept d'Émission de Modèle Initial (IMO) ouvre de nouvelles voies pour la tokenisation des 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, notamment lorsque ces modèles sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, rendant difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur.

IMO fournit un soutien financier innovant et un mode de partage de la valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent partager les bénéfices générés par le modèle en achetant des jetons IMO. Certains protocoles utilisent des normes techniques spécifiques, combinant des oracles IA et des technologies d'apprentissage automatique sur la chaîne, pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.

Le mode IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. Bien que l'IMO soit encore à un stade d'essai précoce, son innovation et sa valeur potentielle méritent d'être attendues avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de la participation.

Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive

L'Agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière autonome et agir pour atteindre des objectifs établis. Soutenu par 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 pour fournir des solutions personnalisées. En l'absence d'instructions claires, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorant ainsi l'efficacité et créant une nouvelle valeur.

Certaines plateformes d'applications AI natives ouvertes offrent un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de données externes, avec pour objectif de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Ces plateformes utilisent des technologies d'IA générative pour permettre aux individus de devenir des super créateurs. En formant des modèles de langage spécialisés, le jeu de rôle devient plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer les interactions personnalisées des produits AI, réduisant considérablement le coût de la synthèse vocale et permettant un clonage vocal rapide. Les AI Agents personnalisés utilisant ces plateformes peuvent actuellement être appliqués dans plusieurs domaines tels que les conversations vidéo, l'apprentissage des langues, et la génération d'images.

Conclusion

Dans le processus de fusion entre Web3 et l'IA, il s'agit actuellement principalement d'explorer le niveau des infrastructures, y compris comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la blockchain, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, ainsi que comment valider les grands modèles de langage, parmi d'autres questions clés. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants, insufflant une nouvelle vitalité au développement futur de l'internet.