Web3, en tant que nouvelle paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités d'intégration naturelles avec l'IA. Dans une architecture traditionnelle centralisée, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement limitées, confrontées à des défis multiples tels que les goulots d'étranglement en puissance de calcul, les fuites de données et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut offrir une nouvelle dynamique au développement de l'IA grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts et des calculs de confidentialité. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des smart contracts et des algorithmes anti-triche, contribuant ainsi à la construction de son écosystème. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est d'une importance cruciale pour construire l'infrastructure Internet de prochaine 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 principal du développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA doivent assimiler une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données ne fournissent pas seulement 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 les problèmes principaux suivants :
Le coût d'acquisition des données est élevé, les PME ont du mal à le supporter.
Les ressources de données sont monopolisées par de grandes entreprises technologiques, créant des îlots de données.
La vie privée des données personnelles est confrontée à des risques de fuite et d'abus.
Web3 peut résoudre les points de douleur du modèle traditionnel avec un nouveau paradigme de données décentralisé :
Les utilisateurs peuvent vendre des ressources réseau inutilisées aux entreprises d'IA, pour extraire des données réseau de manière décentralisée, qui, après nettoyage et transformation, fournissent des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement de modèles d'IA.
Adoption du modèle "label to earn", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des tokens, rassemblant un savoir-faire mondial et renforçant les capacités d'analyse des données.
La plateforme d'échange de données blockchain fournit un environnement d'échange public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, favorisant l'innovation et le partage des données.
Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel pose encore certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, la diversité et le manque de représentativité. Les données synthétiques pourraient devenir la star de l'avenir du secteur des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer 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 l'FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale, et l'adoption de réglementations pertinentes reflète une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées 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 du calcul sur les données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la vie privée de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans contact avec les données originales. Cela apporte un énorme avantage 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 cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques 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 de 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 3 mois, entraînant une demande de puissance de calcul en forte augmentation, dépassant largement l'offre actuelle de ressources de calcul. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès technologiques de l'IA, mais rend également les modèles d'IA avancés difficilement accessibles pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, ajouté à un ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi qu'à une pénurie de puces due à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, ce qui aggrave le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA font face à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, ayant un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.
Un réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège les ressources GPU inactives à l'échelle mondiale pour fournir aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds de mineurs qui contribuent à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, une fois vérifiés, reçoivent des récompenses en points. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre le problème du goulot d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance de calcul décentralisé général, il existe des réseaux de puissance de calcul dédiés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA.
Le réseau décentralisé de puissance de calcul offre un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières à l'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, le réseau décentralisé de puissance de calcul jouera un rôle clé, attirant davantage de dapps innovants à rejoindre et à promouvoir ensemble le développement et l'application de la technologie AI.
DePIN : Web3 habilite l'Edge AI
L'Edge AI permet le calcul à la source de la génération des données, réalisant un traitement en temps réel à faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous sommes plus familiers avec le concept de DePIN. Le 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 les risques de fuite de données ; le mécanisme économique de Token natif du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul et à construire un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets privilégiées. La haute TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain publique offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets connus ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un protocole, visant à tokeniser les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, en raison du manque de mécanisme de partage des revenus, il est difficile pour les développeurs d'obtenir des revenus durables de l'utilisation ultérieure des modèles d'IA, en particulier lorsque les modèles sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, les performances et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile l'évaluation de leur véritable valeur par les investisseurs et les utilisateurs potentiels, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO a fourni 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 bénéfices générés ultérieurement par le modèle. Un protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
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 de l'énergie au développement durable des technologies de l'IA. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec une augmentation de l'acceptation du marché et une expansion de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
AI Agent : une nouvelle ère d'expérience interactive
L'agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière autonome et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Soutenu par des modèles de langage avancés, l'agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent agir en tant qu'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par l'interaction et fournissant des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, l'agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Une plateforme d'applications natives d'IA ouverte propose un ensemble d'outils de création complet et facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, s'engageant à créer un écosystème de contenu d'IA équitable et ouvert. En utilisant la technologie d'IA générative, elle permet aux individus de devenir des super créateurs. Cette plateforme a formé un modèle de langage spécialisé, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits d'IA, réduisant les coûts de synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute. Grâce à l'Agent IA personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que le chat vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, l'exploration porte actuellement davantage sur le niveau des infrastructures, comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment valider les grands modèles de langage et d'autres questions clés. À mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, 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.
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ZkSnarker
· Il y a 22h
fait amusant : la confidentialité web3 est en gros la nouvelle frontière du biais de l'IA... je suis un peu choqué rn
Web3 et l'IA fusionnent : une percée révolutionnaire dans les données, la vie privée et la puissance de calcul.
Web3, en tant que nouvelle paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités d'intégration naturelles avec l'IA. Dans une architecture traditionnelle centralisée, les ressources de calcul et de données de l'IA sont strictement limitées, confrontées à des défis multiples tels que les goulots d'étranglement en puissance de calcul, les fuites de données et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut offrir une nouvelle dynamique au développement de l'IA grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts et des calculs de confidentialité. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, telles que l'optimisation des smart contracts et des algorithmes anti-triche, contribuant ainsi à la construction de son écosystème. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est d'une importance cruciale pour construire l'infrastructure Internet de prochaine 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 principal du développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA doivent assimiler une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une puissante capacité de raisonnement. Les données ne fournissent pas seulement 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 les problèmes principaux suivants :
Web3 peut résoudre les points de douleur du modèle traditionnel avec un nouveau paradigme de données décentralisé :
Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel pose encore certains problèmes, tels que la qualité des données inégale, la difficulté de traitement, la diversité et le manque de représentativité. Les données synthétiques pourraient devenir la star de l'avenir du secteur des données Web3. Basées sur des technologies d'IA générative et de simulation, les données synthétiques peuvent simuler les attributs des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer 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 l'FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale, et l'adoption de réglementations pertinentes reflète une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées 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 du calcul sur les données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la vie privée de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans contact avec les données originales. Cela apporte un énorme avantage 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 cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques 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 de 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 3 mois, entraînant une demande de puissance de calcul en forte augmentation, dépassant largement l'offre actuelle de ressources de calcul. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès technologiques de l'IA, mais rend également les modèles d'IA avancés difficilement accessibles pour la plupart des chercheurs et des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, ajouté à un ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi qu'à une pénurie de puces due à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, ce qui aggrave le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA font face à un dilemme entre l'achat de matériel ou la location de ressources cloud, ayant un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.
Un réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège les ressources GPU inactives à l'échelle mondiale pour fournir aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économique et facile à utiliser. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds de mineurs qui contribuent à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, une fois vérifiés, reçoivent des récompenses en points. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à résoudre le problème du goulot d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance de calcul décentralisé général, il existe des réseaux de puissance de calcul dédiés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA.
Le réseau décentralisé de puissance de calcul offre un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières à l'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, le réseau décentralisé de puissance de calcul jouera un rôle clé, attirant davantage de dapps innovants à rejoindre et à promouvoir ensemble le développement et l'application de la technologie AI.
DePIN : Web3 habilite l'Edge AI
L'Edge AI permet le calcul à la source de la génération des données, réalisant un traitement en temps réel à faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous sommes plus familiers avec le concept de DePIN. Le 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 les risques de fuite de données ; le mécanisme économique de Token natif du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul et à construire un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets privilégiées. La haute TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette blockchain publique offrent un soutien puissant aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets connus ont déjà réalisé des progrès significatifs.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un protocole, visant à tokeniser les modèles d'IA.
Dans le modèle traditionnel, en raison du manque de mécanisme de partage des revenus, il est difficile pour les développeurs d'obtenir des revenus durables de l'utilisation ultérieure des modèles d'IA, en particulier lorsque les modèles sont intégrés dans d'autres produits et services. De plus, les performances et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile l'évaluation de leur véritable valeur par les investisseurs et les utilisateurs potentiels, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO a fourni 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 bénéfices générés ultérieurement par le modèle. Un protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles d'IA et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
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 de l'énergie au développement durable des technologies de l'IA. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec une augmentation de l'acceptation du marché et une expansion de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
AI Agent : une nouvelle ère d'expérience interactive
L'agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière autonome et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Soutenu par des modèles de langage avancés, l'agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent agir en tant qu'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs par l'interaction et fournissant des solutions personnalisées. Même sans instructions claires, l'agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Une plateforme d'applications natives d'IA ouverte propose un ensemble d'outils de création complet et facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, s'engageant à créer un écosystème de contenu d'IA équitable et ouvert. En utilisant la technologie d'IA générative, elle permet aux individus de devenir des super créateurs. Cette plateforme a formé un modèle de langage spécialisé, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits d'IA, réduisant les coûts de synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute. Grâce à l'Agent IA personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être appliqué dans divers domaines tels que le chat vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, l'exploration porte actuellement davantage sur le niveau des infrastructures, comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment valider les grands modèles de langage et d'autres questions clés. À mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, 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.