Fusion de l'IA et du Web3 : construire une nouvelle infrastructure Internet de nouvelle génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités de fusion naturelles avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, l'IA fait face à des défis tels que le goulet d'étranglement de la puissance de calcul, les violations de la vie privée et le black box 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 contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à la construction d'un écosystème. L'exploration de la combinaison des deux est essentielle pour construire les infrastructures Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La base solide de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données ne fournissent pas seulement une base d'entraînement aux modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité des modèles.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisée présentent les problèmes suivants :
Le coût d'obtention des données est élevé, ce qui rend difficile l'accès pour les petites et moyennes entreprises.
Les ressources de données sont monopolisées par des géants de la technologie, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.
Web3 peut résoudre les points douloureux des modèles traditionnels grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Les utilisateurs peuvent vendre leur bande passante inutilisée aux entreprises d'IA, pour collecter des données réseau décentralisées et fournir des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Adoptez le modèle "label to earn" qui incite les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données grâce à des tokens, rassemblant ainsi une expertise mondiale et renforçant les capacités d'analyse des données.
La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction 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 du monde réel pose également des problèmes, tels que la qualité inégale, la difficulté de traitement, le manque de diversité et de représentativité, etc. Les données synthétiques pourraient être la star future 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 et améliorant 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 mûr.
Protection de la vie privée : le rôle de FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial, et des réglementations telles que le RGPD de l'Union européenne reflètent une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : 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 (chiffrement totalement homomorphe) permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer, et les résultats des calculs sont identiques à ceux des données en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul privé en IA, permettant à la puissance de calcul des GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles sans toucher à l'environnement des données brutes, ce qui apporte un avantage considérable aux entreprises d'IA.
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. FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, qui prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données cryptées 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 forte augmentation de la demande en puissance de calcul, bien au-delà de l'offre de ressources informatiques existantes. Cela limite non seulement les progrès technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et des développeurs. L'utilisation mondiale des GPU est inférieure à 40%, et l'amélioration des performances des microprocesseurs ralentit, tandis que des facteurs liés à la chaîne d'approvisionnement et à la géopolitique entraînent une pénurie de puces, aggravant ainsi le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul.
Un réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège des ressources GPU inutilisées à travers le monde pour fournir un marché de puissance de calcul économiquement accessible aux entreprises d'IA. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs contribuant à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, une fois vérifiés, leur permettent de recevoir des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème du goulet d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de calcul décentralisés généraux, il existe également des réseaux de calcul spécialisés dédiés à l'entraînement et à l'inférence en IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières à l'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications décentralisées innovantes pour promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilite l'Edge AI
L'Edge AI permet de réaliser des calculs à la source de génération des données, garantissant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI a déjà été appliquée dans des domaines clés comme la conduite autonome. Dans le domaine du Web3, nous l'appelons DePIN. 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 l'écosystème d'une certaine chaîne publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus choisies. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette chaîne publique offrent un fort soutien aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne publique dépasse 10 milliards de dollars, et plusieurs projets connus ont réalisé des avancées significatives.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, visant 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, la performance des modèles et la transparence des résultats étant insuffisantes, ce qui limite la reconnaissance du marché et le potentiel commercial.
IMO fournit 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 pour partager les revenus futurs du modèle. Un certain protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant un oracle d'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 injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Une nouvelle ère d'interaction
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière indépendante et agir pour atteindre ses objectifs. Avec le soutien de grands modèles de langage, l'Agent IA comprend non seulement le langage naturel, mais peut également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Il peut servir d'assistant virtuel, apprenant les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions pour offrir des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Une plateforme d'application AI native propose un ensemble d'outils de création facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Cette plateforme entraîne des modèles de langage spécialement conçus, rendant les jeux de rôle plus humains ; la technologie de clonage vocal accélère l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal pouvant être réalisé en seulement 1 minute. En utilisant cette plateforme, il est possible de personnaliser un agent AI, actuellement applicable dans de nombreux domaines tels que les conversations vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
L'intégration de Web3 et de l'IA se concentre principalement sur l'exploration des infrastructures, telles que l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la blockchain, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et la vérification des grands modèles de langage. À mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, l'intégration de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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AlgoAlchemist
· Il y a 10h
L'IA peut-elle encore exagérer ?
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OfflineValidator
· Il y a 10h
Ces sujets sont encore en train de peindre du BTC.
Fusion de l'IA et du Web3 : exploration clé pour construire une nouvelle infrastructure Internet de nouvelle génération
Fusion de l'IA et du Web3 : construire une nouvelle infrastructure Internet de nouvelle génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des opportunités de fusion naturelles avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, l'IA fait face à des défis tels que le goulet d'étranglement de la puissance de calcul, les violations de la vie privée et le black box 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 contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à la construction d'un écosystème. L'exploration de la combinaison des deux est essentielle pour construire les infrastructures Internet de prochaine génération et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La base solide de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données ne fournissent pas seulement une base d'entraînement aux modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également l'exactitude et la fiabilité des modèles.
Les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisée présentent les problèmes suivants :
Web3 peut résoudre les points douloureux des modèles traditionnels grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Cependant, l'acquisition de données du monde réel pose également des problèmes, tels que la qualité inégale, la difficulté de traitement, le manque de diversité et de représentativité, etc. Les données synthétiques pourraient être la star future 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 et améliorant 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 mûr.
Protection de la vie privée : le rôle de FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial, et des réglementations telles que le RGPD de l'Union européenne reflètent une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : 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 (chiffrement totalement homomorphe) permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de déchiffrer, et les résultats des calculs sont identiques à ceux des données en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul privé en IA, permettant à la puissance de calcul des GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles sans toucher à l'environnement des données brutes, ce qui apporte un avantage considérable aux entreprises d'IA.
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. FHEML renforce la confidentialité des données et fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. FHEML complète ZKML, qui prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul des données cryptées 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 forte augmentation de la demande en puissance de calcul, bien au-delà de l'offre de ressources informatiques existantes. Cela limite non seulement les progrès technologiques en IA, mais rend également les modèles d'IA avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et des développeurs. L'utilisation mondiale des GPU est inférieure à 40%, et l'amélioration des performances des microprocesseurs ralentit, tandis que des facteurs liés à la chaîne d'approvisionnement et à la géopolitique entraînent une pénurie de puces, aggravant ainsi le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul.
Un réseau de puissance de calcul AI décentralisé agrège des ressources GPU inutilisées à travers le monde pour fournir un marché de puissance de calcul économiquement accessible aux entreprises d'IA. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, des contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs contribuant à la puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, qui, une fois vérifiés, leur permettent de recevoir des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre le problème du goulet d'étranglement de la puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de calcul décentralisés généraux, il existe également des réseaux de calcul spécialisés dédiés à l'entraînement et à l'inférence en IA. Les réseaux de calcul décentralisés offrent un marché de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières à l'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul. Dans l'écosystème Web3, les réseaux de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant davantage d'applications décentralisées innovantes pour promouvoir ensemble le développement et l'application des technologies d'IA.
DePIN : Web3 habilite l'Edge AI
L'Edge AI permet de réaliser des calculs à la source de génération des données, garantissant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI a déjà été appliquée dans des domaines clés comme la conduite autonome. Dans le domaine du Web3, nous l'appelons DePIN. 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 l'écosystème d'une certaine chaîne publique, devenant l'une des plateformes de déploiement de projets les plus choisies. Le haut TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technologique de cette chaîne publique offrent un fort soutien aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne publique dépasse 10 milliards de dollars, et plusieurs projets connus ont réalisé des avancées significatives.
IMO : Publication d'un nouveau paradigme pour les modèles d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, visant 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, la performance des modèles et la transparence des résultats étant insuffisantes, ce qui limite la reconnaissance du marché et le potentiel commercial.
IMO fournit 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 pour partager les revenus futurs du modèle. Un certain protocole utilise un standard ERC spécifique, combinant un oracle d'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 injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. L'IMO est actuellement à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de participation, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Une nouvelle ère d'interaction
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière indépendante et agir pour atteindre ses objectifs. Avec le soutien de grands modèles de langage, l'Agent IA comprend non seulement le langage naturel, mais peut également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Il peut servir d'assistant virtuel, apprenant les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions pour offrir des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Une plateforme d'application AI native propose un ensemble d'outils de création facile à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Cette plateforme entraîne des modèles de langage spécialement conçus, rendant les jeux de rôle plus humains ; la technologie de clonage vocal accélère l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de la synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal pouvant être réalisé en seulement 1 minute. En utilisant cette plateforme, il est possible de personnaliser un agent AI, actuellement applicable dans de nombreux domaines tels que les conversations vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
L'intégration de Web3 et de l'IA se concentre principalement sur l'exploration des infrastructures, telles que l'acquisition de données de haute qualité, la protection de la vie privée des données, l'hébergement de modèles sur la blockchain, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, et la vérification des grands modèles de langage. À mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, l'intégration de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.