Fusion et collision de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé d'importantes avancées dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant de grandes transformations et innovations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, des entreprises comme OpenAI, Character.AI et Midjourney ont conduit la vague de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer notre perception et notre utilisation de l'Internet. Web3 est basé sur la technologie blockchain décentralisée et, grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents, le stockage distribué et l'authentification décentralisée, il permet le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance. Actuellement, la capitalisation boursière de l'industrie Web3 atteint 25 000 milliards de dollars, des projets comme Bitcoin, Ethereum et Solana attirent de plus en plus d'attention.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un domaine d'intérêt majeur pour les développeurs et investisseurs des deux côtés de l'Atlantique. Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera la situation des projets actuels et discutera des défis et opportunités auxquels ils font face.
Manières d'interaction de l'IA avec le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 est comme les deux côtés d'une balance, l'IA accroît la productivité, tandis que Web3 apporte une transformation des relations de production. La combinaison des deux pourrait susciter de nouvelles étincelles.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, les tâches d'IA nécessitent une grande quantité de ressources de calcul, l'acquisition et la gestion de la puissance de calcul à grande échelle représentent un défi coûteux et complexe. En ce qui concerne les algorithmes, bien que les algorithmes d'apprentissage profond soient couronnés de succès, ils présentent encore des problèmes d'interprétabilité insuffisante et de capacité de généralisation limitée. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste difficile, tout en prenant en compte les problèmes de confidentialité et de sécurité des données. De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA sont également des points d'intérêt pour le public.
Les défis auxquels fait face l'industrie Web3
L'industrie Web3 fait également face à de nombreux défis, notamment un manque de capacités d'analyse des données, une mauvaise expérience utilisateur, et des vulnérabilités de sécurité dans les contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil pour améliorer la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec le développement de l'IA, la demande de GPU a explosé, créant une situation de pénurie. Certains projets Web3 ont commencé à essayer de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée par le biais de tokens, afin de soutenir les clients en IA.
Actuellement, la plupart des projets de puissance de calcul décentralisée sont principalement utilisés pour l'inférence IA plutôt que pour l'entraînement. Cela est dû au fait que l'entraînement IA nécessite une énorme quantité de données et une bande passante de communication à haute vitesse, ce qui rend sa réalisation plus difficile. En revanche, l'inférence IA a des besoins en données et en bande passante relativement faibles, ce qui la rend plus facile à mettre en œuvre.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets tentent de créer un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ces projets relient plusieurs modèles d'IA et choisissent le modèle le plus approprié pour répondre aux questions selon les besoins des utilisateurs.
Collecte de données décentralisée
Pour résoudre le problème de l'acquisition de données d'entraînement pour l'IA, certains projets utilisent la technologie Web3 pour la collecte décentralisée de données. Par exemple, PublicAI incite les utilisateurs à contribuer et à valider des données grâce à des jetons, fournissant ainsi des sources de données plus diversifiées pour l'entraînement de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie des preuves à connaissance nulle peut aider à résoudre les problèmes de protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévisions des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur, tandis que BullBear AI prédit les tendances des prix en se basant sur des données historiques.
Services personnalisés
Certaines plateformes Web3 intègrent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand, utilisant de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL ; Followin intègre ChatGPT pour résumer les actualités du secteur.
Audit AI des contrats intelligents
La technologie AI est appliquée à l'audit des contrats intelligents, comme 0x0.ai qui fournit un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, aidant à identifier les vulnérabilités potentielles et les risques de sécurité.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Les produits de puissance de calcul décentralisés peuvent ne pas être aussi performants, stables et disponibles que les services centralisés. De plus, le coût d'utilisation pour les utilisateurs peut être relativement élevé. Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence IA, et a du mal à soutenir l'entraînement IA à grande échelle.
L'association de l'IA et du Web3 est relativement brute
De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une véritable intégration de l'IA avec les cryptomonnaies. Certaines équipes exploitent davantage le concept d'IA au niveau marketing, manquant d'innovation réelle.
L'économie des jetons est le tampon narratif des projets d'IA
Certains projets d'IA choisissent de superposer le récit Web3 et l'économie des tokens pour résoudre les problèmes de modèle commercial. Cependant, il reste à examiner si l'économie des tokens contribue réellement à répondre aux besoins pratiques.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tandis que la nature décentralisée du Web3 crée de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien que nous soyons encore à un stade précoce et que de nombreux défis subsistent, la combinaison des deux présente également des avantages, tels que la réduction de la dépendance à l'égard des institutions centralisées et l'augmentation de la transparence. À l'avenir, la combinaison des capacités d'analyse intelligentes de l'IA et des caractéristiques décentralisées du Web3 devrait permettre de construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et équitables.
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GateUser-cff9c776
· Il y a 3h
L'argent peut résoudre les problèmes qui ne sont pas des problèmes, il manque juste un bull run.
Voir l'originalRépondre0
BasementAlchemist
· Il y a 3h
Encore le moment de se faire prendre pour des cons?
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CodeAuditQueen
· Il y a 3h
Ne pas utiliser autant de smart contracts, peut-être qu'il n'y a qu'une simple vulnérabilité de réentrance.
Voir l'originalRépondre0
AirDropMissed
· Il y a 3h
Encore des gens se faire prendre pour des cons, n'est-ce pas ?
AI et Web3 fusionnent : Puissance de calcul décentralisée et audit de smart contracts deviennent des sujets chauds
Fusion et collision de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé d'importantes avancées dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant de grandes transformations et innovations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, des entreprises comme OpenAI, Character.AI et Midjourney ont conduit la vague de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer notre perception et notre utilisation de l'Internet. Web3 est basé sur la technologie blockchain décentralisée et, grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents, le stockage distribué et l'authentification décentralisée, il permet le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance. Actuellement, la capitalisation boursière de l'industrie Web3 atteint 25 000 milliards de dollars, des projets comme Bitcoin, Ethereum et Solana attirent de plus en plus d'attention.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un domaine d'intérêt majeur pour les développeurs et investisseurs des deux côtés de l'Atlantique. Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera la situation des projets actuels et discutera des défis et opportunités auxquels ils font face.
Manières d'interaction de l'IA avec le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 est comme les deux côtés d'une balance, l'IA accroît la productivité, tandis que Web3 apporte une transformation des relations de production. La combinaison des deux pourrait susciter de nouvelles étincelles.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, les tâches d'IA nécessitent une grande quantité de ressources de calcul, l'acquisition et la gestion de la puissance de calcul à grande échelle représentent un défi coûteux et complexe. En ce qui concerne les algorithmes, bien que les algorithmes d'apprentissage profond soient couronnés de succès, ils présentent encore des problèmes d'interprétabilité insuffisante et de capacité de généralisation limitée. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste difficile, tout en prenant en compte les problèmes de confidentialité et de sécurité des données. De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA sont également des points d'intérêt pour le public.
Les défis auxquels fait face l'industrie Web3
L'industrie Web3 fait également face à de nombreux défis, notamment un manque de capacités d'analyse des données, une mauvaise expérience utilisateur, et des vulnérabilités de sécurité dans les contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil pour améliorer la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec le développement de l'IA, la demande de GPU a explosé, créant une situation de pénurie. Certains projets Web3 ont commencé à essayer de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée par le biais de tokens, afin de soutenir les clients en IA.
Actuellement, la plupart des projets de puissance de calcul décentralisée sont principalement utilisés pour l'inférence IA plutôt que pour l'entraînement. Cela est dû au fait que l'entraînement IA nécessite une énorme quantité de données et une bande passante de communication à haute vitesse, ce qui rend sa réalisation plus difficile. En revanche, l'inférence IA a des besoins en données et en bande passante relativement faibles, ce qui la rend plus facile à mettre en œuvre.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets tentent de créer un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ces projets relient plusieurs modèles d'IA et choisissent le modèle le plus approprié pour répondre aux questions selon les besoins des utilisateurs.
Collecte de données décentralisée
Pour résoudre le problème de l'acquisition de données d'entraînement pour l'IA, certains projets utilisent la technologie Web3 pour la collecte décentralisée de données. Par exemple, PublicAI incite les utilisateurs à contribuer et à valider des données grâce à des jetons, fournissant ainsi des sources de données plus diversifiées pour l'entraînement de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie des preuves à connaissance nulle peut aider à résoudre les problèmes de protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévisions des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur, tandis que BullBear AI prédit les tendances des prix en se basant sur des données historiques.
Services personnalisés
Certaines plateformes Web3 intègrent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand, utilisant de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL ; Followin intègre ChatGPT pour résumer les actualités du secteur.
Audit AI des contrats intelligents
La technologie AI est appliquée à l'audit des contrats intelligents, comme 0x0.ai qui fournit un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, aidant à identifier les vulnérabilités potentielles et les risques de sécurité.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Les produits de puissance de calcul décentralisés peuvent ne pas être aussi performants, stables et disponibles que les services centralisés. De plus, le coût d'utilisation pour les utilisateurs peut être relativement élevé. Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence IA, et a du mal à soutenir l'entraînement IA à grande échelle.
L'association de l'IA et du Web3 est relativement brute
De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réaliser une véritable intégration de l'IA avec les cryptomonnaies. Certaines équipes exploitent davantage le concept d'IA au niveau marketing, manquant d'innovation réelle.
L'économie des jetons est le tampon narratif des projets d'IA
Certains projets d'IA choisissent de superposer le récit Web3 et l'économie des tokens pour résoudre les problèmes de modèle commercial. Cependant, il reste à examiner si l'économie des tokens contribue réellement à répondre aux besoins pratiques.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tandis que la nature décentralisée du Web3 crée de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien que nous soyons encore à un stade précoce et que de nombreux défis subsistent, la combinaison des deux présente également des avantages, tels que la réduction de la dépendance à l'égard des institutions centralisées et l'augmentation de la transparence. À l'avenir, la combinaison des capacités d'analyse intelligentes de l'IA et des caractéristiques décentralisées du Web3 devrait permettre de construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et équitables.