A fusão e colisão da IA com o Web3: oportunidades e desafios coexistem
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Web3 chamou a atenção global. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes mudanças e inovações para diversos setores. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA alcançou 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda da IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede, está mudando nossa percepção e uso da internet. O Web3 é baseado em tecnologia de blockchain descentralizada e, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e funcionalidades de autenticação descentralizada, realiza o compartilhamento e controle de dados, a autonomia dos usuários e a construção de mecanismos de confiança. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atingiu 25 trilhões de dólares, e projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana estão atraindo cada vez mais atenção.
A combinação de IA e Web3 tornou-se uma área de interesse para desenvolvedores e investidores do Oriente e Ocidente. Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de IA + Web3, analisar a situação dos projetos atuais e discutir os desafios e oportunidades enfrentados.
Maneiras de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 traz uma transformação nas relações de produção. A combinação de ambos pode gerar novas faíscas.
Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados. Em termos de poder computacional, as tarefas de IA requerem uma grande quantidade de recursos computacionais, e obter e gerenciar um poder computacional em grande escala é um desafio caro e complexo. No que diz respeito aos algoritmos, embora os algoritmos de aprendizado profundo tenham sido bem-sucedidos, ainda existem problemas como a falta de interpretabilidade e a capacidade limitada de generalização. Em relação aos dados, obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser difícil, e também é necessário considerar questões de privacidade e segurança dos dados. Além disso, a interpretabilidade e a transparência dos modelos de IA também são questões de grande preocupação pública.
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 enfrenta vários desafios, incluindo a falta de capacidade de análise de dados, uma experiência de usuário insatisfatória e vulnerabilidades de segurança nos contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para atuar nessas áreas.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 ajuda a IA
Poder de Computação Descentralizado
Com o desenvolvimento da IA, a demanda por GPUs disparou, resultando em uma situação de escassez. Alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de computação descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Estes projetos incentivam os usuários a fornecerem poder de computação GPU ocioso através de tokens, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
Atualmente, a maioria dos projetos de computação descentralizada é usada principalmente para inferência de IA e não para treinamento. Isso se deve ao fato de que o treinamento de IA requer uma enorme quantidade de dados e uma largura de banda de comunicação de alta velocidade, o que torna a implementação mais difícil. Por outro lado, a inferência de IA tem uma necessidade relativamente menor de dados e largura de banda, sendo mais fácil de implementar.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Esses projetos conectam vários modelos de IA e escolhem o modelo mais adequado para responder a perguntas com base nas necessidades dos usuários.
Coleta de dados descentralizada
Para resolver o problema da obtenção de dados para o treinamento de IA, alguns projetos utilizam a tecnologia Web3 para a coleta descentralizada de dados. Por exemplo, o PublicAI incentiva os usuários a contribuir e validar dados através de tokens, proporcionando fontes de dados mais diversificadas para o treinamento de IA.
Proteção de privacidade do usuário em IA ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode ajudar a resolver problemas de proteção de privacidade em IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais.
AI impulsiona o Web3
Análise e previsão de dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, o Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, enquanto o BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos.
Serviços Personalizados
Algumas plataformas Web3 integram IA para otimizar a experiência do usuário. Por exemplo, a Dune lançou a ferramenta Wand, que utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL; a Followin integrou o ChatGPT para resumir as dinâmicas do setor.
Auditoria AI de contratos inteligentes
A tecnologia de IA está a ser aplicada na auditoria de contratos inteligentes, como o 0x0.ai que oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em IA, ajudando a identificar vulnerabilidades e riscos de segurança potenciais.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Os produtos de computação descentralizada podem não ter desempenho, estabilidade e disponibilidade tão bons quanto os serviços centralizados. Ao mesmo tempo, os custos para os usuários podem ser mais altos. Atualmente, a computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, sendo difícil suportar o treinamento de IA em larga escala.
A combinação de AI+Web3 é um pouco rudimentar
Muitos projetos usam IA apenas superficialmente, sem alcançar uma verdadeira integração profunda entre IA e criptomoedas. Algumas equipes estão mais focadas em utilizar o conceito de IA a nível de marketing, carecendo de inovação genuína.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor na narrativa dos projetos de IA
Alguns projetos de IA, para resolver problemas de modelo de negócios, optam por sobrepor narrativas Web3 e economias de tokens. No entanto, ainda precisa ser investigado se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas.
Resumo
A fusão da IA+Web3 oferece possibilidades infinitas para inovações tecnológicas futuras e desenvolvimento econômico. A IA pode fornecer aplicações mais inteligentes para o Web3, enquanto a característica de descentralização do Web3 traz novas oportunidades para o desenvolvimento da IA. Embora atualmente ainda estejamos em uma fase inicial, enfrentando muitos desafios, a combinação de ambos também traz algumas vantagens, como a redução da dependência de instituições centralizadas e o aumento da transparência. No futuro, espera-se que a combinação da capacidade de análise inteligente da IA com a característica de descentralização do Web3 construa sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.
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GateUser-cff9c776
· 3h atrás
O dinheiro resolve os problemas que não são problemas, apenas falta um bull run.
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BasementAlchemist
· 3h atrás
又到 fazer as pessoas de parvas的时候了?
Ver originalResponder0
CodeAuditQueen
· 3h atrás
Não use tantos contratos inteligentes; talvez seja apenas uma simples vulnerabilidade de reentrada.
AI e a fusão com o Web3: Poder de computação descentralizado e auditoria de contrato inteligente tornam-se tendências
A fusão e colisão da IA com o Web3: oportunidades e desafios coexistem
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e da tecnologia Web3 chamou a atenção global. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes mudanças e inovações para diversos setores. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA alcançou 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda da IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede, está mudando nossa percepção e uso da internet. O Web3 é baseado em tecnologia de blockchain descentralizada e, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e funcionalidades de autenticação descentralizada, realiza o compartilhamento e controle de dados, a autonomia dos usuários e a construção de mecanismos de confiança. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atingiu 25 trilhões de dólares, e projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana estão atraindo cada vez mais atenção.
A combinação de IA e Web3 tornou-se uma área de interesse para desenvolvedores e investidores do Oriente e Ocidente. Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de IA + Web3, analisar a situação dos projetos atuais e discutir os desafios e oportunidades enfrentados.
Maneiras de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 traz uma transformação nas relações de produção. A combinação de ambos pode gerar novas faíscas.
Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados. Em termos de poder computacional, as tarefas de IA requerem uma grande quantidade de recursos computacionais, e obter e gerenciar um poder computacional em grande escala é um desafio caro e complexo. No que diz respeito aos algoritmos, embora os algoritmos de aprendizado profundo tenham sido bem-sucedidos, ainda existem problemas como a falta de interpretabilidade e a capacidade limitada de generalização. Em relação aos dados, obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser difícil, e também é necessário considerar questões de privacidade e segurança dos dados. Além disso, a interpretabilidade e a transparência dos modelos de IA também são questões de grande preocupação pública.
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 enfrenta vários desafios, incluindo a falta de capacidade de análise de dados, uma experiência de usuário insatisfatória e vulnerabilidades de segurança nos contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para atuar nessas áreas.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 ajuda a IA
Poder de Computação Descentralizado
Com o desenvolvimento da IA, a demanda por GPUs disparou, resultando em uma situação de escassez. Alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de computação descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Estes projetos incentivam os usuários a fornecerem poder de computação GPU ocioso através de tokens, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
Atualmente, a maioria dos projetos de computação descentralizada é usada principalmente para inferência de IA e não para treinamento. Isso se deve ao fato de que o treinamento de IA requer uma enorme quantidade de dados e uma largura de banda de comunicação de alta velocidade, o que torna a implementação mais difícil. Por outro lado, a inferência de IA tem uma necessidade relativamente menor de dados e largura de banda, sendo mais fácil de implementar.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Esses projetos conectam vários modelos de IA e escolhem o modelo mais adequado para responder a perguntas com base nas necessidades dos usuários.
Coleta de dados descentralizada
Para resolver o problema da obtenção de dados para o treinamento de IA, alguns projetos utilizam a tecnologia Web3 para a coleta descentralizada de dados. Por exemplo, o PublicAI incentiva os usuários a contribuir e validar dados através de tokens, proporcionando fontes de dados mais diversificadas para o treinamento de IA.
Proteção de privacidade do usuário em IA ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode ajudar a resolver problemas de proteção de privacidade em IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais.
AI impulsiona o Web3
Análise e previsão de dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, o Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, enquanto o BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos.
Serviços Personalizados
Algumas plataformas Web3 integram IA para otimizar a experiência do usuário. Por exemplo, a Dune lançou a ferramenta Wand, que utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL; a Followin integrou o ChatGPT para resumir as dinâmicas do setor.
Auditoria AI de contratos inteligentes
A tecnologia de IA está a ser aplicada na auditoria de contratos inteligentes, como o 0x0.ai que oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em IA, ajudando a identificar vulnerabilidades e riscos de segurança potenciais.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Os produtos de computação descentralizada podem não ter desempenho, estabilidade e disponibilidade tão bons quanto os serviços centralizados. Ao mesmo tempo, os custos para os usuários podem ser mais altos. Atualmente, a computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, sendo difícil suportar o treinamento de IA em larga escala.
A combinação de AI+Web3 é um pouco rudimentar
Muitos projetos usam IA apenas superficialmente, sem alcançar uma verdadeira integração profunda entre IA e criptomoedas. Algumas equipes estão mais focadas em utilizar o conceito de IA a nível de marketing, carecendo de inovação genuína.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor na narrativa dos projetos de IA
Alguns projetos de IA, para resolver problemas de modelo de negócios, optam por sobrepor narrativas Web3 e economias de tokens. No entanto, ainda precisa ser investigado se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas.
Resumo
A fusão da IA+Web3 oferece possibilidades infinitas para inovações tecnológicas futuras e desenvolvimento econômico. A IA pode fornecer aplicações mais inteligentes para o Web3, enquanto a característica de descentralização do Web3 traz novas oportunidades para o desenvolvimento da IA. Embora atualmente ainda estejamos em uma fase inicial, enfrentando muitos desafios, a combinação de ambos também traz algumas vantagens, como a redução da dependência de instituições centralizadas e o aumento da transparência. No futuro, espera-se que a combinação da capacidade de análise inteligente da IA com a característica de descentralização do Web3 construa sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.