A fusão da IA com o Web3: Construindo a nova geração de infraestruturas da internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizada, aberta e transparente, apresenta oportunidades naturais de fusão com a IA. Sob uma arquitetura tradicional centralizada, a IA enfrenta desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e caixas-pretas de algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode fornecer um novo impulso para o desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de capacidade computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA pode trazer várias capacitações para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos de combate à trapaça, auxiliando na construção do ecossistema. Explorar a combinação de ambos é crucial para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor dos dados e da capacidade computacional.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas:
O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando a sua acessibilidade para pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados estão monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados.
O risco de vazamento e abuso de dados pessoais.
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados:
Os usuários podem vender redes ociosas para empresas de IA, capturando dados de rede de forma descentralizada, fornecendo dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
Adotar o modo "label to earn", incentivando trabalhadores globais a participar na rotulação de dados através de tokens, reunindo conhecimento profissional global e aprimorando a capacidade de análise de dados.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação transparente e público para ambas as partes na oferta e procura de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
No entanto, a obtenção de dados do mundo real também apresenta problemas, como qualidade desigual, dificuldade de processamento, diversidade e falta de representatividade. Os dados sintéticos podem ser a estrela do futuro da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz para aumentar a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e regulamentos como o GDPR da União Europeia refletem a rigorosa proteção da privacidade individual. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser utilizados plenamente devido aos riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A FHE (Criptografia Homomórfica Total) permite realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado do cálculo em dados em texto claro. A FHE proporciona uma forte proteção para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a potência de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos sem tocar no ambiente de dados originais, trazendo grandes vantagens para as empresas de IA.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. FHEML complementa o ZKML, que prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Potência de Cálculo: Computação AI em Redes Descentralizadas
Atualmente, a complexidade de cálculo dos sistemas de IA dobra a cada 3 meses, levando a um aumento exponencial na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Isso não apenas limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna modelos de IA avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores. A utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração do aumento de desempenho dos microprocessadores, e fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos que causam escassez de chips, agravam ainda mais o problema da oferta de poder computacional.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, fornecendo um mercado de computação acessível economicamente para empresas de IA. Os demandantes de poder computacional podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes distribuem as tarefas para os nós mineradores que contribuem com poder computacional. Os mineradores executam as tarefas e enviam os resultados, recebendo recompensas após a validação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização dos recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder computacional em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, também existem redes de computação especializadas focadas no treinamento e raciocínio de IA. A rede de computação descentralizada oferece um mercado de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização da computação. No ecossistema Web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
A Edge AI permite que o processamento ocorra na fonte de geração de dados, alcançando baixa latência e processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma. No domínio Web3, chamamos isso de DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário; o DePIN, ao processar dados localmente, aumenta a proteção da privacidade do usuário e reduz o risco de vazamento de dados. O mecanismo econômico de token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, os baixos custos de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, a capitalização de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain ultrapassa 10 bilhões de dólares, e vários projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.
IMO: Nova Paradigma de Lançamento de Modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um protocolo, tokenizando modelos de IA. No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receita contínua do uso subsequente, a transparência do desempenho e da eficácia do modelo é insuficiente, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial.
O IMO oferece um novo apoio financeiro e um modo de partilha de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens IMO para partilhar os lucros futuros do modelo. Um determinado protocolo utiliza um padrão ERC específico, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam partilhar os lucros.
O modo IMO aumenta a transparência e a confiança, incentiva a colaboração em código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e impulsiona o desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em fase inicial de tentativa, mas com o aumento da aceitação do mercado e a expansão da participação, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não apenas compreende a linguagem natural, mas também pode planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências através da interação com os usuários, oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma nativa de aplicação de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funcionalidades, aparência, voz de robôs e a conexão a bases de conhecimento externas, dedicada a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. A plataforma treina modelos de linguagem de grande porte especializados, tornando o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz acelera a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, com a clonagem de voz podendo ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando esta plataforma, é possível personalizar Agentes de IA, atualmente aplicáveis em diversas áreas como bate-papo por vídeo, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Atualmente, a fusão do Web3 com a IA foca mais na exploração da camada de infraestrutura, como a obtenção de dados de alta qualidade, proteção da privacidade dos dados, custódia de modelos na cadeia, uso eficiente da potência de cálculo descentralizado, validação de grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas se aprimoram gradualmente, a fusão do Web3 com a IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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AI e Web3 em fusão: exploração chave para construir a nova geração de infraestrutura da Internet
A fusão da IA com o Web3: Construindo a nova geração de infraestruturas da internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizada, aberta e transparente, apresenta oportunidades naturais de fusão com a IA. Sob uma arquitetura tradicional centralizada, a IA enfrenta desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e caixas-pretas de algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode fornecer um novo impulso para o desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de capacidade computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA pode trazer várias capacitações para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos de combate à trapaça, auxiliando na construção do ecossistema. Explorar a combinação de ambos é crucial para a construção da infraestrutura da próxima geração da internet e para liberar o valor dos dados e da capacidade computacional.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas:
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados:
No entanto, a obtenção de dados do mundo real também apresenta problemas, como qualidade desigual, dificuldade de processamento, diversidade e falta de representatividade. Os dados sintéticos podem ser a estrela do futuro da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz para aumentar a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e regulamentos como o GDPR da União Europeia refletem a rigorosa proteção da privacidade individual. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser utilizados plenamente devido aos riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
A FHE (Criptografia Homomórfica Total) permite realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado do cálculo em dados em texto claro. A FHE proporciona uma forte proteção para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a potência de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos sem tocar no ambiente de dados originais, trazendo grandes vantagens para as empresas de IA.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. FHEML complementa o ZKML, que prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Potência de Cálculo: Computação AI em Redes Descentralizadas
Atualmente, a complexidade de cálculo dos sistemas de IA dobra a cada 3 meses, levando a um aumento exponencial na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Isso não apenas limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna modelos de IA avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores. A utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração do aumento de desempenho dos microprocessadores, e fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos que causam escassez de chips, agravam ainda mais o problema da oferta de poder computacional.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, fornecendo um mercado de computação acessível economicamente para empresas de IA. Os demandantes de poder computacional podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes distribuem as tarefas para os nós mineradores que contribuem com poder computacional. Os mineradores executam as tarefas e enviam os resultados, recebendo recompensas após a validação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização dos recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder computacional em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, também existem redes de computação especializadas focadas no treinamento e raciocínio de IA. A rede de computação descentralizada oferece um mercado de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização da computação. No ecossistema Web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
A Edge AI permite que o processamento ocorra na fonte de geração de dados, alcançando baixa latência e processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma. No domínio Web3, chamamos isso de DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário; o DePIN, ao processar dados localmente, aumenta a proteção da privacidade do usuário e reduz o risco de vazamento de dados. O mecanismo econômico de token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, os baixos custos de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, a capitalização de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain ultrapassa 10 bilhões de dólares, e vários projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.
IMO: Nova Paradigma de Lançamento de Modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um protocolo, tokenizando modelos de IA. No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter receita contínua do uso subsequente, a transparência do desempenho e da eficácia do modelo é insuficiente, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial.
O IMO oferece um novo apoio financeiro e um modo de partilha de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens IMO para partilhar os lucros futuros do modelo. Um determinado protocolo utiliza um padrão ERC específico, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam partilhar os lucros.
O modo IMO aumenta a transparência e a confiança, incentiva a colaboração em código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e impulsiona o desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em fase inicial de tentativa, mas com o aumento da aceitação do mercado e a expansão da participação, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não apenas compreende a linguagem natural, mas também pode planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências através da interação com os usuários, oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma nativa de aplicação de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funcionalidades, aparência, voz de robôs e a conexão a bases de conhecimento externas, dedicada a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. A plataforma treina modelos de linguagem de grande porte especializados, tornando o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz acelera a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, com a clonagem de voz podendo ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando esta plataforma, é possível personalizar Agentes de IA, atualmente aplicáveis em diversas áreas como bate-papo por vídeo, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Atualmente, a fusão do Web3 com a IA foca mais na exploração da camada de infraestrutura, como a obtenção de dados de alta qualidade, proteção da privacidade dos dados, custódia de modelos na cadeia, uso eficiente da potência de cálculo descentralizado, validação de grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas se aprimoram gradualmente, a fusão do Web3 com a IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.