Может ли искусственный интеллект, который путешествует автостопом, установить новую тенденцию в расска

[TL;DR]

Трек AI+Web3 можно грубо разделить на три уровня: инфраструктурный уровень, промежуточный уровень и уровень приложений. Инфраструктурный уровень сосредоточен на предоставлении вычислительной мощности и хранения, что в настоящее время является самой популярной и востребованной областью.

Помимо случаев применения на уровне приложений в игровой индустрии, социальных сетях и торговле, искусственный интеллект также может использоваться в таких областях, как анализ данных, мониторинг и отслеживание информации, а также ставки и спортивные пари.

Проекты, тесно связанные с концепцией искусственного интеллекта, часто быстро получают поддержку рынка, но следует обратить внимание на отсев проектов, которые не оправдывают своего названия и чисто сосредоточены на актуальных темах.

Введение

Недавно ряд проектов AI+Web3 вызвал восторг на рынке. Чтобы более глубоко изучить этот потенциальный рыночный шанс, исследовательский отдел Gate.io объединит различные актуальные проекты для проведения глубокого анализа различных звеньев цепочки индустрии AI+Web3, чтобы предоставить читателям всестороннее и глубокое понимание.

AI+Web3: Новая технология, новое направление, новая спекуляция

В прошлом году с появлением масштабных генеративных моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, ИИ стал горячей инвестиционной темой, преследуемой мировым рынком капитала. В то же время, рынок Web3 также переживает новый раунд процветания.

Органическое сочетание искусственного интеллекта и Web3 безусловно становится пересечением двух горячих тем в текущей технологической сфере. Недавно мы наблюдали большое количество новых и старых проектов вокруг этой темы, привлекающих внимание рынка, что подчеркивает сильный интерес и высокие ожидания инвесторов от этого сочетания.

Согласно определению блокчейна Wanxiang, сочетание ИИ и Web3 проявляется главным образом в двух аспектах: как Web3 способствует развитию ИИ и как приложения Web3 объединяют технологию ИИ. В настоящее время большинство проектов стремятся использовать технологию и концепции Web3 для продвижения ИИ. Для анализа этого сочетания можно начать с всего процесса ИИ от обучения модели до применения.

Процесс производства искусственного интеллекта включает: сбор данных, обеспечивающий основу для обучения модели; Предварительная обработка данных и инженерия признаков/подсказок, включающая очистку данных, аннотацию и структурированные запросы; Обучение и оптимизация модели, улучшение производительности модели через итерацию; Обзор и управление моделью для обеспечения качества и прозрачности модели; Вывод модели, предсказывающий новые данные; Развертывание и мониторинг модели для обеспечения оптимальной производительности модели в практических приложениях.

В этом процессе у Web3 есть много точек интеграции. Например, распределенная сеть и инцентивная система Web3 способны создавать более открытые и открытые сети и сообщества искусственного интеллекта, отвечая потребностям приложений искусственного интеллекта в недорогой, открытой инфраструктуре и сетях данных. Тем временем объединение Web3 с криптотехнологиями, такими как ZK, может улучшить вопросы доверия к искусственному интеллекту, решить проблемы, такие как прозрачность модели, предвзятость и этические приложения.

Источник: блокчейн Wanxiang

Как показано на приведенной выше фигуре, трек AI+Web3 можно грубо разделить на три уровня: инфраструктурный уровень, промежуточный уровень и уровень приложений.

Инфраструктурный слой фокусируется на предоставлении вычислительной мощности и хранения, а добавление Web3 может снизить его затраты и обслуживать больше приложений искусственного интеллекта.

Средний уровень использует технологию Web3 для оптимизации процессов производства ИИ, таких как сбор данных, предварительная обработка и проверка модели, что приводит к появлению множества инновационных проектов.

Прикладной уровень демонстрирует широкое применение искусственного интеллекта в Web3, такое как генерация контента, анализ и прогнозирование. На основе наблюдений автора, описание прикладного уровня на рисунке выше все еще довольно консервативно. Мы обсудим это подробно после обеда. Хотя пока нет никаких ведущих проектов, потенциал огромен, и будущая конкуренция будет сосредоточена на продуктовых и технологических возможностях.

Мы предоставим конкретные кейс-стади для этих трех проектов в следующих разделах.

После другого появляются модные проекты AI+Web3

AI+DePIN

Вся рабочая схема искусственного интеллекта зависит от поддержки инфраструктуры вычислений и хранения. Эти объекты не только отвечают за обеспечение мощной вычислительной мощности для обучения и предсказания модели, но и за хранение, управление и разбор данных на всей модели данных и жизненном цикле.

В настоящее время быстрый рост приложений искусственного интеллекта привел к огромному спросу на инфраструктуру, особенно на высокопроизводительные вычислительные мощности. Поэтому разработка более эффективной, экономически выгодной и ресурсоемкой вычислительной и хранилищейной инфраструктуры стала ключевым трендом на ранних этапах развития искусственного интеллекта, который в настоящее время является наиболее популярной областью.
Источник: Визуализировать Сеть

В этой области появилось несколько репрезентативных проектов, таких как сеть рендеринга, которая родилась на предыдущем бычьем рынке и в основном предоставляет услуги рендеринга, Akash, которая фокусируется на облачных вычислениях, Filecoin и Arweave которые сфокусированы на облачном хранении, IO.NET и Aethir, которые только что запущены на бычьем рынке и в основном обеспечивают поддержку вычислительной мощности для ИИ. В нашей последней статье « BOME устанавливает рекорд по взлетающим ценам, анализирует трендовые проекты в экосистеме SOL«он представил передовые проекты, такие как IO.NET, которые здесь не будут далее раскрываться».

ИИ+Данные

Средний слой - ключевой LINK в процессе производства искусственного интеллекта, который использует технологию Web3 для оптимизации и улучшения конкретных рабочих процессов.

Во-первых, на этапе сбора данных средний слой вводит децентрализованное управление идентификацией данных, что не только обеспечивает безопасность данных пользователя, но и гарантирует четкое владение данными. В то же время через механизмы стимулирования пользователей можно побудить делиться высококачественными данными для получения монетизации, тем самым расширяя источники данных.

Из-за ограничений этапа развития отрасли в предыдущем раунде бычьего и медвежьего рынков практически не было относительно известных проектов в этой области. В этом бычьем рынке появились проекты идентификации искусственного интеллекта, такие как Worldcoin (о котором мы писали несколько раз), Aspecta, в которую инвестировала Gate.io, Ocean Protocol, платформа для торговли данными, и Grass, сеть для широкополосного майнинга данных.
Источник: Aspecta

Во-вторых, на этапе предварительной обработки данных, средний уровень стремится создать распределенную платформу аннотации и обработки данных искусственного интеллекта, обеспечивая крепкую поддержку для последующего обучения модели. В этой связи проекты, такие как Public AI, достигли значительных результатов.

Наконец, на этапе проверки модели и вывода, средний слой полностью использует комбинацию технологии Web3 и криптографических техник, таких как ZK и гомоморфное шифрование, для проверки, использует ли процесс вывода модели правильные данные и параметры. Это не только обеспечивает точность модели, но и защищает конфиденциальность входных данных. Типичные сценарии применения - ZKML, такие как Bittensor, Privasea, Modulus и Privasea, инвестированные Gate Labs.

ИИ+интент-центричный

Центрированный на намерениях, переводится как «сосредоточенный на намерениях», прямо относится к «чему вы хотите сделать», сосредотачивая внимание на результате, а не на процессе. Центрирование на намерениях направлено на оптимизацию протоколов и инфраструктуры для возможности выполнения утомительных операций на цепи за один шаг. Более точно, скрывая сложные операционные процессы прошлого, пользователи могут достигать своих целей, не чувствуя или непосредственно отражая суть абстрагирования цепи.

Общие сценарии использования искусственного интеллекта в настоящее время включают кросс-чейн, эирдроп, управление, высокоценные транзакции и пакетные операции. Telegram Bot, о котором мы ранее говорили в нашей статье, также можно отнести к этой категории.

Например, Delysium (AGI) стремится использовать искусственный интеллект для создания сети AI Agent, сосредоточенной на намерениях пользователей для Web3, что вызывает большой интерес на рынках, таких как Южная Корея.

Как показано на рисунке, из-за рыночной спекуляции и поиска ценности, токен этого проекта в последнее время испытал поразительный рост.

Источник: Gate.io

Delysium запустил ИИ-агента по имени Люси. Как операционная система Web3, управляемая искусственным интеллектом, Люси способна интеллектуально планировать и автоматически выполнять рабочие процессы, которые могут решать потребности пользователей, основываясь на понимании намерений и целей, содержащихся в естественном языке, упрощая сложные операционные процессы текущих приложений и протоколов Web3.

ИИ+Игра

AI+Игры также имеют чрезвычайно высокое пространство для воображения. Технология искусственного интеллекта не только ускоряет процесс производства игр, но и проникает во все аспекты производства игр, от изучения привычек пользователей до настройки персонализированных сцен взаимодействия, что демонстрирует огромный потенциал. В наши дни крупные производители игр активно осваивают искусственный интеллект и перестраивают экосистему игровой индустрии.

Что касается производства игр, искусственный интеллект обеспечивает сильную поддержку для искусства, планирования и операций. Будь то творческое вдохновение, генерация уровней, копирайтинг и анализ операций, ИИ обеспечивает ускорение производства игрового контента. В отношении игрового опыта, способности естественной генерации языка и генерации изображений, предоставляемые ИИ, делают игровой процесс более инновационным и разнообразным, а взаимодействие между НПС более интеллектуальным и живым.

Например, Jue Wu AI в игре «Honor of Kings» широко применяется при оценке уровня и тестировании; в «Mount & Blade II: Bannerlord» ChatGPT позволяет NPC динамически реагировать на действия игроков, повышая интерактивность игры; в игре «Naraka: Bladepoint» игроки могут использовать AI для создания моделей моды и голосовать за самые популярные работы, демонстрируя огромный потенциал AI в инновациях игр.
Источник: sleeplessAI

Помимо традиционных игр Web2, в которых используется искусственный интеллект, Web3 игры не являются исключением. Например, Ultriverse предоставляет пользователям возможность проводить анализ основных функций и настраивать социальные, игровые, метавселенские и другие множественные опыты с помощью своего мощного искусственного интеллекта, а также игру-компаньона без сна AI, которая фокусируется на искусственном интеллекте.

AI+Analysis

Помимо случаев применения на уровне приложений в игровой индустрии, социальных сетях и торговле, ИИ также может использоваться в таких областях, как анализ данных, мониторинг и отслеживание информации, а также ставки на аукционе. Появились такие репрезентативные проекты, как Kaito и Dune, которые устанавливают стандарты для отрасли.

Мы часто цитируем графики данных Dune в наших блог-постах, поэтому здесь нет необходимости их развивать.

Подводя итог

За прошедший год интеграция Web3 и AI привела не только к новому тренду в технологиях, но и породила новый консенсус в отрасли: блокчейн изменил производственные отношения, а искусственный интеллект изменил производительность. Этот концепт теперь глубоко укоренился в сердцах людей и стал мощной толчковой силой для развития отрасли.

С развитием игровых разработчиков, DeFi-протоколов и других проектов инфраструктуры Web3, увеличивается инвестирование в искусственный интеллект, что делает сочетание AI и Web3 важным направлением инноваций в отрасли. Фактически, проекты, тесно связанные с концепцией AI, часто быстро получают поддержку рынка, и мы уже ранее заметили этот потрясающий рост.

Однако, за поверхностным процветанием и шумихой, мы не можем игнорировать практические препятствия в индустрии ИИ+Web3. Особенно для практиков важно глубоко исследовать их практические и осуществимые сценарии применения, оценивать их способность создавать ценность и строить индустриальные повествования. В долгосрочной перспективе как будет сформирован экологический образец индустрии ИИ+Web3, какие области покажут огромный потенциал развития, и будет ли он сталкиваться с этическими и моральными дилеммами, необходимо непрерывно исследовать и отвечать на практике.

Поэтому, сталкиваясь с волной AI+Web3, мы должны видеть не только возможности, которые она приносит, но и сохранять ясность ума и рационально относиться к ее вызовам и недостаткам. Только таким образом мы сможем лучше понять траекторию развития отрасли AI+Web3, способствовать ее здоровому и устойчивому развитию и использовать прибыльные возможности, которые приносит этот тренд.