В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. ИИ достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что привело к огромным изменениям в различных отраслях. В 2023 году объем рынка ИИ достиг 200 миллиардов долларов, а такие гиганты, как OpenAI и Character.AI, возглавили этот тренд.
В то же время Web3 как новая сетевую модель изменяет восприятие и использование Интернета. Web3 основан на технологии блокчейн, реализует совместное использование и управляемость данных через смарт-контракты, распределенное хранилище и дает пользователям контроль над данными. В настоящее время рыночная капитализация отрасли Web3 достигает 25 триллионов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum и многие другие появляются как грибы после дождя.
Сочетание ИИ и Web3 стало важным объектом внимания как на Востоке, так и на Западе. Вопрос о том, как объединить эти две области, заслуживает изучения. В данной статье будет рассмотрено текущее состояние развития ИИ+Web3, его потенциальная ценность и влияние, что может служить参考 для инвесторов и профессионалов.
II. Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, а Web3 меняет производственные отношения. Мы проанализируем трудности и возможности роста, с которыми сталкиваются оба, а также обсудим, как они могут решить эти проблемы.
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами в отрасли ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: AI задачи требуют мощной вычислительной способности для обработки больших объемов данных. В последние годы развитие аппаратного обеспечения, такого как GPU, способствовало увеличению вычислительной мощности, например, Nvidia занимает значительную долю рынка.
Алгоритмы: ядро AI-системы, включая традиционное машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности AI, постоянные инновации могут повысить точность и обобщающую способность.
Данные: AI-система обучает модель, изучая паттерны и закономерности в данных. Обширные наборы данных способствуют повышению точности и обобщающей способности модели.
Основные проблемы, с которыми сталкивается ИИ, включают:
Высокие затраты на получение и управление вычислительной мощностью, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков, представляют собой проблему.
Алгоритмы глубокого обучения требуют больших объемов данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость моделей недостаточна.
Сложности в получении высококачественных и разнообразных данных, некоторые области данных чувствительны и труднодоступны.
Черные ящики моделей AI вызывают общественное беспокойство, некоторые приложения требуют объяснимых и поддающихся прослеживанию процессов принятия решений.
У многих AI-проектов неясная бизнес-модель, и предприниматели чувствуют себя растерянными.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить:
Способности к анализу данных требуют улучшения
Пользовательский опыт продукта плохой
Высокий риск уязвимостей кода смарт-контрактов и атак хакеров
Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большой потенциал в следующих областях:
Анализ данных и прогнозирование: ИИ может извлекать ценную информацию из огромных объемов данных, предоставляя более точные прогнозы и поддержку принятия решений в таких областях, как DeFi.
Оптимизация пользовательского опыта: ИИ может анализировать пользовательские данные, предоставлять персонализированные рекомендации и настраиваемые услуги, улучшая пользовательский опыт.
Увеличение безопасности: ИИ может быть использован для обнаружения сетевых атак, выявления аномального поведения и предоставления более надежной защиты.
Защита конфиденциальности: ИИ может быть применен для шифрования данных и вычислений конфиденциальности, защищая личную информацию пользователей.
Аудит смарт-контрактов: ИИ может автоматизировать аудит контрактов и обнаружение уязвимостей, повышая безопасность контрактов.
Три. Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Проекты AI+Web3 в основном развиваются в двух направлениях: использование технологий блокчейна для повышения производительности проектов AI и использование технологий AI для обслуживания проектов Web3. Многие проекты, такие как Io.net, Gensyn, Ritual и другие, исследуют этот путь.
3.1 Web3 помогает AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
Появление ChatGPT вызвало бум в области ИИ, что также привело к дефициту GPU. Чтобы решить эту проблему, некоторые Web3 проекты, такие как Akash, Render, Gensyn и другие, пытаются предложить услуги децентрализованной вычислительной мощности. Эти проекты поощряют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью токенов, чтобы поддерживать клиентов ИИ.
Сторона предложения включает в себя:
Облачные провайдеры: крупные облачные провайдеры и GPU облачные провайдеры
Майнеры криптовалют: неиспользуемая вычислительная мощность GPU
Крупные компании: стратегическая закупка неиспользуемых GPU
Децентрализованные проекты вычислительной мощности делятся на два типа:
Для ИИ-вычислений: такие как Render, Akash, Aethir и др.
Для обучения ИИ: такие как io.net, Gensyn и другие
Эти проекты привлекают поставщиков и пользователей с помощью токенов, создавая позитивный цикл. Стоимость токенов соответствует росту участников, привлекая больше участников.
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Децентрализованная модель алгоритмической сети — это рынок услуг AI-алгоритмов, связывающий различные AI-модели. Когда пользователь задает вопрос, рынок выбирает наиболее подходящую модель для ответа.
По сравнению с единичной моделью, такой как ChatGPT, децентрализованная алгоритмическая сеть, такая как Bittensor, обладает большим потенциалом. Она позволяет нескольким моделям сотрудничать, предоставляя наилучшие решения для различных задач.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Данные имеют решающее значение для обучения моделей ИИ. Однако платформы Web2 часто запрещают сбор данных для обучения ИИ или продают пользовательские данные, не делясь прибылью.
Некоторые Web3 проекты реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов. Например, PublicAI позволяет пользователям вносить и проверять данные, получая токеновые вознаграждения. Другие проекты, такие как Ocean, Hivemapper и др., также исследуют аналогичные модели.
3.1.4 Защита конфиденциальности пользователей в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний может решить конфликт между защитой конфиденциальности и обменом данными. ZKML позволяет проводить обучение моделей и выводы без раскрытия исходных данных.
Проекты, такие как BasedAI, исследуют интеграцию FHE с LLM для защиты конфиденциальности пользовательских данных. Это открывает новые возможности для применения ИИ в таких чувствительных областях, как медицина и финансы.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
3.2 ИИ помогает Web3
Помощь ИИ в индустрии Web3 проявляется главным образом в:
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 интегрируют AI-сервисы для предоставления пользователям анализа данных и прогнозов. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, BullBear AI предсказывает ценовые тренды. Numerai проводит соревнования по прогнозированию фондового рынка с помощью AI, а Arkham предоставляет анализ данных на блокчейне.
3.2.2 Персонализированные услуги
Проекты Web3 оптимизируют пользовательский опыт с помощью интеграции ИИ. Например, инструмент Wand от Dune использует большие языковые модели для написания SQL-запросов, Followin и IQ.wiki интегрируют ChatGPT для обобщения контента, а NFPrompt использует ИИ для упрощения создания NFT.
3.2.3 AI-аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект может эффективно и точно выявлять уязвимости в коде смарт-контрактов. Проекты, такие как 0x0.ai, предлагают инструменты аудита смарт-контрактов на базе ИИ, использующие машинное обучение для выявления потенциальных проблем.
Кроме того, PAAL помогает создавать персонализированные AI-боты, а Hera предлагает проекты, такие как агрегатор многопоточных DEX на основе AI, поддерживая развитие Web3 с инструментальной стороны.
Четыре, ограничения и вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованные вычислительные проекты сталкиваются со следующими вызовами:
Производительность и стабильность: распределенные узлы могут иметь задержки и нестабильность.
Соответствие ресурсов: несоответствие между предложением и спросом может привести к нехватке ресурсов или невозможности удовлетворить потребности.
Сложность использования: пользователям необходимо понимать такие концепции, как распределенная сеть, смарт-контракты и т.д.
Трудно использовать для обучения ИИ: для обучения больших моделей требуется огромное количество данных и пропускной способности, децентрализованные вычислительные мощности трудно удовлетворяют этим требованиям.
Преимущества NVIDIA трудно превзойти: программная экосистема CUDA и многокартная связь NVLink являются ключевыми.
Децентрализованные вычисления в настоящее время в основном применяются для ИИ-вычислений и обучения малых моделей, что затрудняет обучение больших моделей.
4.2 AI+Web3 сочетание довольно грубое
В настоящее время у проектов AI+Web3 есть следующие проблемы:
Поверхностные приложения: большинство проектов просто используют ИИ для повышения эффективности, не имея глубокого взаимодействия.
Маркетинговый хайп: некоторые проекты используют ИИ только в ограниченных областях, чрезмерно рекламируя концепцию.
Недостаток инноваций: отсутствие инновационных решений, основанных на интеграции ИИ и криптовалют.
4.3 Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Многие проекты AI+Web3 используют токеномику как средство привлечения пользователей и финансирования, но это не всегда действительно решает реальные потребности. Проектам необходимо более основательно удовлетворять реальные сценарии, а не только краткосрочно создавать ажиотаж.
Пять, Резюме
Слияние AI и Web3 открывает бесконечные возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 интеллектуальный анализ, прогнозирование и персонализированные услуги, улучшая пользовательский опыт и безопасность. Web3 же предоставляет AI децентрализованную вычислительную мощность, платформу для обмена данными и алгоритмами.
Несмотря на то, что в настоящее время мы все еще находимся на ранних стадиях и сталкиваемся с многочисленными вызовами, сочетание AI и Web3 также приносит множество преимуществ. Децентрализованные вычислительные мощности и сбор данных могут уменьшить зависимость от централизованных организаций, повысить прозрачность и инновационность. В будущем, благодаря глубокому слиянию интеллектуальных решений AI и децентрализованных характеристик Web3, есть надежда на создание более умной, открытой и справедливой экономической и социальной системы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Слияние AI и Web3: анализ текущего состояния, ценности и вызовов
Слияние AI и Web3: возможности и вызовы
Введение
В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. ИИ достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что привело к огромным изменениям в различных отраслях. В 2023 году объем рынка ИИ достиг 200 миллиардов долларов, а такие гиганты, как OpenAI и Character.AI, возглавили этот тренд.
В то же время Web3 как новая сетевую модель изменяет восприятие и использование Интернета. Web3 основан на технологии блокчейн, реализует совместное использование и управляемость данных через смарт-контракты, распределенное хранилище и дает пользователям контроль над данными. В настоящее время рыночная капитализация отрасли Web3 достигает 25 триллионов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum и многие другие появляются как грибы после дождя.
Сочетание ИИ и Web3 стало важным объектом внимания как на Востоке, так и на Западе. Вопрос о том, как объединить эти две области, заслуживает изучения. В данной статье будет рассмотрено текущее состояние развития ИИ+Web3, его потенциальная ценность и влияние, что может служить参考 для инвесторов и профессионалов.
II. Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, а Web3 меняет производственные отношения. Мы проанализируем трудности и возможности роста, с которыми сталкиваются оба, а также обсудим, как они могут решить эти проблемы.
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами в отрасли ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: AI задачи требуют мощной вычислительной способности для обработки больших объемов данных. В последние годы развитие аппаратного обеспечения, такого как GPU, способствовало увеличению вычислительной мощности, например, Nvidia занимает значительную долю рынка.
Алгоритмы: ядро AI-системы, включая традиционное машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности AI, постоянные инновации могут повысить точность и обобщающую способность.
Данные: AI-система обучает модель, изучая паттерны и закономерности в данных. Обширные наборы данных способствуют повышению точности и обобщающей способности модели.
Основные проблемы, с которыми сталкивается ИИ, включают:
Высокие затраты на получение и управление вычислительной мощностью, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков, представляют собой проблему.
Алгоритмы глубокого обучения требуют больших объемов данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость моделей недостаточна.
Сложности в получении высококачественных и разнообразных данных, некоторые области данных чувствительны и труднодоступны.
Черные ящики моделей AI вызывают общественное беспокойство, некоторые приложения требуют объяснимых и поддающихся прослеживанию процессов принятия решений.
У многих AI-проектов неясная бизнес-модель, и предприниматели чувствуют себя растерянными.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить:
Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большой потенциал в следующих областях:
Анализ данных и прогнозирование: ИИ может извлекать ценную информацию из огромных объемов данных, предоставляя более точные прогнозы и поддержку принятия решений в таких областях, как DeFi.
Оптимизация пользовательского опыта: ИИ может анализировать пользовательские данные, предоставлять персонализированные рекомендации и настраиваемые услуги, улучшая пользовательский опыт.
Увеличение безопасности: ИИ может быть использован для обнаружения сетевых атак, выявления аномального поведения и предоставления более надежной защиты.
Защита конфиденциальности: ИИ может быть применен для шифрования данных и вычислений конфиденциальности, защищая личную информацию пользователей.
Аудит смарт-контрактов: ИИ может автоматизировать аудит контрактов и обнаружение уязвимостей, повышая безопасность контрактов.
Три. Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Проекты AI+Web3 в основном развиваются в двух направлениях: использование технологий блокчейна для повышения производительности проектов AI и использование технологий AI для обслуживания проектов Web3. Многие проекты, такие как Io.net, Gensyn, Ritual и другие, исследуют этот путь.
3.1 Web3 помогает AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
Появление ChatGPT вызвало бум в области ИИ, что также привело к дефициту GPU. Чтобы решить эту проблему, некоторые Web3 проекты, такие как Akash, Render, Gensyn и другие, пытаются предложить услуги децентрализованной вычислительной мощности. Эти проекты поощряют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью токенов, чтобы поддерживать клиентов ИИ.
Сторона предложения включает в себя:
Децентрализованные проекты вычислительной мощности делятся на два типа:
Эти проекты привлекают поставщиков и пользователей с помощью токенов, создавая позитивный цикл. Стоимость токенов соответствует росту участников, привлекая больше участников.
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Децентрализованная модель алгоритмической сети — это рынок услуг AI-алгоритмов, связывающий различные AI-модели. Когда пользователь задает вопрос, рынок выбирает наиболее подходящую модель для ответа.
По сравнению с единичной моделью, такой как ChatGPT, децентрализованная алгоритмическая сеть, такая как Bittensor, обладает большим потенциалом. Она позволяет нескольким моделям сотрудничать, предоставляя наилучшие решения для различных задач.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Данные имеют решающее значение для обучения моделей ИИ. Однако платформы Web2 часто запрещают сбор данных для обучения ИИ или продают пользовательские данные, не делясь прибылью.
Некоторые Web3 проекты реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов. Например, PublicAI позволяет пользователям вносить и проверять данные, получая токеновые вознаграждения. Другие проекты, такие как Ocean, Hivemapper и др., также исследуют аналогичные модели.
3.1.4 Защита конфиденциальности пользователей в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний может решить конфликт между защитой конфиденциальности и обменом данными. ZKML позволяет проводить обучение моделей и выводы без раскрытия исходных данных.
Проекты, такие как BasedAI, исследуют интеграцию FHE с LLM для защиты конфиденциальности пользовательских данных. Это открывает новые возможности для применения ИИ в таких чувствительных областях, как медицина и финансы.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
3.2 ИИ помогает Web3
Помощь ИИ в индустрии Web3 проявляется главным образом в:
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 интегрируют AI-сервисы для предоставления пользователям анализа данных и прогнозов. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, BullBear AI предсказывает ценовые тренды. Numerai проводит соревнования по прогнозированию фондового рынка с помощью AI, а Arkham предоставляет анализ данных на блокчейне.
3.2.2 Персонализированные услуги
Проекты Web3 оптимизируют пользовательский опыт с помощью интеграции ИИ. Например, инструмент Wand от Dune использует большие языковые модели для написания SQL-запросов, Followin и IQ.wiki интегрируют ChatGPT для обобщения контента, а NFPrompt использует ИИ для упрощения создания NFT.
3.2.3 AI-аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект может эффективно и точно выявлять уязвимости в коде смарт-контрактов. Проекты, такие как 0x0.ai, предлагают инструменты аудита смарт-контрактов на базе ИИ, использующие машинное обучение для выявления потенциальных проблем.
Кроме того, PAAL помогает создавать персонализированные AI-боты, а Hera предлагает проекты, такие как агрегатор многопоточных DEX на основе AI, поддерживая развитие Web3 с инструментальной стороны.
Четыре, ограничения и вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованные вычислительные проекты сталкиваются со следующими вызовами:
Производительность и стабильность: распределенные узлы могут иметь задержки и нестабильность.
Соответствие ресурсов: несоответствие между предложением и спросом может привести к нехватке ресурсов или невозможности удовлетворить потребности.
Сложность использования: пользователям необходимо понимать такие концепции, как распределенная сеть, смарт-контракты и т.д.
Трудно использовать для обучения ИИ: для обучения больших моделей требуется огромное количество данных и пропускной способности, децентрализованные вычислительные мощности трудно удовлетворяют этим требованиям.
Преимущества NVIDIA трудно превзойти: программная экосистема CUDA и многокартная связь NVLink являются ключевыми.
Децентрализованные вычисления в настоящее время в основном применяются для ИИ-вычислений и обучения малых моделей, что затрудняет обучение больших моделей.
4.2 AI+Web3 сочетание довольно грубое
В настоящее время у проектов AI+Web3 есть следующие проблемы:
Поверхностные приложения: большинство проектов просто используют ИИ для повышения эффективности, не имея глубокого взаимодействия.
Маркетинговый хайп: некоторые проекты используют ИИ только в ограниченных областях, чрезмерно рекламируя концепцию.
Недостаток инноваций: отсутствие инновационных решений, основанных на интеграции ИИ и криптовалют.
4.3 Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Многие проекты AI+Web3 используют токеномику как средство привлечения пользователей и финансирования, но это не всегда действительно решает реальные потребности. Проектам необходимо более основательно удовлетворять реальные сценарии, а не только краткосрочно создавать ажиотаж.
Пять, Резюме
Слияние AI и Web3 открывает бесконечные возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 интеллектуальный анализ, прогнозирование и персонализированные услуги, улучшая пользовательский опыт и безопасность. Web3 же предоставляет AI децентрализованную вычислительную мощность, платформу для обмена данными и алгоритмами.
Несмотря на то, что в настоящее время мы все еще находимся на ранних стадиях и сталкиваемся с многочисленными вызовами, сочетание AI и Web3 также приносит множество преимуществ. Децентрализованные вычислительные мощности и сбор данных могут уменьшить зависимость от централизованных организаций, повысить прозрачность и инновационность. В будущем, благодаря глубокому слиянию интеллектуальных решений AI и децентрализованных характеристик Web3, есть надежда на создание более умной, открытой и справедливой экономической и социальной системы.