Слияние ИИ и Web3: текущее состояние, вызовы и перспективы будущего
Быстрое развитие искусственного интеллекта ( AI ) и технологий Web3 ведет за собой технологическую революцию. ИИ добился значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, внося изменения и инновации в различные отрасли. В то же время Web3, основываясь на децентрализованной технологии блокчейна, с помощью таких функций, как смарт-контракты и распределенное хранение, меняет восприятие и способы использования интернета.
В данной статье будет подробно рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, проанализированы потенциальные ценности и влияние их сочетания, а также обсуждены текущие проблемы. Сначала мы представим основные концепции AI и Web3, затем исследуем их взаимосвязь. Далее мы проанализируем текущее состояние проектов AI+Web3 и подробно обсудим ограничения и вызовы, с которыми они сталкиваются. Надеемся, что это будет полезным пособием для профессионалов и инвесторов в данной области.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, а Web3 трансформирует производственные отношения. Какое искрение может возникнуть от их сочетания? Давайте сначала проанализируем каждую из сторон, с которыми они сталкиваются, и возможности для улучшения, а затем обсудим, как они могут помочь друг другу решить эти проблемы.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами отрасли ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: относится к способности проводить масштабные вычисления и обработки. Задачи ИИ требуют обработки огромных объемов данных и сложных вычислений, высокая вычислительная мощность может ускорить обучение и вывод моделей, повысив производительность систем ИИ. В последние годы развитие аппаратных технологий, таких как GPU, значительно способствовало прогрессу в области ИИ.
Алгоритм: это основа AI-системы, включая традиционное машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности AI-системы, постоянные инновации могут повысить точность и обобщающую способность.
Данные: это основа для обучения и оптимизации моделей. Огромное разнообразие данных может помочь системам ИИ обучать более точные модели, лучше понимать и решать реальные проблемы.
Основные вызовы, с которыми сталкивается индустрия ИИ в настоящее время:
Высокие затраты на получение и управление вычислительной мощностью, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков
Алгоритмы глубокого обучения требуют больших объемов данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость моделей и способность к обобщению все еще нуждаются в улучшении.
Сложности с получением качественных данных, проблемы конфиденциальности и безопасности данных
Черные ящики характеристик моделей ИИ вызывают у общественности беспокойство по поводу объяснимости и прозрачности.
Многие бизнес-модели AI стартапов недостаточно ясны
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить, в первую очередь это проявляется в:
Недостаточные аналитические способности
Плохой пользовательский опыт
В коде смарт-контракта существует риск уязвимости.
Частые хакерские атаки
Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большие возможности в этих областях:
Использование алгоритмов ИИ для умного анализа и добычи данных, повышение способности оценки рисков и принятия решений в таких областях, как DeFi.
Оптимизация пользовательского опыта с помощью ИИ, предоставление персонализированных услуг
Применение технологий ИИ для обнаружения сетевых атак, повышение безопасности
Использование ИИ для автоматизированного аудита смарт-контрактов, повышение безопасности контрактов
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
AI+Web3 проекты в основном сосредотачиваются на двух направлениях: использование технологий блокчейн для повышения эффективности AI проектов и использование технологий AI для обслуживания Web3 проектов. В настоящее время появилось множество исследовательских проектов, таких как Io.net, Gensyn, Ritual и другие. Мы проанализируем текущее состояние и развитие в различных поддисциплинах.
Web3 способствует AI
Децентрализованные вычисления
С爆发ом ИИ, спрос на вычислительную мощность, такую как GPU, резко возрос. Например, по сообщениям, ChatGPT требует 30000 графических процессоров NVIDIA A100 для работы. Это привело к разделению на "богатых на GPU" и "бедных на GPU", где небольшое количество компаний монополизировало значительную часть высококачественных ресурсов GPU.
Чтобы решить проблему нехватки вычислительной мощности, некоторые проекты Web3 начали пытаться предоставить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты с помощью токенов стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU, создавая сеть поставок вычислительной мощности.
Сторона предложения в основном включает:
Облачные провайдеры (, такие как AWS, Azure и другие )
Криптовалютные майнеры (, такие как Ethereum, после перехода на PoS с неиспользуемыми GPU )
Крупные компании ( такие как Тесла, Meta и другие )
В настоящее время они в основном делятся на две категории:
Для AI-выводов: такие как Render, Akash, Aethir и другие
Для обучения ИИ: такие как io.net, Gensyn и др.
Такие проекты создают цикл спроса и предложения через стимулы в виде токенов, что позволяет запустить их. С увеличением масштаба они могут приносить больше ценности обеим сторонам спроса и предложения.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Кроме вычислительной мощности, алгоритмические модели также могут быть децентрализованными. Например, Bittensor создает децентрализованный рынок AI-алгоритмов, соединяющий несколько различных AI-моделей. Когда пользователь задает вопрос, система выбирает наиболее подходящую модель для ответа.
В отличие от единой большой модели, такой как ChatGPT, эта децентрализованная алгоритмическая сеть больше похожа на школу с несколькими экспертами и имеет большой потенциал в долгосрочной перспективе.
Децентрализованный сбор данных
Для обучения AI-моделей крайне важно иметь большое количество качественных данных. Однако в настоящее время большинство платформ Web2 запрещают собирать данные для обучения AI или односторонне продают пользовательские данные компаниям AI.
Некоторые проекты Web3 начинают реализовывать децентрализованный сбор данных с помощью токенов в качестве стимула. Например, PublicAI позволяет пользователям отмечать ценное содержание на социальных платформах и получать токеновые награды или участвовать в проверке данных. Это способствует взаимовыгодному сотрудничеству между вкладчиками данных и индустрией ИИ.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний (ZK) позволяет проверять информацию, защищая при этом конфиденциальность, что помогает решить противоречие между конфиденциальностью данных и их совместным использованием в ИИ.
ZKML(Нулевая Знание Машинное Обучение)позволяет проводить обучение и вывод моделей без раскрытия исходных данных. Это имеет важное значение для таких чувствительных областей, как здравоохранение и финансы.
В настоящее время эта область все еще на ранней стадии, например, BasedAI предлагает объединить полностью гомоморфное шифрование (FHE) с большими языковыми моделями (LLM) для защиты конфиденциальности данных пользователей.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления анализа данных и прогнозов. Например:
Pond: Использование алгоритмов AI для прогнозирования ценных токенов
BullBear AI: прогнозирование ценовых тенденций на основе исторических данных
Numerai: Платформа для соревнований по инвестициям в ИИ
Arkham: платформа анализа данных на цепочке с использованием ИИ
Персонализированные услуги
Применение ИИ в таких областях, как поиск и рекомендации, также подходит для проектов Web3:
Dune: Новый инструмент Wand, использующий большие языковые модели для написания SQL-запросов
Followin, IQ.wiki: интеграция ChatGPT для резюме содержимого
Kaito: Web3 поисковая система на основе LLM
NFPrompt: Использование ИИ для снижения барьеров входа в создание NFT
AI аудит умного контракта
ИИ может более эффективно и точно проверять код смарт-контрактов, выявляя потенциальные уязвимости. Например, 0x0.ai предлагает инструменты аудита смарт-контрактов на основе машинного обучения, которые могут отмечать потенциальные проблемы в коде.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованные проекты вычислительной мощности, хотя и инновационны, также сталкиваются с некоторыми проблемами:
Производительность и стабильность: распределённые узлы могут подвергаться задержкам и нестабильности
Сопоставление ресурсов: сложно обеспечить баланс спроса и предложения
Порог использования: сложнее по сравнению с централизованными сервисами
В настоящее время большинство проектов децентрализованной вычислительной мощности могут использоваться только для вывода ИИ, и трудно проводить обучение больших моделей. Причина в том, что:
Обучение больших моделей требует высокой вычислительной мощности и пропускной способности.
Прерывание процесса обучения может привести к огромным потерям
Параллельная связь нескольких карт (, такая как NVLink ), имеет строгие ограничения по физическому расстоянию.
Таким образом, децентрализованные вычисления в настоящее время лучше подходят для сценариев с низкими требованиями к вычислительной мощности, таких как AI-инференция или обучение небольших моделей.
Комбинация AI и Web3 все еще кажется грубой
Текущие проекты, использующие ИИ для Web3, в основном остаются на поверхностном уровне приложений:
Не отличается по сути от AI-приложений Web2 проектов.
Некоторые проекты используют концепцию ИИ только на уровне маркетинга, не имея настоящих инноваций.
Это отражает то, что глубокая интеграция между ИИ и криптовалютами еще не достигнута, и необходимо продолжать исследовать оригинальные и значимые решения.
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Из-за неопределенности бизнес-моделей ИИ, некоторые проекты выбирают наложение повествования Web3 и токеномики, чтобы привлечь пользователей. Но действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности проектов ИИ, еще предстоит выяснить.
Надеюсь, в будущем будет больше проектов, которые не просто используют токены как инструмент для создания шумихи, а действительно удовлетворяют реальные потребности сценариев.
Итоги и перспективы
Слияние AI и Web3 открывает бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 более умные и эффективные сценарии применения, такие как помощь в инвестиционных решениях, аудит смарт-контрактов, персонализированные услуги и т.д. Web3, в свою очередь, предоставляет AI платформу для децентрализованного вычислительного мощности, обмена данными и алгоритмами, что, как ожидается, поможет смягчить узкие места в развитии AI.
Хотя сейчас проекты AI + Web3 все еще находятся на ранней стадии и сталкиваются с многочисленными вызовами, их преимущества также очевидны: снижение зависимости от централизованных организаций, повышение прозрачности и возможности аудита, содействие более широкому участию и инновациям и т. д. В будущем необходимо постоянно взвешивать преимущества и недостатки на практике и принимать соответствующие меры для преодоления вызовов.
Верю, что сочетание интеллектуальных аналитических и决策ных能力 AI с децентрализованными характеристиками Web3 в будущем сможет создать более умные, открытые и справедливые экономические и даже социальные системы. Глубокая интеграция AI и Web3 все еще требует времени, но перспективы их развития внушают надежду.
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 ИИ и Web3: анализ текущего состояния и перспективы на будущее
Слияние ИИ и Web3: текущее состояние, вызовы и перспективы будущего
Быстрое развитие искусственного интеллекта ( AI ) и технологий Web3 ведет за собой технологическую революцию. ИИ добился значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, внося изменения и инновации в различные отрасли. В то же время Web3, основываясь на децентрализованной технологии блокчейна, с помощью таких функций, как смарт-контракты и распределенное хранение, меняет восприятие и способы использования интернета.
В данной статье будет подробно рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, проанализированы потенциальные ценности и влияние их сочетания, а также обсуждены текущие проблемы. Сначала мы представим основные концепции AI и Web3, затем исследуем их взаимосвязь. Далее мы проанализируем текущее состояние проектов AI+Web3 и подробно обсудим ограничения и вызовы, с которыми они сталкиваются. Надеемся, что это будет полезным пособием для профессионалов и инвесторов в данной области.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, а Web3 трансформирует производственные отношения. Какое искрение может возникнуть от их сочетания? Давайте сначала проанализируем каждую из сторон, с которыми они сталкиваются, и возможности для улучшения, а затем обсудим, как они могут помочь друг другу решить эти проблемы.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами отрасли ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: относится к способности проводить масштабные вычисления и обработки. Задачи ИИ требуют обработки огромных объемов данных и сложных вычислений, высокая вычислительная мощность может ускорить обучение и вывод моделей, повысив производительность систем ИИ. В последние годы развитие аппаратных технологий, таких как GPU, значительно способствовало прогрессу в области ИИ.
Алгоритм: это основа AI-системы, включая традиционное машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности AI-системы, постоянные инновации могут повысить точность и обобщающую способность.
Данные: это основа для обучения и оптимизации моделей. Огромное разнообразие данных может помочь системам ИИ обучать более точные модели, лучше понимать и решать реальные проблемы.
Основные вызовы, с которыми сталкивается индустрия ИИ в настоящее время:
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество проблем, которые необходимо решить, в первую очередь это проявляется в:
Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большие возможности в этих областях:
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
AI+Web3 проекты в основном сосредотачиваются на двух направлениях: использование технологий блокчейн для повышения эффективности AI проектов и использование технологий AI для обслуживания Web3 проектов. В настоящее время появилось множество исследовательских проектов, таких как Io.net, Gensyn, Ritual и другие. Мы проанализируем текущее состояние и развитие в различных поддисциплинах.
Web3 способствует AI
Децентрализованные вычисления
С爆发ом ИИ, спрос на вычислительную мощность, такую как GPU, резко возрос. Например, по сообщениям, ChatGPT требует 30000 графических процессоров NVIDIA A100 для работы. Это привело к разделению на "богатых на GPU" и "бедных на GPU", где небольшое количество компаний монополизировало значительную часть высококачественных ресурсов GPU.
Чтобы решить проблему нехватки вычислительной мощности, некоторые проекты Web3 начали пытаться предоставить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты с помощью токенов стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU, создавая сеть поставок вычислительной мощности.
Сторона предложения в основном включает:
В настоящее время они в основном делятся на две категории:
Такие проекты создают цикл спроса и предложения через стимулы в виде токенов, что позволяет запустить их. С увеличением масштаба они могут приносить больше ценности обеим сторонам спроса и предложения.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Кроме вычислительной мощности, алгоритмические модели также могут быть децентрализованными. Например, Bittensor создает децентрализованный рынок AI-алгоритмов, соединяющий несколько различных AI-моделей. Когда пользователь задает вопрос, система выбирает наиболее подходящую модель для ответа.
В отличие от единой большой модели, такой как ChatGPT, эта децентрализованная алгоритмическая сеть больше похожа на школу с несколькими экспертами и имеет большой потенциал в долгосрочной перспективе.
Децентрализованный сбор данных
Для обучения AI-моделей крайне важно иметь большое количество качественных данных. Однако в настоящее время большинство платформ Web2 запрещают собирать данные для обучения AI или односторонне продают пользовательские данные компаниям AI.
Некоторые проекты Web3 начинают реализовывать децентрализованный сбор данных с помощью токенов в качестве стимула. Например, PublicAI позволяет пользователям отмечать ценное содержание на социальных платформах и получать токеновые награды или участвовать в проверке данных. Это способствует взаимовыгодному сотрудничеству между вкладчиками данных и индустрией ИИ.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний (ZK) позволяет проверять информацию, защищая при этом конфиденциальность, что помогает решить противоречие между конфиденциальностью данных и их совместным использованием в ИИ.
ZKML(Нулевая Знание Машинное Обучение)позволяет проводить обучение и вывод моделей без раскрытия исходных данных. Это имеет важное значение для таких чувствительных областей, как здравоохранение и финансы.
В настоящее время эта область все еще на ранней стадии, например, BasedAI предлагает объединить полностью гомоморфное шифрование (FHE) с большими языковыми моделями (LLM) для защиты конфиденциальности данных пользователей.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления анализа данных и прогнозов. Например:
Персонализированные услуги
Применение ИИ в таких областях, как поиск и рекомендации, также подходит для проектов Web3:
AI аудит умного контракта
ИИ может более эффективно и точно проверять код смарт-контрактов, выявляя потенциальные уязвимости. Например, 0x0.ai предлагает инструменты аудита смарт-контрактов на основе машинного обучения, которые могут отмечать потенциальные проблемы в коде.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованные проекты вычислительной мощности, хотя и инновационны, также сталкиваются с некоторыми проблемами:
В настоящее время большинство проектов децентрализованной вычислительной мощности могут использоваться только для вывода ИИ, и трудно проводить обучение больших моделей. Причина в том, что:
Таким образом, децентрализованные вычисления в настоящее время лучше подходят для сценариев с низкими требованиями к вычислительной мощности, таких как AI-инференция или обучение небольших моделей.
Комбинация AI и Web3 все еще кажется грубой
Текущие проекты, использующие ИИ для Web3, в основном остаются на поверхностном уровне приложений:
Это отражает то, что глубокая интеграция между ИИ и криптовалютами еще не достигнута, и необходимо продолжать исследовать оригинальные и значимые решения.
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Из-за неопределенности бизнес-моделей ИИ, некоторые проекты выбирают наложение повествования Web3 и токеномики, чтобы привлечь пользователей. Но действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности проектов ИИ, еще предстоит выяснить.
Надеюсь, в будущем будет больше проектов, которые не просто используют токены как инструмент для создания шумихи, а действительно удовлетворяют реальные потребности сценариев.
Итоги и перспективы
Слияние AI и Web3 открывает бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 более умные и эффективные сценарии применения, такие как помощь в инвестиционных решениях, аудит смарт-контрактов, персонализированные услуги и т.д. Web3, в свою очередь, предоставляет AI платформу для децентрализованного вычислительного мощности, обмена данными и алгоритмами, что, как ожидается, поможет смягчить узкие места в развитии AI.
Хотя сейчас проекты AI + Web3 все еще находятся на ранней стадии и сталкиваются с многочисленными вызовами, их преимущества также очевидны: снижение зависимости от централизованных организаций, повышение прозрачности и возможности аудита, содействие более широкому участию и инновациям и т. д. В будущем необходимо постоянно взвешивать преимущества и недостатки на практике и принимать соответствующие меры для преодоления вызовов.
Верю, что сочетание интеллектуальных аналитических и决策ных能力 AI с децентрализованными характеристиками Web3 в будущем сможет создать более умные, открытые и справедливые экономические и даже социальные системы. Глубокая интеграция AI и Web3 все еще требует времени, но перспективы их развития внушают надежду.