La fusión de la IA y Web3: situación actual, desafíos y perspectivas futuras
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 está liderando una revolución tecnológica. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, llevando a cambios e innovaciones en diversas industrias. Al mismo tiempo, Web3, basado en la tecnología blockchain descentralizada, está cambiando la percepción y el uso de Internet a través de funciones como los contratos inteligentes y el almacenamiento distribuido.
Este artículo explorará en profundidad el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará el valor y el impacto potencial de la combinación de ambos, y discutirá los desafíos actuales que enfrentan. Primero, presentaremos los conceptos básicos de AI y Web3, y luego exploraremos la relación entre ellos. A continuación, analizaremos el estado actual de los proyectos de AI+Web3 y discutiremos en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan. Esperamos proporcionar referencias valiosas para los profesionales e inversores relacionados.
Maneras de interacción entre IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA mejora la productividad, mientras que Web3 transforma las relaciones de producción. ¿Qué chispas pueden surgir de la combinación de ambos? Primero, analicemos las dificultades y el espacio para mejoras que enfrenta cada uno, y luego discutamos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estos problemas.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
El núcleo de la industria de la IA no puede separarse de los tres elementos fundamentales: poder de cómputo, algoritmos y datos.
Potencia de cálculo: se refiere a la capacidad para realizar cálculos y procesos a gran escala. Las tareas de IA requieren procesar grandes volúmenes de datos y cálculos complejos; una alta potencia de cálculo puede acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos, mejorando el rendimiento de los sistemas de IA. En los últimos años, el desarrollo de tecnologías de hardware como las GPU ha impulsado enormemente el progreso de la IA.
Algoritmo: es el núcleo del sistema de IA, que incluye algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La selección y diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento del sistema de IA, y la innovación continua puede mejorar la precisión y la capacidad de generalización.
Datos: son la base para entrenar y optimizar modelos. Un gran volumen de datos diversificados puede ayudar a los sistemas de IA a aprender modelos más precisos, a comprender y resolver mejor problemas reales.
Los principales desafíos que enfrenta actualmente la industria de la IA:
El costo de adquisición y gestión de la potencia de cálculo es alto, especialmente para startups y desarrolladores individuales.
Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos y recursos computacionales, la interpretabilidad del modelo y la capacidad de generalización aún necesitan mejorar.
Dificultades para obtener datos de alta calidad, problemas de privacidad y seguridad de los datos destacados
Las características de caja negra de los modelos de IA han suscitado preocupaciones públicas sobre la interpretabilidad y la transparencia.
Muchos proyectos de emprendimiento en IA tienen modelos de negocio poco claros.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 también enfrenta muchos problemas que necesitan ser resueltos, principalmente en:
Capacidad de análisis de datos insuficiente
La experiencia del usuario es deficiente
Existe un riesgo de vulnerabilidad en el código del contrato inteligente
Los ataques de hackers son frecuentes
La IA como herramienta para aumentar la productividad tiene un gran margen de desarrollo en estos aspectos:
Utilizar algoritmos de IA para el análisis y minería de datos inteligentes, mejorando la evaluación de riesgos y la capacidad de toma de decisiones en campos como DeFi.
Optimizar la experiencia del usuario a través de la IA, ofreciendo servicios personalizados
Aplicar tecnología de IA para detectar ataques cibernéticos y mejorar la seguridad
Utilizar IA para la auditoría automática de contratos inteligentes, mejorando la seguridad de los contratos
Análisis del estado actual de proyectos de AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 abordan principalmente desde dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de AI y utilizar la tecnología AI para servir a los proyectos de Web3. Actualmente, ha surgido un grupo de proyectos exploratorios, como Io.net, Gensyn, Ritual, entre otros. Analizaremos la situación y el desarrollo desde diferentes subcampos.
Web3 ayuda a la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con la explosión de la IA, la demanda de recursos de computación como las GPU ha aumentado drásticamente. Tomemos como ejemplo a ChatGPT, se ha informado que necesita 30,000 GPU NVIDIA A100 para funcionar. Esto ha llevado a una división entre los "ricos en GPU" y los "pobres en GPU", donde unas pocas empresas monopolizan una gran cantidad de recursos de GPU de alta gama.
Para resolver el problema de la escasez de poder de cálculo, algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de potencia de cálculo descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos atraen a los usuarios a proporcionar potencia de GPU ociosa mediante un mecanismo de incentivos basado en tokens, formando una red de suministro de potencia de cálculo.
El lado de la oferta incluye principalmente:
Proveedores de servicios en la nube ( como AWS, Azure, etc. )
Mineros de criptomonedas ( como GPU ociosas ) después de que Ethereum se convierta en PoS.
Grandes empresas ( como Tesla, Meta, etc. )
Actualmente se divide principalmente en dos categorías:
Para la inferencia de IA: como Render, Akash, Aethir, etc.
Para entrenamiento de IA: como io.net, Gensyn, etc.
Este tipo de proyectos forman un ciclo de oferta y demanda a través de incentivos de tokens, logrando un arranque en frío. A medida que la escala se expande, puede aportar más valor a ambas partes de la oferta y la demanda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, los modelos algorítmicos también pueden ser descentralizados. Tomando como ejemplo Bittensor, ha creado un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizado, conectando múltiples modelos de IA diferentes. Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema selecciona el modelo más adecuado para responder.
En comparación con un único modelo grande como ChatGPT, esta red de algoritmos descentralizada se asemeja más a una escuela con múltiples expertos, con un gran potencial a largo plazo.
Recolección de datos descentralizada
Para el entrenamiento de modelos de IA, es crucial contar con una gran cantidad de datos de alta calidad. Sin embargo, actualmente la mayoría de las plataformas Web2 prohíben la recopilación de datos para el entrenamiento de IA o venden unilateralmente los datos de los usuarios a las empresas de IA.
Algunos proyectos de Web3 han comenzado a implementar la recolección de datos descentralizada a través de incentivos en forma de tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios marcar contenido valioso en plataformas sociales y recibir recompensas en tokens, o participar en la validación de datos. Esto fomenta una ganancia mutua entre los contribuyentes de datos y la industria de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de cero conocimiento (ZK) puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad, ayudando a resolver la contradicción entre la privacidad de datos y el intercambio en la IA.
ZKML(Aprendizaje Automático de Cero Conocimiento)permite entrenar modelos e inferir sin revelar los datos originales. Esto es de gran importancia en campos de datos sensibles como la medicina y las finanzas.
Actualmente, el campo todavía está en sus primeras etapas, como lo propone BasedAI al combinar la encriptación totalmente homomórfica (FHE) con grandes modelos de lenguaje (LLM) para proteger la privacidad de los datos de los usuarios.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para ofrecer análisis de datos y predicciones. Por ejemplo:
Pond: Utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos
BullBear AI: predicción de tendencias de precios basada en datos históricos
Numerai: plataforma de competiciones de inversión en IA
Arkham: plataforma de análisis de datos en cadena combinada con IA
Servicios personalizados
La aplicación de la IA en áreas como las recomendaciones de búsqueda también es aplicable a proyectos Web3:
Dune: nueva herramienta Wand lanzada, que utiliza modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL
Followin, IQ.wiki: Integración de ChatGPT para resumir contenido
Kaito: Motor de búsqueda Web3 basado en LLM
NFPrompt: Utilizar IA para reducir la barrera de entrada en la creación de NFT
Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA puede auditar el código de contratos inteligentes de manera más eficiente y precisa, identificando vulnerabilidades potenciales. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en aprendizaje automático que pueden marcar problemas potenciales en el código.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Los proyectos de potencia de cálculo descentralizados, aunque innovadores, también enfrentan algunos desafíos:
Rendimiento y estabilidad: los nodos distribuidos pueden experimentar retrasos e inestabilidad.
Coincidencia de recursos: es difícil garantizar el equilibrio entre la oferta y la demanda.
Umbral de uso: más complejo que los servicios centralizados
Actualmente, la mayoría de los proyectos de potencia de cálculo descentralizada solo pueden utilizarse para inferencia de IA, y es difícil llevar a cabo el entrenamiento de grandes modelos. La razón es:
El entrenamiento de modelos grandes requiere una potencia de cálculo y un ancho de banda extremadamente altos.
Las interrupciones durante el entrenamiento pueden causar enormes pérdidas.
Comunicación en paralelo de múltiples tarjetas ( como NVLink ) tiene restricciones estrictas en la distancia física.
Por lo tanto, la potencia de cálculo descentralizada es actualmente más adecuada para escenarios con demandas de cálculo más bajas, como la inferencia de IA o el entrenamiento de modelos pequeños.
La combinación de AI+Web3 aún es rudimentaria
La mayoría de los proyectos que utilizan IA para Web3 se encuentran actualmente en aplicaciones superficiales:
No hay diferencia esencial entre las aplicaciones de IA de los proyectos Web2.
Algunos proyectos solo utilizan el concepto de IA a nivel de marketing, careciendo de verdadera innovación.
Esto refleja que la fusión profunda entre la IA y las criptomonedas aún no se ha logrado, y se necesita explorar más soluciones nativas y significativas.
La economía de los tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de los proyectos de IA
Debido a la incertidumbre del modelo comercial de la IA, algunos proyectos optan por superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens para atraer usuarios. Pero si la economía de tokens realmente ayuda a resolver las necesidades prácticas de los proyectos de IA, aún está por verse.
Espero que en el futuro haya más proyectos que no solo utilicen tokens como herramientas de promoción, sino que realmente satisfagan las necesidades de escenarios prácticos.
Resumen y perspectivas
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. AI puede traer escenarios de aplicación más inteligentes y eficientes a Web3, como la asistencia en decisiones de inversión, auditoría de contratos inteligentes, servicios personalizados, entre otros. Web3, por su parte, proporciona a AI una plataforma descentralizada para compartir poder de cómputo, datos y algoritmos, lo que promete aliviar los cuellos de botella en el desarrollo de AI.
Aunque actualmente los proyectos de AI+Web3 aún se encuentran en una etapa temprana y enfrentan diversos desafíos, sus ventajas también son evidentes: reducir la dependencia de instituciones centralizadas, aumentar la transparencia y la auditabilidad, promover una participación e innovación más amplias, entre otros. En el futuro, será necesario sopesar continuamente los pros y los contras en la práctica y tomar las medidas adecuadas para superar los desafíos.
Se espera que la combinación de la capacidad de toma de decisiones inteligentes de la IA con las características descentralizadas de Web3 construya un sistema económico e incluso social más inteligente, abierto y justo en el futuro. La profunda fusión de IA + Web3 aún requiere tiempo, pero sus perspectivas de desarrollo son prometedoras.
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La fusión de la IA y Web3: análisis del estado actual y perspectivas futuras
La fusión de la IA y Web3: situación actual, desafíos y perspectivas futuras
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 está liderando una revolución tecnológica. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, llevando a cambios e innovaciones en diversas industrias. Al mismo tiempo, Web3, basado en la tecnología blockchain descentralizada, está cambiando la percepción y el uso de Internet a través de funciones como los contratos inteligentes y el almacenamiento distribuido.
Este artículo explorará en profundidad el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará el valor y el impacto potencial de la combinación de ambos, y discutirá los desafíos actuales que enfrentan. Primero, presentaremos los conceptos básicos de AI y Web3, y luego exploraremos la relación entre ellos. A continuación, analizaremos el estado actual de los proyectos de AI+Web3 y discutiremos en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan. Esperamos proporcionar referencias valiosas para los profesionales e inversores relacionados.
Maneras de interacción entre IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA mejora la productividad, mientras que Web3 transforma las relaciones de producción. ¿Qué chispas pueden surgir de la combinación de ambos? Primero, analicemos las dificultades y el espacio para mejoras que enfrenta cada uno, y luego discutamos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estos problemas.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
El núcleo de la industria de la IA no puede separarse de los tres elementos fundamentales: poder de cómputo, algoritmos y datos.
Potencia de cálculo: se refiere a la capacidad para realizar cálculos y procesos a gran escala. Las tareas de IA requieren procesar grandes volúmenes de datos y cálculos complejos; una alta potencia de cálculo puede acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos, mejorando el rendimiento de los sistemas de IA. En los últimos años, el desarrollo de tecnologías de hardware como las GPU ha impulsado enormemente el progreso de la IA.
Algoritmo: es el núcleo del sistema de IA, que incluye algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La selección y diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento del sistema de IA, y la innovación continua puede mejorar la precisión y la capacidad de generalización.
Datos: son la base para entrenar y optimizar modelos. Un gran volumen de datos diversificados puede ayudar a los sistemas de IA a aprender modelos más precisos, a comprender y resolver mejor problemas reales.
Los principales desafíos que enfrenta actualmente la industria de la IA:
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 también enfrenta muchos problemas que necesitan ser resueltos, principalmente en:
La IA como herramienta para aumentar la productividad tiene un gran margen de desarrollo en estos aspectos:
Análisis del estado actual de proyectos de AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 abordan principalmente desde dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de AI y utilizar la tecnología AI para servir a los proyectos de Web3. Actualmente, ha surgido un grupo de proyectos exploratorios, como Io.net, Gensyn, Ritual, entre otros. Analizaremos la situación y el desarrollo desde diferentes subcampos.
Web3 ayuda a la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con la explosión de la IA, la demanda de recursos de computación como las GPU ha aumentado drásticamente. Tomemos como ejemplo a ChatGPT, se ha informado que necesita 30,000 GPU NVIDIA A100 para funcionar. Esto ha llevado a una división entre los "ricos en GPU" y los "pobres en GPU", donde unas pocas empresas monopolizan una gran cantidad de recursos de GPU de alta gama.
Para resolver el problema de la escasez de poder de cálculo, algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de potencia de cálculo descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos atraen a los usuarios a proporcionar potencia de GPU ociosa mediante un mecanismo de incentivos basado en tokens, formando una red de suministro de potencia de cálculo.
El lado de la oferta incluye principalmente:
Actualmente se divide principalmente en dos categorías:
Este tipo de proyectos forman un ciclo de oferta y demanda a través de incentivos de tokens, logrando un arranque en frío. A medida que la escala se expande, puede aportar más valor a ambas partes de la oferta y la demanda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, los modelos algorítmicos también pueden ser descentralizados. Tomando como ejemplo Bittensor, ha creado un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizado, conectando múltiples modelos de IA diferentes. Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema selecciona el modelo más adecuado para responder.
En comparación con un único modelo grande como ChatGPT, esta red de algoritmos descentralizada se asemeja más a una escuela con múltiples expertos, con un gran potencial a largo plazo.
Recolección de datos descentralizada
Para el entrenamiento de modelos de IA, es crucial contar con una gran cantidad de datos de alta calidad. Sin embargo, actualmente la mayoría de las plataformas Web2 prohíben la recopilación de datos para el entrenamiento de IA o venden unilateralmente los datos de los usuarios a las empresas de IA.
Algunos proyectos de Web3 han comenzado a implementar la recolección de datos descentralizada a través de incentivos en forma de tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios marcar contenido valioso en plataformas sociales y recibir recompensas en tokens, o participar en la validación de datos. Esto fomenta una ganancia mutua entre los contribuyentes de datos y la industria de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de cero conocimiento (ZK) puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad, ayudando a resolver la contradicción entre la privacidad de datos y el intercambio en la IA.
ZKML(Aprendizaje Automático de Cero Conocimiento)permite entrenar modelos e inferir sin revelar los datos originales. Esto es de gran importancia en campos de datos sensibles como la medicina y las finanzas.
Actualmente, el campo todavía está en sus primeras etapas, como lo propone BasedAI al combinar la encriptación totalmente homomórfica (FHE) con grandes modelos de lenguaje (LLM) para proteger la privacidad de los datos de los usuarios.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para ofrecer análisis de datos y predicciones. Por ejemplo:
Servicios personalizados
La aplicación de la IA en áreas como las recomendaciones de búsqueda también es aplicable a proyectos Web3:
Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA puede auditar el código de contratos inteligentes de manera más eficiente y precisa, identificando vulnerabilidades potenciales. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en aprendizaje automático que pueden marcar problemas potenciales en el código.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Los proyectos de potencia de cálculo descentralizados, aunque innovadores, también enfrentan algunos desafíos:
Actualmente, la mayoría de los proyectos de potencia de cálculo descentralizada solo pueden utilizarse para inferencia de IA, y es difícil llevar a cabo el entrenamiento de grandes modelos. La razón es:
Por lo tanto, la potencia de cálculo descentralizada es actualmente más adecuada para escenarios con demandas de cálculo más bajas, como la inferencia de IA o el entrenamiento de modelos pequeños.
La combinación de AI+Web3 aún es rudimentaria
La mayoría de los proyectos que utilizan IA para Web3 se encuentran actualmente en aplicaciones superficiales:
Esto refleja que la fusión profunda entre la IA y las criptomonedas aún no se ha logrado, y se necesita explorar más soluciones nativas y significativas.
La economía de los tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de los proyectos de IA
Debido a la incertidumbre del modelo comercial de la IA, algunos proyectos optan por superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens para atraer usuarios. Pero si la economía de tokens realmente ayuda a resolver las necesidades prácticas de los proyectos de IA, aún está por verse.
Espero que en el futuro haya más proyectos que no solo utilicen tokens como herramientas de promoción, sino que realmente satisfagan las necesidades de escenarios prácticos.
Resumen y perspectivas
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. AI puede traer escenarios de aplicación más inteligentes y eficientes a Web3, como la asistencia en decisiones de inversión, auditoría de contratos inteligentes, servicios personalizados, entre otros. Web3, por su parte, proporciona a AI una plataforma descentralizada para compartir poder de cómputo, datos y algoritmos, lo que promete aliviar los cuellos de botella en el desarrollo de AI.
Aunque actualmente los proyectos de AI+Web3 aún se encuentran en una etapa temprana y enfrentan diversos desafíos, sus ventajas también son evidentes: reducir la dependencia de instituciones centralizadas, aumentar la transparencia y la auditabilidad, promover una participación e innovación más amplias, entre otros. En el futuro, será necesario sopesar continuamente los pros y los contras en la práctica y tomar las medidas adecuadas para superar los desafíos.
Se espera que la combinación de la capacidad de toma de decisiones inteligentes de la IA con las características descentralizadas de Web3 construya un sistema económico e incluso social más inteligente, abierto y justo en el futuro. La profunda fusión de IA + Web3 aún requiere tiempo, pero sus perspectivas de desarrollo son prometedoras.