A fusão da IA e do Web3: oportunidades e desafios coexistem
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e da tecnologia Web3 está liderando uma revolução tecnológica. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial e processamento de linguagem natural, com um tamanho de mercado que alcançou 200 bilhões de dólares em 2023. Ao mesmo tempo, o Web3, baseado em blockchain, está mudando o panorama da internet, dando aos usuários o controle sobre seus dados, com um valor de mercado que já atingiu 25 trilhões de dólares. A combinação de IA e Web3 tornou-se uma direção inovadora de grande interesse.
Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, o valor potencial e os desafios enfrentados. Vamos analisar a situação dos projetos atuais, discutir em profundidade as limitações existentes e fornecer referências para os profissionais relevantes.
Formas de interação da IA com o Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança: a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Que faíscas podem surgir da combinação de ambos? Vamos primeiro analisar os desafios e as oportunidades de melhoria que cada um enfrenta, e depois discutir como podem se complementar.
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
Os elementos centrais da IA incluem poder computacional, algoritmos e dados:
Poder de cálculo: A IA precisa de uma capacidade de cálculo em larga escala para processar dados e treinar modelos. Nos últimos anos, o desenvolvimento de hardware como GPUs impulsionou enormemente o progresso da IA. No entanto, obter e gerir um poder de cálculo em larga escala ainda enfrenta desafios de custo e complexidade.
Algoritmo: O algoritmo de IA é o núcleo do sistema, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são fundamentais para o desempenho da IA. A melhoria contínua do algoritmo pode aumentar a precisão e a capacidade de generalização.
Dados: Dados em larga escala e de alta qualidade são a base para o treinamento de modelos de IA. Conjuntos de dados ricos e diversos ajudam a melhorar o desempenho do modelo. No entanto, a obtenção de dados em certos domínios pode ser difícil.
Além disso, a IA também enfrenta problemas de interpretabilidade e transparência. Muitos modelos de negócios de projetos de IA não são suficientemente claros.
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
Web3 também enfrenta muitos desafios, incluindo:
Capacidade de análise de dados insuficiente
A experiência do usuário é insatisfatória
Vulnerabilidades de segurança em contratos inteligentes
Risco de ataque de hackers
A IA, como ferramenta de produtividade, tem um grande espaço para se desenvolver nestas áreas.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 ajuda a IA
Poder de computação descentralizado
Com o aumento da demanda por IA, os recursos de computação, como GPU, estão em escassez. Projetos Web3 oferecem computação descentralizada por meio de incentivos em tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos conectam a computação ociosa global, oferecendo suporte à IA.
A computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, e não para treinamento. Isso porque o treinamento de grandes modelos exige uma grande quantidade de dados e alta largura de banda, com exigências rigorosas sobre a distância física entre os nós de computação, tornando difícil para a computação descentralizada atender a essas necessidades. No entanto, para tarefas leves como inferência, a computação descentralizada ainda tem um enorme potencial.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados. Por exemplo, o Bittensor atrai contribuintes de modelos através de incentivos em tokens, oferecendo aos usuários uma diversidade de capacidades de IA. Este modelo pode ter um grande potencial no futuro cenário da IA.
Coleta de dados descentralizada
Os dados são um recurso chave para a IA. Alguns projetos, como o PublicAI, incentivam os usuários a contribuir com dados por meio de tokens, proporcionando fontes de dados mais ricas para o treinamento da IA. Isso ajuda a quebrar o monopólio de dados das grandes plataformas e a promover o desenvolvimento aberto da IA.
Proteção ZK da privacidade do usuário em IA
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a validação de dados enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais. Isso oferece uma nova abordagem para resolver questões de privacidade no campo da IA.
A IA impulsiona o Web3
Análise de dados e previsão
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, o Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, enquanto o BullBear AI ajuda os usuários a prever tendências de preços. Plataformas como a Numerai incentivam os participantes a usar IA para prever o mercado financeiro.
Serviço personalizado
A IA pode otimizar a experiência do usuário em projetos Web3. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune utiliza grandes modelos de linguagem para gerar consultas SQL, reduzindo a barreira para os usuários. Algumas plataformas de conteúdo também integram IA para resumir e recomendar conteúdo.
Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA pode identificar de forma eficiente vulnerabilidades em contratos inteligentes. Como o 0x0.ai oferece serviços de auditoria de contratos inteligentes com IA, isso ajuda a aumentar a segurança do ecossistema Web3.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Obstáculos reais da computação descentralizada
Em comparação com serviços centralizados, a computação descentralizada enfrenta desafios em termos de desempenho, estabilidade e facilidade de uso. Especialmente na área de treinamento de grandes modelos, devido aos requisitos rigorosos de paralelismo em múltiplas placas e largura de banda de comunicação, as soluções descentralizadas são difíceis de implementar.
A combinação de AI+Web3 não é suficientemente profunda
Atualmente, muitos projetos apenas utilizam a IA superficialmente, sem refletir uma profunda integração com o Web3. Algumas equipas enfatizam o conceito de IA mais por razões de marketing, carecendo de inovações substanciais.
A economia de tokens torna-se um amortecedor
Alguns projetos de IA utilizam a narrativa Web3 e a economia de tokens para atrair usuários e investimentos. No entanto, se a economia de tokens realmente ajuda a resolver as necessidades práticas dos projetos de IA ainda precisa ser mais validado.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece amplas perspectivas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode trazer capacidades inteligentes para o Web3, enquanto o Web3 fornece infraestrutura descentralizada e mecanismos de incentivo para a AI. Embora atualmente ainda esteja em uma fase inicial e enfrente muitos desafios, a exploração nesta área certamente impulsionará o progresso tecnológico e a transformação social. No futuro, esperamos ver mais inovações nativas que integrem profundamente a AI e o Web3, construindo um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.
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MainnetDelayedAgain
· 9h atrás
Dados estatísticos mostram uma avaliação de 25 trilhões, aguardando puxar o tapete.
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rugpull_survivor
· 9h atrás
idiotas mercado foi expandido novamente
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AirdropHunter
· 9h atrás
just see who finishes fazer as pessoas de parvas first
A fusão da IA com o Web3: a colisão de um mercado de 2000 bilhões de dólares com 25 trilhões de dólares
A fusão da IA e do Web3: oportunidades e desafios coexistem
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e da tecnologia Web3 está liderando uma revolução tecnológica. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial e processamento de linguagem natural, com um tamanho de mercado que alcançou 200 bilhões de dólares em 2023. Ao mesmo tempo, o Web3, baseado em blockchain, está mudando o panorama da internet, dando aos usuários o controle sobre seus dados, com um valor de mercado que já atingiu 25 trilhões de dólares. A combinação de IA e Web3 tornou-se uma direção inovadora de grande interesse.
Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, o valor potencial e os desafios enfrentados. Vamos analisar a situação dos projetos atuais, discutir em profundidade as limitações existentes e fornecer referências para os profissionais relevantes.
Formas de interação da IA com o Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança: a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Que faíscas podem surgir da combinação de ambos? Vamos primeiro analisar os desafios e as oportunidades de melhoria que cada um enfrenta, e depois discutir como podem se complementar.
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
Os elementos centrais da IA incluem poder computacional, algoritmos e dados:
Poder de cálculo: A IA precisa de uma capacidade de cálculo em larga escala para processar dados e treinar modelos. Nos últimos anos, o desenvolvimento de hardware como GPUs impulsionou enormemente o progresso da IA. No entanto, obter e gerir um poder de cálculo em larga escala ainda enfrenta desafios de custo e complexidade.
Algoritmo: O algoritmo de IA é o núcleo do sistema, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são fundamentais para o desempenho da IA. A melhoria contínua do algoritmo pode aumentar a precisão e a capacidade de generalização.
Dados: Dados em larga escala e de alta qualidade são a base para o treinamento de modelos de IA. Conjuntos de dados ricos e diversos ajudam a melhorar o desempenho do modelo. No entanto, a obtenção de dados em certos domínios pode ser difícil.
Além disso, a IA também enfrenta problemas de interpretabilidade e transparência. Muitos modelos de negócios de projetos de IA não são suficientemente claros.
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
Web3 também enfrenta muitos desafios, incluindo:
A IA, como ferramenta de produtividade, tem um grande espaço para se desenvolver nestas áreas.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 ajuda a IA
Poder de computação descentralizado
Com o aumento da demanda por IA, os recursos de computação, como GPU, estão em escassez. Projetos Web3 oferecem computação descentralizada por meio de incentivos em tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos conectam a computação ociosa global, oferecendo suporte à IA.
A computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, e não para treinamento. Isso porque o treinamento de grandes modelos exige uma grande quantidade de dados e alta largura de banda, com exigências rigorosas sobre a distância física entre os nós de computação, tornando difícil para a computação descentralizada atender a essas necessidades. No entanto, para tarefas leves como inferência, a computação descentralizada ainda tem um enorme potencial.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados. Por exemplo, o Bittensor atrai contribuintes de modelos através de incentivos em tokens, oferecendo aos usuários uma diversidade de capacidades de IA. Este modelo pode ter um grande potencial no futuro cenário da IA.
Coleta de dados descentralizada
Os dados são um recurso chave para a IA. Alguns projetos, como o PublicAI, incentivam os usuários a contribuir com dados por meio de tokens, proporcionando fontes de dados mais ricas para o treinamento da IA. Isso ajuda a quebrar o monopólio de dados das grandes plataformas e a promover o desenvolvimento aberto da IA.
Proteção ZK da privacidade do usuário em IA
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a validação de dados enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais. Isso oferece uma nova abordagem para resolver questões de privacidade no campo da IA.
A IA impulsiona o Web3
Análise de dados e previsão
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, o Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, enquanto o BullBear AI ajuda os usuários a prever tendências de preços. Plataformas como a Numerai incentivam os participantes a usar IA para prever o mercado financeiro.
Serviço personalizado
A IA pode otimizar a experiência do usuário em projetos Web3. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune utiliza grandes modelos de linguagem para gerar consultas SQL, reduzindo a barreira para os usuários. Algumas plataformas de conteúdo também integram IA para resumir e recomendar conteúdo.
Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA pode identificar de forma eficiente vulnerabilidades em contratos inteligentes. Como o 0x0.ai oferece serviços de auditoria de contratos inteligentes com IA, isso ajuda a aumentar a segurança do ecossistema Web3.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Obstáculos reais da computação descentralizada
Em comparação com serviços centralizados, a computação descentralizada enfrenta desafios em termos de desempenho, estabilidade e facilidade de uso. Especialmente na área de treinamento de grandes modelos, devido aos requisitos rigorosos de paralelismo em múltiplas placas e largura de banda de comunicação, as soluções descentralizadas são difíceis de implementar.
A combinação de AI+Web3 não é suficientemente profunda
Atualmente, muitos projetos apenas utilizam a IA superficialmente, sem refletir uma profunda integração com o Web3. Algumas equipas enfatizam o conceito de IA mais por razões de marketing, carecendo de inovações substanciais.
A economia de tokens torna-se um amortecedor
Alguns projetos de IA utilizam a narrativa Web3 e a economia de tokens para atrair usuários e investimentos. No entanto, se a economia de tokens realmente ajuda a resolver as necessidades práticas dos projetos de IA ainda precisa ser mais validado.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece amplas perspectivas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode trazer capacidades inteligentes para o Web3, enquanto o Web3 fornece infraestrutura descentralizada e mecanismos de incentivo para a AI. Embora atualmente ainda esteja em uma fase inicial e enfrente muitos desafios, a exploração nesta área certamente impulsionará o progresso tecnológico e a transformação social. No futuro, esperamos ver mais inovações nativas que integrem profundamente a AI e o Web3, construindo um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.