Злиття AI та Web3: від інфраструктури до практичного застосування
Штучний інтелект та технології Web3 як два найбільш актуальних технологічних напрямки на сьогодні постійно інтегруються та стимулюють інновації. На нещодавно завершеній конференції Consensus в Гонконзі поєднання AI та Web3 стало гарячою темою, і як у головному залі, так і в секціях відбувалося багато відповідних обговорень. У цій статті ми детально розглянемо останні досягнення в цій сфері.
Розділ 1. Основи інфраструктури ШІ
1. Платформа та структура запуску AI Agent
Протягом останніх півроку платформи для запуску AI Agent та інфраструктурні рішення класу фреймворків набули надзвичайної популярності. Ці проекти надають розробникам та звичайним користувачам платформи з низьким порогом входу для використання AI Agent, ставши одним з ключових напрямків у цій хвилі AI проектів.
0G Labs: перша децентралізована операційна система штучного інтелекту (deAIOS), що будує власний Layer 1 для штучного інтелекту, з'єднуючи обчислювальні ресурси, дані та моделі, створюючи розподілену екосистему розробки штучного інтелекту.
DeAgentAI: Інноваційна платформа, що зосереджена на децентралізованих AI-агентах, яка прагне сприяти розвитку технології багатих агентів (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: децентралізований інфраструктурний стек, що має на меті забезпечення безпечної та автономної співпраці між людьми та машинами. Користувачі можуть створювати AI-агенти, які діють самостійно.
Gaia Network: децентралізована платформа інфраструктури ШІ, що підтримує розподілену розробку та виконання AI Agent і додатків.
Questflow: децентралізована мережа, що складається з кількох AI-агентів, де користувачеві потрібно лише описати вимоги, а мережа AI-агентів може самостійно виконати завдання.
2. Децентралізований AI
Децентралізований ШІ є кінцевою метою ШІ на блокчейні. Наразі багато проектів постійно працюють над обчислювальною потужністю, даними, моделями тощо, сподіваючись через децентралізований підхід розірвати монополію великих компаній на LLM та допомогти громадськості отримати право власності на дані та моделі.
Vana: спрямований на створення децентралізованої платформи суверенітету користувацьких даних, що перетворює особисті дані на фінансові активи.
Гіперболічний: відкритий доступ до AI хмарної платформи, що інтегрує глобальні обчислювальні ресурси, надаючи користувачам економічні, масштабовані ресурси GPU та AI послуги.
OpenLedger: зосереджений на наступному поколінні мережі, що поєднує ШІ та блокчейн, надає інфраструктуру децентралізованої економіки.
IO.NET: децентралізована обчислювальна платформа, що надає послуги доступу до кластерів GPU та CPU на вимогу.
Aethir: інноваційна платформа, що надає розподілену інфраструктуру хмарних обчислень.
MinionLab: децентралізована автономна мережа AI-агентів, призначена для实时 видобутку даних з Інтернету.
GAIB: Економічне рішення для сфери штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень, яке розглядає GPU як активи, а обчислювальну потужність - як валюту.
Kite AI: децентралізована платформа блокчейн Layer 1, спеціально розроблена для економіки штучного інтелекту.
Automata: забезпечує рівень проміжного захисту приватності та безслідних обчислень для децентралізованих застосунків.
Public AI: прагне створити відкриту та прозору платформу даних штучного інтелекту, що підтримує збір та маркування мультимодальних даних.
3. Верифікований AI
Однією з важливих проблем, що стоять перед розвитком ШІ, є непрозорість процесу навчання та забезпечення точності вихідних результатів. Наразі існує кілька проектів, які реалізують перевіряність процесу навчання ШІ за допомогою технологій ZKP, TEE тощо, щоб гарантувати надійність вихідних результатів ШІ.
Phala Network: децентралізована платформа хмарних обчислень, що надає надійні послуги з обчислення конфіденційності та AI-інференції для децентралізованих додатків.
Brevis: децентралізований обчислювальний двигун, що надає перевірювані поза ланцюгом AI та блокчейн-обчислення.
Verisense Network: інноваційна платформа, що зосереджується на децентралізованій верифікації даних та надійному ШІ.
Два, випадки використання ШІ: потенціал та очікування
Наразі вражаючих реальних випадків використання ШІ проектів відносно мало. Окрім відомого Twitter-бота AIXBT, є кілька нових проектів, які демонструють потенціал застосування AI Agent:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, яка може генерувати динамічний наративний контент в реальному часі.
AI Travel: AI-управляний туристичний асистент, який може допомогти користувачам автоматично налаштувати плани подорожей через чат.
HeyTracyAI: спортивний коментатор AI агент, зосереджений на баскетбольній сфері.
AskJimmy: Платформа AI Agent, яка зосереджена на фінансовій та торговій сфері.
Третє, традиційні проекти переходять на штучний інтелект
Багато традиційних проектів Web3 активно впроваджують ШІ, оголосивши про свої плани переходу на ШІ:
Публічні блокчейн-проекти, такі як Sui, Near, Flow та Aptos, активно беруть участь у конференціях, пов'язаних з ШІ, заявляючи про всебічну підтримку розвитку ШІ з точки зору базової архітектури, інновацій у рахунках тощо.
Eigenlayer активно працює над створенням децентралізованого рівня довіри (Decentralized Trust) та верифікованих хмарних послуг (Verifiable Cloud), що забезпечують ончейн-докази для навчання та висновків AI, прогнозування та інших оффчейн-обчислень.
Чотири. Виклики та майбутнє
Незважаючи на світлі перспективи, розвиток ланцюгового AI все ще стикається з багатьма викликами, включаючи недостатню надійність моделей, нечіткість намірів підказок, обмеження зберігання та апаратного забезпечення, а також проблеми з безпекою приватності. Ці виклики не тільки створюють технічні труднощі, але й породжують величезні можливості для інновацій.
У довгостроковій перспективі галузь сповнена надії на розвиток штучного інтелекту на блокчейні, сподіваючись, що подальше вдосконалення інфраструктури, інновації у використанні та співпраця спільноти сприятимуть інтеграції та процвітанню штучного інтелекту та Web3.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaverseVagabond
· 4год тому
Ті, хто вже говорив про web3, вважають, що штучний інтелект просто повторює старі шляхи.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FarmToRiches
· 08-03 05:10
Справді, про що б не говорили, все одно це просто концепція.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FreeRider
· 08-03 05:09
Знову почали розповідати про web3+ai, справді, вже все намагаються пов'язати з web3.
AI та Web3: останні досягнення від інфраструктури до застосувань
Злиття AI та Web3: від інфраструктури до практичного застосування
Штучний інтелект та технології Web3 як два найбільш актуальних технологічних напрямки на сьогодні постійно інтегруються та стимулюють інновації. На нещодавно завершеній конференції Consensus в Гонконзі поєднання AI та Web3 стало гарячою темою, і як у головному залі, так і в секціях відбувалося багато відповідних обговорень. У цій статті ми детально розглянемо останні досягнення в цій сфері.
Розділ 1. Основи інфраструктури ШІ
1. Платформа та структура запуску AI Agent
Протягом останніх півроку платформи для запуску AI Agent та інфраструктурні рішення класу фреймворків набули надзвичайної популярності. Ці проекти надають розробникам та звичайним користувачам платформи з низьким порогом входу для використання AI Agent, ставши одним з ключових напрямків у цій хвилі AI проектів.
0G Labs: перша децентралізована операційна система штучного інтелекту (deAIOS), що будує власний Layer 1 для штучного інтелекту, з'єднуючи обчислювальні ресурси, дані та моделі, створюючи розподілену екосистему розробки штучного інтелекту.
DeAgentAI: Інноваційна платформа, що зосереджена на децентралізованих AI-агентах, яка прагне сприяти розвитку технології багатих агентів (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: децентралізований інфраструктурний стек, що має на меті забезпечення безпечної та автономної співпраці між людьми та машинами. Користувачі можуть створювати AI-агенти, які діють самостійно.
Gaia Network: децентралізована платформа інфраструктури ШІ, що підтримує розподілену розробку та виконання AI Agent і додатків.
Questflow: децентралізована мережа, що складається з кількох AI-агентів, де користувачеві потрібно лише описати вимоги, а мережа AI-агентів може самостійно виконати завдання.
2. Децентралізований AI
Децентралізований ШІ є кінцевою метою ШІ на блокчейні. Наразі багато проектів постійно працюють над обчислювальною потужністю, даними, моделями тощо, сподіваючись через децентралізований підхід розірвати монополію великих компаній на LLM та допомогти громадськості отримати право власності на дані та моделі.
Vana: спрямований на створення децентралізованої платформи суверенітету користувацьких даних, що перетворює особисті дані на фінансові активи.
Гіперболічний: відкритий доступ до AI хмарної платформи, що інтегрує глобальні обчислювальні ресурси, надаючи користувачам економічні, масштабовані ресурси GPU та AI послуги.
OpenLedger: зосереджений на наступному поколінні мережі, що поєднує ШІ та блокчейн, надає інфраструктуру децентралізованої економіки.
IO.NET: децентралізована обчислювальна платформа, що надає послуги доступу до кластерів GPU та CPU на вимогу.
Aethir: інноваційна платформа, що надає розподілену інфраструктуру хмарних обчислень.
MinionLab: децентралізована автономна мережа AI-агентів, призначена для实时 видобутку даних з Інтернету.
GAIB: Економічне рішення для сфери штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень, яке розглядає GPU як активи, а обчислювальну потужність - як валюту.
Kite AI: децентралізована платформа блокчейн Layer 1, спеціально розроблена для економіки штучного інтелекту.
Automata: забезпечує рівень проміжного захисту приватності та безслідних обчислень для децентралізованих застосунків.
Public AI: прагне створити відкриту та прозору платформу даних штучного інтелекту, що підтримує збір та маркування мультимодальних даних.
3. Верифікований AI
Однією з важливих проблем, що стоять перед розвитком ШІ, є непрозорість процесу навчання та забезпечення точності вихідних результатів. Наразі існує кілька проектів, які реалізують перевіряність процесу навчання ШІ за допомогою технологій ZKP, TEE тощо, щоб гарантувати надійність вихідних результатів ШІ.
Phala Network: децентралізована платформа хмарних обчислень, що надає надійні послуги з обчислення конфіденційності та AI-інференції для децентралізованих додатків.
Brevis: децентралізований обчислювальний двигун, що надає перевірювані поза ланцюгом AI та блокчейн-обчислення.
Verisense Network: інноваційна платформа, що зосереджується на децентралізованій верифікації даних та надійному ШІ.
Два, випадки використання ШІ: потенціал та очікування
Наразі вражаючих реальних випадків використання ШІ проектів відносно мало. Окрім відомого Twitter-бота AIXBT, є кілька нових проектів, які демонструють потенціал застосування AI Agent:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, яка може генерувати динамічний наративний контент в реальному часі.
AI Travel: AI-управляний туристичний асистент, який може допомогти користувачам автоматично налаштувати плани подорожей через чат.
HeyTracyAI: спортивний коментатор AI агент, зосереджений на баскетбольній сфері.
AskJimmy: Платформа AI Agent, яка зосереджена на фінансовій та торговій сфері.
Третє, традиційні проекти переходять на штучний інтелект
Багато традиційних проектів Web3 активно впроваджують ШІ, оголосивши про свої плани переходу на ШІ:
Публічні блокчейн-проекти, такі як Sui, Near, Flow та Aptos, активно беруть участь у конференціях, пов'язаних з ШІ, заявляючи про всебічну підтримку розвитку ШІ з точки зору базової архітектури, інновацій у рахунках тощо.
Eigenlayer активно працює над створенням децентралізованого рівня довіри (Decentralized Trust) та верифікованих хмарних послуг (Verifiable Cloud), що забезпечують ончейн-докази для навчання та висновків AI, прогнозування та інших оффчейн-обчислень.
Чотири. Виклики та майбутнє
Незважаючи на світлі перспективи, розвиток ланцюгового AI все ще стикається з багатьма викликами, включаючи недостатню надійність моделей, нечіткість намірів підказок, обмеження зберігання та апаратного забезпечення, а також проблеми з безпекою приватності. Ці виклики не тільки створюють технічні труднощі, але й породжують величезні можливості для інновацій.
У довгостроковій перспективі галузь сповнена надії на розвиток штучного інтелекту на блокчейні, сподіваючись, що подальше вдосконалення інфраструктури, інновації у використанні та співпраця спільноти сприятимуть інтеграції та процвітанню штучного інтелекту та Web3.