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Fusión de AI+Web3: estado actual, desafíos y perspectivas de desarrollo futuro
La fusión de la IA y Web3: estado actual, desafíos y futuro
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La tecnología de IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo enormes transformaciones a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y empresas como OpenAI, Character.AI y Midjourney han liderado la ola de IA.
Al mismo tiempo, Web3 como un nuevo modelo de red está cambiando la percepción y el uso de Internet por parte de las personas. Web3 se basa en la tecnología blockchain descentralizada, y a través de funciones como contratos inteligentes, almacenamiento distribuido y verificación de identidad descentralizada, ha logrado la compartición de datos y la autonomía del usuario. El valor de mercado de la industria Web3 ha alcanzado los 25 billones de dólares, y proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana han atraído una gran atención.
La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un área clave de interés para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de IA+Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta, proporcionando referencias para los profesionales relacionados.
La forma en que la IA interactúa con Web3
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de cálculo a gran escala es costoso y representa un desafío para las startups y los desarrolladores individuales. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y también existen problemas con la interpretabilidad y la capacidad de generalización de los modelos. En lo que respecta a los datos, sigue siendo difícil obtener datos de alta calidad y diversidad, y la privacidad y seguridad de los datos son consideraciones importantes. Además, la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en los modelos de negocio, también limitan el desarrollo de la industria de la IA.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 todavía tiene margen de mejora en áreas como el análisis de datos, la experiencia del usuario y la seguridad de los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene un gran potencial en estos aspectos. Por ejemplo, la IA puede ayudar a analizar datos en la cadena, mejorar las interfaces de usuario, auditar el código de los contratos inteligentes, etc.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Web3 apoya a AI
Los proyectos de computación descentralizada como Akash, Render y Gensyn incentivan a los usuarios a proporcionar su capacidad de GPU ociosa mediante tokens, ofreciendo soporte de capacidad para la IA. La parte de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas con una gran cantidad de GPUs. Este tipo de proyectos se divide en dos categorías: para inferencia de IA ( como Render, Akash ) y para entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ).
Los proyectos de modelos de algoritmos descentralizados como Bittensor intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, conectando diferentes modelos de IA para ofrecer servicios a los usuarios. Este modelo tiene el potencial de crear un ecosistema de IA diversificado.
Proyectos como PublicAI incentivan a los usuarios a contribuir y validar datos de entrenamiento de IA a través de tokens. Ocean recopila datos de usuarios mediante la tokenización de datos, y proyectos como Hivemapper y Dimo también recolectan datos descentralizados en sus respectivos campos.
ZKML(Aprendizaje Automático de Conocimiento Cero)La tecnología permite entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales. Proyectos como BasedAI están explorando la combinación de FHE con LLM para proteger la privacidad del usuario.
AI impulsa Web3
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de gráficos de IA para predecir tokens valiosos, BullBear AI predice tendencias de precios basándose en datos históricos, y Numerai organiza competiciones de inversión con IA.
Algunas plataformas Web3 integran IA para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, la herramienta Wand de Dune ayuda a los usuarios a generar consultas SQL utilizando lenguaje natural, Followin e IQ.wiki utilizan ChatGPT para resumir contenido, y NFPrompt ayuda a los usuarios a generar NFT con IA.
Proyectos como 0x0.ai ofrecen herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando técnicas de aprendizaje automático para identificar vulnerabilidades potenciales en el código.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Los productos de potencia de cálculo descentralizados pueden no ser tan buenos en términos de rendimiento, estabilidad y facilidad de uso como los productos centralizados. Actualmente, están principalmente limitados a la inferencia de IA y no a la formación, ya que el entrenamiento de modelos grandes requiere un ancho de banda y estabilidad extremadamente altos. La ventaja de NVIDIA en la potencia de cálculo de una sola tarjeta y en la conectividad de múltiples tarjetas (NVLink) hace que sea difícil para la potencia de cálculo descentralizada llevar a cabo el entrenamiento de modelos grandes.
Muchos proyectos solo utilizan la IA superficialmente, sin mostrar una profunda integración e innovación con las criptomonedas. Algunos proyectos aprovechan más el concepto de IA a nivel de marketing, con una innovación real limitada.
Algunos proyectos de IA pueden elegir superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens porque les resulta difícil desarrollarse en Web2. La clave es si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades reales, y no es simplemente una especulación a corto plazo.
Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, como análisis de datos, auditoría de contratos inteligentes, servicios personalizados, etc. Web3, por su parte, ofrece nuevas oportunidades de desarrollo para AI, como poder de cómputo descentralizado, compartición de algoritmos, recolección de datos, etc.
A pesar de que actualmente los proyectos de AI+Web3 todavía se encuentran en una etapa temprana y enfrentan numerosos desafíos, también ofrecen muchas ventajas. Las soluciones descentralizadas pueden reducir la dependencia de las instituciones centralizadas, aumentar la transparencia y la auditabilidad, y fomentar una participación e innovación más amplias.
En el futuro, con el avance de la tecnología y una investigación más profunda, esperamos ver una integración más estrecha entre la IA y Web3, creando soluciones nativas más significativas en campos como las finanzas, la gobernanza y los mercados de predicción. Al combinar la capacidad de análisis y toma de decisiones inteligente de la IA con la descentralización y la autonomía del usuario de Web3, se espera construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.