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Fusion de l'IA et du Web3 : état actuel, défis et perspectives de développement futur
Fusion de l'IA et du Web3 : état des lieux, défis et avenir
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une large attention au niveau mondial. Les technologies d'IA ont réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, avec des entreprises comme OpenAI, Character.AI et Midjourney en tête de la tendance de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, change la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Web3 est basé sur la technologie blockchain décentralisée et, grâce aux contrats intelligents, au stockage distribué et à l'authentification décentralisée, il permet le partage de données et l'autonomie des utilisateurs. La capitalisation du secteur Web3 a atteint 25 billions de dollars, et des projets comme Bitcoin, Ethereum et Solana attirent beaucoup d'attention.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un domaine d'intérêt majeur pour les développeurs et les investisseurs des deux côtés de l'Atlantique. Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté, afin de fournir des références aux professionnels concernés.
Interactions entre l'IA et le Web3
Les défis auxquels est confronté le secteur de l'IA
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, l'acquisition et la gestion de ressources de calcul à grande échelle sont coûteuses et constituent un défi pour les start-ups et les développeurs individuels. En matière d'algorithmes, l'entraînement des modèles d'apprentissage profond nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et il existe également des problèmes concernant l'interprétabilité et la capacité de généralisation des modèles. En ce qui concerne les données, il reste difficile d'accéder à des données de haute qualité et diversifiées, et la confidentialité et la sécurité des données sont également des considérations importantes. De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi que l'absence de modèles commerciaux clairs, limitent également le développement de l'industrie de l'IA.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Le secteur Web3 a encore des possibilités d'amélioration en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'augmentation de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut aider à analyser les données en chaîne, à améliorer l'interface utilisateur et à auditer le code des contrats intelligents.
Analyse de l'état des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Des projets de puissance de calcul décentralisée tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc., incitent les utilisateurs à fournir de la puissance de calcul GPU inutilisée par le biais de jetons, afin de soutenir l'IA. L'offre se compose principalement de fournisseurs de services cloud, de mineurs de cryptomonnaies et d'entreprises possédant un grand nombre de GPU. Ces projets se divisent en deux catégories : ceux utilisés pour l'inférence IA ( comme Render, Akash ) et ceux utilisés pour l'entraînement IA ( comme io.net, Gensyn ).
Les projets de modèles d'algorithmes décentralisés comme Bittensor cherchent à établir un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, reliant différents modèles d'IA pour fournir des services aux utilisateurs. Ce modèle a le potentiel de créer un écosystème d'IA diversifié.
Des projets comme PublicAI incitent les utilisateurs à contribuer et à valider les données d'entraînement de l'IA par le biais de tokens. Ocean collecte les données des utilisateurs grâce à la tokenisation des données, tandis que des projets comme Hivemapper et Dimo collectent également des données décentralisées dans leurs domaines respectifs.
ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)La technologie permet de former et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine. Des projets comme BasedAI explorent la combinaison de la FHE avec les LLM pour protéger la vie privée des utilisateurs.
L'IA au service du Web3
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes de graphes d'IA pour prédire des jetons de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix en fonction des données historiques, et Numerai organise des compétitions d'investissement en IA, etc.
Certaines plateformes Web3 intègrent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur. Par exemple, l'outil Wand de Dune aide les utilisateurs à générer des requêtes SQL en langage naturel, Followin et IQ.wiki utilisent ChatGPT pour résumer le contenu, et NFPrompt aide les utilisateurs à générer des NFT avec l'IA.
Des projets comme 0x0.ai offrent des outils d'audit de contrats intelligents basés sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les vulnérabilités potentielles dans le code.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les produits de puissance de calcul décentralisée peuvent ne pas être à la hauteur des produits centralisés en termes de performance, de stabilité et de facilité d'utilisation. Ils sont actuellement principalement limités à l'inférence AI plutôt qu'à l'entraînement, car l'entraînement de grands modèles nécessite une bande passante et une stabilité extrêmement élevées. L'avantage d'NVIDIA en matière de puissance de calcul sur une seule carte et de mise en parallèle de plusieurs cartes (NVLink) rend difficile la réalisation de l'entraînement de grands modèles avec des capacités de calcul décentralisées.
De nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans montrer de véritable intégration et d'innovation avec les cryptomonnaies. Certains projets exploitent davantage le concept d'IA sur le plan marketing, avec des innovations réelles limitées.
Certains projets d'IA peuvent choisir de superposer un récit Web3 et une économie de jetons parce qu'ils ont du mal à se développer dans Web2. La clé est de savoir si l'économie de jetons aide réellement à répondre aux besoins réels, et non simplement à des spéculations à court terme.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futur. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tels que l'analyse de données, l'audit des contrats intelligents, les services personnalisés, etc. Le Web3 offre à l'IA de nouvelles opportunités de développement, telles que la puissance de calcul décentralisée, le partage d'algorithmes, la collecte de données, etc.
Bien que les projets AI+Web3 soient encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, ils présentent également de nombreux avantages. Les solutions décentralisées peuvent réduire la dépendance aux institutions centralisées, améliorer la transparence et l'auditabilité, et favoriser une participation et une innovation plus larges.
Dans le futur, avec les progrès technologiques et des recherches plus approfondies, nous espérons voir une combinaison plus étroite de l'IA et du Web3, créant des solutions natives plus significatives dans des domaines tels que la finance, la gouvernance et les marchés prédictifs. En combinant la capacité d'analyse décisionnelle intelligente de l'IA avec la décentralisation et l'autonomie des utilisateurs du Web3, nous espérons construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable.