A fusão da IA e Web3: estado atual, desafios e futuro

Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 atraiu ampla atenção em todo o mundo. A tecnologia de IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes mudanças para várias indústrias. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA atingiu 200 bilhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda de IA.

Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede, está mudando a forma como as pessoas percebem e utilizam a internet. O Web3 é baseado na tecnologia de blockchain descentralizada e, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada de identidade, possibilita o compartilhamento de dados e a autonomia do usuário. O valor de mercado da indústria Web3 já alcançou 25 trilhões de dólares, e projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana atraíram muita atenção.

A combinação de IA e Web3 tornou-se um foco de atenção para desenvolvedores e investidores do Oriente e do Ocidente. Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de IA+Web3, seu valor potencial e os desafios que enfrenta, fornecendo referências para os profissionais envolvidos.

A forma como a IA interage com o Web3

Dilemas enfrentados pela indústria de IA

Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados. No que diz respeito ao poder computacional, obter e gerenciar recursos computacionais em larga escala é caro, representando um desafio para startups e desenvolvedores individuais. Em termos de algoritmos, o treinamento de modelos de aprendizado profundo requer uma grande quantidade de dados e recursos computacionais, e há também problemas relacionados à interpretabilidade e capacidade de generalização dos modelos. No que diz respeito aos dados, ainda é difícil obter dados diversificados e de alta qualidade, e a privacidade e segurança dos dados também são considerações importantes. Além disso, a interpretabilidade e transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócios, também limitam o desenvolvimento da indústria de IA.

Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3

A indústria do Web3 ainda tem espaço para melhorias em análise de dados, experiência do usuário e segurança de contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande potencial nessas áreas. Por exemplo, a IA pode ajudar a analisar dados on-chain, melhorar a interface do usuário e auditar o código de contratos inteligentes.

Análise do estado atual dos projetos AI+Web3

Web3 ajuda a IA

1. Poder de computação descentralizado

Projetos de computação descentralizada como Akash, Render, Gensyn, entre outros, incentivam os usuários a fornecerem poder de computação GPU ocioso por meio de tokens, oferecendo suporte de computação para IA. O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas com grande quantidade de GPUs. Esses projetos são divididos em duas categorias: para inferência de IA ( como Render, Akash ) e para treinamento de IA ( como io.net, Gensyn ).

2. Modelo de Algoritmo Descentralizado

Projetos de modelos de algoritmos descentralizados como o Bittensor tentam estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, conectando diferentes modelos de IA para fornecer serviços aos usuários. Este modelo tem o potencial de criar um ecossistema de IA diversificado.

3. Coleta de dados descentralizada

Projetos como o PublicAI incentivam os usuários a contribuir e verificar dados de treinamento de IA através de tokens. O Ocean coleta dados dos usuários por meio da tokenização de dados, e projetos como Hivemapper e Dimo também estão coletando dados descentralizados em seus respectivos campos.

4. Prova de Conhecimento Zero protege a privacidade dos usuários na IA

ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)A tecnologia permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem a divulgação dos dados originais. Projetos como o BasedAI estão explorando a combinação de FHE com LLM para proteger a privacidade dos usuários.

A IA ajuda o Web3

1. Análise e previsão de dados

Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, o Pond utiliza algoritmos gráficos de IA para prever tokens valiosos, o BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos, e a Numerai organiza competições de investimento em IA.

2. Serviços personalizados

Algumas plataformas Web3 integram IA para otimizar a experiência do usuário. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune ajuda os usuários a gerar consultas SQL usando linguagem natural, Followin e IQ.wiki utilizam o ChatGPT para resumir conteúdos, e o NFPrompt ajuda os usuários a gerar NFTs com IA.

3. Auditoria de Contratos Inteligentes com IA

Projetos como 0x0.ai oferecem ferramentas de auditoria de contratos inteligentes com IA, utilizando tecnologia de aprendizado de máquina para identificar vulnerabilidades potenciais no código.

Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3

1. Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada

Os produtos de computação descentralizada podem não ter o mesmo desempenho, estabilidade e facilidade de uso que os produtos centralizados. Atualmente, estão principalmente limitados à inferência de IA e não ao treinamento, pois o treinamento de grandes modelos requer largura de banda e estabilidade extremamente altas. A vantagem da NVIDIA em termos de computação de uma única placa e de várias placas em paralelo (NVLink) torna difícil a realização do treinamento de grandes modelos em computação descentralizada.

2. A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar

Muitos projetos usam a IA apenas superficialmente, sem demonstrar uma profunda fusão e inovação com as criptomoedas. Alguns projetos aproveitam mais o conceito de IA a nível de marketing, com inovações reais limitadas.

3. A economia dos tokens torna-se um amortecedor para a narrativa dos projetos de IA

Alguns projetos de IA podem optar por sobrepor a narrativa Web3 e a economia de tokens, porque é difícil desenvolver no Web2. O importante é se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades reais, e não apenas uma especulação de curto prazo.

Resumo

A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A AI pode fornecer cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes, serviços personalizados, entre outros. Por outro lado, o Web3 oferece novas oportunidades de desenvolvimento para a AI, como poder computacional descentralizado, compartilhamento de algoritmos, coleta de dados, entre outros.

Apesar de os projetos de AI+Web3 ainda estarem em uma fase inicial e enfrentarem vários desafios, eles também trazem muitas vantagens. As soluções descentralizadas podem reduzir a dependência de instituições centralizadas, aumentar a transparência e a auditabilidade, e promover uma participação e inovação mais amplas.

No futuro, com o avanço da tecnologia e pesquisas mais aprofundadas, esperamos ver uma combinação mais estreita entre a IA e o Web3, criando soluções nativas mais significativas em áreas como finanças, governança e mercados preditivos. Acredita-se que, ao combinar a capacidade de análise e decisão inteligente da IA com a descentralização e a autonomia do usuário do Web3, será possível construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.