Слияние Web3 и ИИ: открытие новой эры интернета

Web3, как новое поколение децентрализованной интернет-парадигмы, имеет естественную возможность интеграции с технологиями ИИ. В традиционной централизованной архитектуре ИИ-вычисления и ресурсы данных сталкиваются с множеством ограничений, таких как узкие места в вычислительной мощности и риски конфиденциальности. Web3, основанный на распределенных технологиях, может, благодаря таким методам, как совместная вычислительная сеть и открытые рынки данных, внести новый импульс в развитие ИИ. В то же время ИИ может дать новые возможности экосистеме Web3, такие как оптимизация смарт-контрактов и улучшение механизмов противодействия мошенничеству. Исследование сочетания Web3 и ИИ имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.

Данные как основа: Искусственный интеллект и Web3

Данные являются ключевым двигателем развития ИИ. Модель ИИ требует большого объема качественных данных для достижения глубокого понимания и мощных способностей к рассуждению; качество данных напрямую влияет на точность и надежность модели.

Традиционная централизованная модель данных ИИ имеет следующие проблемы:

1. Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно их понести.
2. Данные ресурсы монополизированы крупными технологическими компаниями, что приводит к образованию изолированных данных.
3. Личные данные подвержены риску утечки и злоупотребления.

Web3 предоставляет новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:

• Децентрализованная платформа сбора данных позволяет пользователям продавать неиспользуемые сетевые ресурсы, предоставляя реальные высококачественные данные для обучения ИИ.
• Модель "Заработок на маркировке" стимулирует работников по всему миру участвовать в маркировке данных, объединяя профессиональные знания.
• Платформа торговли данными на блокчейне предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для сторон, заинтересованных в данных, способствуя инновациям и обмену данными.

Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с проблемами разного качества и сложностью обработки. Синтетические данные могут стать яркой точкой в будущем, так как они могут моделировать атрибуты реальных данных и служить эффективным дополнением для повышения эффективности использования данных. В таких областях, как автономное вождение, финансовая торговля и разработка игр, синтетические данные уже продемонстрировали зрелый потенциал применения.

Защита конфиденциальности: Применение FHE в Web3

В эпоху, управляемую данными, защита конфиденциальности стала мировым фокусом. Введение строгих норм конфиденциальности отражает эту тенденцию, но также создает проблемы: некоторые чувствительные данные не могут быть полностью использованы из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал моделей ИИ.

Полностью гомоморфное шифрование ( FHE ) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, не требуя их расшифровки для получения результатов, совпадающих с результатами вычислений над открытыми данными. FHE обеспечивает надежную защиту для вычислений с использованием ИИ, позволяя GPU выполнять обучение моделей и выводы в среде, не контактирующей с исходными данными. Это предоставляет огромные преимущества компаниям в сфере ИИ, позволяя безопасно открывать API-сервисы при защите коммерческой тайны.

FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая утечку данных. FHEML усиливает конфиденциальность данных и предоставляет безопасную вычислительную платформу для AI-приложений. Он дополняет ZKML, который подтверждает правильное выполнение машинного обучения, в то время как FHEML сосредоточен на вычислении зашифрованных данных для поддержания конфиденциальности.

Революция вычислительной мощности: AI-вычисления в децентрализованных сетях

Текущая сложность вычислений AI-системы быстро растет, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительную мощность, превышающему существующее предложение. Например, обучение одной крупной языковой модели требует вычислительной мощности, эквивалентной 355 годам работы одного устройства. Этот дефицит не только ограничивает прогресс технологий AI, но и делает высокоуровневые модели недоступными для большинства исследователей и разработчиков.

В то же время глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а замедление повышения производительности процессоров и проблемы в цепочке поставок делают предложение вычислительных мощностей еще более напряженным. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой: покупать оборудование или арендовать облачные ресурсы, что создает острую необходимость в эффективных и гибких способах вычислительных услуг.

Децентрализованная сеть вычислительной мощности ИИ агрегирует глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя экономичный и простой в использовании рынок вычислительной мощности для компаний ИИ. Сторона, нуждающаяся в вычислениях, может размещать вычислительные задания, смарт-контракт распределяет задания между узлами майнеров, которые выполняют их и отправляют результаты, получая вознаграждение после проверки. Это решение повышает эффективность использования ресурсов и помогает смягчить узкие места в вычислительной мощности в таких областях, как ИИ.

Помимо универсальной сети вычислительной мощности, существуют также специализированные платформы, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ. Децентрализованные сети вычислительной мощности предлагают справедливый и прозрачный рынок, разрывая монополию, снижая барьеры входа и повышая эффективность. В экосистеме Web3 такие сети сыграют ключевую роль, привлекая инновационные приложения и способствуя развитию технологий ИИ.

! Узнайте о шести основных интеграциях искусственного интеллекта и Web3

DePIN: Web3, наделяющий мощью периферийный ИИ

Edge AI позволяет осуществлять вычисления на источниках данных, обеспечивая низкую задержку и обработку в реальном времени, одновременно защищая конфиденциальность пользователей. Эта технология уже применяется в ключевых областях, таких как автономное вождение. В Web3 более знакомое нам название - DePIN. Web3 подчеркивает децентрализацию и суверенитет пользовательских данных, а DePIN усиливает защиту конфиденциальности за счет локальной обработки, снижая риск утечки данных. Веб3-родная токеномика может стимулировать узлы предоставлять вычислительные ресурсы, создавая устойчивую экосистему.

В настоящее время DePIN быстро развивается в экосистеме одной из высокопроизводительных публичных цепочек и становится одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая пропускная способность, низкие комиссии и технологические инновации этой публичной цепочки предоставляют мощную поддержку проектам DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой публичной цепочке уже превысила 10 миллиардов долларов, и несколько известных проектов достигли значительного прогресса.

IMO: Новый парадигма выпуска AI моделей

IMO( первоначальная модель выпуска ) концепция предлагает новый подход к токенизации AI моделей. В традиционной модели разработчикам сложно получать постоянный доход от последующего использования моделей, особенно когда модели интегрируются в другие продукты. Кроме того, производительность и эффективность AI моделей часто не прозрачны, что ограничивает признание на рынке и коммерческий потенциал.

IMO предоставляет инновационную финансовую поддержку и способ совместного использования ценности для открытых AI-моделей. Инвесторы могут приобретать токены IMO и делиться последующими доходами от модели. Некоторый протокол использует определенные технические стандарты, объединяя AI-оракулы и технологии машинного обучения на блокчейне, чтобы гарантировать подлинность модели и распределение доходов между держателями токенов.

Модель IMO усиливает прозрачность и доверие, способствует открытому сотрудничеству, адаптируется к тенденциям крипторынка и придает импульс устойчивому развитию технологий ИИ. Хотя она находится на стадии первых попыток, с ростом принятия на рынке и расширением участия инновационность и потенциальная ценность IMO заслуживают ожидания.

AI Агент: Новый век интерактивного опыта

AI-агент может воспринимать окружающую среду, независимо мыслить и принимать меры для достижения целей. С поддержкой больших языковых моделей они не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения, выполнять сложные задачи. В качестве виртуального помощника AI-агент обучается на взаимодействии с пользователем, предоставляя персонализированные решения, и даже может самостоятельно решать проблемы без явных указаний.

Некоторая открытая платформа для нативных приложений AI предоставляет всеобъемлющие и удобные инструменты для творчества, поддерживая пользователей в настройке функций робота, внешнего вида, голоса и подключения внешних баз знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента AI. Эта платформа обучила специализированные большие языковые модели, что сделало ролевые игры более человечными; ее технологии клонирования голоса значительно снизили затраты на синтез речи, ускорив персонализированное взаимодействие продуктов AI. Индивидуализированный AI Agent, использующий эту платформу, может быть применен в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и т.д.

Текущая интеграция Web3 и ИИ больше сосредоточена на уровне инфраструктуры, исследуя ключевые проблемы, такие как получение данных, защита конфиденциальности, хостинг моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и верификация больших языковых моделей. По мере постепенного совершенствования этой инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ, как ожидается, приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.