Слияние AI и Web3: текущее состояние, вызовы и перспективы развития

2025-07-15 07:27:51

Генерация тезисов в процессе

Слияние ИИ и Web3: текущее состояние, вызовы и будущее

В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Технологии ИИ достигли значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что привело к огромным преобразованиям в различных отраслях. В 2023 году объем рынка ИИ достиг 200 миллиардов долларов, а такие компании, как OpenAI, Character.AI и Midjourney, стали лидерами ИИ-бума.

В то же время Web3 как новая модель сети изменяет восприятие и использование интернета людьми. Web3 основан на децентрализованной технологии блокчейн и реализует обмен данными и самоуправление пользователей с помощью таких функций, как смарт-контракты, распределенное хранилище и децентрализованная аутентификация. Рыночная капитализация отрасли Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana привлекли большое внимание.

Слияние ИИ и Web3 стало ключевой областью внимания разработчиков и инвесторов как на Востоке, так и на Западе. В этой статье будет рассмотрено текущее состояние развития ИИ+Web3, его потенциальная ценность и стоящие перед ним вызовы, чтобы предоставить рекомендации для заинтересованных специалистов.

Способы взаимодействия AI и Web3

Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия

Ключевыми элементами в индустрии ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. Что касается вычислительной мощности, получение и управление крупномасштабными ресурсами вычислительной мощности обходится дорого, что создает трудности для стартапов и индивидуальных разработчиков. В области алгоритмов обучение моделей глубокого обучения требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, также существуют проблемы с интерпретируемостью и обобщающей способностью моделей. В области данных по-прежнему сложно получить качественные и разнообразные данные, также важными факторами являются конфиденциальность и безопасность данных. Кроме того, такие проблемы, как интерпретируемость и прозрачность моделей ИИ, а также неясность бизнес-моделей, также сдерживают развитие индустрии ИИ.

Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3

В индустрии Web3 все еще есть возможности для улучшения в области анализа данных, пользовательского опыта и безопасности смарт-контрактов. ИИ, как инструмент повышения производительности, имеет большой потенциал в этих областях. Например, ИИ может помочь проанализировать данные на блокчейне, улучшить пользовательский интерфейс, провести аудит кода смарт-контрактов и т.д.

Анализ текущего состояния проектов AI+Web3

Web3 способствует AI

Децентрализованная вычислительная мощность

Децентрализованные вычислительные проекты, такие как Akash, Render, Gensyn и другие, стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU через токены, обеспечивая поддержку вычислений для ИИ. Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, криптовалютных майнеров и компании, обладающие большим количеством GPU. Эти проекты делятся на две категории: для вывода ИИ (, такие как Render, Akash ), и для обучения ИИ (, такие как io.net, Gensyn ).

Децентрализованная алгоритмическая модель

Децентрализованные алгоритмические модели, такие как Bittensor, пытаются создать децентрализованный рынок AI-алгоритмов, соединяя различные модели AI для предоставления услуг пользователям. Эта модель имеет потенциал для создания разнообразной экосистемы AI.

Децентрализованный сбор данных

Проекты, такие как PublicAI, стимулируют пользователей вносить вклад и проверять данные для обучения ИИ с помощью токенов. Ocean собирает пользовательские данные через токенизацию данных, а такие проекты, как Hivemapper и Dimo, также собирают децентрализованные данные в своих областях.

Протоколы с нулевым разглашением защищают частную жизнь пользователей в AI

ZKML(Нулевая Уведомление Машинное Обучение)технология позволяет обучать и делать выводы моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных. Проекты, такие как BasedAI, исследуют возможность сочетания FHE и LLM для защиты конфиденциальности пользователей.

ИИ помогает Web3

Анализ данных и прогнозирование

Многочисленные проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления анализа данных и прогнозирования. Например, Pond использует AI-графовые алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, BullBear AI прогнозирует ценовые тренды на основе исторических данных, а Numerai проводит соревнования по инвестициям с использованием AI.

Персонализированные услуги

Некоторые платформы Web3 интегрируют AI для оптимизации пользовательского опыта. Например, инструмент Wand от Dune помогает пользователям генерировать SQL-запросы на естественном языке, Followin и IQ.wiki используют ChatGPT для обобщения контента, а NFPrompt помогает пользователям создавать NFT с помощью AI.

AI аудит智能合约

Проект, такой как 0x0.ai, предлагает инструменты аудита интеллектуальных контрактов на основе ИИ, используя технологии машинного обучения для выявления потенциальных уязвимостей в коде.

Ограничения и вызовы проектов AI+Web3

Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность

Децентрализованные вычислительные продукты могут уступать централизованным продуктам по производительности, стабильности и удобству использования. В настоящее время они в основном ограничены инференсом ИИ, а не обучением, так как для обучения больших моделей требуется очень высокая пропускная способность и стабильность. Преимущества NVIDIA в производительности одной карты и многокартном соединении (NVLink) затрудняют реализацию обучения больших моделей в децентрализованных вычислениях.

Сочетание AI и Web3 довольно грубое

Многие проекты лишь поверхностно используют ИИ, не демонстрируя глубокую интеграцию и инновации с криптовалютами. Некоторые проекты больше пользуются концепцией ИИ на уровне маркетинга, фактические инновации ограничены.

Токеномика становится буфером для нарративов AI проектов

Некоторые AI-проекты могут выбирать наложение повествования Web3 и токеномики, потому что им трудно развиваться в Web2. Ключевым моментом является то, действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности, а не является чисто краткосрочной спекуляцией.

Резюме

Слияние AI и Web3 предоставляет безграничные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить Web3 более умные приложения, такие как анализ данных, аудит смарт-контрактов, персонализированные услуги и т.д. Web3 же предоставляет AI новые возможности для развития, такие как децентрализованные вычислительные мощности, совместное использование алгоритмов, сбор данных и т.д.

Несмотря на то, что проекты AI+Web3 все еще находятся на ранней стадии и сталкиваются с множеством проблем, они также приносят много преимуществ. Децентрализованные решения могут снизить зависимость от централизованных учреждений, повысить прозрачность и возможность аудита, способствовать более широкому участию и инновациям.

В будущем, с развитием технологий и более глубокими исследованиями, мы ожидаем увидеть более тесную интеграцию ИИ и Web3, что позволит создать более значимые нативные решения в таких областях, как финансы, управление, прогнозные рынки и др. Объединив аналитические способности ИИ с децентрализованностью и пользовательской автономией Web3, можно ожидать создание более умной, открытой и справедливой экономической и социальной системы.

! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .

14 Лайков