Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión naturales con la IA. Bajo una arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente limitados, enfrentando múltiples desafíos como cuellos de botella en la potencia computacional, filtración de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. En cambio, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede ofrecer un nuevo impulso al desarrollo de la IA a través de redes de potencia computacional compartida, mercados de datos abiertos y computación de privacidad. Al mismo tiempo, la IA puede dotar a Web3 de numerosas capacidades, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-fraude, impulsando así la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA tiene un significado importante para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la potencia computacional.
Impulsado por datos: una base sólida de IA y Web3
Los datos son el motor principal que impulsa el desarrollo de la IA, como el combustible lo es para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una gran capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de obtención y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
El costo de obtención de datos es alto, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo asuman.
Los recursos de datos están monopolizados por grandes empresas tecnológicas, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan riesgos de filtración y abuso de privacidad
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizado:
Los usuarios pueden vender recursos de red ociosos a empresas de IA, capturando datos de la red de manera descentralizada, que después de ser limpiados y transformados, proporcionan datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adoptando el modo "label to earn", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos mediante tokens, reuniendo conocimientos profesionales globales y mejorando la capacidad de análisis de datos.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain ofrece un entorno de transacción público y transparente para ambas partes de la oferta y demanda de datos, promoviendo la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos en el mundo real aún presenta algunos problemas, como la calidad de los datos desigual, la dificultad de procesamiento, así como la falta de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían convertirse en la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la promulgación de regulaciones refleja una estricta salvaguarda de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser aprovechados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la encriptación homomórfica completa, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado del cálculo de los datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de IA, permitiendo que la potencia computacional de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin contacto con los datos originales. Esto brinda a las empresas de IA una gran ventaja, ya que pueden ofrecer servicios API de forma segura mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento de datos y modelos encriptados a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación segura para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia computacional: cálculo de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia computacional, superando con creces la oferta actual de recursos computacionales. Esta escasez de potencia computacional no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados de IA sean difíciles de alcanzar para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, junto con la desaceleración en el rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia computacional. Los profesionales de la IA se enfrentan a la difícil elección de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación a demanda y económica.
Una red de potencia computacional AI descentralizada agrega recursos de GPU ociosos a nivel global, proporcionando un mercado de potencia computacional económico y fácil de usar para las empresas de AI. Los demandantes de potencia computacional pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia computacional. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y después de la verificación, reciben recompensas en puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver los problemas de cuellos de botella en la potencia computacional en campos como la AI.
Además de la red de potencia computacional descentralizada general, también hay redes de potencia computacional dedicadas al entrenamiento y la inferencia de IA.
La red de potencia computacional descentralizada proporciona un mercado de potencia computacional justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada a las aplicaciones y aumentando la eficiencia en el uso de la potencia computacional. En el ecosistema web3, la red de potencia computacional descentralizada jugará un papel clave, atrayendo a más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología AI.
DePIN: Web3 empodera la IA de borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, estamos más familiarizados con el concepto de DePIN. Web3 enfatiza la Descentralización y la soberanía de los datos del usuario, DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario al procesar datos de manera local, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos; el mecanismo de economía de Token nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos computacionales, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de cierta cadena pública, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO：Nuevo paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, tokenizando modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de ingresos, los desarrolladores tienen dificultades para obtener ingresos continuos de la utilización posterior de los modelos de IA, especialmente cuando los modelos se integran en otros productos y servicios. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta a los inversores y usuarios potenciales evaluar su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial de los modelos.
IMO ofrece un nuevo método de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir las ganancias generadas por el modelo en el futuro. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para asegurar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los beneficios.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y brinda impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una fase de intento inicial, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones adecuadas para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias a través de la interacción con el usuario, y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma nativa de aplicaciones de AI abierta ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de robots y conectarse a bases de datos externas, dedicada a construir un ecosistema de contenido de AI justo y abierto, utilizando tecnología de AI generativa para empoderar a las personas a convertirse en supercreadores. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje grande especializado, haciendo que el juego de roles sea más humano; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de productos de AI, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Utilizando el AI Agent personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se explora más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia computacional descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje grandes, entre otras cuestiones clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.
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ZkSnarker
· hace22h
dato curioso: la privacidad en web3 es básicamente la nueva frontera del sesgo en la IA... me ha dejado asombrado en este momento
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CryptoWageSlave
· hace22h
Miren bien esta ola de mercado, fren.
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GasFeeCry
· hace22h
Y listo.
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JustAnotherWallet
· hace22h
¡Bajista! No hay escenarios de aplicación sustanciales.
Web3 y la fusión de IA: un avance revolucionario en datos, privacidad y Potencia computacional
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión naturales con la IA. Bajo una arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente limitados, enfrentando múltiples desafíos como cuellos de botella en la potencia computacional, filtración de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. En cambio, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede ofrecer un nuevo impulso al desarrollo de la IA a través de redes de potencia computacional compartida, mercados de datos abiertos y computación de privacidad. Al mismo tiempo, la IA puede dotar a Web3 de numerosas capacidades, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-fraude, impulsando así la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA tiene un significado importante para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la potencia computacional.
Impulsado por datos: una base sólida de IA y Web3
Los datos son el motor principal que impulsa el desarrollo de la IA, como el combustible lo es para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una gran capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de obtención y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizado:
Sin embargo, la obtención de datos en el mundo real aún presenta algunos problemas, como la calidad de los datos desigual, la dificultad de procesamiento, así como la falta de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían convertirse en la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la promulgación de regulaciones refleja una estricta salvaguarda de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser aprovechados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la encriptación homomórfica completa, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado del cálculo de los datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de IA, permitiendo que la potencia computacional de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin contacto con los datos originales. Esto brinda a las empresas de IA una gran ventaja, ya que pueden ofrecer servicios API de forma segura mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento de datos y modelos encriptados a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación segura para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia computacional: cálculo de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia computacional, superando con creces la oferta actual de recursos computacionales. Esta escasez de potencia computacional no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados de IA sean difíciles de alcanzar para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, junto con la desaceleración en el rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia computacional. Los profesionales de la IA se enfrentan a la difícil elección de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación a demanda y económica.
Una red de potencia computacional AI descentralizada agrega recursos de GPU ociosos a nivel global, proporcionando un mercado de potencia computacional económico y fácil de usar para las empresas de AI. Los demandantes de potencia computacional pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia computacional. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y después de la verificación, reciben recompensas en puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver los problemas de cuellos de botella en la potencia computacional en campos como la AI.
Además de la red de potencia computacional descentralizada general, también hay redes de potencia computacional dedicadas al entrenamiento y la inferencia de IA.
La red de potencia computacional descentralizada proporciona un mercado de potencia computacional justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada a las aplicaciones y aumentando la eficiencia en el uso de la potencia computacional. En el ecosistema web3, la red de potencia computacional descentralizada jugará un papel clave, atrayendo a más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología AI.
DePIN: Web3 empodera la IA de borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, estamos más familiarizados con el concepto de DePIN. Web3 enfatiza la Descentralización y la soberanía de los datos del usuario, DePIN mejora la protección de la privacidad del usuario al procesar datos de manera local, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos; el mecanismo de economía de Token nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos computacionales, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de cierta cadena pública, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO：Nuevo paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, tokenizando modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de ingresos, los desarrolladores tienen dificultades para obtener ingresos continuos de la utilización posterior de los modelos de IA, especialmente cuando los modelos se integran en otros productos y servicios. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta a los inversores y usuarios potenciales evaluar su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial de los modelos.
IMO ofrece un nuevo método de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir las ganancias generadas por el modelo en el futuro. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para asegurar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los beneficios.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y brinda impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO se encuentra en una fase de intento inicial, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones adecuadas para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias a través de la interacción con el usuario, y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma nativa de aplicaciones de AI abierta ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de robots y conectarse a bases de datos externas, dedicada a construir un ecosistema de contenido de AI justo y abierto, utilizando tecnología de AI generativa para empoderar a las personas a convertirse en supercreadores. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje grande especializado, haciendo que el juego de roles sea más humano; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de productos de AI, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Utilizando el AI Agent personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como videollamadas, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se explora más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia computacional descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje grandes, entre otras cuestiones clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos comerciales y servicios innovadores.