La fusión de la IA y Web3: estado actual, desafíos y perspectivas futuras
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología Web3 ha atraído una amplia atención a nivel mundial. La IA, como tecnología que simula e imita la inteligencia humana, ha logrado avances significativos en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet.
El tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares en 2023, con gigantes de la industria como OpenAI, Character.AI y Midjourney surgiendo como setas después de la lluvia. La capitalización de mercado de la industria Web3 alcanzó los 25 billones, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana apareciendo uno tras otro. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en el foco de atención de los builders y VC de Oriente y Occidente.
Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará la situación de los proyectos actuales y discutirá en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan, proporcionando referencia e información para inversores y profesionales.
Formas de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA trae mejoras en la productividad, mientras que Web3 trae cambios en las relaciones de producción. Primero analizamos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada industria, y luego discutimos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estas dificultades.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Potencia de cálculo: Las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo para el entrenamiento y la inferencia de modelos. Obtener y gestionar potencia de cálculo a gran escala es un desafío costoso y complejo, especialmente para las startups y los desarrolladores individuales.
Algoritmo: Aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido un gran éxito, todavía existen algunas dificultades. El entrenamiento de redes neuronales profundas requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y la interpretabilidad y explicabilidad del modelo son insuficientes. La robustez y la capacidad de generalización del algoritmo también son problemas importantes.
Datos: obtener datos de alta calidad y diversos sigue siendo un desafío. Los datos en ciertos campos son difíciles de conseguir, como los datos de salud. También hay problemas con la calidad, precisión y etiquetado de los datos. Proteger la privacidad y la seguridad de los datos también es un factor importante a considerar.
Además, también se deben resolver problemas como la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en los modelos de negocio de los proyectos de IA.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 tiene margen de mejora en análisis de datos, experiencia del usuario, y seguridad de contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene mucho potencial en estos aspectos.
Análisis y predicción de datos: La tecnología AI puede extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, lo que permite hacer predicciones y decisiones más precisas, lo que es de gran importancia para la evaluación de riesgos, la predicción del mercado y la gestión de activos en el ámbito DeFi.
Experiencia del usuario y servicios personalizados: La tecnología de IA puede ofrecer recomendaciones personalizadas, servicios a medida y experiencias de interacción inteligente, mejorando la participación y satisfacción del usuario.
Seguridad y protección de la privacidad: La tecnología de IA se puede utilizar para detectar y defenderse de ataques cibernéticos, reconocer comportamientos anómalos y proporcionar una mayor seguridad. Al mismo tiempo, la IA también se puede aplicar a la protección de la privacidad de los datos, protegiendo la información personal del usuario.
Auditoría de contratos inteligentes: La tecnología AI se puede utilizar para automatizar la auditoría de contratos y la detección de vulnerabilidades, mejorando la seguridad y la fiabilidad de los contratos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 abordan principalmente dos aspectos: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de IA y utilizar la tecnología de IA para servir a la mejora de los proyectos de Web3.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con el auge de la IA, la demanda de GPU ha aumentado drásticamente, lo que ha llevado a una escasez de suministro. Para abordar este problema, algunos proyectos de Web3 han comenzado a ofrecer servicios de poder de cómputo descentralizados, como Akash, Render y Gensyn. Estos proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar potencia de GPU ociosa mediante tokens, ofreciendo soporte de cómputo a los clientes de IA.
El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas. Los proyectos de potencia de cálculo descentralizada se dividen aproximadamente en dos categorías: para inferencia de IA y para entrenamiento de IA. El primero incluye Render, Akash, Aethir, etc., y el segundo incluye io.net, Gensyn.
io.net como un proyecto representativo, actualmente tiene más de 500,000 GPUs, y ha integrado la potencia de cálculo de Render y Filecoin. Gensyn, por su parte, promueve la asignación de tareas de aprendizaje automático y recompensas a través de contratos inteligentes, logrando así el entrenamiento de IA.
Modelo de algoritmo descentralizado
Las redes de modelos de algoritmos descentralizados como Bittensor, crean un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados a través de un mecanismo de incentivos con tokens. Este modelo tiene el potencial de desempeñar un papel importante en el desarrollo futuro de la IA.
Recopilación de datos descentralizada
Algunos proyectos como PublicAI logran la recolección de datos descentralizada a través de incentivos de tokens. Los usuarios pueden contribuir con datos o participar en la verificación de datos para obtener recompensas en tokens. Este enfoque fomenta una relación de beneficio mutuo entre los contribuyentes de datos y el desarrollo de la industria de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales. Proyectos como BasedAI están explorando este campo.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA o desarrollar su propia IA para ofrecer a los usuarios servicios de análisis de datos y predicción. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens alfa valiosos, mientras que BullBear AI predice las tendencias de precios basándose en datos históricos y movimientos del mercado.
Numerai como plataforma de competencia de inversión, los participantes predicen el mercado de valores basándose en IA y modelos de lenguaje grande. Plataformas de análisis de datos en cadena como Arkham también combinan IA para ofrecer servicios.
Servicio personalizado
Los proyectos de Web3 optimizan la experiencia del usuario mediante la integración de IA. Por ejemplo, Dune lanzó la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje grande para escribir consultas SQL. Plataformas como Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido. Proyectos como NFPrompt reducen los costos de creación de contenido para los usuarios a través de la IA.
Auditoría AI de contratos inteligentes
La IA también juega un papel en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece un auditor de contratos inteligentes basado en inteligencia artificial, que utiliza algoritmos avanzados para analizar contratos inteligentes e identificar vulnerabilidades o problemas potenciales.
Limitaciones y desafíos actuales de los proyectos AI+Web3
obstáculos reales en la computación descentralizada
Rendimiento y estabilidad: los productos de potencia de cómputo descentralizada dependen de nodos distribuidos globalmente, lo que puede resultar en retrasos e inestabilidad.
Disponibilidad: La disponibilidad puede verse afectada por el grado de ajuste entre la oferta y la demanda, lo que puede resultar en una falta de recursos o en la incapacidad de satisfacer las necesidades de los usuarios.
Complejidad técnica: los usuarios pueden necesitar comprender conceptos como redes distribuidas, contratos inteligentes, y el costo de uso es relativamente alto.
Dificultad de entrenamiento: Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y no para el entrenamiento de IA. La razón es que el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de datos y un ancho de banda de comunicación de alta velocidad, lo que es difícil de lograr en un entorno distribuido.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria, no ha logrado que 1+1>2.
Aplicaciones superficiales: Muchos proyectos solo utilizan la IA para mejorar la eficiencia y realizar análisis, sin demostrar la fusión nativa entre la IA y las criptomonedas ni soluciones innovadoras.
Enfoque en marketing: Algunos equipos de Web3 utilizan la tecnología AI solo en áreas limitadas, exagerando la tendencia de AI y careciendo de verdadera innovación.
La economía de los tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Muchos proyectos de AI+Web3 utilizan la economía de tokens como un medio para la financiación y la participación de usuarios, pero aún está por verse si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades prácticas. Actualmente, la mayoría de los proyectos aún no han alcanzado una etapa práctica y necesitan más equipos sólidos y con ideas que realmente satisfagan escenarios de necesidades prácticas.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico del futuro. La tecnología AI puede proporcionar escenarios de aplicación más eficientes e inteligentes para Web3, como análisis de datos, auditoría de contratos inteligentes, servicios personalizados, etc. Al mismo tiempo, la descentralización y la programabilidad de Web3 también ofrecen nuevas oportunidades para el desarrollo de la tecnología AI, como computación descentralizada, intercambio de algoritmos y recolección de datos, etc.
A pesar de que los proyectos de AI+Web3 todavía se encuentran en una etapa temprana y enfrentan numerosos desafíos, también traen algunas ventajas. Por ejemplo, la computación y la recopilación de datos descentralizadas pueden reducir la dependencia de instituciones centralizadas, aumentar la transparencia y la auditabilidad, y fomentar una participación e innovación más amplias.
En el futuro, se espera construir sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos al combinar la capacidad de análisis y toma de decisiones inteligente de la IA con la descentralización y la autonomía del usuario de Web3. A medida que la investigación avanza y la tecnología progresa, esperamos ver más soluciones nativas y significativas de IA + Web3 surgir en campos como las finanzas, las organizaciones autónomas descentralizadas, los mercados de predicción y los NFT.
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SelfCustodyIssues
· hace19h
¿Con estos datos aún quieres hacerte el alcista?
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TeaTimeTrader
· hace19h
Otra vez es el ritmo de tomar a la gente por tonta.
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GasFeeCrier
· hace19h
¿Quién vendrá a salvar el gas?
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LiquidatedAgain
· hace19h
Otra oportunidad para comprar la caída está a punto de llegar
La fusión de la IA y Web3: estado actual, desafíos y oportunidades futuras
La fusión de la IA y Web3: estado actual, desafíos y perspectivas futuras
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología Web3 ha atraído una amplia atención a nivel mundial. La IA, como tecnología que simula e imita la inteligencia humana, ha logrado avances significativos en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet.
El tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares en 2023, con gigantes de la industria como OpenAI, Character.AI y Midjourney surgiendo como setas después de la lluvia. La capitalización de mercado de la industria Web3 alcanzó los 25 billones, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana apareciendo uno tras otro. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en el foco de atención de los builders y VC de Oriente y Occidente.
Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará la situación de los proyectos actuales y discutirá en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan, proporcionando referencia e información para inversores y profesionales.
Formas de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA trae mejoras en la productividad, mientras que Web3 trae cambios en las relaciones de producción. Primero analizamos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada industria, y luego discutimos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estas dificultades.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Potencia de cálculo: Las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo para el entrenamiento y la inferencia de modelos. Obtener y gestionar potencia de cálculo a gran escala es un desafío costoso y complejo, especialmente para las startups y los desarrolladores individuales.
Algoritmo: Aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido un gran éxito, todavía existen algunas dificultades. El entrenamiento de redes neuronales profundas requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y la interpretabilidad y explicabilidad del modelo son insuficientes. La robustez y la capacidad de generalización del algoritmo también son problemas importantes.
Datos: obtener datos de alta calidad y diversos sigue siendo un desafío. Los datos en ciertos campos son difíciles de conseguir, como los datos de salud. También hay problemas con la calidad, precisión y etiquetado de los datos. Proteger la privacidad y la seguridad de los datos también es un factor importante a considerar.
Además, también se deben resolver problemas como la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en los modelos de negocio de los proyectos de IA.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 tiene margen de mejora en análisis de datos, experiencia del usuario, y seguridad de contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene mucho potencial en estos aspectos.
Análisis y predicción de datos: La tecnología AI puede extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos, lo que permite hacer predicciones y decisiones más precisas, lo que es de gran importancia para la evaluación de riesgos, la predicción del mercado y la gestión de activos en el ámbito DeFi.
Experiencia del usuario y servicios personalizados: La tecnología de IA puede ofrecer recomendaciones personalizadas, servicios a medida y experiencias de interacción inteligente, mejorando la participación y satisfacción del usuario.
Seguridad y protección de la privacidad: La tecnología de IA se puede utilizar para detectar y defenderse de ataques cibernéticos, reconocer comportamientos anómalos y proporcionar una mayor seguridad. Al mismo tiempo, la IA también se puede aplicar a la protección de la privacidad de los datos, protegiendo la información personal del usuario.
Auditoría de contratos inteligentes: La tecnología AI se puede utilizar para automatizar la auditoría de contratos y la detección de vulnerabilidades, mejorando la seguridad y la fiabilidad de los contratos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 abordan principalmente dos aspectos: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de IA y utilizar la tecnología de IA para servir a la mejora de los proyectos de Web3.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con el auge de la IA, la demanda de GPU ha aumentado drásticamente, lo que ha llevado a una escasez de suministro. Para abordar este problema, algunos proyectos de Web3 han comenzado a ofrecer servicios de poder de cómputo descentralizados, como Akash, Render y Gensyn. Estos proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar potencia de GPU ociosa mediante tokens, ofreciendo soporte de cómputo a los clientes de IA.
El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas. Los proyectos de potencia de cálculo descentralizada se dividen aproximadamente en dos categorías: para inferencia de IA y para entrenamiento de IA. El primero incluye Render, Akash, Aethir, etc., y el segundo incluye io.net, Gensyn.
io.net como un proyecto representativo, actualmente tiene más de 500,000 GPUs, y ha integrado la potencia de cálculo de Render y Filecoin. Gensyn, por su parte, promueve la asignación de tareas de aprendizaje automático y recompensas a través de contratos inteligentes, logrando así el entrenamiento de IA.
Modelo de algoritmo descentralizado
Las redes de modelos de algoritmos descentralizados como Bittensor, crean un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados a través de un mecanismo de incentivos con tokens. Este modelo tiene el potencial de desempeñar un papel importante en el desarrollo futuro de la IA.
Recopilación de datos descentralizada
Algunos proyectos como PublicAI logran la recolección de datos descentralizada a través de incentivos de tokens. Los usuarios pueden contribuir con datos o participar en la verificación de datos para obtener recompensas en tokens. Este enfoque fomenta una relación de beneficio mutuo entre los contribuyentes de datos y el desarrollo de la industria de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales. Proyectos como BasedAI están explorando este campo.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA o desarrollar su propia IA para ofrecer a los usuarios servicios de análisis de datos y predicción. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens alfa valiosos, mientras que BullBear AI predice las tendencias de precios basándose en datos históricos y movimientos del mercado.
Numerai como plataforma de competencia de inversión, los participantes predicen el mercado de valores basándose en IA y modelos de lenguaje grande. Plataformas de análisis de datos en cadena como Arkham también combinan IA para ofrecer servicios.
Servicio personalizado
Los proyectos de Web3 optimizan la experiencia del usuario mediante la integración de IA. Por ejemplo, Dune lanzó la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje grande para escribir consultas SQL. Plataformas como Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido. Proyectos como NFPrompt reducen los costos de creación de contenido para los usuarios a través de la IA.
Auditoría AI de contratos inteligentes
La IA también juega un papel en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece un auditor de contratos inteligentes basado en inteligencia artificial, que utiliza algoritmos avanzados para analizar contratos inteligentes e identificar vulnerabilidades o problemas potenciales.
Limitaciones y desafíos actuales de los proyectos AI+Web3
obstáculos reales en la computación descentralizada
Rendimiento y estabilidad: los productos de potencia de cómputo descentralizada dependen de nodos distribuidos globalmente, lo que puede resultar en retrasos e inestabilidad.
Disponibilidad: La disponibilidad puede verse afectada por el grado de ajuste entre la oferta y la demanda, lo que puede resultar en una falta de recursos o en la incapacidad de satisfacer las necesidades de los usuarios.
Complejidad técnica: los usuarios pueden necesitar comprender conceptos como redes distribuidas, contratos inteligentes, y el costo de uso es relativamente alto.
Dificultad de entrenamiento: Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y no para el entrenamiento de IA. La razón es que el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de datos y un ancho de banda de comunicación de alta velocidad, lo que es difícil de lograr en un entorno distribuido.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria, no ha logrado que 1+1>2.
Aplicaciones superficiales: Muchos proyectos solo utilizan la IA para mejorar la eficiencia y realizar análisis, sin demostrar la fusión nativa entre la IA y las criptomonedas ni soluciones innovadoras.
Enfoque en marketing: Algunos equipos de Web3 utilizan la tecnología AI solo en áreas limitadas, exagerando la tendencia de AI y careciendo de verdadera innovación.
La economía de los tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Muchos proyectos de AI+Web3 utilizan la economía de tokens como un medio para la financiación y la participación de usuarios, pero aún está por verse si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades prácticas. Actualmente, la mayoría de los proyectos aún no han alcanzado una etapa práctica y necesitan más equipos sólidos y con ideas que realmente satisfagan escenarios de necesidades prácticas.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico del futuro. La tecnología AI puede proporcionar escenarios de aplicación más eficientes e inteligentes para Web3, como análisis de datos, auditoría de contratos inteligentes, servicios personalizados, etc. Al mismo tiempo, la descentralización y la programabilidad de Web3 también ofrecen nuevas oportunidades para el desarrollo de la tecnología AI, como computación descentralizada, intercambio de algoritmos y recolección de datos, etc.
A pesar de que los proyectos de AI+Web3 todavía se encuentran en una etapa temprana y enfrentan numerosos desafíos, también traen algunas ventajas. Por ejemplo, la computación y la recopilación de datos descentralizadas pueden reducir la dependencia de instituciones centralizadas, aumentar la transparencia y la auditabilidad, y fomentar una participación e innovación más amplias.
En el futuro, se espera construir sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos al combinar la capacidad de análisis y toma de decisiones inteligente de la IA con la descentralización y la autonomía del usuario de Web3. A medida que la investigación avanza y la tecnología progresa, esperamos ver más soluciones nativas y significativas de IA + Web3 surgir en campos como las finanzas, las organizaciones autónomas descentralizadas, los mercados de predicción y los NFT.