Fusion de l'IA et du Web3 : Analyse de l'état actuel et perspectives d'avenir
I. Introduction
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des avancées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations et innovations dans divers secteurs. Le Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer notre perception et notre utilisation d'Internet.
La taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars en 2023, avec l'émergence rapide de géants comme OpenAI, Character.AI et Midjourney. L'industrie Web3 atteint une capitalisation boursière de 25 000 milliards de dollars, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum et Solana qui apparaissent sans cesse. La combinaison de l'IA et de Web3 devient un domaine d'intérêt central pour les builders et les VC des deux côtés.
Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et son impact. Nous analyserons l'état des projets actuels, les limitations et les défis auxquels ils sont confrontés, afin de fournir des perspectives aux investisseurs et aux praticiens.
Deux, les modes d'interaction entre l'IA et le Web3
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA sont la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent de grandes ressources de calcul, l'acquisition et la gestion d'une puissance de calcul à grande échelle sont coûteuses. Cela est particulièrement difficile pour les startups et les développeurs individuels.
Algorithme : Bien que les algorithmes d'apprentissage profond aient connu un grand succès, des problèmes subsistent. L'entraînement nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, l'interprétabilité des modèles est insuffisante, et la robustesse ainsi que la capacité de généralisation doivent être améliorées.
Données : Il est difficile d'acquérir des données de haute qualité et diversifiées. Dans certains domaines, les données sont difficiles à obtenir, et la qualité des données ainsi que l'annotation posent également problème. La protection de la vie privée et de la sécurité des données est également un facteur important à prendre en compte.
De plus, des problèmes tels que le manque d'interprétabilité et de transparence des modèles d'IA, ainsi qu'un modèle commercial peu clair, doivent également être résolus de toute urgence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 a encore des marges de progression en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Trois, Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
3.1 Web3 aide l'IA
3.1.1 Pouvoir de calcul décentralisé
Avec l'explosion de la demande en IA, les GPU sont en pénurie. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de puissance de calcul décentralisée grâce à des incitations par des tokens, comme Akash, Render, Gensyn, etc.
Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée grâce à des tokens, offrant un soutien en puissance de calcul aux clients AI. L'offre est principalement composée de fournisseurs de services cloud, de mineurs de cryptomonnaies et de grandes entreprises.
Le projet est principalement divisé en deux catégories : l'une pour l'inférence AI ( comme Render, Akash ), l'autre pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ). La différence principale réside dans les exigences en termes de puissance de calcul.
io.net en tant que projet représentatif, compte actuellement plus de 500 000 GPU, a intégré la puissance de calcul de Render et Filecoin, et l'écosystème continue de se développer.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
Prenons Bittensor comme exemple, le côté de l'offre du modèle algorithmique contribue des modèles d'apprentissage automatique au réseau, obtenant des récompenses en tokens. Le réseau utilise un mécanisme de consensus pour garantir la meilleure réponse. Le token TAO est utilisé pour inciter les mineurs à contribuer des modèles algorithmiques et les utilisateurs à payer des frais d'utilisation.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Collecte de données décentralisée réalisée grâce à des incitations par jetons. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de collecter des données AI sur les réseaux sociaux et de recevoir des récompenses en jetons. Ocean collecte des services de données utilisateur pour l'IA grâce à la tokenisation des données.
3.1.4 Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance permet de valider des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML permet l'entraînement et l'inférence de modèles sans divulguer les données d'origine. BasedAI propose d'intégrer FHE avec LLM pour protéger la vie privée des données.
3.2 L'IA au service du Web3
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 intègrent des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond prédit des tokens de valeur grâce à des algorithmes d'IA, BullBear AI prédit les tendances des prix, et Numerai organise des compétitions de prévision du marché boursier par IA.
3.2.2 Services personnalisés
Les projets Web3 intègrent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand pour générer des requêtes SQL avec l'IA, Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu, NFPrompt utilise l'IA pour générer des NFT afin de réduire les coûts de création.
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier les vulnérabilités du code des contrats intelligents de manière plus efficace et précise. Par exemple, 0x0.ai propose un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant l'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels.
Quatre, les limitations et défis des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Les performances et la stabilité peuvent ne pas être aussi bonnes que celles des produits de puissance centralisés.
La disponibilité est affectée par le degré d'adéquation entre l'offre et la demande.
La complexité technique est élevée, le seuil d'utilisation pour les utilisateurs est élevé
Actuellement, il est principalement limité à l'inférence AI, difficile de réaliser un entraînement AI à grande échelle.
Analyse des causes:
L'entraînement de l'IA nécessite une énorme quantité de données et de bande passante, ce qui est difficile à satisfaire de manière décentralisée.
L'entraînement de grands modèles nécessite une haute stabilité, le coût des interruptions est élevé.
Les avantages de la communication multi-cartes NVLink d'NVIDIA sont évidents, la décentralisation est difficile à réaliser.
4.2 L'association de l'IA et du Web3 est relativement rudimentaire
La plupart des projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans réelle intégration profonde.
De nombreuses équipes n'exploitent le concept d'IA qu'au niveau marketing, avec un manque d'innovation.
4.3 L'économie des tokens devient un tampon dans la narration des projets d'IA
Certains projets utilisent la narration Web3 et l'économie des jetons pour promouvoir l'engagement des utilisateurs
Il est discutable de savoir si l'économie des tokens répond réellement aux besoins pratiques des projets d'IA.
La plupart des projets n'ont pas encore atteint la phase d'utilité.
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futur. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, et la caractéristique décentralisée du Web3 apporte également de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien que les projets soient encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, ils apportent également des avantages tels que la décentralisation et la transparence.
L'avenir, la combinaison de l'IA et du Web3 devrait construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes. La clé réside dans la recherche approfondie et l'innovation, réalisant une intégration étroite de l'IA avec les cryptomonnaies, et créant des solutions natives et significatives dans divers domaines.
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GasFeeThunder
· Il y a 21h
off-chain données semblent étranges... attendons un peu pour voir
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CantAffordPancake
· Il y a 21h
Le marché des trillions, n'est-ce pas ? Même les chiens n'y jouent pas.
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GateUser-75ee51e7
· Il y a 21h
On raconte encore des histoires sur l'IA et le Web3.
Voir l'originalRépondre0
DataPickledFish
· Il y a 21h
Encore encore encore en train de parler d'IA et de Web3~ Ce poisson de cuisine va voir combien de temps ça peut durer.
État de la fusion AI+Web3 : opportunités et défis coexistent
Fusion de l'IA et du Web3 : Analyse de l'état actuel et perspectives d'avenir
I. Introduction
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des avancées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations et innovations dans divers secteurs. Le Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer notre perception et notre utilisation d'Internet.
La taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars en 2023, avec l'émergence rapide de géants comme OpenAI, Character.AI et Midjourney. L'industrie Web3 atteint une capitalisation boursière de 25 000 milliards de dollars, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum et Solana qui apparaissent sans cesse. La combinaison de l'IA et de Web3 devient un domaine d'intérêt central pour les builders et les VC des deux côtés.
Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et son impact. Nous analyserons l'état des projets actuels, les limitations et les défis auxquels ils sont confrontés, afin de fournir des perspectives aux investisseurs et aux praticiens.
Deux, les modes d'interaction entre l'IA et le Web3
2.1 Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA sont la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent de grandes ressources de calcul, l'acquisition et la gestion d'une puissance de calcul à grande échelle sont coûteuses. Cela est particulièrement difficile pour les startups et les développeurs individuels.
Algorithme : Bien que les algorithmes d'apprentissage profond aient connu un grand succès, des problèmes subsistent. L'entraînement nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, l'interprétabilité des modèles est insuffisante, et la robustesse ainsi que la capacité de généralisation doivent être améliorées.
Données : Il est difficile d'acquérir des données de haute qualité et diversifiées. Dans certains domaines, les données sont difficiles à obtenir, et la qualité des données ainsi que l'annotation posent également problème. La protection de la vie privée et de la sécurité des données est également un facteur important à prendre en compte.
De plus, des problèmes tels que le manque d'interprétabilité et de transparence des modèles d'IA, ainsi qu'un modèle commercial peu clair, doivent également être résolus de toute urgence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 a encore des marges de progression en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Trois, Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
3.1 Web3 aide l'IA
3.1.1 Pouvoir de calcul décentralisé
Avec l'explosion de la demande en IA, les GPU sont en pénurie. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de puissance de calcul décentralisée grâce à des incitations par des tokens, comme Akash, Render, Gensyn, etc.
Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée grâce à des tokens, offrant un soutien en puissance de calcul aux clients AI. L'offre est principalement composée de fournisseurs de services cloud, de mineurs de cryptomonnaies et de grandes entreprises.
Le projet est principalement divisé en deux catégories : l'une pour l'inférence AI ( comme Render, Akash ), l'autre pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ). La différence principale réside dans les exigences en termes de puissance de calcul.
io.net en tant que projet représentatif, compte actuellement plus de 500 000 GPU, a intégré la puissance de calcul de Render et Filecoin, et l'écosystème continue de se développer.
3.1.2 Modèle d'algorithme décentralisé
Prenons Bittensor comme exemple, le côté de l'offre du modèle algorithmique contribue des modèles d'apprentissage automatique au réseau, obtenant des récompenses en tokens. Le réseau utilise un mécanisme de consensus pour garantir la meilleure réponse. Le token TAO est utilisé pour inciter les mineurs à contribuer des modèles algorithmiques et les utilisateurs à payer des frais d'utilisation.
3.1.3 Collecte de données décentralisée
Collecte de données décentralisée réalisée grâce à des incitations par jetons. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de collecter des données AI sur les réseaux sociaux et de recevoir des récompenses en jetons. Ocean collecte des services de données utilisateur pour l'IA grâce à la tokenisation des données.
3.1.4 Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance permet de valider des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML permet l'entraînement et l'inférence de modèles sans divulguer les données d'origine. BasedAI propose d'intégrer FHE avec LLM pour protéger la vie privée des données.
3.2 L'IA au service du Web3
3.2.1 Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 intègrent des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond prédit des tokens de valeur grâce à des algorithmes d'IA, BullBear AI prédit les tendances des prix, et Numerai organise des compétitions de prévision du marché boursier par IA.
3.2.2 Services personnalisés
Les projets Web3 intègrent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand pour générer des requêtes SQL avec l'IA, Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu, NFPrompt utilise l'IA pour générer des NFT afin de réduire les coûts de création.
3.2.3 Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier les vulnérabilités du code des contrats intelligents de manière plus efficace et précise. Par exemple, 0x0.ai propose un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant l'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels.
Quatre, les limitations et défis des projets AI+Web3
4.1 Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Analyse des causes:
4.2 L'association de l'IA et du Web3 est relativement rudimentaire
4.3 L'économie des tokens devient un tampon dans la narration des projets d'IA
Cinq, résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futur. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, et la caractéristique décentralisée du Web3 apporte également de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien que les projets soient encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, ils apportent également des avantages tels que la décentralisation et la transparence.
L'avenir, la combinaison de l'IA et du Web3 devrait construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes. La clé réside dans la recherche approfondie et l'innovation, réalisant une intégration étroite de l'IA avec les cryptomonnaies, et créant des solutions natives et significatives dans divers domaines.