A trilha AI+Web3 pode ser dividida em três camadas: camada de infraestrutura, camada intermediária e camada de aplicação. Entre eles, a camada de infraestrutura concentra-se em fornecer poder computacional e armazenamento, que é atualmente o campo mais popular.
Além dos casos da camada de aplicação em jogos, redes sociais, transações, etc., a IA também pode ser usada em análise de dados, monitoramento e rastreamento de informações, licitações e apostas e outros campos.
Os projetos que estão intimamente relacionados com o conceito de IA podem muitas vezes ganhar rapidamente a preferência do mercado, mas deve ter-se o cuidado de filtrar projetos que não sejam dignos do seu nome e que sejam puramente temas quentes.
Introdução
Recentemente, uma série de projetos AI+Web3 despertou o entusiasmo do mercado. Para explorar profundamente esta potencial oportunidade de mercado, a Gate.io Research combinará vários projetos importantes e conduzirá uma análise aprofundada de cada elo da cadeia da indústria AI+Web3 , com o objetivo de proporcionar aos leitores uma compreensão abrangente e aprofundada.
AI+Web3: Nova tecnologia, nova direção, novo hype
No ano passado, com o surgimento de modelos de IA generativos em grande escala, como o ChatGPT, a IA tornou-se um tema de investimento importante perseguido pelos mercados de capitais mundiais. Ao mesmo tempo, o mercado Web3 também deu início a uma nova rodada de prosperidade.
A combinação orgânica de IA e Web3 tornou-se, sem dúvida, a intersecção de dois temas importantes no campo tecnológico atual. Recentemente, temos observado um grande número de projetos novos e antigos em torno deste tema ganhando a atenção do mercado, o que evidencia o forte interesse e elevadas expectativas dos investidores por esta combinação.
De acordo com a definição de Wanxiang Blockchain, a combinação de AI + Web3 se reflete principalmente em dois aspectos: como o Web3 promove o desenvolvimento de IA e como os aplicativos Web3 combinam a tecnologia de IA. Atualmente, a maioria dos projetos tende a aproveitar tecnologias e conceitos Web3 para promover o avanço da IA. Para analisar essa combinação, podemos começar com todo o processo de IA, desde o treinamento do modelo até a aplicação.
O processo de produção de IA inclui aproximadamente: aquisição de dados, que fornece a base para o treinamento do modelo; pré-processamento de dados e engenharia de recursos/dicas, que envolve limpeza de dados, anotação e consulta estruturada; treinamento e ajuste de modelo, que melhora o desempenho do modelo por meio de iteração; modelo revisão e governança para garantir a qualidade e transparência do modelo; inferência de modelo para fazer previsões sobre novos dados; implantação e monitoramento de modelo para garantir que o modelo permaneça ideal para aplicações práticas.
Nesse processo, o Web3 possui muitos pontos de integração. Por exemplo, a rede distribuída e o mecanismo de incentivo da Web3 podem construir uma rede e comunidade de IA mais aberta e de código aberto para atender às necessidades de aplicações de IA para infraestrutura aberta e redes de dados de baixo custo. Ao mesmo tempo, o Web3 combinado com tecnologias de criptografia como o ZK pode melhorar o problema de confiança da IA e resolver desafios como transparência do modelo, preconceito e aplicação ética.
Figura 1 Fonte: Vientiane Blockchain
Conforme mostrado na figura acima, a trilha AI+Web3 pode ser dividida em três camadas: camada de infraestrutura, camada intermediária e camada de aplicativo.
A camada de infraestrutura se concentra em fornecer poder de computação e armazenamento. A adição do Web3 pode reduzir seu custo e servir mais aplicações de IA.
A camada intermediária utiliza a tecnologia Web3 para otimizar os processos de produção de IA, como aquisição de dados, pré-processamento e verificação de modelos, e muitos projetos inovadores surgiram.
A camada de aplicação mostra a ampla gama de aplicações de IA na Web3, como geração, análise e previsão de conteúdo. Segundo observação do autor, a descrição da camada de aplicação na figura acima ainda é conservadora e será discutida detalhadamente à tarde. Embora ainda não exista um projecto líder, o potencial é enorme e a concorrência futura centrar-se-á em produtos e capacidades técnicas.
Faremos uma análise de caso específico desses projetos de três níveis nos capítulos seguintes.
Projetos importantes de AI+Web3 estão surgindo um após o outro
AI+DePIN
Todo o fluxo de trabalho da IA é inseparável do suporte da infraestrutura de computação e armazenamento. Essas instalações não são apenas responsáveis por fornecer o poderoso poder computacional necessário para o treinamento e previsão do modelo, mas também por armazenar, gerenciar e analisar dados em todo o modelo de dados. e ciclo de vida.
Atualmente, o rápido crescimento das aplicações de IA resultou numa enorme procura de infraestruturas, especialmente de capacidades de computação de alto desempenho. Portanto, o desenvolvimento de infraestruturas de computação e armazenamento mais eficientes, de baixo custo e mais ricas em recursos tornou-se uma tendência chave nas fases iniciais do desenvolvimento da IA, e esta é também a área mais popular atualmente.
Figura 2 Fonte: Rede de Renderização
Neste campo surgiram muitos projetos representativos, como Render Network, que nasceu no último mercado altista e presta principalmente serviços de prestação, Akash, que se concentra em computação em nuvem, Filecoin e Arweave, que se concentra em armazenamento em nuvem, etc., e os principais projetos recém-lançados neste mercado altista são IO.NET e Aethir, que fornecem suporte de poder computacional para IA.
IA+Dados
A camada intermediária é um elo fundamental no processo de produção de IA, que utiliza a tecnologia Web3 para otimizar e melhorar fluxos de trabalho específicos.
Primeiro, na fase de aquisição de dados, a camada intermediária introduz o gerenciamento descentralizado de identidade de dados, que não apenas protege a segurança dos dados do usuário, mas também garante que a propriedade dos dados seja clara. Ao mesmo tempo, através do mecanismo de incentivo, os utilizadores também podem ser encorajados a partilhar dados de alta qualidade para obterem monetização, expandindo assim as fontes de dados.
Devido às limitações do estágio de desenvolvimento da indústria, poucos projetos relativamente conhecidos nasceram neste campo durante o último mercado em alta e baixa. Este mercado altista viu o surgimento do projeto de identidade de IA Worldcoin (já escrevemos sobre esse projeto muitas vezes), Aspecta investido pela Gate.io, bem como a plataforma de negociação de dados Ocean Protocol, a rede de dados de mineração de banda larga Grass, etc.
Figura 3 Fonte: Aspecta
Em segundo lugar, na fase de pré-processamento de dados, a camada intermediária está comprometida em construir uma plataforma distribuída de anotação e processamento de dados de IA para fornecer um forte suporte para o treinamento subsequente do modelo. Neste sentido, projetos como o Public AI alcançaram resultados significativos.
Finalmente, na fase de verificação e raciocínio do modelo, a camada intermediária faz pleno uso da combinação da tecnologia Web3 e da tecnologia de criptografia, como ZK, criptografia homomórfica, etc., para verificar se os dados e parâmetros corretos são usados no raciocínio do modelo. processo. Isto não só garante a precisão do modelo, mas também protege a privacidade dos dados de entrada. Cenários de aplicação típicos são ZKML, como Bittensor, Privasea, Modulus e Privasea investidos pela Gate Labs.
AI+centrado na intenção
Centrada na intenção, traduzida como “centrada na intenção”, a intenção refere-se diretamente a “o que você quer fazer”, ela foca nos resultados e não no processo. O objetivo centrado na intenção é tornar as tediosas operações on-chain “a um passo de distância” por meio da otimização de protocolos e infraestrutura. Para ser mais preciso, ao ocultar o complexo processo operacional do passado, os usuários podem atingir seus objetivos de forma intuitiva e direta, o que incorpora a conotação de abstração em cadeia.
Atualmente, os cenários comuns para o uso de IA incluem cross-chain, airdrops, governança, transações de grande quantidade e operações em lote. O Telegram Bot, que discutimos anteriormente neste artigo, também pode se enquadrar nesta categoria.
Por exemplo, a Delysium (AGI) está comprometida em usar IA para construir uma rede de agentes de IA centrada na intenção do usuário para Web3, e ganhou grande atenção em mercados como a Coreia do Sul.
Conforme mostrado na figura, o token do projeto experimentou um aumento surpreendente nos últimos tempos devido ao entusiasmo do mercado e à descoberta de valor.
Figura 4 Fonte: Gate.io
Delysium lançou uma agente de IA chamada Lucy. Como um sistema operacional Web3 orientado por IA, Lucy pode planejar de forma inteligente e executar fluxos de trabalho automaticamente que atendem às necessidades do usuário com base na compreensão das intenções e objetivos contidos na linguagem natural, simplificando os processos operacionais complexos dos aplicativos e protocolos Web3 atuais.
IA+Jogo
AI+Game também possui um alto nível de imaginação. A tecnologia de IA não apenas acelera o processo de produção de jogos, mas também percorre todos os aspectos da produção de jogos, mostrando grande potencial, desde a mineração de hábitos do usuário até a personalização de cenários de interação personalizados. Hoje, os principais fabricantes de jogos estão adotando ativamente a IA e reconstruindo a ecologia da cadeia da indústria de jogos.
Em termos de produção de jogos, a IA fornece assistência poderosa para arte, planejamento e operações. Quer se trate de inspiração criativa, geração de níveis, redação e análise operacional, a IA está acelerando a produção de conteúdo de jogos. Em termos de experiência de jogo, a geração de linguagem natural, geração de imagens e outros recursos trazidos pela IA tornam a jogabilidade mais inovadora e diversificada, e a interação com os NPCs mais inteligente e vívida.
Por exemplo, Juewu AI em "Honor of Kings" tem sido amplamente utilizado na avaliação e teste de níveis; em "Mount & Blade II: Bannerlord", o ChatGPT permite que NPCs respondam dinamicamente aos jogadores, melhorando a interatividade do jogo; e em " Mount & Blade II: Bannerlord", ChatGPT permite que NPCs respondam dinamicamente aos jogadores, melhorando a interatividade do jogo; Em "Everlasting", os jogadores podem até usar pintura de IA para gerar modelos de moda e votar nas obras mais populares, demonstrando o enorme potencial da IA na inovação de jogos.
Figura 5 Fonte: sleeplessAI
Além dos jogos Web2 tradicionais que adotam IA, os jogos Web3 não são diferentes. Por exemplo, o Ultiverse fornece aos usuários análises detalhadas de recursos de IA e experiências sociais, de jogos, metaverso e outras experiências personalizadas por meio de seu poderoso mecanismo de IA, bem como o jogo complementar virtual focado em IA do sleeplessAI.
IA+Análise
Além de casos de camada de aplicação em jogos, redes sociais, transações, etc., a IA também pode ser usada em análise de dados, monitoramento e rastreamento de informações, licitações e apostas e outros campos.Projetos representativos como Kaito e Dune surgiram e estabelecer uma referência para o setor.
Freqüentemente nos referimos aos gráficos de dados do Dune em nossas postagens de blog, portanto não há necessidade de entrar em detalhes aqui.
Resumo
No ano passado, a integração da Web3 e da IA não só liderou uma nova tendência em tecnologia, mas também gerou um novo consenso na indústria: o blockchain mudou as relações de produção e a IA mudou a produtividade. Este conceito está agora profundamente enraizado nos corações das pessoas e tornou-se uma poderosa força motriz para o desenvolvimento da indústria.
À medida que os fabricantes de jogos, protocolos DeFi e outros projetos de infraestrutura Web3 aumentaram o investimento em IA, a combinação de IA e Web3 está se tornando uma direção importante para a inovação da indústria. Na verdade, projetos que estão intimamente relacionados com o conceito de IA podem muitas vezes ganhar rapidamente o favor do mercado. Já notámos este crescimento surpreendente anteriormente.
No entanto, por baixo da prosperidade superficial e do entusiasmo, não podemos ignorar os obstáculos reais na indústria da IA+Web3. Os profissionais, em particular, precisam de explorar profundamente os seus cenários de aplicação prática e avaliar a sua capacidade de criar valor e construir narrativas da indústria. A longo prazo, como será formado o padrão ecológico da indústria AI+Web3, quais campos apresentarão um enorme potencial de desenvolvimento e se enfrentará dilemas éticos e morais, estas questões exigem que exploremos continuamente e respondamos na prática.
Portanto, diante da onda da IA+Web3, não devemos apenas ver as oportunidades que ela traz, mas também manter a mente clara e encarar racionalmente os seus desafios e deficiências. Só desta forma poderemos compreender melhor o contexto de desenvolvimento da indústria AI+Web3, promover o seu desenvolvimento saudável e sustentável e aproveitar as oportunidades de lucro trazidas pela tendência.
Autor: Carl Y.
**Este artigo representa apenas a opinião do autor e não constitui qualquer conselho comercial. **
**O conteúdo deste artigo é original e os direitos autorais pertencem à Gate.io. Caso precise reimprimir, indique o autor e a fonte, caso contrário você será responsabilizado legalmente. **
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Última edição em 2024-03-19 08:41:51
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
A IA + pode acompanhar a tendência e liderar uma nova tendência nas narrativas do mercado em alta?
A trilha AI+Web3 pode ser dividida em três camadas: camada de infraestrutura, camada intermediária e camada de aplicação. Entre eles, a camada de infraestrutura concentra-se em fornecer poder computacional e armazenamento, que é atualmente o campo mais popular.
Além dos casos da camada de aplicação em jogos, redes sociais, transações, etc., a IA também pode ser usada em análise de dados, monitoramento e rastreamento de informações, licitações e apostas e outros campos.
Os projetos que estão intimamente relacionados com o conceito de IA podem muitas vezes ganhar rapidamente a preferência do mercado, mas deve ter-se o cuidado de filtrar projetos que não sejam dignos do seu nome e que sejam puramente temas quentes.
Introdução
Recentemente, uma série de projetos AI+Web3 despertou o entusiasmo do mercado. Para explorar profundamente esta potencial oportunidade de mercado, a Gate.io Research combinará vários projetos importantes e conduzirá uma análise aprofundada de cada elo da cadeia da indústria AI+Web3 , com o objetivo de proporcionar aos leitores uma compreensão abrangente e aprofundada.
AI+Web3: Nova tecnologia, nova direção, novo hype
No ano passado, com o surgimento de modelos de IA generativos em grande escala, como o ChatGPT, a IA tornou-se um tema de investimento importante perseguido pelos mercados de capitais mundiais. Ao mesmo tempo, o mercado Web3 também deu início a uma nova rodada de prosperidade.
A combinação orgânica de IA e Web3 tornou-se, sem dúvida, a intersecção de dois temas importantes no campo tecnológico atual. Recentemente, temos observado um grande número de projetos novos e antigos em torno deste tema ganhando a atenção do mercado, o que evidencia o forte interesse e elevadas expectativas dos investidores por esta combinação.
De acordo com a definição de Wanxiang Blockchain, a combinação de AI + Web3 se reflete principalmente em dois aspectos: como o Web3 promove o desenvolvimento de IA e como os aplicativos Web3 combinam a tecnologia de IA. Atualmente, a maioria dos projetos tende a aproveitar tecnologias e conceitos Web3 para promover o avanço da IA. Para analisar essa combinação, podemos começar com todo o processo de IA, desde o treinamento do modelo até a aplicação.
O processo de produção de IA inclui aproximadamente: aquisição de dados, que fornece a base para o treinamento do modelo; pré-processamento de dados e engenharia de recursos/dicas, que envolve limpeza de dados, anotação e consulta estruturada; treinamento e ajuste de modelo, que melhora o desempenho do modelo por meio de iteração; modelo revisão e governança para garantir a qualidade e transparência do modelo; inferência de modelo para fazer previsões sobre novos dados; implantação e monitoramento de modelo para garantir que o modelo permaneça ideal para aplicações práticas.
Nesse processo, o Web3 possui muitos pontos de integração. Por exemplo, a rede distribuída e o mecanismo de incentivo da Web3 podem construir uma rede e comunidade de IA mais aberta e de código aberto para atender às necessidades de aplicações de IA para infraestrutura aberta e redes de dados de baixo custo. Ao mesmo tempo, o Web3 combinado com tecnologias de criptografia como o ZK pode melhorar o problema de confiança da IA e resolver desafios como transparência do modelo, preconceito e aplicação ética.
Figura 1 Fonte: Vientiane Blockchain
Conforme mostrado na figura acima, a trilha AI+Web3 pode ser dividida em três camadas: camada de infraestrutura, camada intermediária e camada de aplicativo.
A camada de infraestrutura se concentra em fornecer poder de computação e armazenamento. A adição do Web3 pode reduzir seu custo e servir mais aplicações de IA.
A camada intermediária utiliza a tecnologia Web3 para otimizar os processos de produção de IA, como aquisição de dados, pré-processamento e verificação de modelos, e muitos projetos inovadores surgiram.
A camada de aplicação mostra a ampla gama de aplicações de IA na Web3, como geração, análise e previsão de conteúdo. Segundo observação do autor, a descrição da camada de aplicação na figura acima ainda é conservadora e será discutida detalhadamente à tarde. Embora ainda não exista um projecto líder, o potencial é enorme e a concorrência futura centrar-se-á em produtos e capacidades técnicas.
Faremos uma análise de caso específico desses projetos de três níveis nos capítulos seguintes.
Projetos importantes de AI+Web3 estão surgindo um após o outro
AI+DePIN
Todo o fluxo de trabalho da IA é inseparável do suporte da infraestrutura de computação e armazenamento. Essas instalações não são apenas responsáveis por fornecer o poderoso poder computacional necessário para o treinamento e previsão do modelo, mas também por armazenar, gerenciar e analisar dados em todo o modelo de dados. e ciclo de vida.
Atualmente, o rápido crescimento das aplicações de IA resultou numa enorme procura de infraestruturas, especialmente de capacidades de computação de alto desempenho. Portanto, o desenvolvimento de infraestruturas de computação e armazenamento mais eficientes, de baixo custo e mais ricas em recursos tornou-se uma tendência chave nas fases iniciais do desenvolvimento da IA, e esta é também a área mais popular atualmente.
Figura 2 Fonte: Rede de Renderização
Neste campo surgiram muitos projetos representativos, como Render Network, que nasceu no último mercado altista e presta principalmente serviços de prestação, Akash, que se concentra em computação em nuvem, Filecoin e Arweave, que se concentra em armazenamento em nuvem, etc., e os principais projetos recém-lançados neste mercado altista são IO.NET e Aethir, que fornecem suporte de poder computacional para IA.
IA+Dados
A camada intermediária é um elo fundamental no processo de produção de IA, que utiliza a tecnologia Web3 para otimizar e melhorar fluxos de trabalho específicos.
Primeiro, na fase de aquisição de dados, a camada intermediária introduz o gerenciamento descentralizado de identidade de dados, que não apenas protege a segurança dos dados do usuário, mas também garante que a propriedade dos dados seja clara. Ao mesmo tempo, através do mecanismo de incentivo, os utilizadores também podem ser encorajados a partilhar dados de alta qualidade para obterem monetização, expandindo assim as fontes de dados.
Devido às limitações do estágio de desenvolvimento da indústria, poucos projetos relativamente conhecidos nasceram neste campo durante o último mercado em alta e baixa. Este mercado altista viu o surgimento do projeto de identidade de IA Worldcoin (já escrevemos sobre esse projeto muitas vezes), Aspecta investido pela Gate.io, bem como a plataforma de negociação de dados Ocean Protocol, a rede de dados de mineração de banda larga Grass, etc.
Figura 3 Fonte: Aspecta
Em segundo lugar, na fase de pré-processamento de dados, a camada intermediária está comprometida em construir uma plataforma distribuída de anotação e processamento de dados de IA para fornecer um forte suporte para o treinamento subsequente do modelo. Neste sentido, projetos como o Public AI alcançaram resultados significativos.
Finalmente, na fase de verificação e raciocínio do modelo, a camada intermediária faz pleno uso da combinação da tecnologia Web3 e da tecnologia de criptografia, como ZK, criptografia homomórfica, etc., para verificar se os dados e parâmetros corretos são usados no raciocínio do modelo. processo. Isto não só garante a precisão do modelo, mas também protege a privacidade dos dados de entrada. Cenários de aplicação típicos são ZKML, como Bittensor, Privasea, Modulus e Privasea investidos pela Gate Labs.
AI+centrado na intenção
Centrada na intenção, traduzida como “centrada na intenção”, a intenção refere-se diretamente a “o que você quer fazer”, ela foca nos resultados e não no processo. O objetivo centrado na intenção é tornar as tediosas operações on-chain “a um passo de distância” por meio da otimização de protocolos e infraestrutura. Para ser mais preciso, ao ocultar o complexo processo operacional do passado, os usuários podem atingir seus objetivos de forma intuitiva e direta, o que incorpora a conotação de abstração em cadeia.
Atualmente, os cenários comuns para o uso de IA incluem cross-chain, airdrops, governança, transações de grande quantidade e operações em lote. O Telegram Bot, que discutimos anteriormente neste artigo, também pode se enquadrar nesta categoria.
Por exemplo, a Delysium (AGI) está comprometida em usar IA para construir uma rede de agentes de IA centrada na intenção do usuário para Web3, e ganhou grande atenção em mercados como a Coreia do Sul.
Conforme mostrado na figura, o token do projeto experimentou um aumento surpreendente nos últimos tempos devido ao entusiasmo do mercado e à descoberta de valor.
Figura 4 Fonte: Gate.io
Delysium lançou uma agente de IA chamada Lucy. Como um sistema operacional Web3 orientado por IA, Lucy pode planejar de forma inteligente e executar fluxos de trabalho automaticamente que atendem às necessidades do usuário com base na compreensão das intenções e objetivos contidos na linguagem natural, simplificando os processos operacionais complexos dos aplicativos e protocolos Web3 atuais.
IA+Jogo
AI+Game também possui um alto nível de imaginação. A tecnologia de IA não apenas acelera o processo de produção de jogos, mas também percorre todos os aspectos da produção de jogos, mostrando grande potencial, desde a mineração de hábitos do usuário até a personalização de cenários de interação personalizados. Hoje, os principais fabricantes de jogos estão adotando ativamente a IA e reconstruindo a ecologia da cadeia da indústria de jogos.
Em termos de produção de jogos, a IA fornece assistência poderosa para arte, planejamento e operações. Quer se trate de inspiração criativa, geração de níveis, redação e análise operacional, a IA está acelerando a produção de conteúdo de jogos. Em termos de experiência de jogo, a geração de linguagem natural, geração de imagens e outros recursos trazidos pela IA tornam a jogabilidade mais inovadora e diversificada, e a interação com os NPCs mais inteligente e vívida.
Por exemplo, Juewu AI em "Honor of Kings" tem sido amplamente utilizado na avaliação e teste de níveis; em "Mount & Blade II: Bannerlord", o ChatGPT permite que NPCs respondam dinamicamente aos jogadores, melhorando a interatividade do jogo; e em " Mount & Blade II: Bannerlord", ChatGPT permite que NPCs respondam dinamicamente aos jogadores, melhorando a interatividade do jogo; Em "Everlasting", os jogadores podem até usar pintura de IA para gerar modelos de moda e votar nas obras mais populares, demonstrando o enorme potencial da IA na inovação de jogos.
Figura 5 Fonte: sleeplessAI
Além dos jogos Web2 tradicionais que adotam IA, os jogos Web3 não são diferentes. Por exemplo, o Ultiverse fornece aos usuários análises detalhadas de recursos de IA e experiências sociais, de jogos, metaverso e outras experiências personalizadas por meio de seu poderoso mecanismo de IA, bem como o jogo complementar virtual focado em IA do sleeplessAI.
IA+Análise
Além de casos de camada de aplicação em jogos, redes sociais, transações, etc., a IA também pode ser usada em análise de dados, monitoramento e rastreamento de informações, licitações e apostas e outros campos.Projetos representativos como Kaito e Dune surgiram e estabelecer uma referência para o setor.
Freqüentemente nos referimos aos gráficos de dados do Dune em nossas postagens de blog, portanto não há necessidade de entrar em detalhes aqui.
Resumo
No ano passado, a integração da Web3 e da IA não só liderou uma nova tendência em tecnologia, mas também gerou um novo consenso na indústria: o blockchain mudou as relações de produção e a IA mudou a produtividade. Este conceito está agora profundamente enraizado nos corações das pessoas e tornou-se uma poderosa força motriz para o desenvolvimento da indústria.
À medida que os fabricantes de jogos, protocolos DeFi e outros projetos de infraestrutura Web3 aumentaram o investimento em IA, a combinação de IA e Web3 está se tornando uma direção importante para a inovação da indústria. Na verdade, projetos que estão intimamente relacionados com o conceito de IA podem muitas vezes ganhar rapidamente o favor do mercado. Já notámos este crescimento surpreendente anteriormente.
No entanto, por baixo da prosperidade superficial e do entusiasmo, não podemos ignorar os obstáculos reais na indústria da IA+Web3. Os profissionais, em particular, precisam de explorar profundamente os seus cenários de aplicação prática e avaliar a sua capacidade de criar valor e construir narrativas da indústria. A longo prazo, como será formado o padrão ecológico da indústria AI+Web3, quais campos apresentarão um enorme potencial de desenvolvimento e se enfrentará dilemas éticos e morais, estas questões exigem que exploremos continuamente e respondamos na prática.
Portanto, diante da onda da IA+Web3, não devemos apenas ver as oportunidades que ela traz, mas também manter a mente clara e encarar racionalmente os seus desafios e deficiências. Só desta forma poderemos compreender melhor o contexto de desenvolvimento da indústria AI+Web3, promover o seu desenvolvimento saudável e sustentável e aproveitar as oportunidades de lucro trazidas pela tendência.
Autor: Carl Y.
**Este artigo representa apenas a opinião do autor e não constitui qualquer conselho comercial. **
**O conteúdo deste artigo é original e os direitos autorais pertencem à Gate.io. Caso precise reimprimir, indique o autor e a fonte, caso contrário você será responsabilizado legalmente. **