Слияние ИИ и Web3: создание новой парадигмы децентрализованной интеллектуальной сети
Web3 как Децентрализация, открытая и прозрачная новая интернет-модель, имеет естественные преимущества в сочетании с технологиями AI. В традиционной централизованной архитектуре AI сталкивается с проблемами, такими как узкое место вычислительной мощности, утечка конфиденциальности и непрозрачность алгоритмов. В то время как Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новые возможности для развития AI через совместные вычислительные сети, открытые рынки данных и вычисления с конфиденциальностью. В то же время AI может дать новые силы экосистеме Web3, например, оптимизируя смарт-контракты и разрабатывая античитерские алгоритмы. Исследование сочетания этих двух технологий имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и освобождения ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются ключевым элементом, способствующим развитию ИИ. Моделям ИИ необходимо огромное количество качественных данных для получения глубокого понимания и мощных способностей к рассуждению, качество данных напрямую влияет на точность и надежность модели.
Традиционная централизованная модель данных ИИ имеет следующие проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно их нести
Ресурсы данных монополизированы технологическими гигантами, образуя изолированные данные.
Личная конфиденциальность подвергается риску утечки и злоупотребления.
Web3 предлагает новую Децентрализация данных, чтобы решить эти проблемы:
Модель "Заработок на разметке" стимулирует работников по всему миру участвовать в разметке данных, объединяя профессиональные знания
Платформа для торговли данными на блокчейне предоставляет открыенную и прозрачную торговую среду для обеих сторон спроса и предложения.
Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с такими проблемами, как неоднородное качество и высокая сложность обработки. Синтетические данные могут стать новой звездой в будущем в области данных. Основываясь на генеративном ИИ и симуляционных технологиях, синтетические данные могут эффективно дополнять реальные данные и повышать эффективность использования. В таких областях, как автономное вождение, финансовые транзакции и разработка игр, синтетические данные уже показывают зрелые перспективы применения.
Защита конфиденциальности: применение технологии FHE
Защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания, и соответствующие законы становятся всё более строгими. Это также создает вызовы для развития ИИ: часть чувствительных данных не может быть в полной мере использована из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал моделей.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, не требуя расшифровки для получения результатов, аналогичных вычислениям с открытым текстом. FHE обеспечивает надежную защиту конфиденциальности вычислений ИИ, позволяя GPU выполнять обучение и вывод модели без доступа к исходным данным. Это позволяет компаниям в области ИИ безопасно открывать API-сервисы, защищая коммерческую тайну.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность чувствительной информации и предотвращая риски утечки данных. Он предоставляет безопасную вычислительную среду для AI-приложений и является мощным дополнением к ZKML.
Революция вычислительной мощности: Децентрализация AI вычислительных сетей
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждый квартал, что приводит к резкому росту спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему существующие ресурсы. Например, обучение модели GPT-3 требует огромной вычислительной мощности, эквивалентной 355 годам обучения на одном устройстве. Недостаток вычислительных мощностей не только ограничивает прогресс AI, но и делает высокоуровневые модели недоступными для большинства разработчиков.
В то же время, глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а также замедление роста производительности чипов и проблемы с цепочками поставок создают ещё большую напряженность в поставках вычислительных мощностей. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой между покупкой оборудования и арендой облачных ресурсов, что делает крайне необходимыми доступные и экономичные вычислительные услуги.
Децентрализация сети вычислительных мощностей AI агрегирует глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя AI-компаниям экономически доступный рынок вычислительных мощностей. Сторона, нуждающаяся в ресурсах, может размещать задания, а смарт-контракты распределяют их для выполнения узлам-майнерам, которые получают вознаграждение после завершения работы. Эта модель повышает эффективность использования ресурсов и помогает смягчить узкие места в вычислительных мощностях в таких областях, как AI.
Помимо универсальной сети вычислительных мощностей, существуют специализированные платформы, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ. Децентрализация вычислительных мощностей предоставляет справедливый и прозрачный рынок, разрушает монополию, снижает барьеры входа и повышает эффективность. В экосистеме Web3 это привлечет больше инновационных приложений, способствуя развитию технологий ИИ.
DePIN: Web3 наделяет边缘AI возможностями
Пограничный ИИ дает интеллектуальным устройствам возможность локальных вычислений ИИ, обеспечивая низкую задержку в режиме реального времени и защищая конфиденциальность пользователей. Эта технология уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В Web3 DePIN ( Децентрализованная физическая инфраструктурная сеть ) связана с концепцией краевого ИИ. Web3 подчеркивает Децентрализацию и суверенитет данных пользователей, DePIN усиливает защиту конфиденциальности через локальную обработку, снижая риск утечки данных. Экономика нативных токенов Web3 может стимулировать узлы предоставлять вычислительную мощность и строить устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в одной из блокчейн-экосистем, став одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая производительность, низкие затраты и технологические инновации этой цепи предоставляют мощную поддержку для DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой платформе уже превышает 10 миллиардов долларов, и несколько известных проектов добились значительного прогресса.
IMO：Новая модель выпуска AI моделей
IMO (Initial Model Offering) Концепция, впервые предложенная определенным протоколом, позволяет токенизировать AI модели.
В традиционной модели разработчики AI-моделей испытывают трудности с получением постоянной выгоды от последующего использования, особенно когда модели интегрируются в другие продукты. Кроме того, производительность моделей недостаточно прозрачна, что затрудняет оценку их ценности для инвесторов и пользователей, ограничивая рыночное признание.
IMO предоставляет новый способ финансирования и распределения ценности для открытых AI-моделей. Инвесторы могут приобретать токены для участия в доходах модели. Определенный протокол использует специальные технические стандарты, сочетая AI-оракулы и технологию OPML для обеспечения подлинности модели и распределения доходов.
IMO увеличивает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вносит вклад в устойчивое развитие ИИ. В настоящее время он все еще находится на начальной стадии, но его новаторский характер и потенциальная ценность вызывают ожидание.
AI Агент: Открытие новой эры взаимодействия
AI-агенты способны воспринимать окружающую среду, самостоятельно думать и предпринимать действия для достижения целей. С помощью больших языковых моделей они не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. В качестве виртуальных помощников AI-агенты обучаются взаимодействуя с пользователями, предоставляя персонализированные решения. Они могут самостоятельно решать проблемы без четких указаний, повышая эффективность и создавая ценность.
Некоторая платформа открытых приложений на базе ИИ предоставляет всесторонние и удобные инструменты для творчества, поддерживает пользователей в настройке функций, внешнего вида и голоса роботов, а также в подключении к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента ИИ. Платформа обучила специализированные большие языковые модели, чтобы сделать ролевые игры более гуманными; ее технологии клонирования голоса существенно снизили затраты и позволяют достичь результата всего за 1 минуту. Пользователи могут использовать платформу для настройки AI Agent для применения в видеочатах, изучении языков, генерации изображений и в других областях.
В настоящее время интеграция Web3 и ИИ в основном сосредоточена на уровне инфраструктуры, исследуя ключевые проблемы, такие как получение данных, защита конфиденциальности, размещение моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и верификация больших языковых моделей. С улучшением этой инфраструктуры ожидается, что сочетание Web3 и ИИ приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
6
Поделиться
комментарий
0/400
MetaNomad
· 22ч назад
Доказал ли Тьюринг?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-ccc36bc5
· 22ч назад
Слияние — это просто рисование BTC.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquiditySurfer
· 22ч назад
Ха, думал, что команда проекта снова разыгрывает людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoonRocketman
· 23ч назад
Угол наклона насоса максимальный, поза для На луну в этой волне AI+Web3 вполне стандартная.
Искусственный интеллект и Web3: создание новой парадигмы децентрализованной интеллектуальной сети
Слияние ИИ и Web3: создание новой парадигмы децентрализованной интеллектуальной сети
Web3 как Децентрализация, открытая и прозрачная новая интернет-модель, имеет естественные преимущества в сочетании с технологиями AI. В традиционной централизованной архитектуре AI сталкивается с проблемами, такими как узкое место вычислительной мощности, утечка конфиденциальности и непрозрачность алгоритмов. В то время как Web3, основанный на распределенных технологиях, может предоставить новые возможности для развития AI через совместные вычислительные сети, открытые рынки данных и вычисления с конфиденциальностью. В то же время AI может дать новые силы экосистеме Web3, например, оптимизируя смарт-контракты и разрабатывая античитерские алгоритмы. Исследование сочетания этих двух технологий имеет важное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и освобождения ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: ИИ и Web3
Данные являются ключевым элементом, способствующим развитию ИИ. Моделям ИИ необходимо огромное количество качественных данных для получения глубокого понимания и мощных способностей к рассуждению, качество данных напрямую влияет на точность и надежность модели.
Традиционная централизованная модель данных ИИ имеет следующие проблемы:
Web3 предлагает новую Децентрализация данных, чтобы решить эти проблемы:
Тем не менее, получение данных из реального мира по-прежнему сталкивается с такими проблемами, как неоднородное качество и высокая сложность обработки. Синтетические данные могут стать новой звездой в будущем в области данных. Основываясь на генеративном ИИ и симуляционных технологиях, синтетические данные могут эффективно дополнять реальные данные и повышать эффективность использования. В таких областях, как автономное вождение, финансовые транзакции и разработка игр, синтетические данные уже показывают зрелые перспективы применения.
Защита конфиденциальности: применение технологии FHE
Защита конфиденциальности стала глобальным центром внимания, и соответствующие законы становятся всё более строгими. Это также создает вызовы для развития ИИ: часть чувствительных данных не может быть в полной мере использована из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал моделей.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет выполнять вычисления непосредственно на зашифрованных данных, не требуя расшифровки для получения результатов, аналогичных вычислениям с открытым текстом. FHE обеспечивает надежную защиту конфиденциальности вычислений ИИ, позволяя GPU выполнять обучение и вывод модели без доступа к исходным данным. Это позволяет компаниям в области ИИ безопасно открывать API-сервисы, защищая коммерческую тайну.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность чувствительной информации и предотвращая риски утечки данных. Он предоставляет безопасную вычислительную среду для AI-приложений и является мощным дополнением к ZKML.
Революция вычислительной мощности: Децентрализация AI вычислительных сетей
Текущая вычислительная сложность AI-систем удваивается каждый квартал, что приводит к резкому росту спроса на вычислительные мощности, значительно превышающему существующие ресурсы. Например, обучение модели GPT-3 требует огромной вычислительной мощности, эквивалентной 355 годам обучения на одном устройстве. Недостаток вычислительных мощностей не только ограничивает прогресс AI, но и делает высокоуровневые модели недоступными для большинства разработчиков.
В то же время, глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а также замедление роста производительности чипов и проблемы с цепочками поставок создают ещё большую напряженность в поставках вычислительных мощностей. Специалисты в области ИИ сталкиваются с дилеммой между покупкой оборудования и арендой облачных ресурсов, что делает крайне необходимыми доступные и экономичные вычислительные услуги.
Децентрализация сети вычислительных мощностей AI агрегирует глобальные неиспользуемые ресурсы GPU, предоставляя AI-компаниям экономически доступный рынок вычислительных мощностей. Сторона, нуждающаяся в ресурсах, может размещать задания, а смарт-контракты распределяют их для выполнения узлам-майнерам, которые получают вознаграждение после завершения работы. Эта модель повышает эффективность использования ресурсов и помогает смягчить узкие места в вычислительных мощностях в таких областях, как AI.
Помимо универсальной сети вычислительных мощностей, существуют специализированные платформы, сосредоточенные на обучении и выводе ИИ. Децентрализация вычислительных мощностей предоставляет справедливый и прозрачный рынок, разрушает монополию, снижает барьеры входа и повышает эффективность. В экосистеме Web3 это привлечет больше инновационных приложений, способствуя развитию технологий ИИ.
DePIN: Web3 наделяет边缘AI возможностями
Пограничный ИИ дает интеллектуальным устройствам возможность локальных вычислений ИИ, обеспечивая низкую задержку в режиме реального времени и защищая конфиденциальность пользователей. Эта технология уже применяется в таких ключевых областях, как автономное вождение.
В Web3 DePIN ( Децентрализованная физическая инфраструктурная сеть ) связана с концепцией краевого ИИ. Web3 подчеркивает Децентрализацию и суверенитет данных пользователей, DePIN усиливает защиту конфиденциальности через локальную обработку, снижая риск утечки данных. Экономика нативных токенов Web3 может стимулировать узлы предоставлять вычислительную мощность и строить устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в одной из блокчейн-экосистем, став одной из предпочтительных платформ для развертывания проектов. Высокая производительность, низкие затраты и технологические инновации этой цепи предоставляют мощную поддержку для DePIN. В настоящее время рыночная капитализация проектов DePIN на этой платформе уже превышает 10 миллиардов долларов, и несколько известных проектов добились значительного прогресса.
IMO：Новая модель выпуска AI моделей
IMO (Initial Model Offering) Концепция, впервые предложенная определенным протоколом, позволяет токенизировать AI модели.
В традиционной модели разработчики AI-моделей испытывают трудности с получением постоянной выгоды от последующего использования, особенно когда модели интегрируются в другие продукты. Кроме того, производительность моделей недостаточно прозрачна, что затрудняет оценку их ценности для инвесторов и пользователей, ограничивая рыночное признание.
IMO предоставляет новый способ финансирования и распределения ценности для открытых AI-моделей. Инвесторы могут приобретать токены для участия в доходах модели. Определенный протокол использует специальные технические стандарты, сочетая AI-оракулы и технологию OPML для обеспечения подлинности модели и распределения доходов.
IMO увеличивает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к тенденциям крипторынка и вносит вклад в устойчивое развитие ИИ. В настоящее время он все еще находится на начальной стадии, но его новаторский характер и потенциальная ценность вызывают ожидание.
AI Агент: Открытие новой эры взаимодействия
AI-агенты способны воспринимать окружающую среду, самостоятельно думать и предпринимать действия для достижения целей. С помощью больших языковых моделей они не только понимают естественный язык, но и могут планировать решения и выполнять сложные задачи. В качестве виртуальных помощников AI-агенты обучаются взаимодействуя с пользователями, предоставляя персонализированные решения. Они могут самостоятельно решать проблемы без четких указаний, повышая эффективность и создавая ценность.
Некоторая платформа открытых приложений на базе ИИ предоставляет всесторонние и удобные инструменты для творчества, поддерживает пользователей в настройке функций, внешнего вида и голоса роботов, а также в подключении к внешним базам знаний, стремясь создать справедливую и открытую экосистему контента ИИ. Платформа обучила специализированные большие языковые модели, чтобы сделать ролевые игры более гуманными; ее технологии клонирования голоса существенно снизили затраты и позволяют достичь результата всего за 1 минуту. Пользователи могут использовать платформу для настройки AI Agent для применения в видеочатах, изучении языков, генерации изображений и в других областях.
В настоящее время интеграция Web3 и ИИ в основном сосредоточена на уровне инфраструктуры, исследуя ключевые проблемы, такие как получение данных, защита конфиденциальности, размещение моделей на блокчейне, эффективное использование децентрализованных вычислительных мощностей и верификация больших языковых моделей. С улучшением этой инфраструктуры ожидается, что сочетание Web3 и ИИ приведет к появлению ряда инновационных бизнес-моделей и услуг.