La fusión de IA y Web3: estado actual, desafíos y perspectivas futuras
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado avances significativos en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo una gran transformación a diversas industrias. Web3, por su parte, se basa en la blockchain y, a través de tecnologías como los contratos inteligentes y el almacenamiento distribuido, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet.
Este artículo explorará el estado actual de la fusión entre la IA y Web3, los desafíos que enfrenta y las perspectivas de desarrollo futuro.
I. Estado actual del desarrollo de AI+Web3
1.1 Web3 impulsa la IA
1.1.1 Red de potencia de cálculo descentralizada
Con el rápido desarrollo de la IA, los recursos de computación como las GPU son insuficientes. Algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar construir redes de computación descentralizadas a través de incentivos en tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivan a los usuarios de todo el mundo a contribuir con su capacidad de GPU ociosa, proporcionando soporte de computación para la IA.
Pero actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y es difícil satisfacer las necesidades de entrenamiento de grandes modelos. La razón principal es:
El entrenamiento de grandes modelos requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, y tiene altos requisitos de estabilidad computacional.
Nvidia aprovecha la ventaja a través del ecosistema CUDA y la comunicación multi-GPU NVLink, haciendo que sea difícil lograr una paralelización eficiente en la computación descentralizada.
NVLink limita la distancia física entre las tarjetas gráficas, lo que dificulta la formación de un clúster con el poder de cálculo disperso.
Por lo tanto, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza actualmente principalmente en escenarios donde la demanda de cálculo es relativamente baja, como la inferencia de IA y el renderizado. Sin embargo, todavía hay un cierto potencial para el entrenamiento de modelos de tamaño mediano en áreas verticales específicas.
1.1.2 Red de modelos de algoritmos descentralizados
Algunos proyectos intentan construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Estas plataformas conectan múltiples modelos de IA y seleccionan el modelo más adecuado para proporcionar servicios según las necesidades del usuario.
En comparación con un único gran modelo, este enfoque es más flexible y favorece la formación de un ecosistema de IA floreciente. Sin embargo, todavía se encuentra en una etapa temprana y necesita más validación.
1.1.3 Recolección de datos descentralizada
Los datos son uno de los elementos clave para el desarrollo de la IA. Algunos proyectos de Web3, como PublicAI, fomentan la contribución de datos para el entrenamiento de IA a través de incentivos en forma de tokens. Esto proporciona una fuente de datos más amplia para el entrenamiento de IA.
1.1.4 Pruebas de cero conocimiento protegen la privacidad
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad de los datos, ofreciendo nuevas ideas para la combinación de IA y protección de la privacidad. Proyectos como BasedAI están explorando la combinación de pruebas de conocimiento cero con IA.
1.2 AI impulsa Web3
1.2.1 Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA, proporcionando a los usuarios análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond predice tokens valiosos mediante algoritmos de IA, y BullBear AI predice tendencias de precios.
1.2.2 Servicios Personalizados
La IA puede ofrecer a los usuarios de Web3 una mejor experiencia personalizada. Herramientas como Wand de Dune utilizan modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL, y NFPrompt facilita a los usuarios la generación de NFT, entre otros.
1.2.3 Auditoría de contratos inteligentes
La IA puede identificar de manera más eficiente las vulnerabilidades en los contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece servicios de auditoría de contratos inteligentes basados en IA, lo que ayuda a mejorar la seguridad de los proyectos Web3.
Dos, los desafíos que enfrenta AI+Web3
2.1 Limitaciones de la potencia de cálculo descentralizada
La red de computación descentralizada enfrenta actualmente los siguientes desafíos:
El rendimiento y la estabilidad son inferiores a los servicios centralizados.
La coincidencia de oferta y demanda presenta incertidumbres.
tiene un umbral de uso alto y exige mucho a los usuarios.
es difícil satisfacer las necesidades de entrenamiento de grandes modelos.
2.2 La combinación no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos de AI + Web3 solo están combinados en la superficie, sin realmente aprovechar sus respectivas ventajas:
Muchas aplicaciones no tienen diferencias sustanciales con los proyectos Web2.
Algunos proyectos utilizan el concepto de IA solo a nivel de marketing, con una innovación real insuficiente.
2.3 El modelo de economía de tokens necesita ser mejorado
Algunos proyectos dependen en exceso de la narrativa de los tokens, en lugar de abordar necesidades reales. Cómo diseñar un modelo económico de tokens razonable que realmente promueva el desarrollo integrado de la IA y Web3 aún necesita explorarse.
Tres, Perspectivas Futuras
A pesar de que la fusión de AI+Web3 todavía enfrenta muchos desafíos, este campo sigue lleno de potencial:
AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, como optimizar contratos inteligentes, mejorar la experiencia del usuario, etc.
Las características de descentralización de Web3 pueden ofrecer un nuevo espacio de desarrollo para la IA, como recursos de datos y poder de cómputo descentralizados.
La combinación de ambos tiene el potencial de construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
En el futuro, podemos esperar:
Más aplicaciones innovadoras que fusionan la IA nativa con Web3 están surgiendo.
ha surgido soluciones innovadoras en los campos de finanzas, DAO, mercados de predicción y NFT.
Optimización del modelo económico del token, logrando realmente el efecto de sinergia 1+1>2.
La profunda integración de la IA y Web3 aún se encuentra en una etapa temprana, pero ya ha mostrado un gran potencial. Con el avance de la tecnología y más exploraciones, se cree que este campo traerá infinitas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico.
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LadderToolGuy
· hace22h
Demasiado rebuscado, ¿no crees?
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OnchainDetectiveBing
· hace22h
Otra vez es un artículo conceptual vacío y engañoso~
Fusión de IA y Web3: análisis del estado actual, desafíos y oportunidades futuras
La fusión de IA y Web3: estado actual, desafíos y perspectivas futuras
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado avances significativos en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo una gran transformación a diversas industrias. Web3, por su parte, se basa en la blockchain y, a través de tecnologías como los contratos inteligentes y el almacenamiento distribuido, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet.
Este artículo explorará el estado actual de la fusión entre la IA y Web3, los desafíos que enfrenta y las perspectivas de desarrollo futuro.
I. Estado actual del desarrollo de AI+Web3
1.1 Web3 impulsa la IA
1.1.1 Red de potencia de cálculo descentralizada
Con el rápido desarrollo de la IA, los recursos de computación como las GPU son insuficientes. Algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar construir redes de computación descentralizadas a través de incentivos en tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivan a los usuarios de todo el mundo a contribuir con su capacidad de GPU ociosa, proporcionando soporte de computación para la IA.
Pero actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y es difícil satisfacer las necesidades de entrenamiento de grandes modelos. La razón principal es:
El entrenamiento de grandes modelos requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, y tiene altos requisitos de estabilidad computacional.
Nvidia aprovecha la ventaja a través del ecosistema CUDA y la comunicación multi-GPU NVLink, haciendo que sea difícil lograr una paralelización eficiente en la computación descentralizada.
NVLink limita la distancia física entre las tarjetas gráficas, lo que dificulta la formación de un clúster con el poder de cálculo disperso.
Por lo tanto, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza actualmente principalmente en escenarios donde la demanda de cálculo es relativamente baja, como la inferencia de IA y el renderizado. Sin embargo, todavía hay un cierto potencial para el entrenamiento de modelos de tamaño mediano en áreas verticales específicas.
1.1.2 Red de modelos de algoritmos descentralizados
Algunos proyectos intentan construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Estas plataformas conectan múltiples modelos de IA y seleccionan el modelo más adecuado para proporcionar servicios según las necesidades del usuario.
En comparación con un único gran modelo, este enfoque es más flexible y favorece la formación de un ecosistema de IA floreciente. Sin embargo, todavía se encuentra en una etapa temprana y necesita más validación.
1.1.3 Recolección de datos descentralizada
Los datos son uno de los elementos clave para el desarrollo de la IA. Algunos proyectos de Web3, como PublicAI, fomentan la contribución de datos para el entrenamiento de IA a través de incentivos en forma de tokens. Esto proporciona una fuente de datos más amplia para el entrenamiento de IA.
1.1.4 Pruebas de cero conocimiento protegen la privacidad
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de información mientras protege la privacidad de los datos, ofreciendo nuevas ideas para la combinación de IA y protección de la privacidad. Proyectos como BasedAI están explorando la combinación de pruebas de conocimiento cero con IA.
1.2 AI impulsa Web3
1.2.1 Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA, proporcionando a los usuarios análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond predice tokens valiosos mediante algoritmos de IA, y BullBear AI predice tendencias de precios.
1.2.2 Servicios Personalizados
La IA puede ofrecer a los usuarios de Web3 una mejor experiencia personalizada. Herramientas como Wand de Dune utilizan modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL, y NFPrompt facilita a los usuarios la generación de NFT, entre otros.
1.2.3 Auditoría de contratos inteligentes
La IA puede identificar de manera más eficiente las vulnerabilidades en los contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece servicios de auditoría de contratos inteligentes basados en IA, lo que ayuda a mejorar la seguridad de los proyectos Web3.
Dos, los desafíos que enfrenta AI+Web3
2.1 Limitaciones de la potencia de cálculo descentralizada
La red de computación descentralizada enfrenta actualmente los siguientes desafíos:
2.2 La combinación no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos de AI + Web3 solo están combinados en la superficie, sin realmente aprovechar sus respectivas ventajas:
2.3 El modelo de economía de tokens necesita ser mejorado
Algunos proyectos dependen en exceso de la narrativa de los tokens, en lugar de abordar necesidades reales. Cómo diseñar un modelo económico de tokens razonable que realmente promueva el desarrollo integrado de la IA y Web3 aún necesita explorarse.
Tres, Perspectivas Futuras
A pesar de que la fusión de AI+Web3 todavía enfrenta muchos desafíos, este campo sigue lleno de potencial:
AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, como optimizar contratos inteligentes, mejorar la experiencia del usuario, etc.
Las características de descentralización de Web3 pueden ofrecer un nuevo espacio de desarrollo para la IA, como recursos de datos y poder de cómputo descentralizados.
La combinación de ambos tiene el potencial de construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
En el futuro, podemos esperar:
La profunda integración de la IA y Web3 aún se encuentra en una etapa temprana, pero ya ha mostrado un gran potencial. Con el avance de la tecnología y más exploraciones, se cree que este campo traerá infinitas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico.