Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e das tecnologias Web3 chamou a atenção global. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações para diversas indústrias. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA atingiu 200 mil milhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda da IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede emergente, está mudando nossa percepção e uso da internet. O Web3 é baseado na tecnologia blockchain e, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada, possibilita o compartilhamento de dados e a自治 dos usuários. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atinge 25 trilhões de dólares, com projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana surgindo continuamente.
A combinação de IA e Web3 tornou-se um campo de interesse para desenvolvedores e investidores do Ocidente e do Oriente. Este artigo explorará o estado atual do desenvolvimento de IA+Web3, o valor potencial e os desafios enfrentados, fornecendo referências para investidores e profissionais.
Interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança: a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Que faíscas podem surgir da combinação de ambos? Vamos analisar os desafios e as oportunidades de melhoria que cada um enfrenta e discutir como podem se ajudar mutuamente.
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
Os elementos centrais da indústria de IA são a capacidade de computação, algoritmos e dados.
Poder de cálculo: As tarefas de IA exigem capacidades de computação e processamento em grande escala. Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de hardware como GPUs tem impulsionado enormemente o desenvolvimento da IA. No entanto, obter e gerenciar poder de cálculo em larga escala continua a ser um desafio caro e complexo, especialmente para startups e desenvolvedores individuais.
Algoritmo: Os algoritmos de IA incluem algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e algoritmos de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são cruciais para o desempenho do sistema de IA. A melhoria contínua de algoritmos inovadores pode aumentar a precisão e a capacidade de generalização do sistema. No entanto, o treinamento de redes neurais profundas requer muitos dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e robustez do modelo ainda apresentam problemas.
Dados: Conjuntos de dados ricos e diversificados são a base para treinar e otimizar modelos de IA. No entanto, a obtenção de dados de alta qualidade ainda enfrenta desafios. Em certos campos, os dados são difíceis de obter, e a qualidade, precisão e rotulagem dos dados também apresentam problemas. Ao mesmo tempo, proteger a privacidade e a segurança dos dados é também uma consideração importante.
Além disso, problemas como a interpretabilidade e transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócio, também precisam ser resolvidos urgentemente.
Os desafios enfrentados pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos desafios, incluindo análise de dados, experiência do usuário, segurança de contratos inteligentes, entre outros. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande potencial nessas áreas.
Análise de dados e previsão: As plataformas Web3 precisam de capacidades de análise de dados e previsão mais eficientes e inteligentes, especialmente em áreas como DeFi.
Experiência do usuário: A experiência do usuário das aplicações Web3 ainda precisa ser melhorada, necessitando de serviços personalizados mais inteligentes.
Segurança: Vulnerabilidades no código de contratos inteligentes e ataques de hackers são os principais problemas de segurança enfrentados pelo Web3.
Proteção da Privacidade: Como alcançar a partilha de dados e a criação de valor enquanto se protege a privacidade dos utilizadores é um grande desafio.
Análise do Estado Atual dos Projetos AI+Web3
Atualmente, os projetos de AI+Web3 estão a abordar principalmente duas direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de AI e utilizar a tecnologia AI para servir os projetos de Web3.
Web3 ajuda AI
Poder de computação descentralizado
Com a explosão da IA, a demanda por poder computacional, como GPUs, aumentou drasticamente, e a escassez tornou-se um problema iminente. Alguns projetos Web3 tentam oferecer serviços de computação descentralizada através de incentivos em tokens, como Akash, Render e Gensyn.
Estes projetos incentivam os usuários a contribuir com o poder de computação GPU ocioso através de tokens, fornecendo suporte de computação para clientes de IA. O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e grandes empresas.
Os projetos de computação descentralizada são principalmente divididos em duas categorias:
Usado para inferência de IA: como Render, Akash, Aethir, etc.
Usado para treino de IA: como io.net, Gensyn, etc.
O primeiro atrai usuários para fornecer poder computacional através de incentivos em tokens, formando a demanda do lado do serviço de rede de poder computacional. O segundo, como o Gensyn, promove a distribuição de tarefas de aprendizado de máquina e recompensas através de contratos inteligentes.
Modelo de algoritmo descentralizado
Além da capacidade de computação, alguns projetos tentam construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, ele conecta vários modelos de IA diferentes e escolhe o modelo mais adequado para fornecer respostas com base nas perguntas dos usuários.
Na rede Bittensor, os provedores de modelo ( e os mineradores ) contribuem com modelos de aprendizagem de máquina e recebem recompensas em tokens. A rede utiliza um mecanismo de consenso exclusivo para garantir as melhores respostas.
Coleta de dados descentralizada
Para o treinamento de modelos de IA, um grande fornecimento de dados é indispensável. No entanto, atualmente a maioria das empresas Web2 ainda considera os dados dos usuários como propriedade própria. Alguns projetos Web3 realizam a coleta descentralizada de dados através de incentivos em tokens.
Se o PublicAI permite que os usuários contribuam com conteúdo valioso e validem dados, recebendo recompensas em tokens. Isso promove uma relação de ganho mútuo entre os contribuintes de dados e o desenvolvimento da indústria de IA.
Proteção ZK da privacidade do usuário na IA
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a validação de informações enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite, através de provas de conhecimento zero, o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem divulgar os dados originais.
Atualmente, este campo ainda está em estágio inicial, como a BasedAI que propôs um método descentralizado para integrar a criptografia homomórfica totalmente (FHE) com modelos de linguagem de grande escala (LLM), a fim de proteger a privacidade dos dados dos usuários.
A IA impulsiona o Web3
Análise de Dados e Previsão
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, a Pond prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA; a BullBear AI faz previsões de preços com base em dados históricos e tendências de mercado; a Numerai organiza competições de investimento em previsão de ações com IA, entre outros.
Serviços personalizados
Alguns projetos Web3 utilizam IA para otimizar a experiência do usuário. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune usa grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL; a plataforma de mídia Web3 Followin integra o ChatGPT para resumir as dinâmicas da indústria; a NFPrompt torna mais fácil para os usuários criarem NFTs através da IA, entre outros.
Auditoria de Contrato Inteligente de IA
A IA também tem aplicações na auditoria de contratos inteligentes. Por exemplo, o 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em IA, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código. Isso ajuda a aumentar a segurança e a confiabilidade dos contratos.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Desempenho e estabilidade: o poder de computação descentralizado depende de nós distribuídos globalmente, podendo haver atrasos e instabilidade.
Disponibilidade: A disponibilidade pode ser afetada pela correspondência entre oferta e procura, podendo ocorrer situações de escassez de recursos ou incapacidade de satisfazer a demanda.
Complexidade: os usuários precisam entender conhecimentos sobre redes distribuídas, contratos inteligentes, etc., o custo de uso é relativamente alto.
Difícil de usar para treinamento de IA: o treinamento de grandes modelos requer largura de banda e estabilidade extremamente altas, atualmente a computação descentralizada tem dificuldades em atender a esses requisitos.
A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar
Aplicações superficiais: A maioria dos projetos apenas utiliza a IA para aumentar a eficiência, carecendo de fusão profunda e inovação.
Orientação de marketing: alguns projetos aplicam IA apenas em áreas limitadas, exagerando o conceito de IA.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor
Alguns projetos de IA têm dificuldade em se desenvolver no Web2, optando por sobrepor a narrativa do Web3 e a economia de tokens. Mas se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas ainda precisa ser verificado.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode trazer cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, enquanto o Web3 oferece novas oportunidades de desenvolvimento para a AI. Apesar de ainda enfrentarmos vários desafios atualmente, acredito que, através da exploração e inovação contínuas, no futuro poderemos construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.
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NeverVoteOnDAO
· 18h atrás
O que é isso? Outra votação. Boa sorte e prosperidade.
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HodlKumamon
· 18h atrás
25 trilhões de dólares... Não é à toa que o BTC, o favorito do urso, lidera a alta repentina~
Integração AI+Web3: Oportunidades inovadoras e desafios reais
A fusão da IA e Web3: oportunidades e desafios
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e das tecnologias Web3 chamou a atenção global. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações para diversas indústrias. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA atingiu 200 mil milhões de dólares, com empresas como OpenAI, Character.AI e Midjourney liderando a onda da IA.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede emergente, está mudando nossa percepção e uso da internet. O Web3 é baseado na tecnologia blockchain e, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e autenticação descentralizada, possibilita o compartilhamento de dados e a自治 dos usuários. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atinge 25 trilhões de dólares, com projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana surgindo continuamente.
A combinação de IA e Web3 tornou-se um campo de interesse para desenvolvedores e investidores do Ocidente e do Oriente. Este artigo explorará o estado atual do desenvolvimento de IA+Web3, o valor potencial e os desafios enfrentados, fornecendo referências para investidores e profissionais.
Interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança: a IA aumenta a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Que faíscas podem surgir da combinação de ambos? Vamos analisar os desafios e as oportunidades de melhoria que cada um enfrenta e discutir como podem se ajudar mutuamente.
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
Os elementos centrais da indústria de IA são a capacidade de computação, algoritmos e dados.
Poder de cálculo: As tarefas de IA exigem capacidades de computação e processamento em grande escala. Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de hardware como GPUs tem impulsionado enormemente o desenvolvimento da IA. No entanto, obter e gerenciar poder de cálculo em larga escala continua a ser um desafio caro e complexo, especialmente para startups e desenvolvedores individuais.
Algoritmo: Os algoritmos de IA incluem algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e algoritmos de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são cruciais para o desempenho do sistema de IA. A melhoria contínua de algoritmos inovadores pode aumentar a precisão e a capacidade de generalização do sistema. No entanto, o treinamento de redes neurais profundas requer muitos dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e robustez do modelo ainda apresentam problemas.
Dados: Conjuntos de dados ricos e diversificados são a base para treinar e otimizar modelos de IA. No entanto, a obtenção de dados de alta qualidade ainda enfrenta desafios. Em certos campos, os dados são difíceis de obter, e a qualidade, precisão e rotulagem dos dados também apresentam problemas. Ao mesmo tempo, proteger a privacidade e a segurança dos dados é também uma consideração importante.
Além disso, problemas como a interpretabilidade e transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócio, também precisam ser resolvidos urgentemente.
Os desafios enfrentados pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos desafios, incluindo análise de dados, experiência do usuário, segurança de contratos inteligentes, entre outros. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem um grande potencial nessas áreas.
Análise de dados e previsão: As plataformas Web3 precisam de capacidades de análise de dados e previsão mais eficientes e inteligentes, especialmente em áreas como DeFi.
Experiência do usuário: A experiência do usuário das aplicações Web3 ainda precisa ser melhorada, necessitando de serviços personalizados mais inteligentes.
Segurança: Vulnerabilidades no código de contratos inteligentes e ataques de hackers são os principais problemas de segurança enfrentados pelo Web3.
Proteção da Privacidade: Como alcançar a partilha de dados e a criação de valor enquanto se protege a privacidade dos utilizadores é um grande desafio.
Análise do Estado Atual dos Projetos AI+Web3
Atualmente, os projetos de AI+Web3 estão a abordar principalmente duas direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de AI e utilizar a tecnologia AI para servir os projetos de Web3.
Web3 ajuda AI
Poder de computação descentralizado
Com a explosão da IA, a demanda por poder computacional, como GPUs, aumentou drasticamente, e a escassez tornou-se um problema iminente. Alguns projetos Web3 tentam oferecer serviços de computação descentralizada através de incentivos em tokens, como Akash, Render e Gensyn.
Estes projetos incentivam os usuários a contribuir com o poder de computação GPU ocioso através de tokens, fornecendo suporte de computação para clientes de IA. O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e grandes empresas.
Os projetos de computação descentralizada são principalmente divididos em duas categorias:
O primeiro atrai usuários para fornecer poder computacional através de incentivos em tokens, formando a demanda do lado do serviço de rede de poder computacional. O segundo, como o Gensyn, promove a distribuição de tarefas de aprendizado de máquina e recompensas através de contratos inteligentes.
Modelo de algoritmo descentralizado
Além da capacidade de computação, alguns projetos tentam construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, ele conecta vários modelos de IA diferentes e escolhe o modelo mais adequado para fornecer respostas com base nas perguntas dos usuários.
Na rede Bittensor, os provedores de modelo ( e os mineradores ) contribuem com modelos de aprendizagem de máquina e recebem recompensas em tokens. A rede utiliza um mecanismo de consenso exclusivo para garantir as melhores respostas.
Coleta de dados descentralizada
Para o treinamento de modelos de IA, um grande fornecimento de dados é indispensável. No entanto, atualmente a maioria das empresas Web2 ainda considera os dados dos usuários como propriedade própria. Alguns projetos Web3 realizam a coleta descentralizada de dados através de incentivos em tokens.
Se o PublicAI permite que os usuários contribuam com conteúdo valioso e validem dados, recebendo recompensas em tokens. Isso promove uma relação de ganho mútuo entre os contribuintes de dados e o desenvolvimento da indústria de IA.
Proteção ZK da privacidade do usuário na IA
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a validação de informações enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite, através de provas de conhecimento zero, o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem divulgar os dados originais.
Atualmente, este campo ainda está em estágio inicial, como a BasedAI que propôs um método descentralizado para integrar a criptografia homomórfica totalmente (FHE) com modelos de linguagem de grande escala (LLM), a fim de proteger a privacidade dos dados dos usuários.
A IA impulsiona o Web3
Análise de Dados e Previsão
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, a Pond prevê tokens valiosos através de algoritmos de IA; a BullBear AI faz previsões de preços com base em dados históricos e tendências de mercado; a Numerai organiza competições de investimento em previsão de ações com IA, entre outros.
Serviços personalizados
Alguns projetos Web3 utilizam IA para otimizar a experiência do usuário. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune usa grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL; a plataforma de mídia Web3 Followin integra o ChatGPT para resumir as dinâmicas da indústria; a NFPrompt torna mais fácil para os usuários criarem NFTs através da IA, entre outros.
Auditoria de Contrato Inteligente de IA
A IA também tem aplicações na auditoria de contratos inteligentes. Por exemplo, o 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em IA, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código. Isso ajuda a aumentar a segurança e a confiabilidade dos contratos.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Desempenho e estabilidade: o poder de computação descentralizado depende de nós distribuídos globalmente, podendo haver atrasos e instabilidade.
Disponibilidade: A disponibilidade pode ser afetada pela correspondência entre oferta e procura, podendo ocorrer situações de escassez de recursos ou incapacidade de satisfazer a demanda.
Complexidade: os usuários precisam entender conhecimentos sobre redes distribuídas, contratos inteligentes, etc., o custo de uso é relativamente alto.
Difícil de usar para treinamento de IA: o treinamento de grandes modelos requer largura de banda e estabilidade extremamente altas, atualmente a computação descentralizada tem dificuldades em atender a esses requisitos.
A combinação de AI+Web3 é bastante rudimentar
Aplicações superficiais: A maioria dos projetos apenas utiliza a IA para aumentar a eficiência, carecendo de fusão profunda e inovação.
Orientação de marketing: alguns projetos aplicam IA apenas em áreas limitadas, exagerando o conceito de IA.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor
Alguns projetos de IA têm dificuldade em se desenvolver no Web2, optando por sobrepor a narrativa do Web3 e a economia de tokens. Mas se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas ainda precisa ser verificado.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode trazer cenários de aplicação mais inteligentes para o Web3, enquanto o Web3 oferece novas oportunidades de desenvolvimento para a AI. Apesar de ainda enfrentarmos vários desafios atualmente, acredito que, através da exploração e inovação contínuas, no futuro poderemos construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.