Web3 como uma nova paradigma de internet descentralizada, aberta e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a inteligência artificial. Sob a arquitetura tradicional centralizada, os recursos de computação e dados da IA são rigidamente controlados e enfrentam muitos desafios, como gargalos de poder de computação, vazamento de privacidade e falta de transparência dos algoritmos. Enquanto isso, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova dinâmica para o desenvolvimento da IA através de redes de compartilhamento de poder de computação, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitos recursos para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-trapaça, ajudando na construção do seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação do Web3 e da IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade do modelo.
No modelo tradicional de aquisição e utilização de dados de IA centralizada, existem os seguintes problemas principais:
O custo de obtenção de dados é elevado, tornando difícil para as pequenas e médias empresas arcar com isso;
Os recursos de dados estão monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados;
Os dados pessoais enfrentam o risco de violação e abuso
Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados.
Através de uma rede descentralizada, os usuários podem vender rede ociosa para empresas de IA, capturando dados da rede, que, após limpeza e transformação, fornecem dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA;
Adotar o modo "label to earn", incentivando trabalhadores globais a participar na rotulagem de dados através de tokens, reunindo conhecimentos profissionais de todo o mundo e melhorando a capacidade de análise de dados;
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes da oferta e demanda de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real também enfrenta alguns problemas, como a qualidade dos dados que varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a falta de representatividade, entre outros. Os dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulações, os dados sintéticos conseguem simular as características dos dados reais, servindo como um complemento eficaz para os dados reais, aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação maduro.
Proteção de privacidade: o papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se o foco de atenção global, e a introdução de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE é a criptografia homomórfica total, que permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado da mesma operação realizada em dados em texto claro.
FHE oferece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que o poder de computação da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem acessar os dados originais. Isso traz enormes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
O FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Poder de computação revolução: AI computação em redes descentralizadas
Atualmente, a complexidade computacional dos sistemas de IA dobra a cada 3 meses, levando a um aumento exponencial na demanda por poder de computação, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um modelo de IA conhecido requer um enorme poder de computação, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder de computação não só limita o avanço da tecnologia de IA, como também torna esses modelos avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, e a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores, juntamente com a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, agravou ainda mais os problemas de fornecimento de poder de computação. Os profissionais de IA enfrentam um dilema: ou compram hardware por conta própria ou alugam recursos em nuvem, e eles precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
A rede de poder de computação de IA descentralizada, através da agregação de recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece às empresas de IA um mercado de poder de computação que é tanto econômico quanto fácil de acessar. Os demandantes de poder de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes distribuem as tarefas para os nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, e, após verificação, recebem recompensas em pontos. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de poder de computação descentralizada genérica, existem plataformas focadas no treinamento de IA e redes de poder de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de poder de computação descentralizada oferece um mercado de poder de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo barreiras de entrada e aumentando a eficiência de utilização do poder de computação. No ecossistema web3, a rede de poder de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais aplicações descentralizadas inovadoras para impulsionar conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telemóvel, relógio inteligente e até dispositivos inteligentes em casa têm a capacidade de executar IA------é isso que torna o Edge AI tão atraente. Ele permite que a computação ocorra na origem dos dados, proporcionando baixa latência, processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do utilizador; a tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas críticas como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar---DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados dos usuários, e o DePIN pode melhorar a proteção da privacidade dos usuários e reduzir o risco de vazamentos de dados ao processar dados localmente; o mecanismo de economia de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós do DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um ecossistema de uma certa blockchain, tornando-se uma das plataformas de blockchain preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain oferecem um forte apoio aos projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nesta blockchain ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos conhecidos já fizeram progressos significativos.
IMO：Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de partilha de receitas, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas da utilização subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, sendo difícil para os criadores originais rastrear a utilização, quanto mais obter receitas a partir disso. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA frequentemente carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de investidores e utilizadores potenciais, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO fornece uma nova forma de apoio financeiro e partilha de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e partilhem os lucros gerados pelo modelo posteriormente. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam partilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivando a colaboração de código aberto, adaptando-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetando impulso no desenvolvimento sustentável de tecnologias de IA. O IMO ainda está em uma fase inicial de tentativa, mas com o aumento da aceitação do mercado e a ampliação do alcance da participação, sua inovação e valor potencial são dignos de nossa expectativa.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não apenas consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários através da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de IA aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funções de robô, aparência, voz e conectem-se a bibliotecas de conhecimento externas, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA generativa, empodera indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem de grande escala especializado, tornando o papel de interpretação mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, incluindo videochamadas, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão do Web3 com a IA, atualmente há mais exploração na camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como aumentar o uso eficiente do Poder de computação descentralizado, como validar grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. Com a gradual melhoria dessas infraestruturas, temos razões para acreditar que a fusão do Web3 com a IA irá gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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IntrovertMetaverse
· 07-29 22:16
Metaverso é realmente bull.
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StableNomad
· 07-29 22:14
ouvi este hopium em 2021... ainda estou à espera que os meus tokens de privacidade subam, para ser sincero
Web3 e a fusão com a IA: A computação de dados e a computação de privacidade abrem uma nova era de Poder de computação
Web3 como uma nova paradigma de internet descentralizada, aberta e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a inteligência artificial. Sob a arquitetura tradicional centralizada, os recursos de computação e dados da IA são rigidamente controlados e enfrentam muitos desafios, como gargalos de poder de computação, vazamento de privacidade e falta de transparência dos algoritmos. Enquanto isso, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova dinâmica para o desenvolvimento da IA através de redes de compartilhamento de poder de computação, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitos recursos para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-trapaça, ajudando na construção do seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação do Web3 e da IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade do modelo.
No modelo tradicional de aquisição e utilização de dados de IA centralizada, existem os seguintes problemas principais:
Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real também enfrenta alguns problemas, como a qualidade dos dados que varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a falta de representatividade, entre outros. Os dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulações, os dados sintéticos conseguem simular as características dos dados reais, servindo como um complemento eficaz para os dados reais, aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação maduro.
Proteção de privacidade: o papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se o foco de atenção global, e a introdução de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE é a criptografia homomórfica total, que permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado da mesma operação realizada em dados em texto claro.
FHE oferece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que o poder de computação da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem acessar os dados originais. Isso traz enormes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
O FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Poder de computação revolução: AI computação em redes descentralizadas
Atualmente, a complexidade computacional dos sistemas de IA dobra a cada 3 meses, levando a um aumento exponencial na demanda por poder de computação, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um modelo de IA conhecido requer um enorme poder de computação, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder de computação não só limita o avanço da tecnologia de IA, como também torna esses modelos avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, e a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores, juntamente com a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, agravou ainda mais os problemas de fornecimento de poder de computação. Os profissionais de IA enfrentam um dilema: ou compram hardware por conta própria ou alugam recursos em nuvem, e eles precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
A rede de poder de computação de IA descentralizada, através da agregação de recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece às empresas de IA um mercado de poder de computação que é tanto econômico quanto fácil de acessar. Os demandantes de poder de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes distribuem as tarefas para os nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, e, após verificação, recebem recompensas em pontos. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de poder de computação descentralizada genérica, existem plataformas focadas no treinamento de IA e redes de poder de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de poder de computação descentralizada oferece um mercado de poder de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo barreiras de entrada e aumentando a eficiência de utilização do poder de computação. No ecossistema web3, a rede de poder de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais aplicações descentralizadas inovadoras para impulsionar conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telemóvel, relógio inteligente e até dispositivos inteligentes em casa têm a capacidade de executar IA------é isso que torna o Edge AI tão atraente. Ele permite que a computação ocorra na origem dos dados, proporcionando baixa latência, processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do utilizador; a tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas críticas como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar---DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados dos usuários, e o DePIN pode melhorar a proteção da privacidade dos usuários e reduzir o risco de vazamentos de dados ao processar dados localmente; o mecanismo de economia de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós do DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um ecossistema de uma certa blockchain, tornando-se uma das plataformas de blockchain preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain oferecem um forte apoio aos projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nesta blockchain ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos conhecidos já fizeram progressos significativos.
IMO：Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de partilha de receitas, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas da utilização subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, sendo difícil para os criadores originais rastrear a utilização, quanto mais obter receitas a partir disso. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA frequentemente carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de investidores e utilizadores potenciais, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO fornece uma nova forma de apoio financeiro e partilha de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e partilhem os lucros gerados pelo modelo posteriormente. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam partilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivando a colaboração de código aberto, adaptando-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetando impulso no desenvolvimento sustentável de tecnologias de IA. O IMO ainda está em uma fase inicial de tentativa, mas com o aumento da aceitação do mercado e a ampliação do alcance da participação, sua inovação e valor potencial são dignos de nossa expectativa.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não apenas consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários através da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de IA aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funções de robô, aparência, voz e conectem-se a bibliotecas de conhecimento externas, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA generativa, empodera indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem de grande escala especializado, tornando o papel de interpretação mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, incluindo videochamadas, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão do Web3 com a IA, atualmente há mais exploração na camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como aumentar o uso eficiente do Poder de computação descentralizado, como validar grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. Com a gradual melhoria dessas infraestruturas, temos razões para acreditar que a fusão do Web3 com a IA irá gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.