В последние годы быстрый рост технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлек широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что привело к огромным изменениям в различных отраслях. В 2023 году рыночный объем индустрии ИИ достиг 200 миллиардов долларов, такие компании, как OpenAI, Character.AI и Midjourney, возглавили бум ИИ.
В то же время Web3, как новая сеть, меняет наше восприятие и использование Интернета. Web3 основан на технологии блокчейн и реализует совместное использование данных и автономию пользователей через умные контракты, распределенное хранение и децентрализованную аутентификацию. В настоящее время рыночная капитализация отрасли Web3 достигает 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana и другие появляются один за другим.
Сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой для разработчиков и инвесторов Востока и Запада. В этой статье будут рассмотрены текущее состояние развития ИИ+Web3, потенциальная ценность и стоящие перед ними вызовы, чтобы предоставить рекомендации инвесторам и профессионалам.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, а Web3 реформирует производственные отношения. Какие искры могут возникнуть при их комбинации? Давайте проанализируем трудности и возможности повышения, с которыми они сталкиваются, и обсудим, как они могут поддерживать друг друга.
Проблемы, с которыми сталкивается искусственный интеллект в отрасли
Ключевыми элементами в сфере ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: Задачи ИИ требуют масштабных вычислений и обработки данных. В последние годы развитие аппаратных технологий, таких как GPU, значительно способствовало развитию ИИ. Тем не менее, получение и управление масштабной вычислительной мощностью остается дорогим и сложным вызовом, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков.
Алгоритмы: алгоритмы ИИ включают традиционное машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности ИИ-системы. Постоянное усовершенствование инновационных алгоритмов может повысить точность и обобщающую способность системы. Однако для обучения глубоких нейронных сетей требуется большое количество данных и вычислительных ресурсов, а интерпретируемость и устойчивость моделей остаются проблемами.
Данные: разнообразные наборы данных являются основой для обучения и оптимизации AI-моделей. Тем не менее, получение качественных данных по-прежнему представляет собой проблему. В некоторых областях данные трудно получить, а также существуют проблемы с качеством, точностью и разметкой данных. В то же время защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, необходимо решить такие проблемы, как объяснимость и прозрачность AI-моделей, а также неясность бизнес-моделей.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество проблем, включая анализ данных, пользовательский опыт, безопасность смарт-контрактов и другие аспекты. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет большой потенциал в этих областях.
Анализ данных и прогнозирование: платформы Web3 нуждаются в более эффективных и интеллектуальных возможностях анализа данных и прогнозирования, особенно в таких областях, как DeFi.
Пользовательский опыт: Пользовательский опыт Web3 приложений все еще нуждается в улучшении, необходимы более интеллектуальные персонализированные услуги.
Безопасность: Уязвимости в коде смарт-контрактов и хакерские атаки являются основными проблемами безопасности, с которыми сталкивается Web3.
Защита конфиденциальности: как достичь обмена данными и создания ценности, защищая при этом конфиденциальность пользователей, является большой задачей.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
В настоящее время проекты AI+Web3 в основном развиваются в двух направлениях: использование технологий блокчейн для повышения эффективности AI-проектов и использование технологий AI для обслуживания проектов Web3.
Web3 помогает AI
Децентрализованный хэшрейт
С взрывом ИИ спрос на вычислительные мощности, такие как GPU, резко возрос, проблема нехватки ресурсов становится все более актуальной. Некоторые проекты Web3 пытаются предложить децентрализованные вычислительные услуги с помощью токенов, такие как Akash, Render, Gensyn и другие.
Эти проекты стимулируют пользователей вносить неиспользуемые вычислительные мощности GPU с помощью токенов, предоставляя вычислительную поддержку клиентам ИИ. Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, майнеров криптовалюты и крупные предприятия.
Децентрализованные проекты вычислительной мощности в основном делятся на два типа:
Для AI-выводов: такие как Render, Akash, Aethir и другие
Используется для обучения ИИ: такие как io.net, Gensyn и т.д.
Первый привлекает пользователей, предлагая токеновые стимулы для предоставления вычислительной мощности, формируя сторону спроса на услуги сети вычислительной мощности. Второй, как Gensyn, способствует распределению задач машинного обучения и вознаграждению через смарт-контракты.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Помимо вычислительной мощности, некоторые проекты пытаются создать децентрализованный рынок услуг алгоритмов ИИ. Например, Bittensor соединяет несколько различных моделей ИИ и выбирает наиболее подходящую модель для предоставления ответа на вопросы пользователей.
В сети Bittensor поставщики моделей ( и майнеры ) вносят вклад в обучение машинным моделям и получают токеновые вознаграждения. Сеть использует уникальный механизм консенсуса для обеспечения наилучшего ответа.
Децентрализованный сбор данных
Для обучения AI-моделей необходимо большое количество данных. Однако на данный момент большинство компаний Web2 продолжают присваивать пользовательские данные. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных через токенизированные стимулы.
PublicAI позволяет пользователям вносить ценный контент и проверять данные, получая за это токены в качестве вознаграждения. Это способствует взаимовыгодным отношениям между вкладчиками данных и разработкой AI-индустрии.
Защита конфиденциальности пользователей в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний позволяет проверять информацию, защищая при этом конфиденциальность. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) с помощью нулевых знаний позволяет обучать и делать выводы с помощью моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных.
В настоящее время эта область все еще находится на ранней стадии, например, BasedAI предложила децентрализованный метод интеграции полностью гомоморфного шифрования (FHE) с большими языковыми моделями (LLM) для защиты конфиденциальности данных пользователей.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов; BullBear AI делает прогнозы цен на основе исторических данных и рыночных тенденций; Numerai проводит инвестиционные соревнования по прогнозированию фондового рынка с помощью AI и т.д.
Персонализированные услуги
Некоторые проекты Web3 используют ИИ для оптимизации пользовательского опыта. Например, инструмент Wand от Dune использует большие языковые модели для написания SQL-запросов; медиаплатформа Web3 Followin интегрирует ChatGPT для подведения итогов отраслевых новостей; NFPrompt позволяет пользователям легче создавать NFT с помощью ИИ.
AI-аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект также применяется в аудите смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает AI-аудитор смарт-контрактов, использующий технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде. Это помогает повысить безопасность и надежность контрактов.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Производительность и стабильность: децентрализованная вычислительная мощность зависит от глобально распределенных узлов, что может привести к задержкам и нестабильности.
Доступность: в зависимости от соответствия спроса и предложения могут возникнуть ситуации нехватки ресурсов или невозможности удовлетворить спрос.
Сложность: пользователям необходимо понимать такие знания, как распределенные сети, смарт-контракты и т.д., стоимость использования довольно высока.
Трудно использовать для обучения ИИ: обучение больших моделей требует очень высокой пропускной способности и стабильности, в настоящее время децентрализованные вычисления не могут удовлетворить эти требования.
Сочетание AI и Web3 довольно грубое
Поверхностные приложения: большинство проектов лишь просто используют ИИ для повышения эффективности, им не хватает глубокой интеграции и инноваций.
Маркетинговая направленность: некоторые проекты используют ИИ только в ограниченных областях, чрезмерно рекламируя концепцию ИИ.
Экономика токенов становится буфером
Некоторые AI-проекты трудно развивать в Web2, поэтому они накладывают нарратив Web3 и токеномическую экономику. Но действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности, еще предстоит проверить.
Резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить более интеллектуальные сценарии применения для Web3, в то время как Web3 предоставляет новые возможности для развития AI. Несмотря на то, что в настоящее время все еще существует множество вызовов, я верю, что через постоянные исследования и инновации в будущем можно построить более умные, открытые и справедливые экономические и социальные системы.
Посмотреть Оригинал
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» .
6 Лайков
Награда
6
7
Поделиться
комментарий
0/400
NeverVoteOnDAO
· 18ч назад
Чего ты добиваешься? Опять голосование. Удачи и благополучия.
Посмотреть ОригиналОтветить0
HodlKumamon
· 18ч назад
25 триллионов долларов... не зря это любимый BTC, который ведет скачок~
Слияние AI и Web3: инновационные возможности и реальные вызовы
Слияние ИИ и Web3: возможности и вызовы
В последние годы быстрый рост технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлек широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что привело к огромным изменениям в различных отраслях. В 2023 году рыночный объем индустрии ИИ достиг 200 миллиардов долларов, такие компании, как OpenAI, Character.AI и Midjourney, возглавили бум ИИ.
В то же время Web3, как новая сеть, меняет наше восприятие и использование Интернета. Web3 основан на технологии блокчейн и реализует совместное использование данных и автономию пользователей через умные контракты, распределенное хранение и децентрализованную аутентификацию. В настоящее время рыночная капитализация отрасли Web3 достигает 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana и другие появляются один за другим.
Сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой для разработчиков и инвесторов Востока и Запада. В этой статье будут рассмотрены текущее состояние развития ИИ+Web3, потенциальная ценность и стоящие перед ними вызовы, чтобы предоставить рекомендации инвесторам и профессионалам.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, а Web3 реформирует производственные отношения. Какие искры могут возникнуть при их комбинации? Давайте проанализируем трудности и возможности повышения, с которыми они сталкиваются, и обсудим, как они могут поддерживать друг друга.
Проблемы, с которыми сталкивается искусственный интеллект в отрасли
Ключевыми элементами в сфере ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: Задачи ИИ требуют масштабных вычислений и обработки данных. В последние годы развитие аппаратных технологий, таких как GPU, значительно способствовало развитию ИИ. Тем не менее, получение и управление масштабной вычислительной мощностью остается дорогим и сложным вызовом, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков.
Алгоритмы: алгоритмы ИИ включают традиционное машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности ИИ-системы. Постоянное усовершенствование инновационных алгоритмов может повысить точность и обобщающую способность системы. Однако для обучения глубоких нейронных сетей требуется большое количество данных и вычислительных ресурсов, а интерпретируемость и устойчивость моделей остаются проблемами.
Данные: разнообразные наборы данных являются основой для обучения и оптимизации AI-моделей. Тем не менее, получение качественных данных по-прежнему представляет собой проблему. В некоторых областях данные трудно получить, а также существуют проблемы с качеством, точностью и разметкой данных. В то же время защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, необходимо решить такие проблемы, как объяснимость и прозрачность AI-моделей, а также неясность бизнес-моделей.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество проблем, включая анализ данных, пользовательский опыт, безопасность смарт-контрактов и другие аспекты. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет большой потенциал в этих областях.
Анализ данных и прогнозирование: платформы Web3 нуждаются в более эффективных и интеллектуальных возможностях анализа данных и прогнозирования, особенно в таких областях, как DeFi.
Пользовательский опыт: Пользовательский опыт Web3 приложений все еще нуждается в улучшении, необходимы более интеллектуальные персонализированные услуги.
Безопасность: Уязвимости в коде смарт-контрактов и хакерские атаки являются основными проблемами безопасности, с которыми сталкивается Web3.
Защита конфиденциальности: как достичь обмена данными и создания ценности, защищая при этом конфиденциальность пользователей, является большой задачей.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
В настоящее время проекты AI+Web3 в основном развиваются в двух направлениях: использование технологий блокчейн для повышения эффективности AI-проектов и использование технологий AI для обслуживания проектов Web3.
Web3 помогает AI
Децентрализованный хэшрейт
С взрывом ИИ спрос на вычислительные мощности, такие как GPU, резко возрос, проблема нехватки ресурсов становится все более актуальной. Некоторые проекты Web3 пытаются предложить децентрализованные вычислительные услуги с помощью токенов, такие как Akash, Render, Gensyn и другие.
Эти проекты стимулируют пользователей вносить неиспользуемые вычислительные мощности GPU с помощью токенов, предоставляя вычислительную поддержку клиентам ИИ. Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, майнеров криптовалюты и крупные предприятия.
Децентрализованные проекты вычислительной мощности в основном делятся на два типа:
Первый привлекает пользователей, предлагая токеновые стимулы для предоставления вычислительной мощности, формируя сторону спроса на услуги сети вычислительной мощности. Второй, как Gensyn, способствует распределению задач машинного обучения и вознаграждению через смарт-контракты.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Помимо вычислительной мощности, некоторые проекты пытаются создать децентрализованный рынок услуг алгоритмов ИИ. Например, Bittensor соединяет несколько различных моделей ИИ и выбирает наиболее подходящую модель для предоставления ответа на вопросы пользователей.
В сети Bittensor поставщики моделей ( и майнеры ) вносят вклад в обучение машинным моделям и получают токеновые вознаграждения. Сеть использует уникальный механизм консенсуса для обеспечения наилучшего ответа.
Децентрализованный сбор данных
Для обучения AI-моделей необходимо большое количество данных. Однако на данный момент большинство компаний Web2 продолжают присваивать пользовательские данные. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных через токенизированные стимулы.
PublicAI позволяет пользователям вносить ценный контент и проверять данные, получая за это токены в качестве вознаграждения. Это способствует взаимовыгодным отношениям между вкладчиками данных и разработкой AI-индустрии.
Защита конфиденциальности пользователей в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний позволяет проверять информацию, защищая при этом конфиденциальность. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) с помощью нулевых знаний позволяет обучать и делать выводы с помощью моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных.
В настоящее время эта область все еще находится на ранней стадии, например, BasedAI предложила децентрализованный метод интеграции полностью гомоморфного шифрования (FHE) с большими языковыми моделями (LLM) для защиты конфиденциальности данных пользователей.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов; BullBear AI делает прогнозы цен на основе исторических данных и рыночных тенденций; Numerai проводит инвестиционные соревнования по прогнозированию фондового рынка с помощью AI и т.д.
Персонализированные услуги
Некоторые проекты Web3 используют ИИ для оптимизации пользовательского опыта. Например, инструмент Wand от Dune использует большие языковые модели для написания SQL-запросов; медиаплатформа Web3 Followin интегрирует ChatGPT для подведения итогов отраслевых новостей; NFPrompt позволяет пользователям легче создавать NFT с помощью ИИ.
AI-аудит смарт-контрактов
Искусственный интеллект также применяется в аудите смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает AI-аудитор смарт-контрактов, использующий технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде. Это помогает повысить безопасность и надежность контрактов.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Производительность и стабильность: децентрализованная вычислительная мощность зависит от глобально распределенных узлов, что может привести к задержкам и нестабильности.
Доступность: в зависимости от соответствия спроса и предложения могут возникнуть ситуации нехватки ресурсов или невозможности удовлетворить спрос.
Сложность: пользователям необходимо понимать такие знания, как распределенные сети, смарт-контракты и т.д., стоимость использования довольно высока.
Трудно использовать для обучения ИИ: обучение больших моделей требует очень высокой пропускной способности и стабильности, в настоящее время децентрализованные вычисления не могут удовлетворить эти требования.
Сочетание AI и Web3 довольно грубое
Поверхностные приложения: большинство проектов лишь просто используют ИИ для повышения эффективности, им не хватает глубокой интеграции и инноваций.
Маркетинговая направленность: некоторые проекты используют ИИ только в ограниченных областях, чрезмерно рекламируя концепцию ИИ.
Экономика токенов становится буфером
Некоторые AI-проекты трудно развивать в Web2, поэтому они накладывают нарратив Web3 и токеномическую экономику. Но действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности, еще предстоит проверить.
Резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить более интеллектуальные сценарии применения для Web3, в то время как Web3 предоставляет новые возможности для развития AI. Несмотря на то, что в настоящее время все еще существует множество вызовов, я верю, что через постоянные исследования и инновации в будущем можно построить более умные, открытые и справедливые экономические и социальные системы.