Fusion de l'IA et du Web3 : état des lieux, défis et perspectives d'avenir
Le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 entraîne une révolution technologique. L'IA a réalisé des percées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel, et en 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars. Pendant ce temps, le Web3, basé sur la blockchain, redéfinit Internet grâce à des technologies de décentralisation, avec une valeur de marché actuelle de 25 000 milliards de dollars. La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un sujet d'intérêt majeur dans les milieux technologiques d'Orient et d'Occident.
Cet article explorera en profondeur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté, offrant des perspectives aux professionnels et aux investisseurs concernés.
Interaction entre l'IA et le Web3
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, l'acquisition et la gestion de ressources informatiques à grande échelle sont coûteuses et constituent un défi pour les start-ups. En ce qui concerne les algorithmes, l'entraînement des modèles d'apprentissage profond nécessite une quantité massive de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la robustesse des modèles doivent être améliorées. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste difficile, et les problèmes de confidentialité et de sécurité des données ne doivent pas être négligés. De plus, la nature de boîte noire des modèles d'IA suscite des inquiétudes du public concernant l'interprétabilité et la transparence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 fait également face à de nombreux défis, notamment une capacité d'analyse des données insuffisante, une expérience utilisateur médiocre et des vulnérabilités de sécurité dans les contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. L'IA peut améliorer la capacité d'analyse et de prévision des données des plateformes Web3, optimiser l'expérience utilisateur, offrir des services personnalisés et renforcer la sécurité et la protection de la vie privée.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante en IA, la pénurie de GPU est devenue un goulot d'étranglement pour l'industrie. Certains projets Web3 essaient de fournir des services de puissance de calcul de manière décentralisée, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à contribuer leur puissance de calcul inutilisée par le biais de jetons, afin de soutenir les clients en IA. L'offre se compose principalement de fournisseurs de services cloud, de mineurs de cryptomonnaies et d'entreprises disposant de nombreux GPU.
Les projets de puissance de calcul décentralisée se divisent principalement en deux catégories : pour l'inférence AI ( comme Render, Akash ) et pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ). L'inférence AI nécessite moins de puissance de calcul, ce qui rend la décentralisation plus facile à réaliser ; l'entraînement AI, en revanche, exige plus de puissance de calcul et de bande passante, rendant la réalisation plus difficile.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets tentent d'établir un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ce modèle connecte plusieurs modèles d'IA et choisit le modèle le plus adapté pour fournir des services en fonction des besoins des utilisateurs. Par rapport à un grand modèle unique, cette approche offre potentiellement une plus grande diversité et flexibilité.
collecte de données décentralisée
Les données sont essentielles à l'entraînement de l'IA, mais la plupart des plateformes Web2 interdisent actuellement la collecte de données pour l'entraînement de l'IA. Certains projets Web3 réalisent une collecte de données décentralisée grâce à des incitations en tokens, comme PublicAI qui permet aux utilisateurs de contribuer et de valider des données d'entraînement pour l'IA, en recevant des récompenses en tokens.
Protection de la vie privée
La technologie de la preuve à divulgation nulle de connaissance offre une nouvelle perspective pour la protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet de former des modèles et de faire des inférences sans révéler les données d'origine. Des projets comme BasedAI explorent la combinaison de FHE avec LLM pour réaliser des fonctions d'IA tout en protégeant la vie privée.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes de graphes IA pour prédire des tokens de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix en fonction des données historiques. Numerai organise des concours de prévision boursière par IA, où les participants peuvent recevoir des récompenses en tokens.
Services personnalisés
L'IA est utilisée pour optimiser l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, Dune a intégré une fonction de requête SQL assistée par IA, Followin et IQ.wiki utilisent l'IA pour résumer le contenu lié à la blockchain, et NFPrompt aide les utilisateurs à générer des NFT grâce à l'IA.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA a également des applications dans l'audit des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant l'apprentissage automatique pour identifier les vulnérabilités potentielles dans le code.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
La puissance de calcul décentralisée est confrontée à des défis de performance, de stabilité et de disponibilité. Par rapport aux services centralisés, la performance et la stabilité de la puissance de calcul décentralisée peuvent être inférieures. De plus, la puissance de calcul décentralisée est actuellement principalement adaptée à l'inférence AI, et peine à répondre aux besoins d'entraînement de grands modèles. Cela est principalement limité par :
L'entraînement de grands modèles nécessite une bande passante et une stabilité extrêmement élevées.
La technologie NVLink de Nvidia limite la distance physique entre les cartes graphiques.
La puissance de calcul décentralisée a du mal à former un cluster de puissance de calcul efficace.
Ainsi, les cas d'utilisation de la puissance de calcul décentralisée pourraient être mieux adaptés aux domaines de l'inférence AI, de l'entraînement de modèles de taille moyenne et du calcul en périphérie.
L'intégration de l'IA et du Web3 n'est pas assez approfondie
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 ne sont qu'une combinaison superficielle, sans véritable intégration profonde. L'application de l'IA se limite souvent à l'amélioration de l'efficacité, manquant d'une intégration native avec les cryptomonnaies. Certains projets utilisent même le concept d'IA uniquement à des fins marketing, sans innovation substantielle.
La tokenomique devient un tampon
Face aux problèmes de modèles commerciaux, certains projets d'IA se tournent vers le Web3 à la recherche d'un soutien en économie de jetons. Cependant, l'économie des jetons aide-t-elle vraiment à répondre aux besoins réels des projets d'IA, ou n'est-elle qu'un moyen de susciter un engouement à court terme ? Cela mérite réflexion.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut apporter des analyses intelligentes et des capacités de décision au Web3, tandis que le Web3 fournit à l'IA une infrastructure décentralisée et de nouveaux mécanismes d'incitation. Bien que cette fusion en soit encore à ses débuts et fasse face à de nombreux défis, à long terme, cette combinaison devrait permettre de construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et équitables.
À l'avenir, nous espérons voir davantage de projets innovants intégrant profondément l'IA et le Web3, tirant réellement parti des synergies entre les deux pour créer une valeur réelle pour les utilisateurs et l'industrie. En même temps, il est nécessaire de considérer prudemment l'engouement actuel, en poursuivant l'innovation tout en répondant effectivement aux besoins réels, afin de promouvoir un développement sain des technologies et des applications.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
7 J'aime
Récompense
7
4
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
TokenDustCollector
· Il y a 20h
C'est juste pour s'amuser... Les chiffres peuvent-ils être encore plus exagérés ?
Voir l'originalRépondre0
RiddleMaster
· Il y a 20h
C'est tout ? 2000 milliards de dollars et vous faites encore des histoires.
Voir l'originalRépondre0
BlockchainRetirementHome
· Il y a 20h
Écoute, c'est incroyable, je ne peux pas le faire.
Voir l'originalRépondre0
Whale_Whisperer
· Il y a 20h
Ce chiffre est gonflé, ceux de l'industrie savent de quoi il s'agit.
État actuel, défis et perspectives d'avenir de la fusion de l'IA et du Web3
Fusion de l'IA et du Web3 : état des lieux, défis et perspectives d'avenir
Le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 entraîne une révolution technologique. L'IA a réalisé des percées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel, et en 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars. Pendant ce temps, le Web3, basé sur la blockchain, redéfinit Internet grâce à des technologies de décentralisation, avec une valeur de marché actuelle de 25 000 milliards de dollars. La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un sujet d'intérêt majeur dans les milieux technologiques d'Orient et d'Occident.
Cet article explorera en profondeur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté, offrant des perspectives aux professionnels et aux investisseurs concernés.
Interaction entre l'IA et le Web3
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, l'acquisition et la gestion de ressources informatiques à grande échelle sont coûteuses et constituent un défi pour les start-ups. En ce qui concerne les algorithmes, l'entraînement des modèles d'apprentissage profond nécessite une quantité massive de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la robustesse des modèles doivent être améliorées. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste difficile, et les problèmes de confidentialité et de sécurité des données ne doivent pas être négligés. De plus, la nature de boîte noire des modèles d'IA suscite des inquiétudes du public concernant l'interprétabilité et la transparence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 fait également face à de nombreux défis, notamment une capacité d'analyse des données insuffisante, une expérience utilisateur médiocre et des vulnérabilités de sécurité dans les contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. L'IA peut améliorer la capacité d'analyse et de prévision des données des plateformes Web3, optimiser l'expérience utilisateur, offrir des services personnalisés et renforcer la sécurité et la protection de la vie privée.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante en IA, la pénurie de GPU est devenue un goulot d'étranglement pour l'industrie. Certains projets Web3 essaient de fournir des services de puissance de calcul de manière décentralisée, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à contribuer leur puissance de calcul inutilisée par le biais de jetons, afin de soutenir les clients en IA. L'offre se compose principalement de fournisseurs de services cloud, de mineurs de cryptomonnaies et d'entreprises disposant de nombreux GPU.
Les projets de puissance de calcul décentralisée se divisent principalement en deux catégories : pour l'inférence AI ( comme Render, Akash ) et pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ). L'inférence AI nécessite moins de puissance de calcul, ce qui rend la décentralisation plus facile à réaliser ; l'entraînement AI, en revanche, exige plus de puissance de calcul et de bande passante, rendant la réalisation plus difficile.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets tentent d'établir un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ce modèle connecte plusieurs modèles d'IA et choisit le modèle le plus adapté pour fournir des services en fonction des besoins des utilisateurs. Par rapport à un grand modèle unique, cette approche offre potentiellement une plus grande diversité et flexibilité.
collecte de données décentralisée
Les données sont essentielles à l'entraînement de l'IA, mais la plupart des plateformes Web2 interdisent actuellement la collecte de données pour l'entraînement de l'IA. Certains projets Web3 réalisent une collecte de données décentralisée grâce à des incitations en tokens, comme PublicAI qui permet aux utilisateurs de contribuer et de valider des données d'entraînement pour l'IA, en recevant des récompenses en tokens.
Protection de la vie privée
La technologie de la preuve à divulgation nulle de connaissance offre une nouvelle perspective pour la protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet de former des modèles et de faire des inférences sans révéler les données d'origine. Des projets comme BasedAI explorent la combinaison de FHE avec LLM pour réaliser des fonctions d'IA tout en protégeant la vie privée.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes de graphes IA pour prédire des tokens de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix en fonction des données historiques. Numerai organise des concours de prévision boursière par IA, où les participants peuvent recevoir des récompenses en tokens.
Services personnalisés
L'IA est utilisée pour optimiser l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, Dune a intégré une fonction de requête SQL assistée par IA, Followin et IQ.wiki utilisent l'IA pour résumer le contenu lié à la blockchain, et NFPrompt aide les utilisateurs à générer des NFT grâce à l'IA.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA a également des applications dans l'audit des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant l'apprentissage automatique pour identifier les vulnérabilités potentielles dans le code.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
La puissance de calcul décentralisée est confrontée à des défis de performance, de stabilité et de disponibilité. Par rapport aux services centralisés, la performance et la stabilité de la puissance de calcul décentralisée peuvent être inférieures. De plus, la puissance de calcul décentralisée est actuellement principalement adaptée à l'inférence AI, et peine à répondre aux besoins d'entraînement de grands modèles. Cela est principalement limité par :
Ainsi, les cas d'utilisation de la puissance de calcul décentralisée pourraient être mieux adaptés aux domaines de l'inférence AI, de l'entraînement de modèles de taille moyenne et du calcul en périphérie.
L'intégration de l'IA et du Web3 n'est pas assez approfondie
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 ne sont qu'une combinaison superficielle, sans véritable intégration profonde. L'application de l'IA se limite souvent à l'amélioration de l'efficacité, manquant d'une intégration native avec les cryptomonnaies. Certains projets utilisent même le concept d'IA uniquement à des fins marketing, sans innovation substantielle.
La tokenomique devient un tampon
Face aux problèmes de modèles commerciaux, certains projets d'IA se tournent vers le Web3 à la recherche d'un soutien en économie de jetons. Cependant, l'économie des jetons aide-t-elle vraiment à répondre aux besoins réels des projets d'IA, ou n'est-elle qu'un moyen de susciter un engouement à court terme ? Cela mérite réflexion.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut apporter des analyses intelligentes et des capacités de décision au Web3, tandis que le Web3 fournit à l'IA une infrastructure décentralisée et de nouveaux mécanismes d'incitation. Bien que cette fusion en soit encore à ses débuts et fasse face à de nombreux défis, à long terme, cette combinaison devrait permettre de construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et équitables.
À l'avenir, nous espérons voir davantage de projets innovants intégrant profondément l'IA et le Web3, tirant réellement parti des synergies entre les deux pour créer une valeur réelle pour les utilisateurs et l'industrie. En même temps, il est nécessaire de considérer prudemment l'engouement actuel, en poursuivant l'innovation tout en répondant effectivement aux besoins réels, afin de promouvoir un développement sain des technologies et des applications.