A fusão da IA e Web3: estado atual, desafios e perspectivas futuras
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e da tecnologia Web3 está liderando uma revolução tecnológica. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial e processamento de linguagem natural, alcançando um tamanho de mercado de 200 bilhões de dólares em 2023. Ao mesmo tempo, o Web3, com base na blockchain, está remodelando a internet por meio de tecnologias descentralizadas, e o valor de mercado da indústria já atingiu 25 trilhões de dólares. A combinação de IA e Web3 tornou-se um ponto focal de interesse na comunidade tecnológica ocidental e oriental.
Este artigo irá explorar em profundidade o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, seu valor potencial e os desafios enfrentados, fornecendo insights para profissionais e investidores relacionados.
Formas de Interação entre AI e Web3
Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os principais elementos da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados. No que diz respeito ao poder computacional, obter e gerenciar recursos computacionais em grande escala é caro e representa um desafio para startups. Em relação aos algoritmos, o treinamento de modelos de aprendizado profundo requer uma enorme quantidade de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e robustez dos modelos ainda precisam ser melhoradas. Quanto aos dados, obter dados de alta qualidade e diversificados ainda é difícil, e as questões de privacidade e segurança dos dados não podem ser ignoradas. Além disso, a característica de caixa-preta dos modelos de IA gera preocupações públicas sobre interpretabilidade e transparência.
Dilemas enfrentados pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos desafios, incluindo capacidade insuficiente de análise de dados, experiência do usuário insatisfatória, e vulnerabilidades de segurança em contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para atuar nessas áreas. A IA pode melhorar a capacidade de análise e previsão de dados das plataformas Web3, otimizar a experiência do usuário, oferecer serviços personalizados e aumentar a segurança e a proteção da privacidade.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 ajuda a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com o aumento da demanda por IA, a escassez de GPUs tornou-se um gargalo na indústria. Alguns projetos Web3 tentam fornecer serviços de computação de forma descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a contribuir com poder de computação ocioso através de tokens, oferecendo suporte aos clientes de IA. O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços de nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas com uma grande quantidade de GPUs.
Os projetos de computação descentralizada são principalmente divididos em duas categorias: para inferência de IA ( como Render, Akash ) e para treinamento de IA ( como io.net, Gensyn ). A inferência de IA requer menos poder computacional, sendo mais fácil de implementar de forma descentralizada; já o treinamento de IA exige mais poder computacional e largura de banda, tornando a implementação mais difícil.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Este modelo conecta vários modelos de IA, selecionando o modelo mais adequado para fornecer serviços com base nas necessidades dos usuários. Em comparação com um único grande modelo, esta abordagem potencialmente oferece maior diversidade e flexibilidade.
Coleta de dados descentralizada
Os dados são a chave para o treinamento de IA, mas atualmente a maioria das plataformas Web2 proíbe a coleta de dados para o treinamento de IA. Alguns projetos Web3 realizam a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens, como o PublicAI, que permite aos usuários contribuir e validar dados de treinamento de IA, recebendo recompensas em tokens.
Proteção de Privacidade
A tecnologia de prova de conhecimento zero oferece uma nova abordagem para a proteção da privacidade na IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais. Projetos como o BasedAI estão a explorar a combinação de FHE com LLM, alcançando funcionalidades de IA enquanto protegem a privacidade.
A IA impulsiona o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, a Pond utiliza algoritmos gráficos de IA para prever tokens valiosos, enquanto a BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos. A Numerai organiza competições de previsão do mercado de ações com IA, onde os participantes podem ganhar recompensas em tokens.
Serviços Personalizados
A IA está a ser utilizada para otimizar a experiência do utilizador em projetos Web3. Por exemplo, a Dune integrou uma funcionalidade de consultas SQL assistidas por IA, a Followin e a IQ.wiki utilizam IA para resumir conteúdos relacionados com blockchain, e a NFPrompt ajuda os utilizadores a gerar NFTs através da IA.
Auditoria de contratos inteligentes com IA
A IA também tem aplicações na auditoria de contratos inteligentes. Por exemplo, 0x0.ai oferece uma ferramenta de auditoria de contratos inteligentes baseada em IA, utilizando aprendizado de máquina para identificar vulnerabilidades potenciais no código.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Obstáculos reais à computação descentralizada
A computação descentralizada enfrenta desafios em termos de desempenho, estabilidade e disponibilidade. Comparado aos serviços centralizados, o desempenho e a estabilidade da computação descentralizada podem ser inferiores. Além disso, a computação descentralizada atualmente é mais adequada para inferência de IA, sendo difícil atender às necessidades de treinamento de grandes modelos. Isso se deve principalmente a:
O treinamento de grandes modelos requer largura de banda e estabilidade extremamente altas.
A tecnologia NVLink da Nvidia limita a distância física entre as placas gráficas.
A potência de computação descentralizada é difícil de formar um cluster de potência de computação eficaz.
Portanto, os cenários de aplicação de poder computacional descentralizado podem ser mais adequados para inferência de IA, treinamento de modelos de pequeno e médio porte e computação de borda.
A combinação de AI+Web3 não é profunda o suficiente
Atualmente, muitos projetos de AI+Web3 são apenas uma combinação superficial, sem alcançar uma verdadeira fusão profunda. A aplicação da AI muitas vezes se limita ao aumento da eficiência, carecendo de uma fusão nativa com criptomoedas. Alguns projetos usam o conceito de AI apenas para fins de marketing, faltando inovação substancial.
A economia dos tokens tornou-se um amortecedor
Diante dos desafios dos modelos de negócios, alguns projetos de IA estão se voltando para o Web3 em busca de apoio da economia de tokens. No entanto, será que a economia de tokens realmente ajuda a resolver as necessidades práticas dos projetos de IA, ou é apenas uma ferramenta de marketing de curto prazo? Isso merece reflexão.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode trazer análises inteligentes e capacidade de decisão para o Web3, enquanto o Web3 fornece infraestrutura descentralizada e novos mecanismos de incentivo para a AI. Embora a fusão ainda esteja em estágio inicial e enfrente muitos desafios, a longo prazo, essa combinação promete construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.
No futuro, esperamos ver mais projetos inovadores que integrem profundamente a IA e o Web3, aproveitando verdadeiramente as sinergias entre ambos para criar valor real para os usuários e para a indústria. Ao mesmo tempo, é necessário ter uma visão cautelosa sobre a atual onda, na busca pela inovação, abordando efetivamente as necessidades reais e promovendo o desenvolvimento saudável da tecnologia e das aplicações.
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TokenDustCollector
· 18h atrás
É só para brincar... Os números podem ser ainda mais exagerados?
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RiddleMaster
· 18h atrás
É só esse tamanho? 200 bilhões de dólares ainda estão a exagerar.
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BlockchainRetirementHome
· 18h atrás
Ouvir isso é fantástico, não consigo fazer.
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Whale_Whisperer
· 19h atrás
Este número tem inconsistências, quem entende da indústria sabe disso.
Estado atual, desafios e perspetivas futuras da fusão da IA com o Web3
A fusão da IA e Web3: estado atual, desafios e perspectivas futuras
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e da tecnologia Web3 está liderando uma revolução tecnológica. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial e processamento de linguagem natural, alcançando um tamanho de mercado de 200 bilhões de dólares em 2023. Ao mesmo tempo, o Web3, com base na blockchain, está remodelando a internet por meio de tecnologias descentralizadas, e o valor de mercado da indústria já atingiu 25 trilhões de dólares. A combinação de IA e Web3 tornou-se um ponto focal de interesse na comunidade tecnológica ocidental e oriental.
Este artigo irá explorar em profundidade o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, seu valor potencial e os desafios enfrentados, fornecendo insights para profissionais e investidores relacionados.
Formas de Interação entre AI e Web3
Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os principais elementos da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados. No que diz respeito ao poder computacional, obter e gerenciar recursos computacionais em grande escala é caro e representa um desafio para startups. Em relação aos algoritmos, o treinamento de modelos de aprendizado profundo requer uma enorme quantidade de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e robustez dos modelos ainda precisam ser melhoradas. Quanto aos dados, obter dados de alta qualidade e diversificados ainda é difícil, e as questões de privacidade e segurança dos dados não podem ser ignoradas. Além disso, a característica de caixa-preta dos modelos de IA gera preocupações públicas sobre interpretabilidade e transparência.
Dilemas enfrentados pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos desafios, incluindo capacidade insuficiente de análise de dados, experiência do usuário insatisfatória, e vulnerabilidades de segurança em contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para atuar nessas áreas. A IA pode melhorar a capacidade de análise e previsão de dados das plataformas Web3, otimizar a experiência do usuário, oferecer serviços personalizados e aumentar a segurança e a proteção da privacidade.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Web3 ajuda a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com o aumento da demanda por IA, a escassez de GPUs tornou-se um gargalo na indústria. Alguns projetos Web3 tentam fornecer serviços de computação de forma descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a contribuir com poder de computação ocioso através de tokens, oferecendo suporte aos clientes de IA. O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços de nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas com uma grande quantidade de GPUs.
Os projetos de computação descentralizada são principalmente divididos em duas categorias: para inferência de IA ( como Render, Akash ) e para treinamento de IA ( como io.net, Gensyn ). A inferência de IA requer menos poder computacional, sendo mais fácil de implementar de forma descentralizada; já o treinamento de IA exige mais poder computacional e largura de banda, tornando a implementação mais difícil.
Modelo de algoritmo descentralizado
Alguns projetos tentam estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Este modelo conecta vários modelos de IA, selecionando o modelo mais adequado para fornecer serviços com base nas necessidades dos usuários. Em comparação com um único grande modelo, esta abordagem potencialmente oferece maior diversidade e flexibilidade.
Coleta de dados descentralizada
Os dados são a chave para o treinamento de IA, mas atualmente a maioria das plataformas Web2 proíbe a coleta de dados para o treinamento de IA. Alguns projetos Web3 realizam a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens, como o PublicAI, que permite aos usuários contribuir e validar dados de treinamento de IA, recebendo recompensas em tokens.
Proteção de Privacidade
A tecnologia de prova de conhecimento zero oferece uma nova abordagem para a proteção da privacidade na IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais. Projetos como o BasedAI estão a explorar a combinação de FHE com LLM, alcançando funcionalidades de IA enquanto protegem a privacidade.
A IA impulsiona o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Por exemplo, a Pond utiliza algoritmos gráficos de IA para prever tokens valiosos, enquanto a BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos. A Numerai organiza competições de previsão do mercado de ações com IA, onde os participantes podem ganhar recompensas em tokens.
Serviços Personalizados
A IA está a ser utilizada para otimizar a experiência do utilizador em projetos Web3. Por exemplo, a Dune integrou uma funcionalidade de consultas SQL assistidas por IA, a Followin e a IQ.wiki utilizam IA para resumir conteúdos relacionados com blockchain, e a NFPrompt ajuda os utilizadores a gerar NFTs através da IA.
Auditoria de contratos inteligentes com IA
A IA também tem aplicações na auditoria de contratos inteligentes. Por exemplo, 0x0.ai oferece uma ferramenta de auditoria de contratos inteligentes baseada em IA, utilizando aprendizado de máquina para identificar vulnerabilidades potenciais no código.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Obstáculos reais à computação descentralizada
A computação descentralizada enfrenta desafios em termos de desempenho, estabilidade e disponibilidade. Comparado aos serviços centralizados, o desempenho e a estabilidade da computação descentralizada podem ser inferiores. Além disso, a computação descentralizada atualmente é mais adequada para inferência de IA, sendo difícil atender às necessidades de treinamento de grandes modelos. Isso se deve principalmente a:
Portanto, os cenários de aplicação de poder computacional descentralizado podem ser mais adequados para inferência de IA, treinamento de modelos de pequeno e médio porte e computação de borda.
A combinação de AI+Web3 não é profunda o suficiente
Atualmente, muitos projetos de AI+Web3 são apenas uma combinação superficial, sem alcançar uma verdadeira fusão profunda. A aplicação da AI muitas vezes se limita ao aumento da eficiência, carecendo de uma fusão nativa com criptomoedas. Alguns projetos usam o conceito de AI apenas para fins de marketing, faltando inovação substancial.
A economia dos tokens tornou-se um amortecedor
Diante dos desafios dos modelos de negócios, alguns projetos de IA estão se voltando para o Web3 em busca de apoio da economia de tokens. No entanto, será que a economia de tokens realmente ajuda a resolver as necessidades práticas dos projetos de IA, ou é apenas uma ferramenta de marketing de curto prazo? Isso merece reflexão.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode trazer análises inteligentes e capacidade de decisão para o Web3, enquanto o Web3 fornece infraestrutura descentralizada e novos mecanismos de incentivo para a AI. Embora a fusão ainda esteja em estágio inicial e enfrente muitos desafios, a longo prazo, essa combinação promete construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos.
No futuro, esperamos ver mais projetos inovadores que integrem profundamente a IA e o Web3, aproveitando verdadeiramente as sinergias entre ambos para criar valor real para os usuários e para a indústria. Ao mesmo tempo, é necessário ter uma visão cautelosa sobre a atual onda, na busca pela inovação, abordando efetivamente as necessidades reais e promovendo o desenvolvimento saudável da tecnologia e das aplicações.