La fusión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes transformaciones a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y empresas como OpenAI, Character.AI y Midjourney han liderado la ola de la IA.
Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red emergente, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet. Web3 se basa en la tecnología blockchain y, a través de contratos inteligentes, almacenamiento distribuido y autenticación descentralizada, logra el intercambio de datos y la autosuficiencia del usuario. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 alcanza los 25 billones de dólares, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana surgiendo continuamente.
La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un área de interés para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta, proporcionando referencias para inversores y profesionales.
Interacción entre IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza: la IA mejora la productividad, mientras que Web3 transforma las relaciones de producción. ¿Qué chispas podrían surgir de la combinación de ambos? Analicemos los desafíos y las oportunidades de mejora que enfrentan, y exploremos cómo pueden apoyarse mutuamente.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA son la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Poder de cómputo: Las tareas de IA requieren una gran capacidad de cálculo y procesamiento. En los últimos años, el desarrollo de tecnologías de hardware como las GPU ha impulsado enormemente el desarrollo de la IA. Sin embargo, obtener y gestionar un poder de cómputo a gran escala sigue siendo un desafío costoso y complejo, especialmente para las startups y los desarrolladores individuales.
Algoritmo: Los algoritmos de IA incluyen algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y algoritmos de aprendizaje profundo. La selección y el diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento del sistema de IA. La mejora continua de algoritmos innovadores puede aumentar la precisión y la capacidad de generalización del sistema. Sin embargo, el entrenamiento de redes neuronales profundas requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y aún existen problemas con la interpretabilidad y la robustez del modelo.
Datos: Un conjunto de datos rico y diverso es la base para entrenar y optimizar modelos de IA. Sin embargo, la obtención de datos de alta calidad sigue siendo un desafío. En ciertos campos, los datos son difíciles de obtener, y también existen problemas relacionados con la calidad, precisión y etiquetado de los datos. Al mismo tiempo, la protección de la privacidad y seguridad de los datos también es un factor importante a considerar.
Además, problemas como la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en el modelo de negocio, también necesitan ser resueltos urgentemente.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 también enfrenta numerosos desafíos, incluidos el análisis de datos, la experiencia del usuario, la seguridad de los contratos inteligentes, entre otros. La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran potencial en estos campos.
Análisis y predicción de datos: Las plataformas Web3 necesitan capacidades de análisis y predicción de datos más eficientes e inteligentes, especialmente en áreas como DeFi.
Experiencia del usuario: La experiencia del usuario en las aplicaciones Web3 aún necesita mejorar, y se requieren servicios de personalización más inteligentes.
Seguridad: Las vulnerabilidades en el código de los contratos inteligentes y los ataques de hackers son los principales problemas de seguridad que enfrenta Web3.
Protección de la privacidad: cómo lograr compartir datos y crear valor al mismo tiempo que se protege la privacidad del usuario es un gran desafío.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 actualmente se enfocan principalmente en dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de IA, y utilizar la tecnología de IA para servir a los proyectos de Web3.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con la explosión de la IA, la demanda de potencia de cálculo, como las GPU, ha aumentado drásticamente, y el problema de la oferta insuficiente se presenta inminente. Algunos proyectos de Web3 intentan proporcionar servicios de potencia de cálculo descentralizados a través de incentivos de tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros.
Estos proyectos incentivan a los usuarios a contribuir con la potencia de cálculo de GPU inactiva a través de tokens, proporcionando soporte de potencia de cálculo a clientes de IA. El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas.
Los proyectos de poder de cálculo descentralizado se dividen principalmente en dos categorías:
Utilizado para inferencia de IA: como Render, Akash, Aethir, etc.
Para el entrenamiento de IA: como io.net, Gensyn, etc.
El primero atrae a los usuarios a proporcionar poder de cómputo a través de incentivos de tokens, formando la demanda del lado del servicio de red de poder de cómputo. El segundo, como Gensyn, facilita la asignación de tareas de aprendizaje automático y recompensas a través de contratos inteligentes.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, algunos proyectos intentan construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados. Tomemos como ejemplo a Bittensor, que conecta múltiples modelos de IA diferentes y elige el modelo más adecuado para proporcionar respuestas según las preguntas de los usuarios.
En la red Bittensor, los proveedores de modelos ( y los mineros ) contribuyen con modelos de aprendizaje automático y reciben recompensas en tokens. La red utiliza un mecanismo de consenso único para garantizar las mejores respuestas.
Recolección de datos descentralizada
Para el entrenamiento de modelos de IA, el suministro masivo de datos es indispensable. Sin embargo, la mayoría de las empresas Web2 todavía se apropian de los datos de los usuarios. Algunos proyectos Web3 logran la recopilación de datos descentralizada a través de incentivos con tokens.
PublicAI permite a los usuarios contribuir con contenido valioso y verificar datos, y recibir recompensas en forma de tokens. Esto fomenta una relación de beneficio mutuo entre los contribuyentes de datos y el desarrollo de la industria de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de pruebas de conocimiento cero permite la verificación de información mientras se protege la privacidad. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning), a través de pruebas de conocimiento cero, permite entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales.
Actualmente, este campo todavía se encuentra en una etapa temprana, como BasedAI propuso un método descentralizado para integrar la criptografía totalmente homomórfica (FHE) con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para proteger la privacidad de los datos de los usuarios.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 están comenzando a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos; BullBear AI realiza predicciones de precios basadas en datos históricos y tendencias del mercado; Numerai organiza competiciones de inversión para predecir el mercado de valores mediante IA.
Servicios personalizados
Algunos proyectos de Web3 utilizan IA para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, la herramienta Wand de Dune utiliza modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL; la plataforma de medios Web3 Followin integra ChatGPT para resumir las dinámicas de la industria; NFPrompt permite a los usuarios crear NFT más fácilmente a través de IA.
Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA también tiene aplicaciones en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai proporciona un auditor de contratos inteligentes basado en IA, que utiliza técnicas de aprendizaje automático para identificar problemas potenciales en el código. Esto ayuda a mejorar la seguridad y confiabilidad de los contratos.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Rendimiento y estabilidad: La potencia de cálculo descentralizada depende de nodos distribuidos globalmente, lo que puede dar lugar a retrasos e inestabilidad.
Disponibilidad: Puede haber escasez de recursos o la incapacidad de satisfacer la demanda debido a la influencia del equilibrio entre la oferta y la demanda.
Complejidad: Los usuarios necesitan entender conocimientos sobre redes distribuidas, contratos inteligentes, etc., y el costo de uso es relativamente alto.
Difícil de usar para el entrenamiento de IA: el entrenamiento de grandes modelos requiere un ancho de banda y estabilidad extremadamente altos, y actualmente la potencia de cálculo descentralizada no puede cumplir con estos requisitos.
La combinación de AI y Web3 es bastante tosco
Aplicaciones superficiales: La mayoría de los proyectos solo utilizan la IA de manera simple para mejorar la eficiencia, careciendo de una fusión profunda e innovación.
Orientación al marketing: Algunos proyectos aplican la IA solo en áreas limitadas y exageran el concepto de IA.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador.
Algunos proyectos de IA tienen dificultades para desarrollarse en Web2, y optan por superponer narrativas de Web3 y economías de tokens. Sin embargo, si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades prácticas, aún necesita ser verificado.
Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede aportar escenarios de aplicación más inteligentes a Web3, mientras que Web3 proporciona nuevas oportunidades de desarrollo para AI. A pesar de que actualmente enfrenta muchos desafíos, a través de la exploración y la innovación continuas, creemos que en el futuro se podrá construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
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NeverVoteOnDAO
· hace19h
¿Qué pasa? Otra vez votación, buena suerte y prosperidad.
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HodlKumamon
· hace19h
25 billones de dólares... no es de extrañar que BTC, el favorito de los osos, lidere la subida repentina~
Fusión de AI+Web3: Oportunidades de innovación y desafíos reales
La fusión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes transformaciones a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y empresas como OpenAI, Character.AI y Midjourney han liderado la ola de la IA.
Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red emergente, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet. Web3 se basa en la tecnología blockchain y, a través de contratos inteligentes, almacenamiento distribuido y autenticación descentralizada, logra el intercambio de datos y la autosuficiencia del usuario. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 alcanza los 25 billones de dólares, con proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana surgiendo continuamente.
La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un área de interés para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta, proporcionando referencias para inversores y profesionales.
Interacción entre IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza: la IA mejora la productividad, mientras que Web3 transforma las relaciones de producción. ¿Qué chispas podrían surgir de la combinación de ambos? Analicemos los desafíos y las oportunidades de mejora que enfrentan, y exploremos cómo pueden apoyarse mutuamente.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA son la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.
Poder de cómputo: Las tareas de IA requieren una gran capacidad de cálculo y procesamiento. En los últimos años, el desarrollo de tecnologías de hardware como las GPU ha impulsado enormemente el desarrollo de la IA. Sin embargo, obtener y gestionar un poder de cómputo a gran escala sigue siendo un desafío costoso y complejo, especialmente para las startups y los desarrolladores individuales.
Algoritmo: Los algoritmos de IA incluyen algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y algoritmos de aprendizaje profundo. La selección y el diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento del sistema de IA. La mejora continua de algoritmos innovadores puede aumentar la precisión y la capacidad de generalización del sistema. Sin embargo, el entrenamiento de redes neuronales profundas requiere grandes cantidades de datos y recursos computacionales, y aún existen problemas con la interpretabilidad y la robustez del modelo.
Datos: Un conjunto de datos rico y diverso es la base para entrenar y optimizar modelos de IA. Sin embargo, la obtención de datos de alta calidad sigue siendo un desafío. En ciertos campos, los datos son difíciles de obtener, y también existen problemas relacionados con la calidad, precisión y etiquetado de los datos. Al mismo tiempo, la protección de la privacidad y seguridad de los datos también es un factor importante a considerar.
Además, problemas como la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA, así como la falta de claridad en el modelo de negocio, también necesitan ser resueltos urgentemente.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 también enfrenta numerosos desafíos, incluidos el análisis de datos, la experiencia del usuario, la seguridad de los contratos inteligentes, entre otros. La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran potencial en estos campos.
Análisis y predicción de datos: Las plataformas Web3 necesitan capacidades de análisis y predicción de datos más eficientes e inteligentes, especialmente en áreas como DeFi.
Experiencia del usuario: La experiencia del usuario en las aplicaciones Web3 aún necesita mejorar, y se requieren servicios de personalización más inteligentes.
Seguridad: Las vulnerabilidades en el código de los contratos inteligentes y los ataques de hackers son los principales problemas de seguridad que enfrenta Web3.
Protección de la privacidad: cómo lograr compartir datos y crear valor al mismo tiempo que se protege la privacidad del usuario es un gran desafío.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos de AI+Web3 actualmente se enfocan principalmente en dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de IA, y utilizar la tecnología de IA para servir a los proyectos de Web3.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con la explosión de la IA, la demanda de potencia de cálculo, como las GPU, ha aumentado drásticamente, y el problema de la oferta insuficiente se presenta inminente. Algunos proyectos de Web3 intentan proporcionar servicios de potencia de cálculo descentralizados a través de incentivos de tokens, como Akash, Render, Gensyn, entre otros.
Estos proyectos incentivan a los usuarios a contribuir con la potencia de cálculo de GPU inactiva a través de tokens, proporcionando soporte de potencia de cálculo a clientes de IA. El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas.
Los proyectos de poder de cálculo descentralizado se dividen principalmente en dos categorías:
El primero atrae a los usuarios a proporcionar poder de cómputo a través de incentivos de tokens, formando la demanda del lado del servicio de red de poder de cómputo. El segundo, como Gensyn, facilita la asignación de tareas de aprendizaje automático y recompensas a través de contratos inteligentes.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, algunos proyectos intentan construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados. Tomemos como ejemplo a Bittensor, que conecta múltiples modelos de IA diferentes y elige el modelo más adecuado para proporcionar respuestas según las preguntas de los usuarios.
En la red Bittensor, los proveedores de modelos ( y los mineros ) contribuyen con modelos de aprendizaje automático y reciben recompensas en tokens. La red utiliza un mecanismo de consenso único para garantizar las mejores respuestas.
Recolección de datos descentralizada
Para el entrenamiento de modelos de IA, el suministro masivo de datos es indispensable. Sin embargo, la mayoría de las empresas Web2 todavía se apropian de los datos de los usuarios. Algunos proyectos Web3 logran la recopilación de datos descentralizada a través de incentivos con tokens.
PublicAI permite a los usuarios contribuir con contenido valioso y verificar datos, y recibir recompensas en forma de tokens. Esto fomenta una relación de beneficio mutuo entre los contribuyentes de datos y el desarrollo de la industria de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de pruebas de conocimiento cero permite la verificación de información mientras se protege la privacidad. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning), a través de pruebas de conocimiento cero, permite entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales.
Actualmente, este campo todavía se encuentra en una etapa temprana, como BasedAI propuso un método descentralizado para integrar la criptografía totalmente homomórfica (FHE) con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para proteger la privacidad de los datos de los usuarios.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 están comenzando a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos; BullBear AI realiza predicciones de precios basadas en datos históricos y tendencias del mercado; Numerai organiza competiciones de inversión para predecir el mercado de valores mediante IA.
Servicios personalizados
Algunos proyectos de Web3 utilizan IA para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, la herramienta Wand de Dune utiliza modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL; la plataforma de medios Web3 Followin integra ChatGPT para resumir las dinámicas de la industria; NFPrompt permite a los usuarios crear NFT más fácilmente a través de IA.
Auditoría de contratos inteligentes con IA
La IA también tiene aplicaciones en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai proporciona un auditor de contratos inteligentes basado en IA, que utiliza técnicas de aprendizaje automático para identificar problemas potenciales en el código. Esto ayuda a mejorar la seguridad y confiabilidad de los contratos.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Rendimiento y estabilidad: La potencia de cálculo descentralizada depende de nodos distribuidos globalmente, lo que puede dar lugar a retrasos e inestabilidad.
Disponibilidad: Puede haber escasez de recursos o la incapacidad de satisfacer la demanda debido a la influencia del equilibrio entre la oferta y la demanda.
Complejidad: Los usuarios necesitan entender conocimientos sobre redes distribuidas, contratos inteligentes, etc., y el costo de uso es relativamente alto.
Difícil de usar para el entrenamiento de IA: el entrenamiento de grandes modelos requiere un ancho de banda y estabilidad extremadamente altos, y actualmente la potencia de cálculo descentralizada no puede cumplir con estos requisitos.
La combinación de AI y Web3 es bastante tosco
Aplicaciones superficiales: La mayoría de los proyectos solo utilizan la IA de manera simple para mejorar la eficiencia, careciendo de una fusión profunda e innovación.
Orientación al marketing: Algunos proyectos aplican la IA solo en áreas limitadas y exageran el concepto de IA.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador.
Algunos proyectos de IA tienen dificultades para desarrollarse en Web2, y optan por superponer narrativas de Web3 y economías de tokens. Sin embargo, si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades prácticas, aún necesita ser verificado.
Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede aportar escenarios de aplicación más inteligentes a Web3, mientras que Web3 proporciona nuevas oportunidades de desarrollo para AI. A pesar de que actualmente enfrenta muchos desafíos, a través de la exploración y la innovación continuas, creemos que en el futuro se podrá construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.