Интеграция AI и Web3: от инфраструктуры до практического применения

AI и Web3, будучи технологиями, привлекающими внимание в последние годы, совместно способствуют тому, чтобы человечество вступило в новый период технологического роста. С революционным опытом AI, предлагаемым ChatGPT, AI на блокчейне также быстро развивается из концепции в инфраструктуру, становясь одной из самых перспективных устойчивых областей в сфере Web3.

На только что завершившейся конференции «Гонконгский консенсус 2025» слияние ИИ и Web3 стало горячей темой, пронизывающей обсуждения как в основном зале, так и в секциях. В этой статье мы глубже исследуем последние достижения в этой области.

Один. Инфраструктура ИИ

1. Платформа и фреймворк AI Agent

За последние полгода строительство платформы запуска и инфраструктуры для AI Agent было очень активным. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким входным порогом для использования AI Agent, что является одним из ключевых направлений текущих AI проектов.

• Некоторый децентрализованный искусственный интеллект операционная система создает собственный Layer 1 для ИИ, соединяя вычислительные ресурсы, данные и модели, создавая распределенную экосистему разработки ИИ.

• Инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремится продвигать развитие многопользовательских технологий, поддерживая создание, управление и координацию сети AI-агентов.

• Некоторый децентрализованный стек инфраструктуры предназначен для обеспечения безопасного и автономного взаимодействия человека и машины, пользователи могут создавать AI-агентов, способных действовать самостоятельно.

• Децентрализованная платформа инфраструктуры ИИ поддерживает распределенную разработку и выполнение ИИ-агентов и приложений, интегрируя распределенное хранение, вычисление и верификацию данных через блокчейн-технологии.

• Некоторый децентрализованный многослойный AI-агентный сетевой позволяет пользователям выполнять задачи, просто описывая свои потребности, используя коллективный интеллект AI-агентов для повышения эффективности.

2. Децентрализованный ИИ

Децентрализованный ИИ является конечной целью ИИ на блокчейне. В настоящее время многие проекты продолжают работать в таких направлениях, как вычислительная мощность, данные и модели, надеясь разрушить монополию крупных компаний на LLM с помощью децентрализованного подхода и помочь общественности получить право собственности на данные и модели.

• Платформа стремится создать децентрализованную платформу суверенитета пользовательских данных, превращая личные данные в финансовые активы.

• Открытая облачная платформа ИИ объединяет глобальные вычислительные ресурсы, предлагая пользователям экономичные и масштабируемые GPU-ресурсы и услуги ИИ.

• Некоторая сеть, сосредоточенная на ИИ и блокчейне, предоставляет децентрализованную экономическую инфраструктуру, поддерживающую разработчиков в получении качественных данных, тонкой настройке специализированных языковых моделей и развертывании их в качестве платных услуг.

• Децентрализованная вычислительная платформа предоставляет доступ по требованию к кластерам GPU и CPU, устраняя потребность пользователей в дорогом оборудовании.

• Некоторая платформа распределенной облачной вычислительной инфраструктуры предоставляет высокопроизводительные GPU-ресурсы для AI-вычислительных задач и игровой индустрии.

• Децентрализованная сеть автономных AI-агентов использует устройства пользователей для добычи данных в реальном времени, владельцы устройств могут получать вознаграждение в токенах.

• Платформа стремится создать новые классы активов и экономические системы через финансовизацию и токенизацию ресурсов GPU.

• Децентрализованная платформа блокчейна Layer 1, разработанная для AI-экономики, разблокирует справедливый доступ и вознаграждение за AI-активы через инновационный механизм консенсуса.

• Платформа предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.

• Открытая и прозрачная платформа данных AI поддерживает сбор и аннотирование мультимодальных данных, используя справедливый и прозрачный механизм консенсуса.

3. Проверяемый ИИ

Одним из важных вызовов, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и обеспечение точности выходных результатов. В настоящее время несколько проектов реализуют проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и т.д., что гарантирует надежность выходных результатов ИИ.

• Некоторая децентрализованная облачная вычислительная платформа предоставляет надежные услуги приватных вычислений и ИИ-выводов для цепочечных приложений, используя технологию TEE для обеспечения безопасности данных и проверяемости вычислений.

• Децентрализованный вычислительный движок предоставляет проверяемые оффчейн AI и блокчейн-вычисления, сочетая нулевое знание доказательства для повышения конфиденциальности и эффективности.

• Платформа, сосредоточенная на децентрализованной проверке данных и надежном ИИ, помогает проверять источники данных, обеспечивая подлинность и целостность обучающих данных, а также поддерживает аудит и проверку процесса принятия решений ИИ.

II. Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания

По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, на сегодняшний день все еще относительно немного выдающихся реальных примеров использования ИИ. Кроме широко известных ботов в Twitter, также есть несколько новых приложений ИИ-агентов, которые исследуют больше возможностей:

• Одна игровая платформа использует AI-движок для создания динамического повествовательного контента в реальном времени, взаимодействует с игроками, продвигая развитие сюжета, и поддерживает генерацию и взаимодействие AI-NFT.

• AI-управляемый туристический помощник может автоматически настраивать планы путешествий через чат, предоставляя услуги бронирования отелей и сравнения цен.

• Некоторый спортивный комментатор AI Agent может предоставлять实时分析 и прогнозные insights для баскетбольных матчей.

• Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансовой и торговой сферах, предназначена для создания децентрализованного многопрофильного хедж-фонда, управляемого автономными AI Agent.

Три. Переход традиционных проектов на AI

По мере того, как тенденция становится очевидной, многие традиционные проекты Web3 также начинают принимать ИИ и объявляют о своих планах по переходу на ИИ.

Несколько публичных блокчейнов активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, и заявляют, что ИИ-агенты играют важную роль в упрощении сложных процессов взаимодействия с блокчейном, позволяя привлечь больше пользователей в мир Web3. Эти публичные блокчейны выразили свои цели по развитию ИИ, заявив, что будут всесторонне поддерживать развитие ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в области учетных записей и других аспектов.

Некоторый проект, сосредоточенный на услугах Restaking, заявил, что строит децентрализованный уровень доверия, предоставляющий проверяемые облачные услуги, предлагая ончейн-доказательства для оффлайн-вычислений, таких как обучение и вывод AI, прогнозирование и т. д., способствуя развитию проверяемых AI-агентов.

Четыре, Вызовы и Будущее

Несмотря на светлые перспективы интеграции ИИ и Web3, текущее развитие все еще сталкивается со многими вызовами, включая недостаточную надежность моделей, неопределенность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратным средствам, а также проблемы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы не только создают технические трудности, но и порождают огромные инновационные возможности.

В долгосрочной перспективе в отрасли царит надежда на развитие AI на блокчейне, с ожиданием, что дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в области использования и сотрудничество в сообществе помогут совместно продвинуть интеграцию и процветание AI и Web3.