Web3 та AI: створення децентралізованого інтелектуального майбутнього

На недавньому світовому урядовому саміті один із лідерів технологій висунув концепцію "суверенного ШІ". Це спонукало людей задуматися: як створити AI-систему, яка відповідала б інтересам та вимогам криптоспільноти? Відповідь, можливо, полягає у поєднанні Web3 та ШІ.

Засновник Ethereum у статті виклав синергію між криптотехнологіями та ШІ: децентралізація крипти може компенсувати централізовані тенденції ШІ; прозорість, яку забезпечує крипта, може компенсувати непрозорість ШІ; а блокчейн сприяє зберіганню та відстеженню даних, необхідних для ШІ. Ця синергія пронизує всю промислову екосистему Web3+AI.

Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технології блокчейн для вирішення проблем інфраструктури в індустрії AI, тоді як деякі проекти намагаються використовувати AI для вирішення певних труднощів у додатках Web3. Індустріальний ландшафт Web3+AI в основному проявляється в наступних чотирьох аспектах:

1. Шар потужності: активізація потужності

В останні роки, обсяг обчислювальної потужності, необхідної для навчання великих моделей ШІ, зріс експоненційно, значно перевищуючи очікування закону Мура. Це призвело до дисбалансу між попитом і пропозицією на обчислювальну потужність ШІ, ціни на апаратуру, таку як GPU, різко зросли, а вартість обчислювальної потужності залишилася на високому рівні. Тим не менш, на ринку є велика кількість непрацюючого обладнання середнього та низького класу. Побудова розподіленої мережі обчислювальної потужності через Web3 може інтегрувати ці невикористані ресурси, створюючи децентралізовану мережу обчислювальних ресурсів, щоб задовольнити різноманітні потреби застосування ШІ, одночасно значно знижуючи витрати.

Сегментація рівня обчислювальної потужності включає:

• Загальна Децентралізація обчислювальної потужності
• Спеціалізовані децентралізовані обчислювальні потужності для навчання ШІ
• Спеціалізовані децентралізовані обчислювальні потужності для AI-інференції
• 3D рендеринг спеціалізовані Децентралізація обчислювальні потужності

Перевага активізації обчислювальних потужностей Web3+AI полягає в тому, що поєднання токенних стимулів може швидко розширити масштаб мережі, забезпечуючи високоефективні обчислювальні ресурси для задоволення потреб середнього та низького рівня.

2. Дані: активи даних

Дані є ключовим ресурсом для розвитку ШІ. У традиційній моделі лише великі технологічні компанії можуть отримати величезні обсяги користувацьких даних, звичайним стартапам важко отримати широку підтримку даних. Завдяки Web3+AI можна реалізувати процеси збору даних, аннотації та дистрибутивного зберігання з низькими витратами та високою прозорістю, одночасно дозволяючи користувачам отримувати вигоду.

Проекти рівня даних в основному включають:

• Проекти зі збору даних
• Проекти з торгівлі даними
• Проекти з маркування даних
• Проекти класу джерела даних блокчейну
• Децентралізація зберігання класу проектів

Ці проекти стикаються з більшими викликами при проектуванні економічної моделі токенів, оскільки стандартизація даних є складнішою за обчислювальну потужність.

3. Платформений рівень: платформна вартість активізації

Платформенні проєкти мають на меті інтеграцію різних ресурсів у сфері ШІ, об'єднання даних, обчислювальної потужності, моделей, розробників ШІ та інших ресурсів, пов'язаних із блокчейном, для надання користувачам комплексного рішення. Наприклад, деякі проєкти зосереджені на створенні платформи для роботи з zkML, яка використовує криптографічні технології для перевірки правильності інференції моделей, підвищуючи довіру та прозорість ШІ.

Є також кілька проєктів, які прагнуть створити блокчейн-мережі, спеціально призначені для ШІ, пропонуючи загальні компоненти та SDK, що допомагають швидко будувати та розвивати додатки Web3+AI. Крім того, платформи класу Agent Network надають послуги зі створення AI Agent для різних застосувань.

Платформені проекти в основному захоплюють вартість платформи через токени, стимулюючи всі сторони брати участь у спільному будівництві. Це особливо корисно для стартапів у процесі розвитку з 0 до 1, може знизити складність пошуку партнерів.

4. Застосунковий рівень: Капіталізація цінності ШІ

Проєкти на прикладному рівні здебільшого зосереджуються на використанні штучного інтелекту для вирішення конкретних проблем у застосуваннях Web3. Варто звернути увагу на такі напрямки:

1. AI як учасник Web3: наприклад, у Web3-іграх AI може швидко зрозуміти правила та ефективно виконувати завдання; в децентралізованих біржах AI вже відіграє важливу роль у арбітражних торгах; на прогнозних ринках AI Agent може, аналізуючи великі обсяги даних, надавати користувачам модельовані послуги прогнозування подій.

2. Створення масштабованого децентралізованого приватного AI: через Web3 спосіб дати спільноті розподілені права управління AI, підвищити довіру користувачів до системи AI, вирішити проблему чорної скриньки та потенційні упередження.

Хоча в додатковому шарі Web3+AI ще не з'явилися проривні проекти, потенціал цієї сфери величезний.

Висновок

Поєднання Web3+AI все ще перебуває на ранніх стадіях, і в галузі існують різні погляди на його перспективи розвитку. Однак ця сфера має потенціал створити продукти, які можуть бути більш цінними, ніж централізований AI, позбутися ярликів "контролю гігантів" та "монополії" і реалізувати більш спільну модель "спільного управління AI". Залучаючи до глибшої участі та управління AI, людство, можливо, зможе знайти баланс у взаємодії з AI, зберігаючи почуття благоговіння, але не піддаючись зайвому страху.