La fusión de Web3 y AI: Construyendo un ecosistema inteligente de Descentralización
Recientemente, un tema candente en el campo de la IA es el concepto de "IA soberana". Esto ha llevado a la reflexión sobre cómo construir un sistema de IA que satisfaga las necesidades de la comunidad cripto, al mismo tiempo que equilibre la Descentralización y la inteligencia. Una posible respuesta es lograrlo a través de la forma Web3+IA.
El fundador de Ethereum, Vitalik Buterin, exploró en un artículo la sinergia entre la tecnología de criptomonedas y la IA. Señaló que la característica de Descentralización de la tecnología de criptomonedas puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia de la blockchain puede compensar la opacidad de la IA; y la tecnología blockchain también favorece el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia atraviesa todo el ecosistema industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos intentan usar la IA para resolver problemas específicos en aplicaciones Web3. El ecosistema industrial Web3+AI abarca principalmente los siguientes cuatro aspectos:
1. Capa de potencia: Activos de potencia
En los últimos años, la potencia de cálculo necesaria para entrenar grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, lo que ha llevado a un desequilibrio en la oferta y la demanda de potencia de cálculo, y a un aumento de los precios de hardware como las GPU. Al mismo tiempo, hay una gran cantidad de recursos de potencia de cálculo de gama media y baja inactivos en el mercado. La tecnología Web3 puede establecer una red de potencia de cálculo descentralizada, permitiendo el alquiler y la compartición de potencia de cálculo, para satisfacer la demanda diversificada de aplicaciones de IA, al mismo tiempo que reduce significativamente los costos.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
Potencia de cálculo descentralizada universal
Potencia de cálculo descentralizada dedicada al entrenamiento de IA
Potencia de cálculo descentralizada dedicada a la inferencia de IA
Potencia de cálculo descentralizada dedicada a la renderización 3D
Las principales ventajas de la assetización de la potencia de cálculo Web3+AI radican en que, a través de incentivos en forma de tokens, se puede ampliar rápidamente la escala de la red, ofreciendo recursos de potencia de cálculo a un alto costo-beneficio, satisfaciendo la demanda de potencia de cálculo de gama media y baja.
2. Capa de datos: assetización de datos
Los datos son un recurso clave para el desarrollo de la IA. En el modelo tradicional, una gran cantidad de datos de usuarios se concentra en unas pocas grandes empresas, lo que dificulta a las startups comunes acceder a amplios recursos de datos. La fusión de Web3+IA puede hacer que los procesos de recolección de datos, etiquetado y almacenamiento distribuido sean más económicos y transparentes, y permitir que los usuarios se beneficien de ello.
Los proyectos de capa de datos incluyen principalmente:
Proyectos de recolección de datos
Proyectos de intercambio de datos
Proyectos de anotación de datos
Proyectos de tipo fuente de datos de blockchain
Descentralización almacenamiento clase proyecto
Este tipo de proyectos enfrenta grandes desafíos al diseñar modelos económicos de tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia de cálculo.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de valor de la plataforma
Los proyectos de plataformas tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, incluyendo datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores de IA y blockchain. Proporcionan soluciones convenientes para diversas necesidades, como la construcción de plataformas de operación zkML, para mejorar la credibilidad y transparencia de la inferencia de aprendizaje automático.
Algunos proyectos se centran en desarrollar capas de blockchain específicas para IA, ayudando a las aplicaciones Web3+IA a construir y desarrollarse rápidamente al proporcionar componentes generales y SDK. También hay proyectos que se dedican a construir plataformas de Red de Agentes, ofreciendo servicios de construcción de Agentes de IA para diversos escenarios.
Este tipo de proyectos captura principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando a todos los participantes a construir juntos el ecosistema.
4. Capa de aplicación: Valor de activos de IA
Los proyectos de capa de aplicación exploran principalmente cómo utilizar la IA para resolver problemas específicos en las aplicaciones Web3. Vitalik Buterin propuso dos direcciones significativas:
AI como participante de Web3: por ejemplo, en los juegos de Web3, AI puede ayudar a los jugadores a comprender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en DEX, AI se ha aplicado ampliamente en el comercio de arbitraje; en el mercado de predicción, el Agente AI puede utilizar grandes cantidades de datos y conocimientos para realizar análisis y predicciones.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: abordar las preocupaciones de los usuarios sobre la caja negra de la IA, el sesgo y las posibles conductas engañosas, otorgando a la comunidad derechos de gobernanza distribuida sobre la IA.
Actualmente, la capa de aplicación Web3+AI aún no ha presentado proyectos de gran impacto, pero tiene un potencial enorme.
Conclusión
La fusión de Web3+AI aún se encuentra en una etapa temprana, y hay diferentes opiniones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Esperamos que esta fusión pueda crear productos más valiosos que la IA centralizada, despojándolos de las etiquetas de "control de gigantes" y "monopolio", y logrando una "gobernanza compartida de la IA" de manera más comunitaria. A través de una participación y gobernanza más profundas, la humanidad podría sentir más respeto por la IA y reducir el miedo.
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LiquidityHunter
· hace16h
Solo sigue hablando, aún puedes superar a chatgpt.
Web3+IA fusión: Construcción de las cuatro grandes capas del ecosistema inteligente descentralizado.
La fusión de Web3 y AI: Construyendo un ecosistema inteligente de Descentralización
Recientemente, un tema candente en el campo de la IA es el concepto de "IA soberana". Esto ha llevado a la reflexión sobre cómo construir un sistema de IA que satisfaga las necesidades de la comunidad cripto, al mismo tiempo que equilibre la Descentralización y la inteligencia. Una posible respuesta es lograrlo a través de la forma Web3+IA.
El fundador de Ethereum, Vitalik Buterin, exploró en un artículo la sinergia entre la tecnología de criptomonedas y la IA. Señaló que la característica de Descentralización de la tecnología de criptomonedas puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia de la blockchain puede compensar la opacidad de la IA; y la tecnología blockchain también favorece el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia atraviesa todo el ecosistema industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos intentan usar la IA para resolver problemas específicos en aplicaciones Web3. El ecosistema industrial Web3+AI abarca principalmente los siguientes cuatro aspectos:
1. Capa de potencia: Activos de potencia
En los últimos años, la potencia de cálculo necesaria para entrenar grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, lo que ha llevado a un desequilibrio en la oferta y la demanda de potencia de cálculo, y a un aumento de los precios de hardware como las GPU. Al mismo tiempo, hay una gran cantidad de recursos de potencia de cálculo de gama media y baja inactivos en el mercado. La tecnología Web3 puede establecer una red de potencia de cálculo descentralizada, permitiendo el alquiler y la compartición de potencia de cálculo, para satisfacer la demanda diversificada de aplicaciones de IA, al mismo tiempo que reduce significativamente los costos.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
Las principales ventajas de la assetización de la potencia de cálculo Web3+AI radican en que, a través de incentivos en forma de tokens, se puede ampliar rápidamente la escala de la red, ofreciendo recursos de potencia de cálculo a un alto costo-beneficio, satisfaciendo la demanda de potencia de cálculo de gama media y baja.
2. Capa de datos: assetización de datos
Los datos son un recurso clave para el desarrollo de la IA. En el modelo tradicional, una gran cantidad de datos de usuarios se concentra en unas pocas grandes empresas, lo que dificulta a las startups comunes acceder a amplios recursos de datos. La fusión de Web3+IA puede hacer que los procesos de recolección de datos, etiquetado y almacenamiento distribuido sean más económicos y transparentes, y permitir que los usuarios se beneficien de ello.
Los proyectos de capa de datos incluyen principalmente:
Este tipo de proyectos enfrenta grandes desafíos al diseñar modelos económicos de tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia de cálculo.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de valor de la plataforma
Los proyectos de plataformas tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, incluyendo datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores de IA y blockchain. Proporcionan soluciones convenientes para diversas necesidades, como la construcción de plataformas de operación zkML, para mejorar la credibilidad y transparencia de la inferencia de aprendizaje automático.
Algunos proyectos se centran en desarrollar capas de blockchain específicas para IA, ayudando a las aplicaciones Web3+IA a construir y desarrollarse rápidamente al proporcionar componentes generales y SDK. También hay proyectos que se dedican a construir plataformas de Red de Agentes, ofreciendo servicios de construcción de Agentes de IA para diversos escenarios.
Este tipo de proyectos captura principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando a todos los participantes a construir juntos el ecosistema.
4. Capa de aplicación: Valor de activos de IA
Los proyectos de capa de aplicación exploran principalmente cómo utilizar la IA para resolver problemas específicos en las aplicaciones Web3. Vitalik Buterin propuso dos direcciones significativas:
AI como participante de Web3: por ejemplo, en los juegos de Web3, AI puede ayudar a los jugadores a comprender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en DEX, AI se ha aplicado ampliamente en el comercio de arbitraje; en el mercado de predicción, el Agente AI puede utilizar grandes cantidades de datos y conocimientos para realizar análisis y predicciones.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: abordar las preocupaciones de los usuarios sobre la caja negra de la IA, el sesgo y las posibles conductas engañosas, otorgando a la comunidad derechos de gobernanza distribuida sobre la IA.
Actualmente, la capa de aplicación Web3+AI aún no ha presentado proyectos de gran impacto, pero tiene un potencial enorme.
Conclusión
La fusión de Web3+AI aún se encuentra en una etapa temprana, y hay diferentes opiniones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Esperamos que esta fusión pueda crear productos más valiosos que la IA centralizada, despojándolos de las etiquetas de "control de gigantes" y "monopolio", y logrando una "gobernanza compartida de la IA" de manera más comunitaria. A través de una participación y gobernanza más profundas, la humanidad podría sentir más respeto por la IA y reducir el miedo.