La fusión de Web3 y AI: Construyendo un futuro inteligente y Descentralización
En la reciente cumbre de gobiernos mundiales, un gigante tecnológico propuso el concepto de "IA soberana". Esto suscitó una reflexión: ¿cómo construir un sistema de IA que pueda satisfacer los intereses y demandas de la comunidad cripto? La respuesta podría encontrarse en la combinación de Web3 y la IA.
El fundador de Ethereum exploró en un artículo la sinergia entre la tecnología criptográfica y la IA. Señaló que la característica de Descentralización de la tecnología criptográfica puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia de la blockchain puede aumentar la credibilidad de la IA; y la blockchain también facilita 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 utilizan la IA para optimizar las aplicaciones Web3. La industria Web3+AI abarca principalmente los siguientes cuatro aspectos:
1. Capa de poder de cálculo: Assetización del poder de cálculo
En los últimos años, la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, superando con creces las expectativas de la ley de Moore. Esto ha llevado a un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo para IA, con un aumento vertiginoso en los precios del hardware como las GPU, lo que ha elevado los costos de potencia de cálculo. Al mismo tiempo, existe una gran cantidad de hardware de potencia de cálculo de gama media y baja que está inactivo en el mercado. La tecnología Web3 puede establecer una red de potencia de cálculo distribuida para lograr el alquiler y la compartición de potencia de cálculo, creando así una red de recursos computacionales descentralizada que satisface la diversidad de las necesidades de aplicaciones de IA, mientras que reduce significativamente los costos de potencia de cálculo para IA.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
Potencia de cálculo descentralizada general
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 renderizado 3D
La ventaja de la tokenización de activos de capacidad computacional en Web3+AI radica en que los proyectos de capacidad descentralizada, combinados con incentivos de tokens, pueden expandir fácilmente la escala de la red, ofreciendo recursos computacionales de alto costo-efectividad y satisfaciendo la demanda de capacidad computacional de gama media y baja.
2. Capa de datos: Activos de datos
Los datos son un recurso clave para el desarrollo de la IA. En el modelo tradicional, solo las grandes empresas pueden acceder a grandes volúmenes de datos de usuarios, mientras que las pequeñas startups tienen dificultades para obtener un amplio apoyo de datos, y el valor de los datos de los usuarios no se devuelve de manera efectiva a los propios usuarios. La fusión de Web3+IA puede lograr procesos de recolección, etiquetado y almacenamiento distribuido de datos que sean más económicos, más transparentes y más beneficiosos para los usuarios.
A través de la tecnología Web3, combinada con un mecanismo de incentivos de token adecuado, se puede adoptar un enfoque de crowdsourcing para obtener datos de alta calidad y amplia gama a un costo reducido. Los proyectos de datos incluyen principalmente:
Recopilación de datos
Intercambio de datos
Etiquetado de datos
Fuente de datos de blockchain
Descentralización almacenamiento
Este tipo de proyectos enfrentan mayores desafíos al diseñar modelos económicos de tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia computacional.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de valor de plataforma
Los proyectos de plataformas tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, estableciendo una plataforma central que conecte recursos como datos, poder de cómputo, modelos, desarrolladores de IA y blockchain, para resolver diversas necesidades de manera conveniente. Por ejemplo, hay proyectos dedicados a construir una plataforma operativa completa de zkML, que busca validar la correcta ejecución de la inferencia del modelo a través de tecnologías criptográficas, aumentando la confiabilidad y transparencia de la IA.
También hay algunos proyectos que se centran en construir redes de blockchain dedicadas a la IA, proporcionando componentes universales y SDK para ayudar a las aplicaciones Web3+IA a construir y desarrollarse rápidamente. Además, algunas plataformas se dedican a construir redes de Agentes de IA para apoyar diversos escenarios de aplicación.
Estos proyectos de plataformas capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando a todas las partes interesadas a colaborar en su construcción, lo cual es especialmente útil para el desarrollo de proyectos emergentes.
4. Capa de aplicación: Capitalización de activos de IA
Los proyectos de capa de aplicación utilizan principalmente la tecnología AI para resolver problemas específicos en las aplicaciones Web3. El fundador de Ethereum propuso dos direcciones significativas:
AI como participante de Web3: por ejemplo, en los juegos de Web3, AI puede ayudar a los jugadores a entender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en los intercambios descentralizados, AI ha desempeñado un papel importante en el comercio de arbitraje; en los mercados de predicción, AI puede asistir a los usuarios en la predicción analizando grandes cantidades de datos.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: a través de la tecnología Web3, permitir que la comunidad tenga derechos de gobernanza distribuidos sobre la IA, aumentando la confianza y aceptación de los usuarios hacia la IA.
Actualmente, en la capa de aplicaciones Web3+AI no ha surgido ningún proyecto estrella con alto potencial de crecimiento.
Conclusión
El campo de Web3+AI todavía se encuentra en una etapa temprana, y hay diferentes opiniones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberando a la AI de las etiquetas de "control de gigantes" y "monopolio", y logrando una "gobernanza compartida de la AI" de una manera más comunitaria. Quizás al participar y gobernar la AI de manera más profunda, la humanidad pueda desarrollar más respeto hacia la AI y reducir el miedo.
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BugBountyHunter
· 07-24 08:02
El concepto de炒又 está aquí.
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SellLowExpert
· 07-24 07:59
Atrapar un cuchillo que cae, quien lo hace gana dinero.
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LoneValidator
· 07-24 07:47
¿Eso es todo? Otra vez es una fusión ciega para tomar a la gente por tonta.
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DataOnlooker
· 07-24 07:41
Descentralización no puede apoyar a la IA, ¿verdad?
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GasFeeAssassin
· 07-24 07:37
experto experto on-chain realmente no se puede mover
Web3 y AI se fusionan: cuatro áreas para construir un futuro inteligente y de Descentralización.
La fusión de Web3 y AI: Construyendo un futuro inteligente y Descentralización
En la reciente cumbre de gobiernos mundiales, un gigante tecnológico propuso el concepto de "IA soberana". Esto suscitó una reflexión: ¿cómo construir un sistema de IA que pueda satisfacer los intereses y demandas de la comunidad cripto? La respuesta podría encontrarse en la combinación de Web3 y la IA.
El fundador de Ethereum exploró en un artículo la sinergia entre la tecnología criptográfica y la IA. Señaló que la característica de Descentralización de la tecnología criptográfica puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia de la blockchain puede aumentar la credibilidad de la IA; y la blockchain también facilita 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 utilizan la IA para optimizar las aplicaciones Web3. La industria Web3+AI abarca principalmente los siguientes cuatro aspectos:
1. Capa de poder de cálculo: Assetización del poder de cálculo
En los últimos años, la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, superando con creces las expectativas de la ley de Moore. Esto ha llevado a un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo para IA, con un aumento vertiginoso en los precios del hardware como las GPU, lo que ha elevado los costos de potencia de cálculo. Al mismo tiempo, existe una gran cantidad de hardware de potencia de cálculo de gama media y baja que está inactivo en el mercado. La tecnología Web3 puede establecer una red de potencia de cálculo distribuida para lograr el alquiler y la compartición de potencia de cálculo, creando así una red de recursos computacionales descentralizada que satisface la diversidad de las necesidades de aplicaciones de IA, mientras que reduce significativamente los costos de potencia de cálculo para IA.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
La ventaja de la tokenización de activos de capacidad computacional en Web3+AI radica en que los proyectos de capacidad descentralizada, combinados con incentivos de tokens, pueden expandir fácilmente la escala de la red, ofreciendo recursos computacionales de alto costo-efectividad y satisfaciendo la demanda de capacidad computacional de gama media y baja.
2. Capa de datos: Activos de datos
Los datos son un recurso clave para el desarrollo de la IA. En el modelo tradicional, solo las grandes empresas pueden acceder a grandes volúmenes de datos de usuarios, mientras que las pequeñas startups tienen dificultades para obtener un amplio apoyo de datos, y el valor de los datos de los usuarios no se devuelve de manera efectiva a los propios usuarios. La fusión de Web3+IA puede lograr procesos de recolección, etiquetado y almacenamiento distribuido de datos que sean más económicos, más transparentes y más beneficiosos para los usuarios.
A través de la tecnología Web3, combinada con un mecanismo de incentivos de token adecuado, se puede adoptar un enfoque de crowdsourcing para obtener datos de alta calidad y amplia gama a un costo reducido. Los proyectos de datos incluyen principalmente:
Este tipo de proyectos enfrentan mayores desafíos al diseñar modelos económicos de tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia computacional.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de valor de plataforma
Los proyectos de plataformas tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, estableciendo una plataforma central que conecte recursos como datos, poder de cómputo, modelos, desarrolladores de IA y blockchain, para resolver diversas necesidades de manera conveniente. Por ejemplo, hay proyectos dedicados a construir una plataforma operativa completa de zkML, que busca validar la correcta ejecución de la inferencia del modelo a través de tecnologías criptográficas, aumentando la confiabilidad y transparencia de la IA.
También hay algunos proyectos que se centran en construir redes de blockchain dedicadas a la IA, proporcionando componentes universales y SDK para ayudar a las aplicaciones Web3+IA a construir y desarrollarse rápidamente. Además, algunas plataformas se dedican a construir redes de Agentes de IA para apoyar diversos escenarios de aplicación.
Estos proyectos de plataformas capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando a todas las partes interesadas a colaborar en su construcción, lo cual es especialmente útil para el desarrollo de proyectos emergentes.
4. Capa de aplicación: Capitalización de activos de IA
Los proyectos de capa de aplicación utilizan principalmente la tecnología AI para resolver problemas específicos en las aplicaciones Web3. El fundador de Ethereum propuso dos direcciones significativas:
AI como participante de Web3: por ejemplo, en los juegos de Web3, AI puede ayudar a los jugadores a entender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en los intercambios descentralizados, AI ha desempeñado un papel importante en el comercio de arbitraje; en los mercados de predicción, AI puede asistir a los usuarios en la predicción analizando grandes cantidades de datos.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: a través de la tecnología Web3, permitir que la comunidad tenga derechos de gobernanza distribuidos sobre la IA, aumentando la confianza y aceptación de los usuarios hacia la IA.
Actualmente, en la capa de aplicaciones Web3+AI no ha surgido ningún proyecto estrella con alto potencial de crecimiento.
Conclusión
El campo de Web3+AI todavía se encuentra en una etapa temprana, y hay diferentes opiniones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberando a la AI de las etiquetas de "control de gigantes" y "monopolio", y logrando una "gobernanza compartida de la AI" de una manera más comunitaria. Quizás al participar y gobernar la AI de manera más profunda, la humanidad pueda desarrollar más respeto hacia la AI y reducir el miedo.