Web3 та AI: побудова децентралізованої смарт-екосистеми
Нещодавно гарячою темою в області штучного інтелекту є концепція "суверенного ШІ". Це викликало роздуми про те, як створити систему штучного інтелекту, яка б задовольняла потреби криптоспільноти та водночас балансувала між децентралізацією та інтелектом. Можливою відповіддю є реалізація через Web3+AI.
Засновник Ethereum Віталік Бутерін у своїй статті обговорив синергію між криптотехнологіями та штучним інтелектом. Він зазначив, що децентралізована природа криптотехнологій може збалансувати централізовану тенденцію штучного інтелекту; прозорість блокчейну може компенсувати непрозорість штучного інтелекту; а також технології блокчейн сприяють зберіганню та відстеженню даних, необхідних для штучного інтелекту. Ця синергія пронизує всю екосистему промисловості Web3+AI.
Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технологію блокчейн для вирішення проблеми будівництва інфраструктури в галузі AI, тоді як кілька проектів намагаються вирішити специфічні проблеми в додатках Web3 за допомогою AI. Екосистема промисловості Web3+AI головним чином охоплює такі чотири аспекти:
1. Шар обчислювальної потужності: активи обчислювальної потужності
В останні роки обсяг обчислювальної потужності, необхідної для навчання великих AI моделей, зріс експоненційно, що призвело до дисбалансу між попитом і пропозицією обчислювальної потужності та різкого зростання цін на апаратне забезпечення, таке як GPU. Тим часом на ринку існує велика кількість незадіяних ресурсів середнього та низького рівня обчислювальної потужності. Технологія Web3 може створити розподілену мережу обчислювальної потужності, що забезпечить оренду та спільне використання обчислювальної потужності, задовольняючи різноманітні потреби AI-додатків, одночасно значно знижуючи витрати.
Сегментація шару обчислювальної потужності включає:
Загальна Децентралізація потужності
AI-тренувальні спеціалізовані Децентралізація потужності
AI-інференс спеціалізована Децентралізація обчислювальна потужність
3D рендеринг спеціалізовані Децентралізація обчислювальні потужності
Основна перевага токенізації обчислювальних активів Web3+AI полягає в тому, що через токенізацію можна швидко розширити масштаб мережі, забезпечити високоякісні ресурси обчислювальної потужності та задовольнити потреби в обчислювальній потужності середнього та низького рівня.
2. Дані: активи даних
Дані є ключовим ресурсом для розвитку ШІ. У традиційній моделі велика кількість даних користувачів зосереджена в руках кількох гігантських компаній, і звичайним стартапам важко отримати широкий доступ до даних. Інтеграція Web3+AI може зробити процеси збору, маркування та розподілу даних більш економічними, прозорими та дозволити користувачам отримувати вигоду.
Проекти рівня даних включають в себе:
Проекти збору даних
Проекти з обміну даними
Проекти з маркування даних
Проєкти класу джерела даних блокчейн
Децентралізація зберігання
Ці проекти стикаються з великими викликами при розробці економічних моделей токенів, оскільки дані важче стандартизувати, ніж обчислювальна потужність.
3. Платформений рівень: платформна вартість активів
Платформні проекти мають на меті інтеграцію різних ресурсів AI-індустрії, включаючи дані, обчислювальні потужності, моделі, розробників AI та блокчейн тощо. Вони пропонують зручні рішення для різних потреб, такі як створення платформи zkML для підвищення надійності та прозорості інференції машинного навчання.
Деякі проекти зосереджені на розробці блокчейн-шарів, спеціально призначених для AI, пропонуючи універсальні компоненти та SDK, щоб допомогти застосуванням Web3+AI швидко будувати та розвиватися. Інші проекти прагнуть створити платформу Agent Network, щоб забезпечити послуги зі створення AI Agent для різних сценаріїв.
Ці проекти в основному захоплюють цінність платформи через токени, стимулюючи всіх учасників спільно будувати екосистему.
4. Застосунковий рівень: активізація вартості AI
Проекти на прикладному рівні в основному досліджують, як використовувати ШІ для вирішення конкретних проблем у застосуваннях Web3. Віталік Бутерін запропонував два значні напрями:
ШІ як учасник Web3: наприклад, у Web3 іграх, ШІ може швидко зрозуміти правила та ефективно виконувати завдання; у DEX, ШІ широко використовується для арбітражної торгівлі; на ринках прогнозів, AI Agent може використовувати великі обсяги даних та знань для аналізу та прогнозування.
Створення масштабованого децентралізованого приватного AI: шляхом надання громаді прав дистрибутивного управління AI, вирішити занепокоєння користувачів щодо чорної скриньки AI, упередженості та потенційних шахрайських дій.
Наразі у Web3+AI застосунків ще не з'явилися проекти з величезним впливом, але потенціал величезний.
Висновок
Злиття Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, в індустрії існують різні думки щодо його перспектив розвитку. Ми сподіваємося, що це злиття зможе створити більш цінні продукти, ніж централізований AI, звільнившись від ярликів "контроль гігантів" та "монополія", реалізуючи "спільне управління AI" більш спільницьким способом. Завдяки більш глибокій участі та управлінню, людство, можливо, зможе відчути більше благоговіння перед AI та зменшити страх.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Web3+AI інтеграція: побудова чотирьох рівнів децентралізованої інтелектуальної екосистеми
Web3 та AI: побудова децентралізованої смарт-екосистеми
Нещодавно гарячою темою в області штучного інтелекту є концепція "суверенного ШІ". Це викликало роздуми про те, як створити систему штучного інтелекту, яка б задовольняла потреби криптоспільноти та водночас балансувала між децентралізацією та інтелектом. Можливою відповіддю є реалізація через Web3+AI.
Засновник Ethereum Віталік Бутерін у своїй статті обговорив синергію між криптотехнологіями та штучним інтелектом. Він зазначив, що децентралізована природа криптотехнологій може збалансувати централізовану тенденцію штучного інтелекту; прозорість блокчейну може компенсувати непрозорість штучного інтелекту; а також технології блокчейн сприяють зберіганню та відстеженню даних, необхідних для штучного інтелекту. Ця синергія пронизує всю екосистему промисловості Web3+AI.
Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технологію блокчейн для вирішення проблеми будівництва інфраструктури в галузі AI, тоді як кілька проектів намагаються вирішити специфічні проблеми в додатках Web3 за допомогою AI. Екосистема промисловості Web3+AI головним чином охоплює такі чотири аспекти:
1. Шар обчислювальної потужності: активи обчислювальної потужності
В останні роки обсяг обчислювальної потужності, необхідної для навчання великих AI моделей, зріс експоненційно, що призвело до дисбалансу між попитом і пропозицією обчислювальної потужності та різкого зростання цін на апаратне забезпечення, таке як GPU. Тим часом на ринку існує велика кількість незадіяних ресурсів середнього та низького рівня обчислювальної потужності. Технологія Web3 може створити розподілену мережу обчислювальної потужності, що забезпечить оренду та спільне використання обчислювальної потужності, задовольняючи різноманітні потреби AI-додатків, одночасно значно знижуючи витрати.
Сегментація шару обчислювальної потужності включає:
Основна перевага токенізації обчислювальних активів Web3+AI полягає в тому, що через токенізацію можна швидко розширити масштаб мережі, забезпечити високоякісні ресурси обчислювальної потужності та задовольнити потреби в обчислювальній потужності середнього та низького рівня.
2. Дані: активи даних
Дані є ключовим ресурсом для розвитку ШІ. У традиційній моделі велика кількість даних користувачів зосереджена в руках кількох гігантських компаній, і звичайним стартапам важко отримати широкий доступ до даних. Інтеграція Web3+AI може зробити процеси збору, маркування та розподілу даних більш економічними, прозорими та дозволити користувачам отримувати вигоду.
Проекти рівня даних включають в себе:
Ці проекти стикаються з великими викликами при розробці економічних моделей токенів, оскільки дані важче стандартизувати, ніж обчислювальна потужність.
3. Платформений рівень: платформна вартість активів
Платформні проекти мають на меті інтеграцію різних ресурсів AI-індустрії, включаючи дані, обчислювальні потужності, моделі, розробників AI та блокчейн тощо. Вони пропонують зручні рішення для різних потреб, такі як створення платформи zkML для підвищення надійності та прозорості інференції машинного навчання.
Деякі проекти зосереджені на розробці блокчейн-шарів, спеціально призначених для AI, пропонуючи універсальні компоненти та SDK, щоб допомогти застосуванням Web3+AI швидко будувати та розвиватися. Інші проекти прагнуть створити платформу Agent Network, щоб забезпечити послуги зі створення AI Agent для різних сценаріїв.
Ці проекти в основному захоплюють цінність платформи через токени, стимулюючи всіх учасників спільно будувати екосистему.
4. Застосунковий рівень: активізація вартості AI
Проекти на прикладному рівні в основному досліджують, як використовувати ШІ для вирішення конкретних проблем у застосуваннях Web3. Віталік Бутерін запропонував два значні напрями:
ШІ як учасник Web3: наприклад, у Web3 іграх, ШІ може швидко зрозуміти правила та ефективно виконувати завдання; у DEX, ШІ широко використовується для арбітражної торгівлі; на ринках прогнозів, AI Agent може використовувати великі обсяги даних та знань для аналізу та прогнозування.
Створення масштабованого децентралізованого приватного AI: шляхом надання громаді прав дистрибутивного управління AI, вирішити занепокоєння користувачів щодо чорної скриньки AI, упередженості та потенційних шахрайських дій.
Наразі у Web3+AI застосунків ще не з'явилися проекти з величезним впливом, але потенціал величезний.
Висновок
Злиття Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, в індустрії існують різні думки щодо його перспектив розвитку. Ми сподіваємося, що це злиття зможе створити більш цінні продукти, ніж централізований AI, звільнившись від ярликів "контроль гігантів" та "монополія", реалізуючи "спільне управління AI" більш спільницьким способом. Завдяки більш глибокій участі та управлінню, людство, можливо, зможе відчути більше благоговіння перед AI та зменшити страх.