La fusión de Web3 y AI: construyendo un ecosistema de inteligencia artificial Descentralización
En una reciente conferencia, un experto de la industria introdujo el concepto de "IA soberana". Esto nos lleva a reflexionar: ¿cómo construir un sistema de IA que satisfaga los intereses y demandas de la comunidad cripto? La respuesta podría encontrarse en la combinación de Web3 y IA.
Un reconocido experto en blockchain exploró en un artículo la sinergia entre la IA y la tecnología de criptomonedas. Señaló que la característica de Descentralización de la tecnología de criptomonedas puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia del blockchain puede compensar la opacidad de la IA; y la tecnología blockchain también es beneficiosa para el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia se extiende a toda la estructura industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver los problemas de construcción de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos se enfocan en utilizar la IA para resolver problemas específicos en aplicaciones Web3. La disposición industrial de Web3+AI involucra principalmente los siguientes aspectos:
1. Capa de potencia de cálculo: Activos de potencia de cálculo
En los últimos años, la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, lo que ha llevado a un desequilibrio grave entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo, y los precios del hardware como las GPU han aumentado drásticamente. Sin embargo, en el mercado también existe una gran cantidad de recursos de potencia de cálculo de gama media y baja que están inactivos. A través de la tecnología Web3, se puede establecer una red de potencia de cálculo distribuida para lograr el alquiler y la compartición de potencia de cálculo, lo que reduce los costos de potencia de cálculo para la IA.
La segmentación de la capa de poder computacional incluye:
Poder de cómputo descentralizado 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 renderizado 3D
La ventaja clave de este modelo de potencia de cálculo descentralizada es que, combinando un mecanismo de incentivos basado en tokens, puede escalar rápidamente la red, al mismo tiempo que proporciona recursos de cálculo de alto costo-efectividad, satisfaciendo la demanda de potencia de cálculo 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 un modelo tradicional, una gran cantidad de datos de usuarios a menudo se concentra en unas pocas grandes empresas tecnológicas, lo que dificulta a las startups obtener recursos de datos amplios. A través del enfoque Web3+IA, se puede lograr una recolección, etiquetado y almacenamiento distribuido de datos a un costo más bajo y de manera más transparente.
Los proyectos de capa de datos incluyen principalmente:
Proyectos de recolección de datos
Proyectos de intercambio de datos
Proyectos de etiquetado de datos
Proyectos de tipo fuente de datos de blockchain
Descentralización almacenamiento clase proyecto
Estos proyectos enfrentan mayores desafíos al diseñar modelos económicos de tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de plataforma
Los proyectos de plataformas tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, agregando datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores de IA y recursos y roles de blockchain. Algunos proyectos se centran en construir plataformas operativas zkML, utilizando tecnología criptográfica para verificar la corrección de la inferencia del modelo, resolviendo el problema del "cajón negro" de datos y modelos que es común en la IA.
Hay algunos proyectos que se dedican a establecer redes de blockchain específicas para AI, ayudando a las aplicaciones Web3+AI a construir y desarrollarse rápidamente mediante la provisión de componentes comunes y SDK. Además, las plataformas de tipo Agent Network ofrecen apoyo para la construcción de Agentes de AI en varios escenarios de aplicación.
Los proyectos de tipo plataforma capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando la participación de todas las partes en su construcción conjunta, lo que es especialmente beneficioso para el desarrollo de proyectos emergentes.
4. Capa de Aplicación: Capitalización de Activos de Valor de IA
Los proyectos de capa de aplicación utilizan principalmente la IA para resolver problemas específicos en aplicaciones Web3. Se dividen en dos direcciones principales:
AI como participante de Web3: por ejemplo, como jugador en juegos de Web3, realizando operaciones de arbitraje en DEX, o proporcionando capacidades de análisis y predicción en mercados de predicción.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: abordar las preocupaciones de los usuarios sobre el problema de la caja negra de la IA y los posibles sesgos al otorgar a la comunidad derechos de gobernanza distribuidos sobre la IA.
Actualmente, la capa de aplicación Web3+AI aún no ha presentado proyectos revolucionarios, pero el potencial es enorme.
Perspectivas
El campo de Web3+AI aún se encuentra en una etapa temprana, y hay diferentes opiniones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Sin embargo, esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberándose de las etiquetas de "control de los gigantes" y "monopolio", y logrando un modelo de "AI de co-gobernanza" más comunitario. Al participar más estrechamente en el desarrollo y la gobernanza de la AI, la humanidad podría encontrar un equilibrio en su comprensión de la AI, manteniendo tanto el asombro como reduciendo el miedo.
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Web3 y la IA se fusionan: las cuatro capas clave para construir un ecosistema de IA Descentralización.
La fusión de Web3 y AI: construyendo un ecosistema de inteligencia artificial Descentralización
En una reciente conferencia, un experto de la industria introdujo el concepto de "IA soberana". Esto nos lleva a reflexionar: ¿cómo construir un sistema de IA que satisfaga los intereses y demandas de la comunidad cripto? La respuesta podría encontrarse en la combinación de Web3 y IA.
Un reconocido experto en blockchain exploró en un artículo la sinergia entre la IA y la tecnología de criptomonedas. Señaló que la característica de Descentralización de la tecnología de criptomonedas puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia del blockchain puede compensar la opacidad de la IA; y la tecnología blockchain también es beneficiosa para el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia se extiende a toda la estructura industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver los problemas de construcción de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos se enfocan en utilizar la IA para resolver problemas específicos en aplicaciones Web3. La disposición industrial de Web3+AI involucra principalmente los siguientes aspectos:
1. Capa de potencia de cálculo: Activos de potencia de cálculo
En los últimos años, la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, lo que ha llevado a un desequilibrio grave entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo, y los precios del hardware como las GPU han aumentado drásticamente. Sin embargo, en el mercado también existe una gran cantidad de recursos de potencia de cálculo de gama media y baja que están inactivos. A través de la tecnología Web3, se puede establecer una red de potencia de cálculo distribuida para lograr el alquiler y la compartición de potencia de cálculo, lo que reduce los costos de potencia de cálculo para la IA.
La segmentación de la capa de poder computacional incluye:
La ventaja clave de este modelo de potencia de cálculo descentralizada es que, combinando un mecanismo de incentivos basado en tokens, puede escalar rápidamente la red, al mismo tiempo que proporciona recursos de cálculo de alto costo-efectividad, satisfaciendo la demanda de potencia de cálculo 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 un modelo tradicional, una gran cantidad de datos de usuarios a menudo se concentra en unas pocas grandes empresas tecnológicas, lo que dificulta a las startups obtener recursos de datos amplios. A través del enfoque Web3+IA, se puede lograr una recolección, etiquetado y almacenamiento distribuido de datos a un costo más bajo y de manera más transparente.
Los proyectos de capa de datos incluyen principalmente:
Estos proyectos enfrentan mayores desafíos al diseñar modelos económicos de tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de plataforma
Los proyectos de plataformas tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, agregando datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores de IA y recursos y roles de blockchain. Algunos proyectos se centran en construir plataformas operativas zkML, utilizando tecnología criptográfica para verificar la corrección de la inferencia del modelo, resolviendo el problema del "cajón negro" de datos y modelos que es común en la IA.
Hay algunos proyectos que se dedican a establecer redes de blockchain específicas para AI, ayudando a las aplicaciones Web3+AI a construir y desarrollarse rápidamente mediante la provisión de componentes comunes y SDK. Además, las plataformas de tipo Agent Network ofrecen apoyo para la construcción de Agentes de AI en varios escenarios de aplicación.
Los proyectos de tipo plataforma capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando la participación de todas las partes en su construcción conjunta, lo que es especialmente beneficioso para el desarrollo de proyectos emergentes.
4. Capa de Aplicación: Capitalización de Activos de Valor de IA
Los proyectos de capa de aplicación utilizan principalmente la IA para resolver problemas específicos en aplicaciones Web3. Se dividen en dos direcciones principales:
AI como participante de Web3: por ejemplo, como jugador en juegos de Web3, realizando operaciones de arbitraje en DEX, o proporcionando capacidades de análisis y predicción en mercados de predicción.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: abordar las preocupaciones de los usuarios sobre el problema de la caja negra de la IA y los posibles sesgos al otorgar a la comunidad derechos de gobernanza distribuidos sobre la IA.
Actualmente, la capa de aplicación Web3+AI aún no ha presentado proyectos revolucionarios, pero el potencial es enorme.
Perspectivas
El campo de Web3+AI aún se encuentra en una etapa temprana, y hay diferentes opiniones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Sin embargo, esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberándose de las etiquetas de "control de los gigantes" y "monopolio", y logrando un modelo de "AI de co-gobernanza" más comunitario. Al participar más estrechamente en el desarrollo y la gobernanza de la AI, la humanidad podría encontrar un equilibrio en su comprensión de la AI, manteniendo tanto el asombro como reduciendo el miedo.