L'intégration de l'IA et du Web3 devient un sujet d'actualité lors du Congrès de Consensus de Hong Kong 2025
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, la fusion de l'IA et du Web3 est devenue un sujet brûlant. Que ce soit dans la salle principale ou dans les sessions parallèles, les discussions à ce sujet ont été incessantes. Cet article partagera les tendances de pointe concernant la fusion de l'IA et du Web3 lors de cette conférence, en abordant les infrastructures IA, des cas d'application concrets et la transformation de projets traditionnels.
I. Infrastructure AI
1. Plateforme et cadre de lancement de l'agent IA
Avec le succès des projets connexes en début d'année, la construction de plateformes de lancement pour les agents IA et d'infrastructures AI de type cadre a été exceptionnellement active au cours des six derniers mois. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible barrière d'entrée pour posséder et utiliser des agents IA, ce qui en fait l'une des directions clés de cette vague de projets IA.
Principaux projets incluent :
0G Labs : le premier système d'exploitation décentralisé d'intelligence artificielle (deAIOS), qui construit une couche 1 exclusive pour l'IA, reliant les ressources de calcul, les données et les modèles.
DeAgentAI : plateforme innovante axée sur les agents AI décentralisés, dédiée à promouvoir le développement de la technologie multi-agent.
Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée, visant à réaliser une collaboration homme-machine sécurisée et autonome.
Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, supportant le développement et l'exécution distribués d'agents et d'applications AI.
Questflow : un réseau décentralisé composé de plusieurs agents AI, où l'utilisateur n'a qu'à décrire ses besoins, le réseau d'agents AI peut alors accomplir les tâches de manière autonome.
2. AI décentralisé
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la chaîne. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent dans des domaines tels que la puissance de calcul, les données et les modèles pour atteindre cet objectif, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée et aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Principaux projets comprennent :
Vana : s'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers.
Hyperbolic : une plateforme cloud IA accessible, intégrant des ressources de calcul mondiales, offrant des ressources GPU et des services IA économiques et évolutifs.
OpenLedger : un réseau de nouvelle génération axé sur l'IA et la blockchain, offrant une infrastructure économique décentralisée.
IO.NET : plateforme de calcul décentralisée, offrant un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU.
Aethir : une plateforme innovante fournissant une infrastructure de cloud computing distribuée.
MinionLab : un réseau d'agents intelligents autonomes décentralisés.
GAIB : Solutions économiques dédiées aux domaines de l'IA et du calcul haute performance.
Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée de Layer 1 conçue pour l'économie de l'intelligence artificielle.
Automata : Fournit des fonctionnalités de protection de la vie privée et de calcul sans suivi pour les applications décentralisées.
Public AI : créer une plateforme de données IA ouverte et transparente, prenant en charge la collecte et l'annotation de données multimodales.
3. IA vérifiable
L'un des défis majeurs du développement de l'IA est le manque de transparence dans le processus d'entraînement et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats produits par l'IA. Actuellement, plusieurs projets cherchent à réaliser la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA grâce à des technologies telles que ZKP et TEE, afin d'assurer la fiabilité des résultats produits par l'IA.
Les principaux projets incluent :
Phala Network : plateforme de cloud computing décentralisée, offrant des services de calcul privé et de raisonnement AI fiables pour les applications sur chaîne.
Brevis : moteur de calcul décentralisé, fournissant une IA hors chaîne vérifiable et des calculs blockchain.
Verisense Network : une plateforme innovante axée sur la validation décentralisée des données et l'IA de confiance.
II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Comparé aux infrastructures AI riches, il y a relativement peu de projets d'application AI qui se distinguent. En plus des célèbres robots Twitter, cet événement a également mentionné quelques nouvelles applications AI :
Narra : plateforme d'Agent Gamefi AI sur Berachain, utilisant un moteur AI pour générer du contenu narratif dynamique en temps réel.
AI Travel : Assistant de voyage alimenté par l'IA, aidant les utilisateurs à personnaliser automatiquement leurs plans de voyage par le biais de discussions.
HeyTracyAI : un agent IA de commentaire sportif axé sur le basket-ball.
AskJimmy : une plateforme d'agent AI axée sur le secteur financier et le trading.
Trois, la transformation des projets traditionnels vers l'IA
Le courant général incite de nombreux projets Web3 traditionnels à embrasser l'IA, annonçant chacun leur plan de transition vers l'IA :
Les chaînes de blocs comme Sui, Near, Flow et Aptos participent activement à des conférences liées à l'IA, indiquant que les Agents IA jouent un rôle important dans la simplification des processus d'interaction complexes de la blockchain.
Eigenlayer indique qu'il s'efforce de construire une couche de confiance décentralisée, fournissant une preuve sur chaîne pour les opérations hors chaîne telles que l'entraînement et l'inférence de l'IA, ainsi que les prévisions.
Quatre, défis et avenir
Tout en aspirant à un avenir radieux, de nombreux intervenants ont également mentionné que le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, y compris l'insuffisance de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des prompts, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis ne posent pas seulement des problèmes techniques, mais engendrent également d'énormes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir quant au développement de l'IA sur la chaîne et attend avec impatience de promouvoir ensemble l'intégration et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à l'amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
21 J'aime
Récompense
21
6
Partager
Commentaire
0/400
ImpermanentPhobia
· Il y a 12h
Eh bien, tu es encore en train de parler de ces concepts vieux de huit cents ans.
Voir l'originalRépondre0
BearMarketBro
· Il y a 22h
On parle encore de la notion d'IA.
Voir l'originalRépondre0
RektDetective
· 08-03 16:48
Les pigeons ont été pris pour des idiots trop souvent, maintenant ils sont sensibles au battage autour de l'IA et du Web3.
Voir l'originalRépondre0
SybilSlayer
· 08-03 16:47
Une nouvelle saison de prise des gens pour des idiots avec l'IA est arrivée.
Voir l'originalRépondre0
AirdropHarvester
· 08-03 16:44
Encore dépenser de l'argent pour faire du bruit, autant faire quelque chose de concret.
Voir l'originalRépondre0
OnchainDetective
· 08-03 16:41
Au lieu de suivre la tendance, mieux vaut créer de vraies applications.
L'intégration de l'IA et du Web3 en tant que sujet d'actualité : Analyse des dynamiques de pointe de la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025.
L'intégration de l'IA et du Web3 devient un sujet d'actualité lors du Congrès de Consensus de Hong Kong 2025
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, la fusion de l'IA et du Web3 est devenue un sujet brûlant. Que ce soit dans la salle principale ou dans les sessions parallèles, les discussions à ce sujet ont été incessantes. Cet article partagera les tendances de pointe concernant la fusion de l'IA et du Web3 lors de cette conférence, en abordant les infrastructures IA, des cas d'application concrets et la transformation de projets traditionnels.
I. Infrastructure AI
1. Plateforme et cadre de lancement de l'agent IA
Avec le succès des projets connexes en début d'année, la construction de plateformes de lancement pour les agents IA et d'infrastructures AI de type cadre a été exceptionnellement active au cours des six derniers mois. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible barrière d'entrée pour posséder et utiliser des agents IA, ce qui en fait l'une des directions clés de cette vague de projets IA.
Principaux projets incluent :
2. AI décentralisé
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la chaîne. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent dans des domaines tels que la puissance de calcul, les données et les modèles pour atteindre cet objectif, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée et aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Principaux projets comprennent :
3. IA vérifiable
L'un des défis majeurs du développement de l'IA est le manque de transparence dans le processus d'entraînement et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats produits par l'IA. Actuellement, plusieurs projets cherchent à réaliser la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA grâce à des technologies telles que ZKP et TEE, afin d'assurer la fiabilité des résultats produits par l'IA.
Les principaux projets incluent :
II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Comparé aux infrastructures AI riches, il y a relativement peu de projets d'application AI qui se distinguent. En plus des célèbres robots Twitter, cet événement a également mentionné quelques nouvelles applications AI :
Trois, la transformation des projets traditionnels vers l'IA
Le courant général incite de nombreux projets Web3 traditionnels à embrasser l'IA, annonçant chacun leur plan de transition vers l'IA :
Quatre, défis et avenir
Tout en aspirant à un avenir radieux, de nombreux intervenants ont également mentionné que le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, y compris l'insuffisance de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des prompts, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis ne posent pas seulement des problèmes techniques, mais engendrent également d'énormes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir quant au développement de l'IA sur la chaîne et attend avec impatience de promouvoir ensemble l'intégration et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à l'amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.