Слияние Web3 и ИИ: создание более прозрачной, Децентрализация экосистемы искусственного интеллекта
На недавнем саммите мировых правительств один из лидеров в области технологий предложил концепцию "суверенного ИИ". Это вызвало размышления о том, какой именно ИИ может действительно соответствовать интересам и потребностям криптосообщества? Ответ, возможно, можно найти в сочетании Web3 и ИИ.
Основатель Эфириума в статье описал синергетический эффект между криптографическими технологиями и ИИ: децентрализация криптографии может сбалансировать централизацию ИИ; прозрачность, обеспечиваемая криптографией, может смягчить непрозрачность ИИ; блокчейн способствует хранению и отслеживанию данных, необходимых для ИИ. Эта синергия пронизывает всю индустрию Web3+AI.
В настоящее время большинство проектов Web3+AI нацелены на использование технологий блокчейна для решения проблем инфраструктуры в AI-индустрии, в то время как лишь несколько проектов используют AI для решения конкретных задач в приложениях Web3. Сочетание Web3 и AI проявляется в четырех основных аспектах:
1. Уровень вычислительной мощности: капитализация вычислительных активов
В последние годы вычислительная мощность, необходимая для обучения больших AI-моделей, растёт экспоненциально, значительно превышая закон Мура. Это приводит к дисбалансу между спросом и предложением на вычислительную мощность, цены на оборудование, такое как GPU, стремительно растут, что увеличивает стоимость вычислительной мощности.
Web3 решения могут создать децентрализованную сеть вычислительных ресурсов, строя распределенную сеть вычислительной мощности и интегрируя неиспользуемые ресурсы среднего и низкого уровня. Этот подход может значительно снизить стоимость вычислительной мощности для ИИ и удовлетворить множество потребностей приложений ИИ.
Сегментация уровня вычислительной мощности включает:
Универсальная Децентрализация вычислительной мощности
AI-тренировка с использованием Децентрализация вычислительной мощности
AI-вычисления с децентрализованной вычислительной мощностью
3D рендеринг специализированные Децентрализация вычислительные мощности
Основное преимущество капитализации вычислительных активов Web3+AI заключается в том, что проекты с децентрализованными вычислениями могут быстро расширять масштаб сети с помощью токенов, предоставляя высокоэффективные вычислительные ресурсы для удовлетворения потребностей в вычислениях среднего и низкого уровня.
2. Данные: Дата-активы
Данные являются основным ресурсом ИИ. В традиционной модели только крупные компании обладают большим количеством пользовательских данных, а обычным стартапам трудно получить широкий доступ к данным, и пользователи не могут извлечь выгоду из ценности данных. Web3+ИИ может сделать процессы сбора, аннотирования и хранения данных более дешевыми и прозрачными, что более выгодно для пользователей.
Проекты, относящиеся к данным, в основном включают:
Сбор данных
Торговля данными
Аннотация данных
Источник данных блокчейна
Децентрализация хранения
Эти проекты сталкиваются с большими сложностями при разработке модели экономики токенов, поскольку стандартизировать данные труднее, чем вычислительную мощность.
3. Платформенный уровень: активизация ценности платформы
Большинство проектов платформенного типа ориентированы на известную платформу разработки ИИ, их основная цель - интеграция различных ресурсов в области ИИ. Эти платформы объединяют данные, вычислительную мощность, модели, разработчиков, блокчейн и другие ресурсы для более удобного решения различных потребностей.
Некоторые проекты сосредоточены на создании надежной и прозрачной платформы для машинного обучения, применяя криптографические технологии для проверки процесса вывода модели. Другие проекты стремятся создать специализированные блокчейны или вторичные сети для ИИ, соединяющие различные ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные, модели и разработчики, чтобы помочь приложениям Web3+AI быстро строиться и развиваться.
Платформенные проекты в основном захватывают ценность платформы через токены, стимулируя участие всех сторон в совместном строительстве. Это очень полезно для стартапов на этапе от 0 до 1, так как позволяет снизить сложность поиска партнеров.
4. Прикладной уровень: капитализация ценности ИИ
Приложения на уровне приложений все чаще используют ИИ для решения проблем Web3-приложений. Есть два направления, на которые стоит обратить внимание:
Во-первых, ИИ как участник Web3. Например, в Web3-играх ИИ может помочь игрокам быстро понять правила и эффективно выполнять задачи; на Децентрализованных биржах ИИ уже играет роль в арбитражной торговле; на рынках предсказаний ИИ может помочь пользователям делать более точные прогнозы.
Во-вторых, создание масштабируемого Децентрализованного частного ИИ. Это может решить проблемы пользователей с черным ящиком ИИ, предвзятостью и другими вопросами, позволяя пользователям иметь право управления ИИ так же, как они участвуют в проектах Web3.
На данный момент в слое приложений Web3+AI ещё не появились настоящие звёздные проекты, и существует огромный потенциал для роста.
Заключение
Web3+AI всё ещё находится на ранней стадии, в отрасли существуют разногласия относительно его перспектив. Мы надеемся, что комбинация Web3 и AI сможет создать более ценные продукты, чем централизованный AI, освободив AI от ярлыков "контроль гигантов", "монополия" и обеспечив более коммунитарный подход к "совместному управлению AI". Возможно, в процессе более глубокого участия в управлении, у человечества появится больше уважения к AI и меньше страха.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
4
Поделиться
комментарий
0/400
BridgeNomad
· 2ч назад
хмм суверенный ИИ? звучит как еще одна централизованная приманка, готовая быть уничтоженной... векторы доверия здесь нуждаются в серьезном аудите, честно говоря
Web3 и AI: создание прозрачной Децентрализация экосистемы искусственного интеллекта
Слияние Web3 и ИИ: создание более прозрачной, Децентрализация экосистемы искусственного интеллекта
На недавнем саммите мировых правительств один из лидеров в области технологий предложил концепцию "суверенного ИИ". Это вызвало размышления о том, какой именно ИИ может действительно соответствовать интересам и потребностям криптосообщества? Ответ, возможно, можно найти в сочетании Web3 и ИИ.
Основатель Эфириума в статье описал синергетический эффект между криптографическими технологиями и ИИ: децентрализация криптографии может сбалансировать централизацию ИИ; прозрачность, обеспечиваемая криптографией, может смягчить непрозрачность ИИ; блокчейн способствует хранению и отслеживанию данных, необходимых для ИИ. Эта синергия пронизывает всю индустрию Web3+AI.
В настоящее время большинство проектов Web3+AI нацелены на использование технологий блокчейна для решения проблем инфраструктуры в AI-индустрии, в то время как лишь несколько проектов используют AI для решения конкретных задач в приложениях Web3. Сочетание Web3 и AI проявляется в четырех основных аспектах:
1. Уровень вычислительной мощности: капитализация вычислительных активов
В последние годы вычислительная мощность, необходимая для обучения больших AI-моделей, растёт экспоненциально, значительно превышая закон Мура. Это приводит к дисбалансу между спросом и предложением на вычислительную мощность, цены на оборудование, такое как GPU, стремительно растут, что увеличивает стоимость вычислительной мощности.
Web3 решения могут создать децентрализованную сеть вычислительных ресурсов, строя распределенную сеть вычислительной мощности и интегрируя неиспользуемые ресурсы среднего и низкого уровня. Этот подход может значительно снизить стоимость вычислительной мощности для ИИ и удовлетворить множество потребностей приложений ИИ.
Сегментация уровня вычислительной мощности включает:
Основное преимущество капитализации вычислительных активов Web3+AI заключается в том, что проекты с децентрализованными вычислениями могут быстро расширять масштаб сети с помощью токенов, предоставляя высокоэффективные вычислительные ресурсы для удовлетворения потребностей в вычислениях среднего и низкого уровня.
2. Данные: Дата-активы
Данные являются основным ресурсом ИИ. В традиционной модели только крупные компании обладают большим количеством пользовательских данных, а обычным стартапам трудно получить широкий доступ к данным, и пользователи не могут извлечь выгоду из ценности данных. Web3+ИИ может сделать процессы сбора, аннотирования и хранения данных более дешевыми и прозрачными, что более выгодно для пользователей.
Проекты, относящиеся к данным, в основном включают:
Эти проекты сталкиваются с большими сложностями при разработке модели экономики токенов, поскольку стандартизировать данные труднее, чем вычислительную мощность.
3. Платформенный уровень: активизация ценности платформы
Большинство проектов платформенного типа ориентированы на известную платформу разработки ИИ, их основная цель - интеграция различных ресурсов в области ИИ. Эти платформы объединяют данные, вычислительную мощность, модели, разработчиков, блокчейн и другие ресурсы для более удобного решения различных потребностей.
Некоторые проекты сосредоточены на создании надежной и прозрачной платформы для машинного обучения, применяя криптографические технологии для проверки процесса вывода модели. Другие проекты стремятся создать специализированные блокчейны или вторичные сети для ИИ, соединяющие различные ресурсы, такие как вычислительная мощность, данные, модели и разработчики, чтобы помочь приложениям Web3+AI быстро строиться и развиваться.
Платформенные проекты в основном захватывают ценность платформы через токены, стимулируя участие всех сторон в совместном строительстве. Это очень полезно для стартапов на этапе от 0 до 1, так как позволяет снизить сложность поиска партнеров.
4. Прикладной уровень: капитализация ценности ИИ
Приложения на уровне приложений все чаще используют ИИ для решения проблем Web3-приложений. Есть два направления, на которые стоит обратить внимание:
Во-первых, ИИ как участник Web3. Например, в Web3-играх ИИ может помочь игрокам быстро понять правила и эффективно выполнять задачи; на Децентрализованных биржах ИИ уже играет роль в арбитражной торговле; на рынках предсказаний ИИ может помочь пользователям делать более точные прогнозы.
Во-вторых, создание масштабируемого Децентрализованного частного ИИ. Это может решить проблемы пользователей с черным ящиком ИИ, предвзятостью и другими вопросами, позволяя пользователям иметь право управления ИИ так же, как они участвуют в проектах Web3.
На данный момент в слое приложений Web3+AI ещё не появились настоящие звёздные проекты, и существует огромный потенциал для роста.
Заключение
Web3+AI всё ещё находится на ранней стадии, в отрасли существуют разногласия относительно его перспектив. Мы надеемся, что комбинация Web3 и AI сможет создать более ценные продукты, чем централизованный AI, освободив AI от ярлыков "контроль гигантов", "монополия" и обеспечив более коммунитарный подход к "совместному управлению AI". Возможно, в процессе более глубокого участия в управлении, у человечества появится больше уважения к AI и меньше страха.