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Web3 y AI en fusión: Construyendo infraestructuras de internet inteligente Descentralización
La fusión de Web3 y AI: Construyendo la infraestructura de internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene una oportunidad de fusión natural con la IA. En la arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados y existen numerosos desafíos, como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y algoritmos de caja negra. Sin embargo, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de potencia compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede proporcionar múltiples capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de datos y capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor principal que impulsa el desarrollo de la IA, al igual que el combustible lo es para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y confiabilidad del modelo.
En el modelo tradicional de adquisición y uso de datos de IA centralizados, existen los siguientes problemas principales:
Web3 puede resolver los puntos críticos del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados.
A pesar de ello, la obtención de datos en el mundo real también presenta algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, la falta de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden imitar las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento efectivo de los datos reales, mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de juegos, los datos sintéticos ya han mostrado su potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global. La implementación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea refleja una estricta salvaguarda de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser aprovechados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que sin duda limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE, o cifrado homomórfico completo, permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es consistente con el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad en IA, lo que permite que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento de modelos e inferencia en un entorno que no toca los datos originales. Esto ofrece grandes ventajas a las empresas de IA. Pueden abrir de manera segura servicios API mientras protegen sus secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, garantizando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de cálculo seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML; ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia informática: Cálculo de IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de los modelos de lenguaje a gran escala de una conocida empresa de IA requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la tasa de utilización global de GPU es inferior al 40%, junto con la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta, o alquilan recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación a demanda y rentable.
La red de potencia de cálculo de IA descentralizada, al agregar recursos de GPU inactivos a nivel mundial, proporciona a las empresas de IA un mercado de potencia de cálculo que es tanto económico como de fácil acceso. Los solicitantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas de cálculo en la red, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia de cálculo, los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas en puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de las redes de computación descentralizada generales, también hay plataformas centradas en el entrenamiento de IA y redes de computación especializadas en la inferencia de IA.
Las redes de potencia de cómputo descentralizadas ofrecen un mercado de cómputo justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia en el uso de la potencia de cómputo. En el ecosistema web3, las redes de potencia de cómputo descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo la participación de más dapps innovadoras y promoviendo conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empoderando Edge AI
Imagina que tu teléfono móvil, tu reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes en tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA: esa es la magia de Edge AI. Permite que el cálculo ocurra en el origen de la generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario. DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos al procesar datos localmente; el mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos computacionales y construir un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de cierta cadena de bloques pública, convirtiéndose en una de las plataformas de cadena de bloques preferidas para la implementación de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena de bloques pública ofrecen un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena de bloques pública supera los 10 mil millones de dólares, y algunos proyectos reconocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación de un nuevo paradigma para modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de ingresos, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se lanza al mercado, los desarrolladores a menudo tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, los creadores originales tienen dificultades para rastrear el uso, y ni hablar de obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta a los inversores y usuarios potenciales evaluar su verdadero valor, limitando el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO ofrece una nueva forma de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, donde los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza dos estándares ERC, combinando un oráculo de IA en cadena (Onchain AI Oracle) y la tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y aportando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO aún se encuentra en una fase de prueba inicial, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de ser esperados.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente AI puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y tomar acciones correspondientes para alcanzar objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente AI no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente AI puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto de herramientas de creación completo y fácil de usar, que permite a los usuarios configurar funciones de robots, apariencia, voz y conectar bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a los individuos para convertirse en creadores superdotados. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje grande especializado, haciendo que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Con el agente de IA personalizado de la plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente se exploran más las capas de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cómputo descentralizada y cómo validar grandes modelos de lenguaje, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.