Fusion et développement de l'IA et du Web3 : état actuel, défis et perspectives d'avenir
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations et innovations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, et des entreprises comme OpenAI, Character.AI et Midjourney ont été à l'avant-garde de la vague de l'IA.
En même temps, le Web3, en tant que mode Internet émergent, transforme la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Le Web3 est basé sur la technologie blockchain et permet le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents, le stockage distribué et l'authentification décentralisée. La philosophie centrale du Web3 est de libérer les données des mains des institutions centralisées, en donnant aux utilisateurs le contrôle sur leurs données et le droit de partager leur valeur. Actuellement, la capitalisation du marché de l'industrie Web3 a atteint 25 000 milliards, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum, Solana qui émergent sans cesse.
La combinaison de l'IA et du Web3 devient un domaine très suivi, et comment bien les fusionner est une question qui mérite d'être explorée. Cet article se concentrera sur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera les limitations et les défis auxquels les projets actuels sont confrontés, et envisagera les directions de développement futures.
Manières dont l'IA interagit avec le Web3
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Le cœur de l'industrie de l'IA repose sur trois éléments : la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, les tâches d'IA nécessitent d'énormes ressources de calcul, mais l'acquisition et la gestion de la puissance de calcul à grande échelle sont coûteuses, en particulier pour les startups et les développeurs individuels. En ce qui concerne les algorithmes, bien que l'apprentissage profond ait connu un grand succès, l'interprétabilité, la robustesse et la capacité de généralisation des modèles posent encore problème. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste un grand défi, tout en prenant en compte les problèmes de confidentialité et de sécurité des données. De plus, le modèle commercial des projets d'IA n'est pas clair, ce qui laisse de nombreux entrepreneurs dans le flou.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 a des marges d'amélioration en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données de Web3, améliorer l'expérience utilisateur et les services personnalisés, renforcer la sécurité et la protection de la vie privée, etc.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante en IA, le manque de GPU est devenu un point de douleur dans l'industrie. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de calcul décentralisés par le biais d'incitations en tokens, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée, offrant un soutien en puissance de calcul aux clients en IA.
L'offre côté comprend principalement les fournisseurs de services cloud, les mineurs de cryptomonnaies et les entreprises. Les projets se divisent en deux catégories : une catégorie pour l'inférence AI, comme Render, Akash, etc. ; l'autre pour l'entraînement AI, comme io.net, Gensyn, etc.
io.net en tant que réseau de puissance de calcul décentralisé, compte actuellement plus de 500 000 GPU, avec des performances remarquables. Gensyn facilite l'attribution et la récompense des tâches d'apprentissage automatique via des contrats intelligents, réalisant ainsi l'entraînement de l'IA.
Modèle d'algorithme décentralisé
Le réseau de modèles d'algorithmes décentralisés est un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisé qui relie plusieurs modèles d'IA. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le marché sélectionne le modèle d'IA le plus adapté pour répondre. Un projet représentatif est Bittensor, dont les fournisseurs de modèles d'algorithmes contribuent des modèles d'apprentissage automatique au réseau et reçoivent des récompenses en tokens.
Collecte de données décentralisée
Certains projets combinent Web3 et incitations par jetons pour réaliser une collecte de données décentralisée. Prenons l'exemple de PublicAI, où les utilisateurs peuvent participer en tant que fournisseurs de données ou vérificateurs et recevoir des incitations en jetons. De plus, il y a d'autres projets comme Ocean, Hivemapper et Dimo qui collectent des données de différentes manières.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à connaissance nulle permet de valider des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning), grâce à la technologie de preuve à connaissance nulle, permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine. Des projets comme BasedAI explorent ce domaine.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer des technologies d'IA en interne, afin de fournir des services d'analyse et de prévision de données aux utilisateurs. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des tokens de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix en se basant sur des données historiques. Des plateformes de concours d'investissement comme Numerai exploitent également l'IA pour prédire le marché. Des plateformes d'analyse de données en chaîne comme Arkham combinent également l'IA pour offrir des services.
Services personnalisés
Certains projets Web3 optimisent l'expérience utilisateur en intégrant l'IA. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand, qui utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL. Les plateformes de médias Web3 comme Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu. Des projets comme NFPrompt utilisent l'IA pour réduire le coût de création des NFT.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier de manière plus efficace et précise les vulnérabilités dans le code des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un vérificateur de contrats intelligents basé sur l'intelligence artificielle, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour détecter les problèmes potentiels dans le code.
Les limitations et les défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Les produits de puissance de calcul décentralisés rencontrent certains défis en matière de performance, de stabilité, de disponibilité et de complexité d'utilisation. Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI plutôt que pour l'entraînement, car l'entraînement de grands modèles exige des volumes de données et une bande passante extrêmement élevés.
La raison principale pour laquelle la puissance de calcul décentralisée a du mal à entraîner de grands modèles est :
L'entraînement de grands modèles nécessite une stabilité extrême, une interruption entraînera des pertes énormes.
La communication en parallèle avec plusieurs cartes est limitée par la distance physique, et la dispersion de la puissance de calcul rend difficile la formation d'un cluster de puissance de calcul.
Ainsi, la puissance de calcul décentralisée est actuellement plus adaptée à l'inférence d'IA ou à l'entraînement de modèles de petite et moyenne taille dans des scénarios spécifiques.
L'intégration de l'IA et du Web3 est assez rudimentaire
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 en sont encore à une application superficielle, sans montrer une profonde intégration et innovation entre l'IA et les cryptomonnaies. Certains projets n'utilisent le concept d'IA qu'au niveau marketing, avec des innovations réelles limitées. L'avenir nécessitera des recherches plus approfondies pour réaliser une intégration étroite entre l'IA et les cryptomonnaies.
L'économie des jetons devient un tampon pour la narration des projets d'IA
Avec l'ouverture progressive des grands modèles, de nombreux projets d'IA ont du mal à se développer dans le Web2 et se tournent vers la narration Web3 et l'économie des tokens. Mais l'économie des tokens aide-t-elle vraiment à résoudre des besoins réels ou s'agit-il simplement d'une spéculation à court terme ? Cela mérite réflexion. Actuellement, la plupart des projets AI + Web3 n'ont pas encore atteint leur phase pratique et ont besoin de plus d'équipes solides et réfléchies pour répondre véritablement aux besoins réels.
Résumé et Perspectives
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tels que l'analyse de données, l'audit de contrats intelligents, des services personnalisés, etc. Le Web3, quant à lui, offre à l'IA de nouvelles opportunités telles que la puissance de calcul décentralisée et le partage de données.
Bien que les projets AI+Web3 soient encore à un stade précoce et affrontent de nombreux défis, ils apportent également certains avantages. Par exemple, la puissance de calcul décentralisée et la collecte de données peuvent réduire la dépendance aux institutions centralisées, augmenter la transparence et favoriser l'innovation. À l'avenir, il sera nécessaire de peser le pour et le contre et de prendre des mesures appropriées pour surmonter les défis.
Dans l'ensemble, la fusion de l'IA et du Web3 devrait construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes. En combinant la capacité d'analyse et de décision intelligente de l'IA avec la décentralisation et l'autonomie des utilisateurs du Web3, les perspectives de développement futur sont vastes. L'essentiel est d'avancer de manière pragmatique, en répondant réellement aux besoins réels, et non de rester au niveau de la spéculation conceptuelle.
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BasementAlchemist
· 07-26 05:34
On a parlé pendant longtemps, ça a quoi à voir avec les pigeons ?
État de la fusion de l'IA et du Web3 : défis et opportunités coexistent
Fusion et développement de l'IA et du Web3 : état actuel, défis et perspectives d'avenir
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations et innovations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, et des entreprises comme OpenAI, Character.AI et Midjourney ont été à l'avant-garde de la vague de l'IA.
En même temps, le Web3, en tant que mode Internet émergent, transforme la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Le Web3 est basé sur la technologie blockchain et permet le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents, le stockage distribué et l'authentification décentralisée. La philosophie centrale du Web3 est de libérer les données des mains des institutions centralisées, en donnant aux utilisateurs le contrôle sur leurs données et le droit de partager leur valeur. Actuellement, la capitalisation du marché de l'industrie Web3 a atteint 25 000 milliards, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum, Solana qui émergent sans cesse.
La combinaison de l'IA et du Web3 devient un domaine très suivi, et comment bien les fusionner est une question qui mérite d'être explorée. Cet article se concentrera sur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera les limitations et les défis auxquels les projets actuels sont confrontés, et envisagera les directions de développement futures.
Manières dont l'IA interagit avec le Web3
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Le cœur de l'industrie de l'IA repose sur trois éléments : la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, les tâches d'IA nécessitent d'énormes ressources de calcul, mais l'acquisition et la gestion de la puissance de calcul à grande échelle sont coûteuses, en particulier pour les startups et les développeurs individuels. En ce qui concerne les algorithmes, bien que l'apprentissage profond ait connu un grand succès, l'interprétabilité, la robustesse et la capacité de généralisation des modèles posent encore problème. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste un grand défi, tout en prenant en compte les problèmes de confidentialité et de sécurité des données. De plus, le modèle commercial des projets d'IA n'est pas clair, ce qui laisse de nombreux entrepreneurs dans le flou.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 a des marges d'amélioration en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données de Web3, améliorer l'expérience utilisateur et les services personnalisés, renforcer la sécurité et la protection de la vie privée, etc.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante en IA, le manque de GPU est devenu un point de douleur dans l'industrie. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de calcul décentralisés par le biais d'incitations en tokens, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée, offrant un soutien en puissance de calcul aux clients en IA.
L'offre côté comprend principalement les fournisseurs de services cloud, les mineurs de cryptomonnaies et les entreprises. Les projets se divisent en deux catégories : une catégorie pour l'inférence AI, comme Render, Akash, etc. ; l'autre pour l'entraînement AI, comme io.net, Gensyn, etc.
io.net en tant que réseau de puissance de calcul décentralisé, compte actuellement plus de 500 000 GPU, avec des performances remarquables. Gensyn facilite l'attribution et la récompense des tâches d'apprentissage automatique via des contrats intelligents, réalisant ainsi l'entraînement de l'IA.
Modèle d'algorithme décentralisé
Le réseau de modèles d'algorithmes décentralisés est un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisé qui relie plusieurs modèles d'IA. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le marché sélectionne le modèle d'IA le plus adapté pour répondre. Un projet représentatif est Bittensor, dont les fournisseurs de modèles d'algorithmes contribuent des modèles d'apprentissage automatique au réseau et reçoivent des récompenses en tokens.
Collecte de données décentralisée
Certains projets combinent Web3 et incitations par jetons pour réaliser une collecte de données décentralisée. Prenons l'exemple de PublicAI, où les utilisateurs peuvent participer en tant que fournisseurs de données ou vérificateurs et recevoir des incitations en jetons. De plus, il y a d'autres projets comme Ocean, Hivemapper et Dimo qui collectent des données de différentes manières.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à connaissance nulle permet de valider des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning), grâce à la technologie de preuve à connaissance nulle, permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine. Des projets comme BasedAI explorent ce domaine.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer des technologies d'IA en interne, afin de fournir des services d'analyse et de prévision de données aux utilisateurs. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des tokens de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix en se basant sur des données historiques. Des plateformes de concours d'investissement comme Numerai exploitent également l'IA pour prédire le marché. Des plateformes d'analyse de données en chaîne comme Arkham combinent également l'IA pour offrir des services.
Services personnalisés
Certains projets Web3 optimisent l'expérience utilisateur en intégrant l'IA. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand, qui utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL. Les plateformes de médias Web3 comme Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu. Des projets comme NFPrompt utilisent l'IA pour réduire le coût de création des NFT.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier de manière plus efficace et précise les vulnérabilités dans le code des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un vérificateur de contrats intelligents basé sur l'intelligence artificielle, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour détecter les problèmes potentiels dans le code.
Les limitations et les défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Les produits de puissance de calcul décentralisés rencontrent certains défis en matière de performance, de stabilité, de disponibilité et de complexité d'utilisation. Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI plutôt que pour l'entraînement, car l'entraînement de grands modèles exige des volumes de données et une bande passante extrêmement élevés.
La raison principale pour laquelle la puissance de calcul décentralisée a du mal à entraîner de grands modèles est :
Ainsi, la puissance de calcul décentralisée est actuellement plus adaptée à l'inférence d'IA ou à l'entraînement de modèles de petite et moyenne taille dans des scénarios spécifiques.
L'intégration de l'IA et du Web3 est assez rudimentaire
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 en sont encore à une application superficielle, sans montrer une profonde intégration et innovation entre l'IA et les cryptomonnaies. Certains projets n'utilisent le concept d'IA qu'au niveau marketing, avec des innovations réelles limitées. L'avenir nécessitera des recherches plus approfondies pour réaliser une intégration étroite entre l'IA et les cryptomonnaies.
L'économie des jetons devient un tampon pour la narration des projets d'IA
Avec l'ouverture progressive des grands modèles, de nombreux projets d'IA ont du mal à se développer dans le Web2 et se tournent vers la narration Web3 et l'économie des tokens. Mais l'économie des tokens aide-t-elle vraiment à résoudre des besoins réels ou s'agit-il simplement d'une spéculation à court terme ? Cela mérite réflexion. Actuellement, la plupart des projets AI + Web3 n'ont pas encore atteint leur phase pratique et ont besoin de plus d'équipes solides et réfléchies pour répondre véritablement aux besoins réels.
Résumé et Perspectives
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut fournir des scénarios d'application plus intelligents pour le Web3, tels que l'analyse de données, l'audit de contrats intelligents, des services personnalisés, etc. Le Web3, quant à lui, offre à l'IA de nouvelles opportunités telles que la puissance de calcul décentralisée et le partage de données.
Bien que les projets AI+Web3 soient encore à un stade précoce et affrontent de nombreux défis, ils apportent également certains avantages. Par exemple, la puissance de calcul décentralisée et la collecte de données peuvent réduire la dépendance aux institutions centralisées, augmenter la transparence et favoriser l'innovation. À l'avenir, il sera nécessaire de peser le pour et le contre et de prendre des mesures appropriées pour surmonter les défis.
Dans l'ensemble, la fusion de l'IA et du Web3 devrait construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes. En combinant la capacité d'analyse et de décision intelligente de l'IA avec la décentralisation et l'autonomie des utilisateurs du Web3, les perspectives de développement futur sont vastes. L'essentiel est d'avancer de manière pragmatique, en répondant réellement aux besoins réels, et non de rester au niveau de la spéculation conceptuelle.