La fusion de l'IA et du Web3 : construire un nouveau paradigme de réseau intelligent décentralisé
Web3, en tant que modèle Internet de nouvelle génération décentralisé, ouvert et transparent, présente des avantages naturels d'intégration avec la technologie AI. Dans une architecture centralisée traditionnelle, l'AI fait face à des défis tels que le goulot d'étranglement de la puissance de calcul, la fuite de données personnelles et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut fournir une nouvelle dynamique au développement de l'AI grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts et des calculs privés. En même temps, l'AI peut également renforcer l'écosystème Web3, par exemple en optimisant les contrats intelligents et en développant des algorithmes anti-fraude. Explorer la combinaison des deux revêt une importance significative pour la construction des infrastructures Internet de prochaine génération et pour libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La pierre angulaire de l'IA et du Web3
Les données sont un élément central qui pousse le développement de l'IA. Les modèles d'IA nécessitent d'énormes quantités de données de qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement, la qualité des données affecte directement la précision et la fiabilité des modèles.
Les modèles de données AI centralisés traditionnels présentent les problèmes suivants :
Le coût d'acquisition des données est élevé, difficile à supporter pour les petites et moyennes entreprises.
Les ressources de données sont monopolisées par des géants de la technologie, formant des îlots de données.
Les risques de fuite et d'abus de la vie privée individuelle
Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces points de douleur :
La plateforme de collecte de données décentralisée permet aux utilisateurs de vendre des ressources réseau inutilisées, fournissant des données réelles et de haute qualité pour l'IA.
Le mode "Gagner par annotation" incite les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données, rassemblant des connaissances professionnelles.
La plateforme de trading de données blockchain offre un environnement de trading public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données.
Néanmoins, l'obtention de données du monde réel fait toujours face à des défis tels que la qualité inégale et la complexité du traitement. Les données synthétiques pourraient devenir la nouvelle étoile dans le domaine des données à l'avenir. Basées sur l'IA générative et les technologies de simulation, les données synthétiques peuvent efficacement compléter les données réelles et améliorer l'efficacité d'utilisation. Dans des domaines tels que la conduite autonome, les transactions financières et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré des perspectives d'application matures.
Protection de la vie privée : Application de la technologie FHE
La protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale, et les réglementations connexes deviennent de plus en plus strictes. Cela pose également des défis au développement de l'IA : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel des modèles.
Le chiffrement entièrement homomorphe ( FHE ) permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer pour obtenir le même résultat que celui des calculs en clair. FHE offre une forte garantie pour le calcul privé de l'IA, permettant aux GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence des modèles sans accéder aux données brutes. Cela permet aux entreprises d'IA d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. Il fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA, et constitue un complément puissant à ZKML.
Révolution de la puissance de calcul : réseau de calcul AI décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double chaque trimestre, entraînant une demande de puissance de calcul qui augmente rapidement, dépassant largement l'offre de ressources existante. Par exemple, l'entraînement du modèle GPT-3 nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. La pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès de l'IA, mais rend également les modèles avancés inaccessibles pour la plupart des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et avec le ralentissement de l'amélioration des performances des puces et les problèmes de chaîne d'approvisionnement, l'offre de puissance de calcul devient de plus en plus tendue. Les professionnels de l'IA se retrouvent confrontés au dilemme d'acheter du matériel ou de louer des ressources cloud, et ont un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé, en agrégeant les ressources GPU inutilisées à travers le monde, offre aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économiquement accessible. Les demandeurs peuvent publier des tâches, et les contrats intelligents sont attribués aux nœuds mineurs pour exécution. Une fois le travail terminé, les mineurs reçoivent des récompenses. Ce modèle améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à atténuer les goulets d'étranglement de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance de calcul général, il existe également des plateformes dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Le réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières à l'entrée et améliorant l'efficacité. Dans l'écosystème Web3, il attirera plus d'applications innovantes, favorisant le développement des technologies de l'IA.
DePIN : Web3 habilite l'IA de périphérie
L'IA de périphérie confère aux dispositifs intelligents la capacité de calcul AI local, permettant un traitement en temps réel à faible latence tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le Web3, DePIN ( réseau d'infrastructure physique décentralisée ) est en accord avec le concept d'IA en périphérie. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN renforce la protection de la vie privée grâce au traitement local, réduisant ainsi le risque de fuite de données. L'économie des tokens natifs du Web3 peut inciter les nœuds à fournir de la puissance de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans un certain écosystème blockchain, devenant l'une des plateformes de déploiement privilégiées pour les projets. La haute performance, les faibles frais et l'innovation technologique de cette chaîne offrent un soutien puissant à DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne a déjà dépassé les dix milliards de dollars, plusieurs projets connus ayant réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau modèle de modèle AI
IMO (Offre de Modèle Initial) concept créé par un certain protocole, qui tokenise les modèles d'IA.
Dans un modèle traditionnel, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à tirer des bénéfices continus de leur utilisation ultérieure, surtout lorsque le modèle est intégré à d'autres produits. De plus, la performance du modèle manque de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs d'évaluer sa valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché.
IMO propose un nouveau mode de financement et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons pour partager les revenus des modèles. Un certain protocole utilise des normes techniques spécifiques, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles et le partage des revenus.
IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et injecte de l'énergie dans le développement durable de l'IA. Bien qu'il soit encore à ses débuts, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Ouvrir une nouvelle ère d'interaction
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière autonome et agir pour atteindre des objectifs. Grâce à de grands modèles de langage, ils comprennent non seulement le langage naturel, mais peuvent également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. En tant qu'assistant virtuel, l'Agent IA apprend les préférences des utilisateurs par l'interaction et propose des solutions personnalisées. Ils peuvent résoudre des problèmes de manière autonome sans instructions claires, augmentant ainsi l'efficacité et créant de la valeur.
Une plateforme d'application native AI ouverte fournit des outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence et la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, visant à créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Cette plateforme a entraîné des modèles de langage de grande taille spécialement conçus pour rendre le jeu de rôle plus humain ; sa technologie de clonage vocal réduit considérablement les coûts, ne nécessitant qu'une minute pour être réalisée. Les utilisateurs peuvent personnaliser des agents AI sur la plateforme, appliqués à plusieurs domaines tels que les conversations vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Actuellement, la fusion de Web3 et de l'IA se concentre principalement sur le niveau des infrastructures, explorant des questions clés telles que l'acquisition de données, la protection de la vie privée, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée et la validation de modèles de langage étendus. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, la combinaison de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
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MetaNomad
· Il y a 11h
A-t-on prouvé le théorème de Turing ?
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GateUser-ccc36bc5
· Il y a 11h
Fusionner quoi, on va dessiner BTC.
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LiquiditySurfer
· Il y a 11h
Eh, je pensais que le projet de fête avait encore pris les pigeons.
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MoonRocketman
· Il y a 11h
L'angle de coefficient est au maximum, la posture de décollage de cette vague AI+Web3 est assez standard.
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RugPullAlertBot
· Il y a 11h
pump de Laplace a encore chargé
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Degentleman
· Il y a 11h
C’est juste une nouvelle astuce pour couper les poireaux
AI et Web3 fusion : construire un nouveau paradigme de réseau intelligent décentralisé
La fusion de l'IA et du Web3 : construire un nouveau paradigme de réseau intelligent décentralisé
Web3, en tant que modèle Internet de nouvelle génération décentralisé, ouvert et transparent, présente des avantages naturels d'intégration avec la technologie AI. Dans une architecture centralisée traditionnelle, l'AI fait face à des défis tels que le goulot d'étranglement de la puissance de calcul, la fuite de données personnelles et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut fournir une nouvelle dynamique au développement de l'AI grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts et des calculs privés. En même temps, l'AI peut également renforcer l'écosystème Web3, par exemple en optimisant les contrats intelligents et en développant des algorithmes anti-fraude. Explorer la combinaison des deux revêt une importance significative pour la construction des infrastructures Internet de prochaine génération et pour libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La pierre angulaire de l'IA et du Web3
Les données sont un élément central qui pousse le développement de l'IA. Les modèles d'IA nécessitent d'énormes quantités de données de qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement, la qualité des données affecte directement la précision et la fiabilité des modèles.
Les modèles de données AI centralisés traditionnels présentent les problèmes suivants :
Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces points de douleur :
Néanmoins, l'obtention de données du monde réel fait toujours face à des défis tels que la qualité inégale et la complexité du traitement. Les données synthétiques pourraient devenir la nouvelle étoile dans le domaine des données à l'avenir. Basées sur l'IA générative et les technologies de simulation, les données synthétiques peuvent efficacement compléter les données réelles et améliorer l'efficacité d'utilisation. Dans des domaines tels que la conduite autonome, les transactions financières et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré des perspectives d'application matures.
Protection de la vie privée : Application de la technologie FHE
La protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale, et les réglementations connexes deviennent de plus en plus strictes. Cela pose également des défis au développement de l'IA : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite le potentiel des modèles.
Le chiffrement entièrement homomorphe ( FHE ) permet d'effectuer des calculs directement sur des données chiffrées, sans avoir besoin de les déchiffrer pour obtenir le même résultat que celui des calculs en clair. FHE offre une forte garantie pour le calcul privé de l'IA, permettant aux GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence des modèles sans accéder aux données brutes. Cela permet aux entreprises d'IA d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement crypté des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. Il fournit un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA, et constitue un complément puissant à ZKML.
Révolution de la puissance de calcul : réseau de calcul AI décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double chaque trimestre, entraînant une demande de puissance de calcul qui augmente rapidement, dépassant largement l'offre de ressources existante. Par exemple, l'entraînement du modèle GPT-3 nécessite une énorme puissance de calcul, équivalente à 355 ans de temps d'entraînement sur un seul appareil. La pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès de l'IA, mais rend également les modèles avancés inaccessibles pour la plupart des développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et avec le ralentissement de l'amélioration des performances des puces et les problèmes de chaîne d'approvisionnement, l'offre de puissance de calcul devient de plus en plus tendue. Les professionnels de l'IA se retrouvent confrontés au dilemme d'acheter du matériel ou de louer des ressources cloud, et ont un besoin urgent de services de calcul à la demande et économiques.
Le réseau de puissance de calcul AI décentralisé, en agrégeant les ressources GPU inutilisées à travers le monde, offre aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul économiquement accessible. Les demandeurs peuvent publier des tâches, et les contrats intelligents sont attribués aux nœuds mineurs pour exécution. Une fois le travail terminé, les mineurs reçoivent des récompenses. Ce modèle améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et contribue à atténuer les goulets d'étranglement de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus du réseau de puissance de calcul général, il existe également des plateformes dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Le réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières à l'entrée et améliorant l'efficacité. Dans l'écosystème Web3, il attirera plus d'applications innovantes, favorisant le développement des technologies de l'IA.
DePIN : Web3 habilite l'IA de périphérie
L'IA de périphérie confère aux dispositifs intelligents la capacité de calcul AI local, permettant un traitement en temps réel à faible latence tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie a été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le Web3, DePIN ( réseau d'infrastructure physique décentralisée ) est en accord avec le concept d'IA en périphérie. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN renforce la protection de la vie privée grâce au traitement local, réduisant ainsi le risque de fuite de données. L'économie des tokens natifs du Web3 peut inciter les nœuds à fournir de la puissance de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans un certain écosystème blockchain, devenant l'une des plateformes de déploiement privilégiées pour les projets. La haute performance, les faibles frais et l'innovation technologique de cette chaîne offrent un soutien puissant à DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne a déjà dépassé les dix milliards de dollars, plusieurs projets connus ayant réalisé des progrès significatifs.
IMO : Publication d'un nouveau modèle de modèle AI
IMO (Offre de Modèle Initial) concept créé par un certain protocole, qui tokenise les modèles d'IA.
Dans un modèle traditionnel, les développeurs de modèles d'IA ont du mal à tirer des bénéfices continus de leur utilisation ultérieure, surtout lorsque le modèle est intégré à d'autres produits. De plus, la performance du modèle manque de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs d'évaluer sa valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché.
IMO propose un nouveau mode de financement et de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons pour partager les revenus des modèles. Un certain protocole utilise des normes techniques spécifiques, combinant des oracles d'IA et la technologie OPML pour garantir l'authenticité des modèles et le partage des revenus.
IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et injecte de l'énergie dans le développement durable de l'IA. Bien qu'il soit encore à ses débuts, son innovation et sa valeur potentielle sont prometteuses.
Agent IA : Ouvrir une nouvelle ère d'interaction
L'Agent IA peut percevoir l'environnement, penser de manière autonome et agir pour atteindre des objectifs. Grâce à de grands modèles de langage, ils comprennent non seulement le langage naturel, mais peuvent également planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. En tant qu'assistant virtuel, l'Agent IA apprend les préférences des utilisateurs par l'interaction et propose des solutions personnalisées. Ils peuvent résoudre des problèmes de manière autonome sans instructions claires, augmentant ainsi l'efficacité et créant de la valeur.
Une plateforme d'application native AI ouverte fournit des outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence et la voix des robots, ainsi que de se connecter à des bases de connaissances externes, visant à créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. Cette plateforme a entraîné des modèles de langage de grande taille spécialement conçus pour rendre le jeu de rôle plus humain ; sa technologie de clonage vocal réduit considérablement les coûts, ne nécessitant qu'une minute pour être réalisée. Les utilisateurs peuvent personnaliser des agents AI sur la plateforme, appliqués à plusieurs domaines tels que les conversations vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Actuellement, la fusion de Web3 et de l'IA se concentre principalement sur le niveau des infrastructures, explorant des questions clés telles que l'acquisition de données, la protection de la vie privée, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée et la validation de modèles de langage étendus. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, la combinaison de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.