Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
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 significatives dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. Le Web3, en tant que nouveau modèle Internet émergent, change la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue le point focal de l'attention des développeurs et des investisseurs des deux côtés, et comment bien intégrer les deux est une question qui mérite d'être explorée en profondeur.
Cet article se concentrera sur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera la situation des projets actuels et discutera en profondeur des limitations et des défis auxquels ils sont confrontés. J'espère que cela pourra fournir des références précieuses aux praticiens et aux investisseurs concernés.
Les façons d'interagir entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 est comme les deux côtés d'une balance : l'IA apporte une amélioration de la productivité, tandis que Web3 entraîne une transformation des relations de production. Alors, quelles étincelles l'IA et Web3 peuvent-elles produire ensemble ? Commençons par analyser les difficultés et les espaces d'amélioration auxquels chaque secteur est confronté, puis discutons de la manière dont ils peuvent s'entraider pour résoudre ces problèmes.
Les défis auxquels est confronté le secteur de l'IA
Les trois éléments clés de l'industrie de l'IA sont la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
En termes de puissance de calcul : les tâches d'IA nécessitent d'importantes ressources de calcul pour l'entraînement et l'inférence des modèles, en particulier des modèles d'apprentissage profond. Acquérir et gérer une puissance de calcul à grande échelle est un défi coûteux et complexe, le coût, la consommation d'énergie et la maintenance des équipements de calcul haute performance étant des problèmes. Pour les startups et les développeurs individuels, obtenir une puissance de calcul suffisante peut être difficile.
En ce qui concerne les algorithmes : bien que les algorithmes d'apprentissage profond aient connu un grand succès, il existe encore certaines difficultés. L'entraînement des réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et le modèle peut manquer d'interprétabilité pour certaines tâches. La robustesse et la capacité de généralisation des algorithmes sont également des problèmes importants, et les performances du modèle sur des données non vues peuvent être instables.
En ce qui concerne les données : l'obtention de données de haute qualité et diversifiées reste un défi. Certaines données, comme celles du secteur de la santé, sont difficiles à obtenir. La qualité, l'exactitude et l'annotation des données posent également problème ; des données incomplètes ou biaisées peuvent entraîner des comportements erronés des modèles. En outre, la protection de la vie privée et de la sécurité des données est également un facteur important à prendre en compte.
De plus, les caractéristiques de boîte noire des modèles d'IA soulèvent des questions d'interprétabilité et de transparence. Pour certaines applications comme la finance et la santé, le processus décisionnel des modèles doit être explicable et traçable, alors que les modèles d'apprentissage profond existants manquent souvent de transparence.
Les défis auxquels est confronté le secteur Web3
Le secteur du Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre, notamment :
Capacités d'analyse des données insuffisantes : les plateformes Web3 ont besoin de meilleures capacités d'analyse des données pour comprendre le comportement des utilisateurs, prédire les tendances du marché, etc.
Expérience utilisateur médiocre : De nombreux produits Web3 ont une interface utilisateur et une expérience d'interaction de mauvaise qualité, ce qui affecte l'adoption par les utilisateurs.
Problèmes de sécurité des contrats intelligents : les vulnérabilités du code des contrats intelligents et les attaques de hackers demeurent un grand défi.
Protection de la vie privée : comment réaliser le partage de données et la création de valeur tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
Scalabilité : le débit et la vitesse des transactions du réseau blockchain doivent encore être améliorés.
L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Les projets combinant l'IA et le Web3 s'attaquent principalement à deux grandes directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets d'IA, et utiliser la technologie IA pour servir l'amélioration des projets Web3.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec le développement rapide de l'IA, la demande en GPU a explosé, entraînant une situation de pénurie. Pour résoudre ce problème, certains projets Web3 ont commencé à essayer de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de GPU inutilisée grâce à des tokens, devenant ainsi le côté offre de la puissance de calcul, et fournissant un soutien en puissance de calcul aux clients de l'IA.
L'offre se compose principalement de trois catégories : les fournisseurs de services cloud, les mineurs de cryptomonnaies et les entreprises disposant d'un grand nombre de GPU. Les projets se divisent en deux catégories, l'une pour l'inférence AI ( comme Render, Akash ), et l'autre pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ).
L'émergence des réseaux de calcul décentralisés offre de nouvelles possibilités pour l'approvisionnement en puissance de calcul AI. Cependant, par rapport aux services de calcul centralisés, le calcul décentralisé fait encore face à des défis en termes de stabilité de performance, de disponibilité et de complexité d'utilisation. Actuellement, la plupart des projets sont encore limités à l'inférence AI plutôt qu'à l'entraînement, principalement en raison des exigences différentes en matière de puissance de calcul et de bande passante.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certaines projets tentent de créer un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ces plateformes connectent plusieurs modèles d'IA, chacun ayant son propre domaine d'expertise. Lorsque les utilisateurs posent des questions, la plateforme sélectionne le modèle le plus approprié pour répondre.
Comparé à un grand modèle unique, une plateforme de modèles algorithmiques décentralisés a le potentiel d'offrir des services plus diversifiés. Cependant, garantir la qualité des modèles et coordonner la coopération entre différents modèles reste un défi.
Collecte de données décentralisée
Les données sont essentielles au développement de l'IA. Certains projets Web3 comme PublicAI réalisent la collecte décentralisée de données grâce à des incitations par des tokens. Les utilisateurs peuvent contribuer des données ou participer à la validation des données pour obtenir des récompenses en tokens. Cette approche aide à obtenir des données plus diversifiées tout en permettant aux utilisateurs de partager la valeur des données.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
Les preuves à divulgation nulle de connaissance ( ZK ) offrent de nouvelles possibilités pour la protection de la vie privée dans l'IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) permet d'entraîner et de déduire des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données brutes. Cela aide à résoudre le conflit entre la protection de la vie privée et le partage des données, en particulier dans les domaines sensibles tels que la santé et la finance.
L'IA au service de Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond prédit des jetons de valeur grâce à des algorithmes d'IA ; BullBear AI prédit les tendances des prix en fonction des données historiques ; Numerai organise des concours de prévision du marché boursier avec l'IA ; Arkham utilise l'IA pour l'analyse des données en chaîne, etc.
Services personnalisés
L'application de l'IA dans la recherche et la recommandation s'est également étendue au domaine du Web3. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand, qui utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL ; la plateforme média Web3 Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu ; Kaito s'efforce de devenir un moteur de recherche Web3 basé sur LLM.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA montre un immense potentiel dans l'audit des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code. Cela contribue à améliorer la sécurité et la fiabilité des contrats intelligents.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Performance et stabilité : La puissance de calcul décentralisée dépend de nœuds répartis dans le monde entier, ce qui peut entraîner des retards et une instabilité.
Disponibilité : En fonction du degré d'adéquation entre l'offre et la demande, il peut y avoir des situations de pénurie de ressources ou d'incapacité à satisfaire la demande.
Complexité d'utilisation : les utilisateurs peuvent avoir besoin de comprendre plus de détails techniques, ce qui augmente le coût d'utilisation.
Difficulté d'entraînement : Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, et ne parvient pas à répondre aux exigences élevées en matière de puissance de calcul et de bande passante pour l'entraînement de grands modèles.
La combinaison de l'IA et du Web3 n'est pas assez approfondie
De nombreux projets utilisent simplement l'IA en surface, sans réaliser une véritable intégration en profondeur:
Limites des cas d'utilisation : la plupart des applications, comme l'analyse de données, la recherche de recommandations, etc., ne diffèrent pas fondamentalement des projets Web2.
Le marketing est plus important que le contenu : certains projets exploitent davantage le concept d'IA sur le plan marketing, avec une innovation réelle limitée.
problèmes d'économie de jetons
Certaines projets peuvent dépendre excessivement de l'économie des tokens, tout en négligeant la résolution des besoins réels. Concevoir un modèle de token raisonnable pour assurer un développement durable à long terme reste un grand défi.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de nouvelles possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut fournir des applications plus intelligentes pour le Web3, telles que l'analyse des données et l'audit des contrats intelligents. Le Web3, quant à lui, offre à l'IA une plateforme décentralisée pour le partage de puissance de calcul, de données et d'algorithmes.
Bien que de nombreux défis demeurent actuellement, le potentiel de la combinaison de l'IA et du Web3 est immense. À l'avenir, avec les progrès technologiques et davantage de pratiques innovantes, nous pouvons nous attendre à voir une fusion plus approfondie, construisant des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes.
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NotAFinancialAdvice
· Il y a 15h
L'avenir est déjà là, en attente de se concrétiser.
L'intégration de l'IA et du Web3 : une nouvelle ère d'opportunités et de défis.
Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
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 significatives dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. Le Web3, en tant que nouveau modèle Internet émergent, change la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue le point focal de l'attention des développeurs et des investisseurs des deux côtés, et comment bien intégrer les deux est une question qui mérite d'être explorée en profondeur.
Cet article se concentrera sur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera la situation des projets actuels et discutera en profondeur des limitations et des défis auxquels ils sont confrontés. J'espère que cela pourra fournir des références précieuses aux praticiens et aux investisseurs concernés.
Les façons d'interagir entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 est comme les deux côtés d'une balance : l'IA apporte une amélioration de la productivité, tandis que Web3 entraîne une transformation des relations de production. Alors, quelles étincelles l'IA et Web3 peuvent-elles produire ensemble ? Commençons par analyser les difficultés et les espaces d'amélioration auxquels chaque secteur est confronté, puis discutons de la manière dont ils peuvent s'entraider pour résoudre ces problèmes.
Les défis auxquels est confronté le secteur de l'IA
Les trois éléments clés de l'industrie de l'IA sont la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
En termes de puissance de calcul : les tâches d'IA nécessitent d'importantes ressources de calcul pour l'entraînement et l'inférence des modèles, en particulier des modèles d'apprentissage profond. Acquérir et gérer une puissance de calcul à grande échelle est un défi coûteux et complexe, le coût, la consommation d'énergie et la maintenance des équipements de calcul haute performance étant des problèmes. Pour les startups et les développeurs individuels, obtenir une puissance de calcul suffisante peut être difficile.
En ce qui concerne les algorithmes : bien que les algorithmes d'apprentissage profond aient connu un grand succès, il existe encore certaines difficultés. L'entraînement des réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et le modèle peut manquer d'interprétabilité pour certaines tâches. La robustesse et la capacité de généralisation des algorithmes sont également des problèmes importants, et les performances du modèle sur des données non vues peuvent être instables.
En ce qui concerne les données : l'obtention de données de haute qualité et diversifiées reste un défi. Certaines données, comme celles du secteur de la santé, sont difficiles à obtenir. La qualité, l'exactitude et l'annotation des données posent également problème ; des données incomplètes ou biaisées peuvent entraîner des comportements erronés des modèles. En outre, la protection de la vie privée et de la sécurité des données est également un facteur important à prendre en compte.
De plus, les caractéristiques de boîte noire des modèles d'IA soulèvent des questions d'interprétabilité et de transparence. Pour certaines applications comme la finance et la santé, le processus décisionnel des modèles doit être explicable et traçable, alors que les modèles d'apprentissage profond existants manquent souvent de transparence.
Les défis auxquels est confronté le secteur Web3
Le secteur du Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre, notamment :
Capacités d'analyse des données insuffisantes : les plateformes Web3 ont besoin de meilleures capacités d'analyse des données pour comprendre le comportement des utilisateurs, prédire les tendances du marché, etc.
Expérience utilisateur médiocre : De nombreux produits Web3 ont une interface utilisateur et une expérience d'interaction de mauvaise qualité, ce qui affecte l'adoption par les utilisateurs.
Problèmes de sécurité des contrats intelligents : les vulnérabilités du code des contrats intelligents et les attaques de hackers demeurent un grand défi.
Protection de la vie privée : comment réaliser le partage de données et la création de valeur tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
Scalabilité : le débit et la vitesse des transactions du réseau blockchain doivent encore être améliorés.
L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Les projets combinant l'IA et le Web3 s'attaquent principalement à deux grandes directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets d'IA, et utiliser la technologie IA pour servir l'amélioration des projets Web3.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec le développement rapide de l'IA, la demande en GPU a explosé, entraînant une situation de pénurie. Pour résoudre ce problème, certains projets Web3 ont commencé à essayer de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de GPU inutilisée grâce à des tokens, devenant ainsi le côté offre de la puissance de calcul, et fournissant un soutien en puissance de calcul aux clients de l'IA.
L'offre se compose principalement de trois catégories : les fournisseurs de services cloud, les mineurs de cryptomonnaies et les entreprises disposant d'un grand nombre de GPU. Les projets se divisent en deux catégories, l'une pour l'inférence AI ( comme Render, Akash ), et l'autre pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ).
L'émergence des réseaux de calcul décentralisés offre de nouvelles possibilités pour l'approvisionnement en puissance de calcul AI. Cependant, par rapport aux services de calcul centralisés, le calcul décentralisé fait encore face à des défis en termes de stabilité de performance, de disponibilité et de complexité d'utilisation. Actuellement, la plupart des projets sont encore limités à l'inférence AI plutôt qu'à l'entraînement, principalement en raison des exigences différentes en matière de puissance de calcul et de bande passante.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certaines projets tentent de créer un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ces plateformes connectent plusieurs modèles d'IA, chacun ayant son propre domaine d'expertise. Lorsque les utilisateurs posent des questions, la plateforme sélectionne le modèle le plus approprié pour répondre.
Comparé à un grand modèle unique, une plateforme de modèles algorithmiques décentralisés a le potentiel d'offrir des services plus diversifiés. Cependant, garantir la qualité des modèles et coordonner la coopération entre différents modèles reste un défi.
Collecte de données décentralisée
Les données sont essentielles au développement de l'IA. Certains projets Web3 comme PublicAI réalisent la collecte décentralisée de données grâce à des incitations par des tokens. Les utilisateurs peuvent contribuer des données ou participer à la validation des données pour obtenir des récompenses en tokens. Cette approche aide à obtenir des données plus diversifiées tout en permettant aux utilisateurs de partager la valeur des données.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
Les preuves à divulgation nulle de connaissance ( ZK ) offrent de nouvelles possibilités pour la protection de la vie privée dans l'IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) permet d'entraîner et de déduire des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données brutes. Cela aide à résoudre le conflit entre la protection de la vie privée et le partage des données, en particulier dans les domaines sensibles tels que la santé et la finance.
L'IA au service de Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond prédit des jetons de valeur grâce à des algorithmes d'IA ; BullBear AI prédit les tendances des prix en fonction des données historiques ; Numerai organise des concours de prévision du marché boursier avec l'IA ; Arkham utilise l'IA pour l'analyse des données en chaîne, etc.
Services personnalisés
L'application de l'IA dans la recherche et la recommandation s'est également étendue au domaine du Web3. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand, qui utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL ; la plateforme média Web3 Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu ; Kaito s'efforce de devenir un moteur de recherche Web3 basé sur LLM.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA montre un immense potentiel dans l'audit des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code. Cela contribue à améliorer la sécurité et la fiabilité des contrats intelligents.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Performance et stabilité : La puissance de calcul décentralisée dépend de nœuds répartis dans le monde entier, ce qui peut entraîner des retards et une instabilité.
Disponibilité : En fonction du degré d'adéquation entre l'offre et la demande, il peut y avoir des situations de pénurie de ressources ou d'incapacité à satisfaire la demande.
Complexité d'utilisation : les utilisateurs peuvent avoir besoin de comprendre plus de détails techniques, ce qui augmente le coût d'utilisation.
Difficulté d'entraînement : Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, et ne parvient pas à répondre aux exigences élevées en matière de puissance de calcul et de bande passante pour l'entraînement de grands modèles.
La combinaison de l'IA et du Web3 n'est pas assez approfondie
De nombreux projets utilisent simplement l'IA en surface, sans réaliser une véritable intégration en profondeur:
Limites des cas d'utilisation : la plupart des applications, comme l'analyse de données, la recherche de recommandations, etc., ne diffèrent pas fondamentalement des projets Web2.
Le marketing est plus important que le contenu : certains projets exploitent davantage le concept d'IA sur le plan marketing, avec une innovation réelle limitée.
problèmes d'économie de jetons
Certaines projets peuvent dépendre excessivement de l'économie des tokens, tout en négligeant la résolution des besoins réels. Concevoir un modèle de token raisonnable pour assurer un développement durable à long terme reste un grand défi.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de nouvelles possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut fournir des applications plus intelligentes pour le Web3, telles que l'analyse des données et l'audit des contrats intelligents. Le Web3, quant à lui, offre à l'IA une plateforme décentralisée pour le partage de puissance de calcul, de données et d'algorithmes.
Bien que de nombreux défis demeurent actuellement, le potentiel de la combinaison de l'IA et du Web3 est immense. À l'avenir, avec les progrès technologiques et davantage de pratiques innovantes, nous pouvons nous attendre à voir une fusion plus approfondie, construisant des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes.