A fusão da IA com o Web3: oportunidades e desafios coexistem

Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 atraiu ampla atenção em todo o mundo. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo transformação e inovação para diversos setores. Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede, está mudando nossa percepção e uso da internet. Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento da combinação entre IA e Web3, seu valor potencial e os desafios enfrentados.

I. Estado atual do desenvolvimento da IA e Web3

O mercado de IA alcançou 200 bilhões de dólares em 2023, com o surgimento de gigantes como OpenAI, Character.AI e Midjourney. O valor de mercado da indústria Web3 atingiu 25 trilhões, com projetos como Bitcoin, Ethereum e Solana surgindo continuamente. A combinação de IA e Web3 tornou-se uma área de interesse tanto no Ocidente quanto no Oriente.

Dois, Formas de Interação entre AI e Web3

2.1 Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA

Os elementos centrais da IA incluem poder computacional, algoritmos e dados.

1. Em termos de poder computacional: obter e gerenciar poder computacional em larga escala é caro e complexo, representando um desafio para startups e desenvolvedores individuais.

2. Na área de algoritmos: o aprendizado profundo requer grandes volumes de dados e recursos computacionais, e ainda existem problemas com a interpretabilidade do modelo e a capacidade de generalização.

3. Em termos de dados: é difícil obter dados de alta qualidade e diversificados, e a qualidade dos dados e a proteção da privacidade também são desafios.

Além disso, a interpretabilidade e a transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócios, são questões que precisam ser resolvidas urgentemente.

2.2 Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3

O Web3 tem espaço para melhorias em análise de dados, experiência do usuário e segurança de contratos inteligentes. A IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem potencial para aplicações nestas áreas.

Três, Análise do Estado Atual dos Projetos AI+Web3

3.1 Web3 impulsiona a IA

3.1.1 Poder de cálculo descentralizado

Com a crescente demanda por IA, a oferta de GPUs não consegue atender. Alguns projetos Web3 tentam oferecer serviços de computação descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a disponibilizar a capacidade ociosa de GPU através de tokens, fornecendo suporte de computação para clientes de IA.

O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e grandes empresas. Os projetos são divididos em duas categorias: para inferência de IA e treinamento de IA.

3.1.2 Modelo de Algoritmo Descentralizado

Alguns projetos como Bittensor tentam estabelecer um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, ligando diferentes modelos de IA, para oferecer aos usuários uma variedade maior de opções.

3.1.3 Coleta de dados descentralizada

Projetos como o PublicAI implementam a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens, fornecendo suporte de dados para o treinamento de IA.

3.1.4 ZK proteção da privacidade do usuário em IA

Projetos como o BasedAI utilizam a tecnologia de provas de conhecimento zero para proteger a privacidade dos usuários em aplicações de IA.

3.2 AI ajuda Web3

3.2.1 Análise e Previsão de Dados

Muitos projetos Web3 integram serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões, como Pond, BullBear AI, entre outros.

3.2.2 Serviços Personalizados

As plataformas como Dune e Followin integram IA para fornecer recomendações de conteúdo personalizadas e serviços de busca.

3.2.3 Auditoria de contratos inteligentes com IA

Projetos como 0x0.ai utilizam tecnologia de IA para auditar o código dos contratos inteligentes, aumentando a segurança.

Quatro, Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3

4.1 Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada

A computação descentralizada apresenta desvantagens em termos de desempenho, estabilidade, disponibilidade e complexidade. Atualmente, está principalmente limitada à inferência de IA e não ao treinamento, devido a:

1. O treinamento de IA requer uma grande quantidade de dados e largura de banda, e a dificuldade de implementação é alta.
2. O treinamento de grandes modelos exige alta estabilidade, e o custo de interrupção é elevado.
3. A interconexão de múltiplas placas é limitada pela distância física, tornando difícil a formação de um cluster de poder computacional.

A combinação de AI+Web3 é relativamente rudimentar

Muitos projetos usam IA apenas superficialmente, sem uma fusão profunda com criptomoedas. Algumas equipas utilizam o conceito de IA apenas a nível de marketing, carecendo de inovação.

4.3 A economia dos tokens torna-se um amortecedor na narrativa de projetos de IA

Alguns projetos visam resolver dificuldades de financiamento, sobrepondo a narrativa do Web3 e a economia dos tokens. No entanto, se a economia dos tokens realmente ajuda os projetos de IA a resolver necessidades reais ainda está por observar.

Cinco, Resumo

A fusão de AI+Web3 oferece novas possibilidades para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A AI pode fornecer cenários de aplicação inteligente para o Web3, enquanto o Web3 oferece novas oportunidades para o desenvolvimento da AI. Embora ainda estejamos em uma fase inicial, enfrentando vários desafios, a combinação da análise inteligente da AI com as características descentralizadas do Web3 promete construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo no futuro.