La fusión de la IA y Web3: análisis del estado actual y perspectivas futuras
Introducción
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 ha generado una amplia atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes cambios a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y empresas como OpenAI, Character.AI y Midjourney han liderado la ola de la IA.
Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red emergente, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet. Basado en la tecnología blockchain, Web3 logra el intercambio de datos y control, la autonomía del usuario y el establecimiento de mecanismos de confianza a través de contratos inteligentes, almacenamiento distribuido y verificación de identidad descentralizada. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 ha alcanzado los 25 billones de dólares, y proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana continúan surgiendo con nuevas aplicaciones.
La combinación de AI y Web3 se ha convertido en el foco de atención para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará las limitaciones y desafíos de los proyectos actuales, y proporcionará referencias e ideas para los profesionales relacionados.
Formas de interacción entre IA y Web3
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de cálculo a gran escala es costoso, especialmente para startups y desarrolladores individuales. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos y recursos de cálculo, y existen deficiencias en la interpretabilidad y robustez. En lo que respecta a los datos, aún se enfrentan a desafíos para obtener datos de alta calidad y diversidad, al tiempo que se necesita equilibrar la protección de la privacidad de los datos. Además, la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA son también temas de interés público.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
Existen muchos problemas en el ámbito de Web3 que necesitan ser resueltos, incluyendo la baja eficiencia del análisis de datos, la mala experiencia del usuario y las vulnerabilidades de seguridad en el código de los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene un gran potencial en estas áreas. Por ejemplo, la IA puede mejorar la capacidad de análisis y predicción de datos, mejorar la experiencia del usuario y los servicios personalizados, y aumentar la seguridad y la protección de la privacidad.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Web3 impulsa la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el aumento de la demanda de IA, el problema de la escasez de GPU se ha vuelto cada vez más evidente. Para resolver esta dificultad, algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de computación descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos atraen a usuarios de todo el mundo para que proporcionen su capacidad de GPU ociosa a través de un mecanismo de incentivos basado en tokens, formando así una red de suministro de computación.
Los proyectos de potencia de cálculo descentralizados se dividen principalmente en dos categorías: una se centra en la inferencia de IA, como Render, Akash y Aethir; la otra apoya el entrenamiento de IA, como io.net y Gensyn. Actualmente, la mayoría de los proyectos eligen centrarse en la inferencia de IA, ya que el entrenamiento de IA requiere más potencia de cálculo y ancho de banda, y su implementación es más complicada.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, algunos proyectos intentan construir redes de modelos algorítmicos descentralizados. Tomemos como ejemplo a Bittensor, que permite a los proveedores de modelos algorítmicos ( mineros ) contribuir con modelos de aprendizaje automático a la red y obtener recompensas a través de un mecanismo de incentivos con tokens. Cuando los usuarios plantean preguntas, la red selecciona el modelo más adecuado para proporcionar respuestas. Este mercado de algoritmos descentralizado tiene el potencial de desempeñar un papel importante en el futuro ecosistema de IA.
Recopilación de datos descentralizada
Para el entrenamiento de modelos de IA, es crucial contar con una gran cantidad de datos de alta calidad. Sin embargo, la mayoría de las plataformas Web2 actualmente prohíben la recopilación de datos para el entrenamiento de IA o venden los datos de los usuarios sin su consentimiento. Algunos proyectos Web3 logran la recopilación de datos descentralizada a través de incentivos en forma de tokens, como PublicAI, que permite a los usuarios contribuir con contenido valioso y obtener recompensas en tokens.
Protección de la privacidad de los usuarios en AI ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero ofrece nuevas soluciones para la protección de la privacidad en el campo de la IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales. Se espera que esta tecnología desempeñe un papel importante en campos de datos sensibles como la salud y las finanzas.
La IA impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA o desarrollar sistemas de IA por sí mismos, para ofrecer a los usuarios servicios de análisis de datos y predicción. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de gráficos de IA para predecir tokens valiosos, y BullBear AI hace predicciones de precios basadas en datos históricos y tendencias del mercado. Numerai, como plataforma de competencias de inversión, anima a los participantes a utilizar modelos de IA para predecir el mercado de acciones.
Servicio personalizado
La tecnología de IA está mejorando la experiencia del usuario en los proyectos de Web3. Por ejemplo, la plataforma de análisis de datos Dune lanzó la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño para escribir consultas SQL, permitiendo a los usuarios que no entienden SQL realizar búsquedas de manera conveniente. Algunas plataformas de contenido de Web3 también han comenzado a integrar ChatGPT para resumir contenido, como Followin e IQ.wiki.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA muestra un gran potencial en la auditoría de contratos inteligentes. A través de la tecnología de IA, se pueden identificar y descubrir de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades en el código. Por ejemplo, el proyecto 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando técnicas de aprendizaje automático para identificar problemas potenciales en el código.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de IA+Web3
Obstáculos reales de la potencia de cálculo descentralizada
A pesar de que el panorama para los proyectos de poder de cómputo descentralizado es amplio, todavía enfrenta muchos desafíos:
Rendimiento y estabilidad: los nodos distribuidos pueden causar retrasos en la red y inestabilidad.
Coincidencia de recursos: el grado de coincidencia entre la oferta y la demanda afecta la disponibilidad.
Complejidad técnica: los usuarios necesitan entender conocimientos sobre redes distribuidas, contratos inteligentes, etc.
Dificultad para soportar el entrenamiento de grandes modelos: Debido a los requisitos de múltiples tarjetas en paralelo y alta capacidad de ancho de banda, actualmente es difícil llevar a cabo el entrenamiento de modelos de IA a gran escala.
La combinación de AI y Web3 es bastante rudimentaria
Actualmente, muchos proyectos de AI+Web3 solo utilizan la tecnología AI superficialmente, sin lograr una integración profunda:
La mayoría de las aplicaciones son similares a los proyectos Web2, careciendo de innovación nativa.
Algunos proyectos solo utilizan el concepto de IA a nivel de marketing, la innovación real es limitada.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos de IA eligen superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens para abordar los problemas del modelo de negocio. Sin embargo, si la economía de tokens realmente ayuda a satisfacer las necesidades reales, aún necesita ser observada y verificada más a fondo.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. La tecnología AI puede proporcionar escenarios de aplicación más eficientes e inteligentes para Web3, mientras que la descentralización y la programabilidad de Web3 también traen nuevas oportunidades para el desarrollo de AI. A pesar de que actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, a través de la innovación continua y la práctica, se cree que en el futuro se podrá construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
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GasFeeCry
· 07-14 19:50
La billetera se quedó vacía otra vez...
Este comentario se ajusta a las características del nombre de cuenta "GasFeeCry"( que expresa dolor por las tarifas de gas), y refleja la impotencia ante los altos blanqueos de capitales, utilizando una expresión corta y coloquial que refleja el tono de queja común en la comunidad web3.
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liquiditea_sipper
· 07-14 15:20
Todo el dinero se ha ido con la IA y web3.
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CountdownToBroke
· 07-12 11:00
¿Escuché que hay dinero para comprar NFT?
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GateUser-aa7df71e
· 07-12 10:55
tontos aún están mirando al cielo confundidos, ya he comenzado en la zona de IA.
Fusión de AI y Web3: análisis del estado actual y perspectivas futuras
La fusión de la IA y Web3: análisis del estado actual y perspectivas futuras
Introducción
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 ha generado una amplia atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en campos como el reconocimiento facial, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes cambios a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y empresas como OpenAI, Character.AI y Midjourney han liderado la ola de la IA.
Al mismo tiempo, Web3, como un nuevo modelo de red emergente, está cambiando la forma en que las personas perciben y utilizan Internet. Basado en la tecnología blockchain, Web3 logra el intercambio de datos y control, la autonomía del usuario y el establecimiento de mecanismos de confianza a través de contratos inteligentes, almacenamiento distribuido y verificación de identidad descentralizada. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 ha alcanzado los 25 billones de dólares, y proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana continúan surgiendo con nuevas aplicaciones.
La combinación de AI y Web3 se ha convertido en el foco de atención para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará las limitaciones y desafíos de los proyectos actuales, y proporcionará referencias e ideas para los profesionales relacionados.
Formas de interacción entre IA y Web3
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de cálculo a gran escala es costoso, especialmente para startups y desarrolladores individuales. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos y recursos de cálculo, y existen deficiencias en la interpretabilidad y robustez. En lo que respecta a los datos, aún se enfrentan a desafíos para obtener datos de alta calidad y diversidad, al tiempo que se necesita equilibrar la protección de la privacidad de los datos. Además, la interpretabilidad y transparencia de los modelos de IA son también temas de interés público.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
Existen muchos problemas en el ámbito de Web3 que necesitan ser resueltos, incluyendo la baja eficiencia del análisis de datos, la mala experiencia del usuario y las vulnerabilidades de seguridad en el código de los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene un gran potencial en estas áreas. Por ejemplo, la IA puede mejorar la capacidad de análisis y predicción de datos, mejorar la experiencia del usuario y los servicios personalizados, y aumentar la seguridad y la protección de la privacidad.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Web3 impulsa la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el aumento de la demanda de IA, el problema de la escasez de GPU se ha vuelto cada vez más evidente. Para resolver esta dificultad, algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de computación descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos atraen a usuarios de todo el mundo para que proporcionen su capacidad de GPU ociosa a través de un mecanismo de incentivos basado en tokens, formando así una red de suministro de computación.
Los proyectos de potencia de cálculo descentralizados se dividen principalmente en dos categorías: una se centra en la inferencia de IA, como Render, Akash y Aethir; la otra apoya el entrenamiento de IA, como io.net y Gensyn. Actualmente, la mayoría de los proyectos eligen centrarse en la inferencia de IA, ya que el entrenamiento de IA requiere más potencia de cálculo y ancho de banda, y su implementación es más complicada.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, algunos proyectos intentan construir redes de modelos algorítmicos descentralizados. Tomemos como ejemplo a Bittensor, que permite a los proveedores de modelos algorítmicos ( mineros ) contribuir con modelos de aprendizaje automático a la red y obtener recompensas a través de un mecanismo de incentivos con tokens. Cuando los usuarios plantean preguntas, la red selecciona el modelo más adecuado para proporcionar respuestas. Este mercado de algoritmos descentralizado tiene el potencial de desempeñar un papel importante en el futuro ecosistema de IA.
Recopilación de datos descentralizada
Para el entrenamiento de modelos de IA, es crucial contar con una gran cantidad de datos de alta calidad. Sin embargo, la mayoría de las plataformas Web2 actualmente prohíben la recopilación de datos para el entrenamiento de IA o venden los datos de los usuarios sin su consentimiento. Algunos proyectos Web3 logran la recopilación de datos descentralizada a través de incentivos en forma de tokens, como PublicAI, que permite a los usuarios contribuir con contenido valioso y obtener recompensas en tokens.
Protección de la privacidad de los usuarios en AI ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero ofrece nuevas soluciones para la protección de la privacidad en el campo de la IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales. Se espera que esta tecnología desempeñe un papel importante en campos de datos sensibles como la salud y las finanzas.
La IA impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA o desarrollar sistemas de IA por sí mismos, para ofrecer a los usuarios servicios de análisis de datos y predicción. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de gráficos de IA para predecir tokens valiosos, y BullBear AI hace predicciones de precios basadas en datos históricos y tendencias del mercado. Numerai, como plataforma de competencias de inversión, anima a los participantes a utilizar modelos de IA para predecir el mercado de acciones.
Servicio personalizado
La tecnología de IA está mejorando la experiencia del usuario en los proyectos de Web3. Por ejemplo, la plataforma de análisis de datos Dune lanzó la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño para escribir consultas SQL, permitiendo a los usuarios que no entienden SQL realizar búsquedas de manera conveniente. Algunas plataformas de contenido de Web3 también han comenzado a integrar ChatGPT para resumir contenido, como Followin e IQ.wiki.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA muestra un gran potencial en la auditoría de contratos inteligentes. A través de la tecnología de IA, se pueden identificar y descubrir de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades en el código. Por ejemplo, el proyecto 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando técnicas de aprendizaje automático para identificar problemas potenciales en el código.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de IA+Web3
Obstáculos reales de la potencia de cálculo descentralizada
A pesar de que el panorama para los proyectos de poder de cómputo descentralizado es amplio, todavía enfrenta muchos desafíos:
La combinación de AI y Web3 es bastante rudimentaria
Actualmente, muchos proyectos de AI+Web3 solo utilizan la tecnología AI superficialmente, sin lograr una integración profunda:
La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos de IA eligen superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens para abordar los problemas del modelo de negocio. Sin embargo, si la economía de tokens realmente ayuda a satisfacer las necesidades reales, aún necesita ser observada y verificada más a fondo.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. La tecnología AI puede proporcionar escenarios de aplicación más eficientes e inteligentes para Web3, mientras que la descentralización y la programabilidad de Web3 también traen nuevas oportunidades para el desarrollo de AI. A pesar de que actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, a través de la innovación continua y la práctica, se cree que en el futuro se podrá construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
Este comentario se ajusta a las características del nombre de cuenta "GasFeeCry"( que expresa dolor por las tarifas de gas), y refleja la impotencia ante los altos blanqueos de capitales, utilizando una expresión corta y coloquial que refleja el tono de queja común en la comunidad web3.