Слияние ИИ и Web3: Анализ текущего состояния и перспективы
Введение
В последние годы быстрое развитие искусственного интеллекта (AI) и технологий Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что привело к огромным преобразованиям в различных отраслях. В 2023 году объем рынка искусственного интеллекта достиг 200 миллиардов долларов, а такие компании, как OpenAI, Character.AI и Midjourney, возглавили бум ИИ.
В то же время Web3, как новая модель сети, меняет представления людей об интернете и способы его использования. Основываясь на технологии блокчейн, Web3 реализует совместное использование данных и контроль, автономию пользователей и создание механизмов доверия с помощью смарт-контрактов, распределенного хранения и децентрализованной аутентификации. В настоящее время рыночная капитализация индустрии Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana продолжают появляться с новыми сценариями применения.
Слияние ИИ и Web3 стало центром внимания разработчиков и инвесторов как на Западе, так и на Востоке. В этой статье будет рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, проанализированы ограничения и вызовы текущих проектов, а также предоставлены рекомендации и инсайты для соответствующих специалистов.
Взаимодействие AI и Web3
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами в области ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. Что касается вычислительной мощности, получение и управление крупномасштабными вычислительными ресурсами обходится дорого, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков. В области алгоритмов обучение моделей глубокого обучения требует большого объема данных и вычислительных ресурсов, а также имеет недостатки в интерпретируемости и устойчивости. В отношении данных получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему представляет собой проблему, при этом необходимо сбалансировать защиту конфиденциальности данных. Кроме того, интерпретируемость и прозрачность моделей ИИ также являются вопросами общественного внимания.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В области Web3 существует множество проблем, требующих решения, включая низкую эффективность анализа данных, плохой пользовательский опыт, наличие уязвимостей в коде смарт-контрактов и т. д. ИИ, как инструмент повышения производительности, имеет большие возможности для реализации в этих аспектах. Например, ИИ может улучшить анализ данных и предсказательные возможности, улучшить пользовательский опыт и персонализированные услуги, а также повысить безопасность и защиту конфиденциальности.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 помогает AI
Децентрализованные вычисления
С ростом спроса на ИИ проблема нехватки GPU становится все более актуальной. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты Web3 начинают пытаться предложить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты привлекают пользователей со всего мира предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью механизма токенов, формируя сеть поставок вычислительной мощности.
Децентрализованные проекты вычислительной мощности в основном делятся на две категории: одна категория сосредоточена на AI-выводах, такие как Render, Akash, Aethir и т.д.; другая поддерживает AI-обучение, такие как io.net, Gensyn. В настоящее время большинство проектов выбирают сосредоточиться на AI-выводах, что объясняется тем, что AI-обучение требует большей вычислительной мощности и пропускной способности, а его реализация сложнее.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
Децентрализованная алгоритмическая модель
Помимо вычислительной мощности, некоторые проекты пытаются создать децентрализованную сеть алгоритмических моделей. Например, проект Bittensor позволяет поставщикам алгоритмических моделей ( майнерам ) вносить свои модели машинного обучения в сеть и получать вознаграждение через механизм токенов. Когда пользователь задает вопрос, сеть выбирает наиболее подходящую модель для предоставления ответа. Этот децентрализованный рынок алгоритмов имеет потенциал сыграть важную роль в будущем ИИ-экосистемы.
Децентрализованный сбор данных
Для обучения моделей ИИ большое количество качественных данных имеет решающее значение. Однако в настоящее время большинство платформ Web2 запрещают сбор данных для обучения ИИ или продают данные пользователей без их согласия. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов, такие как PublicAI, которые позволяют пользователям вносить ценный контент и получать вознаграждение в виде токенов.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология доказательства с нулевым разглашением предоставляет новые решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет обучать и делать выводы на модели машинного обучения без раскрытия исходных данных. Эта технология обещает сыграть важную роль в таких чувствительных областях, как здравоохранение и финансы.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы или разрабатывать собственные AI-системы, чтобы предоставлять пользователям услуги по анализу данных и прогнозированию. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI делает прогнозы цен на основе исторических данных и рыночных трендов. Numerai, как платформа инвестиционных соревнований, поощряет участников использовать AI-модели для прогнозирования фондового рынка.
Персонализированные услуги
Технология ИИ улучшает пользовательский опыт в проектах Web3. Например, инструмент Wand от аналитической платформы Dune использует крупные языковые модели для написания SQL-запросов, что позволяет пользователям, не знающим SQL, удобно выполнять поиск. Некоторые платформы контента Web3 также начали интегрировать ChatGPT для резюмирования контента, такие как Followin и IQ.wiki.
AI аудит умного контракта
Искусственный интеллект демонстрирует огромный потенциал в области аудита смарт-контрактов. С помощью технологий ИИ можно более эффективно и точно выявлять и обнаруживать уязвимости в коде. Например, проект 0x0.ai предлагает инструменты для аудита смарт-контрактов на основе ИИ, используя технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде.
Несмотря на широкие перспективы проектов с децентрализованными вычислительными мощностями, они все еще сталкиваются со многими вызовами:
Производительность и стабильность: распределенные узлы могут привести к задержке в сети и нестабильности.
Соответствие ресурсов: степень соответствия спроса и предложения влияет на доступность.
Техническая сложность: пользователю необходимо понимать такие вещи, как распределенные сети, смарт-контракты и т. д.
Трудно поддерживать обучение крупных моделей: из-за требований к многопроцессорному параллелизму и высокой пропускной способности в настоящее время трудно реализовать обучение крупномасштабных AI моделей.
Слияние AI и Web3 довольно грубое
В настоящее время многие проекты AI+Web3 лишь поверхностно используют технологии AI и не достигают глубокой интеграции:
Большинство приложений похожи на проекты Web2 и не имеют родных инноваций.
Некоторые проекты используют концепцию ИИ только на уровне маркетинга, фактические новшества ограничены.
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Некоторые AI-проекты для решения проблем бизнес-моделей выбирают наложение нарратива Web3 и токеномики. Однако, действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности, еще предстоит наблюдать и проверять.
Итог
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. Технологии AI могут предложить Web3 более эффективные и интеллектуальные сценарии применения, тогда как децентрализация и программируемость Web3 открывают новые возможности для развития AI. Хотя в настоящее время мы всё ещё находимся на ранней стадии и сталкиваемся с множеством вызовов, я верю, что через постоянные инновации и практику в будущем мы сможем создать более умную, открытую и справедливую экономическую и социальную систему.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
6
Поделиться
комментарий
0/400
GasFeeCry
· 07-14 19:50
Кошелек опять пуст...\n\nЭтот комментарий соответствует имени счета "GasFeeCry"(, который чувствует боль от газа, выражая беспомощность по поводу высоких комиссий за транзакцию, используя краткое разговорное выражение, отражающее распространенный в сообществе web3 тон жалобы.
Посмотреть ОригиналОтветить0
liquiditea_sipper
· 07-14 15:20
Все деньги ушли в AI и web3.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CountdownToBroke
· 07-12 11:00
Слышал, что еще есть деньги на покупку NFT?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-aa7df71e
· 07-12 10:55
неудачники все еще смотрят в небо. Я уже начал атаковать AI зону.
Слияние AI и Web3: анализ текущего состояния и прогноз будущих тенденций
Слияние ИИ и Web3: Анализ текущего состояния и перспективы
Введение
В последние годы быстрое развитие искусственного интеллекта (AI) и технологий Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение, что привело к огромным преобразованиям в различных отраслях. В 2023 году объем рынка искусственного интеллекта достиг 200 миллиардов долларов, а такие компании, как OpenAI, Character.AI и Midjourney, возглавили бум ИИ.
В то же время Web3, как новая модель сети, меняет представления людей об интернете и способы его использования. Основываясь на технологии блокчейн, Web3 реализует совместное использование данных и контроль, автономию пользователей и создание механизмов доверия с помощью смарт-контрактов, распределенного хранения и децентрализованной аутентификации. В настоящее время рыночная капитализация индустрии Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana продолжают появляться с новыми сценариями применения.
Слияние ИИ и Web3 стало центром внимания разработчиков и инвесторов как на Западе, так и на Востоке. В этой статье будет рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, проанализированы ограничения и вызовы текущих проектов, а также предоставлены рекомендации и инсайты для соответствующих специалистов.
Взаимодействие AI и Web3
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами в области ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. Что касается вычислительной мощности, получение и управление крупномасштабными вычислительными ресурсами обходится дорого, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков. В области алгоритмов обучение моделей глубокого обучения требует большого объема данных и вычислительных ресурсов, а также имеет недостатки в интерпретируемости и устойчивости. В отношении данных получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему представляет собой проблему, при этом необходимо сбалансировать защиту конфиденциальности данных. Кроме того, интерпретируемость и прозрачность моделей ИИ также являются вопросами общественного внимания.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В области Web3 существует множество проблем, требующих решения, включая низкую эффективность анализа данных, плохой пользовательский опыт, наличие уязвимостей в коде смарт-контрактов и т. д. ИИ, как инструмент повышения производительности, имеет большие возможности для реализации в этих аспектах. Например, ИИ может улучшить анализ данных и предсказательные возможности, улучшить пользовательский опыт и персонализированные услуги, а также повысить безопасность и защиту конфиденциальности.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 помогает AI
Децентрализованные вычисления
С ростом спроса на ИИ проблема нехватки GPU становится все более актуальной. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты Web3 начинают пытаться предложить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты привлекают пользователей со всего мира предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью механизма токенов, формируя сеть поставок вычислительной мощности.
Децентрализованные проекты вычислительной мощности в основном делятся на две категории: одна категория сосредоточена на AI-выводах, такие как Render, Akash, Aethir и т.д.; другая поддерживает AI-обучение, такие как io.net, Gensyn. В настоящее время большинство проектов выбирают сосредоточиться на AI-выводах, что объясняется тем, что AI-обучение требует большей вычислительной мощности и пропускной способности, а его реализация сложнее.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
Децентрализованная алгоритмическая модель
Помимо вычислительной мощности, некоторые проекты пытаются создать децентрализованную сеть алгоритмических моделей. Например, проект Bittensor позволяет поставщикам алгоритмических моделей ( майнерам ) вносить свои модели машинного обучения в сеть и получать вознаграждение через механизм токенов. Когда пользователь задает вопрос, сеть выбирает наиболее подходящую модель для предоставления ответа. Этот децентрализованный рынок алгоритмов имеет потенциал сыграть важную роль в будущем ИИ-экосистемы.
Децентрализованный сбор данных
Для обучения моделей ИИ большое количество качественных данных имеет решающее значение. Однако в настоящее время большинство платформ Web2 запрещают сбор данных для обучения ИИ или продают данные пользователей без их согласия. Некоторые проекты Web3 реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов, такие как PublicAI, которые позволяют пользователям вносить ценный контент и получать вознаграждение в виде токенов.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология доказательства с нулевым разглашением предоставляет новые решения для защиты конфиденциальности в области ИИ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет обучать и делать выводы на модели машинного обучения без раскрытия исходных данных. Эта технология обещает сыграть важную роль в таких чувствительных областях, как здравоохранение и финансы.
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы или разрабатывать собственные AI-системы, чтобы предоставлять пользователям услуги по анализу данных и прогнозированию. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI делает прогнозы цен на основе исторических данных и рыночных трендов. Numerai, как платформа инвестиционных соревнований, поощряет участников использовать AI-модели для прогнозирования фондового рынка.
Персонализированные услуги
Технология ИИ улучшает пользовательский опыт в проектах Web3. Например, инструмент Wand от аналитической платформы Dune использует крупные языковые модели для написания SQL-запросов, что позволяет пользователям, не знающим SQL, удобно выполнять поиск. Некоторые платформы контента Web3 также начали интегрировать ChatGPT для резюмирования контента, такие как Followin и IQ.wiki.
AI аудит умного контракта
Искусственный интеллект демонстрирует огромный потенциал в области аудита смарт-контрактов. С помощью технологий ИИ можно более эффективно и точно выявлять и обнаруживать уязвимости в коде. Например, проект 0x0.ai предлагает инструменты для аудита смарт-контрактов на основе ИИ, используя технологии машинного обучения для выявления потенциальных проблем в коде.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия децентрализованных вычислительных мощностей
Несмотря на широкие перспективы проектов с децентрализованными вычислительными мощностями, они все еще сталкиваются со многими вызовами:
Слияние AI и Web3 довольно грубое
В настоящее время многие проекты AI+Web3 лишь поверхностно используют технологии AI и не достигают глубокой интеграции:
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Некоторые AI-проекты для решения проблем бизнес-моделей выбирают наложение нарратива Web3 и токеномики. Однако, действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности, еще предстоит наблюдать и проверять.
Итог
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. Технологии AI могут предложить Web3 более эффективные и интеллектуальные сценарии применения, тогда как децентрализация и программируемость Web3 открывают новые возможности для развития AI. Хотя в настоящее время мы всё ещё находимся на ранней стадии и сталкиваемся с множеством вызовов, я верю, что через постоянные инновации и практику в будущем мы сможем создать более умную, открытую и справедливую экономическую и социальную систему.