La fusión de la IA y Web3: estado actual, desafíos y perspectivas futuras
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 está liderando una revolución tecnológica. La IA ha logrado avances significativos en áreas como el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural, y en 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares. Al mismo tiempo, Web3, basado en blockchain, está remodelando Internet a través de tecnologías descentralizadas, y actualmente el valor de mercado de la industria ha alcanzado los 25 billones de dólares. La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un punto focal de interés en el ámbito tecnológico de Oriente y Occidente.
Este artículo explorará en profundidad el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta, proporcionando información a los profesionales e inversores relacionados.
Formas de interacción entre AI y Web3
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos centrales de la industria de IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de computación a gran escala es costoso, lo que representa un desafío para las startups. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere grandes volúmenes de datos y recursos de cálculo, y la interpretabilidad y robustez de los modelos aún necesitan mejorar. En lo que respecta a los datos, obtener datos de alta calidad y diversidad sigue siendo difícil, y los problemas de privacidad y seguridad de los datos no deben ser ignorados. Además, la naturaleza de caja negra de los modelos de IA ha suscitado preocupaciones públicas sobre la interpretabilidad y la transparencia.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta numerosos desafíos, incluidos la falta de capacidad de análisis de datos, una mala experiencia de usuario y vulnerabilidades de seguridad en los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran potencial en estos aspectos. La IA puede mejorar la capacidad de análisis y predicción de datos de las plataformas Web3, optimizar la experiencia del usuario, proporcionar 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
Potencia de cálculo descentralizada
Con el aumento de la demanda de IA, la escasez de GPU se ha convertido en un cuello de botella en la industria. Algunos proyectos de Web3 intentan ofrecer servicios de poder computacional de manera descentralizada, como Akash, Render y Gensyn. Estos proyectos incentivan a los usuarios a contribuir con su poder computacional ocioso a través de tokens, brindando apoyo a los clientes de IA. La oferta principal incluye proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas con una gran cantidad de GPU.
Los proyectos de computación descentralizada se dividen principalmente en dos categorías: para inferencia de IA ( como Render, Akash ) y para entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ). La inferencia de IA requiere menos potencia de computación, lo que facilita la descentralización; el entrenamiento de IA, por otro lado, requiere más potencia de computación y ancho de banda, lo que hace que la implementación sea más difícil.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Este modelo conecta múltiples modelos de IA y selecciona el modelo más adecuado para ofrecer servicios según las necesidades del usuario. En comparación con un solo modelo grande, este enfoque ofrece potencialmente una mayor diversidad y flexibilidad.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son clave para el entrenamiento de la IA, pero actualmente la mayoría de las plataformas Web2 prohíben la recopilación de datos para el entrenamiento de la IA. 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 y verificar datos de entrenamiento de IA, obteniendo recompensas en tokens.
Protección de la privacidad
La tecnología de pruebas de conocimiento cero ofrece nuevas ideas para la protección de la privacidad en la IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales. Proyectos como BasedAI están explorando la combinación de FHE con LLM para lograr funciones de IA mientras se protege la privacidad.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos gráficos de IA para predecir tokens valiosos, BullBear AI predice las tendencias de precios según datos históricos. Numerai organiza competiciones de predicción de acciones con IA, donde los participantes pueden recibir recompensas en tokens.
Servicios personalizados
La IA está siendo utilizada para optimizar la experiencia del usuario en proyectos de Web3. Por ejemplo, Dune ha integrado funciones de consulta SQL asistidas por IA, Followin e IQ.wiki utilizan IA para resumir contenidos relacionados con blockchain, y NFPrompt ayuda a los usuarios a generar NFT a través de IA.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA también tiene aplicaciones en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando el aprendizaje automático para identificar vulnerabilidades potenciales en el código.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Obstáculos reales para la potencia de cálculo descentralizada
La potencia de cálculo descentralizada enfrenta desafíos como el rendimiento, la estabilidad y la disponibilidad. En comparación con los servicios centralizados, el rendimiento y la estabilidad de la potencia de cálculo descentralizada pueden ser inferiores. Además, la potencia de cálculo descentralizada actualmente es principalmente adecuada para la inferencia de IA, y es difícil satisfacer las necesidades de entrenamiento de grandes modelos. Esto se debe principalmente a las limitaciones de:
El entrenamiento de grandes modelos requiere un ancho de banda y estabilidad extremadamente altos.
La tecnología NVLink de Nvidia limita la distancia física entre las tarjetas gráficas.
La potencia de cálculo descentralizada es difícil de formar en un clúster de potencia de cálculo efectivo.
Por lo tanto, los escenarios de aplicación de la potencia de cálculo descentralizada pueden ser más adecuados para el razonamiento de IA, el entrenamiento de modelos de tamaño mediano y pequeño y la computación en el borde.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos de AI+Web3 son solo combinaciones superficiales y no han logrado una verdadera integración profunda. La aplicación de la IA a menudo se limita al aumento de la eficiencia, careciendo de una fusión nativa con las criptomonedas. Algunos proyectos incluso utilizan el concepto de IA solo con fines de marketing, careciendo de innovación sustancial.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador
Ante los problemas del modelo de negocio, algunos proyectos de IA se están volviendo hacia Web3 en busca de apoyo en la economía de tokens. Sin embargo, si la economía de tokens realmente ayuda a resolver las necesidades prácticas de los proyectos de IA, o si es simplemente una herramienta de promoción a corto plazo, merece una profunda reflexión.
Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. La IA puede aportar análisis inteligentes y capacidad de decisión a Web3, mientras que Web3 proporciona a la IA una infraestructura descentralizada y nuevos mecanismos de incentivos. A pesar de que esta fusión aún se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, a largo plazo, se espera que esta combinación construya sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos.
En el futuro, esperamos ver más proyectos innovadores que integren profundamente la IA y Web3, aprovechando verdaderamente las ventajas de la colaboración entre ambos para crear un valor real para los usuarios y la industria. Al mismo tiempo, también es necesario abordar con prudencia la actual ola de entusiasmo, buscando la innovación mientras se resuelven efectivamente las necesidades reales y se promueve un desarrollo saludable de la tecnología y las aplicaciones.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
6 me gusta
Recompensa
6
4
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
TokenDustCollector
· hace10h
Es solo un juego... ¿los números pueden ser aún más exagerados?
Ver originalesResponder0
RiddleMaster
· hace10h
¿Es ese el tamaño? ¿200 mil millones de dólares aún se están presumiendo?
Ver originalesResponder0
BlockchainRetirementHome
· hace10h
Escuchar es increíble, no puedo hacerlo.
Ver originalesResponder0
Whale_Whisperer
· hace11h
Este número está inflado, los que entienden en la industria saben.
Estado actual, desafíos y perspectivas futuras de la fusión de AI y Web3
La fusión de la IA y Web3: estado actual, desafíos y perspectivas futuras
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 está liderando una revolución tecnológica. La IA ha logrado avances significativos en áreas como el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural, y en 2023, el tamaño del mercado de la industria de la IA alcanzó los 200 mil millones de dólares. Al mismo tiempo, Web3, basado en blockchain, está remodelando Internet a través de tecnologías descentralizadas, y actualmente el valor de mercado de la industria ha alcanzado los 25 billones de dólares. La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un punto focal de interés en el ámbito tecnológico de Oriente y Occidente.
Este artículo explorará en profundidad el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta, proporcionando información a los profesionales e inversores relacionados.
Formas de interacción entre AI y Web3
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos centrales de la industria de IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de computación a gran escala es costoso, lo que representa un desafío para las startups. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere grandes volúmenes de datos y recursos de cálculo, y la interpretabilidad y robustez de los modelos aún necesitan mejorar. En lo que respecta a los datos, obtener datos de alta calidad y diversidad sigue siendo difícil, y los problemas de privacidad y seguridad de los datos no deben ser ignorados. Además, la naturaleza de caja negra de los modelos de IA ha suscitado preocupaciones públicas sobre la interpretabilidad y la transparencia.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta numerosos desafíos, incluidos la falta de capacidad de análisis de datos, una mala experiencia de usuario y vulnerabilidades de seguridad en los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran potencial en estos aspectos. La IA puede mejorar la capacidad de análisis y predicción de datos de las plataformas Web3, optimizar la experiencia del usuario, proporcionar 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
Potencia de cálculo descentralizada
Con el aumento de la demanda de IA, la escasez de GPU se ha convertido en un cuello de botella en la industria. Algunos proyectos de Web3 intentan ofrecer servicios de poder computacional de manera descentralizada, como Akash, Render y Gensyn. Estos proyectos incentivan a los usuarios a contribuir con su poder computacional ocioso a través de tokens, brindando apoyo a los clientes de IA. La oferta principal incluye proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas con una gran cantidad de GPU.
Los proyectos de computación descentralizada se dividen principalmente en dos categorías: para inferencia de IA ( como Render, Akash ) y para entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ). La inferencia de IA requiere menos potencia de computación, lo que facilita la descentralización; el entrenamiento de IA, por otro lado, requiere más potencia de computación y ancho de banda, lo que hace que la implementación sea más difícil.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Este modelo conecta múltiples modelos de IA y selecciona el modelo más adecuado para ofrecer servicios según las necesidades del usuario. En comparación con un solo modelo grande, este enfoque ofrece potencialmente una mayor diversidad y flexibilidad.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son clave para el entrenamiento de la IA, pero actualmente la mayoría de las plataformas Web2 prohíben la recopilación de datos para el entrenamiento de la IA. 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 y verificar datos de entrenamiento de IA, obteniendo recompensas en tokens.
Protección de la privacidad
La tecnología de pruebas de conocimiento cero ofrece nuevas ideas para la protección de la privacidad en la IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales. Proyectos como BasedAI están explorando la combinación de FHE con LLM para lograr funciones de IA mientras se protege la privacidad.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos gráficos de IA para predecir tokens valiosos, BullBear AI predice las tendencias de precios según datos históricos. Numerai organiza competiciones de predicción de acciones con IA, donde los participantes pueden recibir recompensas en tokens.
Servicios personalizados
La IA está siendo utilizada para optimizar la experiencia del usuario en proyectos de Web3. Por ejemplo, Dune ha integrado funciones de consulta SQL asistidas por IA, Followin e IQ.wiki utilizan IA para resumir contenidos relacionados con blockchain, y NFPrompt ayuda a los usuarios a generar NFT a través de IA.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA también tiene aplicaciones en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando el aprendizaje automático para identificar vulnerabilidades potenciales en el código.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Obstáculos reales para la potencia de cálculo descentralizada
La potencia de cálculo descentralizada enfrenta desafíos como el rendimiento, la estabilidad y la disponibilidad. En comparación con los servicios centralizados, el rendimiento y la estabilidad de la potencia de cálculo descentralizada pueden ser inferiores. Además, la potencia de cálculo descentralizada actualmente es principalmente adecuada para la inferencia de IA, y es difícil satisfacer las necesidades de entrenamiento de grandes modelos. Esto se debe principalmente a las limitaciones de:
Por lo tanto, los escenarios de aplicación de la potencia de cálculo descentralizada pueden ser más adecuados para el razonamiento de IA, el entrenamiento de modelos de tamaño mediano y pequeño y la computación en el borde.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos de AI+Web3 son solo combinaciones superficiales y no han logrado una verdadera integración profunda. La aplicación de la IA a menudo se limita al aumento de la eficiencia, careciendo de una fusión nativa con las criptomonedas. Algunos proyectos incluso utilizan el concepto de IA solo con fines de marketing, careciendo de innovación sustancial.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador
Ante los problemas del modelo de negocio, algunos proyectos de IA se están volviendo hacia Web3 en busca de apoyo en la economía de tokens. Sin embargo, si la economía de tokens realmente ayuda a resolver las necesidades prácticas de los proyectos de IA, o si es simplemente una herramienta de promoción a corto plazo, merece una profunda reflexión.
Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. La IA puede aportar análisis inteligentes y capacidad de decisión a Web3, mientras que Web3 proporciona a la IA una infraestructura descentralizada y nuevos mecanismos de incentivos. A pesar de que esta fusión aún se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, a largo plazo, se espera que esta combinación construya sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos.
En el futuro, esperamos ver más proyectos innovadores que integren profundamente la IA y Web3, aprovechando verdaderamente las ventajas de la colaboración entre ambos para crear un valor real para los usuarios y la industria. Al mismo tiempo, también es necesario abordar con prudencia la actual ola de entusiasmo, buscando la innovación mientras se resuelven efectivamente las necesidades reales y se promueve un desarrollo saludable de la tecnología y las aplicaciones.