La fusión de AI y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído grandes transformaciones a diversas industrias. Web3, como un nuevo modelo de internet, está cambiando la percepción y el uso del internet por parte de las personas. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en el foco de atención para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente, y cómo integrar ambos de manera efectiva es una cuestión que merece una exploración profunda.
Este artículo se centrará en explorar el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará la situación de los proyectos actuales y discutirá en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan. Esperamos poder proporcionar referencias valiosas para los profesionales e inversores relacionados.
Maneras de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA ha traído mejoras en la productividad, mientras que Web3 ha revolucionado las relaciones de producción. ¿Qué tipo de chispa pueden generar la IA y Web3? Primero, analicemos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada industria, y luego discutamos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estas dificultades.
Dilemas enfrentados por la industria de la IA
El núcleo de la industria de la IA se basa en tres elementos: potencia de cálculo, algoritmos y datos.
En términos de capacidad de cálculo: las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo para el entrenamiento y la inferencia del modelo, especialmente los modelos de aprendizaje profundo. Obtener y gestionar una capacidad de cálculo a gran escala es un desafío costoso y complejo, el costo, el consumo de energía y el mantenimiento de los dispositivos de computación de alto rendimiento son problemas. Para las startups y los desarrolladores individuales, puede ser difícil obtener suficiente capacidad de cálculo.
Aspectos algorítmicos: aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido un gran éxito, todavía existen algunas dificultades. Entrenar redes neuronales profundas requiere una gran cantidad de datos y recursos computacionales, y la interpretabilidad de los modelos para ciertas tareas es insuficiente. La robustez y la capacidad de generalización de los algoritmos también son problemas importantes, y el rendimiento del modelo en datos no vistos puede ser inestable.
Aspectos de datos: obtener datos de alta calidad y diversos sigue siendo un desafío. Los datos en ciertos campos son difíciles de obtener, como los datos de salud. La calidad, precisión y etiquetado de los datos también presentan problemas; los datos incompletos o sesgados pueden llevar a comportamientos erróneos del modelo. Al mismo tiempo, la protección de la privacidad y la seguridad de los datos también son factores importantes a considerar.
Además, las características de caja negra de los modelos de IA han suscitado problemas de interpretabilidad y transparencia. En ciertas aplicaciones como las finanzas y la salud, el proceso de decisión del modelo necesita ser interpretable y rastreable, mientras que los modelos de aprendizaje profundo existentes a menudo carecen de transparencia.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta muchos problemas que necesitan ser resueltos, incluyendo:
Falta de capacidad de análisis de datos: Las plataformas Web3 necesitan una mejor capacidad de análisis de datos para entender el comportamiento del usuario, predecir tendencias del mercado, etc.
Mala experiencia del usuario: La interfaz y la experiencia de interacción de muchos productos Web3 son deficientes, lo que afecta la adopción por parte de los usuarios.
Problemas de seguridad de los contratos inteligentes: las vulnerabilidades en el código de los contratos inteligentes y los ataques de hackers siguen siendo un gran desafío.
Protección de la privacidad: cómo lograr el intercambio de datos y la creación de valor mientras se protege la privacidad del usuario.
Escalabilidad: La capacidad de procesamiento y la velocidad de transacción de la red blockchain aún necesitan ser mejoradas.
La IA como herramienta para aumentar la productividad tiene un gran potencial en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos que combinan la IA y Web3 se enfocan principalmente en dos grandes direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de IA, y utilizar la tecnología de IA para servir a la mejora de los proyectos de Web3.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cómputo descentralizada
Con el rápido desarrollo de la IA, la demanda de GPU ha aumentado drásticamente, lo que ha llevado a una situación de escasez. Para abordar este problema, algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de computación descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar su potencia de GPU ociosa a través de tokens, convirtiéndose en el lado de la oferta de potencia de cálculo y brindando soporte de potencia de cálculo a los clientes de IA.
El lado de la oferta incluye principalmente tres categorías: proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas con una gran cantidad de GPU. Los proyectos se dividen aproximadamente en dos categorías, una para la inferencia de IA ( como Render, Akash ), y otra para el entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ).
La aparición de redes de computación descentralizadas ha proporcionado nuevas posibilidades para el suministro de potencia de cálculo para la IA. Sin embargo, en comparación con los servicios de computación centralizados, la computación descentralizada aún enfrenta desafíos en términos de estabilidad de rendimiento, disponibilidad y complejidad de uso. Actualmente, la mayoría de los proyectos todavía se limitan a la inferencia de IA en lugar de al entrenamiento, principalmente debido a las diferentes exigencias de potencia de cálculo y ancho de banda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos están intentando establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Estas plataformas conectan múltiples modelos de IA, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando los usuarios hacen preguntas, la plataforma selecciona el modelo más adecuado para responder.
En comparación con un único modelo grande, las plataformas de modelos de algoritmos descentralizados tienen el potencial de ofrecer servicios más diversos. Sin embargo, garantizar la calidad del modelo y coordinar la colaboración entre diferentes modelos sigue siendo un desafío.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son clave para el desarrollo de la IA. Algunos proyectos de Web3 como PublicAI están logrando la recolección de datos descentralizada a través de incentivos en forma de tokens. Los usuarios pueden contribuir con datos o participar en la verificación de datos y recibir recompensas en tokens. Este enfoque ayuda a obtener datos más diversos, al mismo tiempo que permite a los usuarios compartir el valor de los datos.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La prueba de conocimiento cero ( ZK ) ofrece nuevas posibilidades para la protección de la privacidad en la IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales. Esto ayuda a resolver el conflicto entre la protección de la privacidad y el intercambio de datos, especialmente en campos sensibles como la salud y las finanzas.
AI impulsa Web3
Análisis de datos y predicción
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond predice tokens valiosos a través de algoritmos de IA; BullBear AI predice tendencias de precios basándose en datos históricos; Numerai organiza competiciones de predicción de acciones con IA; Arkham utiliza IA para el análisis de datos en cadena, etc.
Servicios personalizados
La aplicación de la IA en la búsqueda y recomendación también se ha extendido al ámbito de Web3. Por ejemplo, Dune ha lanzado la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje grande para escribir consultas SQL; las plataformas de medios Web3 Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido; Kaito se dedica a convertirse en un motor de búsqueda Web3 basado en LLM.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA muestra un gran potencial en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece un auditor de contratos inteligentes basado en IA, utilizando técnicas de aprendizaje automático para identificar problemas potenciales en el código. Esto ayuda a mejorar la seguridad y confiabilidad de los contratos inteligentes.
Limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
obstáculos reales de la computación descentralizada
Rendimiento y estabilidad: La potencia de cálculo descentralizada depende de nodos distribuidos globalmente, lo que puede causar retrasos e inestabilidad.
Disponibilidad: puede haber una falta de recursos o una incapacidad para satisfacer la demanda, dependiendo del grado de coincidencia entre la oferta y la demanda.
Complejidad de uso: los usuarios pueden necesitar comprender más detalles técnicos, lo que aumenta el costo de uso.
Dificultad de entrenamiento: Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y es difícil satisfacer las altas demandas de potencia de cálculo y ancho de banda para el entrenamiento de grandes modelos.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Muchos proyectos solo utilizan IA en la superficie, sin lograr una verdadera integración profunda:
Limitaciones de los casos de uso: la mayoría de las aplicaciones, como el análisis de datos, la búsqueda recomendada, etc., no presentan diferencias esenciales con los proyectos de Web2.
El marketing es más importante que la sustancia: algunos proyectos se centran más en el marketing utilizando el concepto de IA, con innovaciones reales limitadas.
problemas de economía de tokens
Algunos proyectos pueden depender en exceso de la economía de tokens y descuidar la solución de necesidades reales. Diseñar un modelo de token razonable que asegure el desarrollo sostenible a largo plazo sigue siendo un gran desafío.
Resumen
La fusión de AI + Web3 ofrece nuevas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, como análisis de datos, auditoría de contratos inteligentes, etc. Web3, por su parte, ofrece a AI una plataforma para el poder de cómputo descentralizado, así como para el intercambio de datos y algoritmos.
A pesar de los numerosos desafíos que todavía enfrentamos, la combinación de AI + Web3 tiene un gran potencial. En el futuro, con el avance de la tecnología y más prácticas innovadoras, esperamos ver una fusión más profunda, construyendo sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos.
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NotAFinancialAdvice
· hace11h
El futuro ya está aquí, esperamos su implementación.
Fusión de IA y Web3: una nueva era de oportunidades y desafíos.
La fusión de AI y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha llamado la atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído grandes transformaciones a diversas industrias. Web3, como un nuevo modelo de internet, está cambiando la percepción y el uso del internet por parte de las personas. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en el foco de atención para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente, y cómo integrar ambos de manera efectiva es una cuestión que merece una exploración profunda.
Este artículo se centrará en explorar el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará la situación de los proyectos actuales y discutirá en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan. Esperamos poder proporcionar referencias valiosas para los profesionales e inversores relacionados.
Maneras de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA ha traído mejoras en la productividad, mientras que Web3 ha revolucionado las relaciones de producción. ¿Qué tipo de chispa pueden generar la IA y Web3? Primero, analicemos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada industria, y luego discutamos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estas dificultades.
Dilemas enfrentados por la industria de la IA
El núcleo de la industria de la IA se basa en tres elementos: potencia de cálculo, algoritmos y datos.
En términos de capacidad de cálculo: las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cálculo para el entrenamiento y la inferencia del modelo, especialmente los modelos de aprendizaje profundo. Obtener y gestionar una capacidad de cálculo a gran escala es un desafío costoso y complejo, el costo, el consumo de energía y el mantenimiento de los dispositivos de computación de alto rendimiento son problemas. Para las startups y los desarrolladores individuales, puede ser difícil obtener suficiente capacidad de cálculo.
Aspectos algorítmicos: aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido un gran éxito, todavía existen algunas dificultades. Entrenar redes neuronales profundas requiere una gran cantidad de datos y recursos computacionales, y la interpretabilidad de los modelos para ciertas tareas es insuficiente. La robustez y la capacidad de generalización de los algoritmos también son problemas importantes, y el rendimiento del modelo en datos no vistos puede ser inestable.
Aspectos de datos: obtener datos de alta calidad y diversos sigue siendo un desafío. Los datos en ciertos campos son difíciles de obtener, como los datos de salud. La calidad, precisión y etiquetado de los datos también presentan problemas; los datos incompletos o sesgados pueden llevar a comportamientos erróneos del modelo. Al mismo tiempo, la protección de la privacidad y la seguridad de los datos también son factores importantes a considerar.
Además, las características de caja negra de los modelos de IA han suscitado problemas de interpretabilidad y transparencia. En ciertas aplicaciones como las finanzas y la salud, el proceso de decisión del modelo necesita ser interpretable y rastreable, mientras que los modelos de aprendizaje profundo existentes a menudo carecen de transparencia.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta muchos problemas que necesitan ser resueltos, incluyendo:
Falta de capacidad de análisis de datos: Las plataformas Web3 necesitan una mejor capacidad de análisis de datos para entender el comportamiento del usuario, predecir tendencias del mercado, etc.
Mala experiencia del usuario: La interfaz y la experiencia de interacción de muchos productos Web3 son deficientes, lo que afecta la adopción por parte de los usuarios.
Problemas de seguridad de los contratos inteligentes: las vulnerabilidades en el código de los contratos inteligentes y los ataques de hackers siguen siendo un gran desafío.
Protección de la privacidad: cómo lograr el intercambio de datos y la creación de valor mientras se protege la privacidad del usuario.
Escalabilidad: La capacidad de procesamiento y la velocidad de transacción de la red blockchain aún necesitan ser mejoradas.
La IA como herramienta para aumentar la productividad tiene un gran potencial en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Los proyectos que combinan la IA y Web3 se enfocan principalmente en dos grandes direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de IA, y utilizar la tecnología de IA para servir a la mejora de los proyectos de Web3.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cómputo descentralizada
Con el rápido desarrollo de la IA, la demanda de GPU ha aumentado drásticamente, lo que ha llevado a una situación de escasez. Para abordar este problema, algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de computación descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar su potencia de GPU ociosa a través de tokens, convirtiéndose en el lado de la oferta de potencia de cálculo y brindando soporte de potencia de cálculo a los clientes de IA.
El lado de la oferta incluye principalmente tres categorías: proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas con una gran cantidad de GPU. Los proyectos se dividen aproximadamente en dos categorías, una para la inferencia de IA ( como Render, Akash ), y otra para el entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ).
La aparición de redes de computación descentralizadas ha proporcionado nuevas posibilidades para el suministro de potencia de cálculo para la IA. Sin embargo, en comparación con los servicios de computación centralizados, la computación descentralizada aún enfrenta desafíos en términos de estabilidad de rendimiento, disponibilidad y complejidad de uso. Actualmente, la mayoría de los proyectos todavía se limitan a la inferencia de IA en lugar de al entrenamiento, principalmente debido a las diferentes exigencias de potencia de cálculo y ancho de banda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos están intentando establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Estas plataformas conectan múltiples modelos de IA, cada uno con su propio campo de especialización. Cuando los usuarios hacen preguntas, la plataforma selecciona el modelo más adecuado para responder.
En comparación con un único modelo grande, las plataformas de modelos de algoritmos descentralizados tienen el potencial de ofrecer servicios más diversos. Sin embargo, garantizar la calidad del modelo y coordinar la colaboración entre diferentes modelos sigue siendo un desafío.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son clave para el desarrollo de la IA. Algunos proyectos de Web3 como PublicAI están logrando la recolección de datos descentralizada a través de incentivos en forma de tokens. Los usuarios pueden contribuir con datos o participar en la verificación de datos y recibir recompensas en tokens. Este enfoque ayuda a obtener datos más diversos, al mismo tiempo que permite a los usuarios compartir el valor de los datos.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La prueba de conocimiento cero ( ZK ) ofrece nuevas posibilidades para la protección de la privacidad en la IA. ZKML ( Zero-Knowledge Machine Learning ) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales. Esto ayuda a resolver el conflicto entre la protección de la privacidad y el intercambio de datos, especialmente en campos sensibles como la salud y las finanzas.
AI impulsa Web3
Análisis de datos y predicción
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond predice tokens valiosos a través de algoritmos de IA; BullBear AI predice tendencias de precios basándose en datos históricos; Numerai organiza competiciones de predicción de acciones con IA; Arkham utiliza IA para el análisis de datos en cadena, etc.
Servicios personalizados
La aplicación de la IA en la búsqueda y recomendación también se ha extendido al ámbito de Web3. Por ejemplo, Dune ha lanzado la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje grande para escribir consultas SQL; las plataformas de medios Web3 Followin e IQ.wiki integran ChatGPT para resumir contenido; Kaito se dedica a convertirse en un motor de búsqueda Web3 basado en LLM.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA muestra un gran potencial en la auditoría de contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece un auditor de contratos inteligentes basado en IA, utilizando técnicas de aprendizaje automático para identificar problemas potenciales en el código. Esto ayuda a mejorar la seguridad y confiabilidad de los contratos inteligentes.
Limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
obstáculos reales de la computación descentralizada
Rendimiento y estabilidad: La potencia de cálculo descentralizada depende de nodos distribuidos globalmente, lo que puede causar retrasos e inestabilidad.
Disponibilidad: puede haber una falta de recursos o una incapacidad para satisfacer la demanda, dependiendo del grado de coincidencia entre la oferta y la demanda.
Complejidad de uso: los usuarios pueden necesitar comprender más detalles técnicos, lo que aumenta el costo de uso.
Dificultad de entrenamiento: Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y es difícil satisfacer las altas demandas de potencia de cálculo y ancho de banda para el entrenamiento de grandes modelos.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Muchos proyectos solo utilizan IA en la superficie, sin lograr una verdadera integración profunda:
Limitaciones de los casos de uso: la mayoría de las aplicaciones, como el análisis de datos, la búsqueda recomendada, etc., no presentan diferencias esenciales con los proyectos de Web2.
El marketing es más importante que la sustancia: algunos proyectos se centran más en el marketing utilizando el concepto de IA, con innovaciones reales limitadas.
problemas de economía de tokens
Algunos proyectos pueden depender en exceso de la economía de tokens y descuidar la solución de necesidades reales. Diseñar un modelo de token razonable que asegure el desarrollo sostenible a largo plazo sigue siendo un gran desafío.
Resumen
La fusión de AI + Web3 ofrece nuevas posibilidades para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, como análisis de datos, auditoría de contratos inteligentes, etc. Web3, por su parte, ofrece a AI una plataforma para el poder de cómputo descentralizado, así como para el intercambio de datos y algoritmos.
A pesar de los numerosos desafíos que todavía enfrentamos, la combinación de AI + Web3 tiene un gran potencial. En el futuro, con el avance de la tecnología y más prácticas innovadoras, esperamos ver una fusión más profunda, construyendo sistemas económicos y sociales más inteligentes, abiertos y justos.