La intersección de la IA y Web3: explorando la fusión y la innovación de tecnologías emergentes
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3, la combinación de ambas está generando cada vez más atención. La tecnología de IA ha logrado avances significativos en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes cambios a diversas industrias. Web3, por su parte, se basa en la tecnología blockchain descentralizada, logrando el intercambio de datos, la autonomía del usuario y el establecimiento de mecanismos de confianza, lo que está cambiando nuestra percepción y uso de Internet.
Este artículo explorará en profundidad el campo cruzado de la IA y Web3, analizando el estado actual de su desarrollo, el valor potencial y los desafíos que enfrentan. Primero presentaremos los conceptos básicos de la IA y Web3, y luego exploraremos su relación mutua. A continuación, analizaremos el estado actual de los proyectos de IA+Web3 y discutiremos en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan. A través de esta investigación, esperamos proporcionar valiosos insights para los profesionales e inversores de la industria relacionada.
La interacción entre IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza, la IA mejora la productividad, mientras que Web3 trae una transformación en las relaciones de producción. ¿Qué chispas podrían surgir de la combinación de ambos? Primero, analicemos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada uno, y luego exploremos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estos problemas.
Dilemas que enfrenta la industria de la IA
El núcleo de la industria de la IA está compuesto por tres elementos: poder de cálculo, algoritmos y datos.
Potencia de cálculo: Las tareas de IA requieren una gran capacidad de cálculo y procesamiento. El hardware de alto rendimiento como las GPU y los chips de IA dedicados ha impulsado el desarrollo de la IA, pero adquirir y gestionar una potencia de cálculo a gran escala sigue siendo un desafío costoso y complejo.
Algoritmo: El algoritmo de IA es el núcleo del sistema, que incluye algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La mejora continua de los algoritmos puede aumentar la precisión y la capacidad de generalización del sistema de IA, pero aún enfrenta el desafío de cómo seleccionar el mejor algoritmo.
Datos: Un gran volumen de datos de alta calidad es la base para entrenar modelos de IA. Sin embargo, aún existen dificultades para obtener conjuntos de datos diversos, garantizar la calidad de los datos y proteger la privacidad de los datos.
Además, los proyectos de IA también enfrentan problemas de interpretabilidad, transparencia y un modelo de negocio poco claro.
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
La experiencia del usuario necesita mejorar
El código del contrato inteligente presenta riesgos de vulnerabilidad
Falta de mecanismos de protección de seguridad efectivos
La tecnología de IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene un gran potencial en estos aspectos. Por ejemplo, la IA puede mejorar la capacidad de análisis de datos y predicción en plataformas Web3, mejorar la experiencia del usuario y los servicios personalizados, y fortalecer la seguridad y la protección de la privacidad.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Actualmente, los proyectos de AI+Web3 se desarrollan principalmente en dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de AI, y utilizar la tecnología AI para servir a la mejora de los proyectos Web3. Analizaremos la situación actual de desarrollo desde estos dos aspectos.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con el rápido desarrollo de la IA, la demanda de poder de cómputo ha aumentado drásticamente. Algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de poder de cómputo de manera descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos atraen a los usuarios a proporcionar su poder de GPU inactivo mediante un mecanismo de incentivos en tokens, brindando soporte de poder computacional a los clientes de IA.
El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas. Los proyectos actuales se dividen principalmente en dos categorías: una se centra en la inferencia de IA ( como Render, Akash ), y la otra se utiliza para el entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ).
El núcleo de la red de potencia computacional descentralizada radica en formar un ciclo de oferta y demanda a través de incentivos en tokens, atrayendo a más participantes para unirse y así lograr la expansión y el desarrollo del proyecto.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, algunos proyectos también están intentando construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados. Tomando como ejemplo a Bittensor, permite a los proveedores de modelos de algoritmos contribuir con sus modelos a la red y asegura la calidad de las respuestas a través de un mecanismo de consenso único. Este enfoque tiene el potencial de crear un ecosistema de modelos de IA más abierto y transparente.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son uno de los elementos clave para el entrenamiento de la IA. Algunos proyectos de Web3 están logrando la recopilación descentralizada de datos a través de incentivos en forma de tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios contribuir y verificar datos de entrenamiento de IA y recibir recompensas en tokens. Este enfoque ayuda a fomentar una relación de beneficio mutuo entre los contribuyentes de datos y los desarrolladores de IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero ofrece nuevas ideas para abordar los problemas de 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. Esta tecnología tiene el potencial de desempeñar un papel importante en campos de datos sensibles como la salud y las finanzas.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para ofrecer análisis de datos y funciones de predicción. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, BullBear AI predice tendencias de precios basándose en datos históricos. Numerai, por otro lado, es una plataforma de competiciones de inversión basada en IA. Estas aplicaciones ayudan a los usuarios a tomar decisiones de inversión más informadas.
Servicio personalizado
La tecnología de IA se está utilizando para optimizar la experiencia del usuario en proyectos de Web3. Por ejemplo, la plataforma de análisis de datos Dune ha lanzado la herramienta Wand basada en modelos de lenguaje grandes, que ayuda a los usuarios a generar consultas SQL en lenguaje natural. Algunas plataformas de contenido de Web3 también han comenzado a integrar herramientas de IA como ChatGPT para resumir contenido y ofrecer recomendaciones personalizadas.
Auditoría de inteligencia artificial de contratos inteligentes
La seguridad de los contratos inteligentes es un tema importante en el ámbito de Web3. La tecnología de IA se está aplicando a la auditoría de código de contratos inteligentes para identificar de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades potenciales. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando técnicas de aprendizaje automático para analizar el código y señalar problemas potenciales.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
A pesar de que la combinación de AI y Web3 muestra un gran potencial, todavía enfrenta algunas limitaciones y desafíos en la actualidad:
Obstáculos reales para la computación descentralizada
Los productos de potencia de cálculo descentralizados todavía tienen diferencias en términos de rendimiento, estabilidad y facilidad de uso en comparación con los servicios centralizados. Actualmente, la mayoría de los proyectos de potencia de cálculo descentralizados solo pueden usarse para inferencia de IA, y es difícil que soporten entrenamiento de IA a gran escala. Esto se debe principalmente a:
El entrenamiento de grandes modelos requiere alta estabilidad de potencia de cálculo.
La comunicación en paralelo de múltiples tarjetas tiene estrictas limitaciones de distancia física.
Barreras de la ecología del software y la tecnología de comunicación de múltiples tarjetas ( como CUDA y NVLink )
Por lo tanto, los escenarios de aplicación de la potencia de cálculo descentralizada pueden ser más adecuados para la inferencia de IA, el entrenamiento de modelos pequeños y medianos o el cálculo en el borde.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos de AI+Web3 solo se quedan en la superficie de la aplicación, sin lograr una verdadera integración profunda. Algunos proyectos simplemente aplican la tecnología de AI en análisis de datos, recomendaciones y otros escenarios, sin diferencias esenciales con los proyectos de Web2. Otros proyectos dependen demasiado del marketing del concepto de AI, careciendo de innovación sustantiva.
problema de economía de tokens
Algunos proyectos de IA, para atraer inversiones y usuarios, eligen superponer la narrativa de Web3 y el modelo económico de tokens. Sin embargo, queda por reflexionar si la introducción de la economía de tokens realmente ayuda a satisfacer las necesidades prácticas de los proyectos de IA o si es simplemente una especulación a corto plazo.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece amplias perspectivas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. La tecnología AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes y eficientes para Web3, mientras que la característica de descentralización de Web3 también abre nuevos caminos para el desarrollo de AI. A pesar de que actualmente enfrenta muchos desafíos, creo que a través de la exploración y la innovación continuas, en el futuro se podrá construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
La clave es sopesar los pros y los contras en la aplicación práctica, y adoptar las medidas de gestión y técnicas adecuadas para superar los desafíos. En el futuro, esperamos ver surgir más proyectos innovadores que integren profundamente las características de la IA y Web3, inyectando vitalidad a este nuevo campo emergente.
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StakeOrRegret
· 07-11 04:01
Hay un poco de sabor a bull run.
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GateUser-9ad11037
· 07-09 14:00
Mercado bajista弄个AI糊弄谁呢
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CommunitySlacker
· 07-09 00:48
¿Qué hay que discutir? Solo hay que practicar.
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SoliditySlayer
· 07-08 04:57
¿De qué sirve hacer tanto, si todo depende de las tarjetas de minería para sobrevivir?
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DefiEngineerJack
· 07-08 04:56
en realidad™ la IA descentralizada es solo un copio de marketing... muéstrame primero la prueba de la equidad computacional ser
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GateUser-44a00d6c
· 07-08 04:52
¿Eso es todo? ¿No es solo un concepto especulativo?
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ZenMiner
· 07-08 04:33
¿No es un poco absurdo la iteración tecnológica de estos últimos años?
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pumpamentalist
· 07-08 04:31
¿Ya están hablando de acciones conceptuales de nuevo?
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LiquidityWhisperer
· 07-08 04:30
Largo tiempo haciendo LP en Web3, un loco del análisis de datos, víctima de bots que roban mi Billetera.
Innovación en la fusión de AI+Web3: explorando los campos cruzados y las perspectivas de desarrollo de nuevas tecnologías
La intersección de la IA y Web3: explorando la fusión y la innovación de tecnologías emergentes
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3, la combinación de ambas está generando cada vez más atención. La tecnología de IA ha logrado avances significativos en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído enormes cambios a diversas industrias. Web3, por su parte, se basa en la tecnología blockchain descentralizada, logrando el intercambio de datos, la autonomía del usuario y el establecimiento de mecanismos de confianza, lo que está cambiando nuestra percepción y uso de Internet.
Este artículo explorará en profundidad el campo cruzado de la IA y Web3, analizando el estado actual de su desarrollo, el valor potencial y los desafíos que enfrentan. Primero presentaremos los conceptos básicos de la IA y Web3, y luego exploraremos su relación mutua. A continuación, analizaremos el estado actual de los proyectos de IA+Web3 y discutiremos en profundidad las limitaciones y desafíos que enfrentan. A través de esta investigación, esperamos proporcionar valiosos insights para los profesionales e inversores de la industria relacionada.
La interacción entre IA y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza, la IA mejora la productividad, mientras que Web3 trae una transformación en las relaciones de producción. ¿Qué chispas podrían surgir de la combinación de ambos? Primero, analicemos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada uno, y luego exploremos cómo pueden ayudarse mutuamente a resolver estos problemas.
Dilemas que enfrenta la industria de la IA
El núcleo de la industria de la IA está compuesto por tres elementos: poder de cálculo, algoritmos y datos.
Potencia de cálculo: Las tareas de IA requieren una gran capacidad de cálculo y procesamiento. El hardware de alto rendimiento como las GPU y los chips de IA dedicados ha impulsado el desarrollo de la IA, pero adquirir y gestionar una potencia de cálculo a gran escala sigue siendo un desafío costoso y complejo.
Algoritmo: El algoritmo de IA es el núcleo del sistema, que incluye algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La mejora continua de los algoritmos puede aumentar la precisión y la capacidad de generalización del sistema de IA, pero aún enfrenta el desafío de cómo seleccionar el mejor algoritmo.
Datos: Un gran volumen de datos de alta calidad es la base para entrenar modelos de IA. Sin embargo, aún existen dificultades para obtener conjuntos de datos diversos, garantizar la calidad de los datos y proteger la privacidad de los datos.
Además, los proyectos de IA también enfrentan problemas de interpretabilidad, transparencia y un modelo de negocio poco claro.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria Web3 también enfrenta muchos problemas que necesitan ser resueltos, incluyendo:
La tecnología de IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene un gran potencial en estos aspectos. Por ejemplo, la IA puede mejorar la capacidad de análisis de datos y predicción en plataformas Web3, mejorar la experiencia del usuario y los servicios personalizados, y fortalecer la seguridad y la protección de la privacidad.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Actualmente, los proyectos de AI+Web3 se desarrollan principalmente en dos direcciones: utilizar la tecnología blockchain para mejorar el rendimiento de los proyectos de AI, y utilizar la tecnología AI para servir a la mejora de los proyectos Web3. Analizaremos la situación actual de desarrollo desde estos dos aspectos.
Web3 impulsa la IA
Potencia de cálculo descentralizada
Con el rápido desarrollo de la IA, la demanda de poder de cómputo ha aumentado drásticamente. Algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de poder de cómputo de manera descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos atraen a los usuarios a proporcionar su poder de GPU inactivo mediante un mecanismo de incentivos en tokens, brindando soporte de poder computacional a los clientes de IA.
El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y empresas. Los proyectos actuales se dividen principalmente en dos categorías: una se centra en la inferencia de IA ( como Render, Akash ), y la otra se utiliza para el entrenamiento de IA ( como io.net, Gensyn ).
El núcleo de la red de potencia computacional descentralizada radica en formar un ciclo de oferta y demanda a través de incentivos en tokens, atrayendo a más participantes para unirse y así lograr la expansión y el desarrollo del proyecto.
Modelo de algoritmo descentralizado
Además de la potencia de cálculo, algunos proyectos también están intentando construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados. Tomando como ejemplo a Bittensor, permite a los proveedores de modelos de algoritmos contribuir con sus modelos a la red y asegura la calidad de las respuestas a través de un mecanismo de consenso único. Este enfoque tiene el potencial de crear un ecosistema de modelos de IA más abierto y transparente.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son uno de los elementos clave para el entrenamiento de la IA. Algunos proyectos de Web3 están logrando la recopilación descentralizada de datos a través de incentivos en forma de tokens. Por ejemplo, PublicAI permite a los usuarios contribuir y verificar datos de entrenamiento de IA y recibir recompensas en tokens. Este enfoque ayuda a fomentar una relación de beneficio mutuo entre los contribuyentes de datos y los desarrolladores de IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero ofrece nuevas ideas para abordar los problemas de 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. Esta tecnología tiene el potencial de desempeñar un papel importante en campos de datos sensibles como la salud y las finanzas.
AI impulsa Web3
Análisis y predicción de datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para ofrecer análisis de datos y funciones de predicción. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, BullBear AI predice tendencias de precios basándose en datos históricos. Numerai, por otro lado, es una plataforma de competiciones de inversión basada en IA. Estas aplicaciones ayudan a los usuarios a tomar decisiones de inversión más informadas.
Servicio personalizado
La tecnología de IA se está utilizando para optimizar la experiencia del usuario en proyectos de Web3. Por ejemplo, la plataforma de análisis de datos Dune ha lanzado la herramienta Wand basada en modelos de lenguaje grandes, que ayuda a los usuarios a generar consultas SQL en lenguaje natural. Algunas plataformas de contenido de Web3 también han comenzado a integrar herramientas de IA como ChatGPT para resumir contenido y ofrecer recomendaciones personalizadas.
Auditoría de inteligencia artificial de contratos inteligentes
La seguridad de los contratos inteligentes es un tema importante en el ámbito de Web3. La tecnología de IA se está aplicando a la auditoría de código de contratos inteligentes para identificar de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades potenciales. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece herramientas de auditoría de contratos inteligentes basadas en IA, utilizando técnicas de aprendizaje automático para analizar el código y señalar problemas potenciales.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
A pesar de que la combinación de AI y Web3 muestra un gran potencial, todavía enfrenta algunas limitaciones y desafíos en la actualidad:
Obstáculos reales para la computación descentralizada
Los productos de potencia de cálculo descentralizados todavía tienen diferencias en términos de rendimiento, estabilidad y facilidad de uso en comparación con los servicios centralizados. Actualmente, la mayoría de los proyectos de potencia de cálculo descentralizados solo pueden usarse para inferencia de IA, y es difícil que soporten entrenamiento de IA a gran escala. Esto se debe principalmente a:
Por lo tanto, los escenarios de aplicación de la potencia de cálculo descentralizada pueden ser más adecuados para la inferencia de IA, el entrenamiento de modelos pequeños y medianos o el cálculo en el borde.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos de AI+Web3 solo se quedan en la superficie de la aplicación, sin lograr una verdadera integración profunda. Algunos proyectos simplemente aplican la tecnología de AI en análisis de datos, recomendaciones y otros escenarios, sin diferencias esenciales con los proyectos de Web2. Otros proyectos dependen demasiado del marketing del concepto de AI, careciendo de innovación sustantiva.
problema de economía de tokens
Algunos proyectos de IA, para atraer inversiones y usuarios, eligen superponer la narrativa de Web3 y el modelo económico de tokens. Sin embargo, queda por reflexionar si la introducción de la economía de tokens realmente ayuda a satisfacer las necesidades prácticas de los proyectos de IA o si es simplemente una especulación a corto plazo.
Resumen
La fusión de AI+Web3 ofrece amplias perspectivas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. La tecnología AI puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes y eficientes para Web3, mientras que la característica de descentralización de Web3 también abre nuevos caminos para el desarrollo de AI. A pesar de que actualmente enfrenta muchos desafíos, creo que a través de la exploración y la innovación continuas, en el futuro se podrá construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
La clave es sopesar los pros y los contras en la aplicación práctica, y adoptar las medidas de gestión y técnicas adecuadas para superar los desafíos. En el futuro, esperamos ver surgir más proyectos innovadores que integren profundamente las características de la IA y Web3, inyectando vitalidad a este nuevo campo emergente.