Intersection de l'IA et du Web3 : Exploration de la fusion et de l'innovation des technologies émergentes
Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3, la combinaison des deux suscite de plus en plus d'attention. La technologie AI a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant une transformation énorme à divers secteurs. Le Web3, quant à lui, repose sur la technologie blockchain décentralisée, permettant le partage de données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance, changeant notre perception et notre utilisation d'Internet.
Cet article explorera en profondeur le domaine d'intersection entre l'IA et le Web3, en analysant l'état actuel du développement, la valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté. Nous commencerons par introduire les concepts de base de l'IA et du Web3, puis nous examinerons leurs relations mutuelles. Ensuite, nous analyserons l'état des projets IA+Web3 et discuterons en profondeur des limitations et des défis auxquels ils font face. À travers cette recherche, nous espérons fournir des informations précieuses aux professionnels et aux investisseurs du secteur.
Interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 ressemble aux deux côtés d'une balance. L'IA améliore la productivité, tandis que Web3 apporte une transformation des relations de production. Quelle étincelle pourrait naître de leur combinaison ? Commençons par analyser les défis et les opportunités d'amélioration auxquels l'IA et Web3 sont confrontés, puis explorons comment ils peuvent s'aider mutuellement à résoudre ces problèmes.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Le noyau de l'industrie de l'IA est constitué de trois éléments : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une capacité de calcul et de traitement à grande échelle. Du matériel haute performance tel que les GPU et les puces AI dédiées a propulsé le développement de l'IA, mais l'acquisition et la gestion de la puissance de calcul à grande échelle restent un défi coûteux et complexe.
Algorithme : L'algorithme AI est le cœur du système, incluant les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et d'apprentissage profond. L'amélioration continue des algorithmes peut augmenter la précision et la capacité de généralisation des systèmes d'IA, mais il reste le défi de choisir le meilleur algorithme.
Données : Des données de haute qualité à grande échelle sont la base de l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, il existe encore des difficultés pour obtenir des ensembles de données diversifiés, garantir la qualité des données et protéger la confidentialité des données.
En plus de cela, les projets d'IA font face à des problèmes tels que l'interprétabilité, la transparence et des modèles commerciaux peu clairs.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Il existe également de nombreux problèmes à résoudre dans l'industrie Web3, notamment :
Capacité d'analyse des données insuffisante
L'expérience utilisateur doit être améliorée
Le code des contrats intelligents présente des risques de vulnérabilité.
Manque de mécanismes de protection de sécurité efficaces
La technologie AI, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données sur les plateformes Web3, améliorer l'expérience utilisateur et les services personnalisés, renforcer la sécurité et la protection de la vie privée, etc.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Actuellement, les projets AI+Web3 se développent principalement dans deux directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI pour servir l'amélioration des projets Web3. Nous analyserons la situation actuelle de développement sous ces deux aspects.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec le développement rapide de l'IA, la demande de puissance de calcul a considérablement augmenté. Certains projets Web3 commencent à essayer de fournir des services de puissance de calcul de manière décentralisée, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets attirent les utilisateurs à fournir des capacités GPU inutilisées grâce à un mécanisme d'incitation par des tokens, afin de fournir un soutien en puissance de calcul aux clients AI.
L'offre côté comprend principalement des fournisseurs de services cloud, des mineurs de cryptomonnaies et des entreprises. Les projets actuels se divisent principalement en deux catégories : l'une se concentre sur l'inférence AI ( comme Render, Akash ), l'autre est utilisée pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ).
Le cœur du réseau de puissance décentralisée réside dans la formation d'un cycle d'offre et de demande par l'incitation par des jetons, attirant ainsi davantage de participants à rejoindre et réalisant l'expansion et le développement du projet.
Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets tentent également de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il permet aux fournisseurs de modèles d'algorithmes de contribuer des modèles au réseau et d'assurer la qualité des réponses grâce à un mécanisme de consensus unique. Cette approche pourrait créer un écosystème de modèles d'IA plus ouvert et transparent.
Collecte de données décentralisée
Les données sont l'un des éléments clés de l'entraînement de l'IA. Certains projets Web3 mettent en œuvre la collecte décentralisée de données par le biais d'incitations en tokens. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de contribuer et de valider les données d'entraînement de l'IA, et de recevoir des récompenses en tokens. Cette approche aide à favoriser une relation mutuellement bénéfique entre les contributeurs de données et les développeurs d'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance offre de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes de protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine. Cette technologie a le potentiel de jouer un rôle clé dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
L'IA soutient le Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des fonctions de prévision. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire les jetons de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix en se basant sur des données historiques. Numerai est une plateforme de concours d'investissement basée sur l'IA. Ces applications aident les utilisateurs à prendre des décisions d'investissement plus éclairées.
Services personnalisés
La technologie AI est utilisée pour optimiser l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, la plateforme d'analyse de données Dune a lancé l'outil Wand basé sur de grands modèles linguistiques, aidant les utilisateurs à générer des requêtes SQL en langage naturel. Certaines plateformes de contenu Web3 commencent également à intégrer des outils AI comme ChatGPT pour résumer le contenu et fournir des recommandations personnalisées.
Audit AI des contrats intelligents
La sécurité des contrats intelligents est un sujet important dans le domaine du Web3. La technologie AI est utilisée pour l'audit du code des contrats intelligents, afin d'identifier plus efficacement et avec précision les vulnérabilités potentielles. Par exemple, 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour analyser le code et signaler les problèmes potentiels.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Bien que la combinaison de l'IA et du Web3 présente un grand potentiel, elle fait encore face à certaines limitations et défis.
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Les produits de puissance de calcul décentralisés présentent encore des différences par rapport aux services centralisés en termes de performance, de stabilité et de facilité d'utilisation. Actuellement, la plupart des projets de puissance de calcul décentralisés ne peuvent être utilisés que pour l'inférence AI, et ont du mal à soutenir l'entraînement AI à grande échelle. Cela est principalement limité par :
L'entraînement de grands modèles exige une stabilité élevée de la puissance de calcul.
La communication en parallèle de plusieurs cartes a des limites strictes en termes de distance physique.
Les barrières des écosystèmes logiciels et des technologies de communication multi-cartes ( comme CUDA et NVLink )
Ainsi, les cas d'utilisation de la puissance de calcul décentralisée pourraient être plus adaptés à l'inférence AI, à l'entraînement de modèles de taille moyenne ou à des domaines tels que le calcul en périphérie.
La combinaison de l'IA et du Web3 n'est pas suffisamment approfondie
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 ne vont que jusqu'à la surface des applications, sans réaliser une véritable intégration en profondeur. Certains projets appliquent simplement des technologies AI à des scénarios d'analyse de données, de recommandations, etc., sans différence essentielle avec les projets Web2. D'autres projets dépendent trop du marketing basé sur le concept d'AI, manquant d'innovation substantielle.
Problèmes d'économie de jetons
Certains projets d'IA choisissent de superposer un récit Web3 et un modèle économique de tokens afin d'attirer des investissements et des utilisateurs. Cependant, l'introduction de l'économie des tokens aide-t-elle réellement à répondre aux besoins réels des projets d'IA, ou n'est-ce qu'une forme de spéculation à court terme, cela mérite réflexion.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de vastes perspectives pour l'innovation technologique et le développement économique. Les technologies de l'IA peuvent fournir des scénarios d'application plus intelligents et efficaces pour le Web3, tandis que la caractéristique décentralisée du Web3 ouvre de nouveaux chemins pour le développement de l'IA. Bien qu'il y ait encore de nombreux défis à relever, grâce à une exploration et une innovation continues, nous croyons qu'il sera possible de construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable à l'avenir.
L'essentiel est de peser le pour et le contre dans l'application pratique, en prenant des mesures de gestion et techniques appropriées pour surmonter les défis. À l'avenir, nous espérons voir émerger davantage de projets innovants intégrant les caractéristiques de l'IA et du Web3, insufflant une nouvelle dynamique à ce domaine émergent.
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StakeOrRegret
· 07-11 04:01
Il y a un peu de goût de bull run.
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GateUser-9ad11037
· 07-09 14:00
Marché baissier, qui va être trompé par un AI ?
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CommunitySlacker
· 07-09 00:48
Il n'y a rien de bon à discuter, il suffit de mettre en pratique.
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SoliditySlayer
· 07-08 04:57
À quoi bon tout ça, ça ne dépend que des cartes graphiques pour survivre.
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DefiEngineerJack
· 07-08 04:56
en fait™ l'IA décentralisée n'est que du copium marketing... montre-moi d'abord la preuve de l'équité computationnelle ser
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GateUser-44a00d6c
· 07-08 04:52
C'est tout ? Ce n'est qu'un concept en vogue.
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ZenMiner
· 07-08 04:33
Les itérations technologiques de ces dernières années sont vraiment absurdes.
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pumpamentalist
· 07-08 04:31
On parle encore des actions à thème, n'est-ce pas ?
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LiquidityWhisperer
· 07-08 04:30
Faisant du LP Web3 à long terme, un fou d'analyse de données, victime de l'attaque des bots pour le portefeuille.
Innovation par la fusion de l'IA et du Web3 : explorer les domaines d'intersection des technologies émergentes et les perspectives de développement.
Intersection de l'IA et du Web3 : Exploration de la fusion et de l'innovation des technologies émergentes
Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3, la combinaison des deux suscite de plus en plus d'attention. La technologie AI a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant une transformation énorme à divers secteurs. Le Web3, quant à lui, repose sur la technologie blockchain décentralisée, permettant le partage de données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance, changeant notre perception et notre utilisation d'Internet.
Cet article explorera en profondeur le domaine d'intersection entre l'IA et le Web3, en analysant l'état actuel du développement, la valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté. Nous commencerons par introduire les concepts de base de l'IA et du Web3, puis nous examinerons leurs relations mutuelles. Ensuite, nous analyserons l'état des projets IA+Web3 et discuterons en profondeur des limitations et des défis auxquels ils font face. À travers cette recherche, nous espérons fournir des informations précieuses aux professionnels et aux investisseurs du secteur.
Interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et de Web3 ressemble aux deux côtés d'une balance. L'IA améliore la productivité, tandis que Web3 apporte une transformation des relations de production. Quelle étincelle pourrait naître de leur combinaison ? Commençons par analyser les défis et les opportunités d'amélioration auxquels l'IA et Web3 sont confrontés, puis explorons comment ils peuvent s'aider mutuellement à résoudre ces problèmes.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Le noyau de l'industrie de l'IA est constitué de trois éléments : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une capacité de calcul et de traitement à grande échelle. Du matériel haute performance tel que les GPU et les puces AI dédiées a propulsé le développement de l'IA, mais l'acquisition et la gestion de la puissance de calcul à grande échelle restent un défi coûteux et complexe.
Algorithme : L'algorithme AI est le cœur du système, incluant les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et d'apprentissage profond. L'amélioration continue des algorithmes peut augmenter la précision et la capacité de généralisation des systèmes d'IA, mais il reste le défi de choisir le meilleur algorithme.
Données : Des données de haute qualité à grande échelle sont la base de l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, il existe encore des difficultés pour obtenir des ensembles de données diversifiés, garantir la qualité des données et protéger la confidentialité des données.
En plus de cela, les projets d'IA font face à des problèmes tels que l'interprétabilité, la transparence et des modèles commerciaux peu clairs.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Il existe également de nombreux problèmes à résoudre dans l'industrie Web3, notamment :
La technologie AI, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données sur les plateformes Web3, améliorer l'expérience utilisateur et les services personnalisés, renforcer la sécurité et la protection de la vie privée, etc.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Actuellement, les projets AI+Web3 se développent principalement dans deux directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI pour servir l'amélioration des projets Web3. Nous analyserons la situation actuelle de développement sous ces deux aspects.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec le développement rapide de l'IA, la demande de puissance de calcul a considérablement augmenté. Certains projets Web3 commencent à essayer de fournir des services de puissance de calcul de manière décentralisée, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets attirent les utilisateurs à fournir des capacités GPU inutilisées grâce à un mécanisme d'incitation par des tokens, afin de fournir un soutien en puissance de calcul aux clients AI.
L'offre côté comprend principalement des fournisseurs de services cloud, des mineurs de cryptomonnaies et des entreprises. Les projets actuels se divisent principalement en deux catégories : l'une se concentre sur l'inférence AI ( comme Render, Akash ), l'autre est utilisée pour l'entraînement AI ( comme io.net, Gensyn ).
Le cœur du réseau de puissance décentralisée réside dans la formation d'un cycle d'offre et de demande par l'incitation par des jetons, attirant ainsi davantage de participants à rejoindre et réalisant l'expansion et le développement du projet.
Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets tentent également de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il permet aux fournisseurs de modèles d'algorithmes de contribuer des modèles au réseau et d'assurer la qualité des réponses grâce à un mécanisme de consensus unique. Cette approche pourrait créer un écosystème de modèles d'IA plus ouvert et transparent.
Collecte de données décentralisée
Les données sont l'un des éléments clés de l'entraînement de l'IA. Certains projets Web3 mettent en œuvre la collecte décentralisée de données par le biais d'incitations en tokens. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de contribuer et de valider les données d'entraînement de l'IA, et de recevoir des récompenses en tokens. Cette approche aide à favoriser une relation mutuellement bénéfique entre les contributeurs de données et les développeurs d'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance offre de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes de protection de la vie privée dans l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine. Cette technologie a le potentiel de jouer un rôle clé dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
L'IA soutient le Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des fonctions de prévision. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire les jetons de valeur, BullBear AI prédit les tendances des prix en se basant sur des données historiques. Numerai est une plateforme de concours d'investissement basée sur l'IA. Ces applications aident les utilisateurs à prendre des décisions d'investissement plus éclairées.
Services personnalisés
La technologie AI est utilisée pour optimiser l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, la plateforme d'analyse de données Dune a lancé l'outil Wand basé sur de grands modèles linguistiques, aidant les utilisateurs à générer des requêtes SQL en langage naturel. Certaines plateformes de contenu Web3 commencent également à intégrer des outils AI comme ChatGPT pour résumer le contenu et fournir des recommandations personnalisées.
Audit AI des contrats intelligents
La sécurité des contrats intelligents est un sujet important dans le domaine du Web3. La technologie AI est utilisée pour l'audit du code des contrats intelligents, afin d'identifier plus efficacement et avec précision les vulnérabilités potentielles. Par exemple, 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour analyser le code et signaler les problèmes potentiels.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Bien que la combinaison de l'IA et du Web3 présente un grand potentiel, elle fait encore face à certaines limitations et défis.
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Les produits de puissance de calcul décentralisés présentent encore des différences par rapport aux services centralisés en termes de performance, de stabilité et de facilité d'utilisation. Actuellement, la plupart des projets de puissance de calcul décentralisés ne peuvent être utilisés que pour l'inférence AI, et ont du mal à soutenir l'entraînement AI à grande échelle. Cela est principalement limité par :
Ainsi, les cas d'utilisation de la puissance de calcul décentralisée pourraient être plus adaptés à l'inférence AI, à l'entraînement de modèles de taille moyenne ou à des domaines tels que le calcul en périphérie.
La combinaison de l'IA et du Web3 n'est pas suffisamment approfondie
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 ne vont que jusqu'à la surface des applications, sans réaliser une véritable intégration en profondeur. Certains projets appliquent simplement des technologies AI à des scénarios d'analyse de données, de recommandations, etc., sans différence essentielle avec les projets Web2. D'autres projets dépendent trop du marketing basé sur le concept d'AI, manquant d'innovation substantielle.
Problèmes d'économie de jetons
Certains projets d'IA choisissent de superposer un récit Web3 et un modèle économique de tokens afin d'attirer des investissements et des utilisateurs. Cependant, l'introduction de l'économie des tokens aide-t-elle réellement à répondre aux besoins réels des projets d'IA, ou n'est-ce qu'une forme de spéculation à court terme, cela mérite réflexion.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de vastes perspectives pour l'innovation technologique et le développement économique. Les technologies de l'IA peuvent fournir des scénarios d'application plus intelligents et efficaces pour le Web3, tandis que la caractéristique décentralisée du Web3 ouvre de nouveaux chemins pour le développement de l'IA. Bien qu'il y ait encore de nombreux défis à relever, grâce à une exploration et une innovation continues, nous croyons qu'il sera possible de construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable à l'avenir.
L'essentiel est de peser le pour et le contre dans l'application pratique, en prenant des mesures de gestion et techniques appropriées pour surmonter les défis. À l'avenir, nous espérons voir émerger davantage de projets innovants intégrant les caractéristiques de l'IA et du Web3, insufflant une nouvelle dynamique à ce domaine émergent.