La fusión de Web3 y AI: Construyendo un ecosistema inteligente de Descentralización

Recientemente, en la Cumbre Mundial de Gobiernos de Dubái, un líder del sector tecnológico propuso el concepto de "AI soberano". Esto ha llevado a la reflexión: ¿cómo construir un sistema de IA que se alinee con los intereses y demandas de la comunidad cripto? La respuesta podría estar en la combinación de Web3 y AI.

El fundador de Ethereum expuso en un artículo la sinergia entre la tecnología de criptomonedas y la IA: la Descentralización de las criptomonedas puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia que aporta la criptografía puede compensar la opacidad de la IA; la blockchain facilita el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia atraviesa todo el panorama industrial de Web3+IA.

Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de construcción de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos utilizan la IA para resolver problemas específicos de las aplicaciones Web3. La combinación de Web3 y IA se manifiesta principalmente en cuatro aspectos:

1. Capa de poder de cómputo: assetización del poder de cómputo

En los últimos años, la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, superando con creces la ley de Moore. Esto ha llevado a un desequilibrio en la oferta y la demanda de potencia de cálculo de IA, lo que ha provocado un aumento en los precios de hardware como las GPU, elevando así los costos de cálculo. Sin embargo, existe una gran cantidad de hardware de potencia de cálculo de gama media y baja sin utilizar en el mercado. A través de la construcción de una red de potencia de cálculo distribuida de manera Web3, se pueden integrar estos recursos ociosos, satisfacer diversas necesidades de aplicaciones de IA y, al mismo tiempo, reducir significativamente los costos.

La segmentación de la capa de poder computacional incluye:

• Potencia de cálculo descentralizada universal
• Potencia de cálculo descentralizada dedicada al entrenamiento de IA
• Poder de cómputo descentralizado exclusivo para inferencia de IA
• Potencia de cálculo descentralizada dedicada a renderización 3D

La ventaja de la capitalización de activos de poder computacional de Web3+AI radica en que, al combinar incentivos de tokens, es fácil expandir la escala de la red, y además, el costo de los recursos computacionales es bajo y la relación calidad-precio es alta, lo que puede satisfacer la demanda de poder computacional de gama media y baja.

2. Capa de datos: Assetización de datos

Los datos son el recurso central de la IA. En el modelo tradicional, solo las grandes empresas pueden acceder a grandes volúmenes de datos de usuarios, mientras que las startups comunes tienen dificultades para obtener datos amplios, y los usuarios tampoco pueden beneficiarse de ello. El modelo Web3+IA puede hacer que los procesos de recopilación de datos, etiquetado y almacenamiento distribuido sean más económicos y transparentes, beneficiando a los usuarios.

A través de la red distribuida de Web3 y el mecanismo de incentivos de tokens, se puede adoptar un enfoque de crowdsourcing para obtener datos de alta calidad y amplio alcance a bajo costo.

Los proyectos de tipo datos incluyen principalmente:

• Recopilación de datos
• Transacción de datos
• Etiquetado de datos
• Fuente de datos de blockchain
• Descentralización almacenamiento

Este tipo de proyectos enfrenta mayores desafíos al diseñar modelos económicos de tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia de cálculo.

3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de plataforma

La mayoría de los proyectos de tipo plataforma tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, agregando datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores, elementos de blockchain, etc., para resolver diversas necesidades centradas en la plataforma. Por ejemplo, hay proyectos que se centran en construir una plataforma de operaciones zkML, que valida la correcta ejecución de la inferencia del modelo mediante tecnología criptográfica, resolviendo el problema de la caja negra de la IA.

También hay proyectos dedicados a construir redes de blockchain específicas para IA, conectando diversos recursos, proporcionando componentes generales y SDK, y ayudando al rápido desarrollo de aplicaciones Web3+IA. Además, algunas plataformas se centran en construir redes de Agentes de IA, brindando soporte para varios escenarios de aplicación.

Los proyectos de tipo plataforma capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando a todas las partes a co-construir. Esto es muy útil para el proceso de desarrollo de proyectos emergentes de 0 a 1, ya que puede reducir la dificultad para encontrar socios.

4. Capa de aplicación: la valorización de activos de IA

La mayoría de los proyectos de capa de aplicación utilizan IA para resolver los problemas que enfrentan las aplicaciones Web3. El fundador de Ethereum propuso dos direcciones significativas:

1. AI como participante de Web3:

   • En los juegos de Web3, la IA puede ayudar a los jugadores a comprender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente.
   • En los intercambios descentralizados, la IA ha desempeñado un papel importante en el comercio de arbitraje.
   • En el mercado de predicción, el Agente de IA puede analizar grandes cantidades de datos para proporcionar modelos de predicción de eventos a los usuarios.

2. Crear una IA privada descentralizada y escalable: Abordar las preocupaciones de los usuarios sobre las cajas negras de IA, los sesgos y el engaño. Crear una IA similar a un proyecto Web3, dando a la comunidad derechos de gobernanza descentralizada, podría ser más fácil de aceptar.

Actualmente, no ha surgido un proyecto destacado en la capa de aplicación Web3+AI.

Conclusión

El campo de Web3+AI todavía se encuentra en una etapa temprana, y hay divisiones en la industria sobre su perspectiva de desarrollo. Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberando a AI de las etiquetas de "control de los gigantes" y "monopolio", y logrando una "gobernanza compartida de AI" de una manera más comunitaria. Quizás, a medida que participemos y gobernemos de manera más profunda, la humanidad sentirá tanto respeto como menos miedo hacia AI.