A fusão do Web3 com a IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
O Web3, como uma nova paradigma da internet descentralizada, aberta e transparente, possui uma oportunidade natural de fusão com a IA. Sob uma arquitetura tradicional centralizada, os recursos de computação e dados da IA estão sob estrito controle, enfrentando vários desafios como gargalos de computação, vazamento de privacidade e algoritmos em caixa-preta. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de computação compartilhadas, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitos benefícios ao Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, auxiliando na construção de seu ecossistema. Explorar a combinação do Web3 e da IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e da computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor principal do desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma poderosa capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade do modelo.
Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas principais:
O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando a sua acessibilidade para pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados estão a ser monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados.
O risco de vazamento e abuso de dados pessoais
A Web3 pode resolver as dores do modelo tradicional com um novo paradigma de dados descentralizados:
Captura de dados descentralizada: os usuários podem vender a rede ociosa para empresas de IA, capturando dados da rede para fornecer dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
Rotulagem de dados descentralizada: utilizando o modelo "label to earn", incentivando trabalhadores globais a participar na rotulagem de dados através de tokens, reunindo conhecimento especializado global.
Plataforma de negociação de dados em blockchain: fornece um ambiente de negociação público e transparente para as partes envolvidas na oferta e demanda de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
No entanto, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variando, dificuldades de processamento, diversidade e representatividade insuficientes, entre outros. Dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, melhorando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, com a implementação de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia, refletindo a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE, ou criptografia homomórfica total, permite a realização de operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é idêntico ao resultado obtido ao realizar o mesmo cálculo sobre dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a potência de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente que não toca nos dados originais. Isso traz uma grande vantagem para as empresas de IA, permitindo que abram serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML fortalece a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento ao ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação em dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a um aumento explosivo na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento do modelo GPT-3 requer um poder computacional enorme, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não só limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna os modelos de IA avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPU é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração do aumento de desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, que tornam o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA enfrentam um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, proporcionando um mercado de computação econômico e de fácil acesso para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, recebendo recompensas em pontos após a verificação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, existem redes de computação dedicadas focadas no treinamento e na inferência de IA.
A rede de computação descentralizada oferece um mercado de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência na utilização da computação. No ecossistema web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e, juntos, impulsionarem o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando a Edge AI
Imagine que o seu telemóvel, relógio inteligente e até dispositivos inteligentes em casa têm a capacidade de executar IA — esta é a atratividade da Edge AI. Ela permite que a computação ocorra na fonte onde os dados são gerados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo que protege a privacidade do utilizador. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas chave como a condução autónoma.
No campo do Web3, temos um nome mais familiar — DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN pode aumentar a proteção da privacidade dos usuários e reduzir o risco de vazamento de dados ao processar dados localmente; o mecanismo econômico de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós do DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para o desenvolvimento de projetos. A alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e vários projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.
IMO: Nova Paradigma de Lançamento de Modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à ausência de um mecanismo de partilha de lucros, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, sendo difícil para os criadores originais rastrear o uso, quanto mais obter receita a partir disso. Além disso, o desempenho e os resultados dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de potenciais investidores e utilizadores, limitando o reconhecimento no mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO fornece um novo modelo de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modelo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração de código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e deu impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está em uma fase inicial de tentativa, mas com o aumento da aceitação do mercado e a expansão do seu alcance de participação, sua inovação e valor potencial são dignos de expectativa.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA é capaz de perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações apropriadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o apoio de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários por meio da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções explícitas, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de IA aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funcionalidades, aparência e voz dos robôs, além de conectar a bases de conhecimento externas, empenhando-se em construir um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA gerativa, capacita indivíduos a se tornarem supercriadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem específico que torna o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, com a clonagem de voz podendo ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o Agent AI personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em múltiplas áreas, como videochamadas, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outras.
Na fusão do Web3 com a IA, atualmente há mais exploração na camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente da computação descentralizada, como validar grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas são gradualmente aprimoradas, temos razões para acreditar que a fusão do Web3 com a IA irá gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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MEVHunterBearish
· 07-19 22:56
Parece que é fazer as pessoas de parvas.
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OnlyOnMainnet
· 07-19 22:56
Ferramentas se tornam inteligentes, é interessante.
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TrustMeBro
· 07-19 22:32
Parece bastante sofisticado, só não sei quando é que vai ser implementado.
Web3 e IA em fusão: construindo a nova geração de infraestrutura da Internet
A fusão do Web3 com a IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
O Web3, como uma nova paradigma da internet descentralizada, aberta e transparente, possui uma oportunidade natural de fusão com a IA. Sob uma arquitetura tradicional centralizada, os recursos de computação e dados da IA estão sob estrito controle, enfrentando vários desafios como gargalos de computação, vazamento de privacidade e algoritmos em caixa-preta. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de computação compartilhadas, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitos benefícios ao Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, auxiliando na construção de seu ecossistema. Explorar a combinação do Web3 e da IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e da computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor principal do desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma poderosa capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade do modelo.
Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas principais:
A Web3 pode resolver as dores do modelo tradicional com um novo paradigma de dados descentralizados:
No entanto, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variando, dificuldades de processamento, diversidade e representatividade insuficientes, entre outros. Dados sintéticos podem ser a estrela futura da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, melhorando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, com a implementação de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia, refletindo a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE, ou criptografia homomórfica total, permite a realização de operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é idêntico ao resultado obtido ao realizar o mesmo cálculo sobre dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a potência de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente que não toca nos dados originais. Isso traz uma grande vantagem para as empresas de IA, permitindo que abram serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML fortalece a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento ao ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação em dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a um aumento explosivo na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento do modelo GPT-3 requer um poder computacional enorme, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não só limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna os modelos de IA avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPU é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração do aumento de desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, que tornam o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA enfrentam um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, proporcionando um mercado de computação econômico e de fácil acesso para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, recebendo recompensas em pontos após a verificação. Esta solução aumenta a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, existem redes de computação dedicadas focadas no treinamento e na inferência de IA.
A rede de computação descentralizada oferece um mercado de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência na utilização da computação. No ecossistema web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e, juntos, impulsionarem o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando a Edge AI
Imagine que o seu telemóvel, relógio inteligente e até dispositivos inteligentes em casa têm a capacidade de executar IA — esta é a atratividade da Edge AI. Ela permite que a computação ocorra na fonte onde os dados são gerados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo que protege a privacidade do utilizador. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas chave como a condução autónoma.
No campo do Web3, temos um nome mais familiar — DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN pode aumentar a proteção da privacidade dos usuários e reduzir o risco de vazamento de dados ao processar dados localmente; o mecanismo econômico de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós do DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para o desenvolvimento de projetos. A alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e vários projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.
IMO: Nova Paradigma de Lançamento de Modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à ausência de um mecanismo de partilha de lucros, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, sendo difícil para os criadores originais rastrear o uso, quanto mais obter receita a partir disso. Além disso, o desempenho e os resultados dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de potenciais investidores e utilizadores, limitando o reconhecimento no mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO fornece um novo modelo de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modelo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração de código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e deu impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está em uma fase inicial de tentativa, mas com o aumento da aceitação do mercado e a expansão do seu alcance de participação, sua inovação e valor potencial são dignos de expectativa.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA é capaz de perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações apropriadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o apoio de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários por meio da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções explícitas, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de IA aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funcionalidades, aparência e voz dos robôs, além de conectar a bases de conhecimento externas, empenhando-se em construir um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA gerativa, capacita indivíduos a se tornarem supercriadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem específico que torna o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, com a clonagem de voz podendo ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o Agent AI personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em múltiplas áreas, como videochamadas, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outras.
Na fusão do Web3 com a IA, atualmente há mais exploração na camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente da computação descentralizada, como validar grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas são gradualmente aprimoradas, temos razões para acreditar que a fusão do Web3 com a IA irá gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.