Fusion de l'IA et du Web3 : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des avantages naturels pour une combinaison avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données pour l'IA sont strictement contrôlées, ce qui pose de nombreux défis tels que les goulets d'étranglement en termes de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans le développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs en préservant la vie privée. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, comme l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à sa construction écosystémique. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est crucial pour construire les infrastructures de la prochaine génération d'Internet et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La base solide de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur principal du développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement une base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité des modèles.
Dans les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisés, plusieurs problèmes majeurs existent :
Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les petites et moyennes entreprises de le supporter.
Les ressources de données sont monopolisées par des géants de la technologie, créant des îlots de données.
Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.
Web3 peut résoudre les points douloureux des modèles traditionnels grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Les utilisateurs peuvent vendre leur bande passante inutilisée à des entreprises d'IA, pour collecter des données réseau de manière décentralisée, qui seront nettoyées et transformées pour fournir des données authentiques et de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Adopter le mode "label to earn", en incitant les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données par le biais de jetons, rassemblant ainsi l'expertise mondiale pour renforcer la capacité d'analyse des données.
La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, incitant à l'innovation et au partage des données.
Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel présente également certains problèmes, tels que la qualité inégale des données, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être la star du futur du secteur des données Web3. Basées sur la technologie de l'IA générative et la simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, servant de complément efficace aux données réelles, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le commerce sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré leur potentiel d'application mûr.
Protection de la vie privée : le rôle de la FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale. L'adoption de réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne reflète une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite sans aucun doute le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
FHE, ou chiffrement homomorphe complet, permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans toucher aux données brutes. Cela apporte un énorme avantage aux entreprises d'IA. Elles peuvent ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et offre un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul sur des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : Calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une augmentation de la demande en puissance de calcul, dépassant largement l'offre actuelle de ressources informatiques. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langage nécessite une puissance de calcul énorme, équivalente à 355 années de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès de la technologie AI, mais rend également ces modèles avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces due à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent encore le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent dans une situation délicate : soit ils achètent leur propre matériel, soit ils louent des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économique.
Le réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège les ressources GPU inactives à l'échelle mondiale, offrant aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul à la fois économique et facilement accessible. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuant les tâches aux nœuds de mineurs qui contribuent en puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses en points. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre les problèmes de goulot d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de puissance décentralisés généraux, il existe des plateformes spécialisées dans l'entraînement de l'IA, ainsi que des réseaux de puissance dédiés à l'inférence de l'IA.
Les réseaux de puissance de calcul décentralisés offrent un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, les réseaux de puissance de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant l'adhésion de plus d'applications décentralisées innovantes et contribuant ensemble au développement et à l'application des technologies AI.
DePIN : Web3 habilite l'IA Edge
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, voire vos appareils intelligents à la maison, soient tous capables de faire fonctionner l'IA - c'est là toute la magie de l'Edge AI. Cela permet de traiter les données à la source, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI a déjà été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN peut renforcer la protection de la vie privée des utilisateurs et réduire le risque de fuites de données en traitant les données localement ; le mécanisme économique des tokens natifs du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de blockchain publique de choix pour le déploiement de projets. La haute TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technique de cette blockchain publique offrent un fort soutien aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets connus ont déjà réalisé des avancées significatives.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, tokenisant les modèles d'IA.
Dans un modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des revenus, une fois qu'un modèle d'IA est développé et mis sur le marché, il est souvent difficile pour le développeur d'obtenir des revenus continus de son utilisation ultérieure, surtout lorsque le modèle est intégré dans d'autres produits et services, il est difficile pour le créateur original de suivre son utilisation, sans parler d'en tirer des revenus. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO offre un nouveau moyen de financement et de partage de valeur pour les modèles AI open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO et partager les bénéfices générés par le modèle par la suite. Un certain protocole utilise une norme ERC spécifique, combinant les oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité du modèle AI et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
Le mode IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies de l'IA. L'IMO est actuellement encore à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle méritent notre attente.
Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière indépendante et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Avec le soutien de grands modèles linguistiques, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent agir en tant qu'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs à travers leurs interactions et fournissant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Une plateforme d'application native AI ouverte propose un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de connecter des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. En utilisant la technologie AI générative, elle permet aux individus de devenir des super créateurs. Cette plateforme a entraîné des modèles de langage spécialisés, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute. Grâce à l'agent AI personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être utilisé dans divers domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement davantage d'explorer le niveau des infrastructures, comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment valider les grands modèles de langage, etc. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
9 J'aime
Récompense
9
5
Partager
Commentaire
0/400
UncleWhale
· Il y a 5h
bull ah bull ah ! web3 va To the moon
Voir l'originalRépondre0
GamefiHarvester
· Il y a 20h
Haha, je me suis habitué à prendre les gens pour des idiots.
Voir l'originalRépondre0
MetamaskMechanic
· Il y a 20h
Pour être honnête, la puissance de calcul est la clé, non ?
L'IA et la fusion profonde avec le Web3 : construire un écosystème intelligent Internet décentralisé
Fusion de l'IA et du Web3 : construire l'infrastructure Internet de prochaine génération
Web3, en tant que nouveau paradigme Internet décentralisé, ouvert et transparent, présente des avantages naturels pour une combinaison avec l'IA. Dans une architecture centralisée traditionnelle, les ressources de calcul et de données pour l'IA sont strictement contrôlées, ce qui pose de nombreux défis tels que les goulets d'étranglement en termes de puissance de calcul, les fuites de données personnelles et l'opacité des algorithmes. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique dans le développement de l'IA grâce à des réseaux de puissance de calcul partagés, des marchés de données ouverts et des calculs en préservant la vie privée. Parallèlement, l'IA peut également apporter de nombreuses capacités à Web3, comme l'optimisation des contrats intelligents et des algorithmes anti-fraude, contribuant ainsi à sa construction écosystémique. Par conséquent, explorer la combinaison de Web3 et de l'IA est crucial pour construire les infrastructures de la prochaine génération d'Internet et libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.
Données pilotées : La base solide de l'IA et du Web3
Les données sont le moteur principal du développement de l'IA, tout comme le carburant pour un moteur. Les modèles d'IA ont besoin de digérer une grande quantité de données de haute qualité pour acquérir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement. Les données fournissent non seulement une base d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique, mais déterminent également la précision et la fiabilité des modèles.
Dans les modèles traditionnels de collecte et d'utilisation des données d'IA centralisés, plusieurs problèmes majeurs existent :
Web3 peut résoudre les points douloureux des modèles traditionnels grâce à un nouveau paradigme de données décentralisées :
Cependant, l'acquisition de données dans le monde réel présente également certains problèmes, tels que la qualité inégale des données, la difficulté de traitement, ainsi que le manque de diversité et de représentativité. Les données synthétiques pourraient être la star du futur du secteur des données Web3. Basées sur la technologie de l'IA générative et la simulation, les données synthétiques peuvent imiter les propriétés des données réelles, servant de complément efficace aux données réelles, améliorant ainsi l'efficacité de l'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, le commerce sur les marchés financiers et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré leur potentiel d'application mûr.
Protection de la vie privée : le rôle de la FHE dans le Web3
À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un sujet de préoccupation mondiale. L'adoption de réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne reflète une stricte protection de la vie privée des individus. Cependant, cela pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, ce qui limite sans aucun doute le potentiel et la capacité de raisonnement des modèles d'IA.
FHE, ou chiffrement homomorphe complet, permet d'effectuer des opérations de calcul directement sur des données chiffrées sans avoir besoin de déchiffrer les données, et le résultat du calcul est identique à celui obtenu en effectuant le même calcul sur des données en clair.
FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant à la puissance de calcul GPU d'exécuter des tâches d'entraînement et d'inférence de modèles dans un environnement sans toucher aux données brutes. Cela apporte un énorme avantage aux entreprises d'IA. Elles peuvent ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.
FHEML prend en charge le traitement cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les risques de fuite de données. De cette manière, FHEML renforce la confidentialité des données et offre un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA.
FHEML est un complément à ZKML, ZKML prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML met l'accent sur le calcul sur des données cryptées pour maintenir la confidentialité des données.
Révolution de la puissance de calcul : Calcul AI dans un réseau décentralisé
La complexité de calcul des systèmes d'IA double tous les trois mois, entraînant une augmentation de la demande en puissance de calcul, dépassant largement l'offre actuelle de ressources informatiques. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langage nécessite une puissance de calcul énorme, équivalente à 355 années de temps d'entraînement sur un seul appareil. Cette pénurie de puissance de calcul limite non seulement les progrès de la technologie AI, mais rend également ces modèles avancés inaccessibles pour la plupart des chercheurs et développeurs.
En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et le ralentissement de l'amélioration des performances des microprocesseurs, ainsi que la pénurie de puces due à des facteurs de chaîne d'approvisionnement et géopolitiques, aggravent encore le problème de l'approvisionnement en puissance de calcul. Les professionnels de l'IA se retrouvent dans une situation délicate : soit ils achètent leur propre matériel, soit ils louent des ressources cloud, et ils ont un besoin urgent d'un service de calcul à la demande et économique.
Le réseau décentralisé de puissance de calcul AI agrège les ressources GPU inactives à l'échelle mondiale, offrant aux entreprises d'IA un marché de puissance de calcul à la fois économique et facilement accessible. Les demandeurs de puissance de calcul peuvent publier des tâches de calcul sur le réseau, les contrats intelligents attribuant les tâches aux nœuds de mineurs qui contribuent en puissance de calcul, les mineurs exécutent les tâches et soumettent les résultats, et après vérification, ils reçoivent des récompenses en points. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à résoudre les problèmes de goulot d'étranglement en matière de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.
En plus des réseaux de puissance décentralisés généraux, il existe des plateformes spécialisées dans l'entraînement de l'IA, ainsi que des réseaux de puissance dédiés à l'inférence de l'IA.
Les réseaux de puissance de calcul décentralisés offrent un marché de puissance de calcul équitable et transparent, brisant les monopoles, réduisant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité de l'utilisation de la puissance de calcul. Dans l'écosystème web3, les réseaux de puissance de calcul décentralisés joueront un rôle clé, attirant l'adhésion de plus d'applications décentralisées innovantes et contribuant ensemble au développement et à l'application des technologies AI.
DePIN : Web3 habilite l'IA Edge
Imaginez que votre téléphone, votre montre intelligente, voire vos appareils intelligents à la maison, soient tous capables de faire fonctionner l'IA - c'est là toute la magie de l'Edge AI. Cela permet de traiter les données à la source, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. La technologie Edge AI a déjà été appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome.
Dans le domaine du Web3, nous avons un nom plus familier - DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, DePIN peut renforcer la protection de la vie privée des utilisateurs et réduire le risque de fuites de données en traitant les données localement ; le mécanisme économique des tokens natifs du Web3 peut inciter les nœuds DePIN à fournir des ressources de calcul, construisant ainsi un écosystème durable.
Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une certaine blockchain publique, devenant l'une des plateformes de blockchain publique de choix pour le déploiement de projets. La haute TPS, les faibles frais de transaction et l'innovation technique de cette blockchain publique offrent un fort soutien aux projets DePIN. Actuellement, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette blockchain publique dépasse 10 milliards de dollars, et certains projets connus ont déjà réalisé des avancées significatives.
IMO : Nouveau paradigme de publication des modèles d'IA
Le concept d'IMO a été proposé pour la première fois par un certain protocole, tokenisant les modèles d'IA.
Dans un modèle traditionnel, en raison de l'absence de mécanisme de partage des revenus, une fois qu'un modèle d'IA est développé et mis sur le marché, il est souvent difficile pour le développeur d'obtenir des revenus continus de son utilisation ultérieure, surtout lorsque le modèle est intégré dans d'autres produits et services, il est difficile pour le créateur original de suivre son utilisation, sans parler d'en tirer des revenus. De plus, la performance et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui rend difficile pour les investisseurs et les utilisateurs potentiels d'évaluer leur véritable valeur, limitant ainsi la reconnaissance sur le marché et le potentiel commercial des modèles.
IMO offre un nouveau moyen de financement et de partage de valeur pour les modèles AI open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO et partager les bénéfices générés par le modèle par la suite. Un certain protocole utilise une norme ERC spécifique, combinant les oracles AI et la technologie OPML pour garantir l'authenticité du modèle AI et permettre aux détenteurs de jetons de partager les bénéfices.
Le mode IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché des cryptomonnaies et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies de l'IA. L'IMO est actuellement encore à un stade d'expérimentation précoce, mais avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de la participation, son innovation et sa valeur potentielle méritent notre attente.
Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive
L'Agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière indépendante et prendre des mesures appropriées pour atteindre des objectifs définis. Avec le soutien de grands modèles linguistiques, l'Agent IA peut non seulement comprendre le langage naturel, mais aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. Ils peuvent agir en tant qu'assistants virtuels, apprenant les préférences des utilisateurs à travers leurs interactions et fournissant des solutions personnalisées. Même sans instructions explicites, l'Agent IA peut également résoudre des problèmes de manière autonome, améliorer l'efficacité et créer de la nouvelle valeur.
Une plateforme d'application native AI ouverte propose un ensemble d'outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de connecter des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu AI équitable et ouvert. En utilisant la technologie AI générative, elle permet aux individus de devenir des super créateurs. Cette plateforme a entraîné des modèles de langage spécialisés, rendant le jeu de rôle plus humain ; la technologie de clonage vocal peut accélérer l'interaction personnalisée des produits AI, réduisant le coût de synthèse vocale de 99 %, le clonage vocal ne prenant qu'une minute. Grâce à l'agent AI personnalisé de cette plateforme, il peut actuellement être utilisé dans divers domaines tels que les chats vidéo, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.
Dans la fusion de Web3 et de l'IA, il s'agit actuellement davantage d'explorer le niveau des infrastructures, comment obtenir des données de haute qualité, protéger la vie privée des données, comment héberger des modèles sur la chaîne, comment améliorer l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée, comment valider les grands modèles de langage, etc. Avec l'amélioration progressive de ces infrastructures, nous avons des raisons de croire que la fusion de Web3 et de l'IA donnera naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.