A fusão da IA e Web3: construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet

Web3, como um novo paradigma da internet descentralizada, aberta e transparente, tem uma vantagem natural de combinação com a IA. Sob a arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA são rigorosamente controlados, enfrentando desafios como gargalos de poder computacional, vazamentos de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova dinâmica no desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitos recursos para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, apoiando a construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder computacional.

Dados impulsionados: A sólida base da IA e do Web3

Os dados são a força motriz central para o desenvolvimento da IA, assim como o combustível é para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte 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 dos modelos.

Na tradicional abordagem centralizada de obtenção e utilização de dados de IA, existem os seguintes problemas principais:

• O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando a sua assunção por pequenas e médias empresas.
• Os recursos de dados são monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados.
• O risco de vazamento e abuso de dados pessoais

O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com uma nova paradigma de dados descentralizados:

• Os usuários podem vender rede ociosa para empresas de IA, capturando dados da rede de forma descentralizada, que, após limpeza e conversão, fornecem dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
• Adotar o modo "label to earn", incentivando trabalhadores globais a participar na rotulagem de dados através de tokens, reunindo conhecimento especializado global e aumentando a capacidade de análise de dados.
• A plataforma de troca de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para as partes interessadas em dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.

Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real também apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variável, a dificuldade de processamento, a diversidade e a falta de representatividade. Os dados sintéticos podem ser a estrela do futuro na área de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos conseguem simular as características dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, aumentando a eficiência do uso de dados. Em campos como condução autónoma, negociações em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação maduro.

Proteção da Privacidade: O Papel da FHE no Web3

Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global. A introdução de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido aos riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.

FHE, ou criptografia homomórfica completa, permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado de cálculos realizados nos dados em texto claro.

FHE fornece uma proteção sólida para a computação de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos sem tocar nos dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura enquanto protegem segredos comerciais.

FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. Dessa forma, o FHEML fortalece a privacidade dos dados e fornece 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 sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.

Revolução da Computação: Cálculo 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 capacidade de processamento, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um grande modelo de linguagem requer uma enorme capacidade de processamento, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de capacidade de processamento não apenas limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna esses modelos de IA avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.

Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs 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 de computação ainda mais grave. Os profissionais de IA enfrentam um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos na nuvem; eles precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.

A rede de computação de IA descentralizada, ao agregar recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece um mercado de computação que é tanto econômico quanto acessível para empresas de IA. Os solicitantes de poder computacional podem publicar tarefas de computação na rede, contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder computacional, os mineradores executam as tarefas e enviam os resultados, e após verificação, recebem recompensas em pontos. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de computação em áreas como a IA.

Além das redes de computação descentralizadas gerais, existem também plataformas focadas no treinamento de IA e redes de computação dedicadas à inferência de IA.

Redes de computação descentralizadas oferecem 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, as redes de computação descentralizadas desempenharão um papel fundamental, atraindo mais dapps inovadores para colaborar no avanço e aplicação da tecnologia de IA.

DePIN: Web3 capacitando Edge AI

Imagine que o seu telemóvel, smartwatch e até dispositivos inteligentes na sua casa têm a capacidade de executar inteligência artificial - essa é a atratividade da Edge AI. Ela permite que o processamento ocorra na origem da geração de dados, resultando em baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo que protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já está sendo aplicada em áreas críticas como a condução autónoma.

No domínio 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 do usuário e reduzir o risco de vazamento de dados ao processar dados localmente; o mecanismo de economia 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 de blockchain preferidas para o desenvolvimento de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica desta blockchain pública oferecem um forte suporte aos projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nesta blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos conhecidos já alcançaram avanços significativos.

IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA

O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um certo protocolo, tokenizando modelos de IA.

No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, uma vez que um 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 a outros produtos e serviços, os criadores originais têm dificuldade em rastrear o uso, quanto mais obter receitas a partir disso. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento do modelo no mercado e seu potencial comercial.

O IMO oferece uma nova forma de apoio financeiro e partilha de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e partilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza um padrão ERC específico, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam partilhar os lucros.

O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração em código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e deu impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está na fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial merecem nossa expectativa.

Agente de IA: A nova era da experiência interativa

O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações apropriadas para alcançar objetivos definidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só pode entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem funcionar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos utilizadores através da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções explícitas, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autónoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.

Uma plataforma aberta nativa de aplicações de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funções, aparência e som dos robôs, além de conectar-se a repositórios de conhecimento externos, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA generativa, capacita indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem grande especializado, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; 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 AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como chat por vídeo, aprendizado de idiomas, geração de imagens e muito mais.

Na fusão entre Web3 e AI, 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 do poder computacional descentralizado, e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essa infraestrutura é gradualmente aprimorada, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e AI dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.