Слияние Web3 и ИИ: создание Децентрализованной умной экосистемы
В последнее время в области ИИ одной из горячих тем является концепция "суверенного ИИ". Это вызывает размышления о том, как построить ИИ-систему, которая будет удовлетворять потребности криптосообщества и одновременно балансировать между Децентрализация и интеллектуальностью. Возможным ответом может стать реализация через Web3+AI.
Основатель Ethereum Виталик Бутерин в одной из статей исследовал синергетический эффект между криптотехнологиями и ИИ. Он отметил, что децентрализация криптотехнологий может сбалансировать централизацию ИИ; прозрачность блокчейна может компенсировать непрозрачность ИИ; а технологии блокчейна также способствуют хранению и отслеживанию данных, необходимых для ИИ. Эта синергия пронизывает всю экосистему Web3+AI.
В настоящее время большинство проектов Web3+AI стремятся использовать технологии блокчейн для решения проблем инфраструктуры в AI-отрасли, в то время как некоторые проекты пытаются использовать AI для решения конкретных проблем в приложениях Web3. Экосистема индустрии Web3+AI в основном охватывает следующие четыре аспекта:
1. Уровень вычислительной мощности: Активация вычислительных ресурсов
В последние годы требуемая мощность для обучения крупных моделей ИИ растет экспоненциально, что приводит к дисбалансу между спросом и предложением вычислительных мощностей, и цены на оборудование, такое как GPU, резко возросли. В то же время на рынке существует большое количество неиспользуемых ресурсов средней и низкой мощности. Технология Web3 может создать распределенную сеть вычислительных мощностей, обеспечивая аренду и совместное использование ресурсов, тем самым удовлетворяя разнообразные потребности приложений ИИ и значительно снижая затраты.
Сегментация уровня вычислительной мощности включает в себя:
AI-тренировка специализированной Децентрализация вычислительной мощности
Искусственный интеллект для децентрализованной вычислительной мощности
3D рендеринг специализированная Децентрализация мощность
Основное преимущество токенизации вычислительных ресурсов в Web3+AI заключается в том, что с помощью токенов можно быстро расширить масштаб сети, предоставляя высокоэффективные вычислительные ресурсы для удовлетворения потребностей в вычислительных мощностях среднего и низкого уровня.
2. Уровень данных: Токенизация данных
Данные являются ключевым ресурсом для развития ИИ. В традиционных моделях большое количество пользовательских данных сосредоточено в руках немногих крупных компаний, и обычным стартапам сложно получить широкие данные. Слияние Web3 и ИИ может сделать процессы сбора данных, аннотирования и распределенного хранения более дешевыми и прозрачными, а также позволить пользователям получать от этого выгоду.
Проекты уровня данных в основном включают:
Проекты по сбору данных
Проекты в области торговли данными
Проекты по аннотированию данных
Проекты класса источников данных блокчейн
Децентрализация хранилищ проектов
Эти проекты сталкиваются с серьезными трудностями при разработке модели токенов, поскольку стандартизировать данные сложнее, чем вычислительную мощность.
3. Уровень платформы: капитализация ценности платформы
Платформенные проекты направлены на интеграцию различных ресурсов в области ИИ, включая данные, вычислительные мощности, модели, разработчиков ИИ и блокчейн и т.д. Они предлагают удобные решения для различных потребностей, такие как создание платформы zkML для повышения доверия и прозрачности вывода машинного обучения.
Некоторые проекты сосредоточены на разработке блокчейн-уровня, специализированного для ИИ, предоставляя универсальные компоненты и SDK, чтобы помочь приложениям Web3+AI быстро строиться и развиваться. Есть и такие проекты, которые стремятся создать платформу Agent Network, предлагая услуги по созданию AI Agent для различных сценариев.
Эти проекты в основном используют токены для захвата стоимости платформы, мотивируя всех участников совместно строить экосистему.
4. Уровень приложений: капитализация ценности AI
Проекты на уровне приложений в основном исследуют, как использовать ИИ для решения конкретных проблем в приложениях Web3. Виталик Бутерин предложил два значимых направления:
ИИ как участник Web3: например, в Web3-играх ИИ может быстро понимать правила и эффективно выполнять задачи от имени игрока; в DEX ИИ широко используется для арбитражной торговли; на предсказательных рынках ИИ-агент может использовать большое количество данных и знаний для анализа и прогнозирования.
Создание масштабируемого Децентрализованного частного ИИ: Решение беспокойств пользователей о черном ящике ИИ, предвзятости и потенциальном мошенничестве, предоставив сообществу право дистрибутивного управления ИИ.
На данный момент в слое приложений Web3+AI еще не появилось крупных влиятельных проектов, но потенциал огромен.
Заключение
Слияние Web3 и ИИ все еще находится на ранней стадии, и в отрасли существуют различные мнения о его перспективах развития. Мы надеемся, что это слияние сможет создать более ценные продукты, чем централизованный ИИ, освободившись от ярлыков "контроль гигантов" и "монополия", и реализовать "совместное управление ИИ" более общественным образом. Возможно, более глубокое участие и управление позволят человечеству испытать большее уважение к ИИ и уменьшить страх.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Web3+AI интеграция: четыре уровня построения Децентрализация интеллектуальной экосистемы
Слияние Web3 и ИИ: создание Децентрализованной умной экосистемы
В последнее время в области ИИ одной из горячих тем является концепция "суверенного ИИ". Это вызывает размышления о том, как построить ИИ-систему, которая будет удовлетворять потребности криптосообщества и одновременно балансировать между Децентрализация и интеллектуальностью. Возможным ответом может стать реализация через Web3+AI.
Основатель Ethereum Виталик Бутерин в одной из статей исследовал синергетический эффект между криптотехнологиями и ИИ. Он отметил, что децентрализация криптотехнологий может сбалансировать централизацию ИИ; прозрачность блокчейна может компенсировать непрозрачность ИИ; а технологии блокчейна также способствуют хранению и отслеживанию данных, необходимых для ИИ. Эта синергия пронизывает всю экосистему Web3+AI.
В настоящее время большинство проектов Web3+AI стремятся использовать технологии блокчейн для решения проблем инфраструктуры в AI-отрасли, в то время как некоторые проекты пытаются использовать AI для решения конкретных проблем в приложениях Web3. Экосистема индустрии Web3+AI в основном охватывает следующие четыре аспекта:
1. Уровень вычислительной мощности: Активация вычислительных ресурсов
В последние годы требуемая мощность для обучения крупных моделей ИИ растет экспоненциально, что приводит к дисбалансу между спросом и предложением вычислительных мощностей, и цены на оборудование, такое как GPU, резко возросли. В то же время на рынке существует большое количество неиспользуемых ресурсов средней и низкой мощности. Технология Web3 может создать распределенную сеть вычислительных мощностей, обеспечивая аренду и совместное использование ресурсов, тем самым удовлетворяя разнообразные потребности приложений ИИ и значительно снижая затраты.
Сегментация уровня вычислительной мощности включает в себя:
Основное преимущество токенизации вычислительных ресурсов в Web3+AI заключается в том, что с помощью токенов можно быстро расширить масштаб сети, предоставляя высокоэффективные вычислительные ресурсы для удовлетворения потребностей в вычислительных мощностях среднего и низкого уровня.
2. Уровень данных: Токенизация данных
Данные являются ключевым ресурсом для развития ИИ. В традиционных моделях большое количество пользовательских данных сосредоточено в руках немногих крупных компаний, и обычным стартапам сложно получить широкие данные. Слияние Web3 и ИИ может сделать процессы сбора данных, аннотирования и распределенного хранения более дешевыми и прозрачными, а также позволить пользователям получать от этого выгоду.
Проекты уровня данных в основном включают:
Эти проекты сталкиваются с серьезными трудностями при разработке модели токенов, поскольку стандартизировать данные сложнее, чем вычислительную мощность.
3. Уровень платформы: капитализация ценности платформы
Платформенные проекты направлены на интеграцию различных ресурсов в области ИИ, включая данные, вычислительные мощности, модели, разработчиков ИИ и блокчейн и т.д. Они предлагают удобные решения для различных потребностей, такие как создание платформы zkML для повышения доверия и прозрачности вывода машинного обучения.
Некоторые проекты сосредоточены на разработке блокчейн-уровня, специализированного для ИИ, предоставляя универсальные компоненты и SDK, чтобы помочь приложениям Web3+AI быстро строиться и развиваться. Есть и такие проекты, которые стремятся создать платформу Agent Network, предлагая услуги по созданию AI Agent для различных сценариев.
Эти проекты в основном используют токены для захвата стоимости платформы, мотивируя всех участников совместно строить экосистему.
4. Уровень приложений: капитализация ценности AI
Проекты на уровне приложений в основном исследуют, как использовать ИИ для решения конкретных проблем в приложениях Web3. Виталик Бутерин предложил два значимых направления:
ИИ как участник Web3: например, в Web3-играх ИИ может быстро понимать правила и эффективно выполнять задачи от имени игрока; в DEX ИИ широко используется для арбитражной торговли; на предсказательных рынках ИИ-агент может использовать большое количество данных и знаний для анализа и прогнозирования.
Создание масштабируемого Децентрализованного частного ИИ: Решение беспокойств пользователей о черном ящике ИИ, предвзятости и потенциальном мошенничестве, предоставив сообществу право дистрибутивного управления ИИ.
На данный момент в слое приложений Web3+AI еще не появилось крупных влиятельных проектов, но потенциал огромен.
Заключение
Слияние Web3 и ИИ все еще находится на ранней стадии, и в отрасли существуют различные мнения о его перспективах развития. Мы надеемся, что это слияние сможет создать более ценные продукты, чем централизованный ИИ, освободившись от ярлыков "контроль гигантов" и "монополия", и реализовать "совместное управление ИИ" более общественным образом. Возможно, более глубокое участие и управление позволят человечеству испытать большее уважение к ИИ и уменьшить страх.