В последние годы быстрый рост технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлек широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект добился значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что приводит к трансформации и инновациям в различных отраслях. В то же время Web3 как новая сетевое моделирование меняет наше восприятие и использование Интернета. В данной статье будет рассмотрено текущее состояние развития сочетания AI и Web3, потенциальная ценность и возникающие вызовы.
Один. Текущее состояние развития AI и Web3
Рынок ИИ в 2023 году достигнет 200 миллиардов долларов, появилось множество гигантов, таких как OpenAI, Character.AI, Midjourney и др. Рынок Web3 достиг 25 триллионов долларов, проекты, такие как Bitcoin, Ethereum, Solana, появляются один за другим. Сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой для обсуждения как на Западе, так и на Востоке.
II. Способы взаимодействия AI и Web3
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается индустрия ИИ
Ключевые элементы ИИ включают вычислительную мощность, алгоритмы и данные.
В области вычислительной мощности: получение и управление крупномасштабной вычислительной мощностью дорого и сложно, что представляет собой вызов для стартапов и индивидуальных разработчиков.
В области алгоритмов: глубокое обучение требует большого объема данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость моделей и способность к обобщению все еще вызывают проблемы.
В области данных: сложно получить высококачественные и разнообразные данные, качество данных и защита конфиденциальности также являются проблемами.
Кроме того, необходимо решить проблемы интерпретируемости и прозрачности AI-моделей, а также неясности бизнес-моделей.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
Web3 имеет потенциал для улучшения в таких областях, как анализ данных, пользовательский опыт и безопасность смарт-контрактов. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет потенциальные области применения в этих сферах.
Три, Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
3.1 Web3 помогает AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
С ростом спроса на ИИ, предложение GPU не удовлетворяет потребности. Некоторые проекты Web3 пытаются предоставить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU через токены, обеспечивая вычислительную поддержку для клиентов ИИ.
Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, майнеров криптовалют и крупные компании. Проекты делятся на две категории: для ИИ-вывода и ИИ-обучения.
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты, такие как Bittensor, пытаются создать децентрализованный рынок сервисов AI-алгоритмов, связывая различные AI-модели, чтобы предоставить пользователям более разнообразный выбор.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Проекты такие как PublicAI реализуют децентрализованный сбор данных через систему токенов, предоставляя поддержку данных для обучения ИИ.
3.1.4 Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK
Проекты, такие как BasedAI, используют технологию нулевых знаний для защиты конфиденциальности пользователей в приложениях ИИ.
3.2 ИИ помогает Web3
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты интегрируют AI-сервисы для предоставления анализа данных и прогнозов, такие как Pond, BullBear AI и другие.
3.2.2 Персонализированные услуги
Платформы такие как Dune и Followin интегрируют ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по контенту и поисковым услугам.
3.2.3 AI-аудит смарт-контрактов
Проекты такие как 0x0.ai используют технологии ИИ для аудита кода смарт-контрактов, повышая безопасность.
Четыре. Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованная вычислительная мощность имеет недостатки в производительности, стабильности, доступности и сложности. В настоящее время она в основном ограничена ИИ-выводом, а не обучением, по следующим причинам:
Обучение ИИ требует огромного объема данных и пропускной способности, что делает его реализацию сложной.
Обучение больших моделей требует высокой стабильности, стоимость прерывания высока.
Многочисленные карты в параллельном режиме ограничены физическим расстоянием, распределенная вычислительная мощность трудно формирует кластер.
4.2 AI+Web3 сочетание довольно грубое
Многие проекты лишь поверхностно используют ИИ, не реализуя глубокую интеграцию с криптовалютами. Некоторые команды используют концепцию ИИ только на маркетинговом уровне, что говорит о недостатке инноваций.
4.3 Токеномика становится буфером для повествования AI проектов
Некоторые проекты направлены на решение финансовых трудностей, дополненных повествованием о Web3 и токеномикой. Однако действительно ли токеномика помогает AI-проектам решать реальные потребности, еще предстоит выяснить.
Пять, резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет новые возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить интеллектуальные сценарии приложений для Web3, в то время как Web3 предоставляет новые возможности для развития AI. Хотя мы все еще находимся на ранней стадии и сталкиваемся с множеством вызовов, объединяя интеллектуальный анализ AI и децентрализованные характеристики Web3, в будущем можно ожидать создания более умной, открытой и справедливой экономической социальной системы.
Посмотреть Оригинал
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» .
17 Лайков
Награда
17
4
Поделиться
комментарий
0/400
ImpermanentSage
· 15ч назад
Говорят так красиво, просто раздувают концепцию.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlatTax
· 07-30 03:55
Инновации зависят от технологий, зарабатывай на торговле криптовалютой.
Анализ текущего состояния, ценности и вызовов интеграции AI и Web3
Слияние ИИ и Web3: возможности и вызовы
В последние годы быстрый рост технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлек широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект добился значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что приводит к трансформации и инновациям в различных отраслях. В то же время Web3 как новая сетевое моделирование меняет наше восприятие и использование Интернета. В данной статье будет рассмотрено текущее состояние развития сочетания AI и Web3, потенциальная ценность и возникающие вызовы.
Один. Текущее состояние развития AI и Web3
Рынок ИИ в 2023 году достигнет 200 миллиардов долларов, появилось множество гигантов, таких как OpenAI, Character.AI, Midjourney и др. Рынок Web3 достиг 25 триллионов долларов, проекты, такие как Bitcoin, Ethereum, Solana, появляются один за другим. Сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой для обсуждения как на Западе, так и на Востоке.
II. Способы взаимодействия AI и Web3
2.1 Проблемы, с которыми сталкивается индустрия ИИ
Ключевые элементы ИИ включают вычислительную мощность, алгоритмы и данные.
В области вычислительной мощности: получение и управление крупномасштабной вычислительной мощностью дорого и сложно, что представляет собой вызов для стартапов и индивидуальных разработчиков.
В области алгоритмов: глубокое обучение требует большого объема данных и вычислительных ресурсов, интерпретируемость моделей и способность к обобщению все еще вызывают проблемы.
В области данных: сложно получить высококачественные и разнообразные данные, качество данных и защита конфиденциальности также являются проблемами.
Кроме того, необходимо решить проблемы интерпретируемости и прозрачности AI-моделей, а также неясности бизнес-моделей.
2.2 Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
Web3 имеет потенциал для улучшения в таких областях, как анализ данных, пользовательский опыт и безопасность смарт-контрактов. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет потенциальные области применения в этих сферах.
Три, Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
3.1 Web3 помогает AI
3.1.1 Децентрализованная вычислительная мощность
С ростом спроса на ИИ, предложение GPU не удовлетворяет потребности. Некоторые проекты Web3 пытаются предоставить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU через токены, обеспечивая вычислительную поддержку для клиентов ИИ.
Сторона предложения в основном включает облачных провайдеров, майнеров криптовалют и крупные компании. Проекты делятся на две категории: для ИИ-вывода и ИИ-обучения.
3.1.2 Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты, такие как Bittensor, пытаются создать децентрализованный рынок сервисов AI-алгоритмов, связывая различные AI-модели, чтобы предоставить пользователям более разнообразный выбор.
3.1.3 Децентрализованный сбор данных
Проекты такие как PublicAI реализуют децентрализованный сбор данных через систему токенов, предоставляя поддержку данных для обучения ИИ.
3.1.4 Защита пользовательской конфиденциальности в AI с использованием ZK
Проекты, такие как BasedAI, используют технологию нулевых знаний для защиты конфиденциальности пользователей в приложениях ИИ.
3.2 ИИ помогает Web3
3.2.1 Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты интегрируют AI-сервисы для предоставления анализа данных и прогнозов, такие как Pond, BullBear AI и другие.
3.2.2 Персонализированные услуги
Платформы такие как Dune и Followin интегрируют ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по контенту и поисковым услугам.
3.2.3 AI-аудит смарт-контрактов
Проекты такие как 0x0.ai используют технологии ИИ для аудита кода смарт-контрактов, повышая безопасность.
Четыре. Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
4.1 Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованная вычислительная мощность имеет недостатки в производительности, стабильности, доступности и сложности. В настоящее время она в основном ограничена ИИ-выводом, а не обучением, по следующим причинам:
4.2 AI+Web3 сочетание довольно грубое
Многие проекты лишь поверхностно используют ИИ, не реализуя глубокую интеграцию с криптовалютами. Некоторые команды используют концепцию ИИ только на маркетинговом уровне, что говорит о недостатке инноваций.
4.3 Токеномика становится буфером для повествования AI проектов
Некоторые проекты направлены на решение финансовых трудностей, дополненных повествованием о Web3 и токеномикой. Однако действительно ли токеномика помогает AI-проектам решать реальные потребности, еще предстоит выяснить.
Пять, резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет новые возможности для технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить интеллектуальные сценарии приложений для Web3, в то время как Web3 предоставляет новые возможности для развития AI. Хотя мы все еще находимся на ранней стадии и сталкиваемся с множеством вызовов, объединяя интеллектуальный анализ AI и децентрализованные характеристики Web3, в будущем можно ожидать создания более умной, открытой и справедливой экономической социальной системы.