Быстрое развитие искусственного интеллекта(AI) и технологий Web3 ведет к технологической революции. ИИ достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц и обработка естественного языка, а объем рынка в 2023 году составит 200 миллиардов долларов. В то же время основанный на блокчейне Web3 меняет ландшафт интернета, предоставляя пользователям контроль над данными, а его рыночная капитализация достигла 25 триллионов долларов. Сочетание ИИ и Web3 становится особенно актуальным направлением инноваций.
В данной статье будут рассмотрены текущее состояние развития AI+Web3, потенциальная ценность и возникающие вызовы. Мы проанализируем ситуацию с текущими проектами, углубленно обсудим существующие ограничения и предоставим рекомендации для заинтересованных специалистов.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, Web3 изменяет производственные отношения. Какие искры могут возникнуть при объединении этих двух? Давайте сначала проанализируем трудности и возможности роста, с которыми они сталкиваются, а затем обсудим, как они могут дополнить друг друга.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные:
Вычислительная мощность: ИИ требует масштабной вычислительной мощности для обработки данных и обучения моделей. В последние годы развитие аппаратного обеспечения, такого как GPU, значительно способствовало прогрессу ИИ. Тем не менее, получение и управление масштабной вычислительной мощностью по-прежнему сталкивается с проблемами стоимости и сложности.
Алгоритмы: AI-алгоритмы являются основой системы и включают традиционные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности AI. Постоянное совершенствование алгоритмов может повысить точность и обобщающую способность.
Данные: масштабные и высококачественные данные являются основой для обучения моделей ИИ. Разнообразные наборы данных помогают улучшить производительность модели. Однако получение данных в некоторых областях может быть затруднено.
Кроме того, ИИ также сталкивается с проблемами объяснимости, прозрачности и т. д. Многие бизнес-модели ИИ-проектов также не достаточно ясны.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В Web3 также существует множество проблем, включая:
Недостаточные возможности анализа данных
Плохой пользовательский опыт
Уязвимости безопасности смарт-контрактов
Риск хакерских атак
Искусственный интеллект как инструмент производства имеет большие возможности в этих областях.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 способствует AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С ростом спроса на ИИ ресурсы вычислительной мощности, такие как GPU, становятся дефицитом. Проекты Web3 предоставляют децентрализованные вычислительные мощности через токенизированное вознаграждение, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты соединяют мировые неиспользуемые вычислительные мощности для поддержки ИИ.
Децентрализованные вычислительные мощности в основном используются для вывода ИИ, а не для обучения. Поскольку обучение больших моделей требует больших объемов данных и высокой пропускной способности, оно имеет строгие требования к физическому расстоянию между узлами вычислительных мощностей, и распределенные вычислительные мощности трудно удовлетворить этим требованиям. Однако для задач, таких как вывод и другие легковесные задачи, децентрализованные вычислительные мощности все еще имеют огромный потенциал.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты пытаются создать рынок услуг по алгоритмам ИИ на основе децентрализованных технологий. Например, Bittensor привлекает участников модели с помощью токенов, предлагая пользователям разнообразные возможности ИИ. Эта модель может занять значительное место в будущем ИИ-ландшафте.
Децентрализованный сбор данных
Данные являются ключевым ресурсом для ИИ. Некоторые проекты, такие как PublicAI, используют токены для стимулирования пользователей к внесению данных, предоставляя более богатые источники данных для обучения ИИ. Это помогает сломать монополию данных крупных платформ и способствует открытому развитию ИИ.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология нулевого знания позволяет осуществлять верификацию данных при защите конфиденциальности. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет проводить обучение и вывод моделей без раскрытия исходных данных. Это открывает новые подходы к решению проблем конфиденциальности в области ИИ.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
ИИ поддерживает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления анализа данных и прогнозирования. Например, Pond использует алгоритмы AI для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI помогает пользователям предсказывать ценовые тренды. Платформы, такие как Numerai, поощряют участников использовать AI для прогнозирования финансовых рынков.
Персонализированное обслуживание
ИИ может оптимизировать пользовательский опыт в проектах Web3. Например, инструмент Wand от Dune использует большие языковые модели для генерации SQL-запросов, снижая порог входа для пользователей. Некоторые контентные платформы также интегрируют ИИ для обобщения и рекомендации контента.
ИИ аудит смарт-контрактов
ИИ может эффективно выявлять уязвимости в смарт-контрактах. Например, 0x0.ai предоставляет услуги аудита смарт-контрактов с использованием ИИ, что помогает повысить безопасность экосистемы Web3.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия децентрализованной вычислительной мощности
По сравнению с централизованными сервисами, децентрализованные вычислительные мощности сталкиваются с такими проблемами, как производительность, стабильность и удобство использования. Особенно в области обучения больших моделей, из-за строгих требований к многокарточной параллельной работе и пропускной способности связи, децентрализованные решения трудно реализовать.
Слияние AI и Web3 недостаточно глубокое
В настоящее время многие проекты лишь поверхностно используют ИИ, не демонстрируя глубокой интеграции с Web3. Некоторые команды подчеркивают концепцию ИИ больше по маркетинговым соображениям, чем из-за реальных инноваций.
Экономика токенов становится буфером
Некоторые AI-проекты используют повествование Web3 и токеномику для привлечения пользователей и инвестиций. Однако действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности AI-проектов, еще нуждается в дополнительной проверке.
Итоги
Слияние AI и Web3 открывает широкие перспективы для технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 интеллектуальные возможности, а Web3, в свою очередь, предлагает AI децентрализованную инфраструктуру и механизмы стимулирования. Несмотря на то, что в настоящее время мы находимся на ранней стадии и сталкиваемся с множеством проблем, исследования в этой области обязательно приведут к технологическому прогрессу и социальным изменениям. В будущем мы можем ожидать больше глубокой интеграции AI и Web3 в виде новых инноваций, создавая более умную, открытую и справедливую экономическую и социальную систему.
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» .
7 Лайков
Награда
7
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MainnetDelayedAgain
· 08-08 05:23
Данные статистики показывают оценку в 25 триллионов, ожидая мошенничества
Слияние AI и Web3: столкновение рынков в 200 миллиардов и 25 триллионов долларов
Слияние AI и Web3: возможности и вызовы
Быстрое развитие искусственного интеллекта(AI) и технологий Web3 ведет к технологической революции. ИИ достиг значительных прорывов в таких областях, как распознавание лиц и обработка естественного языка, а объем рынка в 2023 году составит 200 миллиардов долларов. В то же время основанный на блокчейне Web3 меняет ландшафт интернета, предоставляя пользователям контроль над данными, а его рыночная капитализация достигла 25 триллионов долларов. Сочетание ИИ и Web3 становится особенно актуальным направлением инноваций.
В данной статье будут рассмотрены текущее состояние развития AI+Web3, потенциальная ценность и возникающие вызовы. Мы проанализируем ситуацию с текущими проектами, углубленно обсудим существующие ограничения и предоставим рекомендации для заинтересованных специалистов.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ повышает производительность, Web3 изменяет производственные отношения. Какие искры могут возникнуть при объединении этих двух? Давайте сначала проанализируем трудности и возможности роста, с которыми они сталкиваются, а затем обсудим, как они могут дополнить друг друга.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-индустрия
Ключевыми элементами ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные:
Вычислительная мощность: ИИ требует масштабной вычислительной мощности для обработки данных и обучения моделей. В последние годы развитие аппаратного обеспечения, такого как GPU, значительно способствовало прогрессу ИИ. Тем не менее, получение и управление масштабной вычислительной мощностью по-прежнему сталкивается с проблемами стоимости и сложности.
Алгоритмы: AI-алгоритмы являются основой системы и включают традиционные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения. Выбор и проектирование алгоритмов имеют решающее значение для производительности AI. Постоянное совершенствование алгоритмов может повысить точность и обобщающую способность.
Данные: масштабные и высококачественные данные являются основой для обучения моделей ИИ. Разнообразные наборы данных помогают улучшить производительность модели. Однако получение данных в некоторых областях может быть затруднено.
Кроме того, ИИ также сталкивается с проблемами объяснимости, прозрачности и т. д. Многие бизнес-модели ИИ-проектов также не достаточно ясны.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В Web3 также существует множество проблем, включая:
Искусственный интеллект как инструмент производства имеет большие возможности в этих областях.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 способствует AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С ростом спроса на ИИ ресурсы вычислительной мощности, такие как GPU, становятся дефицитом. Проекты Web3 предоставляют децентрализованные вычислительные мощности через токенизированное вознаграждение, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты соединяют мировые неиспользуемые вычислительные мощности для поддержки ИИ.
Децентрализованные вычислительные мощности в основном используются для вывода ИИ, а не для обучения. Поскольку обучение больших моделей требует больших объемов данных и высокой пропускной способности, оно имеет строгие требования к физическому расстоянию между узлами вычислительных мощностей, и распределенные вычислительные мощности трудно удовлетворить этим требованиям. Однако для задач, таких как вывод и другие легковесные задачи, децентрализованные вычислительные мощности все еще имеют огромный потенциал.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Некоторые проекты пытаются создать рынок услуг по алгоритмам ИИ на основе децентрализованных технологий. Например, Bittensor привлекает участников модели с помощью токенов, предлагая пользователям разнообразные возможности ИИ. Эта модель может занять значительное место в будущем ИИ-ландшафте.
Децентрализованный сбор данных
Данные являются ключевым ресурсом для ИИ. Некоторые проекты, такие как PublicAI, используют токены для стимулирования пользователей к внесению данных, предоставляя более богатые источники данных для обучения ИИ. Это помогает сломать монополию данных крупных платформ и способствует открытому развитию ИИ.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология нулевого знания позволяет осуществлять верификацию данных при защите конфиденциальности. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет проводить обучение и вывод моделей без раскрытия исходных данных. Это открывает новые подходы к решению проблем конфиденциальности в области ИИ.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
ИИ поддерживает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие проекты Web3 начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления анализа данных и прогнозирования. Например, Pond использует алгоритмы AI для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI помогает пользователям предсказывать ценовые тренды. Платформы, такие как Numerai, поощряют участников использовать AI для прогнозирования финансовых рынков.
Персонализированное обслуживание
ИИ может оптимизировать пользовательский опыт в проектах Web3. Например, инструмент Wand от Dune использует большие языковые модели для генерации SQL-запросов, снижая порог входа для пользователей. Некоторые контентные платформы также интегрируют ИИ для обобщения и рекомендации контента.
ИИ аудит смарт-контрактов
ИИ может эффективно выявлять уязвимости в смарт-контрактах. Например, 0x0.ai предоставляет услуги аудита смарт-контрактов с использованием ИИ, что помогает повысить безопасность экосистемы Web3.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия децентрализованной вычислительной мощности
По сравнению с централизованными сервисами, децентрализованные вычислительные мощности сталкиваются с такими проблемами, как производительность, стабильность и удобство использования. Особенно в области обучения больших моделей, из-за строгих требований к многокарточной параллельной работе и пропускной способности связи, децентрализованные решения трудно реализовать.
Слияние AI и Web3 недостаточно глубокое
В настоящее время многие проекты лишь поверхностно используют ИИ, не демонстрируя глубокой интеграции с Web3. Некоторые команды подчеркивают концепцию ИИ больше по маркетинговым соображениям, чем из-за реальных инноваций.
Экономика токенов становится буфером
Некоторые AI-проекты используют повествование Web3 и токеномику для привлечения пользователей и инвестиций. Однако действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности AI-проектов, еще нуждается в дополнительной проверке.
Итоги
Слияние AI и Web3 открывает широкие перспективы для технологических инноваций и экономического развития. AI может предоставить Web3 интеллектуальные возможности, а Web3, в свою очередь, предлагает AI децентрализованную инфраструктуру и механизмы стимулирования. Несмотря на то, что в настоящее время мы находимся на ранней стадии и сталкиваемся с множеством проблем, исследования в этой области обязательно приведут к технологическому прогрессу и социальным изменениям. В будущем мы можем ожидать больше глубокой интеграции AI и Web3 в виде новых инноваций, создавая более умную, открытую и справедливую экономическую и социальную систему.