Об'єднання AI та Web3: стан, виклики та перспективи на майбутнє
Швидкий розвиток штучного інтелекту(AI) та технологій Web3 веде до технічної революції. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич та обробка природної мови, у 2023 році обсяг ринку штучного інтелекту становитиме 200 мільярдів доларів. Водночас Web3, оснований на блокчейні, через децентралізовані технології перетворює інтернет, і нинішня ринкова капіталізація галузі вже досягла 25 трильйонів доларів. Спільне використання штучного інтелекту та Web3 стало гарячою темою для технологічних кіл Сходу та Заходу.
Ця стаття глибоко дослідить сучасний стан розвитку AI+Web3, потенційну цінність і виклики, з якими стикаються, щоб надати інсайти для відповідних фахівців і інвесторів.
Способи взаємодії AI та Web3
Виклики, з якими стикається галузь штучного інтелекту
Основні елементи галузі штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані. Що стосується обчислювальної потужності, отримання та управління масштабними обчислювальними ресурсами є дорогим, що є викликом для стартапів. В аспекті алгоритмів навчання моделей глибокого навчання потребує величезних обсягів даних і обчислювальних ресурсів, а також пояснювальність і стійкість моделей ще потребують покращення. Щодо даних, отримання високоякісних і різноманітних даних досі є складним завданням, а проблеми конфіденційності та безпеки даних також не можна ігнорувати. Крім того, чорна скринька моделей штучного інтелекту викликає занепокоєння громадськості щодо пояснювальності та прозорості.
Проблеми, з якими стикається індустрія Web3
Web3-індустрія також стикається з багатьма викликами, включаючи недостатню здатність до аналізу даних, поганий користувацький досвід, наявність вразливостей у смарт-контрактах тощо. ШІ, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах. ШІ може покращити здатність платформ Web3 до аналізу даних та прогнозування, оптимізувати користувацький досвід, надавати персоналізовані послуги, підвищувати безпеку та захист конфіденційності.
Аналіз стану проєктів AI+Web3
Web3 допомагає AI
Децентралізована обчислювальна потужність
Зі зростанням попиту на ШІ, дефіцит GPU став вузьким місцем в індустрії. Деякі проекти Web3 намагаються забезпечити обчислювальні послуги через децентралізований підхід, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти стимулюють користувачів вносити вільні обчислювальні потужності за допомогою токенів, щоб підтримати клієнтів ШІ. Сторона пропозиції в основному включає постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів і підприємства, які володіють великою кількістю GPU.
Децентралізовані проекти обчислювальної потужності в основному поділяються на дві категорії: для AI-інференції (, такі як Render, Akash ), та для AI-навчання (, такі як io.net, Gensyn ). AI-інференція має нижчі вимоги до обчислювальної потужності, що робить децентралізацію більш легкою; AI-навчання ж має вищі вимоги до обчислювальної потужності та пропускної здатності, що ускладнює реалізацію.
Децентралізована алгоритмічна модель
Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів ШІ, такі як Bittensor. Ця модель з'єднує кілька моделей ШІ і вибирає найвідповіднішу модель для надання послуг, залежно від потреб користувачів. На відміну від єдиної великої моделі, цей підхід потенційно пропонує більшу різноманітність і гнучкість.
Децентралізований збір даних
Дані є ключем до навчання ШІ, але наразі більшість платформ Web2 забороняє збір даних для навчання ШІ. Деякі проекти Web3 реалізують децентралізований збір даних за допомогою токенних стимулів, такі як PublicAI, що дозволяє користувачам вносити та перевіряти дані для навчання ШІ, отримуючи токенні винагороди.
Захист конфіденційності
Технологія нульового знання пропонує нові підходи до захисту конфіденційності в AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє здійснювати навчання моделей та інференцію без розкриття вихідних даних. Проекти, такі як BasedAI, досліджують комбінацію FHE з LLM, реалізуючи функції AI при захисті конфіденційності.
Штучний інтелект допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато Web3 проектів починають інтегрувати AI послуги для забезпечення аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI графові алгоритми для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних. Numerai проводить AI конкурс прогнозування фондового ринку, учасники можуть отримати токенні винагороди.
Персоналізовані послуги
Штучний інтелект використовується для оптимізації користувацького досвіду в проектах Web3. Наприклад, Dune інтегрував функцію SQL-запитів з підтримкою штучного інтелекту, Followin та IQ.wiki використовують штучний інтелект для узагальнення інформації, пов'язаної з блокчейном, а NFPrompt допомагає користувачам генерувати NFT за допомогою штучного інтелекту.
AI-аудит смарт-контрактів
ШІ також має застосування в аудиті смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує інструменти аудиту смарт-контрактів на базі ШІ, використовуючи машинне навчання для виявлення потенційних вразливостей у коді.
Децентралізовані обчислювальні потужності стикаються з такими викликами, як продуктивність, стабільність та доступність. У порівнянні з централізованими послугами, продуктивність і стабільність децентралізованих обчислювальних потужностей можуть бути нижчими. Крім того, децентралізовані обчислювальні потужності в даний час в основному підходять для AI-інференції, і важко задовольнити потреби в навчанні великих моделей. Це в основному обмежено:
Тренування великих моделей потребує дуже високої пропускної здатності та стабільності
Технологія NVLink від NVIDIA обмежує фізичну відстань між графічними процесорами.
Розподілена обчислювальна потужність важко утворює ефективні обчислювальні кластери
Отже, сценарії застосування децентралізованих обчислень можуть бути більш придатними для таких сфер, як AI-інференція, навчання малих та середніх моделей і обчислення на краю.
Поєднання AI та Web3 недостатньо глибоке
Наразі багато проектів AI+Web3 лише поверхнево поєднуються, не досягаючи справжньої глибокої інтеграції. Застосування AI часто обмежується підвищенням ефективності, бракує рідного злиття з криптовалютою. Деякі проекти навіть використовують концепцію AI лише з маркетинговою метою, позбавлені суттєвих інновацій.
Токеноміка стає буфером
Стикаючись із проблемами бізнес-моделі, деякі AI-проекти звертаються до Web3 за підтримкою токеноміки. Однак, чи справді токеноміка допомагає вирішити реальні потреби AI-проектів, чи це лише короткостроковий засіб для створення хайпу, варто обдумати.
Підсумок
Об'єднання AI та Web3 відкриває безмежні можливості для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 інтелектуальний аналіз та можливості прийняття рішень, тоді як Web3 забезпечує AI децентралізовану інфраструктуру та нові механізми стимулювання. Незважаючи на те, що на даний момент об'єднання перебуває на ранній стадії і стикається з багатьма викликами, у довгостроковій перспективі ця комбінація має потенціал для створення більш розумних, відкритих і справедливих економічних та соціальних систем.
В майбутньому ми очікуємо побачити більше інноваційних проєктів, які глибоко інтегрують ШІ та Web3, справді використовують синергію обох та створюють реальну цінність для користувачів і галузі. Водночас слід обережно ставитися до нинішнього буму, прагнучи інновацій, реально вирішувати актуальні потреби та сприяти здоровому розвитку технологій та застосувань.
! [Популяризація науки для новачків 丨Глибокий аналіз: з якими іскрами можуть зіткнутися AI та Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
6 лайків
Нагородити
6
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TokenDustCollector
· 6год тому
Просто граюся... Чи не можна ще більше перебільшити цифри?
Переглянути оригіналвідповісти на0
RiddleMaster
· 6год тому
Тільки така масштабність? 200 мільярдів доларів ще й хваляться?
Стан, виклики та перспективи інтеграції AI та Web3
Об'єднання AI та Web3: стан, виклики та перспективи на майбутнє
Швидкий розвиток штучного інтелекту(AI) та технологій Web3 веде до технічної революції. Штучний інтелект досяг значних проривів у таких сферах, як розпізнавання облич та обробка природної мови, у 2023 році обсяг ринку штучного інтелекту становитиме 200 мільярдів доларів. Водночас Web3, оснований на блокчейні, через децентралізовані технології перетворює інтернет, і нинішня ринкова капіталізація галузі вже досягла 25 трильйонів доларів. Спільне використання штучного інтелекту та Web3 стало гарячою темою для технологічних кіл Сходу та Заходу.
Ця стаття глибоко дослідить сучасний стан розвитку AI+Web3, потенційну цінність і виклики, з якими стикаються, щоб надати інсайти для відповідних фахівців і інвесторів.
Способи взаємодії AI та Web3
Виклики, з якими стикається галузь штучного інтелекту
Основні елементи галузі штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані. Що стосується обчислювальної потужності, отримання та управління масштабними обчислювальними ресурсами є дорогим, що є викликом для стартапів. В аспекті алгоритмів навчання моделей глибокого навчання потребує величезних обсягів даних і обчислювальних ресурсів, а також пояснювальність і стійкість моделей ще потребують покращення. Щодо даних, отримання високоякісних і різноманітних даних досі є складним завданням, а проблеми конфіденційності та безпеки даних також не можна ігнорувати. Крім того, чорна скринька моделей штучного інтелекту викликає занепокоєння громадськості щодо пояснювальності та прозорості.
Проблеми, з якими стикається індустрія Web3
Web3-індустрія також стикається з багатьма викликами, включаючи недостатню здатність до аналізу даних, поганий користувацький досвід, наявність вразливостей у смарт-контрактах тощо. ШІ, як інструмент підвищення продуктивності, має великий потенціал у цих сферах. ШІ може покращити здатність платформ Web3 до аналізу даних та прогнозування, оптимізувати користувацький досвід, надавати персоналізовані послуги, підвищувати безпеку та захист конфіденційності.
Аналіз стану проєктів AI+Web3
Web3 допомагає AI
Децентралізована обчислювальна потужність
Зі зростанням попиту на ШІ, дефіцит GPU став вузьким місцем в індустрії. Деякі проекти Web3 намагаються забезпечити обчислювальні послуги через децентралізований підхід, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти стимулюють користувачів вносити вільні обчислювальні потужності за допомогою токенів, щоб підтримати клієнтів ШІ. Сторона пропозиції в основному включає постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів і підприємства, які володіють великою кількістю GPU.
Децентралізовані проекти обчислювальної потужності в основному поділяються на дві категорії: для AI-інференції (, такі як Render, Akash ), та для AI-навчання (, такі як io.net, Gensyn ). AI-інференція має нижчі вимоги до обчислювальної потужності, що робить децентралізацію більш легкою; AI-навчання ж має вищі вимоги до обчислювальної потужності та пропускної здатності, що ускладнює реалізацію.
Децентралізована алгоритмічна модель
Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів ШІ, такі як Bittensor. Ця модель з'єднує кілька моделей ШІ і вибирає найвідповіднішу модель для надання послуг, залежно від потреб користувачів. На відміну від єдиної великої моделі, цей підхід потенційно пропонує більшу різноманітність і гнучкість.
Децентралізований збір даних
Дані є ключем до навчання ШІ, але наразі більшість платформ Web2 забороняє збір даних для навчання ШІ. Деякі проекти Web3 реалізують децентралізований збір даних за допомогою токенних стимулів, такі як PublicAI, що дозволяє користувачам вносити та перевіряти дані для навчання ШІ, отримуючи токенні винагороди.
Захист конфіденційності
Технологія нульового знання пропонує нові підходи до захисту конфіденційності в AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє здійснювати навчання моделей та інференцію без розкриття вихідних даних. Проекти, такі як BasedAI, досліджують комбінацію FHE з LLM, реалізуючи функції AI при захисті конфіденційності.
Штучний інтелект допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато Web3 проектів починають інтегрувати AI послуги для забезпечення аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI графові алгоритми для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних. Numerai проводить AI конкурс прогнозування фондового ринку, учасники можуть отримати токенні винагороди.
Персоналізовані послуги
Штучний інтелект використовується для оптимізації користувацького досвіду в проектах Web3. Наприклад, Dune інтегрував функцію SQL-запитів з підтримкою штучного інтелекту, Followin та IQ.wiki використовують штучний інтелект для узагальнення інформації, пов'язаної з блокчейном, а NFPrompt допомагає користувачам генерувати NFT за допомогою штучного інтелекту.
AI-аудит смарт-контрактів
ШІ також має застосування в аудиті смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує інструменти аудиту смарт-контрактів на базі ШІ, використовуючи машинне навчання для виявлення потенційних вразливостей у коді.
Обмеження та виклики AI+Web3 проєктів
Реальні перешкоди децентралізованих обчислювальних потужностей
Децентралізовані обчислювальні потужності стикаються з такими викликами, як продуктивність, стабільність та доступність. У порівнянні з централізованими послугами, продуктивність і стабільність децентралізованих обчислювальних потужностей можуть бути нижчими. Крім того, децентралізовані обчислювальні потужності в даний час в основному підходять для AI-інференції, і важко задовольнити потреби в навчанні великих моделей. Це в основному обмежено:
Отже, сценарії застосування децентралізованих обчислень можуть бути більш придатними для таких сфер, як AI-інференція, навчання малих та середніх моделей і обчислення на краю.
Поєднання AI та Web3 недостатньо глибоке
Наразі багато проектів AI+Web3 лише поверхнево поєднуються, не досягаючи справжньої глибокої інтеграції. Застосування AI часто обмежується підвищенням ефективності, бракує рідного злиття з криптовалютою. Деякі проекти навіть використовують концепцію AI лише з маркетинговою метою, позбавлені суттєвих інновацій.
Токеноміка стає буфером
Стикаючись із проблемами бізнес-моделі, деякі AI-проекти звертаються до Web3 за підтримкою токеноміки. Однак, чи справді токеноміка допомагає вирішити реальні потреби AI-проектів, чи це лише короткостроковий засіб для створення хайпу, варто обдумати.
Підсумок
Об'єднання AI та Web3 відкриває безмежні можливості для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 інтелектуальний аналіз та можливості прийняття рішень, тоді як Web3 забезпечує AI децентралізовану інфраструктуру та нові механізми стимулювання. Незважаючи на те, що на даний момент об'єднання перебуває на ранній стадії і стикається з багатьма викликами, у довгостроковій перспективі ця комбінація має потенціал для створення більш розумних, відкритих і справедливих економічних та соціальних систем.
В майбутньому ми очікуємо побачити більше інноваційних проєктів, які глибоко інтегрують ШІ та Web3, справді використовують синергію обох та створюють реальну цінність для користувачів і галузі. Водночас слід обережно ставитися до нинішнього буму, прагнучи інновацій, реально вирішувати актуальні потреби та сприяти здоровому розвитку технологій та застосувань.
! [Популяризація науки для новачків 丨Глибокий аналіз: з якими іскрами можуть зіткнутися AI та Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)