A fusão do Web3 e da IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma oportunidade de fusão natural com a IA. Na arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA são rigorosamente controlados, e existem vários desafios, como gargalos de poder de computação, vazamento de privacidade e caixa preta de algoritmos. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através do compartilhamento de redes de poder de computação, 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, ajudando na construção do seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação entre Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível é para um motor. Os modelos de IA precisam processar 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.
No modelo tradicional de obtenção e utilização de dados de IA centralizada, existem os seguintes problemas principais:
O custo de aquisição de dados é elevado, dificultando a sua assunção por pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados estão monopolizados por grandes empresas de tecnologia, formando ilhas de dados.
Os dados pessoais enfrentam riscos de vazamento e abuso.
O Web3 pode resolver as dores do modelo tradicional com um novo paradigma de dados descentralizados:
Captar dados da rede de forma descentralizada, após limpeza e transformação, para fornecer 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 anotação de dados através de tokens, reunindo o conhecimento especializado global e aprimorando a capacidade de análise de dados.
A plataforma de negociação de dados em blockchain fornece um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes na oferta e demanda de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variável, a grande dificuldade de processamento, e a falta de diversidade e representatividade. Dados sintéticos podem ser a estrela futura do setor de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação maduro.
Proteção da Privacidade: O papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global. A implementação 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 a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE é a criptografia homomórfica completa, que permite a realização de operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é o mesmo que o resultado da mesma operação sobre os dados em texto claro.
FHE oferece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento de GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem acessar os dados originais. Isso traz grandes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, protegendo segredos comerciais ao mesmo tempo.
FHEML suporta o processamento criptográfico de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo em dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a uma explosão na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de modelos de linguagem de uma conhecida empresa de IA requer um enorme poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não apenas limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna esses modelos avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, tudo isso torna o problema da oferta de capacidade computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA encontram-se em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo às empresas de IA um mercado de computação que é ao mesmo tempo econômico e de fácil acesso. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e enviam os resultados, que, após verificação, recebem recompensas em pontos. Esta solução melhora a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema de gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, existem plataformas focadas no treinamento de IA e redes de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de computação descentralizada oferece um mercado de poder computacional justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência na utilização do poder computacional. No ecossistema web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem, impulsionando conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telefone, o seu smartwatch e até mesmo os dispositivos inteligentes da sua casa têm a capacidade de executar IA — essa é a魅力 do Edge AI. Ele permite que a computação ocorra na origem da geração de dados, proporcionando baixa latência, processamento em tempo real e, ao mesmo tempo, protegendo a privacidade do usuário. A tecnologia de Edge AI já é aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar - DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário; o DePIN pode fortalecer a proteção da privacidade do usuário e reduzir o risco de vazamentos 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 público preferidas para a implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e as inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte aos projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e os projetos conhecidos já fizeram progressos significativos.
IMO: Lançamento de um novo paradigma do modelo AI
O conceito de IMO foi inicialmente proposto por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à ausência de um mecanismo de partilha de receitas, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas da utilização posterior do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, tornando difícil para os criadores originais rastrear a utilização, quanto mais obter receitas a partir dela. Além disso, o desempenho e os efeitos do modelo de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por investidores e utilizadores potenciais, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO oferece uma nova forma de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar 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 injetou energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está na fase inicial de tentativas, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, a sua inovação e valor potencial merecem a nossa expectativa.
Agente de IA: Uma nova era de experiência interativa
Os Agentes de IA conseguem perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações adequadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o apoio de grandes modelos de linguagem, os Agentes de IA não só conseguem entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem funcionar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários por meio da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções explícitas, os Agentes de IA conseguem resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de AI oferece um conjunto completo e fácil de usar de ferramentas de criação, suportando a configuração de funções, aparência e voz de robôs, bem como a conexão com bibliotecas de conhecimento externas, dedicada a criar um ecossistema de conteúdo AI justo e aberto, utilizando tecnologia de AI generativa para capacitar indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem especializado, tornando a interpretação de personagens mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de AI, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como chat de vídeo, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e IA, atualmente há mais exploração a nível de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na blockchain, como aumentar o uso eficiente da computação descentralizada, como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas vão sendo gradualmente aprimoradas, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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CryptoDouble-O-Seven
· 16h atrás
Metaverso verdadeiramente chegou!
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FortuneTeller42
· 16h atrás
Fazendo uma pergunta fraca: quantos eth ainda precisam ser queimados?
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StakeWhisperer
· 16h atrás
Está novamente a falar da revolução da caixa preta
Web3 e AI: Construindo infraestrutura inteligente de internet descentralizada
A fusão do Web3 e da IA: Construindo a infraestrutura da próxima geração da Internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma oportunidade de fusão natural com a IA. Na arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA são rigorosamente controlados, e existem vários desafios, como gargalos de poder de computação, vazamento de privacidade e caixa preta de algoritmos. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através do compartilhamento de redes de poder de computação, 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, ajudando na construção do seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação entre Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível é para um motor. Os modelos de IA precisam processar 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.
No modelo tradicional de obtenção e utilização de dados de IA centralizada, existem os seguintes problemas principais:
O Web3 pode resolver as dores do modelo tradicional com um novo paradigma de dados descentralizados:
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variável, a grande dificuldade de processamento, e a falta de diversidade e representatividade. Dados sintéticos podem ser a estrela futura do setor de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação maduro.
Proteção da Privacidade: O papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global. A implementação 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 a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE é a criptografia homomórfica completa, que permite a realização de operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é o mesmo que o resultado da mesma operação sobre os dados em texto claro.
FHE oferece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento de GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem acessar os dados originais. Isso traz grandes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, protegendo segredos comerciais ao mesmo tempo.
FHEML suporta o processamento criptográfico de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo em dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a uma explosão na demanda por poder computacional, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de modelos de linguagem de uma conhecida empresa de IA requer um enorme poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não apenas limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna esses modelos avançados inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, tudo isso torna o problema da oferta de capacidade computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA encontram-se em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo às empresas de IA um mercado de computação que é ao mesmo tempo econômico e de fácil acesso. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e enviam os resultados, que, após verificação, recebem recompensas em pontos. Esta solução melhora a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema de gargalo de poder de computação em áreas como a IA.
Além da rede de computação descentralizada genérica, existem plataformas focadas no treinamento de IA e redes de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de computação descentralizada oferece um mercado de poder computacional justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência na utilização do poder computacional. No ecossistema web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem, impulsionando conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telefone, o seu smartwatch e até mesmo os dispositivos inteligentes da sua casa têm a capacidade de executar IA — essa é a魅力 do Edge AI. Ele permite que a computação ocorra na origem da geração de dados, proporcionando baixa latência, processamento em tempo real e, ao mesmo tempo, protegendo a privacidade do usuário. A tecnologia de Edge AI já é aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar - DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário; o DePIN pode fortalecer a proteção da privacidade do usuário e reduzir o risco de vazamentos 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 público preferidas para a implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e as inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte aos projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e os projetos conhecidos já fizeram progressos significativos.
IMO: Lançamento de um novo paradigma do modelo AI
O conceito de IMO foi inicialmente proposto por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à ausência de um mecanismo de partilha de receitas, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas da utilização posterior do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, tornando difícil para os criadores originais rastrear a utilização, quanto mais obter receitas a partir dela. Além disso, o desempenho e os efeitos do modelo de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do seu verdadeiro valor por investidores e utilizadores potenciais, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO oferece uma nova forma de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar 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 injetou energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está na fase inicial de tentativas, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, a sua inovação e valor potencial merecem a nossa expectativa.
Agente de IA: Uma nova era de experiência interativa
Os Agentes de IA conseguem perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações adequadas para alcançar objetivos estabelecidos. Com o apoio de grandes modelos de linguagem, os Agentes de IA não só conseguem entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem funcionar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários por meio da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções explícitas, os Agentes de IA conseguem resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Uma plataforma de aplicação nativa de AI oferece um conjunto completo e fácil de usar de ferramentas de criação, suportando a configuração de funções, aparência e voz de robôs, bem como a conexão com bibliotecas de conhecimento externas, dedicada a criar um ecossistema de conteúdo AI justo e aberto, utilizando tecnologia de AI generativa para capacitar indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem especializado, tornando a interpretação de personagens mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de AI, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como chat de vídeo, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e IA, atualmente há mais exploração a nível de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na blockchain, como aumentar o uso eficiente da computação descentralizada, como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas vão sendo gradualmente aprimoradas, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.