La fusión de Web3 y AI: construyendo un futuro inteligente y Descentralización
Recientemente, el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial (AI) ha generado amplias discusiones. Algunos expertos han propuesto el concepto de "IA soberana", pero lo que puede ser más adecuado para la comunidad de criptomonedas es una forma que combine Web3 con IA. Vitalik Buterin, fundador de Ethereum, exploró en un artículo los efectos de sinergia entre IA y tecnología de criptografía: la Descentralización de la tecnología de criptografía puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia de la tecnología de criptografía puede compensar la falta de transparencia de la IA; y la blockchain es beneficiosa para el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia se manifiesta a lo largo de todo el ecosistema industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos intentan utilizar la IA para resolver problemas específicos en las aplicaciones de Web3. El ecosistema industrial de Web3+AI se centra principalmente en los siguientes cuatro aspectos:
1. Capa de potencia: Activos de potencia
En los últimos años, la demanda de potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, lo que ha llevado a un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo, provocando un rápido aumento en los precios del hardware como las GPU. Sin embargo, existe una gran cantidad de hardware de potencia de cálculo de gama media y baja en desuso en el mercado. A través de la tecnología Web3, se puede establecer una red de potencia de cálculo distribuida, creando una red de recursos de computación descentralizada mediante arrendamiento y compartición, satisfaciendo diversas necesidades de aplicaciones de IA, al mismo tiempo que se reduce el costo de la potencia de cálculo para la IA.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
Poder de cálculo descentralizado general
Potencia de cálculo descentralizada exclusiva para entrenamiento de IA
Potencia de cálculo descentralizada dedicada a la inferencia de IA
Potencia de cálculo descentralizada dedicada a la renderización 3D
La ventaja de la capitalización de activos de computación de Web3+AI radica en que, combinando mecanismos de incentivos de tokens, es fácil escalar la red, ofreciendo recursos de computación de alta relación costo-beneficio, satisfaciendo la demanda de computación de gama media y baja.
2. Capa de datos: Capitalización de activos de datos
Los datos son el recurso central de la IA. En el modelo tradicional, solo las grandes empresas pueden acceder a una gran cantidad de datos de usuarios, mientras que las pequeñas startups tienen dificultades para obtener amplios recursos de datos. A través de Web3+IA, se puede lograr una recolección de datos, etiquetado y almacenamiento distribuido a un costo más bajo y con mayor transparencia, permitiendo al mismo tiempo que los usuarios se beneficien.
Los proyectos de capa de datos incluyen principalmente:
Proyectos de recolección de datos
Proyectos de intercambio de datos
Proyectos de etiquetado de datos
Proyectos de tipo fuente de datos de blockchain
Descentralización almacenamiento tipo de proyecto
Este tipo de proyectos enfrenta mayores desafíos al diseñar el modelo económico de tokens, ya que los datos son difíciles de estandarizar.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de plataforma
Los proyectos de tipo plataforma tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, agregando datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores de IA y recursos de blockchain, para resolver diversas necesidades centradas en la plataforma. Por ejemplo, algunos proyectos se centran en construir plataformas de operación zkML, utilizando tecnología criptográfica para verificar la corrección de la inferencia de modelos, mejorando así la confiabilidad y transparencia de la IA.
También hay algunos proyectos dedicados al desarrollo de capas de blockchain centradas en la IA, que ayudan a las aplicaciones Web3+IA a construir y desarrollarse rápidamente mediante la provisión de componentes genéricos y SDK. Además, las plataformas de tipo Agent Network también están surgiendo para construir agentes de IA para diversos escenarios de aplicación.
Los proyectos de tipo plataforma Web3+AI capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando la participación de todas las partes en la co-construcción. Esto es especialmente útil para el desarrollo de proyectos emergentes, ya que puede reducir la dificultad de encontrar socios.
4. Capa de aplicación: Capitalización de activos de AI
Los proyectos de capa de aplicación utilizan principalmente la IA para resolver problemas en aplicaciones Web3. Vitalik propuso dos direcciones significativas:
AI como participante de Web3: por ejemplo, en los juegos Web3, la IA puede ayudar a los jugadores a entender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en los intercambios descentralizados, la IA ha desempeñado un papel importante en el comercio de arbitraje; en los mercados de predicción, el Agente de IA puede proporcionar servicios de predicción de eventos a los usuarios analizando grandes cantidades de datos.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: abordar las preocupaciones de los usuarios sobre la caja negra de la IA, los sesgos y las posibles conductas engañosas al otorgar a la comunidad derechos de gobernanza distribuida sobre la IA.
Actualmente, no han aparecido proyectos destacados en la capa de aplicación Web3+AI.
Conclusión
El campo de Web3+AI todavía se encuentra en una etapa temprana, y hay divisiones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberándose de las etiquetas de "control de los gigantes" y "monopolio", y logrando una "co-gobernanza de AI" de manera más comunitaria. Tal vez, a través de una participación y gobernanza más profundas, la actitud de la humanidad hacia la AI pasará de "miedo" a "asombro".
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Web3 y AI en fusión: cuatro áreas para construir un futuro inteligente de Descentralización
La fusión de Web3 y AI: construyendo un futuro inteligente y Descentralización
Recientemente, el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial (AI) ha generado amplias discusiones. Algunos expertos han propuesto el concepto de "IA soberana", pero lo que puede ser más adecuado para la comunidad de criptomonedas es una forma que combine Web3 con IA. Vitalik Buterin, fundador de Ethereum, exploró en un artículo los efectos de sinergia entre IA y tecnología de criptografía: la Descentralización de la tecnología de criptografía puede equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia de la tecnología de criptografía puede compensar la falta de transparencia de la IA; y la blockchain es beneficiosa para el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia se manifiesta a lo largo de todo el ecosistema industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos intentan utilizar la IA para resolver problemas específicos en las aplicaciones de Web3. El ecosistema industrial de Web3+AI se centra principalmente en los siguientes cuatro aspectos:
1. Capa de potencia: Activos de potencia
En los últimos años, la demanda de potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, lo que ha llevado a un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo, provocando un rápido aumento en los precios del hardware como las GPU. Sin embargo, existe una gran cantidad de hardware de potencia de cálculo de gama media y baja en desuso en el mercado. A través de la tecnología Web3, se puede establecer una red de potencia de cálculo distribuida, creando una red de recursos de computación descentralizada mediante arrendamiento y compartición, satisfaciendo diversas necesidades de aplicaciones de IA, al mismo tiempo que se reduce el costo de la potencia de cálculo para la IA.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
La ventaja de la capitalización de activos de computación de Web3+AI radica en que, combinando mecanismos de incentivos de tokens, es fácil escalar la red, ofreciendo recursos de computación de alta relación costo-beneficio, satisfaciendo la demanda de computación de gama media y baja.
2. Capa de datos: Capitalización de activos de datos
Los datos son el recurso central de la IA. En el modelo tradicional, solo las grandes empresas pueden acceder a una gran cantidad de datos de usuarios, mientras que las pequeñas startups tienen dificultades para obtener amplios recursos de datos. A través de Web3+IA, se puede lograr una recolección de datos, etiquetado y almacenamiento distribuido a un costo más bajo y con mayor transparencia, permitiendo al mismo tiempo que los usuarios se beneficien.
Los proyectos de capa de datos incluyen principalmente:
Este tipo de proyectos enfrenta mayores desafíos al diseñar el modelo económico de tokens, ya que los datos son difíciles de estandarizar.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de plataforma
Los proyectos de tipo plataforma tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, agregando datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores de IA y recursos de blockchain, para resolver diversas necesidades centradas en la plataforma. Por ejemplo, algunos proyectos se centran en construir plataformas de operación zkML, utilizando tecnología criptográfica para verificar la corrección de la inferencia de modelos, mejorando así la confiabilidad y transparencia de la IA.
También hay algunos proyectos dedicados al desarrollo de capas de blockchain centradas en la IA, que ayudan a las aplicaciones Web3+IA a construir y desarrollarse rápidamente mediante la provisión de componentes genéricos y SDK. Además, las plataformas de tipo Agent Network también están surgiendo para construir agentes de IA para diversos escenarios de aplicación.
Los proyectos de tipo plataforma Web3+AI capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando la participación de todas las partes en la co-construcción. Esto es especialmente útil para el desarrollo de proyectos emergentes, ya que puede reducir la dificultad de encontrar socios.
4. Capa de aplicación: Capitalización de activos de AI
Los proyectos de capa de aplicación utilizan principalmente la IA para resolver problemas en aplicaciones Web3. Vitalik propuso dos direcciones significativas:
AI como participante de Web3: por ejemplo, en los juegos Web3, la IA puede ayudar a los jugadores a entender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en los intercambios descentralizados, la IA ha desempeñado un papel importante en el comercio de arbitraje; en los mercados de predicción, el Agente de IA puede proporcionar servicios de predicción de eventos a los usuarios analizando grandes cantidades de datos.
Crear una IA privada descentralizada y escalable: abordar las preocupaciones de los usuarios sobre la caja negra de la IA, los sesgos y las posibles conductas engañosas al otorgar a la comunidad derechos de gobernanza distribuida sobre la IA.
Actualmente, no han aparecido proyectos destacados en la capa de aplicación Web3+AI.
Conclusión
El campo de Web3+AI todavía se encuentra en una etapa temprana, y hay divisiones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberándose de las etiquetas de "control de los gigantes" y "monopolio", y logrando una "co-gobernanza de AI" de manera más comunitaria. Tal vez, a través de una participación y gobernanza más profundas, la actitud de la humanidad hacia la AI pasará de "miedo" a "asombro".