Взаємодія Web3 та AI: створення децентралізованого розумного майбутнього
Нещодавно розвиток штучного інтелекту (AI) викликав широке обговорення. Деякі експерти висунули концепцію "суверенного ІІ", але для криптовалютної спільноти, можливо, більш підходящою є форма поєднання Web3 та ІІ. Засновник Ethereum Віталік Бутерін у статті досліджує синергію між ІІ та криптографічними технологіями: децентралізація криптографічних технологій може збалансувати централізовану тенденцію ІІ; прозорість криптографічних технологій може компенсувати непрозорість ІІ; а блокчейн сприяє зберіганню та відстеженню даних, необхідних для ІІ. Ця синергія пронизує всю промислову екосистему Web3+ІІ.
Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технології блокчейн для вирішення проблем з інфраструктурою в AI-індустрії, тоді як деякі проекти намагаються вирішити конкретні проблеми в Web3-додатках за допомогою AI. Екосистема промисловості Web3+AI в основному охоплює наступні чотири аспекти:
1. Шар потужності: активізація потужності
Останнім часом потужність, необхідна для навчання великих моделей ШІ, зростає експоненційно, що призводить до дисбалансу попиту та пропозиції на обчислювальні потужності, і ціни на апаратне забезпечення, таке як GPU, швидко зростають. Однак на ринку є велика кількість бездіяльного апаратного забезпечення середнього та низького класу. Завдяки технології Web3 можна створити дистриб'ютивну мережу обчислювальних потужностей, яка шляхом оренди та обміну забезпечить децентралізовану мережу обчислювальних ресурсів, що відповідає різноманітним потребам застосувань ШІ, одночасно знижуючи витрати на обчислювальні потужності для ШІ.
Сегментація шару обчислювальної потужності включає:
Загальна Децентралізація потужності
Спеціалізовані децентралізовані обчислювальні потужності для тренування ШІ
Децентралізація обчислювальної потужності, спеціально призначеної для AI-інференції
3D рендеринг спеціалізовані Децентралізація обчислювальні потужності
Переваги активізації обчислювальних потужностей Web3+AI полягають у тому, що, поєднуючи механізм стимулювання токенами, легко розширити масштаб мережі, забезпечити високий рівень вартості обчислювальних ресурсів і задовольнити потреби у середньо- та низькопотужних обчисленнях.
2. Дані: активи даних
Дані є основним ресурсом ШІ. В традиційній моделі лише великі компанії можуть отримувати великі обсяги даних користувачів, в той час як звичайним стартапам важко отримати широкий доступ до даних. Завдяки Web3+ШІ можна здійснити збір, маркування та розподілене зберігання даних з нижчими витратами і більшою прозорістю, одночасно дозволяючи користувачам отримувати вигоду.
Проекти рівня даних в основному включають:
Проекти з збору даних
Проекти з торгівлі даними
Проекти з позначення даних
Проекти класу джерел даних блокчейну
Децентралізація зберігання класу проектів
Цей тип проектів стикається з більшими викликами при розробці економічної моделі токенів, оскільки дані важко стандартизувати.
3. Платформний рівень: платформна вартість активів
Платформенні проекти спрямовані на інтеграцію різноманітних ресурсів у сфері ШІ, об'єднуючи дані, обчислювальну потужність, моделі, розробників ШІ та ресурси блокчейну, щоб вирішити різні потреби навколо платформи. Наприклад, деякі проекти зосереджуються на створенні платформи для zkML, використовуючи криптографічні технології для перевірки коректності висновків моделей, що підвищує довіру та прозорість ШІ.
Існують також проекти, які прагнуть розробити блокчейн-структуру, зосереджену на AI, забезпечуючи універсальні компоненти та SDK, щоб допомогти Web3+AI додаткам швидко будувати та розвиватися. Крім того, платформи класу Agent Network також набирають популярності, створюючи AI агентів для різних сценаріїв застосування.
Платформенні проекти Web3+AI в основному захоплюють цінність платформи через токени, стимулюючи всі сторони брати участь у спільному будівництві. Це особливо корисно для розвитку стартапів, оскільки може зменшити складність пошуку партнерів.
4. Застосунковий рівень:资产化 цінності AI
Проекти прикладного рівня в основному використовують ШІ для вирішення проблем у Web3-додатках. Віталік запропонував два значущих напрямки:
Штучний інтелект як учасник Web3: наприклад, у Web3 іграх ШІ може швидко розуміти правила та ефективно виконувати завдання; на децентралізованих біржах ШІ вже відіграє важливу роль у арбітражних торгах; на ринках прогнозування ШІ-агент може, аналізуючи великі обсяги даних, надавати користувачам послуги прогнозування подій.
Створення масштабованого децентралізованого приватного ІІ: шляхом надання спільноті прав розподіленого управління ІІ, вирішити занепокоєння користувачів щодо чорної скриньки ІІ, упередженості та потенційної обманної поведінки.
Наразі в шарі застосувань Web3+AI ще не з'явилися помітні провідні проекти.
Висновок
Сфера Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, в середовищі існують розбіжності щодо її перспектив розвитку. Ми сподіваємось, що поєднання Web3 та AI зможе створити продукти, які будуть більш цінними, ніж централізований AI, позбавившись ярликів "контроль гігантів" та "монополія", і реалізувати "спільне управління AI" більш комунітарним способом. Можливо, через більш глибоку участь та управління, ставлення людства до AI зміниться з "страху" на "пошану".
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.
Web3 та AI: чотири основні області для побудови децентралізованого інтелектуального майбутнього
Взаємодія Web3 та AI: створення децентралізованого розумного майбутнього
Нещодавно розвиток штучного інтелекту (AI) викликав широке обговорення. Деякі експерти висунули концепцію "суверенного ІІ", але для криптовалютної спільноти, можливо, більш підходящою є форма поєднання Web3 та ІІ. Засновник Ethereum Віталік Бутерін у статті досліджує синергію між ІІ та криптографічними технологіями: децентралізація криптографічних технологій може збалансувати централізовану тенденцію ІІ; прозорість криптографічних технологій може компенсувати непрозорість ІІ; а блокчейн сприяє зберіганню та відстеженню даних, необхідних для ІІ. Ця синергія пронизує всю промислову екосистему Web3+ІІ.
Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технології блокчейн для вирішення проблем з інфраструктурою в AI-індустрії, тоді як деякі проекти намагаються вирішити конкретні проблеми в Web3-додатках за допомогою AI. Екосистема промисловості Web3+AI в основному охоплює наступні чотири аспекти:
1. Шар потужності: активізація потужності
Останнім часом потужність, необхідна для навчання великих моделей ШІ, зростає експоненційно, що призводить до дисбалансу попиту та пропозиції на обчислювальні потужності, і ціни на апаратне забезпечення, таке як GPU, швидко зростають. Однак на ринку є велика кількість бездіяльного апаратного забезпечення середнього та низького класу. Завдяки технології Web3 можна створити дистриб'ютивну мережу обчислювальних потужностей, яка шляхом оренди та обміну забезпечить децентралізовану мережу обчислювальних ресурсів, що відповідає різноманітним потребам застосувань ШІ, одночасно знижуючи витрати на обчислювальні потужності для ШІ.
Сегментація шару обчислювальної потужності включає:
Переваги активізації обчислювальних потужностей Web3+AI полягають у тому, що, поєднуючи механізм стимулювання токенами, легко розширити масштаб мережі, забезпечити високий рівень вартості обчислювальних ресурсів і задовольнити потреби у середньо- та низькопотужних обчисленнях.
2. Дані: активи даних
Дані є основним ресурсом ШІ. В традиційній моделі лише великі компанії можуть отримувати великі обсяги даних користувачів, в той час як звичайним стартапам важко отримати широкий доступ до даних. Завдяки Web3+ШІ можна здійснити збір, маркування та розподілене зберігання даних з нижчими витратами і більшою прозорістю, одночасно дозволяючи користувачам отримувати вигоду.
Проекти рівня даних в основному включають:
Цей тип проектів стикається з більшими викликами при розробці економічної моделі токенів, оскільки дані важко стандартизувати.
3. Платформний рівень: платформна вартість активів
Платформенні проекти спрямовані на інтеграцію різноманітних ресурсів у сфері ШІ, об'єднуючи дані, обчислювальну потужність, моделі, розробників ШІ та ресурси блокчейну, щоб вирішити різні потреби навколо платформи. Наприклад, деякі проекти зосереджуються на створенні платформи для zkML, використовуючи криптографічні технології для перевірки коректності висновків моделей, що підвищує довіру та прозорість ШІ.
Існують також проекти, які прагнуть розробити блокчейн-структуру, зосереджену на AI, забезпечуючи універсальні компоненти та SDK, щоб допомогти Web3+AI додаткам швидко будувати та розвиватися. Крім того, платформи класу Agent Network також набирають популярності, створюючи AI агентів для різних сценаріїв застосування.
Платформенні проекти Web3+AI в основному захоплюють цінність платформи через токени, стимулюючи всі сторони брати участь у спільному будівництві. Це особливо корисно для розвитку стартапів, оскільки може зменшити складність пошуку партнерів.
4. Застосунковий рівень:资产化 цінності AI
Проекти прикладного рівня в основному використовують ШІ для вирішення проблем у Web3-додатках. Віталік запропонував два значущих напрямки:
Штучний інтелект як учасник Web3: наприклад, у Web3 іграх ШІ може швидко розуміти правила та ефективно виконувати завдання; на децентралізованих біржах ШІ вже відіграє важливу роль у арбітражних торгах; на ринках прогнозування ШІ-агент може, аналізуючи великі обсяги даних, надавати користувачам послуги прогнозування подій.
Створення масштабованого децентралізованого приватного ІІ: шляхом надання спільноті прав розподіленого управління ІІ, вирішити занепокоєння користувачів щодо чорної скриньки ІІ, упередженості та потенційної обманної поведінки.
Наразі в шарі застосувань Web3+AI ще не з'явилися помітні провідні проекти.
Висновок
Сфера Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, в середовищі існують розбіжності щодо її перспектив розвитку. Ми сподіваємось, що поєднання Web3 та AI зможе створити продукти, які будуть більш цінними, ніж централізований AI, позбавившись ярликів "контроль гігантів" та "монополія", і реалізувати "спільне управління AI" більш комунітарним способом. Можливо, через більш глибоку участь та управління, ставлення людства до AI зміниться з "страху" на "пошану".