A fusão da IA com o Web3: estado atual, desafios e perspetivas futuras
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e das tecnologias Web3 está liderando uma revolução tecnológica. A IA alcançou grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo transformação e inovação para diversas indústrias. Ao mesmo tempo, o Web3, com base na tecnologia de blockchain descentralizada, está mudando a percepção e a forma como as pessoas usam a internet, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e outras funcionalidades.
Este artigo irá explorar em profundidade o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisar o valor e o impacto potencial da combinação de ambos, e discutir os desafios que enfrentam atualmente. Primeiramente, iremos apresentar os conceitos básicos de AI e Web3, e em seguida, explorar a relação entre eles. Depois, analisaremos o estado atual dos projetos de AI+Web3 e discutiremos em profundidade as limitações e desafios que enfrentam. Esperamos proporcionar uma referência valiosa para os profissionais e investidores relevantes.
Formas de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA melhora a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Que faíscas poderão surgir da combinação de ambos? Vamos primeiro analisar os desafios e as oportunidades de melhoria que cada um enfrenta, e depois discutir como podem ajudar-se mutuamente a resolver esses desafios.
Dilemas enfrentados pela indústria de IA
O núcleo da indústria de IA não pode prescindir dos três elementos fundamentais: poder computacional, algoritmos e dados.
Poder de Computação: refere-se à capacidade de realizar cálculos e processamento em larga escala. As tarefas de IA precisam processar enormes quantidades de dados e cálculos complexos, e um poder de computação intensivo pode acelerar o treinamento e a inferência do modelo, melhorando o desempenho do sistema de IA. Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de hardware como GPUs tem impulsionado significativamente o progresso da IA.
Algoritmo: é o núcleo do sistema de IA, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são cruciais para o desempenho do sistema de IA, e inovações contínuas podem melhorar a precisão e a capacidade de generalização.
Dados: são a base para treinar e otimizar modelos. Dados massivos e diversificados podem ajudar os sistemas de IA a aprender modelos mais precisos, compreendendo e resolvendo melhor problemas do mundo real.
Os principais desafios enfrentados pela indústria de IA atualmente:
O custo de aquisição e gestão de poder computacional é elevado, especialmente para startups e desenvolvedores individuais.
Os algoritmos de aprendizagem profunda necessitam de grandes quantidades de dados e recursos computacionais, a interpretabilidade do modelo e a capacidade de generalização ainda precisam ser melhoradas.
Dificuldades na obtenção de dados de alta qualidade, problemas de privacidade e segurança dos dados em destaque
As características de caixa preta dos modelos de IA levantam preocupações públicas sobre a interpretabilidade e a transparência.
Muitos projetos de startups de IA têm modelos de negócios pouco claros.
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos, principalmente manifestados em:
Capacidade de análise de dados insuficiente
A experiência do usuário é bastante insatisfatória
O código do contrato inteligente apresenta risco de vulnerabilidades.
Ataques de hackers frequentes
A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para se desenvolver nessas áreas:
Utilizar algoritmos de IA para análise e mineração de dados inteligentes, melhorando a avaliação de riscos e a capacidade de decisão em áreas como DeFi.
Otimizar a experiência do usuário através da IA, fornecendo serviços personalizados
Aplicar tecnologia de IA para detetar ataques de rede, aumentando a segurança
Utilizar IA para auditoria automatizada de contratos inteligentes, aumentando a segurança dos contratos
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Os projetos AI+Web3 abordam principalmente duas direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de IA e usar a tecnologia de IA para servir os projetos Web3. Atualmente, surgiram uma série de projetos exploratórios, como Io.net, Gensyn, Ritual, entre outros. Vamos analisar a situação e o desenvolvimento em diferentes subcategorias.
Web3 impulsiona a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com a explosão da IA, a demanda por poder computacional, como GPUs, aumentou drasticamente. Usando o ChatGPT como exemplo, relatos indicam que são necessários 30.000 GPUs NVIDIA A100 para operá-lo. Isso levou à diferenciação entre os "ricos em GPU" e os "pobres em GPU", com algumas poucas empresas monopolizando uma quantidade significativa de recursos de GPU de alta gama.
Para resolver o problema da escassez de poder computacional, alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de poder computacional descentralizado, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos atraem usuários a fornecer poder computacional de GPU ocioso através de mecanismos de incentivo com tokens, formando uma rede de fornecimento de poder computacional.
O lado da oferta inclui principalmente:
Provedores de serviços em nuvem ( como AWS, Azure, etc. )
Mineradores de criptomoedas (, como a GPU ociosa ) após a transição do Ethereum para PoS.
Grandes empresas ( como Tesla, Meta, etc. )
Atualmente, é dividido principalmente em duas categorias:
Usado para inferência de IA: como Render, Akash, Aethir, etc.
Usado para treinamento de IA: como io.net, Gensyn, etc.
Esses projetos formam um ciclo de oferta e demanda através de incentivos em tokens, permitindo um arranque a frio. À medida que a escala aumenta, podem trazer mais valor para ambas as partes da oferta e da demanda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Além do poder de computação, os modelos de algoritmo também podem ser descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, ele criou um mercado de serviços de algoritmo de IA descentralizado, conectando vários modelos de IA diferentes. Quando os usuários fazem perguntas, o sistema escolhe o modelo mais adequado para responder.
Comparado a um único grande modelo como o ChatGPT, essa rede de algoritmos descentralizados se assemelha mais a uma escola com vários especialistas, tendo um grande potencial a longo prazo.
Coleta de dados descentralizada
Para o treinamento de modelos de IA, é crucial ter uma grande quantidade de dados de alta qualidade. No entanto, atualmente, a maioria das plataformas Web2 proíbe a coleta de dados para treinamento de IA ou vende unilateralmente os dados dos usuários para empresas de IA.
Alguns projetos Web3 começaram a implementar a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens. Por exemplo, a PublicAI permite que os usuários marquem conteúdos valiosos nas plataformas sociais e recebam recompensas em tokens, ou participem na validação de dados. Isso promove uma win-win entre os contribuintes de dados e a indústria de IA.
Proteção de Privacidade do Usuário em AI com ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero (ZK) pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade, ajudando a resolver o conflito entre a privacidade e o compartilhamento de dados na IA.
ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais. Isso é de grande importância em áreas sensíveis como saúde e finanças.
Atualmente, esta área ainda está em um estágio inicial, como o proposto pela BasedAI, que combina criptografia totalmente homomórfica (FHE) com grandes modelos de linguagem (LLM) para proteger a privacidade dos dados dos usuários.
AI impulsiona o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Como:
Pond: Utilizar algoritmos de IA para prever tokens valiosos
BullBear AI: Previsão de tendências de preços com base em dados históricos
Numerai: Plataforma de competição de investimento em IA
Arkham: Plataforma de análise de dados em blockchain combinada com IA
Serviço Personalizado
A aplicação de IA em áreas como recomendações de busca é igualmente adequada para projetos Web3:
Dune: nova ferramenta Wand lançada, utiliza grandes modelos de linguagem para escrever consultas SQL
Followin、IQ.wiki: integrar o conteúdo resumido do ChatGPT
Kaito: Motor de busca Web3 baseado em LLM
NFPrompt: Utilizar IA para reduzir a barreira de entrada na criação de NFTs
Auditoria AI de contratos inteligentes
A IA pode auditar o código dos contratos inteligentes de forma mais eficiente e precisa, identificando vulnerabilidades potenciais. Por exemplo, 0x0.ai oferece uma ferramenta de auditoria de contratos inteligentes baseada em aprendizado de máquina, que pode marcar problemas potenciais no código.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Embora os projetos de computação descentralizada sejam inovadores, também enfrentam alguns desafios:
Desempenho e estabilidade: os nós distribuídos podem ter latência e instabilidade.
Correspondência de recursos: é difícil garantir o equilíbrio entre oferta e procura
Limite de uso: mais complexo em comparação com serviços centralizados
Atualmente, a maioria dos projetos de poder computacional descentralizado só pode ser usada para inferência de IA, sendo difícil realizar o treinamento de grandes modelos. A razão é:
O treinamento de grandes modelos requer uma enorme capacidade de processamento e largura de banda.
A interrupção do processo de treinamento pode causar enormes perdas
Comunicação em paralelo com múltiplas placas( como NVLink) tem limitações rigorosas de distância física
Portanto, a computação descentralizada é atualmente mais adequada para cenários com requisitos de capacidade computacional mais baixos, como raciocínio de IA ou treinamento de modelos pequenos.
A combinação de AI+Web3 ainda é rudimentar
Atualmente, a maioria dos projetos que utilizam IA para o Web3 permanece em aplicações superficiais:
Não há diferença essencial entre as aplicações de IA de projetos Web2.
Alguns projetos usam o conceito de IA apenas a nível de marketing, carecendo de verdadeira inovação.
Isto reflete que ainda não houve uma fusão profunda entre a IA e as criptomoedas, sendo necessário explorar ainda mais soluções nativas e significativas.
A economia de tokens torna-se um amortecedor na narrativa de projetos de IA
Devido à incerteza dos modelos de negócios de IA, alguns projetos optam por sobrepor narrativas Web3 e economias de tokens para atrair usuários. Mas se a economia de tokens realmente ajuda a resolver as necessidades práticas dos projetos de IA, ainda está por ver.
Espero que no futuro haja mais projetos que não apenas usem tokens como ferramentas de promoção, mas que realmente atendam às necessidades de cenários reais.
Resumo e Perspectivas
A fusão de IA + Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A IA pode trazer cenários de aplicação mais inteligentes e eficientes para o Web3, como assistência na tomada de decisões de investimento, auditoria de contratos inteligentes, serviços personalizados, entre outros. O Web3, por sua vez, oferece à IA uma plataforma descentralizada de compartilhamento de poder computacional, dados e algoritmos, prometendo aliviar os gargalos no desenvolvimento da IA.
Embora os projetos de AI+Web3 ainda estejam em uma fase inicial e enfrentem muitos desafios, suas vantagens também são bastante óbvias: redução da dependência de instituições centralizadas, aumento da transparência e auditabilidade, promoção de uma participação e inovação mais amplas, entre outros. No futuro, será necessário pesar continuamente os prós e contras na prática e adotar medidas apropriadas para superar os desafios.
Acredita-se que, ao combinar a capacidade de análise e decisão inteligente da IA com as características descentralizadas do Web3, será possível construir um sistema econômico e até social mais inteligente, aberto e justo no futuro. A fusão profunda de IA + Web3 ainda requer tempo, mas as perspectivas de desenvolvimento são promissoras.
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TaxEvader
· 9h atrás
Outra vez a velha armadilha de escrever relatórios
A fusão da IA com a Web3: Análise do estado atual e perspectivas futuras
A fusão da IA com o Web3: estado atual, desafios e perspetivas futuras
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e das tecnologias Web3 está liderando uma revolução tecnológica. A IA alcançou grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo transformação e inovação para diversas indústrias. Ao mesmo tempo, o Web3, com base na tecnologia de blockchain descentralizada, está mudando a percepção e a forma como as pessoas usam a internet, através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído e outras funcionalidades.
Este artigo irá explorar em profundidade o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisar o valor e o impacto potencial da combinação de ambos, e discutir os desafios que enfrentam atualmente. Primeiramente, iremos apresentar os conceitos básicos de AI e Web3, e em seguida, explorar a relação entre eles. Depois, analisaremos o estado atual dos projetos de AI+Web3 e discutiremos em profundidade as limitações e desafios que enfrentam. Esperamos proporcionar uma referência valiosa para os profissionais e investidores relevantes.
Formas de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA melhora a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Que faíscas poderão surgir da combinação de ambos? Vamos primeiro analisar os desafios e as oportunidades de melhoria que cada um enfrenta, e depois discutir como podem ajudar-se mutuamente a resolver esses desafios.
Dilemas enfrentados pela indústria de IA
O núcleo da indústria de IA não pode prescindir dos três elementos fundamentais: poder computacional, algoritmos e dados.
Poder de Computação: refere-se à capacidade de realizar cálculos e processamento em larga escala. As tarefas de IA precisam processar enormes quantidades de dados e cálculos complexos, e um poder de computação intensivo pode acelerar o treinamento e a inferência do modelo, melhorando o desempenho do sistema de IA. Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de hardware como GPUs tem impulsionado significativamente o progresso da IA.
Algoritmo: é o núcleo do sistema de IA, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são cruciais para o desempenho do sistema de IA, e inovações contínuas podem melhorar a precisão e a capacidade de generalização.
Dados: são a base para treinar e otimizar modelos. Dados massivos e diversificados podem ajudar os sistemas de IA a aprender modelos mais precisos, compreendendo e resolvendo melhor problemas do mundo real.
Os principais desafios enfrentados pela indústria de IA atualmente:
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos, principalmente manifestados em:
A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para se desenvolver nessas áreas:
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Os projetos AI+Web3 abordam principalmente duas direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de IA e usar a tecnologia de IA para servir os projetos Web3. Atualmente, surgiram uma série de projetos exploratórios, como Io.net, Gensyn, Ritual, entre outros. Vamos analisar a situação e o desenvolvimento em diferentes subcategorias.
Web3 impulsiona a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com a explosão da IA, a demanda por poder computacional, como GPUs, aumentou drasticamente. Usando o ChatGPT como exemplo, relatos indicam que são necessários 30.000 GPUs NVIDIA A100 para operá-lo. Isso levou à diferenciação entre os "ricos em GPU" e os "pobres em GPU", com algumas poucas empresas monopolizando uma quantidade significativa de recursos de GPU de alta gama.
Para resolver o problema da escassez de poder computacional, alguns projetos Web3 começaram a tentar oferecer serviços de poder computacional descentralizado, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos atraem usuários a fornecer poder computacional de GPU ocioso através de mecanismos de incentivo com tokens, formando uma rede de fornecimento de poder computacional.
O lado da oferta inclui principalmente:
Atualmente, é dividido principalmente em duas categorias:
Esses projetos formam um ciclo de oferta e demanda através de incentivos em tokens, permitindo um arranque a frio. À medida que a escala aumenta, podem trazer mais valor para ambas as partes da oferta e da demanda.
Modelo de algoritmo descentralizado
Além do poder de computação, os modelos de algoritmo também podem ser descentralizados. Tomando o Bittensor como exemplo, ele criou um mercado de serviços de algoritmo de IA descentralizado, conectando vários modelos de IA diferentes. Quando os usuários fazem perguntas, o sistema escolhe o modelo mais adequado para responder.
Comparado a um único grande modelo como o ChatGPT, essa rede de algoritmos descentralizados se assemelha mais a uma escola com vários especialistas, tendo um grande potencial a longo prazo.
Coleta de dados descentralizada
Para o treinamento de modelos de IA, é crucial ter uma grande quantidade de dados de alta qualidade. No entanto, atualmente, a maioria das plataformas Web2 proíbe a coleta de dados para treinamento de IA ou vende unilateralmente os dados dos usuários para empresas de IA.
Alguns projetos Web3 começaram a implementar a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens. Por exemplo, a PublicAI permite que os usuários marquem conteúdos valiosos nas plataformas sociais e recebam recompensas em tokens, ou participem na validação de dados. Isso promove uma win-win entre os contribuintes de dados e a indústria de IA.
Proteção de Privacidade do Usuário em AI com ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero (ZK) pode realizar a verificação de informações enquanto protege a privacidade, ajudando a resolver o conflito entre a privacidade e o compartilhamento de dados na IA.
ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais. Isso é de grande importância em áreas sensíveis como saúde e finanças.
Atualmente, esta área ainda está em um estágio inicial, como o proposto pela BasedAI, que combina criptografia totalmente homomórfica (FHE) com grandes modelos de linguagem (LLM) para proteger a privacidade dos dados dos usuários.
AI impulsiona o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões. Como:
Serviço Personalizado
A aplicação de IA em áreas como recomendações de busca é igualmente adequada para projetos Web3:
Auditoria AI de contratos inteligentes
A IA pode auditar o código dos contratos inteligentes de forma mais eficiente e precisa, identificando vulnerabilidades potenciais. Por exemplo, 0x0.ai oferece uma ferramenta de auditoria de contratos inteligentes baseada em aprendizado de máquina, que pode marcar problemas potenciais no código.
Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Embora os projetos de computação descentralizada sejam inovadores, também enfrentam alguns desafios:
Atualmente, a maioria dos projetos de poder computacional descentralizado só pode ser usada para inferência de IA, sendo difícil realizar o treinamento de grandes modelos. A razão é:
Portanto, a computação descentralizada é atualmente mais adequada para cenários com requisitos de capacidade computacional mais baixos, como raciocínio de IA ou treinamento de modelos pequenos.
A combinação de AI+Web3 ainda é rudimentar
Atualmente, a maioria dos projetos que utilizam IA para o Web3 permanece em aplicações superficiais:
Isto reflete que ainda não houve uma fusão profunda entre a IA e as criptomoedas, sendo necessário explorar ainda mais soluções nativas e significativas.
A economia de tokens torna-se um amortecedor na narrativa de projetos de IA
Devido à incerteza dos modelos de negócios de IA, alguns projetos optam por sobrepor narrativas Web3 e economias de tokens para atrair usuários. Mas se a economia de tokens realmente ajuda a resolver as necessidades práticas dos projetos de IA, ainda está por ver.
Espero que no futuro haja mais projetos que não apenas usem tokens como ferramentas de promoção, mas que realmente atendam às necessidades de cenários reais.
Resumo e Perspectivas
A fusão de IA + Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A IA pode trazer cenários de aplicação mais inteligentes e eficientes para o Web3, como assistência na tomada de decisões de investimento, auditoria de contratos inteligentes, serviços personalizados, entre outros. O Web3, por sua vez, oferece à IA uma plataforma descentralizada de compartilhamento de poder computacional, dados e algoritmos, prometendo aliviar os gargalos no desenvolvimento da IA.
Embora os projetos de AI+Web3 ainda estejam em uma fase inicial e enfrentem muitos desafios, suas vantagens também são bastante óbvias: redução da dependência de instituições centralizadas, aumento da transparência e auditabilidade, promoção de uma participação e inovação mais amplas, entre outros. No futuro, será necessário pesar continuamente os prós e contras na prática e adotar medidas apropriadas para superar os desafios.
Acredita-se que, ao combinar a capacidade de análise e decisão inteligente da IA com as características descentralizadas do Web3, será possível construir um sistema econômico e até social mais inteligente, aberto e justo no futuro. A fusão profunda de IA + Web3 ainda requer tempo, mas as perspectivas de desenvolvimento são promissoras.