Слияние и столкновение AI и Web3: возможности и вызовы
В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что привело к огромным преобразованиям и инновациям в различных отраслях. В 2023 году рыночный объем индустрии ИИ достиг 200 миллиардов долларов, компании, такие как OpenAI, Character.AI, Midjourney, возглавили бум ИИ.
В то же время Web3 как новая сетелевая модель меняет наше восприятие и использование Интернета. Web3 основан на децентрализованной технологии блокчейн и реализует обмен данными и контроль, автономию пользователей и создание механизмов доверия через такие функции, как смарт-контракты, распределенное хранение и децентрализованная аутентификация. В настоящее время рыночная стоимость индустрии Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana привлекают все большее внимание.
Слияние ИИ и Web3 стало актуальной областью интереса разработчиков и инвесторов как на Западе, так и на Востоке. В этой статье мы рассмотрим текущее состояние развития AI+Web3, проанализируем ситуацию с текущими проектами и обсудим стоящие перед ними вызовы и возможности.
Способы взаимодействия ИИ и Web3
Развитие AI и Web3 похоже на две стороны весов: AI повышает производительность, а Web3 приносит изменения в производственные отношения. Их сочетание может привести к новым искрам.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ключевыми элементами индустрии ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. В области вычислительной мощности задачи ИИ требуют значительных вычислительных ресурсов, получение и управление масштабной вычислительной мощностью является дорогостоящей и сложной задачей. В области алгоритмов, хотя алгоритмы глубокого обучения успешны, они все еще имеют проблемы с недостаточной интерпретируемостью и ограниченной способностью к обобщению. В области данных получение качественных и разнообразных данных по-прежнему является сложной задачей, при этом необходимо учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности данных. Кроме того, интерпретируемость и прозрачность моделей ИИ также являются важными аспектами, вызывающими общественный интерес.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество вызовов, включая недостаточную способность к анализу данных, плохой пользовательский опыт, наличие уязвимостей в смарт-контрактах и т. д. Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большое пространство для реализации в этих областях.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 способствует AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С развитием ИИ наблюдается резкий рост спроса на графические процессоры (GPU), что привело к дефициту. Некоторые проекты Web3 начинают пытаться предоставить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты используют токены для стимуляции пользователей предоставлять неиспользуемые вычислительные мощности GPU, чтобы поддерживать клиентов ИИ.
В настоящее время большинство проектов децентрализованных вычислений в основном используются для AI-инференса, а не для обучения. Это связано с тем, что обучение AI требует огромных объемов данных и высокой пропускной способности связи, что делает его сложным для реализации. В то же время AI-инференс требует относительно меньших объемов данных и пропускной способности, что облегчает его реализацию.
Децентрализованная модель алгоритма
Некоторые проекты пытаются создать децентрализованный рынок услуг AI-алгоритмов, такие как Bittensor. Эти проекты связывают несколько AI-моделей и выбирают наиболее подходящую модель для ответа на вопросы в зависимости от потребностей пользователя.
Децентрализованный сбор данных
Чтобы решить проблему получения данных для обучения ИИ, некоторые проекты используют технологии Web3 для децентрализованного сбора данных. Например, PublicAI стимулирует пользователей вносить и проверять данные с помощью токенов, чтобы предоставить более разнообразные источники данных для обучения ИИ.
Защита конфиденциальности пользователей в AI с использованием ZK
Технология доказательства нулевого знания может помочь решить проблемы защиты конфиденциальности в ИИ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет проводить обучение и выводы моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI прогнозирует ценовые тренды на основе исторических данных.
Персонализированные услуги
Некоторые платформы Web3 интегрируют ИИ для оптимизации пользовательского опыта. Например, Dune выпустила инструмент Wand, который использует большие языковые модели для написания SQL-запросов; Followin интегрировала ChatGPT для резюмирования отраслевых новостей.
AI-аудит смарт-контрактов
Технология ИИ используется для аудита смарт-контрактов, например, 0x0.ai предлагает ИИ-аудитор смарт-контрактов, который помогает выявлять потенциальные уязвимости и риски безопасности.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованные продукты вычислительной мощности могут уступать централизованным услугам по производительности, стабильности и доступности. В то же время, затраты для пользователей могут быть высокими. В настоящее время децентрализованная вычислительная мощность в основном используется для AI-инференции, и трудно поддерживать масштабное AI-обучение.
AI+Web3 сочетание довольно грубое
Многие проекты только на поверхности используют ИИ, не достигая глубокого сочетания ИИ и криптовалюты. Некоторые команды больше используют концепцию ИИ на уровне маркетинга, не имея настоящих инноваций.
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Некоторые AI-проекты для решения проблем бизнес-моделей выбирают наложение повествования Web3 и токеномики. Тем не менее, необходимо исследовать, действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности.
Резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить более интеллектуальные сценарии применения для Web3, в то время как децентрализованный характер Web3 также открывает новые возможности для развития AI. Хотя на данный момент это все еще находится на ранней стадии и сталкивается с множеством вызовов, сочетание обоих также приносит некоторые преимущества, такие как снижение зависимости от централизованных учреждений, повышение прозрачности и т.д. В будущем, благодаря способности AI к интеллектуальному анализу в сочетании с децентрализованными характеристиками Web3, ожидается создание более интеллектуальных, открытых и справедливых экономических и социальных систем.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-cff9c776
· 3ч назад
Деньги могут решить любые проблемы, кроме одной — просто не хватает бычьего рынка.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BasementAlchemist
· 3ч назад
Снова время разыгрывать людей как лохов?
Посмотреть ОригиналОтветить0
CodeAuditQueen
· 3ч назад
Не используйте так много смарт-контрактов, возможно, это всего лишь простая уязвимость повторного входа.
AI и Web3: Децентрализованная вычислительная мощность и аудит смарт-контрактов становятся актуальными темами
Слияние и столкновение AI и Web3: возможности и вызовы
В последние годы быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (AI) и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект достиг значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка, машинное обучение, что привело к огромным преобразованиям и инновациям в различных отраслях. В 2023 году рыночный объем индустрии ИИ достиг 200 миллиардов долларов, компании, такие как OpenAI, Character.AI, Midjourney, возглавили бум ИИ.
В то же время Web3 как новая сетелевая модель меняет наше восприятие и использование Интернета. Web3 основан на децентрализованной технологии блокчейн и реализует обмен данными и контроль, автономию пользователей и создание механизмов доверия через такие функции, как смарт-контракты, распределенное хранение и децентрализованная аутентификация. В настоящее время рыночная стоимость индустрии Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana привлекают все большее внимание.
Слияние ИИ и Web3 стало актуальной областью интереса разработчиков и инвесторов как на Западе, так и на Востоке. В этой статье мы рассмотрим текущее состояние развития AI+Web3, проанализируем ситуацию с текущими проектами и обсудим стоящие перед ними вызовы и возможности.
Способы взаимодействия ИИ и Web3
Развитие AI и Web3 похоже на две стороны весов: AI повышает производительность, а Web3 приносит изменения в производственные отношения. Их сочетание может привести к новым искрам.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ключевыми элементами индустрии ИИ являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные. В области вычислительной мощности задачи ИИ требуют значительных вычислительных ресурсов, получение и управление масштабной вычислительной мощностью является дорогостоящей и сложной задачей. В области алгоритмов, хотя алгоритмы глубокого обучения успешны, они все еще имеют проблемы с недостаточной интерпретируемостью и ограниченной способностью к обобщению. В области данных получение качественных и разнообразных данных по-прежнему является сложной задачей, при этом необходимо учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности данных. Кроме того, интерпретируемость и прозрачность моделей ИИ также являются важными аспектами, вызывающими общественный интерес.
Проблемы, с которыми сталкивается индустрия Web3
В индустрии Web3 также существует множество вызовов, включая недостаточную способность к анализу данных, плохой пользовательский опыт, наличие уязвимостей в смарт-контрактах и т. д. Искусственный интеллект как инструмент повышения производительности имеет большое пространство для реализации в этих областях.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Web3 способствует AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С развитием ИИ наблюдается резкий рост спроса на графические процессоры (GPU), что привело к дефициту. Некоторые проекты Web3 начинают пытаться предоставить децентрализованные вычислительные услуги, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты используют токены для стимуляции пользователей предоставлять неиспользуемые вычислительные мощности GPU, чтобы поддерживать клиентов ИИ.
В настоящее время большинство проектов децентрализованных вычислений в основном используются для AI-инференса, а не для обучения. Это связано с тем, что обучение AI требует огромных объемов данных и высокой пропускной способности связи, что делает его сложным для реализации. В то же время AI-инференс требует относительно меньших объемов данных и пропускной способности, что облегчает его реализацию.
Децентрализованная модель алгоритма
Некоторые проекты пытаются создать децентрализованный рынок услуг AI-алгоритмов, такие как Bittensor. Эти проекты связывают несколько AI-моделей и выбирают наиболее подходящую модель для ответа на вопросы в зависимости от потребностей пользователя.
Децентрализованный сбор данных
Чтобы решить проблему получения данных для обучения ИИ, некоторые проекты используют технологии Web3 для децентрализованного сбора данных. Например, PublicAI стимулирует пользователей вносить и проверять данные с помощью токенов, чтобы предоставить более разнообразные источники данных для обучения ИИ.
Защита конфиденциальности пользователей в AI с использованием ZK
Технология доказательства нулевого знания может помочь решить проблемы защиты конфиденциальности в ИИ. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет проводить обучение и выводы моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных.
! [Популяризация науки для новичков丨Глубокий анализ: с какими искрами могут столкнуться искусственный интеллект и Web3?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp)
ИИ помогает Web3
Анализ данных и прогнозирование
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI-сервисы для предоставления аналитики данных и прогнозирования. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценных токенов, а BullBear AI прогнозирует ценовые тренды на основе исторических данных.
Персонализированные услуги
Некоторые платформы Web3 интегрируют ИИ для оптимизации пользовательского опыта. Например, Dune выпустила инструмент Wand, который использует большие языковые модели для написания SQL-запросов; Followin интегрировала ChatGPT для резюмирования отраслевых новостей.
AI-аудит смарт-контрактов
Технология ИИ используется для аудита смарт-контрактов, например, 0x0.ai предлагает ИИ-аудитор смарт-контрактов, который помогает выявлять потенциальные уязвимости и риски безопасности.
Ограничения и вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия, с которыми сталкивается децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованные продукты вычислительной мощности могут уступать централизованным услугам по производительности, стабильности и доступности. В то же время, затраты для пользователей могут быть высокими. В настоящее время децентрализованная вычислительная мощность в основном используется для AI-инференции, и трудно поддерживать масштабное AI-обучение.
AI+Web3 сочетание довольно грубое
Многие проекты только на поверхности используют ИИ, не достигая глубокого сочетания ИИ и криптовалюты. Некоторые команды больше используют концепцию ИИ на уровне маркетинга, не имея настоящих инноваций.
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Некоторые AI-проекты для решения проблем бизнес-моделей выбирают наложение повествования Web3 и токеномики. Тем не менее, необходимо исследовать, действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности.
Резюме
Слияние AI и Web3 предоставляет бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. AI может предложить более интеллектуальные сценарии применения для Web3, в то время как децентрализованный характер Web3 также открывает новые возможности для развития AI. Хотя на данный момент это все еще находится на ранней стадии и сталкивается с множеством вызовов, сочетание обоих также приносит некоторые преимущества, такие как снижение зависимости от централизованных учреждений, повышение прозрачности и т.д. В будущем, благодаря способности AI к интеллектуальному анализу в сочетании с децентрализованными характеристиками Web3, ожидается создание более интеллектуальных, открытых и справедливых экономических и социальных систем.