¿Cuáles son los campos de fusión entre la inteligencia artificial y Web3?
El campo de aplicaciones de la fusión de la inteligencia artificial y Web3 se está expandiendo rápidamente, abarcando principalmente las siguientes direcciones (hasta junio de 2025):
I. Infraestructura descentralizada red de poder de cálculo Construir un mercado abierto de potencia de cálculo agregando recursos de GPU inactivos a nivel mundial, apoyando una reducción del 63%-80% en los costos de entrenamiento/inferencia de IA. Proyectos representativos como Render Network (renderizado por GPU), Gensyn (entrenamiento distribuido) y Akash (computación en la nube).
Almacenamiento y protección de la privacidad Las redes de almacenamiento descentralizado (Filecoin, Arweave) combinan la tecnología de criptografía para devolver la soberanía de los datos a los usuarios, mientras que garantizan la seguridad de la privacidad a través de tecnologías como la prueba de conocimiento cero (ZK).
2. Innovación en datos y modelos mercado de intercambio de datos Construir una red de intercambio de datos compliant basada en protocolos de certificación de datos Web3 (como Ocean Protocol, Grass), incentivando a los usuarios a contribuir con datos de comportamiento y reduciendo la barrera de entrada para el entrenamiento de IA.
Modelo de IA confiable Utilizando pruebas de conocimiento cero (ZK) y técnicas de cifrado homomórfico completo (FHE) para verificar el proceso de inferencia del modelo, se resuelve el problema de la caja negra. Por ejemplo, la solución zkML de Modulus Labs reduce la tasa de diagnóstico erróneo en un 42%.
Tres, sistemas financieros y económicos Optimización de contratos inteligentes Contratos de cláusulas dinámicas asistidos por IA, monitoreo en tiempo real de anomalías del mercado y ajuste automático de estrategias para mejorar la seguridad de los protocolos DeFi. El sistema People RWA optimiza la seguridad de los contratos de tokens a través de IA.
Finanzas Descentralizadas (DeFi) La evaluación de riesgos impulsada por IA, la generación de estrategias de inversión y la optimización de la minería de liquidez permiten a los pequeños y medianos inversionistas obtener servicios financieros personalizados, aumentando el rendimiento anual en un 27%.
Cuatro, actualización de contenido y experiencia AIGC y NFT Contenido generado por IA (texto/imágenes/vídeos) combinado con NFT, logrando que la creación se convierta en certificación de derechos. El protocolo Story Protocol admite autorización de contenido modular, reduciendo la tasa de disputas de derechos de autor en un 89%.
Metaverso y juegos Los juegos de blockchain generan patrones de comportamiento de NPC a través de la IA, optimizando la experiencia inmersiva. El juego Matr1x introduce un diseño de niveles dinámico basado en IA, aumentando la tasa de pago de usuarios en 3.2 veces.
Cinco, Industria y Servicios Públicos Gestión de la cadena de suministro La IA predice la demanda del mercado y optimiza las rutas logísticas, combinando la blockchain para lograr la trazabilidad en todo el proceso. Las cooperativas de café de Kenia han reducido el ciclo de ventas de 45 días a 72 horas a través de la red Web3.
Identidad digital y gobernanza Los sistemas de identidad descentralizada (como Worldcoin) combinan tecnología de biometría para construir un sistema de identidad en cadena a prueba de fraudes. La gobernanza DAO introduce agentes de IA (AEA) para mejorar la transparencia en la toma de decisiones.
Seis, Escenarios de Fusión Emergentes salud y medicina En el marco del aprendizaje federado, las instituciones médicas comparten datos médicos cifrados para entrenar modelos de IA, al mismo tiempo que protegen la privacidad de los pacientes. El entorno de ejecución confiable (TEE) de Phala Network garantiza la seguridad del procesamiento de datos.
computación verde La tecnología de minería de cero consumo energético en dispositivos móviles de la red Web3, combinada con la optimización de la distribución de energía mediante IA, reduce las emisiones de carbono en un 99.7% en comparación con las blockchains tradicionales.
Desafíos y tendencias tecnológicas Conflicto central: existe un conflicto entre el almacenamiento de datos descentralizado y la necesidad de entrenamiento centralizado de IA, que debe equilibrarse mediante tecnologías como el aprendizaje federado. Dirección futura: el protocolo de colaboración AI entre cadenas (como Openpond) impulsa aplicaciones en múltiples cadenas, se espera que para 2026 el tamaño del mercado relacionado supere los 30 mil millones de dólares. En los campos mencionados, la capa de infraestructura (potencia de cálculo/almacenamiento) y la capa de aplicación (finanzas/contenido) son actualmente las más calientes en términos de inversión, y los proyectos en fase de verificación técnica deben prestar atención a los indicadores de actividad del ecosistema de desarrolladores.
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EternalWilderness
· Hace15m
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Ybaser
· hace10h
Gracias por la información y las valiosas acciones 💜
¿Cuáles son los campos de fusión entre la inteligencia artificial y Web3?
El campo de aplicaciones de la fusión de la inteligencia artificial y Web3 se está expandiendo rápidamente, abarcando principalmente las siguientes direcciones (hasta junio de 2025):
I. Infraestructura descentralizada
red de poder de cálculo
Construir un mercado abierto de potencia de cálculo agregando recursos de GPU inactivos a nivel mundial, apoyando una reducción del 63%-80% en los costos de entrenamiento/inferencia de IA. Proyectos representativos como Render Network (renderizado por GPU), Gensyn (entrenamiento distribuido) y Akash (computación en la nube).
Almacenamiento y protección de la privacidad
Las redes de almacenamiento descentralizado (Filecoin, Arweave) combinan la tecnología de criptografía para devolver la soberanía de los datos a los usuarios, mientras que garantizan la seguridad de la privacidad a través de tecnologías como la prueba de conocimiento cero (ZK).
2. Innovación en datos y modelos
mercado de intercambio de datos
Construir una red de intercambio de datos compliant basada en protocolos de certificación de datos Web3 (como Ocean Protocol, Grass), incentivando a los usuarios a contribuir con datos de comportamiento y reduciendo la barrera de entrada para el entrenamiento de IA.
Modelo de IA confiable
Utilizando pruebas de conocimiento cero (ZK) y técnicas de cifrado homomórfico completo (FHE) para verificar el proceso de inferencia del modelo, se resuelve el problema de la caja negra. Por ejemplo, la solución zkML de Modulus Labs reduce la tasa de diagnóstico erróneo en un 42%.
Tres, sistemas financieros y económicos
Optimización de contratos inteligentes
Contratos de cláusulas dinámicas asistidos por IA, monitoreo en tiempo real de anomalías del mercado y ajuste automático de estrategias para mejorar la seguridad de los protocolos DeFi. El sistema People RWA optimiza la seguridad de los contratos de tokens a través de IA.
Finanzas Descentralizadas (DeFi)
La evaluación de riesgos impulsada por IA, la generación de estrategias de inversión y la optimización de la minería de liquidez permiten a los pequeños y medianos inversionistas obtener servicios financieros personalizados, aumentando el rendimiento anual en un 27%.
Cuatro, actualización de contenido y experiencia
AIGC y NFT
Contenido generado por IA (texto/imágenes/vídeos) combinado con NFT, logrando que la creación se convierta en certificación de derechos. El protocolo Story Protocol admite autorización de contenido modular, reduciendo la tasa de disputas de derechos de autor en un 89%.
Metaverso y juegos
Los juegos de blockchain generan patrones de comportamiento de NPC a través de la IA, optimizando la experiencia inmersiva. El juego Matr1x introduce un diseño de niveles dinámico basado en IA, aumentando la tasa de pago de usuarios en 3.2 veces.
Cinco, Industria y Servicios Públicos
Gestión de la cadena de suministro
La IA predice la demanda del mercado y optimiza las rutas logísticas, combinando la blockchain para lograr la trazabilidad en todo el proceso. Las cooperativas de café de Kenia han reducido el ciclo de ventas de 45 días a 72 horas a través de la red Web3.
Identidad digital y gobernanza
Los sistemas de identidad descentralizada (como Worldcoin) combinan tecnología de biometría para construir un sistema de identidad en cadena a prueba de fraudes. La gobernanza DAO introduce agentes de IA (AEA) para mejorar la transparencia en la toma de decisiones.
Seis, Escenarios de Fusión Emergentes
salud y medicina
En el marco del aprendizaje federado, las instituciones médicas comparten datos médicos cifrados para entrenar modelos de IA, al mismo tiempo que protegen la privacidad de los pacientes. El entorno de ejecución confiable (TEE) de Phala Network garantiza la seguridad del procesamiento de datos.
computación verde
La tecnología de minería de cero consumo energético en dispositivos móviles de la red Web3, combinada con la optimización de la distribución de energía mediante IA, reduce las emisiones de carbono en un 99.7% en comparación con las blockchains tradicionales.
Desafíos y tendencias tecnológicas
Conflicto central: existe un conflicto entre el almacenamiento de datos descentralizado y la necesidad de entrenamiento centralizado de IA, que debe equilibrarse mediante tecnologías como el aprendizaje federado.
Dirección futura: el protocolo de colaboración AI entre cadenas (como Openpond) impulsa aplicaciones en múltiples cadenas, se espera que para 2026 el tamaño del mercado relacionado supere los 30 mil millones de dólares.
En los campos mencionados, la capa de infraestructura (potencia de cálculo/almacenamiento) y la capa de aplicación (finanzas/contenido) son actualmente las más calientes en términos de inversión, y los proyectos en fase de verificación técnica deben prestar atención a los indicadores de actividad del ecosistema de desarrolladores.