La fusión y colisión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha generado una amplia atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído grandes cambios e innovaciones a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y empresas como OpenAI, Character.AI y Midjourney han liderado la ola de IA.
Mientras tanto, Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet. Web3 se basa en la tecnología blockchain descentralizada y, a través de funciones como contratos inteligentes, almacenamiento distribuido y verificación de identidad descentralizada, logra la compartición y control de datos, la autonomía del usuario y el establecimiento de mecanismos de confianza. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 ha alcanzado los 25 billones de dólares, y proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana están atrayendo cada vez más la atención de las personas.
La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un área de interés clave para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de IA+Web3, analizará la situación de los proyectos actuales y discutirá los desafíos y oportunidades que enfrentan.
Formas de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA mejora la productividad, mientras que Web3 trae una transformación en las relaciones de producción. La combinación de ambos podría generar nuevas chispas.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cómputo, y obtener y gestionar potencia de cálculo a gran escala es un desafío costoso y complejo. En cuanto a los algoritmos, aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido éxito, aún existen problemas como la falta de interpretabilidad y las limitaciones en la capacidad de generalización. En lo que respecta a los datos, sigue siendo difícil obtener datos de alta calidad y diversos, y también es necesario considerar los problemas de privacidad y seguridad de los datos. Además, la interpretabilidad y la transparencia de los modelos de IA son también puntos de gran interés para el público.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 también enfrenta varios desafíos, incluidos la falta de capacidad de análisis de datos, una mala experiencia del usuario y las vulnerabilidades de seguridad en los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran potencial en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Web3 impulsa la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el desarrollo de la IA, la demanda de GPU ha aumentado drásticamente, creando una situación de escasez. Algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de computación descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivaron a los usuarios con tokens para proporcionar poder de cómputo de GPU ocioso, brindando apoyo de cómputo a los clientes de IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos de computación descentralizada se utilizan principalmente para la inferencia de IA en lugar de para el entrenamiento. Esto se debe a que el entrenamiento de IA requiere una gran cantidad de datos y un ancho de banda de comunicación de alta velocidad, lo que hace que su implementación sea más difícil. Por otro lado, la inferencia de IA tiene menores requisitos de datos y ancho de banda, lo que facilita su implementación.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Este tipo de proyectos conecta múltiples modelos de IA, eligiendo el modelo más adecuado para responder a las preguntas según las necesidades del usuario.
Recolección de datos descentralizada
Para resolver el problema de la obtención de datos de entrenamiento de IA, algunos proyectos utilizan la tecnología Web3 para la recopilación de datos descentralizada. Por ejemplo, PublicAI incentiva a los usuarios a contribuir y verificar datos a través de tokens, proporcionando así fuentes de datos más diversas para el entrenamiento de IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA de ZK
La tecnología de pruebas de conocimiento cero puede ayudar a resolver problemas de protección de la privacidad en la IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales.
AI impulsa Web3
Análisis de datos y predicción
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, y BullBear AI predice las tendencias de precios basándose en datos históricos.
Servicio personalizado
Algunas plataformas Web3 integran IA para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, Dune lanzó la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL; Followin integra ChatGPT para resumir las dinámicas de la industria.
Auditoría de contratos inteligentes de IA
La tecnología de IA se aplica a la auditoría de contratos inteligentes, como el auditor de contratos inteligentes de 0x0.ai, que ayuda a identificar vulnerabilidades y riesgos de seguridad potenciales.
Limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Los productos de potencia de cálculo descentralizados pueden no ser tan buenos en rendimiento, estabilidad y disponibilidad como los servicios centralizados. Al mismo tiempo, el costo de uso para los usuarios puede ser relativamente alto. Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y es difícil soportar el entrenamiento de IA a gran escala.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
Muchos proyectos solo utilizan la IA de manera superficial, sin lograr una profunda integración de la IA con las criptomonedas. Algunos equipos utilizan el concepto de IA más a nivel de marketing, careciendo de verdadera innovación.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos de IA eligen superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens para resolver problemas de modelos de negocio. Sin embargo, aún se necesita investigar si la economía de tokens realmente ayuda a satisfacer las necesidades reales.
Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece posibilidades ilimitadas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. La IA puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, mientras que las características de descentralización de Web3 también brindan nuevas oportunidades para el desarrollo de la IA. Aunque actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la combinación de ambos también trae algunas ventajas, como la reducción de la dependencia de instituciones centralizadas y el aumento de la transparencia. En el futuro, al combinar la capacidad de análisis inteligente de la IA con las características de descentralización de Web3, se espera construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
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GateUser-cff9c776
· hace8h
El dinero puede resolver problemas que no son problemas, solo falta un bull run.
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BasementAlchemist
· hace8h
¿Es de nuevo el momento de Ser engañados?
Ver originalesResponder0
CodeAuditQueen
· hace8h
No uses tantos contratos inteligentes, quizás solo sea una simple vulnerabilidad de reentrada.
AI y Web3 se fusionan: la Descentralización de Potencia computacional y la auditoría de contratos inteligentes se convierten en un foco de atención
La fusión y colisión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y la tecnología Web3 ha generado una amplia atención a nivel mundial. La IA ha logrado importantes avances en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, lo que ha traído grandes cambios e innovaciones a diversas industrias. En 2023, el tamaño del mercado de la industria de IA alcanzó los 200 mil millones de dólares, y empresas como OpenAI, Character.AI y Midjourney han liderado la ola de IA.
Mientras tanto, Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando nuestra percepción y uso de Internet. Web3 se basa en la tecnología blockchain descentralizada y, a través de funciones como contratos inteligentes, almacenamiento distribuido y verificación de identidad descentralizada, logra la compartición y control de datos, la autonomía del usuario y el establecimiento de mecanismos de confianza. Actualmente, el valor de mercado de la industria Web3 ha alcanzado los 25 billones de dólares, y proyectos como Bitcoin, Ethereum y Solana están atrayendo cada vez más la atención de las personas.
La combinación de la IA y Web3 se ha convertido en un área de interés clave para desarrolladores e inversores de Oriente y Occidente. Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de IA+Web3, analizará la situación de los proyectos actuales y discutirá los desafíos y oportunidades que enfrentan.
Formas de interacción entre AI y Web3
El desarrollo de la IA y Web3 es como los dos lados de una balanza; la IA mejora la productividad, mientras que Web3 trae una transformación en las relaciones de producción. La combinación de ambos podría generar nuevas chispas.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, las tareas de IA requieren una gran cantidad de recursos de cómputo, y obtener y gestionar potencia de cálculo a gran escala es un desafío costoso y complejo. En cuanto a los algoritmos, aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han tenido éxito, aún existen problemas como la falta de interpretabilidad y las limitaciones en la capacidad de generalización. En lo que respecta a los datos, sigue siendo difícil obtener datos de alta calidad y diversos, y también es necesario considerar los problemas de privacidad y seguridad de los datos. Además, la interpretabilidad y la transparencia de los modelos de IA son también puntos de gran interés para el público.
Las dificultades que enfrenta la industria Web3
La industria de Web3 también enfrenta varios desafíos, incluidos la falta de capacidad de análisis de datos, una mala experiencia del usuario y las vulnerabilidades de seguridad en los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para mejorar la productividad, tiene un gran potencial en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Web3 impulsa la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el desarrollo de la IA, la demanda de GPU ha aumentado drásticamente, creando una situación de escasez. Algunos proyectos de Web3 han comenzado a intentar ofrecer servicios de computación descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivaron a los usuarios con tokens para proporcionar poder de cómputo de GPU ocioso, brindando apoyo de cómputo a los clientes de IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos de computación descentralizada se utilizan principalmente para la inferencia de IA en lugar de para el entrenamiento. Esto se debe a que el entrenamiento de IA requiere una gran cantidad de datos y un ancho de banda de comunicación de alta velocidad, lo que hace que su implementación sea más difícil. Por otro lado, la inferencia de IA tiene menores requisitos de datos y ancho de banda, lo que facilita su implementación.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan establecer un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Este tipo de proyectos conecta múltiples modelos de IA, eligiendo el modelo más adecuado para responder a las preguntas según las necesidades del usuario.
Recolección de datos descentralizada
Para resolver el problema de la obtención de datos de entrenamiento de IA, algunos proyectos utilizan la tecnología Web3 para la recopilación de datos descentralizada. Por ejemplo, PublicAI incentiva a los usuarios a contribuir y verificar datos a través de tokens, proporcionando así fuentes de datos más diversas para el entrenamiento de IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA de ZK
La tecnología de pruebas de conocimiento cero puede ayudar a resolver problemas de protección de la privacidad en la IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático sin revelar los datos originales.
AI impulsa Web3
Análisis de datos y predicción
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para proporcionar análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, y BullBear AI predice las tendencias de precios basándose en datos históricos.
Servicio personalizado
Algunas plataformas Web3 integran IA para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, Dune lanzó la herramienta Wand, que utiliza modelos de lenguaje grandes para escribir consultas SQL; Followin integra ChatGPT para resumir las dinámicas de la industria.
Auditoría de contratos inteligentes de IA
La tecnología de IA se aplica a la auditoría de contratos inteligentes, como el auditor de contratos inteligentes de 0x0.ai, que ayuda a identificar vulnerabilidades y riesgos de seguridad potenciales.
Limitaciones y desafíos de los proyectos AI+Web3
Los obstáculos reales que enfrenta la potencia de cálculo descentralizada
Los productos de potencia de cálculo descentralizados pueden no ser tan buenos en rendimiento, estabilidad y disponibilidad como los servicios centralizados. Al mismo tiempo, el costo de uso para los usuarios puede ser relativamente alto. Actualmente, la potencia de cálculo descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y es difícil soportar el entrenamiento de IA a gran escala.
La combinación de AI+Web3 es bastante rudimentaria.
Muchos proyectos solo utilizan la IA de manera superficial, sin lograr una profunda integración de la IA con las criptomonedas. Algunos equipos utilizan el concepto de IA más a nivel de marketing, careciendo de verdadera innovación.
La economía de tokens se convierte en un amortiguador para la narrativa de proyectos de IA
Algunos proyectos de IA eligen superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens para resolver problemas de modelos de negocio. Sin embargo, aún se necesita investigar si la economía de tokens realmente ayuda a satisfacer las necesidades reales.
Resumen
La fusión de AI y Web3 ofrece posibilidades ilimitadas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. La IA puede proporcionar escenarios de aplicación más inteligentes para Web3, mientras que las características de descentralización de Web3 también brindan nuevas oportunidades para el desarrollo de la IA. Aunque actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la combinación de ambos también trae algunas ventajas, como la reducción de la dependencia de instituciones centralizadas y el aumento de la transparencia. En el futuro, al combinar la capacidad de análisis inteligente de la IA con las características de descentralización de Web3, se espera construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.