Quels sont les domaines de fusion de l'intelligence artificielle et du Web3 ?
Les domaines d'application de l'intégration de l'intelligence artificielle et du Web3 se développent rapidement, couvrant principalement les directions suivantes (jusqu'en juin 2025) :
1. Infrastructure décentralisée réseau de puissance de calcul Construire un marché de calcul ouvert en agrégeant des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, permettant de réduire les coûts d'entraînement/inférence de l'IA de 63 % à 80 %. Des projets représentatifs incluent Render Network (rendu GPU), Gensyn (entraînement distribué) et Akash (cloud computing).
Stockage et protection de la vie privée Les réseaux de stockage décentralisés (Filecoin, Arweave) combinés avec des technologies cryptographiques permettent un retour de la souveraineté des données aux utilisateurs, tout en garantissant la sécurité de la vie privée grâce à des technologies telles que la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK).
Deux, innovation des données et des modèles Marché des données Construire un réseau de partage de données conforme basé sur des protocoles de certification des données Web3 (comme Ocean Protocol, Grass), incitant les utilisateurs à contribuer des données comportementales et à réduire le seuil d'entrée pour l'entraînement de l'IA.
Modèle d'IA fiable Utiliser la technologie des preuves à zéro connaissance (ZK) et du chiffrement homomorphe complet (FHE) pour vérifier le processus d'inférence des modèles et résoudre le problème de la boîte noire. Par exemple, la solution zkML de Modulus Labs réduit le taux de diagnostic erroné en médecine de 42 %.
Trois, système financier et économique Optimisation des contrats intelligents Des contrats dynamiques avec clauses assistées par l'IA, surveillant en temps réel les anomalies du marché et ajustant automatiquement les stratégies pour améliorer la sécurité des protocoles DeFi. Le système People RWA optimise la sécurité des contrats de jetons grâce à l'IA.
finance décentralisée (DeFi) L'évaluation des risques basée sur l'IA, la génération de stratégies d'investissement et l'optimisation du minage de liquidités permettent aux petits et moyens investisseurs d'obtenir des services financiers personnalisés, avec un rendement annuel accru de 27 %.
Quatrième, mise à niveau du contenu et de l'expérience AIGC et NFT Le contenu généré par l'IA (texte/image/vidéo) combiné avec des NFT permet la création immédiate de droits. Le protocole Story prend en charge l'autorisation de contenu modulaire, ce qui réduit le taux de litiges sur les droits d'auteur de 89 %.
Métavers et jeux Les jeux blockchain génèrent des comportements d'NPC grâce à l'IA, optimisant l'expérience immersive. Le jeu Matr1x introduit un design de niveaux dynamique basé sur l'IA, augmentant le taux de paiement des utilisateurs de 3,2 fois.
V. Industrie et services publics Gestion de la chaîne d'approvisionnement L'IA prédit la demande du marché et optimise les itinéraires logistiques, combinant la blockchain pour une traçabilité complète. Les coopératives de café du Kenya ont réduit leur cycle de vente de 45 jours à 72 heures grâce au réseau Web3.
Identité numérique et gouvernance Les systèmes d'identité décentralisés (comme Worldcoin) combinent la technologie biométrique pour construire un système d'identité en chaîne antifraude. La gouvernance DAO introduit des agents d'IA (AEA) pour améliorer la transparence des décisions.
VI. Scènes de fusion émergentes santé Dans le cadre du cadre d'apprentissage fédéral, les établissements de santé partagent des données médicales cryptées pour entraîner des modèles d'IA, tout en protégeant la vie privée des patients. L'environnement d'exécution de confiance (TEE) de Phala Network garantit la sécurité du traitement des données.
calcul vert Technologie de minage à zéro consommation d'énergie sur mobile pour le réseau Web3, combinée à l'IA pour optimiser la répartition de l'énergie, réduisant les émissions de carbone de 99,7 % par rapport aux blockchains traditionnelles.
Défis et tendances technologiques Contradiction centrale : il existe un conflit entre le stockage de données décentralisé et les besoins de formation centralisée de l'IA, qui doit être équilibré par des technologies telles que l'apprentissage fédéré. Direction future : le protocole de collaboration AI inter-chaînes (comme Openpond) stimule les applications multi-chaînes, le marché associé devrait dépasser 30 milliards de dollars d'ici 2026. Dans les domaines ci-dessus, le niveau d'infrastructure (puissance de calcul / stockage) et le niveau d'application (financier / contenu) sont actuellement les plus attractifs pour les investissements. Les projets en phase de validation technologique doivent prêter attention aux indicateurs d'activité de l'écosystème des développeurs.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
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EternalWilderness
· Il y a 13m
快 entrer dans une position !🚗
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Ybaser
· Il y a 10h
Merci pour les informations et les partages précieux 💜
Quels sont les domaines de fusion de l'intelligence artificielle et du Web3 ?
Les domaines d'application de l'intégration de l'intelligence artificielle et du Web3 se développent rapidement, couvrant principalement les directions suivantes (jusqu'en juin 2025) :
1. Infrastructure décentralisée
réseau de puissance de calcul
Construire un marché de calcul ouvert en agrégeant des ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, permettant de réduire les coûts d'entraînement/inférence de l'IA de 63 % à 80 %. Des projets représentatifs incluent Render Network (rendu GPU), Gensyn (entraînement distribué) et Akash (cloud computing).
Stockage et protection de la vie privée
Les réseaux de stockage décentralisés (Filecoin, Arweave) combinés avec des technologies cryptographiques permettent un retour de la souveraineté des données aux utilisateurs, tout en garantissant la sécurité de la vie privée grâce à des technologies telles que la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK).
Deux, innovation des données et des modèles
Marché des données
Construire un réseau de partage de données conforme basé sur des protocoles de certification des données Web3 (comme Ocean Protocol, Grass), incitant les utilisateurs à contribuer des données comportementales et à réduire le seuil d'entrée pour l'entraînement de l'IA.
Modèle d'IA fiable
Utiliser la technologie des preuves à zéro connaissance (ZK) et du chiffrement homomorphe complet (FHE) pour vérifier le processus d'inférence des modèles et résoudre le problème de la boîte noire. Par exemple, la solution zkML de Modulus Labs réduit le taux de diagnostic erroné en médecine de 42 %.
Trois, système financier et économique
Optimisation des contrats intelligents
Des contrats dynamiques avec clauses assistées par l'IA, surveillant en temps réel les anomalies du marché et ajustant automatiquement les stratégies pour améliorer la sécurité des protocoles DeFi. Le système People RWA optimise la sécurité des contrats de jetons grâce à l'IA.
finance décentralisée (DeFi)
L'évaluation des risques basée sur l'IA, la génération de stratégies d'investissement et l'optimisation du minage de liquidités permettent aux petits et moyens investisseurs d'obtenir des services financiers personnalisés, avec un rendement annuel accru de 27 %.
Quatrième, mise à niveau du contenu et de l'expérience
AIGC et NFT
Le contenu généré par l'IA (texte/image/vidéo) combiné avec des NFT permet la création immédiate de droits. Le protocole Story prend en charge l'autorisation de contenu modulaire, ce qui réduit le taux de litiges sur les droits d'auteur de 89 %.
Métavers et jeux
Les jeux blockchain génèrent des comportements d'NPC grâce à l'IA, optimisant l'expérience immersive. Le jeu Matr1x introduit un design de niveaux dynamique basé sur l'IA, augmentant le taux de paiement des utilisateurs de 3,2 fois.
V. Industrie et services publics
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
L'IA prédit la demande du marché et optimise les itinéraires logistiques, combinant la blockchain pour une traçabilité complète. Les coopératives de café du Kenya ont réduit leur cycle de vente de 45 jours à 72 heures grâce au réseau Web3.
Identité numérique et gouvernance
Les systèmes d'identité décentralisés (comme Worldcoin) combinent la technologie biométrique pour construire un système d'identité en chaîne antifraude. La gouvernance DAO introduit des agents d'IA (AEA) pour améliorer la transparence des décisions.
VI. Scènes de fusion émergentes
santé
Dans le cadre du cadre d'apprentissage fédéral, les établissements de santé partagent des données médicales cryptées pour entraîner des modèles d'IA, tout en protégeant la vie privée des patients. L'environnement d'exécution de confiance (TEE) de Phala Network garantit la sécurité du traitement des données.
calcul vert
Technologie de minage à zéro consommation d'énergie sur mobile pour le réseau Web3, combinée à l'IA pour optimiser la répartition de l'énergie, réduisant les émissions de carbone de 99,7 % par rapport aux blockchains traditionnelles.
Défis et tendances technologiques
Contradiction centrale : il existe un conflit entre le stockage de données décentralisé et les besoins de formation centralisée de l'IA, qui doit être équilibré par des technologies telles que l'apprentissage fédéré.
Direction future : le protocole de collaboration AI inter-chaînes (comme Openpond) stimule les applications multi-chaînes, le marché associé devrait dépasser 30 milliards de dollars d'ici 2026.
Dans les domaines ci-dessus, le niveau d'infrastructure (puissance de calcul / stockage) et le niveau d'application (financier / contenu) sont actuellement les plus attractifs pour les investissements. Les projets en phase de validation technologique doivent prêter attention aux indicateurs d'activité de l'écosystème des développeurs.