Quais são os campos da fusão entre inteligência artificial e Web3?
As áreas de aplicação da fusão entre inteligência artificial e Web3 estão a expandir-se rapidamente, abrangendo principalmente as seguintes direções (até junho de 2025):
Um, Infraestrutura Descentralizada Rede de Poder de Cálculo Construir um mercado de computação aberto agregando recursos de GPU ociosos em todo o mundo, suportando uma redução de custos de 63%-80% para treinamento/inferência de IA. Projetos representativos incluem Render Network (renderização de GPU), Gensyn (treinamento distribuído) e Akash (computação em nuvem).
Armazenamento e proteção de privacidade Redes de armazenamento descentralizado (Filecoin, Arweave) combinam tecnologia criptográfica para devolver a soberania dos dados aos usuários, ao mesmo tempo que garantem a segurança da privacidade através de tecnologias como provas de conhecimento zero (ZK).
Dois, Inovação em Dados e Modelos mercado de troca de dados Protocólos de certificação de dados baseados em Web3 (como Ocean Protocol, Grass) para construir uma rede de compartilhamento de dados em conformidade, incentivando os usuários a contribuir com dados de comportamento e reduzindo a barreira de entrada para o treinamento de IA.
Modelo de IA confiável Utilizando a prova sem conhecimento (ZK) e a criptografia totalmente homomórfica (FHE) para verificar o processo de inferência do modelo, resolvendo o problema da caixa preta. Por exemplo, a solução zkML da Modulus Labs reduz a taxa de erro de diagnóstico médico em 42%.
Três, Sistemas Financeiros e Econômicos Otimização de contratos inteligentes Contratos dinâmicos com cláusulas assistidas por IA, monitorização em tempo real de anomalias no mercado e ajuste automático de estratégias, melhorando a segurança dos protocolos DeFi. O sistema People RWA otimiza a segurança dos contratos de tokens através da IA.
finanças descentralizadas (DeFi) Avaliação de risco impulsionada por IA, geração de estratégias de investimento e otimização de mineração de liquidez, proporcionando serviços financeiros personalizados para pequenos e médios investidores, com um aumento de 27% no retorno anual.
Quatro, atualização de conteúdo e experiência AIGC e NFT Conteúdo gerado por IA (texto/imagem/vídeo) combinado com NFT, realizando a criação e a confirmação de direitos. O protocolo Story Protocol suporta autorização de conteúdo modular, reduzindo a taxa de disputas de direitos autorais em 89%.
Metaverso e jogos Os jogos de blockchain geram padrões de comportamento de NPC através de IA, otimizando a experiência imersiva. O jogo Matr1x introduz design de níveis dinâmicos com IA, aumentando a taxa de pagamento dos usuários em 3,2 vezes.
Cinco, Indústria e Serviços Públicos Gestão da cadeia de suprimentos A IA prevê a demanda do mercado e otimiza os caminhos logísticos, combinando com a blockchain para realizar a rastreabilidade de todo o processo. Cooperativas de café no Quênia reduziram o ciclo de vendas de 45 dias para 72 horas através da rede Web3.
Identidade digital e governança Sistemas de identidade descentralizada (como o Worldcoin) combinam tecnologia de biometria para construir um sistema de identidade on-chain à prova de fraudes. A governança DAO introduz agentes de IA (AEA) para aumentar a transparência nas decisões.
Seis, Novos Cenários de Integração saúde No âmbito da aprendizagem federada, as instituições de saúde partilham dados médicos criptografados para treinar modelos de IA, ao mesmo tempo que protegem a privacidade dos pacientes. O ambiente de execução confiável (TEE) da Phala Network garante a segurança do processamento de dados.
computação verde A tecnologia de mineração zero consumo de energia em dispositivos móveis da rede Web3, combinada com a otimização de distribuição de energia por IA, reduz as emissões de carbono em 99,7% em comparação com blockchains tradicionais.
Desafios e Tendências Tecnológicas Contradição central: existe um conflito entre o armazenamento de dados descentralizado e a necessidade de treinamento centralizado de IA, e é necessário equilibrar isso por meio de tecnologias como o aprendizado federado. Direção futura: Protocólo de colaboração AI cross-chain (como Openpond) impulsiona aplicações em múltiplas cadeias, espera-se que o tamanho do mercado relacionado ultrapasse 30 mil milhões de dólares em 2026. Nos campos acima, a camada de infraestrutura (poder computacional/armazenamento) e a camada de aplicação (finanças/conteúdo) estão atualmente com o maior calor de investimento, e projetos em fase de validação técnica devem prestar atenção aos indicadores de atividade do ecossistema de desenvolvedores.
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EternalWilderness
· 13m atrás
快 entrar numa posição！🚗
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Ybaser
· 10h atrás
Obrigado pela informação e pelas partilhas valiosas 💜
Quais são os campos da fusão entre inteligência artificial e Web3?
As áreas de aplicação da fusão entre inteligência artificial e Web3 estão a expandir-se rapidamente, abrangendo principalmente as seguintes direções (até junho de 2025):
Um, Infraestrutura Descentralizada
Rede de Poder de Cálculo
Construir um mercado de computação aberto agregando recursos de GPU ociosos em todo o mundo, suportando uma redução de custos de 63%-80% para treinamento/inferência de IA. Projetos representativos incluem Render Network (renderização de GPU), Gensyn (treinamento distribuído) e Akash (computação em nuvem).
Armazenamento e proteção de privacidade
Redes de armazenamento descentralizado (Filecoin, Arweave) combinam tecnologia criptográfica para devolver a soberania dos dados aos usuários, ao mesmo tempo que garantem a segurança da privacidade através de tecnologias como provas de conhecimento zero (ZK).
Dois, Inovação em Dados e Modelos
mercado de troca de dados
Protocólos de certificação de dados baseados em Web3 (como Ocean Protocol, Grass) para construir uma rede de compartilhamento de dados em conformidade, incentivando os usuários a contribuir com dados de comportamento e reduzindo a barreira de entrada para o treinamento de IA.
Modelo de IA confiável
Utilizando a prova sem conhecimento (ZK) e a criptografia totalmente homomórfica (FHE) para verificar o processo de inferência do modelo, resolvendo o problema da caixa preta. Por exemplo, a solução zkML da Modulus Labs reduz a taxa de erro de diagnóstico médico em 42%.
Três, Sistemas Financeiros e Econômicos
Otimização de contratos inteligentes
Contratos dinâmicos com cláusulas assistidas por IA, monitorização em tempo real de anomalias no mercado e ajuste automático de estratégias, melhorando a segurança dos protocolos DeFi. O sistema People RWA otimiza a segurança dos contratos de tokens através da IA.
finanças descentralizadas (DeFi)
Avaliação de risco impulsionada por IA, geração de estratégias de investimento e otimização de mineração de liquidez, proporcionando serviços financeiros personalizados para pequenos e médios investidores, com um aumento de 27% no retorno anual.
Quatro, atualização de conteúdo e experiência
AIGC e NFT
Conteúdo gerado por IA (texto/imagem/vídeo) combinado com NFT, realizando a criação e a confirmação de direitos. O protocolo Story Protocol suporta autorização de conteúdo modular, reduzindo a taxa de disputas de direitos autorais em 89%.
Metaverso e jogos
Os jogos de blockchain geram padrões de comportamento de NPC através de IA, otimizando a experiência imersiva. O jogo Matr1x introduz design de níveis dinâmicos com IA, aumentando a taxa de pagamento dos usuários em 3,2 vezes.
Cinco, Indústria e Serviços Públicos
Gestão da cadeia de suprimentos
A IA prevê a demanda do mercado e otimiza os caminhos logísticos, combinando com a blockchain para realizar a rastreabilidade de todo o processo. Cooperativas de café no Quênia reduziram o ciclo de vendas de 45 dias para 72 horas através da rede Web3.
Identidade digital e governança
Sistemas de identidade descentralizada (como o Worldcoin) combinam tecnologia de biometria para construir um sistema de identidade on-chain à prova de fraudes. A governança DAO introduz agentes de IA (AEA) para aumentar a transparência nas decisões.
Seis, Novos Cenários de Integração
saúde
No âmbito da aprendizagem federada, as instituições de saúde partilham dados médicos criptografados para treinar modelos de IA, ao mesmo tempo que protegem a privacidade dos pacientes. O ambiente de execução confiável (TEE) da Phala Network garante a segurança do processamento de dados.
computação verde
A tecnologia de mineração zero consumo de energia em dispositivos móveis da rede Web3, combinada com a otimização de distribuição de energia por IA, reduz as emissões de carbono em 99,7% em comparação com blockchains tradicionais.
Desafios e Tendências Tecnológicas
Contradição central: existe um conflito entre o armazenamento de dados descentralizado e a necessidade de treinamento centralizado de IA, e é necessário equilibrar isso por meio de tecnologias como o aprendizado federado.
Direção futura: Protocólo de colaboração AI cross-chain (como Openpond) impulsiona aplicações em múltiplas cadeias, espera-se que o tamanho do mercado relacionado ultrapasse 30 mil milhões de dólares em 2026.
Nos campos acima, a camada de infraestrutura (poder computacional/armazenamento) e a camada de aplicação (finanças/conteúdo) estão atualmente com o maior calor de investimento, e projetos em fase de validação técnica devem prestar atenção aos indicadores de atividade do ecossistema de desenvolvedores.