La fusión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 están liderando una revolución tecnológica. La IA ha logrado avances significativos en campos como el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural, con un tamaño de mercado que alcanzará los 200 mil millones de dólares en 2023. Al mismo tiempo, Web3, basado en blockchain, está cambiando el panorama de Internet, otorgando a los usuarios el control sobre sus datos, con una capitalización de mercado que ha llegado a 25 billones de dólares. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en una dirección innovadora muy apreciada.
Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta. Analizaremos la situación actual de los proyectos, discutiremos en profundidad las limitaciones existentes y proporcionaremos referencias para los profesionales relacionados.
Formas de interacción entre la IA 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 transforma las relaciones de producción. ¿Qué chispas pueden surgir de la combinación de ambos? Primero, analicemos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada uno, y luego exploremos cómo pueden complementarse mutuamente.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la IA incluyen potencia de cálculo, algoritmos y datos:
Potencia de cálculo: la IA necesita una gran capacidad de cálculo para procesar datos y entrenar modelos. En los últimos años, el desarrollo de hardware como las GPU ha impulsado enormemente el avance de la IA. Sin embargo, la obtención y gestión de una gran potencia de cálculo todavía enfrenta desafíos de costos y complejidad.
Algoritmo: El algoritmo de IA es el núcleo del sistema, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La elección y el diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento de la IA. La mejora continua del algoritmo puede aumentar la precisión y la capacidad de generalización.
Datos: grandes volúmenes de datos de alta calidad son la base para entrenar modelos de IA. Conjuntos de datos ricos y diversos ayudan a mejorar el rendimiento del modelo. Sin embargo, puede haber dificultades para obtener datos en ciertos campos.
Además, la IA también enfrenta problemas de interpretabilidad y transparencia. Muchos de los modelos de negocio de los proyectos de IA no son lo suficientemente claros.
Dificultades enfrentadas por la industria Web3
Web3 también enfrenta muchos desafíos, incluyendo:
Falta de capacidad de análisis de datos
La experiencia del usuario es deficiente
Vulnerabilidades de seguridad de los contratos inteligentes
Riesgo de ataques de hackers
La IA como herramienta de productividad tiene un gran margen de desarrollo en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Web3 impulsa la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el aumento de la demanda de IA, los recursos de computación como las GPU están escasos. Los proyectos de Web3 ofrecen poder computacional descentralizado a través de incentivos en forma de tokens, como Akash, Render y Gensyn. Estos proyectos conectan la capacidad de computación inactiva a nivel mundial para apoyar a la IA.
La computación descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y no para el entrenamiento. Esto se debe a que el entrenamiento de modelos grandes requiere grandes cantidades de datos y un alto ancho de banda, y hay estrictos requisitos sobre la distancia física entre los nodos de computación, lo que dificulta que la computación descentralizada cumpla con estas exigencias. Sin embargo, para tareas ligeras como la inferencia, la computación descentralizada aún tiene un enorme potencial.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados. Por ejemplo, Bittensor atrae a los contribuyentes de modelos mediante incentivos de tokens, ofreciendo a los usuarios una variedad de capacidades de IA. Este modelo podría tener un gran potencial en el futuro panorama de la IA.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son un recurso clave para la IA. Algunos proyectos como PublicAI incentivan a los usuarios a contribuir con datos a través de tokens, proporcionando fuentes de datos más ricas para el entrenamiento de la IA. Esto ayuda a romper el monopolio de datos de las grandes plataformas y promueve el desarrollo abierto de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de datos mientras protege la privacidad. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales. Esto proporciona nuevas ideas para abordar los problemas de privacidad en el campo de la IA.
La IA impulsa Web3
Análisis y Predicción de Datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para ofrecer análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, y BullBear AI ayuda a los usuarios a predecir tendencias de precios. Plataformas como Numerai animan a los participantes a utilizar IA para predecir el mercado financiero.
Servicio personalizado
La IA puede optimizar la experiencia del usuario en proyectos Web3. Por ejemplo, la herramienta Wand de Dune utiliza modelos de lenguaje grande para generar consultas SQL, lo que reduce la barrera para los usuarios. Algunas plataformas de contenido también integran IA para resumir y recomendar contenido.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA puede identificar de manera eficiente las vulnerabilidades en los contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece servicios de auditoría de contratos inteligentes con IA, lo que ayuda a mejorar la seguridad del ecosistema Web3.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Obstáculos reales de la potencia computacional descentralizada
En comparación con los servicios centralizados, la computación descentralizada enfrenta desafíos en términos de rendimiento, estabilidad y facilidad de uso. Especialmente en el entrenamiento de grandes modelos, debido a los estrictos requisitos de paralelización de múltiples tarjetas y ancho de banda de comunicación, es difícil implementar soluciones descentralizadas.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos solo utilizan la IA de manera superficial, sin mostrar una profunda integración con Web3. Algunos equipos enfatizan el concepto de IA más por razones de marketing, careciendo de innovación sustantiva.
La economía de los tokens se convierte en un agente amortiguador
Algunos proyectos de IA utilizan la narrativa de Web3 y la economía de tokens para atraer usuarios e inversiones. Sin embargo, aún se necesita más verificación para determinar si la economía de tokens realmente ayuda a resolver las necesidades prácticas de los proyectos de IA.
Resumen
La fusión de AI + Web3 ofrece amplias perspectivas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede aportar capacidades inteligentes a Web3, mientras que Web3 proporciona infraestructura descentralizada y mecanismos de incentivos para AI. A pesar de que actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la exploración en este campo sin duda impulsará el progreso tecnológico y el cambio social. En el futuro, esperamos ver más innovaciones nativas que integren profundamente AI y Web3, construyendo un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.
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MainnetDelayedAgain
· hace10h
Los datos estadísticos muestran una valoración de 25 billones, a la espera del Rug Pull.
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rugpull_survivor
· hace10h
El mercado de tontos se ha expandido nuevamente.
Ver originalesResponder0
AirdropHunter
· hace11h
Solo hay que ver quién toma a la gente por tonta primero.
Fusión de AI y Web3: choque de un mercado de 2000 millones de dólares y 25 billones de dólares
La fusión de la IA y Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 están liderando una revolución tecnológica. La IA ha logrado avances significativos en campos como el reconocimiento facial y el procesamiento del lenguaje natural, con un tamaño de mercado que alcanzará los 200 mil millones de dólares en 2023. Al mismo tiempo, Web3, basado en blockchain, está cambiando el panorama de Internet, otorgando a los usuarios el control sobre sus datos, con una capitalización de mercado que ha llegado a 25 billones de dólares. La combinación de IA y Web3 se ha convertido en una dirección innovadora muy apreciada.
Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, su valor potencial y los desafíos que enfrenta. Analizaremos la situación actual de los proyectos, discutiremos en profundidad las limitaciones existentes y proporcionaremos referencias para los profesionales relacionados.
Formas de interacción entre la IA 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 transforma las relaciones de producción. ¿Qué chispas pueden surgir de la combinación de ambos? Primero, analicemos las dificultades y el espacio de mejora que enfrenta cada uno, y luego exploremos cómo pueden complementarse mutuamente.
Las dificultades que enfrenta la industria de la IA
Los elementos clave de la IA incluyen potencia de cálculo, algoritmos y datos:
Potencia de cálculo: la IA necesita una gran capacidad de cálculo para procesar datos y entrenar modelos. En los últimos años, el desarrollo de hardware como las GPU ha impulsado enormemente el avance de la IA. Sin embargo, la obtención y gestión de una gran potencia de cálculo todavía enfrenta desafíos de costos y complejidad.
Algoritmo: El algoritmo de IA es el núcleo del sistema, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático tradicionales y de aprendizaje profundo. La elección y el diseño del algoritmo son cruciales para el rendimiento de la IA. La mejora continua del algoritmo puede aumentar la precisión y la capacidad de generalización.
Datos: grandes volúmenes de datos de alta calidad son la base para entrenar modelos de IA. Conjuntos de datos ricos y diversos ayudan a mejorar el rendimiento del modelo. Sin embargo, puede haber dificultades para obtener datos en ciertos campos.
Además, la IA también enfrenta problemas de interpretabilidad y transparencia. Muchos de los modelos de negocio de los proyectos de IA no son lo suficientemente claros.
Dificultades enfrentadas por la industria Web3
Web3 también enfrenta muchos desafíos, incluyendo:
La IA como herramienta de productividad tiene un gran margen de desarrollo en estos aspectos.
Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3
Web3 impulsa la IA
Poder de cómputo descentralizado
Con el aumento de la demanda de IA, los recursos de computación como las GPU están escasos. Los proyectos de Web3 ofrecen poder computacional descentralizado a través de incentivos en forma de tokens, como Akash, Render y Gensyn. Estos proyectos conectan la capacidad de computación inactiva a nivel mundial para apoyar a la IA.
La computación descentralizada se utiliza principalmente para la inferencia de IA, y no para el entrenamiento. Esto se debe a que el entrenamiento de modelos grandes requiere grandes cantidades de datos y un alto ancho de banda, y hay estrictos requisitos sobre la distancia física entre los nodos de computación, lo que dificulta que la computación descentralizada cumpla con estas exigencias. Sin embargo, para tareas ligeras como la inferencia, la computación descentralizada aún tiene un enorme potencial.
Modelo de algoritmo descentralizado
Algunos proyectos intentan construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados. Por ejemplo, Bittensor atrae a los contribuyentes de modelos mediante incentivos de tokens, ofreciendo a los usuarios una variedad de capacidades de IA. Este modelo podría tener un gran potencial en el futuro panorama de la IA.
Recolección de datos descentralizada
Los datos son un recurso clave para la IA. Algunos proyectos como PublicAI incentivan a los usuarios a contribuir con datos a través de tokens, proporcionando fuentes de datos más ricas para el entrenamiento de la IA. Esto ayuda a romper el monopolio de datos de las grandes plataformas y promueve el desarrollo abierto de la IA.
Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK
La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de datos mientras protege la privacidad. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite el entrenamiento y la inferencia de modelos sin revelar los datos originales. Esto proporciona nuevas ideas para abordar los problemas de privacidad en el campo de la IA.
La IA impulsa Web3
Análisis y Predicción de Datos
Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA para ofrecer análisis de datos y predicciones. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, y BullBear AI ayuda a los usuarios a predecir tendencias de precios. Plataformas como Numerai animan a los participantes a utilizar IA para predecir el mercado financiero.
Servicio personalizado
La IA puede optimizar la experiencia del usuario en proyectos Web3. Por ejemplo, la herramienta Wand de Dune utiliza modelos de lenguaje grande para generar consultas SQL, lo que reduce la barrera para los usuarios. Algunas plataformas de contenido también integran IA para resumir y recomendar contenido.
Auditoría de contratos inteligentes AI
La IA puede identificar de manera eficiente las vulnerabilidades en los contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece servicios de auditoría de contratos inteligentes con IA, lo que ayuda a mejorar la seguridad del ecosistema Web3.
Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3
Obstáculos reales de la potencia computacional descentralizada
En comparación con los servicios centralizados, la computación descentralizada enfrenta desafíos en términos de rendimiento, estabilidad y facilidad de uso. Especialmente en el entrenamiento de grandes modelos, debido a los estrictos requisitos de paralelización de múltiples tarjetas y ancho de banda de comunicación, es difícil implementar soluciones descentralizadas.
La combinación de AI y Web3 no es lo suficientemente profunda
Actualmente, muchos proyectos solo utilizan la IA de manera superficial, sin mostrar una profunda integración con Web3. Algunos equipos enfatizan el concepto de IA más por razones de marketing, careciendo de innovación sustantiva.
La economía de los tokens se convierte en un agente amortiguador
Algunos proyectos de IA utilizan la narrativa de Web3 y la economía de tokens para atraer usuarios e inversiones. Sin embargo, aún se necesita más verificación para determinar si la economía de tokens realmente ayuda a resolver las necesidades prácticas de los proyectos de IA.
Resumen
La fusión de AI + Web3 ofrece amplias perspectivas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico. AI puede aportar capacidades inteligentes a Web3, mientras que Web3 proporciona infraestructura descentralizada y mecanismos de incentivos para AI. A pesar de que actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la exploración en este campo sin duda impulsará el progreso tecnológico y el cambio social. En el futuro, esperamos ver más innovaciones nativas que integren profundamente AI y Web3, construyendo un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo.