Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
Le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 conduit à une révolution technologique. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel, atteignant une taille de marché de 200 milliards de dollars en 2023. Parallèlement, le Web3 basé sur la blockchain transforme le paysage d'Internet, donnant aux utilisateurs le contrôle de leurs données, avec une capitalisation boursière atteignant 25 trillions de dollars. La combinaison de l'IA et du Web3 devient une direction d'innovation très suivie.
Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté. Nous analyserons la situation des projets actuels, discuterons en profondeur des limites existantes et fournirons des références aux professionnels concernés.
Modalités d'interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux extrémités d'une balance, l'IA améliore la productivité, le Web3 transforme les relations de production. Quelles étincelles pourraient surgir de leur combinaison ? Analysons d'abord les défis et les opportunités d'amélioration auxquels chacun fait face, puis discutons de la manière dont ils peuvent se compléter.
Les défis auxquels est confronté le secteur de l'IA
Les éléments clés de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données :
Puissance de calcul : L'IA nécessite une capacité de calcul à grande échelle pour traiter des données et former des modèles. Ces dernières années, le développement de matériel comme les GPU a considérablement fait progresser l'IA. Cependant, l'acquisition et la gestion d'une puissance de calcul à grande échelle posent encore des défis en termes de coûts et de complexité.
Algorithme : L'algorithme AI est le cœur du système, comprenant des algorithmes d'apprentissage machine traditionnels et des algorithmes d'apprentissage profond. Le choix et la conception de l'algorithme sont cruciaux pour les performances de l'IA. L'amélioration continue de l'algorithme peut augmenter la précision et la capacité de généralisation.
Données : Des données massives et de haute qualité sont la base de l'entraînement des modèles d'IA. Des ensembles de données riches et variés contribuent à améliorer les performances du modèle. Cependant, l'obtention de données dans certains domaines peut poser des difficultés.
De plus, l'IA est confrontée à des problèmes d'interprétabilité, de transparence, etc. Le modèle commercial de nombreux projets d'IA n'est pas non plus assez clair.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Web3 fait également face à de nombreux défis, notamment :
Capacité d'analyse des données insuffisante
L'expérience utilisateur est médiocre
Risques de sécurité des contrats intelligents
Risque de cyberattaque
L'IA en tant qu'outil de productivité a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante en IA, les ressources de calcul comme les GPU sont en pénurie. Les projets Web3 offrent une puissance de calcul décentralisée grâce à des incitations par des tokens, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets connectent la puissance de calcul inutilisée à l'échelle mondiale pour soutenir l'IA.
La puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, et non pour l'entraînement. Car l'entraînement de grands modèles nécessite une grande quantité de données et une large bande passante, avec des exigences strictes sur la distance physique entre les nœuds de calcul, ce qui rend la puissance décentralisée difficile à satisfaire. Cependant, pour des tâches légères comme l'inférence, la puissance de calcul décentralisée a encore un énorme potentiel.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets tentent de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés. Par exemple, Bittensor attire des contributeurs de modèles grâce à des incitations par des jetons, offrant aux utilisateurs une diversité de capacités d'IA. Ce modèle pourrait avoir un grand avenir dans le paysage futur de l'IA.
collecte de données décentralisée
Les données sont une ressource clé pour l'IA. Certains projets comme PublicAI incitent les utilisateurs à contribuer des données par le biais de tokens, fournissant ainsi des sources de données plus riches pour l'entraînement de l'IA. Cela aide à briser le monopole des données des grandes plateformes et favorise le développement ouvert de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance permet de valider des données tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet l'entraînement et l'inférence de modèles sans divulguer les données d'origine. Cela offre de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes de confidentialité dans le domaine de l'IA.
L'IA aide Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur, BullBear AI aide les utilisateurs à prédire les tendances des prix. Des plateformes comme Numerai encouragent les participants à utiliser l'IA pour prédire les marchés financiers.
Services personnalisés
L'IA peut optimiser l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, l'outil Wand de Dune utilise de grands modèles de langage pour générer des requêtes SQL, réduisant ainsi le seuil d'entrée pour les utilisateurs. Certaines plateformes de contenu intègrent également l'IA pour résumer et recommander du contenu.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier efficacement les vulnérabilités dans les contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose des services d'audit de contrats intelligents par IA, ce qui contribue à améliorer la sécurité de l'écosystème Web3.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Comparé aux services centralisés, la puissance de calcul décentralisée fait face à des défis tels que les performances, la stabilité et la facilité d'utilisation. En particulier dans le domaine de l'entraînement de grands modèles, en raison des exigences strictes en matière de parallélisme multi-cartes et de bande passante de communication, les solutions décentralisées sont difficiles à réaliser.
L'intégration de l'IA et du Web3 n'est pas assez approfondie
Actuellement, de nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans montrer de véritable intégration avec le Web3. Certaines équipes mettent davantage en avant le concept d'IA pour des raisons marketing, manquant d'innovation substantielle.
La tokenomique devient un agent tampon
Certains projets d'IA attirent les utilisateurs et les investisseurs grâce à la narration Web3 et à l'économie des tokens. Mais il reste à vérifier si l'économie des tokens aide réellement à répondre aux besoins pratiques des projets d'IA.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de vastes perspectives pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut apporter des capacités d'intelligence au Web3, tandis que le Web3 fournit une infrastructure décentralisée et des mécanismes d'incitation pour l'IA. Bien que nous soyons encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, l'exploration de ce domaine ne manquera pas de stimuler les progrès technologiques et les transformations sociales. À l'avenir, nous espérons voir davantage d'innovations natives intégrant profondément l'IA et le Web3, construisant un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable.
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MainnetDelayedAgain
· Il y a 8h
Les statistiques montrent une valorisation de 25 000 milliards, en attendant un Rug Pull.
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rugpull_survivor
· Il y a 8h
Le marché des pigeons s'est à nouveau élargi.
Voir l'originalRépondre0
AirdropHunter
· Il y a 9h
On va voir qui finit d'abord de prendre les gens pour des idiots.
Fusion de l'IA et du Web3 : Collision de 2000 milliards de dollars et de 25 000 milliards de dollars sur le marché
Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis coexistent
Le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 conduit à une révolution technologique. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel, atteignant une taille de marché de 200 milliards de dollars en 2023. Parallèlement, le Web3 basé sur la blockchain transforme le paysage d'Internet, donnant aux utilisateurs le contrôle de leurs données, avec une capitalisation boursière atteignant 25 trillions de dollars. La combinaison de l'IA et du Web3 devient une direction d'innovation très suivie.
Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté. Nous analyserons la situation des projets actuels, discuterons en profondeur des limites existantes et fournirons des références aux professionnels concernés.
Modalités d'interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux extrémités d'une balance, l'IA améliore la productivité, le Web3 transforme les relations de production. Quelles étincelles pourraient surgir de leur combinaison ? Analysons d'abord les défis et les opportunités d'amélioration auxquels chacun fait face, puis discutons de la manière dont ils peuvent se compléter.
Les défis auxquels est confronté le secteur de l'IA
Les éléments clés de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données :
Puissance de calcul : L'IA nécessite une capacité de calcul à grande échelle pour traiter des données et former des modèles. Ces dernières années, le développement de matériel comme les GPU a considérablement fait progresser l'IA. Cependant, l'acquisition et la gestion d'une puissance de calcul à grande échelle posent encore des défis en termes de coûts et de complexité.
Algorithme : L'algorithme AI est le cœur du système, comprenant des algorithmes d'apprentissage machine traditionnels et des algorithmes d'apprentissage profond. Le choix et la conception de l'algorithme sont cruciaux pour les performances de l'IA. L'amélioration continue de l'algorithme peut augmenter la précision et la capacité de généralisation.
Données : Des données massives et de haute qualité sont la base de l'entraînement des modèles d'IA. Des ensembles de données riches et variés contribuent à améliorer les performances du modèle. Cependant, l'obtention de données dans certains domaines peut poser des difficultés.
De plus, l'IA est confrontée à des problèmes d'interprétabilité, de transparence, etc. Le modèle commercial de nombreux projets d'IA n'est pas non plus assez clair.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Web3 fait également face à de nombreux défis, notamment :
L'IA en tant qu'outil de productivité a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante en IA, les ressources de calcul comme les GPU sont en pénurie. Les projets Web3 offrent une puissance de calcul décentralisée grâce à des incitations par des tokens, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets connectent la puissance de calcul inutilisée à l'échelle mondiale pour soutenir l'IA.
La puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, et non pour l'entraînement. Car l'entraînement de grands modèles nécessite une grande quantité de données et une large bande passante, avec des exigences strictes sur la distance physique entre les nœuds de calcul, ce qui rend la puissance décentralisée difficile à satisfaire. Cependant, pour des tâches légères comme l'inférence, la puissance de calcul décentralisée a encore un énorme potentiel.
Modèle d'algorithme décentralisé
Certains projets tentent de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés. Par exemple, Bittensor attire des contributeurs de modèles grâce à des incitations par des jetons, offrant aux utilisateurs une diversité de capacités d'IA. Ce modèle pourrait avoir un grand avenir dans le paysage futur de l'IA.
collecte de données décentralisée
Les données sont une ressource clé pour l'IA. Certains projets comme PublicAI incitent les utilisateurs à contribuer des données par le biais de tokens, fournissant ainsi des sources de données plus riches pour l'entraînement de l'IA. Cela aide à briser le monopole des données des grandes plateformes et favorise le développement ouvert de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance permet de valider des données tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet l'entraînement et l'inférence de modèles sans divulguer les données d'origine. Cela offre de nouvelles perspectives pour résoudre les problèmes de confidentialité dans le domaine de l'IA.
L'IA aide Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur, BullBear AI aide les utilisateurs à prédire les tendances des prix. Des plateformes comme Numerai encouragent les participants à utiliser l'IA pour prédire les marchés financiers.
Services personnalisés
L'IA peut optimiser l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, l'outil Wand de Dune utilise de grands modèles de langage pour générer des requêtes SQL, réduisant ainsi le seuil d'entrée pour les utilisateurs. Certaines plateformes de contenu intègrent également l'IA pour résumer et recommander du contenu.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut identifier efficacement les vulnérabilités dans les contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose des services d'audit de contrats intelligents par IA, ce qui contribue à améliorer la sécurité de l'écosystème Web3.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Comparé aux services centralisés, la puissance de calcul décentralisée fait face à des défis tels que les performances, la stabilité et la facilité d'utilisation. En particulier dans le domaine de l'entraînement de grands modèles, en raison des exigences strictes en matière de parallélisme multi-cartes et de bande passante de communication, les solutions décentralisées sont difficiles à réaliser.
L'intégration de l'IA et du Web3 n'est pas assez approfondie
Actuellement, de nombreux projets n'utilisent l'IA qu'en surface, sans montrer de véritable intégration avec le Web3. Certaines équipes mettent davantage en avant le concept d'IA pour des raisons marketing, manquant d'innovation substantielle.
La tokenomique devient un agent tampon
Certains projets d'IA attirent les utilisateurs et les investisseurs grâce à la narration Web3 et à l'économie des tokens. Mais il reste à vérifier si l'économie des tokens aide réellement à répondre aux besoins pratiques des projets d'IA.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre de vastes perspectives pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut apporter des capacités d'intelligence au Web3, tandis que le Web3 fournit une infrastructure décentralisée et des mécanismes d'incitation pour l'IA. Bien que nous soyons encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, l'exploration de ce domaine ne manquera pas de stimuler les progrès technologiques et les transformations sociales. À l'avenir, nous espérons voir davantage d'innovations natives intégrant profondément l'IA et le Web3, construisant un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable.