Слияние Web3 и ИИ: исследование инфраструктуры нового поколения интернета
Web3 как новая парадигма децентрализованного интернета имеет естественную возможность интеграции с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре ИИ сталкивается с такими вызовами, как узкие места в вычислительной мощности и утечка конфиденциальности. Web3, основанный на распределенных технологиях, может привнести новую динамику для ИИ через сети совместного использования вычислительной мощности, открытые рынки данных и другие способы. В то же время ИИ также может дать импульс экосистеме Web3. Исследование сочетания этих двух технологий имеет огромное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: Искусственный интеллект и Web3
Данные являются核心动力 развития ИИ. Моделям ИИ нужны огромные объемы качественных данных для глубокого понимания и мощных возможностей рассуждения, качество данных непосредственно влияет на производительность модели.
Традиционная централизованная модель данных ИИ имеет следующие проблемы:
Высокие затраты на получение данных, малым и средним предприятиям трудно справиться.
Данные ресурсы монополизируются гигантами, образуя изолированные острова данных
Личные данные подвержены риску утечки
Web3 предоставляет новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Пользователи могут продавать неиспользуемые сетевые ресурсы, децентрализованно собирая сетевые данные для использования в обучении ИИ
Использование модели "заработка через аннотации" для стимулирования глобальных работников участвовать в аннотировании данных
Платформа обмена данными на блокчейне предоставляет открытую и прозрачную среду для торговли данными
Тем не менее, получение реальных данных по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как неравномерное качество и высокая сложность обработки. Синтетические данные могут стать ярким моментом в будущем, так как они могут моделировать свойства реальных данных и уже продемонстрировали потенциал применения в таких областях, как автономное вождение и финансовые сделки.
Защита конфиденциальности: важная роль FHE
В эпоху данных защита конфиденциальности становится центром внимания. Некоторые чувствительные данные не могут быть использованы в полной мере из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал ИИ-моделей.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет проводить вычисления на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, получая при этом такие же результаты, как и при вычислениях с открытым текстом. FHE обеспечивает защиту для вычислений с конфиденциальностью AI, позволяя GPU выполнять обучение и вывод в среде, не затрагивающей исходные данные.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риск утечки. FHEML является дополнением к ZKML, который доказывает правильность выполнения машинного обучения, в то время как первый акцентирует внимание на вычислениях с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности.
Революция вычислительной мощности: децентрализованная AI вычислительная сеть
Сложность вычислений в AI-системах быстро растет, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности. В то же время, глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а также из-за нехватки чипов и других факторов, проблема поставок вычислительных мощностей стоит остро. Работникам AI срочно требуются эффективные вычислительные услуги по требованию.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей AI агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру, предоставляя экономически доступный рынок вычислительных мощностей для AI-компаний. Сторона, нуждающаяся в услугах, публикует задания, а смарт-контракты распределяют их для выполнения узлам-майнерам, которые получают вознаграждение после завершения работы. Этот подход повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительных мощностях.
Помимо универсальной вычислительной сети, существуют специализированные платформы, сосредотачивающиеся на обучении и выводе искусственного интеллекта. Децентрализованная вычислительная сеть предлагает справедливый и прозрачный рынок, разрушает монополию, снижает барьеры входа и повышает эффективность, что сыграет ключевую роль в экосистеме web3.
DePIN: Web3, дающий возможность краевому ИИ
Граничный ИИ позволяет выполнять вычисления на источнике данных, обеспечивая низкую задержку обработки и защищая конфиденциальность пользователей. В области Web3 эта концепция называется DePIN. Она усиливает защиту конфиденциальности за счет локальной обработки, а токеномика стимулирует узлы предоставлять ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в одной из экосистем и становится одной из предпочитаемых платформ для проектов. Высокая TPS, низкие сборы и технологические инновации этой платформы предоставляют мощную поддержку проектам DePIN. Рыночная капитализация проектов DePIN на платформе уже превысила 10 миллиардов долларов, и несколько известных проектов достигли значительного прогресса.
IMO: Новый парадигм выпуска AI модели
Концепция IMO была впервые предложена некоторым соглашением, которое направлено на токенизацию AI-моделей. В традиционной модели разработчикам сложно получать выгоду от дальнейшего использования модели, а производительность модели также не является прозрачной.
IMO предоставляет новый тип финансирования и способ разделения ценности для открытых AI моделей. Инвесторы покупают токены и делят доходы от моделей. Определенный протокол использует специальные стандарты в сочетании с AI оракулами и технологией OPML для обеспечения подлинности моделей и разделения доходов.
IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к трендам крипторынка и вносит вклад в развитие ИИ. В настоящее время находится на начальном этапе, но потенциальная ценность заслуживает ожидания.
AI Agent: Новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и предпринимать действия для достижения целей. При поддержке больших языковых моделей они понимают естественный язык, планируют решения и выполняют сложные задачи. В качестве виртуального помощника AI-агенты изучают предпочтения пользователей, предоставляют персонализированные решения, самостоятельно решают проблемы и повышают эффективность.
Некоторая платформа открытых AI-приложений предлагает всеобъемлющие и удобные инструменты для создания контента, позволяя пользователям настраивать функции, внешний вид, звуки и т. д. роботов, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента. Эта платформа обучает специализированные большие языковые модели, чтобы сделать ролевые игры более человечными, а технологии клонирования голоса ускоряют индивидуализированное взаимодействие AI-продуктов. Используя своего настраиваемого AI-агента, можно применять в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и т. д.
В настоящее время интеграция Web3 и ИИ больше сосредоточена на исследовании инфраструктурного уровня, такого как получение качественных данных, защита конфиденциальности, управление моделями на блокчейне, повышение эффективности использования децентрализованных вычислительных мощностей и т.д. С улучшением инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ приведет к возникновению инновационных бизнес-моделей и услуг.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-2fce706c
· 08-07 19:29
Удача не ждет.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletAnxietyPatient
· 08-07 04:59
Интернет снова изменится.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WhaleStalker
· 08-07 04:57
Станьте свидетелем революции в области технологий будущего
Слияние Web3 и ИИ: 7 основных тенденций в строительстве инфраструктуры нового поколения интернета
Слияние Web3 и ИИ: исследование инфраструктуры нового поколения интернета
Web3 как новая парадигма децентрализованного интернета имеет естественную возможность интеграции с ИИ. В традиционной централизованной архитектуре ИИ сталкивается с такими вызовами, как узкие места в вычислительной мощности и утечка конфиденциальности. Web3, основанный на распределенных технологиях, может привнести новую динамику для ИИ через сети совместного использования вычислительной мощности, открытые рынки данных и другие способы. В то же время ИИ также может дать импульс экосистеме Web3. Исследование сочетания этих двух технологий имеет огромное значение для построения инфраструктуры следующего поколения интернета и раскрытия ценности данных и вычислительной мощности.
Данные как основа: Искусственный интеллект и Web3
Данные являются核心动力 развития ИИ. Моделям ИИ нужны огромные объемы качественных данных для глубокого понимания и мощных возможностей рассуждения, качество данных непосредственно влияет на производительность модели.
Традиционная централизованная модель данных ИИ имеет следующие проблемы:
Web3 предоставляет новую децентрализованную парадигму данных для решения этих проблем:
Тем не менее, получение реальных данных по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как неравномерное качество и высокая сложность обработки. Синтетические данные могут стать ярким моментом в будущем, так как они могут моделировать свойства реальных данных и уже продемонстрировали потенциал применения в таких областях, как автономное вождение и финансовые сделки.
Защита конфиденциальности: важная роль FHE
В эпоху данных защита конфиденциальности становится центром внимания. Некоторые чувствительные данные не могут быть использованы в полной мере из-за рисков конфиденциальности, что ограничивает потенциал ИИ-моделей.
Полная гомоморфная криптография ( FHE ) позволяет проводить вычисления на зашифрованных данных без необходимости их расшифровки, получая при этом такие же результаты, как и при вычислениях с открытым текстом. FHE обеспечивает защиту для вычислений с конфиденциальностью AI, позволяя GPU выполнять обучение и вывод в среде, не затрагивающей исходные данные.
FHEML поддерживает шифрование данных и моделей на протяжении всего цикла машинного обучения, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации и предотвращая риск утечки. FHEML является дополнением к ZKML, который доказывает правильность выполнения машинного обучения, в то время как первый акцентирует внимание на вычислениях с зашифрованными данными для поддержания конфиденциальности.
Революция вычислительной мощности: децентрализованная AI вычислительная сеть
Сложность вычислений в AI-системах быстро растет, что приводит к резкому увеличению спроса на вычислительные мощности. В то же время, глобальная загрузка GPU составляет менее 40%, а также из-за нехватки чипов и других факторов, проблема поставок вычислительных мощностей стоит остро. Работникам AI срочно требуются эффективные вычислительные услуги по требованию.
Децентрализованная сеть вычислительных мощностей AI агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU по всему миру, предоставляя экономически доступный рынок вычислительных мощностей для AI-компаний. Сторона, нуждающаяся в услугах, публикует задания, а смарт-контракты распределяют их для выполнения узлам-майнерам, которые получают вознаграждение после завершения работы. Этот подход повышает эффективность использования ресурсов и помогает решить проблему узких мест в вычислительных мощностях.
Помимо универсальной вычислительной сети, существуют специализированные платформы, сосредотачивающиеся на обучении и выводе искусственного интеллекта. Децентрализованная вычислительная сеть предлагает справедливый и прозрачный рынок, разрушает монополию, снижает барьеры входа и повышает эффективность, что сыграет ключевую роль в экосистеме web3.
DePIN: Web3, дающий возможность краевому ИИ
Граничный ИИ позволяет выполнять вычисления на источнике данных, обеспечивая низкую задержку обработки и защищая конфиденциальность пользователей. В области Web3 эта концепция называется DePIN. Она усиливает защиту конфиденциальности за счет локальной обработки, а токеномика стимулирует узлы предоставлять ресурсы, создавая устойчивую экосистему.
В настоящее время DePIN быстро развивается в одной из экосистем и становится одной из предпочитаемых платформ для проектов. Высокая TPS, низкие сборы и технологические инновации этой платформы предоставляют мощную поддержку проектам DePIN. Рыночная капитализация проектов DePIN на платформе уже превысила 10 миллиардов долларов, и несколько известных проектов достигли значительного прогресса.
IMO: Новый парадигм выпуска AI модели
Концепция IMO была впервые предложена некоторым соглашением, которое направлено на токенизацию AI-моделей. В традиционной модели разработчикам сложно получать выгоду от дальнейшего использования модели, а производительность модели также не является прозрачной.
IMO предоставляет новый тип финансирования и способ разделения ценности для открытых AI моделей. Инвесторы покупают токены и делят доходы от моделей. Определенный протокол использует специальные стандарты в сочетании с AI оракулами и технологией OPML для обеспечения подлинности моделей и разделения доходов.
IMO усиливает прозрачность и доверие, поощряет открытое сотрудничество, адаптируется к трендам крипторынка и вносит вклад в развитие ИИ. В настоящее время находится на начальном этапе, но потенциальная ценность заслуживает ожидания.
AI Agent: Новая эра взаимодействия
AI-агенты могут воспринимать окружающую среду, самостоятельно мыслить и предпринимать действия для достижения целей. При поддержке больших языковых моделей они понимают естественный язык, планируют решения и выполняют сложные задачи. В качестве виртуального помощника AI-агенты изучают предпочтения пользователей, предоставляют персонализированные решения, самостоятельно решают проблемы и повышают эффективность.
Некоторая платформа открытых AI-приложений предлагает всеобъемлющие и удобные инструменты для создания контента, позволяя пользователям настраивать функции, внешний вид, звуки и т. д. роботов, стремясь создать справедливую и открытую экосистему AI-контента. Эта платформа обучает специализированные большие языковые модели, чтобы сделать ролевые игры более человечными, а технологии клонирования голоса ускоряют индивидуализированное взаимодействие AI-продуктов. Используя своего настраиваемого AI-агента, можно применять в различных областях, таких как видеочат, изучение языков, генерация изображений и т. д.
В настоящее время интеграция Web3 и ИИ больше сосредоточена на исследовании инфраструктурного уровня, такого как получение качественных данных, защита конфиденциальности, управление моделями на блокчейне, повышение эффективности использования децентрализованных вычислительных мощностей и т.д. С улучшением инфраструктуры интеграция Web3 и ИИ приведет к возникновению инновационных бизнес-моделей и услуг.