Швидкий розвиток штучного інтелекту(AI) та технологій Web3 веде до технологічної революції. Штучний інтелект досяг значних успіхів у таких сферах, як розпізнавання облич та обробка природної мови, ринковий масштаб у 2023 році досягне 200 мільярдів доларів. Водночас, заснований на блокчейні Web3 змінює інтернет-ландшафт, надаючи користувачам контроль над даними, ринкова вартість досягла 25 трильйонів доларів. Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало предметом великої уваги в інноваційних напрямках.
У цьому документі буде розглянуто поточний стан розвитку AI+Web3, потенційну цінність та виклики, з якими стикається ця сфера. Ми проаналізуємо ситуацію з нинішніми проектами, детально обговоримо існуючі обмеження та надамо рекомендації для відповідних фахівців.
Способи взаємодії AI з Web3
Розвиток AI та Web3 схожий на терези з двома крайками: AI підвищує продуктивність, а Web3 реформує виробничі відносини. Які іскри можуть виникнути від їх поєднання? Спочатку давайте проаналізуємо труднощі та можливості для поліпшення кожного з них, а потім обговоримо, як вони можуть взаємодоповнювати один одного.
Виклики, з якими стикається AI-індустрія
Основні елементи штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані:
Обчислювальна потужність: Штучному інтелекту потрібні великі обчислювальні ресурси для обробки даних та навчання моделей. У останні роки розвиток апаратного забезпечення, такого як GPU, значно сприяв прогресу ШІ. Однак отримання та управління великою обчислювальною потужністю все ще стикається з викликами щодо витрат і складності.
Алгоритм: AI-алгоритми є основою системи, включаючи традиційне машинне навчання та алгоритми глибокого навчання. Вибір та проектування алгоритмів є критично важливими для продуктивності AI. Постійне вдосконалення алгоритмів може підвищити точність та загальні можливості.
Дані: великомасштабні, високоякісні дані є основою для навчання AI-моделей. Різноманітні набори даних сприяють підвищенню продуктивності моделі. Однак отримати дані в певних областях може бути складно.
Крім того, ШІ стикається з такими проблемами, як зрозумілість і прозорість. Багато комерційних моделей проектів ШІ також недостатньо чіткі.
Виклики, з якими стикається індустрія Web3
Web3 також стикається з багатьма викликами, включаючи:
Низька здатність до аналізу даних
Користувацький досвід недостатньо хороший
Безпека смарт-контрактів
Ризик хакерських атак
ШІ як інструмент продуктивності має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз стану проектів AI+Web3
Web3 допомагає AI
Децентралізовані обчислення
Зі збільшенням попиту на ШІ, ресурси обчислювальної потужності, такі як GPU, стали недоступними. Проекти Web3 пропонують децентралізовану обчислювальну потужність через токенізацію, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти з'єднують глобальні невикористані обчислювальні ресурси, щоб підтримати ШІ.
Децентралізовані обчислення в основному використовуються для AІ-інференції, а не для навчання. Оскільки для навчання великих моделей потрібні великі обсяги даних і висока пропускна здатність, існують суворі вимоги до фізичної відстані між обчислювальними вузлами, розподілені обчислення важко задовольнити. Але для інференції та інших легковагих завдань децентралізовані обчислення все ще мають величезний потенціал.
Децентралізована алгоритмічна модель
Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів ШІ. Наприклад, Bittensor залучає учасників моделей через токенне заохочення, надаючи користувачам різноманітні можливості ШІ. Ця модель може мати великі перспективи у майбутньому ландшафті ШІ.
Децентралізоване збори даних
Дані є ключовим ресурсом для ШІ. Деякі проекти, такі як PublicAI, заохочують користувачів вносити дані через токени, щоб забезпечити більш багаті джерела даних для навчання ШІ. Це допомагає розірвати монополію великих платформ на дані та сприяє відкритому розвитку ШІ.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія доказів із нульовим знанням може забезпечити верифікацію даних, захищаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє проводити навчання моделей та інференцію без розкриття вихідних даних. Це відкриває нові можливості для вирішення проблем конфіденційності в сфері штучного інтелекту.
ШІ допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато проектів Web3 починають інтегрувати AI-сервіси для надання аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує алгоритми AI для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI допомагає користувачам прогнозувати цінові тренди. Платформи, такі як Numerai, заохочують учасників використовувати AI для прогнозування фінансових ринків.
Персоналізовані послуги
Штучний інтелект може оптимізувати користувацький досвід у проектах Web3. Наприклад, інструмент Wand від Dune використовує великі мовні моделі для створення SQL-запитів, знижуючи бар'єр для користувачів. Деякі контентні платформи також інтегрують ШІ для підсумовування та рекомендації контенту.
AI-аудит смарт-контрактів
AI може ефективно ідентифікувати вразливості в смарт-контрактах. Наприклад, 0x0.ai пропонує послуги аудиту смарт-контрактів за допомогою AI, що сприяє підвищенню безпеки екосистеми Web3.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перепони для децентралізованих обчислень
У порівнянні з централізованими сервісами, децентралізовані обчислювальні потужності стикаються з викликами, такими як продуктивність, стабільність і зручність використання. Особливо це стосується навчання великих моделей, оскільки існують суворі вимоги до паралельної роботи з кількома картами та пропускної здатності зв'язку, що ускладнює реалізацію децентралізованих рішень.
Поєднання AI та Web3 недостатньо глибоке
Наразі багато проектів лише поверхнево використовують ШІ, не демонструючи глибоку інтеграцію з Web3. Деякі команди більше підкреслюють концепцію ШІ з маркетингових міркувань, ніж через наявність суттєвих інновацій.
економіка токенів стала буфером
Деякі AI-проекти використовують наратив Web3 та токеноміку для залучення користувачів та інвесторів. Але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби AI-проектів, ще потрібно перевірити.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває широкі перспективи для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 інтелектуальні можливості, тоді як Web3 забезпечує AI децентралізовану інфраструктуру та механізми стимулювання. Незважаючи на те, що наразі це ще на ранній стадії та існує безліч викликів, дослідження в цій галузі безумовно сприятиме технологічному прогресу та соціальним змінам. У майбутньому ми сподіваємося побачити більше глибоких інновацій, що поєднують AI та Web3, створюючи більш розумну, відкриту та справедливу економічну соціальну систему.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MainnetDelayedAgain
· 8год тому
Дані статистики показують оцінку в 25 трильйонів, чекаємо на Шахрайство
Переглянути оригіналвідповісти на0
rugpull_survivor
· 8год тому
невдахи ринок знову розширився
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHunter
· 9год тому
Просто подивимося, хто перший обдурить людей, як лохів.
Об'єднання AI та Web3: зіткнення ринку в 2000 мільярдів доларів та 25 трильйонів доларів
Поєднання ШІ та Web3: можливості та виклики
Швидкий розвиток штучного інтелекту(AI) та технологій Web3 веде до технологічної революції. Штучний інтелект досяг значних успіхів у таких сферах, як розпізнавання облич та обробка природної мови, ринковий масштаб у 2023 році досягне 200 мільярдів доларів. Водночас, заснований на блокчейні Web3 змінює інтернет-ландшафт, надаючи користувачам контроль над даними, ринкова вартість досягла 25 трильйонів доларів. Поєднання штучного інтелекту та Web3 стало предметом великої уваги в інноваційних напрямках.
У цьому документі буде розглянуто поточний стан розвитку AI+Web3, потенційну цінність та виклики, з якими стикається ця сфера. Ми проаналізуємо ситуацію з нинішніми проектами, детально обговоримо існуючі обмеження та надамо рекомендації для відповідних фахівців.
Способи взаємодії AI з Web3
Розвиток AI та Web3 схожий на терези з двома крайками: AI підвищує продуктивність, а Web3 реформує виробничі відносини. Які іскри можуть виникнути від їх поєднання? Спочатку давайте проаналізуємо труднощі та можливості для поліпшення кожного з них, а потім обговоримо, як вони можуть взаємодоповнювати один одного.
Виклики, з якими стикається AI-індустрія
Основні елементи штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані:
Обчислювальна потужність: Штучному інтелекту потрібні великі обчислювальні ресурси для обробки даних та навчання моделей. У останні роки розвиток апаратного забезпечення, такого як GPU, значно сприяв прогресу ШІ. Однак отримання та управління великою обчислювальною потужністю все ще стикається з викликами щодо витрат і складності.
Алгоритм: AI-алгоритми є основою системи, включаючи традиційне машинне навчання та алгоритми глибокого навчання. Вибір та проектування алгоритмів є критично важливими для продуктивності AI. Постійне вдосконалення алгоритмів може підвищити точність та загальні можливості.
Дані: великомасштабні, високоякісні дані є основою для навчання AI-моделей. Різноманітні набори даних сприяють підвищенню продуктивності моделі. Однак отримати дані в певних областях може бути складно.
Крім того, ШІ стикається з такими проблемами, як зрозумілість і прозорість. Багато комерційних моделей проектів ШІ також недостатньо чіткі.
Виклики, з якими стикається індустрія Web3
Web3 також стикається з багатьма викликами, включаючи:
ШІ як інструмент продуктивності має великий потенціал у цих сферах.
Аналіз стану проектів AI+Web3
Web3 допомагає AI
Децентралізовані обчислення
Зі збільшенням попиту на ШІ, ресурси обчислювальної потужності, такі як GPU, стали недоступними. Проекти Web3 пропонують децентралізовану обчислювальну потужність через токенізацію, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти з'єднують глобальні невикористані обчислювальні ресурси, щоб підтримати ШІ.
Децентралізовані обчислення в основному використовуються для AІ-інференції, а не для навчання. Оскільки для навчання великих моделей потрібні великі обсяги даних і висока пропускна здатність, існують суворі вимоги до фізичної відстані між обчислювальними вузлами, розподілені обчислення важко задовольнити. Але для інференції та інших легковагих завдань децентралізовані обчислення все ще мають величезний потенціал.
Децентралізована алгоритмічна модель
Деякі проекти намагаються створити децентралізований ринок послуг алгоритмів ШІ. Наприклад, Bittensor залучає учасників моделей через токенне заохочення, надаючи користувачам різноманітні можливості ШІ. Ця модель може мати великі перспективи у майбутньому ландшафті ШІ.
Децентралізоване збори даних
Дані є ключовим ресурсом для ШІ. Деякі проекти, такі як PublicAI, заохочують користувачів вносити дані через токени, щоб забезпечити більш багаті джерела даних для навчання ШІ. Це допомагає розірвати монополію великих платформ на дані та сприяє відкритому розвитку ШІ.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія доказів із нульовим знанням може забезпечити верифікацію даних, захищаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє проводити навчання моделей та інференцію без розкриття вихідних даних. Це відкриває нові можливості для вирішення проблем конфіденційності в сфері штучного інтелекту.
ШІ допомагає Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато проектів Web3 починають інтегрувати AI-сервіси для надання аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує алгоритми AI для прогнозування цінних токенів, а BullBear AI допомагає користувачам прогнозувати цінові тренди. Платформи, такі як Numerai, заохочують учасників використовувати AI для прогнозування фінансових ринків.
Персоналізовані послуги
Штучний інтелект може оптимізувати користувацький досвід у проектах Web3. Наприклад, інструмент Wand від Dune використовує великі мовні моделі для створення SQL-запитів, знижуючи бар'єр для користувачів. Деякі контентні платформи також інтегрують ШІ для підсумовування та рекомендації контенту.
AI-аудит смарт-контрактів
AI може ефективно ідентифікувати вразливості в смарт-контрактах. Наприклад, 0x0.ai пропонує послуги аудиту смарт-контрактів за допомогою AI, що сприяє підвищенню безпеки екосистеми Web3.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
Реальні перепони для децентралізованих обчислень
У порівнянні з централізованими сервісами, децентралізовані обчислювальні потужності стикаються з викликами, такими як продуктивність, стабільність і зручність використання. Особливо це стосується навчання великих моделей, оскільки існують суворі вимоги до паралельної роботи з кількома картами та пропускної здатності зв'язку, що ускладнює реалізацію децентралізованих рішень.
Поєднання AI та Web3 недостатньо глибоке
Наразі багато проектів лише поверхнево використовують ШІ, не демонструючи глибоку інтеграцію з Web3. Деякі команди більше підкреслюють концепцію ШІ з маркетингових міркувань, ніж через наявність суттєвих інновацій.
економіка токенів стала буфером
Деякі AI-проекти використовують наратив Web3 та токеноміку для залучення користувачів та інвесторів. Але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби AI-проектів, ще потрібно перевірити.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває широкі перспективи для технологічних інновацій та економічного розвитку. AI може надати Web3 інтелектуальні можливості, тоді як Web3 забезпечує AI децентралізовану інфраструктуру та механізми стимулювання. Незважаючи на те, що наразі це ще на ранній стадії та існує безліч викликів, дослідження в цій галузі безумовно сприятиме технологічному прогресу та соціальним змінам. У майбутньому ми сподіваємося побачити більше глибоких інновацій, що поєднують AI та Web3, створюючи більш розумну, відкриту та справедливу економічну соціальну систему.