Fusion de l'IA et du Web3 : analyse de l'état actuel et perspectives d'avenir
Introduction
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité un large intérêt à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des avancées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, avec des entreprises telles qu'OpenAI, Character.AI et Midjourney à la pointe de la vague de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Basé sur la technologie blockchain, Web3 réalise le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance grâce à des contrats intelligents, un stockage distribué et une vérification d'identité décentralisée. Actuellement, la capitalisation boursière du secteur Web3 a atteint 25 000 milliards de dollars, et des projets comme Bitcoin, Ethereum, Solana continuent d'émerger avec de nouveaux cas d'utilisation.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue le point focal des développeurs et des investisseurs des deux côtés. Cet article examinera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera les limitations et les défis des projets actuels, et fournira des références et des idées aux professionnels concernés.
Interactions entre l'IA et le Web3
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, l'acquisition et la gestion de ressources de calcul à grande échelle sont coûteuses, en particulier pour les startups et les développeurs individuels. Sur le plan des algorithmes, l'entraînement des modèles d'apprentissage profond nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et il existe des lacunes en matière d'interprétabilité et de robustesse. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste un défi, tout en nécessitant un équilibre avec la protection de la vie privée des données. De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA sont également des préoccupations pour le public.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Le domaine du Web3 présente de nombreux problèmes urgents à résoudre, notamment une faible efficacité de l'analyse des données, une mauvaise expérience utilisateur et des vulnérabilités de sécurité dans le code des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil pour améliorer la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données, améliorer l'expérience utilisateur et les services personnalisés, et renforcer la sécurité et la protection de la vie privée.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante d'IA, le problème de la pénurie de GPU devient de plus en plus évident. Pour résoudre ce dilemme, certains projets Web3 commencent à tenter de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets attirent des utilisateurs du monde entier à fournir de la puissance de calcul GPU inutilisée grâce à un mécanisme d'incitation basé sur des tokens, formant ainsi un réseau d'approvisionnement en puissance de calcul.
Les projets de puissance de calcul décentralisés se divisent principalement en deux catégories : l'une se concentre sur le raisonnement AI, comme Render, Akash, Aethir, etc. ; l'autre soutient l'entraînement AI, comme io.net, Gensyn. Actuellement, la plupart des projets choisissent de se concentrer sur le raisonnement AI, car l'entraînement AI exige plus de puissance de calcul et de bande passante, ce qui rend sa réalisation plus difficile.
Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets tentent de construire des réseaux d'algorithmes décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, ce projet permet aux fournisseurs de modèles algorithmiques ( mineurs ) de contribuer des modèles d'apprentissage automatique au réseau et de recevoir des récompenses grâce à un mécanisme d'incitation par jeton. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le réseau sélectionne le modèle le plus approprié pour fournir des réponses. Ce marché d'algorithmes décentralisé a le potentiel de jouer un rôle important dans l'écosystème de l'IA à l'avenir.
Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, une grande quantité de données de haute qualité est essentielle. Cependant, la plupart des plateformes Web2 interdisent la collecte de données pour l'entraînement de l'IA ou vendent les données des utilisateurs sans leur consentement. Certains projets Web3 réalisent une collecte décentralisée de données grâce à des incitations par tokens, comme PublicAI, qui permet aux utilisateurs de contribuer du contenu précieux et de recevoir des récompenses en tokens.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance offre de nouvelles solutions pour la protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données brutes. Cette technologie devrait jouer un rôle important dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
L'IA aide Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer leurs propres systèmes d'IA pour fournir des services d'analyse de données et de prévisions aux utilisateurs. Par exemple, Pond prédit des jetons de valeur grâce à des algorithmes graphiques d'IA, BullBear AI effectue des prévisions de prix basées sur des données historiques et des tendances du marché. Numerai, en tant que plateforme de concours d'investissement, encourage les participants à utiliser des modèles d'IA pour prédire le marché boursier.
Services personnalisés
La technologie AI améliore l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, l'outil Wand lancé par la plateforme d'analyse de données Dune utilise des modèles de langage de grande taille pour rédiger des requêtes SQL, permettant aux utilisateurs ne connaissant pas SQL d'effectuer facilement des recherches. Certaines plateformes de contenu Web3 commencent également à intégrer ChatGPT pour résumer le contenu, comme Followin et IQ.wiki.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA montre un immense potentiel dans l'audit des contrats intelligents. Grâce à la technologie de l'IA, il est possible d'identifier et de découvrir plus efficacement et avec précision les vulnérabilités dans le code. Par exemple, le projet 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Bien que les projets de puissance de calcul décentralisée aient un avenir prometteur, ils font encore face à de nombreux défis :
Performance et stabilité : les nœuds distribués peuvent entraîner des retards et une instabilité du réseau.
Correspondance des ressources : le degré d'adéquation entre l'offre et la demande affecte la disponibilité.
Complexité technique : Les utilisateurs doivent comprendre des connaissances sur les réseaux distribués, les contrats intelligents, etc.
Difficulté à soutenir l'entraînement de grands modèles : en raison des exigences en matière de parallélisation multi-GPU et de bande passante élevée, il est actuellement difficile de réaliser un entraînement à grande échelle des modèles d'IA.
L'intégration de l'IA et du Web3 est relativement grossière
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 n'utilisent la technologie AI qu'en surface, sans parvenir à une intégration profonde :
La plupart des applications sont similaires aux projets Web2, manquant d'innovation native.
Certains projets n'utilisent le concept d'IA que sur le plan marketing, l'innovation réelle étant limitée.
L'économie des jetons devient un tampon pour le récit des projets d'IA
Certains projets d'IA choisissent de superposer une narration Web3 et une économie de jetons pour résoudre des problèmes de modèle commercial. Cependant, il reste à observer et à vérifier si l'économie de jetons aide réellement à résoudre des besoins pratiques.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. La technologie de l'IA peut fournir des scénarios d'application plus efficaces et intelligents pour le Web3, tandis que la décentralisation et la programmabilité du Web3 offrent également de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien qu'il soit encore à un stade précoce et confronté à de nombreux défis, je crois qu'à travers l'innovation continue et la pratique, il sera possible de construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et juste à l'avenir.
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GasFeeCry
· 07-14 19:50
Le Portefeuille est encore vide...
Ce commentaire correspond au nom de compte "GasFeeCry"( qui ressent la douleur des frais de gas), exprimant un désespoir face aux frais de transaction élevés, avec une expression courte et familière, reflétant le ton de plainte courant dans la communauté web3.
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liquiditea_sipper
· 07-14 15:20
Tout l'argent est parti vers l'IA et le web3.
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CountdownToBroke
· 07-12 11:00
J'ai entendu dire qu'il y avait de l'argent pour acheter des NFT.
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GateUser-aa7df71e
· 07-12 10:55
Les pigeons regardent encore le ciel confus, j'ai déjà lancé la zone AI.
Fusion de l'IA et du Web3 : Analyse de l'état actuel et perspectives futures
Fusion de l'IA et du Web3 : analyse de l'état actuel et perspectives d'avenir
Introduction
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité un large intérêt à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des avancées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant d'énormes transformations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, avec des entreprises telles qu'OpenAI, Character.AI et Midjourney à la pointe de la vague de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de changer la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. Basé sur la technologie blockchain, Web3 réalise le partage et le contrôle des données, l'autonomie des utilisateurs et l'établissement de mécanismes de confiance grâce à des contrats intelligents, un stockage distribué et une vérification d'identité décentralisée. Actuellement, la capitalisation boursière du secteur Web3 a atteint 25 000 milliards de dollars, et des projets comme Bitcoin, Ethereum, Solana continuent d'émerger avec de nouveaux cas d'utilisation.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue le point focal des développeurs et des investisseurs des deux côtés. Cet article examinera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera les limitations et les défis des projets actuels, et fournira des références et des idées aux professionnels concernés.
Interactions entre l'IA et le Web3
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, l'acquisition et la gestion de ressources de calcul à grande échelle sont coûteuses, en particulier pour les startups et les développeurs individuels. Sur le plan des algorithmes, l'entraînement des modèles d'apprentissage profond nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et il existe des lacunes en matière d'interprétabilité et de robustesse. En ce qui concerne les données, l'acquisition de données de haute qualité et diversifiées reste un défi, tout en nécessitant un équilibre avec la protection de la vie privée des données. De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA sont également des préoccupations pour le public.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
Le domaine du Web3 présente de nombreux problèmes urgents à résoudre, notamment une faible efficacité de l'analyse des données, une mauvaise expérience utilisateur et des vulnérabilités de sécurité dans le code des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil pour améliorer la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer les capacités d'analyse et de prévision des données, améliorer l'expérience utilisateur et les services personnalisés, et renforcer la sécurité et la protection de la vie privée.
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec la demande croissante d'IA, le problème de la pénurie de GPU devient de plus en plus évident. Pour résoudre ce dilemme, certains projets Web3 commencent à tenter de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets attirent des utilisateurs du monde entier à fournir de la puissance de calcul GPU inutilisée grâce à un mécanisme d'incitation basé sur des tokens, formant ainsi un réseau d'approvisionnement en puissance de calcul.
Les projets de puissance de calcul décentralisés se divisent principalement en deux catégories : l'une se concentre sur le raisonnement AI, comme Render, Akash, Aethir, etc. ; l'autre soutient l'entraînement AI, comme io.net, Gensyn. Actuellement, la plupart des projets choisissent de se concentrer sur le raisonnement AI, car l'entraînement AI exige plus de puissance de calcul et de bande passante, ce qui rend sa réalisation plus difficile.
Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets tentent de construire des réseaux d'algorithmes décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, ce projet permet aux fournisseurs de modèles algorithmiques ( mineurs ) de contribuer des modèles d'apprentissage automatique au réseau et de recevoir des récompenses grâce à un mécanisme d'incitation par jeton. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le réseau sélectionne le modèle le plus approprié pour fournir des réponses. Ce marché d'algorithmes décentralisé a le potentiel de jouer un rôle important dans l'écosystème de l'IA à l'avenir.
Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, une grande quantité de données de haute qualité est essentielle. Cependant, la plupart des plateformes Web2 interdisent la collecte de données pour l'entraînement de l'IA ou vendent les données des utilisateurs sans leur consentement. Certains projets Web3 réalisent une collecte décentralisée de données grâce à des incitations par tokens, comme PublicAI, qui permet aux utilisateurs de contribuer du contenu précieux et de recevoir des récompenses en tokens.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance offre de nouvelles solutions pour la protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet d'entraîner et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données brutes. Cette technologie devrait jouer un rôle important dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
L'IA aide Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer leurs propres systèmes d'IA pour fournir des services d'analyse de données et de prévisions aux utilisateurs. Par exemple, Pond prédit des jetons de valeur grâce à des algorithmes graphiques d'IA, BullBear AI effectue des prévisions de prix basées sur des données historiques et des tendances du marché. Numerai, en tant que plateforme de concours d'investissement, encourage les participants à utiliser des modèles d'IA pour prédire le marché boursier.
Services personnalisés
La technologie AI améliore l'expérience utilisateur des projets Web3. Par exemple, l'outil Wand lancé par la plateforme d'analyse de données Dune utilise des modèles de langage de grande taille pour rédiger des requêtes SQL, permettant aux utilisateurs ne connaissant pas SQL d'effectuer facilement des recherches. Certaines plateformes de contenu Web3 commencent également à intégrer ChatGPT pour résumer le contenu, comme Followin et IQ.wiki.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA montre un immense potentiel dans l'audit des contrats intelligents. Grâce à la technologie de l'IA, il est possible d'identifier et de découvrir plus efficacement et avec précision les vulnérabilités dans le code. Par exemple, le projet 0x0.ai propose un outil d'audit de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels à la puissance de calcul décentralisée
Bien que les projets de puissance de calcul décentralisée aient un avenir prometteur, ils font encore face à de nombreux défis :
L'intégration de l'IA et du Web3 est relativement grossière
Actuellement, de nombreux projets AI+Web3 n'utilisent la technologie AI qu'en surface, sans parvenir à une intégration profonde :
L'économie des jetons devient un tampon pour le récit des projets d'IA
Certains projets d'IA choisissent de superposer une narration Web3 et une économie de jetons pour résoudre des problèmes de modèle commercial. Cependant, il reste à observer et à vérifier si l'économie de jetons aide réellement à résoudre des besoins pratiques.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. La technologie de l'IA peut fournir des scénarios d'application plus efficaces et intelligents pour le Web3, tandis que la décentralisation et la programmabilité du Web3 offrent également de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien qu'il soit encore à un stade précoce et confronté à de nombreux défis, je crois qu'à travers l'innovation continue et la pratique, il sera possible de construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et juste à l'avenir.
Ce commentaire correspond au nom de compte "GasFeeCry"( qui ressent la douleur des frais de gas), exprimant un désespoir face aux frais de transaction élevés, avec une expression courte et familière, reflétant le ton de plainte courant dans la communauté web3.