En los últimos dos años, el desarrollo de la IA ha sido como si se hubiera presionado un botón de aceleración; este efecto mariposa provocado por Chatgpt no solo ha abierto un nuevo mundo de inteligencia artificial generativa, sino que también ha levantado grandes olas en el ámbito de Web3.
Con el impulso del concepto de IA, la financiación del mercado de criptomonedas ha mejorado notablemente. Solo en la primera mitad de 2024, se completaron 64 proyectos Web3+IA con financiación, entre los cuales Zyber365 obtuvo 100 millones de dólares en la ronda A.
El mercado secundario es aún más próspero, con un valor total de mercado de la pista de IA que ha alcanzado los 48,5 mil millones de dólares, y un volumen de transacciones de casi 8,6 mil millones de dólares en 24 horas. Los avances en tecnologías de IA de vanguardia han traído beneficios significativos; por ejemplo, tras el lanzamiento del modelo Sora de OpenAI, el precio promedio del sector de IA aumentó un 151%. El efecto de la IA también ha impactado en el sector de Meme: el primer MemeCoin basado en el concepto de Agente de IA, GOAT, se ha vuelto rápidamente popular, alcanzando una valoración de 1.400 millones de dólares.
La investigación y los temas sobre AI+Web3 también están muy en auge; desde AI+Depin hasta AI Memecoin, pasando por AI Agent y AI DAO, la velocidad de rotación de la nueva narrativa es deslumbrante.
La combinación de AI+Web3, llena de capital especulativo y fantasías futuras, inevitablemente se ve como un matrimonio arreglado por el capital. Es difícil discernir bajo esta apariencia deslumbrante si se trata de la celebración de los especuladores o de la víspera de una verdadera innovación tecnológica.
Para responder a esta pregunta, la clave está en pensar si ambas partes pueden beneficiarse mutuamente y promoverse entre sí. Este artículo examinará cómo Web3 puede desempeñar un papel en cada etapa de la pila tecnológica de IA, y qué nuevas oportunidades puede traer la IA para Web3.
Oportunidades de Web3 bajo la pila de IA
Antes de discutir este tema, necesitamos entender la pila tecnológica de los modelos de IA de gran tamaño:
Recolección y preprocesamiento de datos
Entrenamiento y ajuste del modelo
Inferencia y aplicación
En respuesta a los puntos críticos de la IA en cada etapa, Web3 ha comenzado a formar un ecosistema interconectado y de múltiples niveles.
Capa básica: economía compartida de poder de cálculo y datos
Poder de cálculo
Uno de los grandes costos de la IA radica en la potencia de cálculo y la energía necesarias para el entrenamiento y la inferencia. Tomando como ejemplo el LLAMA3 de Meta, se requieren 16,000 GPU NVIDIA H100 funcionando durante 30 días para completar el entrenamiento, lo que implica una inversión en hardware de entre 400 y 700 millones de dólares, con un consumo mensual de energía de aproximadamente 1.6 mil millones de kilovatios hora.
El primer campo en el que Web3 se cruzó con la IA fue el proyecto DePin de compartición de potencia de cálculo. Su lógica central es: permitir que individuos o entidades con recursos de GPU ociosos contribuyan con potencia de cálculo de manera descentralizada, aumentando la utilización de GPU a través de un mercado de compra y venta similar al de Uber, proporcionando a los usuarios potencia de cálculo eficiente y de bajo costo. Al mismo tiempo, se aplica un mecanismo de staking para castigar comportamientos inapropiados.
Principales características:
Agrupar recursos GPU ociosos: como la potencia de cálculo ociosa de centros de datos de terceros, granjas mineras de criptomonedas, etc.
Mercado de cola larga orientado a la potencia de cálculo de IA: más adecuado para la inferencia que para el entrenamiento, satisfaciendo la demanda de potencia de cálculo de pequeñas y medianas empresas.
Propiedad descentralizada: los propietarios de recursos mantienen el control y pueden ajustar flexiblemente sus ingresos.
Los proyectos representados incluyen io.net, Aethir, Akash, Render Network, entre otros.
Datos
Los datos son la piedra angular de la IA. Actualmente, las dificultades en la demanda de datos para la IA se reflejan principalmente en:
Hambre de datos: necesidad de una gran cantidad de entradas de datos
Se han elevado los requisitos de calidad de los datos
Problemas de privacidad y cumplimiento
Costos de procesamiento elevados
Las soluciones de Web3 incluyen:
Recopilación de datos: obtener datos privados de usuarios a bajo costo a través de mecanismos de incentivos, como Grass, Vana, etc.
Preprocesamiento de datos: utilizar mecanismos de incentivos descentralizados para la anotación de datos, como Synesis, Sapien, etc.
Privacidad y seguridad de los datos: utilizar tecnologías como TEE, FHE, ZK para proteger datos sensibles, como Super Protocol, BasedAI, etc.
Almacenamiento de datos: resolver problemas de disponibilidad de datos en la cadena, como 0g.AI, etc.
Middleware: Entrenamiento e inferencia del modelo
Mercado descentralizado de modelos de código abierto
Web3 propone establecer un mercado de modelos de código abierto descentralizado, tokenizando modelos y compartiendo ingresos futuros. Proyectos como Bittensor, ORA, Sentient, entre otros.
Razonamiento verificable
Utilizando tecnologías como las pruebas ZK, se verifica de forma no permisiva el cálculo de modelos de IA en la cadena. Las principales tecnologías incluyen zkML, opML, TeeML, etc.
Capa de aplicación: Agente de IA
El enfoque del desarrollo de la IA actualmente ha cambiado de la capacidad del modelo a los Agentes de IA. La contribución de Web3 en este aspecto incluye:
Descentralización: establecer mecanismos de incentivos y castigos a través de PoS y otros mecanismos, promoviendo la democratización del sistema Agent.
Lanzamiento en frío: ayuda a los proyectos de agentes de IA potenciales a obtener financiación temprana
como Virtual Protocol, Spectral y otros proyectos.
AI Potenciando Web3
El impacto de la IA en Web3 es evidente, principalmente en:
IA y finanzas en la cadena
IA y economía criptográfica: el Agente de IA puede ejecutar transacciones en la cadena de forma autónoma, asistir en la gestión de activos, optimizar la experiencia de negociación, etc.
IA y seguridad de las transacciones en cadena: mejorar la monitorización de transacciones y la capacidad de análisis de riesgos
IA e infraestructura en cadena
IA y datos en cadena: proporciona herramientas de análisis de datos más inteligentes
AI y desarrollo & auditoría: simplificar el proceso de desarrollo de contratos inteligentes, mejorar la eficiencia de la auditoría
AI y la nueva narrativa de Web3
NFT: Inyectando creatividad en NFT generativos
GameFi: Aumentar la eficiencia y la innovación en la producción de contenido de juegos
DAO: asistencia en la gestión y toma de decisiones de la comunidad
Significado de la combinación de AI+Web3: Torre y Plaza
La relación entre la IA y Web3 se puede comparar con una torre y una plaza. La IA representa una capacidad técnica altamente centralizada, mientras que Web3 representa un ecosistema de innovación descentralizado.
El significado de la combinación de ambos es:
Web3, a través de mecanismos como la economía de tokens y la gobernanza descentralizada, proporciona un entorno de desarrollo más transparente y justo para la IA.
La IA inyecta nueva vitalidad en Web3, reduce las barreras de uso y trae más posibilidades de innovación.
A pesar de que la IA y Web3 tienen diferentes caminos de desarrollo, su objetivo final es hacer que la tecnología sirva mejor a la humanidad. Esperamos ver más chispas sorprendentes que surjan de la colisión entre IA y Web3.
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MeltdownSurvivalist
· hace9h
Ser engañados de nuevo con una nueva trampa.
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DaisyUnicorn
· hace9h
Esta ola de IA es como si los tontos cambiaran a cultivar girasoles. Interesante~
AI+Web3: La fusión de torres y plazas. Explorando el ecosistema de IA Descentralización.
AI+Web3: Torres y Plazas
En los últimos dos años, el desarrollo de la IA ha sido como si se hubiera presionado un botón de aceleración; este efecto mariposa provocado por Chatgpt no solo ha abierto un nuevo mundo de inteligencia artificial generativa, sino que también ha levantado grandes olas en el ámbito de Web3.
Con el impulso del concepto de IA, la financiación del mercado de criptomonedas ha mejorado notablemente. Solo en la primera mitad de 2024, se completaron 64 proyectos Web3+IA con financiación, entre los cuales Zyber365 obtuvo 100 millones de dólares en la ronda A.
El mercado secundario es aún más próspero, con un valor total de mercado de la pista de IA que ha alcanzado los 48,5 mil millones de dólares, y un volumen de transacciones de casi 8,6 mil millones de dólares en 24 horas. Los avances en tecnologías de IA de vanguardia han traído beneficios significativos; por ejemplo, tras el lanzamiento del modelo Sora de OpenAI, el precio promedio del sector de IA aumentó un 151%. El efecto de la IA también ha impactado en el sector de Meme: el primer MemeCoin basado en el concepto de Agente de IA, GOAT, se ha vuelto rápidamente popular, alcanzando una valoración de 1.400 millones de dólares.
La investigación y los temas sobre AI+Web3 también están muy en auge; desde AI+Depin hasta AI Memecoin, pasando por AI Agent y AI DAO, la velocidad de rotación de la nueva narrativa es deslumbrante.
La combinación de AI+Web3, llena de capital especulativo y fantasías futuras, inevitablemente se ve como un matrimonio arreglado por el capital. Es difícil discernir bajo esta apariencia deslumbrante si se trata de la celebración de los especuladores o de la víspera de una verdadera innovación tecnológica.
Para responder a esta pregunta, la clave está en pensar si ambas partes pueden beneficiarse mutuamente y promoverse entre sí. Este artículo examinará cómo Web3 puede desempeñar un papel en cada etapa de la pila tecnológica de IA, y qué nuevas oportunidades puede traer la IA para Web3.
Oportunidades de Web3 bajo la pila de IA
Antes de discutir este tema, necesitamos entender la pila tecnológica de los modelos de IA de gran tamaño:
En respuesta a los puntos críticos de la IA en cada etapa, Web3 ha comenzado a formar un ecosistema interconectado y de múltiples niveles.
Capa básica: economía compartida de poder de cálculo y datos
Poder de cálculo
Uno de los grandes costos de la IA radica en la potencia de cálculo y la energía necesarias para el entrenamiento y la inferencia. Tomando como ejemplo el LLAMA3 de Meta, se requieren 16,000 GPU NVIDIA H100 funcionando durante 30 días para completar el entrenamiento, lo que implica una inversión en hardware de entre 400 y 700 millones de dólares, con un consumo mensual de energía de aproximadamente 1.6 mil millones de kilovatios hora.
El primer campo en el que Web3 se cruzó con la IA fue el proyecto DePin de compartición de potencia de cálculo. Su lógica central es: permitir que individuos o entidades con recursos de GPU ociosos contribuyan con potencia de cálculo de manera descentralizada, aumentando la utilización de GPU a través de un mercado de compra y venta similar al de Uber, proporcionando a los usuarios potencia de cálculo eficiente y de bajo costo. Al mismo tiempo, se aplica un mecanismo de staking para castigar comportamientos inapropiados.
Principales características:
Los proyectos representados incluyen io.net, Aethir, Akash, Render Network, entre otros.
Datos
Los datos son la piedra angular de la IA. Actualmente, las dificultades en la demanda de datos para la IA se reflejan principalmente en:
Las soluciones de Web3 incluyen:
Recopilación de datos: obtener datos privados de usuarios a bajo costo a través de mecanismos de incentivos, como Grass, Vana, etc.
Preprocesamiento de datos: utilizar mecanismos de incentivos descentralizados para la anotación de datos, como Synesis, Sapien, etc.
Privacidad y seguridad de los datos: utilizar tecnologías como TEE, FHE, ZK para proteger datos sensibles, como Super Protocol, BasedAI, etc.
Almacenamiento de datos: resolver problemas de disponibilidad de datos en la cadena, como 0g.AI, etc.
Middleware: Entrenamiento e inferencia del modelo
Mercado descentralizado de modelos de código abierto
Web3 propone establecer un mercado de modelos de código abierto descentralizado, tokenizando modelos y compartiendo ingresos futuros. Proyectos como Bittensor, ORA, Sentient, entre otros.
Razonamiento verificable
Utilizando tecnologías como las pruebas ZK, se verifica de forma no permisiva el cálculo de modelos de IA en la cadena. Las principales tecnologías incluyen zkML, opML, TeeML, etc.
Capa de aplicación: Agente de IA
El enfoque del desarrollo de la IA actualmente ha cambiado de la capacidad del modelo a los Agentes de IA. La contribución de Web3 en este aspecto incluye:
como Virtual Protocol, Spectral y otros proyectos.
AI Potenciando Web3
El impacto de la IA en Web3 es evidente, principalmente en:
IA y finanzas en la cadena
IA y economía criptográfica: el Agente de IA puede ejecutar transacciones en la cadena de forma autónoma, asistir en la gestión de activos, optimizar la experiencia de negociación, etc.
IA y seguridad de las transacciones en cadena: mejorar la monitorización de transacciones y la capacidad de análisis de riesgos
IA e infraestructura en cadena
IA y datos en cadena: proporciona herramientas de análisis de datos más inteligentes
AI y desarrollo & auditoría: simplificar el proceso de desarrollo de contratos inteligentes, mejorar la eficiencia de la auditoría
AI y la nueva narrativa de Web3
NFT: Inyectando creatividad en NFT generativos
GameFi: Aumentar la eficiencia y la innovación en la producción de contenido de juegos
DAO: asistencia en la gestión y toma de decisiones de la comunidad
Significado de la combinación de AI+Web3: Torre y Plaza
La relación entre la IA y Web3 se puede comparar con una torre y una plaza. La IA representa una capacidad técnica altamente centralizada, mientras que Web3 representa un ecosistema de innovación descentralizado.
El significado de la combinación de ambos es:
A pesar de que la IA y Web3 tienen diferentes caminos de desarrollo, su objetivo final es hacer que la tecnología sirva mejor a la humanidad. Esperamos ver más chispas sorprendentes que surjan de la colisión entre IA y Web3.