La fusión de Web3 y AI: Abriendo una nueva era de Internet

Web3, como una nueva generación de paradigma de internet descentralizado, tiene una oportunidad natural de fusión con la tecnología AI. Bajo la arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de AI enfrentan muchas limitaciones, como cuellos de botella en el poder de cálculo y riesgos de privacidad. Web3, basado en tecnología distribuida, puede inyectar nueva energía al desarrollo de AI a través de redes de poder de cálculo compartidas y mercados de datos abiertos. Al mismo tiempo, AI también puede empoderar el ecosistema de Web3, como optimizando contratos inteligentes y perfeccionando mecanismos anti-trampa. Explorar la combinación de Web3 y AI tiene un significado importante para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y el poder de cálculo.

Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3

Los datos son el motor central del desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento, la calidad de los datos afecta directamente la precisión y la fiabilidad del modelo.

Los modelos de datos de IA centralizados tradicionales presentan los siguientes problemas:

1. El costo de adquisición de datos es alto, lo que dificulta a las pequeñas y medianas empresas asumirlo.
2. Los recursos de datos están siendo monopolizados por grandes empresas tecnológicas, formando islas de datos.
3. Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso

Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos problemas:

• La plataforma de recopilación de datos descentralizada permite a los usuarios vender recursos de red inactivos y proporciona datos reales de alta calidad para el entrenamiento de IA.
• El modo de "ganar con anotaciones" incentiva a los trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos, reuniendo conocimientos especializados.
• La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de intercambio público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, fomentando la innovación y el intercambio de datos.

A pesar de ello, la obtención de datos del mundo real aún presenta problemas como la variabilidad en la calidad y la dificultad en su procesamiento. Los datos sintéticos podrían convertirse en un punto destacado en el futuro, ya que pueden simular las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento eficaz para mejorar la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, las transacciones financieras y el desarrollo de juegos, los datos sintéticos ya han mostrado un potencial de aplicación maduro.

Protección de la privacidad: Aplicaciones de FHE en Web3

En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco global. La promulgación de estrictas regulaciones de privacidad refleja esta tendencia, pero también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, limitando el potencial de los modelos de IA.

La criptografía homomórfica completa ( FHE ) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, obteniendo resultados consistentes con los cálculos en texto claro sin necesidad de descifrar. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo privado de IA, permitiendo que las GPU realicen entrenamientos de modelos e inferencias en un entorno sin contacto con los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen sus secretos comerciales.

FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo la filtración de datos. FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de cálculo seguro para aplicaciones de IA. Complementa a ZKML, que prueba la ejecución correcta del aprendizaje automático, mientras que FHEML se centra en calcular datos encriptados para mantener la privacidad.

Revolución del poder de cálculo: Computación AI en redes descentralizadas

La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales está creciendo rápidamente, lo que lleva a una demanda de potencia de cálculo que supera con creces la oferta existente. Por ejemplo, el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje requiere el equivalente a 355 años de potencia de cálculo en un solo dispositivo. Esta escasez no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos avanzados sean difíciles de alcanzar para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.

Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, y factores como la desaceleración en el rendimiento de los procesadores y los problemas en la cadena de suministro han hecho que el suministro de capacidad computacional sea aún más ajustado. Los profesionales de la IA se enfrentan a la disyuntiva de comprar hardware o alquilar recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio computacional eficiente y flexible.

La red de potencia informática descentralizada de IA agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo, proporcionando un mercado de potencia informática económico y fácil de usar para las empresas de IA. Las partes demandantes pueden publicar tareas de cálculo, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros, los mineros ejecutan y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a aliviar el cuello de botella en la potencia informática en campos como la IA.

Además de la red de potencia de cómputo general, también hay plataformas dedicadas a la formación e inferencia de IA. La red de potencia de cómputo descentralizada ofrece un mercado justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo barreras de entrada y aumentando la eficiencia. En el ecosistema Web3, este tipo de redes jugará un papel clave, atrayendo aplicaciones innovadoras y promoviendo el desarrollo de la tecnología de IA.

DePIN: Web3 empodera la IA en el borde

Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. Esta tecnología ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma. En Web3, el nombre que nos resulta más familiar es DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN mejora la protección de la privacidad a través del procesamiento local, reduciendo el riesgo de filtración de datos. La economía de tokens nativa de Web3 puede incentivar a los nodos a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.

Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una cadena de bloques de alto rendimiento, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. La alta capacidad de procesamiento, los bajos costos y la innovación tecnológica de esta cadena de bloques brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena de bloques ha superado los diez mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.

IMO: Nuevo paradigma de lanzamiento de modelos de IA

IMO( La emisión del modelo inicial ) ofrece nuevas ideas para la tokenización de modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores tienen dificultades para obtener ingresos continuos de la utilización posterior del modelo, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que limita el reconocimiento del mercado y el potencial comercial.

IMO ofrece un apoyo financiero innovador y un método de compartir valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens de IMO para compartir los ingresos futuros del modelo. Un protocolo utiliza estándares tecnológicos específicos, combinando oráculos de IA y tecnología de aprendizaje automático en cadena, para garantizar la autenticidad del modelo y la participación en los beneficios de los tenedores de tokens.

El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y dando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Aunque se encuentra en una fase inicial de prueba, a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el ámbito de participación, la innovación y el valor potencial de IMO son dignos de expectativa.

Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva

El Agente IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y actuar para lograr objetivos. Con el apoyo de grandes modelos de lenguaje, no solo comprenden el lenguaje natural, sino que también pueden planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Como asistente virtual, el Agente IA aprende las preferencias del usuario a través de la interacción, proporciona soluciones personalizadas e incluso puede resolver problemas de manera autónoma sin instrucciones claras.

Una plataforma de aplicaciones nativas de AI abierta ofrece herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia, voz de los robots y conectar bases de conocimientos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de AI justo y abierto. La plataforma ha entrenado modelos de lenguaje de gran tamaño especializados, haciendo que el juego de roles sea más humano; su tecnología de clonación de voz ha reducido significativamente los costos de síntesis de voz, acelerando la interacción personalizada de los productos de AI. Los agentes de AI personalizados de esta plataforma se pueden aplicar en varios campos, como videollamadas, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.

La fusión actual de Web3 y AI se centra más en la capa de infraestructura, explorando problemas clave como la adquisición de datos, la protección de la privacidad, el alojamiento de modelos en la cadena, el uso eficiente de la computación descentralizada y la validación de grandes modelos de lenguaje. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, se espera que la fusión de Web3 y AI dé lugar a una serie de modelos y servicios comerciales innovadores.