Fusion de Web3 et d'IA : ouvrir une nouvelle ère de l'Internet

Web3, en tant que nouvelle génération de paradigme Internet décentralisé, offre une occasion naturelle de fusion avec les technologies AI. Sous une architecture centralisée traditionnelle, le calcul AI et les ressources de données sont confrontés à de nombreuses limitations, telles que les goulets d'étranglement en puissance de calcul et les risques pour la vie privée. En revanche, Web3, basé sur des technologies distribuées, peut injecter une nouvelle dynamique au développement de l'AI grâce à des réseaux de partage de puissance de calcul, des marchés de données ouverts, etc. Parallèlement, l'AI peut également renforcer l'écosystème Web3, par exemple en optimisant les contrats intelligents et en améliorant les mécanismes anti-fraude. Explorer la combinaison de Web3 et de l'AI revêt une importance significative pour la construction des infrastructures Internet de nouvelle génération et pour libérer la valeur des données et de la puissance de calcul.

Données pilotées : Une base solide pour l'IA et le Web3

Les données sont le moteur central du développement de l'IA. Les modèles d'IA ont besoin d'une grande quantité de données de haute qualité pour obtenir une compréhension approfondie et une forte capacité de raisonnement, la qualité des données affecte directement l'exactitude et la fiabilité des modèles.

Les modèles de données AI centralisés traditionnels présentent les problèmes suivants :

1. Le coût d'acquisition des données est élevé, ce qui rend difficile pour les PME de le supporter.
2. Les ressources de données sont monopolisées par de grandes entreprises technologiques, créant des îlots de données.
3. Les données personnelles sont exposées à des risques de fuite et d'abus.

Web3 offre un nouveau paradigme de données décentralisées pour résoudre ces points de douleur :

• La plateforme de collecte de données décentralisée permet aux utilisateurs de vendre des ressources réseau inutilisées, fournissant ainsi des données réelles et de haute qualité pour l'entraînement de l'IA.
• Le mode "gagner par annotation" incite les travailleurs du monde entier à participer à l'annotation des données, rassemblant ainsi des connaissances professionnelles.
• La plateforme d'échange de données blockchain offre un environnement de transaction public et transparent pour les deux parties de l'offre et de la demande de données, favorisant l'innovation et le partage des données.

Néanmoins, l'acquisition de données du monde réel pose encore des problèmes de qualité inégale et de difficulté de traitement. Les données synthétiques pourraient devenir un point fort à l'avenir, car elles peuvent simuler les propriétés des données réelles, servant de complément efficace pour améliorer l'efficacité d'utilisation des données. Dans des domaines tels que la conduite autonome, les transactions financières et le développement de jeux, les données synthétiques ont déjà montré un potentiel d'application mature.

Protection de la vie privée : Application de FHE dans Web3

À l'ère des données, la protection de la vie privée est devenue un point focal mondial. L'adoption de réglementations strictes en matière de confidentialité reflète cette tendance, mais elle pose également des défis : certaines données sensibles ne peuvent pas être pleinement exploitées en raison des risques pour la vie privée, limitant ainsi le potentiel des modèles d'IA.

Le chiffrement homomorphe complet (FHE) permet de calculer directement sur des données chiffrées, sans avoir à les déchiffrer pour obtenir des résultats cohérents avec les calculs en clair. FHE offre une protection solide pour le calcul de la confidentialité de l'IA, permettant aux GPU d'exécuter l'entraînement et l'inférence de modèles dans un environnement sans accès aux données brutes. Cela confère un énorme avantage aux entreprises d'IA, leur permettant d'ouvrir en toute sécurité des services API tout en protégeant leurs secrets commerciaux.

FHEML prend en charge le traitement cryptographique des données et des modèles tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, garantissant la sécurité des informations sensibles et prévenant les fuites de données. FHEML renforce la confidentialité des données et offre un cadre de calcul sécurisé pour les applications d'IA. Il forme un complément avec ZKML, qui prouve l'exécution correcte de l'apprentissage automatique, tandis que FHEML se concentre sur le calcul de données cryptées pour maintenir la confidentialité.

Révolution de la puissance de calcul : Calcul AI dans des réseaux décentralisés

La complexité de calcul des systèmes d'IA augmente rapidement, entraînant une demande de puissance de calcul qui dépasse de loin l'offre actuelle. Par exemple, l'entraînement d'un grand modèle de langue nécessite l'équivalent de 355 ans de puissance de calcul sur un seul appareil. Cette pénurie limite non seulement les avancées technologiques en IA, mais rend également les modèles avancés inaccessibles à la plupart des chercheurs et développeurs.

En même temps, le taux d'utilisation des GPU dans le monde est inférieur à 40 %, et des facteurs tels que le ralentissement des performances des processeurs et les problèmes de chaîne d'approvisionnement rendent l'approvisionnement en puissance de calcul encore plus tendu. Les professionnels de l'IA sont confrontés au dilemme d'acheter du matériel ou de louer des ressources cloud, et ont un besoin urgent de solutions de calcul efficaces et flexibles.

Le réseau de calcul décentralisé basé sur l'IA, en agrégeant les ressources GPU inutilisées à l'échelle mondiale, offre un marché de puissance de calcul économique et facile d'accès aux entreprises d'IA. Les demandeurs peuvent publier des tâches de calcul, et les contrats intelligents attribuent les tâches aux nœuds mineurs, qui exécutent et soumettent les résultats. Après validation, ils reçoivent des récompenses. Cette solution améliore l'efficacité de l'utilisation des ressources et aide à atténuer le goulot d'étranglement de puissance de calcul dans des domaines tels que l'IA.

En plus du réseau de puissance de calcul général, il existe des plateformes dédiées à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Le réseau de puissance de calcul décentralisé offre un marché équitable et transparent, brisant les monopoles, abaissant les barrières d'entrée et améliorant l'efficacité. Dans l'écosystème Web3, ce type de réseau jouera un rôle clé, attirant des applications innovantes et promouvant le développement des technologies de l'IA.

DePIN : Web3 habilitant l'IA de périphérie

L'Edge AI permet à l'informatique de se produire à la source des données, réalisant un traitement en temps réel avec une faible latence tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Cette technologie est déjà appliquée dans des domaines clés tels que la conduite autonome. Dans le Web3, le terme que nous connaissons mieux est DePIN. Le Web3 met l'accent sur la décentralisation et la souveraineté des données des utilisateurs, et DePIN renforce la protection de la vie privée par un traitement local, réduisant le risque de fuites de données. L'économie des tokens natives du Web3 peut inciter les nœuds à fournir des ressources informatiques, construisant un écosystème durable.

Actuellement, DePIN se développe rapidement dans l'écosystème d'une chaîne publique à haute performance, devenant l'une des plateformes préférées pour le déploiement de projets. Le haut débit, les faibles frais et l'innovation technologique de cette chaîne publique offrent un soutien puissant aux projets DePIN. À l'heure actuelle, la capitalisation boursière des projets DePIN sur cette chaîne publique a déjà dépassé dix milliards de dollars, et plusieurs projets connus ont réalisé des avancées significatives.

IMO : Nouvelle approche de publication des modèles d'IA

Le concept de l'émission du modèle initial IMO( offre une nouvelle approche pour la tokenisation des modèles d'IA. Dans le cadre traditionnel, il est difficile pour les développeurs de tirer des revenus continus de l'utilisation ultérieure des modèles, en particulier lorsqu'ils sont intégrés dans d'autres produits. De plus, les performances et l'efficacité des modèles d'IA manquent souvent de transparence, ce qui limite la reconnaissance du marché et le potentiel commercial.

IMO a fourni un soutien financier innovant et un moyen de partage de valeur pour les modèles d'IA open source. Les investisseurs peuvent acheter des jetons IMO pour partager les revenus futurs du modèle. Un certain protocole utilise des normes techniques spécifiques, combinant des oracles d'IA et des technologies d'apprentissage automatique sur la chaîne, garantissant l'authenticité du modèle et le partage des revenus pour les détenteurs de jetons.

Le mode IMO renforce la transparence et la confiance, encourage la collaboration open source, s'adapte aux tendances du marché de la cryptographie et injecte de l'énergie dans le développement durable des technologies AI. Bien qu'il soit encore en phase d'essai précoce, avec l'augmentation de l'acceptation du marché et l'élargissement de la portée de la participation, l'innovation et la valeur potentielle de l'IMO sont prometteuses.

Agent IA : Une nouvelle ère d'expérience interactive

L'agent IA peut percevoir son environnement, penser de manière indépendante et agir pour atteindre des objectifs. Soutenus par de grands modèles de langage, ils comprennent non seulement le langage naturel, mais peuvent aussi planifier des décisions et exécuter des tâches complexes. En tant qu'assistant virtuel, l'agent IA apprend les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions, offrant des solutions personnalisées, et peut même résoudre des problèmes de manière autonome sans instructions claires.

Une plateforme d'application ouverte d'IA native propose des outils de création complets et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de configurer les fonctionnalités, l'apparence, la voix des robots et de se connecter à des bases de connaissances externes, s'efforçant de créer un écosystème de contenu IA équitable et ouvert. Cette plateforme a formé des modèles de langage spécialement conçus, rendant le jeu de rôle plus humain ; sa technologie de clonage vocal réduit considérablement les coûts de synthèse vocale, accélérant l'interaction personnalisée des produits IA. L'Agent IA personnalisé de cette plateforme peut être appliqué dans plusieurs domaines tels que la vidéo-conférence, l'apprentissage des langues, la génération d'images, etc.

Actuellement, la fusion de Web3 et de l'IA se concentre davantage sur le niveau des infrastructures, explorant des questions clés telles que l'acquisition de données, la protection de la vie privée, l'hébergement de modèles sur la chaîne, l'utilisation efficace de la puissance de calcul décentralisée et la validation des grands modèles linguistiques. À mesure que ces infrastructures s'améliorent progressivement, la fusion de Web3 et de l'IA devrait donner naissance à une série de modèles commerciaux et de services innovants.

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