AI+Web3: Вежі та площі

Останні два роки розвиток ШІ, здається, натиснув на кнопку прискорення. Ця метаморфоза, викликана Chatgpt, не лише відкрила новий світ генеративного штучного інтелекту, але й викликала великі хвилі у сфері Web3.

Під впливом концепції AI фінансування крипто-ринку явно зросло. Лише за перше півріччя 2024 року 64 проекти Web3+AI завершили фінансування, зокрема Zyber365 отримала 100 мільйонів доларів у раунді A.

Ринок вторинних торгів став ще більш процвітаючим, загальна капіталізація AI-сектора досягла 48,5 мільярдів доларів, а обсяг торгів за 24 години наблизився до 8,6 мільярдів доларів. Прогрес у сфері основних AI-технологій приніс значні позитивні результати, такі як випуск моделі Sora від OpenAI, після якого середня ціна в секторі AI зросла на 151%. Ефект AI також поширився на сектор Meme: перша концепція AI Agent у вигляді MemeCoin GOAT швидко здобула популярність, а її оцінка досягла 1,4 мільярда доларів.

Дослідження та теми, пов'язані з AI+Web3, також користуються великою популярністю: від AI+Depin до AI Memecoin, а потім до AI Agent і AI DAO, швидкість зміни нових наративів вражає.

Комбінація концепцій AI+Web3, що переповнена гарячими грошима та майбутніми ілюзіями, неминуче сприймається як капіталістичний шлюб, укладений заради вигоди. Нам важко розрізнити, чи це святкування спекулянтів під розкішною оболонкою, чи справжній переддень технологічних інновацій?

Щоб відповісти на це питання, ключовим є роздуми про те, чи можуть обидві сторони взаємно вигравати та сприяти одна одній. У цій статті буде розглянуто, як Web3 може відігравати роль на всіх етапах технологічного стеку AI, а також які нові можливості AI може принести Web3.

! AI+Web3: Вежі та Плази

Можливості Web3 під AI-стеком

Перш ніж обговорювати цю тему, нам потрібно зрозуміти технологічний стек великих моделей ШІ:

1. Збір та попередня обробка даних
2. Навчання моделей та доопрацювання
3. Висновки та застосування

Щодо болючих точок ІІ на різних етапах, Web3 наразі попередньо сформував багаторівневу, взаємопов'язану екосистему.

Базовий рівень: спільна економіка обчислювальної потужності та даних

Потужність

Велика частина витрат на AI полягає у потужності обчислень та енергії, необхідних для навчання та висновків. Наприклад, для Meta's LLAMA3 потрібно 16000 NVIDIA H100 GPU, щоб працювати протягом 30 днів для завершення навчання, інвестиції в апаратуру становлять від 400 до 700 мільйонів доларів, а місячне споживання енергії приблизно 1,6 мільярда кіловат-годин.

Web3 найраніше перетинається з AI у сфері проектів DePin для спільного використання обчислювальної потужності. Його основна логіка полягає в тому, що дозволяється особам або організаціям з бездіяльними GPU-ресурсами вносити обчислювальну потужність децентралізованим способом, підвищуючи використання GPU через ринок купівлі-продажу, схожий на Uber, і забезпечуючи користувачам низьковартісну та ефективну обчислювальну потужність. Одночасно механізм стейкінгу карає за порушення.

Основні характеристики:

• Збір вільних ресурсів GPU: такі як вільна обчислювальна потужність сторонніх дата-центрів, крипто-майнінг-ферм тощо
• Ринок довгого хвоста, орієнтований на обчислювальну потужність AI: більше підходить для інференції, а не для навчання, задовольняє потреби малих і середніх обчислювальних потужностей.
• Децентралізована власність: власники ресурсів зберігають контроль, гнучко налаштовують отримання прибутку

Представлені проекти включають io.net, Aethir, Akash, Render Network та ін.

Дані

Дані є основою ШІ. На сьогоднішній день проблеми з попитом на дані для ШІ в основному проявляються в:

• Голод даних: потрібен масивний вхід даних
• Підвищені вимоги до якості даних
• Проблеми конфіденційності та відповідності
• Високі витрати на обробку

Рішення Web3 включають:

1. Збір даних: отримання приватних даних користувачів з низькими витратами через механізми заохочення, такі як Grass, Vana тощо.

2. Попередня обробка даних: використання механізму децентралізованого стимулювання для позначення даних, таких як Synesis, Sapien тощо

3. Приватність даних та безпека: використання технологій TEE, FHE, ZK для захисту чутливих даних, таких як Super Protocol, BasedAI тощо

4. Зберігання даних: вирішення проблеми доступності даних на ланцюгу, такі як 0g.AI тощо

Проміжне ПЗ: навчання та інференція моделі

Децентралізований ринок відкритих моделей

Web3 пропонує створити децентралізований ринок моделей з відкритим вихідним кодом, токенізуючи моделі та ділячись майбутніми доходами. Як проекти Bittensor, ORA, Sentient.

Достовірне міркування

Використовуючи такі технології, як ZK-докази, для бездозвільної верифікації обчислень AI-моделей на ланцюгу. Основні технології включають zkML, opML, TeeML тощо.

Рівень застосування: AI Agent

Тепер акцент розвитку ШІ зосереджений на можливостях агентів ШІ. Внесок Web3 у цій сфері включає:

• Децентралізація: створення механізмів стимулювання та покарання через PoS та інші механізми, сприяння демократизації системи агентів
• Холодний запуск: допомога проектам потенційних AI Agent у залученні ранніх інвестицій

такі проекти, як Virtual Protocol, Spectral та ін.

Штучний інтелект у Web3

Вплив штучного інтелекту на Web3 очевидний, насамперед у:

Штучний інтелект та фінанси на блокчейні

1. Штучний інтелект та криптоекономіка: Штучний інтелект може самостійно виконувати транзакції в мережі, допомагати в управлінні активами, оптимізувати торговий досвід тощо.

2. Штучний інтелект та безпека транзакцій на блокчейні: підвищення можливостей моніторингу транзакцій та аналізу ризиків

ШІ та інфраструктура на блокчейні

1. Штучний інтелект та дані на блокчейні: надання більш розумних інструментів для аналізу даних

2. Штучний інтелект та розробка & аудит: спростити процес розробки смарт-контрактів, підвищити ефективність аудиту

Штучний інтелект та новий наратив Web3

1. NFT: впровадження креативності в генеративні NFT

2. GameFi: підвищення ефективності виробництва ігрового контенту та інноваційності

3. DAO: допомога в управлінні та прийнятті рішень у спільноті

! AI+Web3: Вежі та Квадрати

Значення поєднання AI+Web3: Вежа та Площа

Відношення між ШІ та Web3 можна порівняти з баштою та площею. ШІ представляє собою високозосереджені технологічні можливості, тоді як Web3 символізує децентралізовану інноваційну екосистему.

Значення поєднання обох полягає в:

• Web3 через механізми токеноміки, децентралізованого управління та інші, забезпечує більш прозоре та справедливе середовище для розвитку AI
• Штучний інтелект надає нове життя Web3, знижуючи бар'єри для використання та приносячи більше можливостей для інновацій.

Незважаючи на те, що AI і Web3 мають різні шляхи розвитку, їх кінцева мета полягає в тому, щоб технології краще служили людству. Ми сподіваємось побачити, як AI+Web3 створить більше вражаючих іскор.

! AI+Web3: Вежі та Квадрати