Слияние ИИ и Web3: текущее состояние, проблемы и перспективы
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект, как технология, имитирующая и подражающая человеческому интеллекту, добился значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение. Web3, как новая модель сети, меняет восприятие и способ использования интернета людьми.
Рынок искусственного интеллекта достигнет объема 200 миллиардов долларов в 2023 году, такие гиганты и выдающиеся игроки отрасли, как OpenAI, Character.AI, Midjourney, появляются как грибы после дождя. Рыночная капитализация индустрии Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana появляются один за другим. Сочетание AI и Web3 стало центром внимания строителей и венчурных капиталистов как на Востоке, так и на Западе.
В данной статье будет рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, проанализированы ситуации с текущими проектами и глубоко обсуждены ограничения и вызовы, с которыми они сталкиваются, чтобы предоставить инвесторам и специалистам полезную информацию и понимание.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ приносит повышение производительности, а Web3 приносит изменения в производственных отношениях. Сначала мы проанализируем затруднения и возможности улучшения, с которыми сталкиваются отрасли ИИ и Web3, а затем обсудим, как они могут помочь друг другу решить эти проблемы.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ключевыми элементами AI-отрасли являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: Задачи AI требуют больших вычислительных ресурсов для обучения и вывода модели. Получение и управление большими вычислительными мощностями является дорогим и сложным вызовом, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков.
Алгоритмы: хотя алгоритмы глубокого обучения добились巨大ных успехов, они все еще сталкиваются с некоторыми трудностями. Обучение глубоких нейронных сетей требует большого количества данных и вычислительных ресурсов, а также недостаточно объяснимо и интерпретируемо. Робастность алгоритмов и способность к обобщению также являются важными проблемами.
Данные: Получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему является вызовом. Данные в некоторых областях, таких как данные о здравоохранении, трудно получить. Также существуют проблемы с качеством, точностью и аннотированием данных. Защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, необходимо решить такие проблемы, как интерпретируемость и прозрачность AI-моделей, а также неясность бизнес-моделей AI-проектов.
Проблемы, с которыми сталкивается отрасль Web3
В индустрии Web3 существует возможность улучшения в области анализа данных, пользовательского опыта и безопасности смарт-контрактов. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет много потенциальных возможностей в этих аспектах.
Анализ данных и прогнозирование: технологии ИИ могут извлекать ценную информацию из огромного объема данных, обеспечивая более точные прогнозы и принятие решений, что имеет важное значение для оценки рисков, прогнозирования рынка и управления активами в области DeFi.
Пользовательский опыт и персонализированные услуги: технологии ИИ могут предоставлять персонализированные рекомендации, индивидуальные услуги и умный интерактивный опыт, повышая вовлеченность пользователей и удовлетворенность.
Безопасность и защита конфиденциальности: технологии ИИ могут быть использованы для обнаружения и защиты от кибератак, выявления аномального поведения, предоставляя более надежные меры безопасности. В то же время, ИИ также может быть применен для защиты конфиденциальности данных, защищая личную информацию пользователей.
Аудит смарт-контрактов: технологии ИИ могут быть использованы для автоматизации аудита контрактов и обнаружения уязвимостей, повышая безопасность и надежность контрактов.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Проекты AI+Web3 в основном подходят с двух сторон: использование технологий блокчейн для повышения производительности AI-проектов и использование технологий AI для улучшения проектов Web3.
Web3 помогает AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С ростом ИИ спрос на GPU резко возрос, что привело к нехватке поставок. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты Web3 начали предлагать децентрализованные услуги вычислительной мощности, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью токенов, чтобы обеспечить поддержку вычислительной мощности для клиентов ИИ.
Сторона предложения в основном включает в себя облачных провайдеров, криптовалютных майнеров и компании. Проекты децентрализованных вычислений можно грубо разделить на две категории: для AI-инференса и для AI-обучения. Первые, такие как Render, Akash, Aethir и т.д., вторые, такие как io.net, Gensyn.
io.net как представительный проект в настоящее время имеет более 500 000 GPU, интегрировав вычислительную мощность Render и Filecoin. Gensyn же с помощью смарт-контрактов содействует распределению задач машинного обучения и вознаграждению, реализуя обучение ИИ.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Децентрализованные алгоритмические модели сети, такие как Bittensor, создают децентрализованный рынок услуг AI-алгоритмов через механизмы вознаграждения токенами. Эта модель имеет потенциал сыграть важную роль в будущем развитии AI.
Децентрализованный сбор данных
Некоторые проекты, такие как PublicAI, реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов в качестве стимула. Пользователи могут вносить данные или участвовать в валидации данных, получая токеновые вознаграждения. Этот подход способствует взаимовыгодным отношениям между вкладчиками данных и разработчиками в области ИИ.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний позволяет проводить верификацию информации при защите конфиденциальности. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет обучать и проводить выводы моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных. Проекты, такие как BasedAI, исследуют эту область.
ИИ поддерживает Web3
Анализ и прогнозирование данных
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI-сервисы или разрабатывать свои собственные AI, чтобы предоставлять пользователям услуги по анализу данных и прогнозированию. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценности alpha-токенов, а BullBear AI предсказывает ценовые тренды на основе исторических данных и рыночных тенденций.
Numerai как платформа инвестиционных соревнований, участники основываются на ИИ и больших языковых моделях для прогнозирования фондового рынка. Платформы анализа данных на блокчейне, такие как Arkham, также используют ИИ для предоставления услуг.
Персонализированные услуги
Проекты Web3 оптимизируют пользовательский опыт с помощью интеграции ИИ. Например, Dune выпустил инструмент Wand, который использует большие языковые модели для написания SQL-запросов. Платформы, такие как Followin и IQ.wiki, интегрируют ChatGPT для резюме контента. Проекты, такие как NFPrompt, снижают затраты пользователей на создание контента с помощью ИИ.
AI аудит смарт-контрактов
ИИ также играет роль в аудите смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает искусственный интеллект для аудита смарт-контрактов, использующий передовые алгоритмы для анализа смарт-контрактов и выявления потенциальных уязвимостей или проблем.
Ограничения и текущие вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия в области децентрализованной вычислительной мощности
Производительность и стабильность: продукты децентрализованной вычислительной мощности зависят от глобально распределенных узлов, что может приводить к задержкам и нестабильности.
Доступность: в зависимости от степени соответствия спроса и предложения, это может привести к нехватке ресурсов или невозможности удовлетворить потребности пользователей.
Техническая сложность: пользователям может потребоваться понимание распределенных сетей, смарт-контрактов и других знаний, что приводит к высоким затратам на использование.
Уровень сложности обучения: в настоящее время децентрализованные вычислительные мощности в основном используются для вывода ИИ, а не для его обучения. Причина в том, что обучение крупных моделей требует огромного объёма данных и высокой пропускной способности связи, что трудно реализовать в распределенной среде.
Сочетание AI и Web3 довольно грубое, не достигло 1+1>2
Поверхностные приложения: Многие проекты просто используют ИИ для повышения эффективности и проведения анализа, не демонстрируя подлинную интеграцию ИИ и криптовалюты и инновационные решения.
Маркетинговая ориентация: некоторые команды Web3 используют технологии ИИ только в ограниченных областях, чрезмерно рекламируя тренды ИИ, при этом им не хватает настоящих инноваций.
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Многие проекты AI+Web3 используют токеномику как средство финансирования и вовлечения пользователей, но необходимо наблюдать, действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности. В настоящее время большинство проектов еще не достигли стадии практического применения, требуется больше надежных и креативных команд, чтобы действительно удовлетворить реальные потребности.
Резюме
Слияние AI и Web3 открывает бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. Технологии AI могут предоставить Web3 более эффективные и интеллектуальные сценарии применения, такие как анализ данных, аудит смарт-контрактов, персонализированные услуги и т.д. В то же время децентрализованность и программируемость Web3 также создают новые возможности для развития технологий AI, такие как децентрализованные вычисления, обмен алгоритмами и сбор данных.
Несмотря на то, что проекты AI+Web3 все еще находятся на ранней стадии и сталкиваются с множеством проблем, они также приносят некоторые преимущества. Например, децентрализованные вычисления и сбор данных могут уменьшить зависимость от централизованных учреждений, повысить прозрачность и возможность аудита, способствовать более широкому участию и инновациям.
В будущем, сочетая интеллектуальный анализ и возможности принятия решений ИИ с децентрализацией и пользовательской автономией Web3, мы ожидаем создать более умные, открытые и справедливые экономические и даже социальные системы. С углублением исследований и развитием технологий мы надеемся увидеть больше оригинальных и значимых решений AI+Web3 в таких областях, как финансы, децентрализованные автономные организации, предсказательные рынки и NFT.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Искусственный интеллект и Web3: текущее состояние, вызовы и будущие возможности
Слияние ИИ и Web3: текущее состояние, проблемы и перспективы
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта и Web3 привлекло широкое внимание по всему миру. Искусственный интеллект, как технология, имитирующая и подражающая человеческому интеллекту, добился значительных успехов в таких областях, как распознавание лиц, обработка естественного языка и машинное обучение. Web3, как новая модель сети, меняет восприятие и способ использования интернета людьми.
Рынок искусственного интеллекта достигнет объема 200 миллиардов долларов в 2023 году, такие гиганты и выдающиеся игроки отрасли, как OpenAI, Character.AI, Midjourney, появляются как грибы после дождя. Рыночная капитализация индустрии Web3 достигла 25 триллионов долларов, проекты такие как Bitcoin, Ethereum, Solana появляются один за другим. Сочетание AI и Web3 стало центром внимания строителей и венчурных капиталистов как на Востоке, так и на Западе.
В данной статье будет рассмотрено текущее состояние развития AI+Web3, проанализированы ситуации с текущими проектами и глубоко обсуждены ограничения и вызовы, с которыми они сталкиваются, чтобы предоставить инвесторам и специалистам полезную информацию и понимание.
Способы взаимодействия AI и Web3
Развитие ИИ и Web3 похоже на две стороны весов: ИИ приносит повышение производительности, а Web3 приносит изменения в производственных отношениях. Сначала мы проанализируем затруднения и возможности улучшения, с которыми сталкиваются отрасли ИИ и Web3, а затем обсудим, как они могут помочь друг другу решить эти проблемы.
Проблемы, с которыми сталкивается AI-отрасль
Ключевыми элементами AI-отрасли являются вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Вычислительная мощность: Задачи AI требуют больших вычислительных ресурсов для обучения и вывода модели. Получение и управление большими вычислительными мощностями является дорогим и сложным вызовом, особенно для стартапов и индивидуальных разработчиков.
Алгоритмы: хотя алгоритмы глубокого обучения добились巨大ных успехов, они все еще сталкиваются с некоторыми трудностями. Обучение глубоких нейронных сетей требует большого количества данных и вычислительных ресурсов, а также недостаточно объяснимо и интерпретируемо. Робастность алгоритмов и способность к обобщению также являются важными проблемами.
Данные: Получение высококачественных и разнообразных данных по-прежнему является вызовом. Данные в некоторых областях, таких как данные о здравоохранении, трудно получить. Также существуют проблемы с качеством, точностью и аннотированием данных. Защита конфиденциальности и безопасности данных также является важным фактором.
Кроме того, необходимо решить такие проблемы, как интерпретируемость и прозрачность AI-моделей, а также неясность бизнес-моделей AI-проектов.
Проблемы, с которыми сталкивается отрасль Web3
В индустрии Web3 существует возможность улучшения в области анализа данных, пользовательского опыта и безопасности смарт-контрактов. Искусственный интеллект, как инструмент повышения производительности, имеет много потенциальных возможностей в этих аспектах.
Анализ данных и прогнозирование: технологии ИИ могут извлекать ценную информацию из огромного объема данных, обеспечивая более точные прогнозы и принятие решений, что имеет важное значение для оценки рисков, прогнозирования рынка и управления активами в области DeFi.
Пользовательский опыт и персонализированные услуги: технологии ИИ могут предоставлять персонализированные рекомендации, индивидуальные услуги и умный интерактивный опыт, повышая вовлеченность пользователей и удовлетворенность.
Безопасность и защита конфиденциальности: технологии ИИ могут быть использованы для обнаружения и защиты от кибератак, выявления аномального поведения, предоставляя более надежные меры безопасности. В то же время, ИИ также может быть применен для защиты конфиденциальности данных, защищая личную информацию пользователей.
Аудит смарт-контрактов: технологии ИИ могут быть использованы для автоматизации аудита контрактов и обнаружения уязвимостей, повышая безопасность и надежность контрактов.
Анализ текущего состояния проектов AI+Web3
Проекты AI+Web3 в основном подходят с двух сторон: использование технологий блокчейн для повышения производительности AI-проектов и использование технологий AI для улучшения проектов Web3.
Web3 помогает AI
Децентрализованная вычислительная мощность
С ростом ИИ спрос на GPU резко возрос, что привело к нехватке поставок. Чтобы решить эту проблему, некоторые проекты Web3 начали предлагать децентрализованные услуги вычислительной мощности, такие как Akash, Render, Gensyn и другие. Эти проекты стимулируют пользователей предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность GPU с помощью токенов, чтобы обеспечить поддержку вычислительной мощности для клиентов ИИ.
Сторона предложения в основном включает в себя облачных провайдеров, криптовалютных майнеров и компании. Проекты децентрализованных вычислений можно грубо разделить на две категории: для AI-инференса и для AI-обучения. Первые, такие как Render, Akash, Aethir и т.д., вторые, такие как io.net, Gensyn.
io.net как представительный проект в настоящее время имеет более 500 000 GPU, интегрировав вычислительную мощность Render и Filecoin. Gensyn же с помощью смарт-контрактов содействует распределению задач машинного обучения и вознаграждению, реализуя обучение ИИ.
Децентрализованная алгоритмическая модель
Децентрализованные алгоритмические модели сети, такие как Bittensor, создают децентрализованный рынок услуг AI-алгоритмов через механизмы вознаграждения токенами. Эта модель имеет потенциал сыграть важную роль в будущем развитии AI.
Децентрализованный сбор данных
Некоторые проекты, такие как PublicAI, реализуют децентрализованный сбор данных с помощью токенов в качестве стимула. Пользователи могут вносить данные или участвовать в валидации данных, получая токеновые вознаграждения. Этот подход способствует взаимовыгодным отношениям между вкладчиками данных и разработчиками в области ИИ.
Защита пользовательской конфиденциальности в AI с помощью ZK
Технология нулевых знаний позволяет проводить верификацию информации при защите конфиденциальности. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) позволяет обучать и проводить выводы моделей машинного обучения без раскрытия исходных данных. Проекты, такие как BasedAI, исследуют эту область.
ИИ поддерживает Web3
Анализ и прогнозирование данных
Многие Web3 проекты начинают интегрировать AI-сервисы или разрабатывать свои собственные AI, чтобы предоставлять пользователям услуги по анализу данных и прогнозированию. Например, Pond использует AI-алгоритмы для прогнозирования ценности alpha-токенов, а BullBear AI предсказывает ценовые тренды на основе исторических данных и рыночных тенденций.
Numerai как платформа инвестиционных соревнований, участники основываются на ИИ и больших языковых моделях для прогнозирования фондового рынка. Платформы анализа данных на блокчейне, такие как Arkham, также используют ИИ для предоставления услуг.
Персонализированные услуги
Проекты Web3 оптимизируют пользовательский опыт с помощью интеграции ИИ. Например, Dune выпустил инструмент Wand, который использует большие языковые модели для написания SQL-запросов. Платформы, такие как Followin и IQ.wiki, интегрируют ChatGPT для резюме контента. Проекты, такие как NFPrompt, снижают затраты пользователей на создание контента с помощью ИИ.
AI аудит смарт-контрактов
ИИ также играет роль в аудите смарт-контрактов. Например, 0x0.ai предлагает искусственный интеллект для аудита смарт-контрактов, использующий передовые алгоритмы для анализа смарт-контрактов и выявления потенциальных уязвимостей или проблем.
Ограничения и текущие вызовы проектов AI+Web3
Реальные препятствия в области децентрализованной вычислительной мощности
Производительность и стабильность: продукты децентрализованной вычислительной мощности зависят от глобально распределенных узлов, что может приводить к задержкам и нестабильности.
Доступность: в зависимости от степени соответствия спроса и предложения, это может привести к нехватке ресурсов или невозможности удовлетворить потребности пользователей.
Техническая сложность: пользователям может потребоваться понимание распределенных сетей, смарт-контрактов и других знаний, что приводит к высоким затратам на использование.
Уровень сложности обучения: в настоящее время децентрализованные вычислительные мощности в основном используются для вывода ИИ, а не для его обучения. Причина в том, что обучение крупных моделей требует огромного объёма данных и высокой пропускной способности связи, что трудно реализовать в распределенной среде.
Сочетание AI и Web3 довольно грубое, не достигло 1+1>2
Поверхностные приложения: Многие проекты просто используют ИИ для повышения эффективности и проведения анализа, не демонстрируя подлинную интеграцию ИИ и криптовалюты и инновационные решения.
Маркетинговая ориентация: некоторые команды Web3 используют технологии ИИ только в ограниченных областях, чрезмерно рекламируя тренды ИИ, при этом им не хватает настоящих инноваций.
Токеномика становится буфером для нарратива AI проектов
Многие проекты AI+Web3 используют токеномику как средство финансирования и вовлечения пользователей, но необходимо наблюдать, действительно ли токеномика помогает решить реальные потребности. В настоящее время большинство проектов еще не достигли стадии практического применения, требуется больше надежных и креативных команд, чтобы действительно удовлетворить реальные потребности.
Резюме
Слияние AI и Web3 открывает бесконечные возможности для будущих технологических инноваций и экономического развития. Технологии AI могут предоставить Web3 более эффективные и интеллектуальные сценарии применения, такие как анализ данных, аудит смарт-контрактов, персонализированные услуги и т.д. В то же время децентрализованность и программируемость Web3 также создают новые возможности для развития технологий AI, такие как децентрализованные вычисления, обмен алгоритмами и сбор данных.
Несмотря на то, что проекты AI+Web3 все еще находятся на ранней стадии и сталкиваются с множеством проблем, они также приносят некоторые преимущества. Например, децентрализованные вычисления и сбор данных могут уменьшить зависимость от централизованных учреждений, повысить прозрачность и возможность аудита, способствовать более широкому участию и инновациям.
В будущем, сочетая интеллектуальный анализ и возможности принятия решений ИИ с децентрализацией и пользовательской автономией Web3, мы ожидаем создать более умные, открытые и справедливые экономические и даже социальные системы. С углублением исследований и развитием технологий мы надеемся увидеть больше оригинальных и значимых решений AI+Web3 в таких областях, как финансы, децентрализованные автономные организации, предсказательные рынки и NFT.