La fusión de Web3 y AI: construir un ecosistema de inteligencia artificial más transparente y Descentralización
En la reciente cumbre de gobiernos mundiales, un líder de la industria tecnológica propuso el concepto de "IA soberana". Esto llevó a la reflexión sobre: ¿qué tipo de IA puede realmente satisfacer los intereses y necesidades de la comunidad cripto? La respuesta podría encontrarse en la combinación de Web3 y la IA.
El fundador de Ethereum expuso en un artículo la sinergia entre la tecnología criptográfica y la IA: la Descentralización de la criptografía puede equilibrar la tendencia a la centralización de la IA; la transparencia que aporta la criptografía puede mitigar la opacidad de la IA; la blockchain favorece el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia recorre todo el panorama industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos utilizan la IA para resolver problemas específicos en las aplicaciones Web3. La combinación de Web3 y IA se refleja principalmente en cuatro niveles:
1. Capa de potencia: activos de potencia
En los últimos años, la potencia de cálculo requerida para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, superando con creces la ley de Moore. Esto ha llevado a un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo para IA, lo que ha provocado un aumento en los precios del hardware, como las GPU, elevando así el costo de la potencia de cálculo.
Las soluciones Web3 pueden construir una red de potencia de cálculo distribuida, integrando recursos de hardware de gama media y baja que están inactivos, para crear una red de recursos de cálculo Descentralización. Este enfoque puede reducir significativamente los costos de potencia de cálculo de IA y satisfacer las diversas demandas de aplicaciones de IA.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
Potencia de cálculo descentralizada universal
Potencia de cálculo descentralizada dedicada al entrenamiento de IA
Potencia de cálculo descentralizada exclusiva para IA
Potencia de cálculo descentralizada dedicada a renderizado 3D
Las principales ventajas de la capitalización de activos de Web3+AI en términos de potencia de cálculo son: los proyectos de potencia de cálculo descentralizados pueden aprovechar los incentivos de tokens para expandir rápidamente la escala de la red, ofreciendo recursos de cálculo de alto costo-beneficio y satisfaciendo la demanda de potencia de cálculo de gama media y baja.
2. Capa de datos: Capitalización de datos
Los datos son el recurso central de la IA. En el modelo tradicional, solo las grandes empresas poseen una gran cantidad de datos de usuarios, mientras que las empresas emergentes tienen dificultades para obtener datos amplios, y los usuarios tampoco pueden beneficiarse del valor de los datos. Web3+IA puede hacer que los procesos de recolección, etiquetado y almacenamiento de datos sean más económicos y transparentes, lo que beneficia más a los usuarios.
Los proyectos de tipo datos incluyen principalmente:
Recolección de datos
Transacción de datos
Etiquetado de datos
Fuente de datos de blockchain
Descentralización almacenamiento
Este tipo de proyectos enfrenta más desafíos al diseñar el modelo económico de los tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia de cálculo.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de valor de la plataforma
La mayoría de los proyectos de plataformas están alineados con una conocida plataforma de desarrollo de IA, y su núcleo es la integración de diversos recursos de la industria de la IA. Estas plataformas agregan datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores, recursos de blockchain, entre otros, para resolver diversas necesidades de manera más conveniente.
Algunos proyectos se centran en construir plataformas de inferencia de aprendizaje automático confiables y transparentes, aplicando tecnologías criptográficas para verificar el proceso de inferencia del modelo. Otros proyectos están dedicados a crear cadenas públicas o redes de segunda capa específicas para la IA, conectando diversos recursos como potencia de cálculo, datos, modelos y desarrolladores, ayudando así a la rápida construcción y desarrollo de aplicaciones Web3+IA.
Los proyectos de tipo plataforma capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando a todas las partes a participar en su construcción conjunta. Esto es muy útil para el proceso de un proyecto emergente de 0 a 1, ya que puede reducir la dificultad de encontrar socios.
4. Capa de aplicación: Capitalización de activos de IA
Los proyectos de capa de aplicación utilizan más la IA para resolver los problemas de las aplicaciones Web3. Hay dos direcciones que merecen atención:
Una es que la IA actúa como participante en Web3. Por ejemplo, en los juegos de Web3, la IA puede ayudar a los jugadores a comprender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en los intercambios descentralizados, la IA ya ha desempeñado un papel en el comercio de arbitraje; en los mercados de predicción, la IA puede ayudar a los usuarios a realizar predicciones más precisas.
En segundo lugar, crear una inteligencia artificial privada descentralizada y escalable. Esto puede abordar las preocupaciones de los usuarios sobre la caja negra de la IA, los sesgos y otros problemas, permitiendo que los usuarios tengan derechos de gobernanza sobre la IA, al igual que participan en proyectos de Web3.
Actualmente, no ha surgido un verdadero proyecto estrella en la capa de aplicaciones Web3+AI, todavía hay un gran espacio para el desarrollo.
Conclusión
Web3+AI aún se encuentra en una etapa temprana, y hay divisiones en la industria sobre sus perspectivas. Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberando a la AI de etiquetas como "control de gigantes" y "monopolio", y logrando una "gobernanza compartida de la AI" de una manera más comunitaria. Quizás, a medida que los humanos participen más profundamente en la gobernanza, tendrán un mayor respeto y menos miedo hacia la AI.
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BridgeNomad
· hace10h
hmm ¿IA soberana? suena como otro honeypot centralizado esperando a ser rekt... los vectores de confianza necesitan una auditoría seria aquí, para ser honesto.
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FloorSweeper
· hace10h
¡Otra vez dibujando ilusiones! ¡Fraude Dragón, aléjate!
Web3 y AI se fusionan: creando un ecosistema de inteligencia artificial transparente y Descentralización.
La fusión de Web3 y AI: construir un ecosistema de inteligencia artificial más transparente y Descentralización
En la reciente cumbre de gobiernos mundiales, un líder de la industria tecnológica propuso el concepto de "IA soberana". Esto llevó a la reflexión sobre: ¿qué tipo de IA puede realmente satisfacer los intereses y necesidades de la comunidad cripto? La respuesta podría encontrarse en la combinación de Web3 y la IA.
El fundador de Ethereum expuso en un artículo la sinergia entre la tecnología criptográfica y la IA: la Descentralización de la criptografía puede equilibrar la tendencia a la centralización de la IA; la transparencia que aporta la criptografía puede mitigar la opacidad de la IA; la blockchain favorece el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia recorre todo el panorama industrial de Web3+IA.
Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos utilizan la IA para resolver problemas específicos en las aplicaciones Web3. La combinación de Web3 y IA se refleja principalmente en cuatro niveles:
1. Capa de potencia: activos de potencia
En los últimos años, la potencia de cálculo requerida para el entrenamiento de grandes modelos de IA ha crecido de manera exponencial, superando con creces la ley de Moore. Esto ha llevado a un desequilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo para IA, lo que ha provocado un aumento en los precios del hardware, como las GPU, elevando así el costo de la potencia de cálculo.
Las soluciones Web3 pueden construir una red de potencia de cálculo distribuida, integrando recursos de hardware de gama media y baja que están inactivos, para crear una red de recursos de cálculo Descentralización. Este enfoque puede reducir significativamente los costos de potencia de cálculo de IA y satisfacer las diversas demandas de aplicaciones de IA.
La segmentación de la capa de potencia incluye:
Las principales ventajas de la capitalización de activos de Web3+AI en términos de potencia de cálculo son: los proyectos de potencia de cálculo descentralizados pueden aprovechar los incentivos de tokens para expandir rápidamente la escala de la red, ofreciendo recursos de cálculo de alto costo-beneficio y satisfaciendo la demanda de potencia de cálculo de gama media y baja.
2. Capa de datos: Capitalización de datos
Los datos son el recurso central de la IA. En el modelo tradicional, solo las grandes empresas poseen una gran cantidad de datos de usuarios, mientras que las empresas emergentes tienen dificultades para obtener datos amplios, y los usuarios tampoco pueden beneficiarse del valor de los datos. Web3+IA puede hacer que los procesos de recolección, etiquetado y almacenamiento de datos sean más económicos y transparentes, lo que beneficia más a los usuarios.
Los proyectos de tipo datos incluyen principalmente:
Este tipo de proyectos enfrenta más desafíos al diseñar el modelo económico de los tokens, ya que los datos son más difíciles de estandarizar que la potencia de cálculo.
3. Capa de plataforma: Capitalización de activos de valor de la plataforma
La mayoría de los proyectos de plataformas están alineados con una conocida plataforma de desarrollo de IA, y su núcleo es la integración de diversos recursos de la industria de la IA. Estas plataformas agregan datos, potencia de cálculo, modelos, desarrolladores, recursos de blockchain, entre otros, para resolver diversas necesidades de manera más conveniente.
Algunos proyectos se centran en construir plataformas de inferencia de aprendizaje automático confiables y transparentes, aplicando tecnologías criptográficas para verificar el proceso de inferencia del modelo. Otros proyectos están dedicados a crear cadenas públicas o redes de segunda capa específicas para la IA, conectando diversos recursos como potencia de cálculo, datos, modelos y desarrolladores, ayudando así a la rápida construcción y desarrollo de aplicaciones Web3+IA.
Los proyectos de tipo plataforma capturan principalmente el valor de la plataforma a través de tokens, incentivando a todas las partes a participar en su construcción conjunta. Esto es muy útil para el proceso de un proyecto emergente de 0 a 1, ya que puede reducir la dificultad de encontrar socios.
4. Capa de aplicación: Capitalización de activos de IA
Los proyectos de capa de aplicación utilizan más la IA para resolver los problemas de las aplicaciones Web3. Hay dos direcciones que merecen atención:
Una es que la IA actúa como participante en Web3. Por ejemplo, en los juegos de Web3, la IA puede ayudar a los jugadores a comprender rápidamente las reglas y completar tareas de manera eficiente; en los intercambios descentralizados, la IA ya ha desempeñado un papel en el comercio de arbitraje; en los mercados de predicción, la IA puede ayudar a los usuarios a realizar predicciones más precisas.
En segundo lugar, crear una inteligencia artificial privada descentralizada y escalable. Esto puede abordar las preocupaciones de los usuarios sobre la caja negra de la IA, los sesgos y otros problemas, permitiendo que los usuarios tengan derechos de gobernanza sobre la IA, al igual que participan en proyectos de Web3.
Actualmente, no ha surgido un verdadero proyecto estrella en la capa de aplicaciones Web3+AI, todavía hay un gran espacio para el desarrollo.
Conclusión
Web3+AI aún se encuentra en una etapa temprana, y hay divisiones en la industria sobre sus perspectivas. Esperamos que la combinación de Web3 y AI pueda crear productos más valiosos que la AI centralizada, liberando a la AI de etiquetas como "control de gigantes" y "monopolio", y logrando una "gobernanza compartida de la AI" de una manera más comunitaria. Quizás, a medida que los humanos participen más profundamente en la gobernanza, tendrán un mayor respeto y menos miedo hacia la AI.