Злиття Web3 та ШІ: дослідження нової генерації інфраструктури інтернету
Web3 як нова децентралізована інтернет-парадигма має природну можливість для інтеграції з AI. У традиційній централізованій архітектурі AI стикається з такими викликами, як обмеження обчислювальної потужності та витік конфіденційності. Однак Web3, що ґрунтується на дистрибутивних технологіях, може надати нову динаміку для AI через мережі спільних обчислювальних ресурсів та відкриті ринки даних. Водночас AI також може надати енергію екосистемі Web3. Дослідження поєднання цих двох технологій має велике значення для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету, а також для реалізації цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані з драйверами: основа AI та Web3
Дані є основною рушійною силою розвитку ШІ. Моделям ШІ потрібні величезні обсяги якісних даних для досягнення глибокого розуміння та потужних здатностей до міркування, якість даних безпосередньо впливає на продуктивність моделі.
Традиційна централізована модель даних штучного інтелекту має такі проблеми:
Витрати на отримання даних високі, середнім і малим підприємствам важко їх витримати
Ресурси даних монополізовані гігантами, що призводить до утворення ізольованих даних
Персональні дані піддаються ризику витоку
Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих проблем:
Користувачі можуть продавати невикористані мережеві ресурси, децентралізовано збираючи мережеві дані для використання в навчанні ШІ
Використання моделі "заробіток на позначках", що стимулює працівників з усього світу брати участь у позначанні даних
Платформа торгівлі даними на блокчейні забезпечує відкритий і прозорий середовище для торгівлі даними
Незважаючи на це, отримання реальних даних все ще стикається з проблемами різної якості та складності обробки. Синтетичні дані можуть стати яскравим моментом у майбутньому, оскільки вони можуть імітувати властивості реальних даних і вже продемонстрували потенціал для застосування в таких сферах, як автономне водіння та фінансові транзакції.
Захист конфіденційності: важлива роль FHE
У епоху даних захист приватності став фокусом уваги. Деякі чутливі дані не можуть бути в повній мірі використані через ризики приватності, що обмежує потенціал моделей ШІ.
Повна гомоморфна криптографія ( FHE ) дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними без їх розшифрування, що дає той же результат, що й обчислення над відкритими даними. FHE забезпечує захист для приватних обчислень AI, дозволяючи GPU виконувати навчання та інференцію в середовищі без доступу до сирих даних.
FHEML підтримує шифрування даних і моделей протягом усього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку конфіденційної інформації та запобігаючи ризикам витоку. FHEML є доповненням до ZKML, який доводить правильність виконання машинного навчання, тоді як перший акцентує увагу на обчисленнях з зашифрованими даними для підтримки конфіденційності.
Революція обчислювальної потужності: децентралізована мережа обчислень штучного інтелекту
Швидке зростання складності обчислень в AI-системах призводить до різкого збільшення попиту на обчислювальні потужності. Водночас, світове використання GPU становить менше 40%, а також через брак чіпів та інші фактори, проблема постачання обчислювальних потужностей є серйозною. Працівники в сфері AI терміново потребують ефективних обчислювальних послуг за запитом.
Децентралізована мережа обчислювальної потужності AI агрегує глобальні вільні ресурси GPU, надаючи AI-компаніям економічно доступний ринок обчислювальної потужності. Сторона, яка потребує послуги, публікує завдання, а смарт-контракт розподіляє його для виконання вузлам-майнерам, які отримують винагороду після завершення. Така схема підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему обчислювальної потужності.
Окрім загальної мережі обчислювальної потужності, існують спеціалізовані платформи, які зосереджуються на навчанні та інференції ШІ. Децентралізована мережа обчислювальної потужності забезпечує чесний та прозорий ринок, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри входу та підвищуючи ефективність, що зіграє ключову роль у екосистемі web3.
DePIN: Web3 надає можливості для крайового AI
Граничний AI дозволяє обробці відбуватися на джерелі даних, забезпечуючи низьку затримку обробки та захищаючи конфіденційність користувачів. У сфері Web3 ця концепція називається DePIN. Вона підсилює захист конфіденційності через локальну обробку, економіка Token стимулює вузли надавати ресурси, створюючи стійку екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в певній екосистемі, ставши одним з основних платформ для проєктів. Високий TPS, низькі витрати та технологічні інновації цієї платформи забезпечують потужну підтримку для проєктів DePIN. Капіталізація проєктів DePIN на платформі вже перевищила 10 мільярдів доларів США, кілька відомих проєктів досягли значного прогресу.
IMO: Новий парадигма випуску AI-моделей
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом, що дозволяє токенізувати AI-моделі. У традиційній моделі розробникам важко отримати вигоду від подальшого використання моделей, а також відсутня прозорість в їхніх характеристиках.
IMO надає новий тип фінансової підтримки та способів спільного використання вартості для відкритих AI моделей. Інвестори купують токени, щоб ділитися прибутком від моделей. Певний протокол використовує специфічні стандарти в поєднанні з AI оракулами та технологією OPML для забезпечення автентичності моделей та розподілу прибутку.
IMO підвищує прозорість і довіру, заохочує відкриту співпрацю, адаптується до тенденцій криптовалютного ринку, вносить імпульс у розвиток ШІ. Наразі перебуває на початковій стадії, але потенційна цінність заслуговує на очікування.
AI Агент: нова ера інтерактивного досвіду
AI агент може сприймати середовище, самостійно мислити та вживати дії для досягнення цілей. За підтримки великих мовних моделей вони розуміють природну мову, планують рішення, виконують складні завдання. Як віртуальні асистенти, AI агенти вивчають уподобання користувачів, пропонують персоналізовані рішення, самостійно вирішують проблеми та підвищують ефективність.
Деяка платформа для відкритих AI-додатків надає всебічні та прості у використанні інструменти для створення, які підтримують користувачів у налаштуванні функцій, зовнішнього вигляду, голосу роботів тощо, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему AI-контенту. Ця платформа навчає спеціалізовані великі мовні моделі, щоб рольова гра була більш людяною, а технологія клонування голосу прискорює персоналізацію взаємодії AI-продуктів. Використовуючи налаштованого AI-агента, його можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.
Наразі Web3 та AI більше досліджують інфраструктурний рівень, наприклад, отримання якісних даних, захист конфіденційності, онлайнове зберігання моделей, підвищення використання децентралізованих обчислювальних потужностей тощо. З удосконаленням інфраструктури злиття Web3 та AI призведе до виникнення інноваційних бізнес-моделей та послуг.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
16 лайків
Нагородити
16
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-2fce706c
· 08-07 19:29
Перша можливість не чекає.
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletAnxietyPatient
· 08-07 04:59
Інтернет знову зміниться.
Переглянути оригіналвідповісти на0
WhaleStalker
· 08-07 04:57
Свідчити майбутню технологічну революцію
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-44a00d6c
· 08-07 04:42
Варто глибше вивчити інновації
Переглянути оригіналвідповісти на0
fren.eth
· 08-07 04:37
Обчислювальна потужність спільного використання є ключовим моментом
Web3 та AI: 7 основних тенденцій у побудові нової інфраструктури Інтернету
Злиття Web3 та ШІ: дослідження нової генерації інфраструктури інтернету
Web3 як нова децентралізована інтернет-парадигма має природну можливість для інтеграції з AI. У традиційній централізованій архітектурі AI стикається з такими викликами, як обмеження обчислювальної потужності та витік конфіденційності. Однак Web3, що ґрунтується на дистрибутивних технологіях, може надати нову динаміку для AI через мережі спільних обчислювальних ресурсів та відкриті ринки даних. Водночас AI також може надати енергію екосистемі Web3. Дослідження поєднання цих двох технологій має велике значення для побудови інфраструктури наступного покоління інтернету, а також для реалізації цінності даних і обчислювальної потужності.
Дані з драйверами: основа AI та Web3
Дані є основною рушійною силою розвитку ШІ. Моделям ШІ потрібні величезні обсяги якісних даних для досягнення глибокого розуміння та потужних здатностей до міркування, якість даних безпосередньо впливає на продуктивність моделі.
Традиційна централізована модель даних штучного інтелекту має такі проблеми:
Web3 пропонує нову децентралізовану парадигму даних для вирішення цих проблем:
Незважаючи на це, отримання реальних даних все ще стикається з проблемами різної якості та складності обробки. Синтетичні дані можуть стати яскравим моментом у майбутньому, оскільки вони можуть імітувати властивості реальних даних і вже продемонстрували потенціал для застосування в таких сферах, як автономне водіння та фінансові транзакції.
Захист конфіденційності: важлива роль FHE
У епоху даних захист приватності став фокусом уваги. Деякі чутливі дані не можуть бути в повній мірі використані через ризики приватності, що обмежує потенціал моделей ШІ.
Повна гомоморфна криптографія ( FHE ) дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними без їх розшифрування, що дає той же результат, що й обчислення над відкритими даними. FHE забезпечує захист для приватних обчислень AI, дозволяючи GPU виконувати навчання та інференцію в середовищі без доступу до сирих даних.
FHEML підтримує шифрування даних і моделей протягом усього циклу машинного навчання, забезпечуючи безпеку конфіденційної інформації та запобігаючи ризикам витоку. FHEML є доповненням до ZKML, який доводить правильність виконання машинного навчання, тоді як перший акцентує увагу на обчисленнях з зашифрованими даними для підтримки конфіденційності.
Революція обчислювальної потужності: децентралізована мережа обчислень штучного інтелекту
Швидке зростання складності обчислень в AI-системах призводить до різкого збільшення попиту на обчислювальні потужності. Водночас, світове використання GPU становить менше 40%, а також через брак чіпів та інші фактори, проблема постачання обчислювальних потужностей є серйозною. Працівники в сфері AI терміново потребують ефективних обчислювальних послуг за запитом.
Децентралізована мережа обчислювальної потужності AI агрегує глобальні вільні ресурси GPU, надаючи AI-компаніям економічно доступний ринок обчислювальної потужності. Сторона, яка потребує послуги, публікує завдання, а смарт-контракт розподіляє його для виконання вузлам-майнерам, які отримують винагороду після завершення. Така схема підвищує ефективність використання ресурсів і допомагає вирішити проблему обчислювальної потужності.
Окрім загальної мережі обчислювальної потужності, існують спеціалізовані платформи, які зосереджуються на навчанні та інференції ШІ. Децентралізована мережа обчислювальної потужності забезпечує чесний та прозорий ринок, руйнуючи монополії, знижуючи бар'єри входу та підвищуючи ефективність, що зіграє ключову роль у екосистемі web3.
DePIN: Web3 надає можливості для крайового AI
Граничний AI дозволяє обробці відбуватися на джерелі даних, забезпечуючи низьку затримку обробки та захищаючи конфіденційність користувачів. У сфері Web3 ця концепція називається DePIN. Вона підсилює захист конфіденційності через локальну обробку, економіка Token стимулює вузли надавати ресурси, створюючи стійку екосистему.
Наразі DePIN швидко розвивається в певній екосистемі, ставши одним з основних платформ для проєктів. Високий TPS, низькі витрати та технологічні інновації цієї платформи забезпечують потужну підтримку для проєктів DePIN. Капіталізація проєктів DePIN на платформі вже перевищила 10 мільярдів доларів США, кілька відомих проєктів досягли значного прогресу.
IMO: Новий парадигма випуску AI-моделей
Концепція IMO була вперше запропонована певним протоколом, що дозволяє токенізувати AI-моделі. У традиційній моделі розробникам важко отримати вигоду від подальшого використання моделей, а також відсутня прозорість в їхніх характеристиках.
IMO надає новий тип фінансової підтримки та способів спільного використання вартості для відкритих AI моделей. Інвестори купують токени, щоб ділитися прибутком від моделей. Певний протокол використовує специфічні стандарти в поєднанні з AI оракулами та технологією OPML для забезпечення автентичності моделей та розподілу прибутку.
IMO підвищує прозорість і довіру, заохочує відкриту співпрацю, адаптується до тенденцій криптовалютного ринку, вносить імпульс у розвиток ШІ. Наразі перебуває на початковій стадії, але потенційна цінність заслуговує на очікування.
AI Агент: нова ера інтерактивного досвіду
AI агент може сприймати середовище, самостійно мислити та вживати дії для досягнення цілей. За підтримки великих мовних моделей вони розуміють природну мову, планують рішення, виконують складні завдання. Як віртуальні асистенти, AI агенти вивчають уподобання користувачів, пропонують персоналізовані рішення, самостійно вирішують проблеми та підвищують ефективність.
Деяка платформа для відкритих AI-додатків надає всебічні та прості у використанні інструменти для створення, які підтримують користувачів у налаштуванні функцій, зовнішнього вигляду, голосу роботів тощо, прагнучи створити справедливу та відкриту екосистему AI-контенту. Ця платформа навчає спеціалізовані великі мовні моделі, щоб рольова гра була більш людяною, а технологія клонування голосу прискорює персоналізацію взаємодії AI-продуктів. Використовуючи налаштованого AI-агента, його можна застосовувати в багатьох сферах, таких як відеочат, вивчення мов, генерація зображень тощо.
Наразі Web3 та AI більше досліджують інфраструктурний рівень, наприклад, отримання якісних даних, захист конфіденційності, онлайнове зберігання моделей, підвищення використання децентралізованих обчислювальних потужностей тощо. З удосконаленням інфраструктури злиття Web3 та AI призведе до виникнення інноваційних бізнес-моделей та послуг.