La fusión de Web3 y la inteligencia artificial: abriendo la nueva generación de infraestructura de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene una oportunidad natural de fusión con la inteligencia artificial. Bajo la arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados, y existen numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y cajas negras en los algoritmos. En cambio, Web3 se basa en tecnologías distribuidas y puede inyectar nueva energía en el desarrollo de la IA a través de redes de cálculo compartido, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar numerosos empoderamientos a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, ayudando en la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA, así como el combustible para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
En los modelos tradicionales de obtención y utilización de datos de IA centralizados, existen los siguientes problemas principales:
El costo de obtención de datos es elevado, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo asuman.
Los recursos de datos están monopolizados por las grandes empresas tecnológicas, creando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtraciones y abusos.
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizado:
A través de un enfoque descentralizado para capturar datos de la red, limpiarlos y transformarlos, se proporciona datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adoptar el modelo "label to earn" para incentivar a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos mediante tokens, reuniendo el conocimiento profesional global y mejorando la capacidad de análisis de los datos.
La plataforma de comercio de datos en blockchain proporciona un entorno de comercio público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, y la insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo de los datos reales y mejorando la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado su potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global. La implementación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que indudablemente limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la criptografía homomórfica completa, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales. Esto ofrece grandes ventajas a las empresas de IA. Pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para las aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia de cálculo: Computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento exponencial en la demanda de capacidad de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje requiere una enorme capacidad de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un único dispositivo. Esta escasez de capacidad de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta o alquilan recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación que sea bajo demanda y rentable.
La red de computación descentralizada de IA proporciona un mercado de potencia computacional que es tanto económico como accesible para las empresas de IA, al agregar recursos de GPU inactivos en todo el mundo. Los demandantes de potencia computacional pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con la potencia computacional. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, obtienen recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema de cuellos de botella en la potencia computacional en campos como la IA.
Además de las redes de poder computacional descentralizadas generales, también hay redes de poder computacional especializadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. Estas redes ofrecen un mercado de poder computacional justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia del uso del poder computacional. En el ecosistema web3, las redes de poder computacional descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo la participación de más dapps innovadoras y promoviendo conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA en el borde
Imagina que tu teléfono, reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes en tu hogar, tienen la capacidad de ejecutar IA: esa es la magia de la IA en el borde. Permite que el cálculo ocurra en el origen de los datos, logrando una baja latencia y un procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología de IA en el borde ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, y DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario al procesar los datos localmente, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos; el mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos computacionales, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Altos TPS, bajos costos de transacción y la innovación tecnológica brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, los proyectos DePIN en esta cadena pública tienen un valor de mercado considerable, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación de un nuevo paradigma de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que primero tokeniza los modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de reparto de ingresos, una vez que se desarrolla y se lanza al mercado un modelo de IA, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, ya que los creadores originales tienen dificultades para rastrear el uso, y mucho menos para obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para asegurar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y ha inyectado impulso al desarrollo sostenible de la tecnología de IA. Actualmente, el IMO todavía se encuentra en una fase inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de participación, su innovación y potencial valor son dignos de nuestra expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar las acciones correspondientes para alcanzar objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grande, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA abierta ofrece un conjunto integral y fácil de usar de herramientas de creación, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de los robots y conectar bases de datos externas, con el objetivo de construir un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a las personas para convertirse en supercreadores. La plataforma ha entrenado modelos de lenguaje específicos para hacer que los roles sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo los costos de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Los agentes de IA personalizados de esta plataforma se pueden aplicar actualmente en múltiples campos, como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 con AI, actualmente hay más exploración en la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.
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TokenGuru
· hace20h
Volvemos al tema esencial.
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ChainSauceMaster
· hace20h
Echa una cucharada de salsa de soja
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ImpermanentLossEnjoyer
· hace20h
Las nuevas tendencias de vanguardia son realmente atractivas.
Web3 y AI se fusionan: abriendo un nuevo paradigma para la próxima generación de Internet
La fusión de Web3 y la inteligencia artificial: abriendo la nueva generación de infraestructura de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene una oportunidad natural de fusión con la inteligencia artificial. Bajo la arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados, y existen numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y cajas negras en los algoritmos. En cambio, Web3 se basa en tecnologías distribuidas y puede inyectar nueva energía en el desarrollo de la IA a través de redes de cálculo compartido, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar numerosos empoderamientos a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, ayudando en la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA, así como el combustible para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
En los modelos tradicionales de obtención y utilización de datos de IA centralizados, existen los siguientes problemas principales:
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizado:
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta algunos problemas, como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, y la insuficiencia de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo de los datos reales y mejorando la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado su potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global. La implementación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que indudablemente limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la criptografía homomórfica completa, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de la IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales. Esto ofrece grandes ventajas a las empresas de IA. Pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para las aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia de cálculo: Computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento exponencial en la demanda de capacidad de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje requiere una enorme capacidad de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un único dispositivo. Esta escasez de capacidad de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta o alquilan recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación que sea bajo demanda y rentable.
La red de computación descentralizada de IA proporciona un mercado de potencia computacional que es tanto económico como accesible para las empresas de IA, al agregar recursos de GPU inactivos en todo el mundo. Los demandantes de potencia computacional pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con la potencia computacional. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, obtienen recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema de cuellos de botella en la potencia computacional en campos como la IA.
Además de las redes de poder computacional descentralizadas generales, también hay redes de poder computacional especializadas en el entrenamiento y la inferencia de IA. Estas redes ofrecen un mercado de poder computacional justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y mejorando la eficiencia del uso del poder computacional. En el ecosistema web3, las redes de poder computacional descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo la participación de más dapps innovadoras y promoviendo conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empodera la IA en el borde
Imagina que tu teléfono, reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes en tu hogar, tienen la capacidad de ejecutar IA: esa es la magia de la IA en el borde. Permite que el cálculo ocurra en el origen de los datos, logrando una baja latencia y un procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología de IA en el borde ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, y DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario al procesar los datos localmente, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos; el mecanismo de economía de tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos computacionales, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Altos TPS, bajos costos de transacción y la innovación tecnológica brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. Actualmente, los proyectos DePIN en esta cadena pública tienen un valor de mercado considerable, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación de un nuevo paradigma de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que primero tokeniza los modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de reparto de ingresos, una vez que se desarrolla y se lanza al mercado un modelo de IA, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, ya que los creadores originales tienen dificultades para rastrear el uso, y mucho menos para obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para asegurar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modelo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y ha inyectado impulso al desarrollo sostenible de la tecnología de IA. Actualmente, el IMO todavía se encuentra en una fase inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de participación, su innovación y potencial valor son dignos de nuestra expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar las acciones correspondientes para alcanzar objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grande, el Agente de IA no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA abierta ofrece un conjunto integral y fácil de usar de herramientas de creación, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de los robots y conectar bases de datos externas, con el objetivo de construir un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a las personas para convertirse en supercreadores. La plataforma ha entrenado modelos de lenguaje específicos para hacer que los roles sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo los costos de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Los agentes de IA personalizados de esta plataforma se pueden aplicar actualmente en múltiples campos, como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 con AI, actualmente hay más exploración en la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.