Злиття AI та Web3: стан, виклики та перспективи майбутнього
Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту та Web3 привернув широку увагу у всьому світі. ШІ, як технологія, що моделює та імітує людський інтелект, досягла значних успіхів у сферах розпізнавання облич, обробки природної мови та машинного навчання. Web3, як нова мережна модель, змінює уявлення людей про інтернет та способи його використання.
Ринковий обсяг галузі ШІ досягне 200 мільярдів доларів США в 2023 році, такі гіганти галузі, як OpenAI, Character.AI, Midjourney та інші видатні гравці, з'являються як гриби після дощу. Ринкова вартість галузі Web3 досягла 25 трильйонів доларів, проекти, такі як Bitcoin, Ethereum, Solana, з'являються один за одним. Поєднання ШІ та Web3 стало центром уваги будівельників та венчурних капіталістів з обох сторін.
У цій статті буде розглянуто стан розвитку AI+Web3, проаналізовано ситуацію з поточними проектами та детально обговорено обмеження і виклики, щоб надати інвесторам і фахівцям рекомендації та розуміння.
Способи взаємодії AI та Web3
Розвиток AI та Web3 схожий на дві сторони терезів: AI приносить підвищення продуктивності, а Web3 - зміну виробничих відносин. Спочатку ми проаналізуємо труднощі та можливості підвищення, з якими стикаються індустрії AI та Web3, а потім обговоримо, як вони можуть взаємно допомагати вирішувати ці труднощі.
Проблеми, з якими стикається AI-індустрія
Основні елементи галузі штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані.
Потужність: AI-завдання потребують великої обчислювальної потужності для навчання та інференції моделей. Отримання та управління великомасштабною потужністю є дорогим і складним викликом, особливо для стартапів та індивідуальних розробників.
Алгоритм: Хоча алгоритми глибокого навчання досягли величезного успіху, вони все ще стикаються з деякими труднощами. Для навчання глибоких нейронних мереж потрібні великі обсяги даних і обчислювальні ресурси, а також недостатня інтерпретованість і пояснюваність моделей. Робустність алгоритмів і їх здатність до узагальнення також є важливими питаннями.
Дані: отримання високоякісних, різноманітних даних все ще є викликом. У певних сферах дані важко отримати, такі як дані про охорону здоров'я. Якість, точність і маркування даних також викликають проблеми. Захист конфіденційності та безпеки даних також є важливими аспектами.
Крім того, необхідно вирішити питання інтерпретованості та прозорості AI-моделей, а також неясності бізнес-моделей AI-проектів.
Веб3 індустрії, якій загрожують труднощі
У веб3-індустрії є простір для вдосконалення в таких аспектах, як аналіз даних, користувацький досвід, безпека смарт-контрактів. Штучний інтелект, як інструмент підвищення продуктивності, має багато потенційних можливостей у цих сферах.
Аналіз даних та прогнозування: технології штучного інтелекту можуть витягувати цінну інформацію з величезних обсягів даних, забезпечуючи більш точні прогнози та прийняття рішень, що має важливе значення для оцінки ризиків у сфері DeFi, прогнозування ринку та управління активами.
Користувацький досвід та персоналізовані послуги: технології ШІ можуть забезпечити персоналізовані рекомендації, індивідуальні послуги та інтелектуальний інтерактивний досвід, підвищуючи залученість та задоволення користувачів.
Безпека та захист конфіденційності: технології ШІ можуть використовуватися для виявлення та захисту від кібератак, виявлення аномальної поведінки, забезпечуючи більш потужний захист. Водночас ШІ також може бути застосовано для захисту конфіденційності даних, захищаючи особисту інформацію користувачів.
Аудит смарт-контрактів: технології штучного інтелекту можуть використовуватися для автоматизації аудиту контрактів і виявлення вразливостей, підвищуючи безпеку та надійність контрактів.
Аналіз стану проектів AI+Web3
Проекти AI+Web3 головним чином розглядають два аспекти: використання технології блокчейн для покращення результатів проектів AI, а також використання технології AI для підвищення ефективності проектів Web3.
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
Зі зростанням AI попит на GPU різко зріс, що призвело до нестачі постачання. Щоб вирішити цю проблему, деякі Web3 проекти почали пропонувати децентралізовані обчислювальні послуги, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують користувачів надавати незайняті обчислювальні потужності GPU через токени, щоб забезпечити підтримку обчислювальної потужності для клієнтів AI.
Сторона пропозиції в основному включає постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів та підприємства. Децентралізовані обчислювальні проекти можна приблизно поділити на два типи: ті, що використовуються для AI-інференції, і ті, що використовуються для AI-тренування. Перші, такі як Render, Akash, Aethir, а другі, такі як io.net, Gensyn.
io.net як представницький проект, наразі кількість GPU перевищує 500 тисяч, вже інтегровано потужність Render та Filecoin. Gensyn, у свою чергу, через смарт-контракти сприяє розподілу завдань машинного навчання та винагородам, реалізуючи навчання ШІ.
Децентралізована алгоритмічна модель
Децентралізовані алгоритмічні моделі мережі, такі як Bittensor, створюють децентралізований ринок AI алгоритмічних послуг через механізм стимулювання токенів. Ця модель має потенціал відігравати важливу роль у розвитку AI в майбутньому.
Децентралізований збір даних
Деякі проекти, такі як PublicAI, реалізують децентралізований збір даних за допомогою токенних стимулів. Користувачі можуть вносити дані або брати участь у верифікації даних, отримуючи токенні винагороди. Цей підхід сприяє взаємній вигоді між постачальниками даних і розробниками в індустрії ШІ.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульових доказів може забезпечити перевірку інформації, захищаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє навчати та робити висновки з моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних. Проекти такі як BasedAI досліджують цю сферу.
Штучний інтелект підтримує Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато Web3 проектів почали інтегрувати AI-сервіси або розробляти власний AI, щоб надавати користувачам послуги з аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI-алгоритми для прогнозування цінних альфа-токенів, а BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних та ринкових трендів.
Numerai як платформа для інвестиційних змагань, учасники прогнозують фондовий ринок на основі ШІ та великих мовних моделей. Платформи аналізу даних на блокчейні, такі як Arkham, також поєднують ШІ для надання послуг.
Персоналізовані послуги
Проекти Web3 оптимізують користувацький досвід шляхом інтеграції штучного інтелекту. Наприклад, Dune запустила інструмент Wand, який використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів. Платформи, такі як Followin та IQ.wiki, інтегрують ChatGPT для підсумовування контенту. Проекти, такі як NFPrompt, зменшують витрати користувачів на створення контенту за допомогою штучного інтелекту.
AI-аудит смарт-контрактів
Штучний інтелект також відіграє роль в аудиті смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує аудитор смарт-контрактів на основі штучного інтелекту, який використовує сучасні алгоритми для аналізу смарт-контрактів та виявлення потенційних вразливостей або проблем.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
реальні перешкоди, що існують у сфері децентралізованих обчислювальних потужностей
Продукти децентралізованих обчислень залежать від глобально розподілених вузлів, що може призвести до затримок і нестабільності.
Доступність: залежно від ступеня відповідності попиту та пропозиції може призвести до нестачі ресурсів або неможливості задовольнити потреби користувачів.
Технічна складність: користувачам може знадобитися знати про розподілені мережі, смарт-контракти та інші знання, що робить використання більш витратним.
Складність навчання: наразі децентралізовані обчислювальні потужності в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання AI. Причина в тому, що навчання великих моделей вимагає величезної кількості даних та високошвидкісної комунікаційної пропускної здатності, що важко реалізувати в розподіленому середовищі.
Поєднання AI та Web3 є дещо грубим, не реалізуючи 1+1>2
Поверхневі застосування: багато проєктів лише просте використання ШІ для підвищення ефективності та проведення аналізу, не демонструючи рідну інтеграцію ШІ з криптовалютою та інноваційні рішення.
Маркетинговий напрямок: деякі команди Web3 використовують технології ШІ лише в обмежених сферах, надмірно рекламуючи тренди ШІ, що свідчить про відсутність справжніх інновацій.
Токеноміка стала буферною речовиною для наративу AI проектів
Багато проектів AI+Web3 використовують токеноміку як засіб фінансування та залучення користувачів, але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, ще належить з'ясувати. На даний момент більшість проектів ще не досягли стадії практичного використання, необхідні більше надійні команди з ідеями, які дійсно можуть задовольнити реальні потреби.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває безмежні можливості для технологічних інновацій і економічного розвитку в майбутньому. Технології AI можуть забезпечити Web3 більш ефективними та інтелектуальними сценаріями використання, такими як аналіз даних, аудит смарт-контрактів, персоналізовані послуги тощо. Водночас, децентралізація та програмованість Web3 також створюють нові можливості для розвитку технологій AI, такі як децентралізовані обчислення, обмін алгоритмами та збір даних.
Хоча проекти AI+Web3 наразі все ще на ранній стадії і стикаються з багатьма викликами, вони також приносять деякі переваги. Наприклад, децентралізована обчислювальна потужність та збір даних можуть зменшити залежність від централізованих установ, підвищити прозорість і можливість аудиту, сприяти більш широкій участі та інноваціям.
У майбутньому, завдяки поєднанню інтелектуального аналізу та рішень штучного інтелекту з децентралізацією та самоуправлінням Web3, очікується створення більш розумних, відкритих і справедливих економічних і навіть соціальних систем. З поглибленням досліджень та прогресом технологій ми сподіваємося побачити більше оригінальних та значущих рішень AI+Web3 у таких сферах, як фінанси, децентралізовані автономні організації, ринки прогнозів та NFT.
Переглянути оригінал
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.
5 лайків
Нагородити
5
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SelfCustodyIssues
· 19год тому
Тільки з цими даними хочеш похвалитися?
Переглянути оригіналвідповісти на0
TeaTimeTrader
· 19год тому
Знову обман для дурнів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeCrier
· 19год тому
Хто врятує газ?
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidatedAgain
· 19год тому
Ще одна хвиля купувати просадку незабаром настане.
Інтеграція AI та Web3: сучасний стан, виклики та майбутні можливості
Злиття AI та Web3: стан, виклики та перспективи майбутнього
Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту та Web3 привернув широку увагу у всьому світі. ШІ, як технологія, що моделює та імітує людський інтелект, досягла значних успіхів у сферах розпізнавання облич, обробки природної мови та машинного навчання. Web3, як нова мережна модель, змінює уявлення людей про інтернет та способи його використання.
Ринковий обсяг галузі ШІ досягне 200 мільярдів доларів США в 2023 році, такі гіганти галузі, як OpenAI, Character.AI, Midjourney та інші видатні гравці, з'являються як гриби після дощу. Ринкова вартість галузі Web3 досягла 25 трильйонів доларів, проекти, такі як Bitcoin, Ethereum, Solana, з'являються один за одним. Поєднання ШІ та Web3 стало центром уваги будівельників та венчурних капіталістів з обох сторін.
У цій статті буде розглянуто стан розвитку AI+Web3, проаналізовано ситуацію з поточними проектами та детально обговорено обмеження і виклики, щоб надати інвесторам і фахівцям рекомендації та розуміння.
Способи взаємодії AI та Web3
Розвиток AI та Web3 схожий на дві сторони терезів: AI приносить підвищення продуктивності, а Web3 - зміну виробничих відносин. Спочатку ми проаналізуємо труднощі та можливості підвищення, з якими стикаються індустрії AI та Web3, а потім обговоримо, як вони можуть взаємно допомагати вирішувати ці труднощі.
Проблеми, з якими стикається AI-індустрія
Основні елементи галузі штучного інтелекту включають обчислювальну потужність, алгоритми та дані.
Потужність: AI-завдання потребують великої обчислювальної потужності для навчання та інференції моделей. Отримання та управління великомасштабною потужністю є дорогим і складним викликом, особливо для стартапів та індивідуальних розробників.
Алгоритм: Хоча алгоритми глибокого навчання досягли величезного успіху, вони все ще стикаються з деякими труднощами. Для навчання глибоких нейронних мереж потрібні великі обсяги даних і обчислювальні ресурси, а також недостатня інтерпретованість і пояснюваність моделей. Робустність алгоритмів і їх здатність до узагальнення також є важливими питаннями.
Дані: отримання високоякісних, різноманітних даних все ще є викликом. У певних сферах дані важко отримати, такі як дані про охорону здоров'я. Якість, точність і маркування даних також викликають проблеми. Захист конфіденційності та безпеки даних також є важливими аспектами.
Крім того, необхідно вирішити питання інтерпретованості та прозорості AI-моделей, а також неясності бізнес-моделей AI-проектів.
Веб3 індустрії, якій загрожують труднощі
У веб3-індустрії є простір для вдосконалення в таких аспектах, як аналіз даних, користувацький досвід, безпека смарт-контрактів. Штучний інтелект, як інструмент підвищення продуктивності, має багато потенційних можливостей у цих сферах.
Аналіз даних та прогнозування: технології штучного інтелекту можуть витягувати цінну інформацію з величезних обсягів даних, забезпечуючи більш точні прогнози та прийняття рішень, що має важливе значення для оцінки ризиків у сфері DeFi, прогнозування ринку та управління активами.
Користувацький досвід та персоналізовані послуги: технології ШІ можуть забезпечити персоналізовані рекомендації, індивідуальні послуги та інтелектуальний інтерактивний досвід, підвищуючи залученість та задоволення користувачів.
Безпека та захист конфіденційності: технології ШІ можуть використовуватися для виявлення та захисту від кібератак, виявлення аномальної поведінки, забезпечуючи більш потужний захист. Водночас ШІ також може бути застосовано для захисту конфіденційності даних, захищаючи особисту інформацію користувачів.
Аудит смарт-контрактів: технології штучного інтелекту можуть використовуватися для автоматизації аудиту контрактів і виявлення вразливостей, підвищуючи безпеку та надійність контрактів.
Аналіз стану проектів AI+Web3
Проекти AI+Web3 головним чином розглядають два аспекти: використання технології блокчейн для покращення результатів проектів AI, а також використання технології AI для підвищення ефективності проектів Web3.
Web3 сприяє AI
Децентралізовані обчислення
Зі зростанням AI попит на GPU різко зріс, що призвело до нестачі постачання. Щоб вирішити цю проблему, деякі Web3 проекти почали пропонувати децентралізовані обчислювальні послуги, такі як Akash, Render, Gensyn тощо. Ці проекти заохочують користувачів надавати незайняті обчислювальні потужності GPU через токени, щоб забезпечити підтримку обчислювальної потужності для клієнтів AI.
Сторона пропозиції в основному включає постачальників хмарних послуг, криптовалютних майнерів та підприємства. Децентралізовані обчислювальні проекти можна приблизно поділити на два типи: ті, що використовуються для AI-інференції, і ті, що використовуються для AI-тренування. Перші, такі як Render, Akash, Aethir, а другі, такі як io.net, Gensyn.
io.net як представницький проект, наразі кількість GPU перевищує 500 тисяч, вже інтегровано потужність Render та Filecoin. Gensyn, у свою чергу, через смарт-контракти сприяє розподілу завдань машинного навчання та винагородам, реалізуючи навчання ШІ.
Децентралізована алгоритмічна модель
Децентралізовані алгоритмічні моделі мережі, такі як Bittensor, створюють децентралізований ринок AI алгоритмічних послуг через механізм стимулювання токенів. Ця модель має потенціал відігравати важливу роль у розвитку AI в майбутньому.
Децентралізований збір даних
Деякі проекти, такі як PublicAI, реалізують децентралізований збір даних за допомогою токенних стимулів. Користувачі можуть вносити дані або брати участь у верифікації даних, отримуючи токенні винагороди. Цей підхід сприяє взаємній вигоді між постачальниками даних і розробниками в індустрії ШІ.
ZK захист користувацької конфіденційності в AI
Технологія нульових доказів може забезпечити перевірку інформації, захищаючи при цьому конфіденційність. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) дозволяє навчати та робити висновки з моделей машинного навчання без розкриття вихідних даних. Проекти такі як BasedAI досліджують цю сферу.
Штучний інтелект підтримує Web3
Аналіз даних та прогнозування
Багато Web3 проектів почали інтегрувати AI-сервіси або розробляти власний AI, щоб надавати користувачам послуги з аналізу даних та прогнозування. Наприклад, Pond використовує AI-алгоритми для прогнозування цінних альфа-токенів, а BullBear AI прогнозує цінові тенденції на основі історичних даних та ринкових трендів.
Numerai як платформа для інвестиційних змагань, учасники прогнозують фондовий ринок на основі ШІ та великих мовних моделей. Платформи аналізу даних на блокчейні, такі як Arkham, також поєднують ШІ для надання послуг.
Персоналізовані послуги
Проекти Web3 оптимізують користувацький досвід шляхом інтеграції штучного інтелекту. Наприклад, Dune запустила інструмент Wand, який використовує великі мовні моделі для написання SQL-запитів. Платформи, такі як Followin та IQ.wiki, інтегрують ChatGPT для підсумовування контенту. Проекти, такі як NFPrompt, зменшують витрати користувачів на створення контенту за допомогою штучного інтелекту.
AI-аудит смарт-контрактів
Штучний інтелект також відіграє роль в аудиті смарт-контрактів. Наприклад, 0x0.ai пропонує аудитор смарт-контрактів на основі штучного інтелекту, який використовує сучасні алгоритми для аналізу смарт-контрактів та виявлення потенційних вразливостей або проблем.
Обмеження та виклики проектів AI+Web3
реальні перешкоди, що існують у сфері децентралізованих обчислювальних потужностей
Продукти децентралізованих обчислень залежать від глобально розподілених вузлів, що може призвести до затримок і нестабільності.
Доступність: залежно від ступеня відповідності попиту та пропозиції може призвести до нестачі ресурсів або неможливості задовольнити потреби користувачів.
Технічна складність: користувачам може знадобитися знати про розподілені мережі, смарт-контракти та інші знання, що робить використання більш витратним.
Складність навчання: наразі децентралізовані обчислювальні потужності в основному використовуються для AI-інференції, а не для навчання AI. Причина в тому, що навчання великих моделей вимагає величезної кількості даних та високошвидкісної комунікаційної пропускної здатності, що важко реалізувати в розподіленому середовищі.
Поєднання AI та Web3 є дещо грубим, не реалізуючи 1+1>2
Поверхневі застосування: багато проєктів лише просте використання ШІ для підвищення ефективності та проведення аналізу, не демонструючи рідну інтеграцію ШІ з криптовалютою та інноваційні рішення.
Маркетинговий напрямок: деякі команди Web3 використовують технології ШІ лише в обмежених сферах, надмірно рекламуючи тренди ШІ, що свідчить про відсутність справжніх інновацій.
Токеноміка стала буферною речовиною для наративу AI проектів
Багато проектів AI+Web3 використовують токеноміку як засіб фінансування та залучення користувачів, але чи дійсно токеноміка допомагає вирішити реальні потреби, ще належить з'ясувати. На даний момент більшість проектів ще не досягли стадії практичного використання, необхідні більше надійні команди з ідеями, які дійсно можуть задовольнити реальні потреби.
Підсумок
Злиття AI та Web3 відкриває безмежні можливості для технологічних інновацій і економічного розвитку в майбутньому. Технології AI можуть забезпечити Web3 більш ефективними та інтелектуальними сценаріями використання, такими як аналіз даних, аудит смарт-контрактів, персоналізовані послуги тощо. Водночас, децентралізація та програмованість Web3 також створюють нові можливості для розвитку технологій AI, такі як децентралізовані обчислення, обмін алгоритмами та збір даних.
Хоча проекти AI+Web3 наразі все ще на ранній стадії і стикаються з багатьма викликами, вони також приносять деякі переваги. Наприклад, децентралізована обчислювальна потужність та збір даних можуть зменшити залежність від централізованих установ, підвищити прозорість і можливість аудиту, сприяти більш широкій участі та інноваціям.
У майбутньому, завдяки поєднанню інтелектуального аналізу та рішень штучного інтелекту з децентралізацією та самоуправлінням Web3, очікується створення більш розумних, відкритих і справедливих економічних і навіть соціальних систем. З поглибленням досліджень та прогресом технологій ми сподіваємося побачити більше оригінальних та значущих рішень AI+Web3 у таких сферах, як фінанси, децентралізовані автономні організації, ринки прогнозів та NFT.