Aperçu de l’IA décentralisée et aperçu de l’écologie liée à la chaîne BNB

En 2024, l’intelligence artificielle décentralisée est devenue l’un des domaines les plus dynamiques et à la croissance la plus rapide du marché des cryptomonnaies. Selon le tableau de bord Dune créé par CryptoKoryo, l’intelligence artificielle se distingue comme un domaine leader en termes d’intérêt et d’investissement dans l’industrie de la cryptographie.

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L'IA décentralisée offre des avantages significatifs en combinant le traitement intelligent avec l'approche décentralisée et centrée sur l'utilisateur de Web3. Cette convergence améliore la transparence, l’efficacité et l’adaptabilité des plateformes numériques. Les entreprises peuvent tirer parti de la puissance analytique de l’IA pour optimiser l’expérience utilisateur et obtenir des informations basées sur les données.

Ce guide explore les applications pratiques et l'impact plus large de l'IA Web3, en soulignant son potentiel de transformation. De plus, nous découvrirons comment BNB Chain fournit aux développeurs la plate-forme et l’ensemble d’outils nécessaires pour créer des applications d’IA vraiment puissantes.

L'essor de l'intelligence artificielle

Le secteur de l'intelligence artificielle connaît un essor rapide et transformateur, qui a eu un impact significatif sur diverses industries et sur l'économie mondiale. Le marché de l'IA vaudra 136,55 milliards de dollars d'ici 2022 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 37,3 % de 2023 à 2030, et devrait atteindre 1,8 billion de dollars d'ici 2030.

Cette croissance exponentielle est tirée par la recherche continue, l'innovation et les investissements importants des géants de la technologie, faisant de l'IA une technologie de base dans des secteurs tels que l'automobile, la santé, la vente au détail, la finance et la fabrication.

Le potentiel de transformation de l’intelligence artificielle est énorme. On s’attend à ce que l’intelligence artificielle puisse contribuer jusqu’à 15 700 milliards de dollars américains à l’économie mondiale d’ici 2030, dépassant la production économique actuelle de la Chine et de l’Inde réunies. Cette croissance sera tirée par les améliorations de la productivité et les effets secondaires de la consommation, avec une croissance économique significative attendue en Chine et en Amérique du Nord.

L'intégration de l'intelligence artificielle dans divers domaines a commencé à révolutionner les opérations, à optimiser les processus et à améliorer l'expérience utilisateur. Des voitures autonomes aux dispositifs médicaux qui sauvent des vies en passant par l’automatisation du marketing et la cybersécurité, l’impact de l’IA est partout. À mesure que l’IA continue d’évoluer, elle promet de remodeler les industries, de stimuler la croissance économique et de créer de nouvelles opportunités.

En bref, le marché est énorme et le potentiel est énorme. Cependant, exploitons-nous réellement tout le potentiel du marché de l’IA ? Les écosystèmes centralisés sont-ils vraiment le meilleur moyen de développer l’intelligence artificielle ? Voyons.

Limitations de l'IA centralisée

Les systèmes d'IA centralisés sont confrontés à des limitations importantes, principalement en raison de leur vulnérabilité à des points de défaillance uniques. Lorsque toutes les opérations reposent sur un serveur central, toute panne ou compromission peut perturber l’ensemble du système. Ce problème est particulièrement important dans les applications critiques, où une fonctionnalité ininterrompue n'est pas négociable. Par exemple, si un système d’IA centralisé utilisé dans les soins de santé ou la conduite autonome subit une panne de serveur ou une cyberattaque, cela pourrait entraîner de graves conséquences, notamment des pertes de vie ou des pertes financières importantes. Le recours à un point de contrôle unique rend les systèmes d’IA centralisés intrinsèquement fragiles et sujets aux pannes du système.

L'évolutivité et l'efficacité sont également les principales préoccupations de l'intelligence artificielle centralisée. À mesure que la demande d’applications d’IA augmente, les systèmes centralisés peuvent avoir du mal à gérer la charge accrue. Cela entraîne souvent des goulots d’étranglement en termes de performances, une latence et une expérience utilisateur dégradée. Dans les architectures d’IA centralisées, la charge du traitement de grands ensembles de données et de l’exécution d’algorithmes complexes repose sur un seul cœur ou sur un ensemble limité de ressources, ce qui peut entraîner des inefficacités et des ralentissements.

La confidentialité et la sécurité des données sont une autre limitation clé de l’intelligence artificielle centralisée. Les systèmes centralisés nécessitent une transmission continue des données vers un hub central pour le traitement, ce qui augmente le risque d'accès non autorisé pendant la transmission et le stockage. Cette centralisation en fait des cibles privilégiées pour les cyberattaques, car la compromission d’un serveur central pourrait exposer de grandes quantités d’informations sensibles.

Les monopoles de l’IA peuvent être dangereux et erronés

La montée des monopoles de l’IA, illustrée par le positionnement stratégique de Microsoft dans les défis internes d’OpenAI, soulève plusieurs questions majeures. De tels monopoles peuvent étouffer l’innovation, entraver la collaboration et entraîner une augmentation des coûts pour les utilisateurs finaux et une technologie inférieure.

L’intégration des capacités de l’IA au sein de quelques grandes entreprises peut créer un isolement, limitant le progrès technologique et la croissance économique. En outre, un environnement monopolistique peut restreindre la concurrence, rendre difficile la prospérité des entreprises émergentes et conduire à des prises de décision biaisées et à une innovation limitée.

De plus, le manque de sources diversifiées de formation aux données peut signifier que les modèles d'IA utilisent massivement des données intrinsèquement biaisées et erronées. Gemini, un outil d'IA publié par Google conçu pour générer des images de personnes, a été confronté à des difficultés en raison de tests insuffisants. Peu de temps après son lancement, Gemini s'est avéré générer des images historiques inexactes, telles que des sénatrices américaines multiraciales et féminines des années 1800, ce qui a rapidement suscité des critiques sur les réseaux sociaux.

La nécessité d'une IA décentralisée

L'IA décentralisée peut promouvoir la transparence, la confidentialité et la résilience. En éliminant le besoin d’une autorité centrale, l’IA décentralisée garantit que le pouvoir et le contrôle ne sont pas concentrés dans une seule entité, réduisant ainsi le risque de contrôle monopolistique et de défaillance systémique.

Ce modèle améliore la sécurité en distribuant les données sur le réseau, minimisant ainsi le risque d'accès non autorisé et de points de défaillance uniques. En outre, l’IA décentralisée favorise l’innovation et la collaboration en permettant à différents nœuds de contribuer et de travailler ensemble, en exploitant l’intelligence collective et en permettant des systèmes d’IA plus adaptatifs et résilients.

Avantages de l'IA décentralisée

• Sécurité et confidentialité : les systèmes d'IA décentralisés améliorent la confidentialité et la sécurité des données. Les données sont traitées localement et distribuées sur le réseau, réduisant ainsi le risque de violations et d'accès non autorisés. La technologie Blockchain ajoute une couche de sécurité immuable, garantissant l'intégrité des données et des modèles.
• Évolutivité et efficacité : l'IA décentralisée offre une plus grande évolutivité. En exploitant un réseau de nœuds, ces systèmes peuvent évoluer selon les besoins, traitant les tâches en parallèle pour augmenter la capacité et les performances globales sans alourdir aucun composant individuel.
• Transparence et responsabilité : les systèmes d'IA décentralisés régis par des mécanismes de consensus et des algorithmes distribués favorisent intrinsèquement la transparence. Les utilisateurs et les développeurs peuvent examiner et vérifier les processus d'IA, favorisant ainsi la confiance et la responsabilité.
• Réduction des biais et résultats équitables : en tirant parti de diverses entrées de données et d'une prise de décision distribuée, l'IA décentralisée peut réduire les biais et produire des résultats plus équilibrés et plus équitables. La vérification et l'attestation cryptographiques garantissent que la sortie du modèle d'IA est inviolable et fiable.
• Impact économique et social : l'IA décentralisée démocratise l'accès à la technologie de l'IA, réduisant les barrières à l'entrée pour les petits acteurs et favorisant un accès équitable. Cela crée un environnement concurrentiel, stimule l’innovation et garantit que les avantages de l’IA sont largement répartis dans l’ensemble de la société. En outre, l’intelligence artificielle décentralisée peut contrôler la surveillance et les manipulations à grande échelle par des entités centralisées et protéger les intérêts personnels.
• Gouvernance décentralisée : les organisations autonomes décentralisées (DAO) profitent considérablement à l'IA décentralisée en fournissant une structure de gouvernance transparente et démocratique. Dans un DAO, la gouvernance du projet est gérée via des jetons, permettant aux détenteurs de jetons de proposer, voter et mettre en œuvre des changements. Cela garantit que le pouvoir décisionnel est réparti entre toutes les parties prenantes, favorisant ainsi l’inclusion et la collaboration. Un écosystème inclusif favorise le développement open source, auquel les développeurs et les chercheurs d'horizons divers peuvent contribuer, rendant le système plus complet et inclusif. Les petites entreprises et les particuliers peuvent également participer, favorisant ainsi l’innovation et garantissant la diversité des perspectives.

L'avenir de l'intelligence artificielle décentralisée

Grâce à la technologie blockchain, l'intelligence artificielle décentralisée éliminera le point de contrôle central qui domine actuellement le développement de l'intelligence artificielle. Ce changement démocratisera l’accès aux ressources de l’IA, permettant à un plus large éventail d’acteurs – y compris des entités plus petites et des développeurs individuels – de contribuer et de bénéficier des progrès de l’IA.

En brisant le monopole des géants de la technologie, l'IA décentralisée cultivera un écosystème plus compétitif et diversifié, stimulera l'innovation et assurera le développement de la technologie de l'IA pour répondre à des besoins sociaux plus larges.

De plus, l'intelligence artificielle décentralisée va révolutionner la confidentialité et la sécurité des données. En permettant le traitement local des données et en exploitant les données cryptées pour le calcul de l'IA, ces systèmes réduiront considérablement les risques associés aux violations de données et aux accès non autorisés. Cette approche garantit que les utilisateurs conservent le contrôle de leurs informations personnelles, augmentant ainsi la confiance dans les systèmes d'IA.

L'intégration de l'informatique de pointe permettra au traitement des données de s'effectuer plus près de la source de données, améliorant ainsi l'intelligence artificielle décentralisée. Cela réduit la latence, réduit l’utilisation de la bande passante et permet des applications d’IA en temps réel, essentielles pour des scénarios tels que la conduite autonome et les infrastructures de villes intelligentes.

Enfin, l'IA décentralisée favorisera l'intelligence collaborative en tirant parti de l'apprentissage fédéré et d'autres techniques d'apprentissage distribué. Les modèles d’IA pourront apprendre de divers ensembles de données à travers le monde, ce qui donnera lieu à des résultats plus robustes et impartiaux. Cette approche collective de la formation en IA rendra les systèmes d’IA plus précis et plus sensibles à la culture. De plus, la montée en puissance du DAO fournira un nouveau cadre de gouvernance pour les projets d'intelligence artificielle, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions de manière transparente et démocratique.

À mesure que ces tendances continuent d’évoluer, l’avenir de l’IA décentralisée sera caractérisé par une sécurité renforcée, une plus grande inclusivité et une répartition plus équitable des avantages de l’IA dans la société.

BNB Chain

BNB Chain fournit une plate-forme d'intelligence artificielle décentralisée avec sa puissante infrastructure et son architecture multi-chaînes, notamment BNB Smart Chain (BSC), opBNB et BNB Greenfield. BSC offre la compatibilité EVM, un modèle de consensus de preuve de participation et la capacité de traiter jusqu'à 5 000 transactions par seconde avec de faibles coûts de transaction. L'infrastructure prend en charge les transactions à haut volume et à grande vitesse, essentielles aux applications d'IA, tandis que sa compatibilité avec les DApp basées sur Ethereum accélère le déploiement. La finalité rapide des blocs et le potentiel d'EVM parallèle améliorent encore l'exécution des transactions.

opBNB est une solution de couche 2 utilisant une technologie d'agrégation optimiste pour augmenter considérablement l'évolutivité et réduire les coûts du gaz. Avec des vitesses de transaction allant jusqu'à 10 000 TPS et des frais extrêmement bas, opBNB est idéal pour les applications d'intelligence artificielle hautes performances qui nécessitent un traitement rapide des données et une faible latence.

BNB Greenfield complète cela en fournissant un stockage de données décentralisé et sécurisé, essentiel pour gérer de grandes quantités de données et améliorer la confidentialité et la sécurité. Son modèle centré sur l'utilisateur permet des contrôles d'accès aux données granulaires, garantissant que le développement de l'IA est éthique et respecte les réglementations en matière de protection des données. Ensemble, ces composants de la chaîne BNB créent un environnement complet, évolutif et sécurisé pour l'innovation et le déploiement décentralisés de l'IA.

Voici un bref aperçu :

• Agent IA :
  • MyShell : améliore la découverte, la création et le jalonnement d'applications natives d'IA avec un environnement de développement ouvert qui prend en charge une variété de modèles et d'API. Il répond aux besoins des développeurs avancés et novices, fournit une boutique d'applications pour la publication et la gestion d'applications d'intelligence artificielle et fournit un système transparent de distribution de récompenses pour tous les contributeurs de l'écosystème.
  • ChainGPT : fournit des outils pour la génération de contrats intelligents, la création de NFT, les modèles de transactions cryptographiques et l'analyse des données en chaîne. La plateforme propose des mises à jour en temps réel, des services SDK et API ainsi que le jeton $CGPT pour accéder aux outils avancés, aux pools de jalonnement et au vote DAO.

• Génération de contenu :
  • NFPrompt : une plate-forme UGC (User Generated Content) qui permet aux utilisateurs de créer, de posséder, de socialiser et de monétiser leurs créations imaginatives. Tirant parti de la technologie Web3, il transforme les utilisateurs quotidiens en créateurs de contenu, garantissant ainsi la propriété vérifiable de l'art généré par l'IA.
  • StoryChain : Une plateforme innovante qui utilise l'intelligence artificielle pour créer des histoires immersives et interactives qui repoussent les limites de la narration numérique.

• Robots intelligents :
  • Web3go : un réseau d'intelligence de données qui construit une couche de prétraitement des données pour l'intelligence artificielle décentralisée, améliorant le flux de données et le développement d'agents d'intelligence artificielle grâce à la technologie blockchain. Web3Go vise à créer une infrastructure accessible pour la collecte et la diffusion de données, en encourageant la participation des utilisateurs et l'amélioration du réseau.

• Gestion et traitement des données :
• Glacier Network : fournit une infrastructure blockchain évolutive et modulaire pour les applications d'intelligence artificielle, en se concentrant sur le stockage, l'indexation et le traitement des données. De plus, Glacier Network fournit des outils aux développeurs GameFi et SocialFi pour gérer les métadonnées des jeux et les connexions sociales dans les applications blockchain.
• Web3go xData : le service d'étiquetage des données sur opBNB exploite l'intelligence artificielle pour simplifier et automatiser le traitement des données, rendant la gestion des données plus efficace et fiable

• Services d'infrastructure :
  • NetMind : NetMind utilise des GPU inactifs pour créer des calculs globaux pour les modèles d'IA Le réseau électrique fournit une plate-forme informatique distribuée à grande échelle. Il combine diverses ressources avec des technologies de planification de grille et de calcul volontaire et d'équilibrage de charge pour rendre le développement de modèles d'intelligence artificielle plus économique et efficace.
  • Aggregata : vise à révolutionner l'IA en élargissant la définition des données d'IA pour inclure des modèles, des bases de données vectorielles, des pipelines, des environnements et des pondérations. Cette approche améliore le flux de données avec rapidité, efficacité, simplicité et décentralisation. Aggregata soutient l'innovation en matière d'IA en fournissant une infrastructure de données complète.

• Outils de développement :
  • Aspecta : actuellement en phase d'incubation, Aspecta révolutionnera les outils et les ressources de développement, permettant aux développeurs de créer des applications d'intelligence artificielle plus avancées et plus efficaces.
  • CodexField : fournit aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour créer et déployer des solutions d'intelligence artificielle innovantes, en cultivant un écosystème dynamique d'avancée technologique.

• ZKML :
  • zkPass : Un projet révolutionnaire sur BSC qui exploite des preuves de connaissance nulle pour améliorer la confidentialité et la sécurité des modèles d'IA.
  • BAS : génère des preuves pour vérifier les informations au sein de l'écosystème BNB, prenant en charge la vérification en chaîne et hors chaîne. Les utilisateurs peuvent stocker des preuves dans Greenfield pour garantir la confidentialité et le contrôle des données. BAS résout le besoin de vérifier les données hors chaîne, permettant l'affirmation de propriété, la confidentialité des données, la gestion des accès et la capitalisation des données au sein de l'écosystème Web3.

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