Web3 + IA : Construire une IA souveraine pour répondre aux intérêts et aux demandes de la communauté Crypto

Auteur : IOBC Capital

Lors de son discours au WGS à Dubaï, Jen-Hsun Huang a proposé le terme « IA souveraine ». Alors, quelle IA souveraine peut répondre aux intérêts et aux demandes de la communauté Crypto ?

Peut-être qu'il doit être construit sous la forme de Web3 + IA. Vitalik a décrit la synergie entre l'IA et la Crypto dans l'article « La promesse et les défis des applications crypto + IA » : La décentralisation de la Crypto peut équilibrer la centralisation de l'IA L'IA est opaque, et la Crypto apporte la transparence ; nécessite des données et la blockchain est propice au stockage et au suivi des données. Ce type de synergie traverse tout le paysage industriel du Web3+AI.

La plupart des projets Web3 + IA utilisent la technologie blockchain pour résoudre les problèmes de construction de projets d'infrastructure dans l'industrie de l'IA, et quelques projets utilisent l'IA pour résoudre certains problèmes dans les applications Web3.

L'image de l'industrie Web3 + IA est à peu près la suivante :

La production et le flux de travail de l'IA sont à peu près les suivants :

Dans ces liens, la combinaison Le développement du Web3 et de l'IA se reflète principalement sous quatre aspects :

1. Couche de puissance de calcul : capitalisation de la puissance de calcul

Au cours des deux dernières années, la puissance de calcul utilisée pour entraîner de grands modèles d'IA a augmenté de façon exponentielle, doublant pratiquement tous les trimestres, augmentant à un rythme dépassant de loin la loi de Moore. Cette situation a conduit à un déséquilibre à long terme entre l’offre et la demande de puissance de calcul de l’IA, et les prix du matériel tel que les GPU ont augmenté rapidement, augmentant ainsi le coût de la puissance de calcul.

Mais en même temps, il existe également un grand nombre de matériel informatique inactif de milieu à bas de gamme sur le marché. Il se peut que la puissance de calcul unique de cette partie du matériel milieu à bas de gamme. ne peut pas répondre aux besoins de haute performance. Cependant, si un réseau de puissance de calcul distribué est construit via Web3 et qu'un réseau de ressources informatiques décentralisé est créé via la location et le partage de puissance de calcul, il peut toujours répondre aux besoins de nombreuses applications d'IA. Étant donné que la puissance de calcul distribuée et inactive est utilisée, le coût de la puissance de calcul de l’IA peut être considérablement réduit.

La répartition de la couche de puissance de calcul comprend :

• Puissance de calcul décentralisée générale (comme Arkash, Io. net, etc.) ;
• Puissance de calcul décentralisée pour la formation en IA (comme Gensyn, Flock. io, etc.)
• Puissance de calcul décentralisée pour le raisonnement de l'IA Calcul décentralisé ; puissance (comme Fetch.ai, Hyperbolic, etc.)
• Puissance de calcul décentralisée pour le rendu 3D (comme The Render Network, etc.) ;

Le principal avantage de l'optimisation de la puissance de calcul de Web3+AI réside dans les projets de puissance de calcul décentralisés, combinés à des incitations symboliques, il est facile d'étendre l'échelle du réseau, et son coût en ressources informatiques est faible et a des performances élevées, ce qui peut répondre aux besoins de certaines petites et moyennes entreprises en matière de puissance de calcul.

2. Couche de données : Assetisation des données

Les données sont le pétrole et le sang de l'IA. Si vous ne comptez pas sur Web3, seules les entreprises géantes disposent généralement d'une grande quantité de données utilisateur. Il est difficile pour les startups ordinaires d'obtenir des données détaillées, et la valeur des données utilisateur dans l'industrie de l'IA n'est pas renvoyée aux utilisateurs. Grâce au Web3+AI, les processus tels que la collecte de données, l'annotation des données et le stockage distribué des données peuvent être rendus moins chers, plus transparents et plus avantageux pour les utilisateurs.

La collecte de données de haute qualité est une condition préalable à la formation de modèles d'IA. Grâce à Web3, vous pouvez utiliser des réseaux distribués, combinés à des mécanismes d'incitation de jetons appropriés et à des méthodes de collecte participative pour obtenir des données de haute qualité et de haute qualité à un coût inférieur. des données détaillées.

En fonction de l'objectif du projet, les projets de données comprennent principalement les catégories suivantes :

• Projets de collecte de données (tels que Grass, etc.) ;
• Projets de transaction de données (tels que Ocean Protocol, etc.) ;
• Projets d'annotation de données (tels que Taida, Alaya, etc.) ; des projets (tels que Spice AI, Space and time, etc.) ;
• Projets de stockage décentralisés (tels que Filecoin, Arweave, etc.) ;

Les projets Web3+IA basés sur les données sont plus difficiles dans le processus de conception du modèle économique du Token, car les données sont plus difficiles à standardiser que la puissance de calcul.

3. Couche plate-forme : capitalisation de la valeur de la plate-forme

La plupart des projets de plate-forme cibleront Hugging Face

, avec pour objectif d'intégrer diverses ressources dans l'industrie de l'IA. Créez une plate-forme qui regroupe des liens vers diverses ressources et rôles tels que les données, la puissance de calcul, les modèles, les développeurs d'IA et la blockchain pour résoudre plus facilement divers besoins avec la plate-forme comme centre.Comme Gizeh, s'est concentré sur la création d'une plate-forme zkML opérationnelle complète, vise à rendre l'inférence d'apprentissage automatique fiable et transparente car les données et les modèles Les boîtes noires sont un problème courant en actuellement en IA. Grâce au Web3en utilisant des technologies cryptographiques telles que ZK et FHE pour vérifier que l'inférence du modèle est bien Exe correct. cution, est quelque chose qui, tôt ou tard , sera sollicité par l'industrie .

Il existe également des couches 1/2 pour Focus AI, comme Nuroblocks, Janction, etc. Le récit principal connecte diverses puissances de calcul, données, modèles, développeurs d'IA, nœuds et autres ressources, et aide les applications Web3+IA à réaliser une construction et un développement rapides en regroupant des composants communs et des SDK communs.

Il existe également des plates-formes comme Agent Network, sur la base desquelles des agents IA peuvent être construits pour divers scénarios d'application , tels que Olas, ChainML, etc.

Les projets Web3+IA de type plateforme utilisent principalement Token pour capter la valeur de la plateforme et encourager tous les participants de la plateforme à construire ensemble. Il est utile pour les projets de démarrage de 0 à 1 et peut réduire la difficulté pour les parties au projet de trouver des partenaires tels que la puissance de calcul, les données, les communautés de développeurs d'IA, les nœuds, etc.

4. Couche d'application : valorisation de la valeur de l'IA

La plupart des projets d'infrastructure précédents utilisent la technologie blockchain pour résoudre les problèmes de construction de projets d'infrastructure dans l'industrie de l'IA. Les projets de couche application consistent davantage à utiliser l’IA pour résoudre des problèmes dans les applications Web3.

Par exemple, Vitalik a mentionné deux directions dans l'article, ce qui me semble très significatif.

L’un est l’IA en tant que participant au Web3.Par exemple : Dans les jeux Web3, L'IA peut agir comme un joueur de jeu, elle peut rapidement comprendre les règles du jeu, et accomplir les tâches du jeu le plus efficacement possible ; Dans DEX, AI joue un rôle dans l'arbitrage trading depuis de nombreuses années ; dans Predictionmarkets (marché de prédiction), AI Agent peut largement accepter un montant important. de données via , une base de connaissances et des informations, entraîner les capacités d'analyse et de prédiction de son modèle et le fournir aux utilisateurs en tant que produit, aidant les utilisateurs à faire des prédictions pour des événements spécifiques via modèle raisonnement, comme les événements sportifs, l'élection présidentielle et plus encore.

La seconde consiste à créer une IA privée décentralisée et évolutive. Parce que de nombreux utilisateurs s'inquiètent du problème de la boîte noire de l'IA et que le système est biaisé ; ou parce qu'ils craignent que certaines dApp utilisent la technologie de l'IA pour tromper les utilisateurs afin de réaliser des bénéfices. Essentiellement, cela est dû au fait que les utilisateurs n'ont pas de droits d'examen et de gouvernance sur le processus de formation et d'inférence du modèle d'IA. Mais si vous créez une IA Web3, comme le projet Web3, la communauté a distribué des droits de gouvernance pour cette IA, ce qui peut être plus facilement accepté.

Pour l'instant, il n'y a pas de projets de chevaux blancs avec de hauts plafonds dans la Couche d'application Web3+AI.

Résumé

Web3 + AI en est encore à ses débuts, et l'industrie est divisée sur les perspectives de développement de cette piste. Nous continuerons à prêter attention à cette piste. Nous espérons que la combinaison du Web3 et de l'IA pourra créer des produits plus précieux que l'IA centralisée, permettant à l'IA de se débarrasser des étiquettes de « contrôle géant », de « monopole » et de « co-gouvernance de l'IA » dans un cadre plus communautaire. chemin. Peut-être que dans le processus de participation et de gouvernance plus étroites, les humains seront plus « impressionnés » et moins « craintifs » par l’IA.

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