두바이 WGS에서 연설하는 동안 Jen-Hsun Huang은 "Sovereign AI"라는 용어를 제안했습니다. 그렇다면 어떤 주권 AI가 암호화폐 커뮤니티의 관심과 요구를 충족할 수 있습니까?
아마도 Web3 + AI 형태로 구축되어야 할 것 같습니다. Vitalik은 "암호화 + AI 애플리케이션의 약속과 과제"라는 기사에서 AI와 암호화폐의 시너지 효과를 설명했습니다. Crypto의 분산화는 AI의 중앙 집중화의 균형을 맞출 수 있으며 AI는 불투명하고 암호화폐는 투명함을 가져옵니다. 데이터가 필요하며 블록체인은 데이터 저장 및 추적에 도움이 됩니다. 이러한 시너지 효과는 Web3+AI 산업 전반에 걸쳐 적용됩니다.
대부분의 Web3 + AI 프로젝트는 AI 산업의 인프라 프로젝트 구축 문제를 해결하기 위해 블록체인 기술을 사용하고 있으며, 일부 프로젝트는 Web3 애플리케이션의 특정 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하고 있습니다.Web3 + AI 산업 상황은 대략 다음과 같습니다.
그러나 동시에 시장에는 유휴 중저가 컴퓨팅 성능 하드웨어도 많이 존재합니다. 중저가의 이 부분의 단일 컴퓨팅 성능이 가능할 수도 있습니다. 하드웨어는 고성능 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 그러나 Web3를 통해 분산 컴퓨팅 파워 네트워크를 구축하고 컴퓨팅 파워 임대 및 공유를 통해 분산 컴퓨팅 리소스 네트워크를 구축한다면 여전히 많은 AI 애플리케이션의 요구를 충족할 수 있습니다. 분산된 유휴 컴퓨팅 성능을 사용하기 때문에 AI 컴퓨팅 성능 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
컴퓨팅 성능 계층 분석에는 다음이 포함됩니다.
데이터는 AI의 혈액입니다. Web3에 의존하지 않으면 일반적으로 대기업만이 대량의 사용자 데이터를 보유하게 됩니다. 일반 스타트업에서는 방대한 데이터를 얻기 어렵고, AI 산업에서 사용자 데이터의 가치는 사용자에게 피드백되지 않습니다. Web3+AI를 통해 데이터 수집, 데이터 주석, 분산 데이터 저장 등의 프로세스를 보다 저렴하고 투명하며 사용자에게 더욱 유익하게 만들 수 있습니다. 고품질 데이터 수집은 AI 모델 훈련의 전제 조건입니다. Web3를 통해 적절한 토큰 인센티브 메커니즘 및 크라우드소싱 수집 방법과 결합된 분산 네트워크를 사용하여 저렴한 비용으로 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다. 광범위한 데이터. 프로젝트 목적에 따라 데이터 프로젝트에는 주로 다음 범주가 포함됩니다. 리소스를 통합하는 것을 핵심으로 Hugging Face, 를 목표로 합니다. 다양한 요구를 보다 편리하게 해결하기 위해 플랫폼을 중심으로 데이터, 컴퓨팅 파워, 모델, AI 개발자, 블록체인 등 다양한 자원과 역할에 대한 링크를 통합하는 플랫폼을 구축합니다.Giza와 마찬가지로 포괄적인 zkML 운영 플랫폼을 구축하는 데 중점을 두고 목표는 기계 학습 추론을 신뢰할 수 있고 투명하게 만드는 것입니다. 일반적인 문제 현재 AI에서 Web3ZK 및 FHE와 같은 암호화 기술 을 사용하여 모델의 추론이 실제로 올바른지 확인합니다. , 은 조만간 업계 에서 요청하게 될 것입니다. Nuroblocks, Janction 등과 같은 Focus AI용 레이어 1/레이어 2도 있습니다. 핵심 내러티브는 다양한 컴퓨팅 성능, 데이터, 모델, AI 개발자, 노드 및 기타 리소스를 연결하고 공통 구성 요소와 공통 SDK를 패키징하여 Web3+AI 애플리케이션이 신속한 구축 및 개발을 달성하도록 돕습니다. Agent Network와 같은 플랫폼도 있으며 이를 기반으로 Olas, ChainML 등과 같은 다양한 애플리케이션 시나리오에 맞게 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 플랫폼형 Web3+AI 프로젝트는 주로 토큰을 사용하여 플랫폼의 가치를 포착하고 플랫폼의 모든 참여자가 공동으로 구축하도록 유도합니다. 0에서 1까지 스타트업 프로젝트에 도움이 되며, 프로젝트 당사자가 컴퓨팅 파워, 데이터, AI 개발자 커뮤니티, 노드 등 파트너를 찾는 어려움을 줄일 수 있습니다. 대부분의 이전 인프라 프로젝트는 AI 산업의 인프라 프로젝트 구축 문제를 해결하기 위해 블록체인 기술을 사용했습니다. 애플리케이션 계층 프로젝트는 AI를 사용하여 Web3 애플리케이션의 문제를 해결하는 것에 관한 것입니다. 예를 들어 Vitalik이 기사에서 두 가지 방향을 언급했는데 매우 의미가 있다고 생각합니다. One은 Web3 참여자로 AI입니다.예: Web3 게임에서 AI는 게임 플레이어 역할을 할 수 있으며 게임 규칙을 빠르게 이해하고 게임 작업을 가장 효율적으로 완료할 수 있습니다. DEX에서 AI는 Predictionmarkets(예측 시장)에서 수년 동안 차익거래 역할을 해왔습니다. AI 에이전트는 대량을 널리 받아들일 수 있습니다. , 지식 기반 및 정보를 통해 데이터를 수집하고 모델의 분석 및 예측 기능을 훈련하고 이를 제품으로 사용자에게 제공하여 사용자가 모델을 통해 특정 이벤트에 대해 예측 을 할 수 있도록 돕습니다. 스포츠 경기, 대통령 선거 등의 추론. 두 번째는 확장 가능한 분산형 프라이빗 AI를 만드는 것입니다. 많은 사용자가 AI의 블랙박스 문제와 시스템의 편견에 대해 걱정하거나 일부 dApp이 AI 기술을 사용하여 사용자를 속여 이익을 얻는 것을 걱정하기 때문입니다. 본질적으로 이는 사용자에게 AI 모델 훈련 및 추론 프로세스에 대한 검토 및 거버넌스 권한이 없기 때문입니다. 그러나 Web3 프로젝트처럼 Web3 AI를 생성하면 커뮤니티는 이 AI에 대한 거버넌스 권한을 분산하므로 더 쉽게 수용될 수 있습니다. 현재 Web3+AI 애플리케이션 레이어에는 천장이 높은 백마 프로젝트가 없습니다.
2. 데이터 계층: 데이터 자산화
데이터 기반 Web3+AI 프로젝트는 토큰 경제 모델을 설계하는 과정에서 더 어렵습니다. 데이터는 컴퓨팅 성능보다 표준화하기가 더 어렵기 때문입니다. 대부분의 플랫폼 프로젝트는 AI 산업의 다양한
4. 응용 계층: AI 가치 자산화
요약
위 내용은 Web3 + AI: 암호화폐 커뮤니티의 관심과 요구를 충족하기 위한 주권 AI 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!