Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité un large intérêt à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé d'importantes avancées dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, entraînant de profondes transformations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, des entreprises comme OpenAI, Character.AI et Midjourney ont été à la pointe de la vague de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, change notre perception et notre utilisation d'Internet. Web3 repose sur la technologie blockchain et, grâce aux contrats intelligents, au stockage distribué et à l'authentification décentralisée, permet le partage de données et l'autonomie des utilisateurs. Actuellement, la capitalisation du secteur Web3 atteint 25 000 milliards de dollars, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum, Solana, etc. apparaissant sans cesse.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un domaine d'intérêt majeur pour les développeurs et investisseurs des deux côtés. Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté, fournissant des références aux investisseurs et aux praticiens.
Interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux côtés d'une balance : l'IA améliore la productivité, tandis que le Web3 transforme les relations de production. Quelles étincelles peuvent émerger de leur combinaison ? Analysons les défis et les opportunités d'amélioration auxquels chacun fait face et explorons comment ils peuvent s'entraider.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA sont la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une grande capacité de calcul et de traitement. Ces dernières années, le développement de technologies matérielles telles que les GPU a considérablement favorisé le développement de l'IA. Cependant, obtenir et gérer une puissance de calcul à grande échelle reste un défi coûteux et complexe, en particulier pour les start-ups et les développeurs individuels.
Algorithme : Les algorithmes d'IA incluent des algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et des algorithmes d'apprentissage profond. Le choix et la conception des algorithmes sont cruciaux pour la performance des systèmes d'IA. L'amélioration continue des algorithmes innovants peut augmenter la précision et la capacité de généralisation du système. Cependant, l'entraînement des réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la robustesse des modèles posent encore problème.
Données : Un ensemble de données riche et varié est la base de l'entraînement et de l'optimisation des modèles d'IA. Cependant, l'obtention de données de haute qualité reste un défi. Dans certains domaines, les données sont difficiles à obtenir, et il existe également des problèmes de qualité, d'exactitude et d'annotation des données. Parallèlement, la protection de la confidentialité et de la sécurité des données est également un facteur important à considérer.
De plus, des problèmes tels que l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi qu'un modèle commercial peu clair, doivent également être résolus de toute urgence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 fait face à de nombreux défis, notamment en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse et prévision des données : Les plateformes Web3 nécessitent des capacités d'analyse et de prévision des données plus efficaces et intelligentes, en particulier dans des domaines tels que la DeFi.
Expérience utilisateur : L'expérience utilisateur des applications Web3 doit encore être améliorée, nécessitant des services personnalisés plus intelligents.
Sécurité : Les vulnérabilités du code des contrats intelligents et les attaques des hackers sont les principaux problèmes de sécurité auxquels Web3 est confronté.
Protection de la vie privée : Comment réaliser le partage de données et la création de valeur tout en protégeant la vie privée des utilisateurs est un grand défi.
Analyse de l'état des projets AI+Web3
Actuellement, les projets AI+Web3 s'attaquent principalement dans deux directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI pour servir les projets Web3.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec l'explosion de l'IA, la demande en puissance de calcul, comme celle des GPU, a fortement augmenté, rendant les problèmes d'approvisionnement urgents. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de calcul décentralisés via des incitations par des tokens, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc.
Ces projets incitent les utilisateurs à contribuer leur puissance de calcul GPU inutilisée grâce à des jetons, offrant un soutien en puissance de calcul aux clients IA. Le côté de l'offre comprend principalement des fournisseurs de services cloud, des mineurs de cryptomonnaies et de grandes entreprises.
Les projets de puissance de calcul décentralisés se divisent principalement en deux catégories :
Utilisé pour le raisonnement AI : comme Render, Akash, Aethir, etc.
Utilisé pour l'entraînement AI : comme io.net, Gensyn, etc.
Le premier attire les utilisateurs à fournir de la puissance de calcul par le biais d'incitations par des tokens, formant ainsi le côté de la demande des services de réseau de puissance de calcul. Le second, comme Gensyn, facilite l'attribution et les récompenses des tâches d'apprentissage automatique par des contrats intelligents.
Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets tentent de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il connecte plusieurs modèles d'IA différents et sélectionne le modèle le plus approprié pour fournir une réponse en fonction des questions des utilisateurs.
Dans le réseau Bittensor, le fournisseur de modèles ( et le mineur ) contribuent des modèles d'apprentissage automatique et reçoivent des récompenses en tokens. Le réseau utilise un mécanisme de consensus unique pour garantir la meilleure réponse.
Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, un approvisionnement massif de données est indispensable. Cependant, la plupart des entreprises Web2 considèrent encore les données des utilisateurs comme leur propre propriété. Certains projets Web3 réalisent une collecte de données décentralisée grâce à des incitations par des tokens.
PublicAI permet aux utilisateurs de contribuer des contenus de valeur et de valider des données, et de recevoir des récompenses en tokens. Cela favorise une relation gagnant-gagnant entre les contributeurs de données et le développement de l'industrie de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie des preuves à connaissance nulle permet de vérifier des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet, grâce aux preuves à connaissance nulle, de former et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine.
Le domaine est encore à un stade précoce, comme le propose BasedAI avec une méthode décentralisée intégrant le chiffrement homomorphe complet (FHE) et les grands modèles de langage (LLM) pour protéger la vie privée des données des utilisateurs.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur ; BullBear AI effectue des prévisions de prix en fonction des données historiques et des tendances du marché ; Numerai organise des compétitions d'investissement basées sur des prévisions d'IA pour le marché boursier, etc.
Services personnalisés
Certains projets Web3 utilisent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur. Par exemple, l'outil Wand de Dune utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL ; la plateforme médiatique Web3 Followin intègre ChatGPT pour résumer les tendances du secteur ; NFPrompt permet aux utilisateurs de créer plus facilement des NFT grâce à l'IA.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA a également des applications dans l'audit des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code. Cela contribue à améliorer la sécurité et la fiabilité des contrats.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Performance et stabilité : La puissance de calcul décentralisée dépend de nœuds répartis dans le monde entier, ce qui peut entraîner des délais et de l'instabilité.
Disponibilité : La disponibilité des ressources peut être affectée par l'équilibre entre l'offre et la demande, ce qui peut entraîner une pénurie de ressources ou une incapacité à satisfaire la demande.
Complexité : Les utilisateurs doivent comprendre des notions telles que les réseaux distribués et les contrats intelligents, ce qui entraîne des coûts d'utilisation élevés.
Difficile à utiliser pour l'entraînement de l'IA : l'entraînement de grands modèles nécessite une bande passante et une stabilité extrêmement élevées, et actuellement, la puissance de calcul décentralisée peine à répondre à ces exigences.
La combinaison de l'IA et du Web3 est plutôt rudimentaire.
Applications de surface : la plupart des projets se contentent d'utiliser l'IA pour améliorer l'efficacité, manquant de fusion et d'innovation profondes.
Orientation marketing : Certains projets n'appliquent l'IA que dans des domaines limités et surestiment le concept d'IA.
La tokenomics devient un agent tampon
Certain projets d'IA ont du mal à se développer sur Web2, se tournant plutôt vers une narration Web3 et une économie de jetons. Cependant, il reste à vérifier si l'économie de jetons aide réellement à résoudre des besoins pratiques.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'infinies possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut apporter des scénarios d'application plus intelligents au Web3, tandis que le Web3 offre de nouvelles opportunités de développement à l'IA. Bien qu'il y ait encore de nombreux défis à relever, en continuant à explorer et à innover, nous croyons qu'il est possible de construire à l'avenir des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et équitables.
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NeverVoteOnDAO
· Il y a 21h
Qu'est-ce que c'est encore, un vote ? Bonne chance !
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HodlKumamon
· Il y a 21h
25 trillions de dollars... pas étonnant que le BTC soit le préféré des ours pour mener l'élan~
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RugpullAlertOfficer
· Il y a 21h
Ça va mieux ?
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ProposalDetective
· Il y a 21h
bull ah sol fonce fonce fonce
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GateUser-beba108d
· Il y a 21h
Encore une fois, le même vieux discours.
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AirdropHunterWang
· Il y a 21h
Encore envie de piège à poupées Couper les coupons.
Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités d'innovation et défis réels
Fusion de l'IA et du Web3 : opportunités et défis
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle (AI) et des technologies Web3 a suscité un large intérêt à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé d'importantes avancées dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, entraînant de profondes transformations dans divers secteurs. En 2023, la taille du marché de l'industrie de l'IA a atteint 200 milliards de dollars, des entreprises comme OpenAI, Character.AI et Midjourney ont été à la pointe de la vague de l'IA.
En même temps, Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, change notre perception et notre utilisation d'Internet. Web3 repose sur la technologie blockchain et, grâce aux contrats intelligents, au stockage distribué et à l'authentification décentralisée, permet le partage de données et l'autonomie des utilisateurs. Actuellement, la capitalisation du secteur Web3 atteint 25 000 milliards de dollars, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum, Solana, etc. apparaissant sans cesse.
La combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un domaine d'intérêt majeur pour les développeurs et investisseurs des deux côtés. Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA + Web3, sa valeur potentielle et les défis auxquels il est confronté, fournissant des références aux investisseurs et aux praticiens.
Interaction entre l'IA et le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux côtés d'une balance : l'IA améliore la productivité, tandis que le Web3 transforme les relations de production. Quelles étincelles peuvent émerger de leur combinaison ? Analysons les défis et les opportunités d'amélioration auxquels chacun fait face et explorons comment ils peuvent s'entraider.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Les éléments clés de l'industrie de l'IA sont la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent une grande capacité de calcul et de traitement. Ces dernières années, le développement de technologies matérielles telles que les GPU a considérablement favorisé le développement de l'IA. Cependant, obtenir et gérer une puissance de calcul à grande échelle reste un défi coûteux et complexe, en particulier pour les start-ups et les développeurs individuels.
Algorithme : Les algorithmes d'IA incluent des algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et des algorithmes d'apprentissage profond. Le choix et la conception des algorithmes sont cruciaux pour la performance des systèmes d'IA. L'amélioration continue des algorithmes innovants peut augmenter la précision et la capacité de généralisation du système. Cependant, l'entraînement des réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la robustesse des modèles posent encore problème.
Données : Un ensemble de données riche et varié est la base de l'entraînement et de l'optimisation des modèles d'IA. Cependant, l'obtention de données de haute qualité reste un défi. Dans certains domaines, les données sont difficiles à obtenir, et il existe également des problèmes de qualité, d'exactitude et d'annotation des données. Parallèlement, la protection de la confidentialité et de la sécurité des données est également un facteur important à considérer.
De plus, des problèmes tels que l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi qu'un modèle commercial peu clair, doivent également être résolus de toute urgence.
Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée
L'industrie Web3 fait face à de nombreux défis, notamment en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a un grand potentiel dans ces domaines.
Analyse et prévision des données : Les plateformes Web3 nécessitent des capacités d'analyse et de prévision des données plus efficaces et intelligentes, en particulier dans des domaines tels que la DeFi.
Expérience utilisateur : L'expérience utilisateur des applications Web3 doit encore être améliorée, nécessitant des services personnalisés plus intelligents.
Sécurité : Les vulnérabilités du code des contrats intelligents et les attaques des hackers sont les principaux problèmes de sécurité auxquels Web3 est confronté.
Protection de la vie privée : Comment réaliser le partage de données et la création de valeur tout en protégeant la vie privée des utilisateurs est un grand défi.
Analyse de l'état des projets AI+Web3
Actuellement, les projets AI+Web3 s'attaquent principalement dans deux directions : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI pour servir les projets Web3.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec l'explosion de l'IA, la demande en puissance de calcul, comme celle des GPU, a fortement augmenté, rendant les problèmes d'approvisionnement urgents. Certains projets Web3 tentent de fournir des services de calcul décentralisés via des incitations par des tokens, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc.
Ces projets incitent les utilisateurs à contribuer leur puissance de calcul GPU inutilisée grâce à des jetons, offrant un soutien en puissance de calcul aux clients IA. Le côté de l'offre comprend principalement des fournisseurs de services cloud, des mineurs de cryptomonnaies et de grandes entreprises.
Les projets de puissance de calcul décentralisés se divisent principalement en deux catégories :
Le premier attire les utilisateurs à fournir de la puissance de calcul par le biais d'incitations par des tokens, formant ainsi le côté de la demande des services de réseau de puissance de calcul. Le second, comme Gensyn, facilite l'attribution et les récompenses des tâches d'apprentissage automatique par des contrats intelligents.
Modèle d'algorithme décentralisé
En plus de la puissance de calcul, certains projets tentent de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il connecte plusieurs modèles d'IA différents et sélectionne le modèle le plus approprié pour fournir une réponse en fonction des questions des utilisateurs.
Dans le réseau Bittensor, le fournisseur de modèles ( et le mineur ) contribuent des modèles d'apprentissage automatique et reçoivent des récompenses en tokens. Le réseau utilise un mécanisme de consensus unique pour garantir la meilleure réponse.
Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, un approvisionnement massif de données est indispensable. Cependant, la plupart des entreprises Web2 considèrent encore les données des utilisateurs comme leur propre propriété. Certains projets Web3 réalisent une collecte de données décentralisée grâce à des incitations par des tokens.
PublicAI permet aux utilisateurs de contribuer des contenus de valeur et de valider des données, et de recevoir des récompenses en tokens. Cela favorise une relation gagnant-gagnant entre les contributeurs de données et le développement de l'industrie de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie des preuves à connaissance nulle permet de vérifier des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet, grâce aux preuves à connaissance nulle, de former et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine.
Le domaine est encore à un stade précoce, comme le propose BasedAI avec une méthode décentralisée intégrant le chiffrement homomorphe complet (FHE) et les grands modèles de langage (LLM) pour protéger la vie privée des données des utilisateurs.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des jetons de valeur ; BullBear AI effectue des prévisions de prix en fonction des données historiques et des tendances du marché ; Numerai organise des compétitions d'investissement basées sur des prévisions d'IA pour le marché boursier, etc.
Services personnalisés
Certains projets Web3 utilisent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur. Par exemple, l'outil Wand de Dune utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL ; la plateforme médiatique Web3 Followin intègre ChatGPT pour résumer les tendances du secteur ; NFPrompt permet aux utilisateurs de créer plus facilement des NFT grâce à l'IA.
Audit AI des contrats intelligents
L'IA a également des applications dans l'audit des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un auditeur de contrats intelligents basé sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code. Cela contribue à améliorer la sécurité et la fiabilité des contrats.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels fait face la puissance de calcul décentralisée
Performance et stabilité : La puissance de calcul décentralisée dépend de nœuds répartis dans le monde entier, ce qui peut entraîner des délais et de l'instabilité.
Disponibilité : La disponibilité des ressources peut être affectée par l'équilibre entre l'offre et la demande, ce qui peut entraîner une pénurie de ressources ou une incapacité à satisfaire la demande.
Complexité : Les utilisateurs doivent comprendre des notions telles que les réseaux distribués et les contrats intelligents, ce qui entraîne des coûts d'utilisation élevés.
Difficile à utiliser pour l'entraînement de l'IA : l'entraînement de grands modèles nécessite une bande passante et une stabilité extrêmement élevées, et actuellement, la puissance de calcul décentralisée peine à répondre à ces exigences.
La combinaison de l'IA et du Web3 est plutôt rudimentaire.
Applications de surface : la plupart des projets se contentent d'utiliser l'IA pour améliorer l'efficacité, manquant de fusion et d'innovation profondes.
Orientation marketing : Certains projets n'appliquent l'IA que dans des domaines limités et surestiment le concept d'IA.
La tokenomics devient un agent tampon
Certain projets d'IA ont du mal à se développer sur Web2, se tournant plutôt vers une narration Web3 et une économie de jetons. Cependant, il reste à vérifier si l'économie de jetons aide réellement à résoudre des besoins pratiques.
Résumé
La fusion de l'IA et du Web3 offre d'infinies possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique. L'IA peut apporter des scénarios d'application plus intelligents au Web3, tandis que le Web3 offre de nouvelles opportunités de développement à l'IA. Bien qu'il y ait encore de nombreux défis à relever, en continuant à explorer et à innover, nous croyons qu'il est possible de construire à l'avenir des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et équitables.