A fusão do Web3 e da IA: Construindo uma nova geração de infraestrutura da Internet
Web3, como um novo paradigma de internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a IA. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados de IA estão sob controle rigoroso, enfrentando muitos desafios, como gargalos de capacidade de computação, vazamentos de privacidade e caixas-pretas de algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologias distribuídas, injeta nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de computação compartilhada, mercados de dados abertos e computação privada. Ao mesmo tempo, a IA pode trazer muitas capacitações ao Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Explorar a combinação de Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor de dados e capacidade de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central do desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade do modelo.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando a sua assunção por pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados são monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados.
Os dados pessoais enfrentam o risco de vazamento e abuso.
Web3 resolve as dores do modelo tradicional com uma nova paradigma de dados descentralizado:
Os usuários podem vender redes ociosas para empresas de IA, capturando dados da rede de forma descentralizada, fornecendo dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
Adotar o modo "label to earn", incentivando trabalhadores globais a participar na rotulagem de dados através de tokens, reunindo conhecimento especializado global e aprimorando a capacidade de análise de dados.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes da oferta e da procura de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
No entanto, a obtenção de dados do mundo real apresenta problemas como qualidade inconsistente, grande dificuldade de processamento, diversidade e representação insuficientes. Dados sintéticos podem ser a estrela do futuro da pista de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, funcionando como um complemento eficaz e aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da União Europeia refletem a rigorosa proteção da privacidade individual. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido ao risco de privacidade, limitando o potencial e as capacidades de raciocínio dos modelos de IA.
FHE (Criptografia Homomórfica) permite a realização de operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e os resultados do cálculo são consistentes com os resultados do cálculo dos dados em texto claro. FHE oferece uma proteção robusta para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que o poder de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA, pois permite a abertura segura de serviços de API enquanto protege segredos comerciais.
O FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. O FHEML fortalece a privacidade dos dados, fornecendo uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. O FHEML é um complemento ao ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, resultando em uma demanda por poder computacional que ultrapassa em muito a oferta de recursos de computação existentes. Por exemplo, o treinamento do modelo GPT-3 requer um enorme poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Esta escassez de poder computacional não só limita o progresso da tecnologia de IA, como também torna os modelos avançados de IA inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, e a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores, juntamente com a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, agrava ainda mais o problema da oferta de poder computacional. Os profissionais de IA enfrentam um dilema: ou compram hardware por conta própria ou alugam recursos em nuvem, necessitando urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação economicamente acessível para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e contratos inteligentes distribuem as tarefas para os nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, que, após verificação, recebem recompensas em pontos. Esta solução melhora a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o problema de gargalos de computação em áreas como IA.
Além da rede de computação descentralizada universal, existem redes de computação dedicadas que se concentram no treinamento e na inferência de IA. As redes de computação descentralizadas oferecem um mercado de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização da computação. No ecossistema web3, as redes de computação descentralizadas desempenharão um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telefone, smartwatch e até dispositivos inteligentes em casa tenham a capacidade de executar IA - essa é a magia da Edge AI. Ela permite que o processamento ocorra na fonte de geração de dados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas cruciais, como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar — DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, enquanto o DePIN melhora a proteção da privacidade do usuário através do processamento local de dados, reduzindo o risco de vazamento de dados; o mecanismo econômico de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para o lançamento de projetos. A alta TPS, baixos custos de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nesta blockchain pública ultrapassa os 10 bilhões de dólares, e vários projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.
IMO: Novo Paradigma de Lançamento de Modelos de IA
O conceito IMO foi proposto inicialmente por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de partilha de receitas, os desenvolvedores de modelos de IA encontram dificuldades em obter receitas contínuas a partir da utilização subsequente, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, tornando difícil para os criadores originais rastrear o uso e, consequentemente, obter receitas. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA frequentemente carecem de transparência, dificultando a avaliação do seu verdadeiro valor por potenciais investidores e utilizadores, o que limita o reconhecimento no mercado e o potencial comercial dos modelos.
O IMO oferece um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelos modelos. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumenta a transparência e a confiança, incentiva a colaboração de código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e dá impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só pode compreender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências por meio da interação com os usuários e oferecendo soluções personalizadas. Na ausência de instruções claras, o Agente de IA também pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicações nativas de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funções, aparência, som de robôs e conectem-se a bancos de dados externos, comprometendo-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Usando tecnologia de IA generativa, empodera indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou modelos de linguagem de grande escala específicos, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Com o agente de IA personalizado dessa plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como chat de vídeo, aprendizado de línguas, geração de imagens, entre outros.
Na fusão do Web3 com a IA, atualmente existe mais uma exploração da camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente da capacidade de computação descentralizada e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas são gradualmente aprimoradas, temos razões para acreditar que a fusão do Web3 com a IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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RektRecovery
· 11h atrás
vulnerabilidade previsível festa smh
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ClassicDumpster
· 19h atrás
Hehe, já saiu a nova lâmina para idiotas.
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HalfIsEmpty
· 19h atrás
Dito de forma simples, é um novo nome para fazer as pessoas de parvas.
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GasFeePhobia
· 19h atrás
A taxa de gás de ferro, eu de cobre, estou desmoronando
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ProxyCollector
· 19h atrás
Isto não é apenas uma centralização com um novo nome?
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SchrodingerAirdrop
· 20h atrás
Outra vez o conceito de armadilha, fritando arroz frio.
Web3 e AI em fusão: 5 grandes tendências para construir a nova geração de infraestrutura da Internet
A fusão do Web3 e da IA: Construindo uma nova geração de infraestrutura da Internet
Web3, como um novo paradigma de internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a IA. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados de IA estão sob controle rigoroso, enfrentando muitos desafios, como gargalos de capacidade de computação, vazamentos de privacidade e caixas-pretas de algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologias distribuídas, injeta nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de computação compartilhada, mercados de dados abertos e computação privada. Ao mesmo tempo, a IA pode trazer muitas capacitações ao Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Explorar a combinação de Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor de dados e capacidade de computação.
Dados impulsionados: A base sólida da IA e do Web3
Os dados são o motor central do desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade do modelo.
Os principais problemas dos modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados são os seguintes:
Web3 resolve as dores do modelo tradicional com uma nova paradigma de dados descentralizado:
No entanto, a obtenção de dados do mundo real apresenta problemas como qualidade inconsistente, grande dificuldade de processamento, diversidade e representação insuficientes. Dados sintéticos podem ser a estrela do futuro da pista de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, funcionando como um complemento eficaz e aumentando a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da União Europeia refletem a rigorosa proteção da privacidade individual. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido ao risco de privacidade, limitando o potencial e as capacidades de raciocínio dos modelos de IA.
FHE (Criptografia Homomórfica) permite a realização de operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e os resultados do cálculo são consistentes com os resultados do cálculo dos dados em texto claro. FHE oferece uma proteção robusta para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que o poder de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA, pois permite a abertura segura de serviços de API enquanto protege segredos comerciais.
O FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. O FHEML fortalece a privacidade dos dados, fornecendo uma estrutura de computação segura para aplicações de IA. O FHEML é um complemento ao ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.
Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas
A complexidade de cálculo dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, resultando em uma demanda por poder computacional que ultrapassa em muito a oferta de recursos de computação existentes. Por exemplo, o treinamento do modelo GPT-3 requer um enorme poder computacional, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Esta escassez de poder computacional não só limita o progresso da tecnologia de IA, como também torna os modelos avançados de IA inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, e a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores, juntamente com a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, agrava ainda mais o problema da oferta de poder computacional. Os profissionais de IA enfrentam um dilema: ou compram hardware por conta própria ou alugam recursos em nuvem, necessitando urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
Uma rede de computação descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de computação economicamente acessível para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e contratos inteligentes distribuem as tarefas para os nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, que, após verificação, recebem recompensas em pontos. Esta solução melhora a eficiência na utilização de recursos e ajuda a resolver o problema de gargalos de computação em áreas como IA.
Além da rede de computação descentralizada universal, existem redes de computação dedicadas que se concentram no treinamento e na inferência de IA. As redes de computação descentralizadas oferecem um mercado de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização da computação. No ecossistema web3, as redes de computação descentralizadas desempenharão um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telefone, smartwatch e até dispositivos inteligentes em casa tenham a capacidade de executar IA - essa é a magia da Edge AI. Ela permite que o processamento ocorra na fonte de geração de dados, proporcionando baixa latência e processamento em tempo real, enquanto protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas cruciais, como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar — DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, enquanto o DePIN melhora a proteção da privacidade do usuário através do processamento local de dados, reduzindo o risco de vazamento de dados; o mecanismo econômico de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas preferidas para o lançamento de projetos. A alta TPS, baixos custos de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nesta blockchain pública ultrapassa os 10 bilhões de dólares, e vários projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.
IMO: Novo Paradigma de Lançamento de Modelos de IA
O conceito IMO foi proposto inicialmente por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de partilha de receitas, os desenvolvedores de modelos de IA encontram dificuldades em obter receitas contínuas a partir da utilização subsequente, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços, tornando difícil para os criadores originais rastrear o uso e, consequentemente, obter receitas. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA frequentemente carecem de transparência, dificultando a avaliação do seu verdadeiro valor por potenciais investidores e utilizadores, o que limita o reconhecimento no mercado e o potencial comercial dos modelos.
O IMO oferece um novo suporte financeiro e uma forma de compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelos modelos. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade dos modelos de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumenta a transparência e a confiança, incentiva a colaboração de código aberto, adapta-se às tendências do mercado de criptomoedas e dá impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial são promissores.
Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só pode compreender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo preferências por meio da interação com os usuários e oferecendo soluções personalizadas. Na ausência de instruções claras, o Agente de IA também pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.
Uma plataforma de aplicações nativas de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funções, aparência, som de robôs e conectem-se a bancos de dados externos, comprometendo-se a criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Usando tecnologia de IA generativa, empodera indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou modelos de linguagem de grande escala específicos, tornando a interpretação de papéis mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo o custo de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Com o agente de IA personalizado dessa plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como chat de vídeo, aprendizado de línguas, geração de imagens, entre outros.
Na fusão do Web3 com a IA, atualmente existe mais uma exploração da camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente da capacidade de computação descentralizada e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essas infraestruturas são gradualmente aprimoradas, temos razões para acreditar que a fusão do Web3 com a IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.