Інтеграція Web3 та AI: побудова децентралізованої інтелектуальної екосистеми

Нещодавно на Всесвітньому урядовому саміті в Дубаї один із лідерів технологічної сфери висунув концепцію "суверенний ШІ". Це викликало роздуми: як побудувати систему ШІ, яка відповідає інтересам та вимогам криптоспільноти? Відповідь, можливо, полягає в поєднанні Web3 та ШІ.

Засновник Ethereum у статті виклав синергію між криптотехнологіями та ШІ: децентралізація криптовалют може врівноважити централізовані тенденції ШІ; прозорість, яку забезпечує криптовалюта, може компенсувати непрозорість ШІ; блокчейн сприяє зберіганню та відстеженню даних, необхідних для ШІ. Ця синергія пронизує всю галузеву структуру Web3+AI.

Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використати технології блокчейн для вирішення проблем інфраструктури в індустрії ШІ, а небагато проектів використовують ШІ для вирішення конкретних проблем застосувань Web3. Поєднання Web3 та ШІ в основному проявляється в чотирьох аспектах:

1. Шар потужності: активізація потужності

Останніми роками обсяг обчислювальної потужності, необхідної для навчання великих моделей ШІ, зріс експоненціально, значно перевищуючи закон Мура. Це призвело до дисбалансу попиту та пропозиції на обчислювальну потужність, ціни на апаратуру, таку як GPU, різко зросли, що підвищило вартість обчислювальної потужності. Однак на ринку існує багато незайнятих середньо- і низькорівневих обчислювальних апаратів. Будуючи дистрибутивну мережу обчислювальної потужності за допомогою Web3, можна інтегрувати ці незайняті ресурси, задовольняючи різноманітні потреби у застосуванні ШІ, одночасно значно знижуючи витрати.

Сегментація шару обчислювальної потужності включає:

• Загальна Децентралізація обчислювальної потужності
• Спеціалізовані децентралізовані обчислювальні потужності для навчання ШІ
• Спеціалізовані децентралізовані обчислення для AI-інференції
• 3D рендеринг спеціалізовані Децентралізація обчислювальні потужності

Переваги активізації обчислювальних ресурсів Web3+AI полягають у тому, що поєднання токенних стимулів полегшує розширення мережевих масштабів, а також має низькі витрати на обчислювальні ресурси та високу вартість-ефективність, що може задовольнити потреби в обчислювальних ресурсах середнього та нижнього рівнів.

2. Дані: активи даних

Дані є основним ресурсом ШІ. У традиційній моделі лише великі підприємства можуть отримувати величезні обсяги даних користувачів, звичайним стартапам важко отримати широкий доступ до даних, і користувачі також не можуть з цього отримати вигоду. Модель Web3+AI може зробити процеси збору даних, їх маркування, розподіленого зберігання тощо більш економічними та прозорими, а також принести користь користувачам.

Через дистрибутивну мережу Web3 та механізм стимулювання токенами можна використовувати краудсорсинг для отримання якісних та широких даних за низькою ціною.

Проекти, що стосуються даних, в основному включають:

• Збір даних
• Торгівля даними
• Позначення даних
• Джерело даних блокчейну
• Децентралізоване зберігання

Ці проекти стикаються з більшими викликами при розробці економічних моделей токенів, оскільки дані важче стандартизувати, ніж обчислювальна потужність.

3. Платформений рівень: платформна вартість активів

Більшість проектів платформного типу має на меті інтеграцію різних ресурсів індустрії штучного інтелекту, агрегування даних, обчислювальної потужності, моделей, розробників, блокчейну та інших елементів, вирішуючи різноманітні потреби навколо платформи. Наприклад, є проекти, які зосереджуються на створенні платформи для роботи з zkML, яка використовує криптографічні технології для перевірки правильності виконання висновків моделей, вирішуючи проблему чорної скриньки в AI.

Існують також проекти, що прагнуть побудувати блокчейн-мережі, спеціально призначені для штучного інтелекту, з'єднуючи різноманітні ресурси, надаючи універсальні компоненти та SDK, щоб сприяти швидкому розвитку Web3+AI додатків. Крім того, деякі платформи зосереджені на створенні мережі AI Agent, щоб підтримувати різні сценарії застосування.

Платформні проекти в основному захоплюють цінність платформи через токени, заохочуючи всі сторони до спільного будівництва. Це дуже корисно для процесу розвитку стартапів з 0 до 1, оскільки може знизити труднощі у пошуку партнерів.

4. Застосунковий рівень: монетизація цінності AI

Більшість проектів на рівні застосунків використовують ШІ для вирішення проблем, з якими стикаються програми Web3. Засновник Ethereum запропонував два значущі напрямки:

1. Штучний інтелект як учасник Web3:

   • У Web3 іграх ШІ може допомогти гравцям швидко зрозуміти правила та ефективно виконувати завдання
   • У децентралізованих біржах штучний інтелект уже відіграє важливу роль у арбітражній торгівлі
   • В прогнозних ринках AI Agent може аналізувати велику кількість даних, щоб надати користувачам моделі прогнозування подій.

2. Створення масштабованого децентралізованого приватного ШІ: Вирішення занепокоєння користувачів щодо чорної скриньки ШІ, упередженості та обману. Створення штучного інтелекту, подібного до проекту Web3, що надає спільноті дистрибутивні права управління, можливо, буде легше прийняти.

Наразі в шарі застосувань Web3+AI ще не з'явилося видатних еталонних проектів.

Висновок

Сфера Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, і в індустрії існують розбіжності щодо перспектив її розвитку. Ми сподіваємося, що поєднання Web3 та AI зможе створити продукти, які є більш цінними, ніж централізований AI, звільнивши AI від ярликів "контроль гігантів" та "монополія", реалізуючи "спільне управління AI" більш комунітарним способом. Можливо, в процесі більш глибокої участі та управління людство відчуватиме до AI як повагу, так і зменшить страх.