Інтеграція Web3 та AI: побудова децентралізованої інтелектуальної екосистеми

Нещодавно концепція "суверенного ШІ" викликала широкі дискусії. У цьому контексті, як побудувати AI-систему, яка відповідатиме інтересам і вимогам криптоспільноти, стало гарячою темою. Одним з можливих рішень є реалізація через Web3+AI.

Засновник Ethereum у статті пояснив синергію між AI та криптотехнологіями: децентралізовані характеристики криптотехнологій можуть збалансувати централізовану тенденцію AI; прозорість криптотехнологій може компенсувати непрозорість AI; а блокчейн сприяє зберіганню та відстеженню даних, необхідних для AI. Ця синергія пронизує всю індустріальну екосистему Web3+AI.

Наразі більшість проектів Web3+AI прагнуть використовувати технології блокчейн для вирішення проблем інфраструктури в індустрії AI, а небагато проектів намагаються використовувати AI для вирішення конкретних проблем у додатках Web3. Екосистема промисловості Web3+AI переважно охоплює такі чотири аспекти:

1. Шар обчислювальної потужності: активізація обчислювальних активів

Зі зростанням обсягу обчислювальних потужностей, необхідних для навчання великих моделей ШІ, попит і пропозиція на обчислювальні потужності стали не збалансованими, що призвело до швидкого зростання цін на апаратуру. Будуючи розподілену мережу обчислювальних потужностей за допомогою Web3, можна ефективно використовувати невикористовувані ресурси середнього та низького рівня апаратного забезпечення, що суттєво знижує витрати на обчислювальні потужності ШІ. Ця сфера включає в себе загальні децентралізовані обчислювальні потужності, спеціалізовані обчислювальні потужності для навчання та інференції ШІ, а також підрозділи обчислювальних потужностей для 3D-рендерингу.

2. Дані: активізація даних

Дані є основою розвитку ШІ. Поєднання Web3+AI може забезпечити більш низькі витрати, більш прозорі процеси збору, маркування та розподілу даних, одночасно дозволяючи звичайним користувачам отримувати вигоду. Відповідні проекти охоплюють збори даних, торгівлю, маркування, джерела даних блокчейну та децентралізоване зберігання.

3. Платформений рівень: платформна вартість активів

Платформенні проекти мають на меті інтеграцію різноманітних ресурсів AI-індустрії, з'єднуючи дані, обчислювальну потужність, моделі, розробників та децентралізацію, а також інші ресурси. Деякі проекти зосереджені на створенні платформи для zkML, щоб підвищити довіру та прозорість машинного навчання. Інші проекти прагнуть розробити спеціалізовану AI публічну блокчейн або другий рівень мережі, щоб забезпечити швидку побудову та розвиток інфраструктури для Web3+AI застосунків.

4. Рівень застосування: активізація цінності штучного інтелекту

Проекти на прикладному рівні в основному зосереджені на використанні штучного інтелекту для вирішення конкретних проблем у Web3-додатках. Наприклад, штучний інтелект може бути учасником Web3-ігор, здійснюючи арбітражні交易 на DEX, або пропонуючи аналітичні прогнози на ринках прогнозів. Іншим важливим напрямком є створення масштабованого децентралізованого приватного штучного інтелекту, що підвищує довіру користувачів до штучного інтелекту через управління спільнотою.

Хоча сфера Web3+AI все ще перебуває на ранній стадії, у галузі існують різні погляди на її перспективи розвитку, але цей напрямок безсумнівно вартий тривалого спостереження. Ми сподіваємося, що поєднання Web3 та AI зможе створити більш цінні продукти, ніж централізований AI, звільнивши AI від ярликів "контролю гігантів" та "монополії", реалізуючи "спільне управління AI" у більш спільнотному форматі. У цьому процесі людство, можливо, зможе ближче брати участь у управлінні AI, водночас відчуваючи більше благоговіння перед ним і зменшуючи непотрібний страх.