В последние два года развитие ИИ похоже на нажатие кнопки ускорения, этот эффект бабочки, вызванный Chatgpt, не только открыл новый мир генеративного искусственного интеллекта, но также вызвал огромные волны в области Web3.
С поддержкой концепции ИИ финансирование крипторынка значительно возросло. Только в первой половине 2024 года 64 проекта Web3+AI завершили финансирование, среди которых Zyber365 привлек 100 миллионов долларов в раунде A.
Вторичный рынок стал более процветающим, общая рыночная капитализация сектора ИИ достигла 48,5 миллиарда долларов, а объем торгов за 24 часа приближается к 8,6 миллиарда долларов. Прогресс в основных технологиях ИИ приносит значительные выгоды, например, после выпуска модели Sora от OpenAI средняя цена в секторе ИИ выросла на 151%. Эффект ИИ также распространился на сектор Мемов: первый концепт AI Agent MemeCoin GOAT быстро стал популярным, его оценка достигла 1,4 миллиарда долларов.
Исследования и темы, связанные с AI+Web3, также на пике популярности: от AI+Depin до AI Memecoin, от AI Agent до AI DAO, скорость смены новых нарративов просто ошеломляет.
Комбинация понятий AI+Web3, наполненная горячими деньгами и будущими фантазиями, неизбежно рассматривается как организованный брак слияния капитала. Нам трудно отличить под этой роскошной оболочкой, является ли это праздником спекулянтов или же настоящим преддверием технологических инноваций?
Чтобы ответить на этот вопрос, важно подумать о том, могут ли обе стороны извлечь взаимную выгоду и способствовать развитию друг друга. В этой статье будет рассмотрено, как Web3 может играть роль на всех этапах технологического стека ИИ и какие новые возможности ИИ может принести для Web3.
Перед тем как обсудить эту тему, нам необходимо понять технологический стек больших моделей ИИ:
Сбор данных и предварительная обработка
Обучение и дообучение модели
Выводы и применения
В ответ на болевые точки ИИ на различных этапах, Web3 в настоящее время постепенно формирует многоуровневую, взаимосвязанную экосистему.
Базовый уровень: экономика совместного использования вычислительной мощности и данных
Хэшрейт
Одной из главных затрат AI является вычислительная мощность и энергия, необходимая для обучения и вывода. Например, для обучения Meta's LLAMA3 требуется 16000 GPU NVIDIA H100, работающих в течение 30 дней, и инвестиции в оборудование составят от 400 до 700 миллионов долларов, а ежемесячное потребление энергии около 1,6 миллиарда киловатт-часов.
Первой областью, где Web3 пересекается с AI, является проект DePin по совместному использованию вычислительной мощности. Его основная логика заключается в следующем: позволяет индивидуумам или организациям с неиспользуемыми GPU-ресурсами децентрализованно вносить вклад в вычислительную мощность, повышая использование GPU через рынок спроса и предложения, подобный Uber, и предоставляя пользователям доступную и эффективную вычислительную мощность. В то же время механизм залога наказывает за нарушения.
Основные характеристики:
Сосредоточение неиспользуемых ресурсов GPU: такие как неиспользуемая вычислительная мощность сторонних дата-центров и криптодобывающих ферм.
Долгосрочный рынок вычислительных мощностей для ИИ: более подходит для вывода, а не для обучения, удовлетворяет потребности малых и средних вычислительных мощностей
Децентрализованное владение: владельцы ресурсов сохраняют контроль, гибко регулируя получение прибыли
Представленные проекты включают io.net, Aethir, Akash, Render Network и другие.
Данные
Данные являются основой ИИ. На данный момент проблема спроса на данные для ИИ в основном проявляется в следующем:
Жажда данных: требуется огромное количество входных данных
Повышение требований к качеству данных
Проблемы конфиденциальности и соблюдения
Высокая стоимость обработки
Решения Web3 включают:
Сбор данных: получение личных данных пользователей с низкими затратами через механизмы стимулирования, такие как Grass, Vana и т.д.
Предобработка данных: использование децентрализованного механизма стимулов для аннотирования данных, таких как Synesis, Sapien и другие.
Конфиденциальность и безопасность данных: использование технологий TEE, FHE, ZK для защиты чувствительных данных, таких как Super Protocol, BasedAI и другие
Хранение данных: решение проблемы доступности данных в цепочке, таких как 0g.AI и другие.
Посредник: Обучение и вывод модели
Децентрализованный рынок открытых моделей
Web3 предлагает создание децентрализованного рынка моделей с открытым исходным кодом, токенизацию моделей и распределение будущих доходов. Например, проекты Bittensor, ORA, Sentient и другие.
Проверяемое умозаключение
С использованием технологий, таких как ZK-доказательства, на блокчейне можно проводить не требующую разрешения проверку вычислений AI-моделей. Основные технологии включают zkML, opML, TeeML и др.
уровень приложения: AI агент
Текущие приоритеты развития ИИ сместились от возможностей моделей к ИИ-агентам. Вклад Web3 в этом направлении включает:
Децентрализация: создание механизмов стимулов и наказаний через PoS и другие механизмы, способствующих демократизации системы Agent
Холодный запуск: помощь проектам потенциального AI Agent в получении раннего финансирования
такие проекты, как Virtual Protocol, Spectral и др.
Искусственный интеллект в Web3
Влияние ИИ на Web3 очевидно, в первую очередь проявляется в:
ИИ и финансы на блокчейне
ИИ и криптоэкономика: ИИ-агент может самостоятельно выполнять транзакции в блокчейне, помогать в управлении активами, оптимизировать торговый опыт и т.д.
ИИ и безопасность сделок на блокчейне: улучшение мониторинга сделок и анализа рисков
ИИ и инфраструктура на блокчейне
ИИ и данные на блокчейне: предоставление более интеллектуальных инструментов для анализа данных
Искусственный интеллект и разработка & аудит: упрощение процесса разработки смарт-контрактов, повышение эффективности аудита
ИИ и новая нарратив в Web3
NFT: внедрить креативность в генеративные NFT
GameFi: Повышение эффективности производства контента игр и инновационности
DAO: помощь в управлении сообществом и принятии решений
Отношение ИИ и Web3 можно уподобить башне и площади. ИИ представляет собой высоко централизованные технологические возможности, в то время как Web3 представляет собой децентрализованную инновационную экосистему.
Смысл сочетания обоих заключается в:
Web3 создает более прозрачную и справедливую среду для развития ИИ благодаря токеномике, децентрализованному управлению и другим механизмам.
ИИ вносит новую жизнь в Web3, снижает порог использования и приносит больше инновационных возможностей
Хотя у ИИ и Web3 разные пути развития, их конечная цель состоит в том, чтобы технологии лучше служили человечеству. Мы с нетерпением ожидаем, что ИИ и Web3 создадут еще больше удивительных искр.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
7 Лайков
Награда
7
3
Поделиться
комментарий
0/400
MeltdownSurvivalist
· 9ч назад
Будут играть для лохов снова новый трюк.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DaisyUnicorn
· 9ч назад
Этот бум ИИ похож на то, как неудачники перестали выращивать лук и начали сажать подсолнухи. Интересно~
AI+Web3: Слияние башен и площадей Исследование Децентрализация AI экосистемы
AI+Web3: Башни и площади
В последние два года развитие ИИ похоже на нажатие кнопки ускорения, этот эффект бабочки, вызванный Chatgpt, не только открыл новый мир генеративного искусственного интеллекта, но также вызвал огромные волны в области Web3.
С поддержкой концепции ИИ финансирование крипторынка значительно возросло. Только в первой половине 2024 года 64 проекта Web3+AI завершили финансирование, среди которых Zyber365 привлек 100 миллионов долларов в раунде A.
Вторичный рынок стал более процветающим, общая рыночная капитализация сектора ИИ достигла 48,5 миллиарда долларов, а объем торгов за 24 часа приближается к 8,6 миллиарда долларов. Прогресс в основных технологиях ИИ приносит значительные выгоды, например, после выпуска модели Sora от OpenAI средняя цена в секторе ИИ выросла на 151%. Эффект ИИ также распространился на сектор Мемов: первый концепт AI Agent MemeCoin GOAT быстро стал популярным, его оценка достигла 1,4 миллиарда долларов.
Исследования и темы, связанные с AI+Web3, также на пике популярности: от AI+Depin до AI Memecoin, от AI Agent до AI DAO, скорость смены новых нарративов просто ошеломляет.
Комбинация понятий AI+Web3, наполненная горячими деньгами и будущими фантазиями, неизбежно рассматривается как организованный брак слияния капитала. Нам трудно отличить под этой роскошной оболочкой, является ли это праздником спекулянтов или же настоящим преддверием технологических инноваций?
Чтобы ответить на этот вопрос, важно подумать о том, могут ли обе стороны извлечь взаимную выгоду и способствовать развитию друг друга. В этой статье будет рассмотрено, как Web3 может играть роль на всех этапах технологического стека ИИ и какие новые возможности ИИ может принести для Web3.
! AI+Web3: Башни и площади
Возможности Web3 в рамках AI-стека
Перед тем как обсудить эту тему, нам необходимо понять технологический стек больших моделей ИИ:
В ответ на болевые точки ИИ на различных этапах, Web3 в настоящее время постепенно формирует многоуровневую, взаимосвязанную экосистему.
Базовый уровень: экономика совместного использования вычислительной мощности и данных
Хэшрейт
Одной из главных затрат AI является вычислительная мощность и энергия, необходимая для обучения и вывода. Например, для обучения Meta's LLAMA3 требуется 16000 GPU NVIDIA H100, работающих в течение 30 дней, и инвестиции в оборудование составят от 400 до 700 миллионов долларов, а ежемесячное потребление энергии около 1,6 миллиарда киловатт-часов.
Первой областью, где Web3 пересекается с AI, является проект DePin по совместному использованию вычислительной мощности. Его основная логика заключается в следующем: позволяет индивидуумам или организациям с неиспользуемыми GPU-ресурсами децентрализованно вносить вклад в вычислительную мощность, повышая использование GPU через рынок спроса и предложения, подобный Uber, и предоставляя пользователям доступную и эффективную вычислительную мощность. В то же время механизм залога наказывает за нарушения.
Основные характеристики:
Представленные проекты включают io.net, Aethir, Akash, Render Network и другие.
Данные
Данные являются основой ИИ. На данный момент проблема спроса на данные для ИИ в основном проявляется в следующем:
Решения Web3 включают:
Сбор данных: получение личных данных пользователей с низкими затратами через механизмы стимулирования, такие как Grass, Vana и т.д.
Предобработка данных: использование децентрализованного механизма стимулов для аннотирования данных, таких как Synesis, Sapien и другие.
Конфиденциальность и безопасность данных: использование технологий TEE, FHE, ZK для защиты чувствительных данных, таких как Super Protocol, BasedAI и другие
Хранение данных: решение проблемы доступности данных в цепочке, таких как 0g.AI и другие.
Посредник: Обучение и вывод модели
Децентрализованный рынок открытых моделей
Web3 предлагает создание децентрализованного рынка моделей с открытым исходным кодом, токенизацию моделей и распределение будущих доходов. Например, проекты Bittensor, ORA, Sentient и другие.
Проверяемое умозаключение
С использованием технологий, таких как ZK-доказательства, на блокчейне можно проводить не требующую разрешения проверку вычислений AI-моделей. Основные технологии включают zkML, opML, TeeML и др.
уровень приложения: AI агент
Текущие приоритеты развития ИИ сместились от возможностей моделей к ИИ-агентам. Вклад Web3 в этом направлении включает:
такие проекты, как Virtual Protocol, Spectral и др.
Искусственный интеллект в Web3
Влияние ИИ на Web3 очевидно, в первую очередь проявляется в:
ИИ и финансы на блокчейне
ИИ и криптоэкономика: ИИ-агент может самостоятельно выполнять транзакции в блокчейне, помогать в управлении активами, оптимизировать торговый опыт и т.д.
ИИ и безопасность сделок на блокчейне: улучшение мониторинга сделок и анализа рисков
ИИ и инфраструктура на блокчейне
ИИ и данные на блокчейне: предоставление более интеллектуальных инструментов для анализа данных
Искусственный интеллект и разработка & аудит: упрощение процесса разработки смарт-контрактов, повышение эффективности аудита
ИИ и новая нарратив в Web3
NFT: внедрить креативность в генеративные NFT
GameFi: Повышение эффективности производства контента игр и инновационности
DAO: помощь в управлении сообществом и принятии решений
! AI+Web3: Башни и площади
Значение сочетания AI+Web3: Башни и площади
Отношение ИИ и Web3 можно уподобить башне и площади. ИИ представляет собой высоко централизованные технологические возможности, в то время как Web3 представляет собой децентрализованную инновационную экосистему.
Смысл сочетания обоих заключается в:
Хотя у ИИ и Web3 разные пути развития, их конечная цель состоит в том, чтобы технологии лучше служили человечеству. Мы с нетерпением ожидаем, что ИИ и Web3 создадут еще больше удивительных искр.
! AI+Web3: Башни и площади