La fusión de la IA y Web3: Construyendo la nueva infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión natural con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, la IA enfrenta desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtración de privacidad y algoritmos de caja negra. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar nueva energía para el desarrollo de la IA a través de redes de capacidad de cálculo compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción del ecosistema. Explorar la combinación de ambos es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de datos y capacidad de cálculo.
Datos impulsados: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas:
El costo de adquisición de datos es elevado, lo que dificulta a las pequeñas y medianas empresas asumirlo.
Los recursos de datos están monopolizados por gigantes tecnológicos, creando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso.
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Los usuarios pueden vender su red ociosa a empresas de IA, para la recolección descentralizada de datos de red, proporcionando datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adoptar el modelo "label to earn", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos a través de tokens, reuniendo conocimientos profesionales globales y mejorando la capacidad de análisis de datos.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de negociación público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta problemas, como la calidad desigual, la gran dificultad de procesamiento, y la falta de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y regulaciones como el GDPR de la UE reflejan una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE (encriptación homomórfica completa) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar, y el resultado del cálculo coincide con el resultado del cálculo de datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo privado de IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento y razonamiento de modelos sin acceder al entorno de datos originales, lo que brinda una gran ventaja a las empresas de IA.
FHEML admite el procesamiento de datos y modelos cifrados durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación segura para aplicaciones de IA. FHEML complementa a ZKML, que prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cómputo: IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Esto no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores. La tasa de utilización de GPU a nivel global es inferior al 40%, y la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores, junto con la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, agrava aún más el problema de la oferta de potencia de cálculo.
Una red de computación descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos de todo el mundo para proporcionar un mercado de computación económicamente accesible a las empresas de IA. Los demandantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia de cálculo; los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de las redes de computación descentralizada de propósito general, también existen redes de computación dedicadas que se centran en el entrenamiento y la inferencia de inteligencia artificial. Las redes de computación descentralizada ofrecen un mercado de computación justo y transparente, rompen monopolios, reducen las barreras de entrada y mejoran la eficiencia del uso de la computación. En el ecosistema Web3, las redes de computación descentralizada desempeñarán un papel clave, atrayendo a más dapps innovadores para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial.
DePIN: Web3 empodera la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma. En el ámbito de Web3, lo llamamos DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN, al procesar los datos localmente, mejora la protección de la privacidad del usuario y reduce el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo económico nativo de tokens de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una cierta cadena pública, convirtiéndose en una de las plataformas de despliegue de proyectos más elegidas. La alta TPS, bajas tarifas de transacción e innovaciones tecnológicas de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, el valor de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación de un nuevo paradigma de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo en primer lugar, tokenizando modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, la transparencia del rendimiento y la efectividad del modelo es insuficiente, lo que limita el reconocimiento del mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona un nuevo soporte financiero y un método de compartición de valor para modelos de IA de código abierto, los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir los ingresos futuros del modelo. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los poseedores de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y aporta impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el ámbito de participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente AI puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y tomar acciones para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje de gran tamaño, el Agente AI no solo entiende el lenguaje natural, sino que también puede planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias a través de la interacción con los usuarios y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente AI puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto completo de herramientas de creación fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, voz de los robots y conectar bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. La plataforma entrena modelos de lenguaje grandes específicamente diseñados, haciendo que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz acelera la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo el costo de la síntesis de voz en un 99%, logrando la clonación de voz en solo 1 minuto. Al utilizar esta plataforma para personalizar AI Agent, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
La actual fusión de Web3 y AI se centra más en la exploración de la capa de infraestructura, como la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, la custodia de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la validación de modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio e innovadoras servicios.
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La fusión de AI y Web3: exploración clave para construir la infraestructura de Internet de nueva generación
La fusión de la IA y Web3: Construyendo la nueva infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, abierto y transparente, presenta oportunidades de fusión natural con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, la IA enfrenta desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtración de privacidad y algoritmos de caja negra. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede proporcionar nueva energía para el desarrollo de la IA a través de redes de capacidad de cálculo compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción del ecosistema. Explorar la combinación de ambos es crucial para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de datos y capacidad de cálculo.
Datos impulsados: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan digerir grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y utilización de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas:
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Sin embargo, la obtención de datos del mundo real también presenta problemas, como la calidad desigual, la gran dificultad de procesamiento, y la falta de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento efectivo para mejorar la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y regulaciones como el GDPR de la UE reflejan una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a los riesgos de privacidad, lo que limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE (encriptación homomórfica completa) permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar, y el resultado del cálculo coincide con el resultado del cálculo de datos en texto claro. FHE proporciona una sólida protección para el cálculo privado de IA, permitiendo que la potencia de cálculo de la GPU ejecute tareas de entrenamiento y razonamiento de modelos sin acceder al entorno de datos originales, lo que brinda una gran ventaja a las empresas de IA.
FHEML admite el procesamiento de datos y modelos cifrados durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación segura para aplicaciones de IA. FHEML complementa a ZKML, que prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cómputo: IA en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Esto no solo limita el progreso de la tecnología de IA, sino que también hace que los modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores. La tasa de utilización de GPU a nivel global es inferior al 40%, y la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores, junto con la escasez de chips causada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, agrava aún más el problema de la oferta de potencia de cálculo.
Una red de computación descentralizada de IA agrega recursos de GPU ociosos de todo el mundo para proporcionar un mercado de computación económicamente accesible a las empresas de IA. Los demandantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia de cálculo; los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de las redes de computación descentralizada de propósito general, también existen redes de computación dedicadas que se centran en el entrenamiento y la inferencia de inteligencia artificial. Las redes de computación descentralizada ofrecen un mercado de computación justo y transparente, rompen monopolios, reducen las barreras de entrada y mejoran la eficiencia del uso de la computación. En el ecosistema Web3, las redes de computación descentralizada desempeñarán un papel clave, atrayendo a más dapps innovadores para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial.
DePIN: Web3 empodera la IA en el borde
Edge AI permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real y de baja latencia, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma. En el ámbito de Web3, lo llamamos DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario; DePIN, al procesar los datos localmente, mejora la protección de la privacidad del usuario y reduce el riesgo de filtraciones de datos. El mecanismo económico nativo de tokens de Web3 puede incentivar a los nodos DePIN a proporcionar recursos de cálculo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una cierta cadena pública, convirtiéndose en una de las plataformas de despliegue de proyectos más elegidas. La alta TPS, bajas tarifas de transacción e innovaciones tecnológicas de esta cadena pública brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, el valor de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación de un nuevo paradigma de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo en primer lugar, tokenizando modelos de IA. En el modelo tradicional, los desarrolladores de modelos de IA tienen dificultades para obtener ingresos continuos de su uso posterior, la transparencia del rendimiento y la efectividad del modelo es insuficiente, lo que limita el reconocimiento del mercado y el potencial comercial.
IMO proporciona un nuevo soporte financiero y un método de compartición de valor para modelos de IA de código abierto, los inversores pueden comprar tokens IMO para compartir los ingresos futuros del modelo. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los poseedores de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO mejora la transparencia y la confianza, fomenta la colaboración de código abierto, se adapta a las tendencias del mercado de criptomonedas y aporta impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, IMO se encuentra en una etapa inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el ámbito de participación, su innovación y valor potencial son dignos de expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente AI puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y tomar acciones para lograr objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje de gran tamaño, el Agente AI no solo entiende el lenguaje natural, sino que también puede planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias a través de la interacción con los usuarios y proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente AI puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto completo de herramientas de creación fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, voz de los robots y conectar bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. La plataforma entrena modelos de lenguaje grandes específicamente diseñados, haciendo que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz acelera la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo el costo de la síntesis de voz en un 99%, logrando la clonación de voz en solo 1 minuto. Al utilizar esta plataforma para personalizar AI Agent, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
La actual fusión de Web3 y AI se centra más en la exploración de la capa de infraestructura, como la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad de los datos, la custodia de modelos en la cadena, el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada y la validación de modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen, la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio e innovadoras servicios.