A fusão da IA e Web3: Construindo a infraestrutura da próxima geração da internet

Web3, como um novo paradigma da internet descentralizado, aberto e transparente, oferece oportunidades naturais de integração com a IA. Sob a arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA são rigorosamente controlados, enfrentando muitos desafios, como gargalos de capacidade de computação, vazamentos de privacidade e caixas-pretas algorítmicas. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologias distribuídas, pode injetar novos impulsos no desenvolvimento da IA através de redes de computação compartilhada, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode capacitar o Web3 de várias maneiras, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-trapaça, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e da capacidade de computação.

Dados impulsionados: A base da IA e Web3

Os dados são o motor que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma enorme quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não só fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.

Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas principais:

• O custo de aquisição de dados é elevado, tornando difícil para as pequenas e médias empresas suportá-lo.
• Os recursos de dados são monopolizados por gigantes tecnológicos, formando ilhas de dados.
• O risco de vazamento e abuso de dados pessoais.

O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados:

• Capturar 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, reunindo conhecimentos especializados de todo o mundo.
• A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para as partes que fornecem e necessitam de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.

No entanto, a aquisição de dados do mundo real também enfrenta alguns problemas, como a qualidade dos dados que varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a falta de representatividade. Os dados sintéticos podem ser um destaque no futuro do setor de dados da Web3. Com base em tecnologias de IA generativa e simulação, os dados sintéticos conseguem simular as características dos dados reais, servindo como uma complementação eficaz aos dados reais, 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 seu potencial de aplicação maduro.

Proteção de Privacidade: Aplicações de FHE no Web3

Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global. A introdução de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia reflete a rigorosa proteção da privacidade individual. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser utilizados plenamente devido a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.

FHE é a criptografia homomórfica completa, que permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de decifrar os dados, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado da mesma operação realizada em dados em texto claro.

FHE oferece uma proteção sólida para computação em privacidade de IA, permitindo que a potência de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz uma grande vantagem para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.

FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.

FHEML é um complemento ao ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza o cálculo sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.

Revolução da Computação: Computação AI em Redes Descentralizadas

A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a um aumento explosivo na demanda por poder de computação, muito além da oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um grande modelo de linguagem de uma conhecida empresa de IA requer um enorme poder de computação, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder de computação não só limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna esses modelos avançados praticamente inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.

Ao mesmo tempo, a utilização global de GPU é inferior a 40%, além da desaceleração na melhoria do desempenho dos microprocessadores e da escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, o que torna o problema da oferta de poder de computação ainda mais grave. Os profissionais de IA encontram-se em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, e eles precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.

A rede de computação descentralizada de IA, ao agregar recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece às empresas de IA um mercado de computação que é tanto econômico quanto fácil de acessar. Os demandantes de poder computacional podem publicar tarefas de computação na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder computacional. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, recebendo recompensas em pontos após a verificação. Esta solução melhora a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder computacional em áreas como a IA.

Além da rede de poder computacional descentralizada genérica, existem plataformas focadas no treinamento de IA e redes de poder computacional dedicadas à inferência de IA.

A rede de computação descentralizada oferece 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, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo a adesão de mais dapps inovadores e promovendo em conjunto o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.

DePIN: Web3 capacitando Edge AI

Imagine que o seu telemóvel, smartwatch e até os dispositivos inteligentes da sua casa têm a capacidade de executar IA - essa é a beleza da Edge AI. Ela permite que a computação ocorra na origem da geração de dados, alcançando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo que protege a privacidade do usuário. A tecnologia Edge AI já foi aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma.

No campo do Web3, temos um nome mais familiar - DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN pode melhorar a proteção da privacidade do usuário e reduzir o risco de vazamento de dados ao processar dados localmente; o mecanismo econômico nativo em Token do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.

Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas de blockchain pública preferidas para implantação de projetos. A alta TPS, os baixos custos de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain pública oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.

IMO: Lançamento de novo paradigma do modelo AI

O conceito de IMO foi inicialmente proposto por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.

No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de lucros, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e lançado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso posterior do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços. Os criadores originais têm dificuldade em rastrear o uso, quanto mais em obter receita. Além disso, o desempenho e a eficácia do modelo de IA muitas vezes carecem de transparência, o que torna difícil para investidores e usuários em potencial avaliarem seu verdadeiro valor, limitando o reconhecimento do mercado e o potencial comercial do modelo.

O IMO oferece uma nova forma de financiamento e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.

O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração de código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetou energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está na fase inicial de tentativa, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e a gama de participantes se expande, sua inovação e valor potencial merecem nossa expectativa.

Agente de IA: Uma nova era de experiência interativa

O Agente de IA é capaz de perceber o ambiente, realizar pensamento independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o apoio de modelos de linguagem de grande escala, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, como também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários através da interação e fornecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA consegue resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.

Uma plataforma nativa de aplicativos de IA oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo que os usuários configurem funções de robô, aparência, som e conectem-se a bancos de dados externos, empenhando-se em criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores com a tecnologia de IA generativa. A plataforma treinou um modelo de linguagem grande especializado, 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 AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como videochamadas, aprendizado de idiomas e geração de imagens.

Na fusão entre Web3 e IA, atualmente há mais exploração na camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente do poder computacional descentralizado, como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. Com a gradual melhoria dessas infraestruturas, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.