A fusão entre Web3 e IA: Construindo a próxima geração de infraestrutura da Internet

Web3, como um novo paradigma da Internet descentralizada, aberto e transparente, oferece uma oportunidade natural de fusão com a IA. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, os recursos de computação e dados da IA estão sob controle rigoroso, enfrentando desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e algoritmos opacos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologias distribuídas, injeta nova energia no desenvolvimento da IA por meio de redes de compartilhamento de capacidade computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode capacitar o Web3 com várias funcionalidades, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, 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 computacional.

Dados impulsionados: A base sólida da IA e Web3

Os dados são o motor central do desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas 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 obtenção de dados é elevado, tornando difícil para as pequenas e médias empresas suportarem.
• Os recursos de dados estão monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados.
• Os dados pessoais enfrentam o risco de vazamento e abuso.

Web3 pode resolver as dores do modelo tradicional com um novo paradigma de dados descentralizados:

• Os usuários podem vender a rede ociosa para empresas de IA, coletando dados da rede de forma descentralizada, limpando e transformando, para fornecer dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
• Adotar o modo "label to earn", incentivando trabalhadores globais através de tokens para participar na anotação de dados, reunindo conhecimento especializado global e aumentando a capacidade de análise de dados.
• A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para as partes que fornecem e demandam dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.

Apesar disso, a obtenção de dados no mundo real também apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a representatividade insuficientes, entre outros. Dados sintéticos podem ser a estrela do futuro na área de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, os dados sintéticos conseguem simular as propriedades de dados reais, servindo como um complemento efetivo aos dados reais, melhorando a eficiência do uso dos dados. Em áreas como condução autónoma, negociação no mercado financeiro e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação amadurecido.

Proteção de Privacidade: O Papel da FHE no Web3

Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a promulgação 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 suficientemente utilizados 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 total, que permite realizar operações de cálculo diretamente sobre dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é idêntico ao resultado da mesma operação realizada sobre dados em texto claro.

FHE fornece uma proteção sólida para a computação privada de IA, permitindo que a capacidade de cálculo da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente que não toca nos dados originais. Isso traz uma enorme 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 aprendizado de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Dessa forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, oferecendo uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.

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

Revolução da Potência de Cálculo: Computação AI em Redes Descentralizadas

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

Ao mesmo tempo, a utilização global de GPU é inferior a 40%, além do abrandamento no aumento do desempenho dos microprocessadores, e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de abastecimento e geopolíticos, tudo isso torna o problema da oferta de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA encontram-se em um dilema: ou compram hardware, ou alugam recursos em nuvem, eles precisam urgentemente de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.

Atualmente, já existem alguns projetos de redes de poder computacional descentralizadas baseadas em IA, que, ao agregar recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecem um mercado de poder computacional econômico e de fácil acesso para empresas de IA. As partes que necessitam de poder computacional podem publicar tarefas de computação na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas a nós mineradores que contribuem com poder computacional. Os mineradores executam as tarefas e enviam 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 computação descentralizada geral, existem algumas plataformas focadas no treinamento de IA e redes de computação especializadas em inferência de IA.

A rede de computação descentralizada oferece um mercado de poder computacional justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência de utilização do poder computacional. No ecossistema web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.

DePIN: Web3 capacitando Edge AI

Imagine que o seu telefone, smartwatch e até mesmo os dispositivos inteligentes em sua casa têm a capacidade de executar IA - essa é a magia da Edge AI. Ela permite que a computação ocorra na fonte de 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 está sendo aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma.

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

Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas de blockchain de escolha para a implementação de projetos. A alta TPS, baixas taxas de transação e inovações tecnológicas dessa blockchain pública oferecem um suporte robusto para os projetos DePIN. Atualmente, os projetos DePIN nesta blockchain pública têm um valor de mercado superior a 10 bilhões de dólares, e alguns projetos de renome já alcançaram avanços significativos.

IMO: Nova Paradigma de Lançamento de Modelos de IA

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

No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, 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 subsequente 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 a partir disso. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA geralmente carecem de transparência, o que dificulta a avaliação de seu verdadeiro valor por parte de investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial do modelo.

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

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

Agente de IA: A nova era da experiência interativa

O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações correspondentes para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem atuar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários através da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.

Alguns projetos estão a desenvolver plataformas de aplicações nativas de IA abertas, que oferecem um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, permitindo aos utilizadores configurar funcionalidades, aparência, som dos robôs, bem como conectar a bases de conhecimento externas, com o objetivo de criar um ecossistema de conteúdos de IA justo e aberto, utilizando tecnologia de IA generativa para capacitar indivíduos a tornarem-se super criadores. Estes projetos treinaram modelos de linguagem de grande dimensão especializados, tornando a representação de personagens mais humanizada; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo drasticamente os custos de síntese de voz, permitindo que a clonagem de voz seja realizada em apenas 1 minuto. Com estes agentes de IA personalizados, atualmente é possível aplicá-los em várias áreas, como conversas por vídeo, aprendizagem de línguas, geração de imagens, entre outras.

Na fusão entre Web3 e IA, atualmente a exploração está mais focada 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 e 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.