Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 atraiu ampla atenção global. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações para diversos setores. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA atingiu 200 bilhões de dólares, com gigantes como OpenAI e Character.AI liderando a onda.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede emergente, está a mudar a forma como as pessoas percebem e utilizam a internet. O Web3 baseia-se na tecnologia blockchain, realizando o compartilhamento e controle de dados através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído, entre outros, conferindo aos usuários o controle sobre os dados. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atinge os 25 trilhões, com projetos como Bitcoin, Ethereum, entre outros, a surgir constantemente.
A combinação de IA e Web3 tornou-se um foco de atenção tanto no Ocidente quanto no Oriente, e como integrar os dois é uma questão que vale a pena explorar. Este artigo irá discutir o estado atual de desenvolvimento do AI+Web3, seu valor potencial e impacto, fornecendo referências para investidores e profissionais.
Dois, Formas de Interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os lados de uma balança, a IA melhora a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Vamos analisar os desafios e as oportunidades de ambos, explorando como podem resolver esses problemas mutuamente.
2.1 Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os elementos-chave da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados.
Poder de cálculo: Tarefas de IA necessitam de uma forte capacidade de cálculo para processar grandes quantidades de dados. Nos últimos anos, o desenvolvimento de hardware como GPU impulsionou o aumento do poder de cálculo, com a Nvidia a ocupar uma grande quota de mercado.
Algoritmo: O núcleo do sistema de IA, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são cruciais para o desempenho da IA, e a inovação constante pode melhorar a precisão e a capacidade de generalização.
Dados: O sistema de IA treina modelos aprendendo padrões e regras nos dados. Conjuntos de dados ricos ajudam a melhorar a precisão e a capacidade de generalização do modelo.
Os principais dilemas enfrentados pela IA incluem:
O custo de aquisição e gestão de poder de computação é elevado, representando um desafio especialmente para startups e desenvolvedores individuais.
Os algoritmos de aprendizagem profunda necessitam de grandes quantidades de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade dos modelos é insuficiente.
Dificuldade na obtenção de dados de alta qualidade e diversificados, sendo que em certos domínios os dados são sensíveis e difíceis de obter.
As características de caixa preta dos modelos de IA suscitaram a preocupação pública, e algumas aplicações necessitam de processos de decisão que sejam explicáveis e rastreáveis.
Muitos projetos de IA têm modelos de negócios pouco claros, o que deixa os empreendedores confusos.
2.2 Os desafios enfrentados pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos:
A capacidade de análise de dados necessita de melhoria.
A experiência do usuário do produto é bastante insatisfatória
Alto risco de vulnerabilidades de código de contratos inteligentes e ataques de hackers
A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para se desenvolver nessas áreas:
Análise e previsão de dados: A IA pode extrair informações valiosas de grandes volumes de dados, proporcionando previsões e suporte à decisão mais precisos em áreas como DeFi.
Otimização da experiência do utilizador: a IA pode analisar dados dos utilizadores, fornecer recomendações personalizadas e serviços personalizados, melhorando a experiência do utilizador.
Aumento da segurança: A IA pode ser utilizada para detectar ataques cibernéticos, identificar comportamentos anormais e fornecer uma proteção de segurança mais robusta.
Proteção de privacidade: A IA pode ser aplicada à criptografia de dados e ao cálculo de privacidade, protegendo as informações pessoais dos usuários.
Auditoria de contratos inteligentes: a IA pode realizar auditorias automatizadas de contratos e deteção de vulnerabilidades, melhorando a segurança dos contratos.
Três, Análise da Situação Atual dos Projetos AI+Web3
Os projetos AI+Web3 abordam principalmente duas direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de IA e utilizar a tecnologia de IA para servir projetos Web3. Vários projetos como Io.net, Gensyn e Ritual estão explorando este caminho.
3.1 Web3 impulsiona a IA
3.1.1 Computação descentralizada
O surgimento do ChatGPT desencadeou uma onda de entusiasmo pela IA, mas também trouxe à tona o problema da escassez de GPUs. Para resolver essa questão, alguns projetos Web3 como Akash, Render, Gensyn, entre outros, tentam oferecer serviços de computação descentralizada. Esses projetos incentivam os usuários a fornecerem potência de GPU ociosa por meio de tokens, apoiando clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente:
Fornecedores de serviços em nuvem: grandes fornecedores de serviços em nuvem e fornecedores de serviços em nuvem GPU
Mineradores de criptomoedas: potência de GPU ociosa
Grandes empresas: compra de GPU ocioso para a estratégia de layout
Os projetos de computação descentralizada dividem-se em duas categorias:
Usado para raciocínio de IA: como Render, Akash, Aethir, etc.
Usado para treino de IA: como io.net, Gensyn, etc.
Esses projetos atraem fornecedores e usuários através de incentivos em tokens, formando um ciclo virtuoso. O valor do token mantém-se alinhado com o crescimento dos participantes, atraindo mais participação.
3.1.2 Modelo de Algoritmo Descentralizado
A rede de modelos de algoritmos descentralizados é um mercado de serviços de algoritmos de IA, conectando diferentes modelos de IA. Quando os usuários fazem perguntas, o mercado seleciona o modelo mais adequado para responder.
Comparado a modelos únicos como o ChatGPT, redes de algoritmos descentralizados como o Bittensor têm um potencial muito maior. Elas permitem que múltiplos modelos colaborem, oferecendo as melhores soluções para diferentes problemas.
3.1.3 Coleta de dados descentralizada
Os dados são cruciais para o treinamento de modelos de IA. No entanto, as plataformas Web2 muitas vezes proíbem a coleta de dados para treinamento de IA ou vendem dados dos usuários sem compartilhar lucros.
Alguns projetos Web3 realizam a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens. Por exemplo, o PublicAI permite que os usuários contribuam e verifiquem dados, recebendo recompensas em tokens. Outros projetos como Ocean, Hivemapper, entre outros, também estão explorando modos semelhantes.
3.1.4 ZK protege a privacidade dos usuários na IA
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode resolver o conflito entre proteção da privacidade e compartilhamento de dados. ZKML permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais.
Projetos como o BasedAI estão a explorar a integração de FHE com LLM para proteger a privacidade dos dados dos utilizadores. Isto oferece novas possibilidades para aplicações de IA em áreas sensíveis como a saúde e as finanças.
3.2 AI impulsiona o Web3
A ajuda da IA na indústria Web3 reflete-se principalmente em:
3.2.1 Análise de Dados e Previsão
Muitos projetos Web3 integram serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões aos usuários. Por exemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, BullBear AI prevê tendências de preços. Numerai organiza competições de previsão de ações com IA, e Arkham oferece análise de dados em cadeia.
3.2.2 Serviços Personalizados
Os projetos Web3 otimizam a experiência do usuário através da integração de AI. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL, Followin e IQ.wiki integram o ChatGPT para resumir conteúdos, e o NFPrompt utiliza AI para simplificar a criação de NFTs.
3.2.3 Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA pode identificar de forma eficiente e precisa vulnerabilidades no código de contratos inteligentes. Projetos como 0x0.ai oferecem ferramentas de auditoria de contratos inteligentes baseadas em IA, utilizando aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais.
Além disso, há projetos como PAAL que ajudam a criar bots de IA personalizados, e Hera que oferece um agregador DEX multi-chain baseado em IA, contribuindo para o desenvolvimento do Web3 a partir da camada de ferramentas.
Quatro, Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
4.1 Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Os projetos de computação descentralizada enfrentam os seguintes desafios:
Desempenho e estabilidade: nós distribuídos podem ter latência e instabilidade.
Correspondência de recursos: o desequilíbrio entre oferta e procura pode levar à escassez de recursos ou à incapacidade de satisfazer a demanda.
Complexidade de uso: os usuários precisam entender conhecimentos sobre redes distribuídas, contratos inteligentes, entre outros.
Difícil de usar para treino de IA: o treino de grandes modelos requer uma enorme quantidade de dados e largura de banda, e a computação descentralizada tem dificuldade em atender a esses requisitos.
A vantagem da Nvidia é difícil de superar: o ecossistema de software CUDA e a comunicação multi-GPU NVLink são fundamentais.
A computação descentralizada atualmente é mais adequada para inferência de IA e treinamento de pequenos modelos, sendo difícil realizar o treinamento de grandes modelos.
4.2 A combinação de AI+Web3 é relativamente rudimentar
Atualmente, os projetos de AI+Web3 enfrentam os seguintes problemas:
Aplicações superficiais: A maioria dos projetos utiliza a IA apenas de forma simples para aumentar a eficiência, carecendo de uma fusão profunda.
Marketing exagerado: Alguns projetos aplicam IA apenas em áreas limitadas, promovendo excessivamente o conceito.
Falta de inovação: falta de soluções inovadoras que integrem nativamente a IA e as criptomoedas.
4.3 A economia dos tokens torna-se um amortecedor na narrativa de projetos de IA
Muitos projetos de AI+Web3 utilizam a economia de tokens como um meio de atrair usuários e financiar, mas podem não realmente resolver necessidades práticas. Os projetos precisam atender de forma mais concreta a cenários reais, e não apenas criar uma onda de curto prazo.
V. Resumo
A fusão do AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A IA pode fornecer análises inteligentes, previsões e serviços personalizados para o Web3, melhorando a experiência do usuário e a segurança. O Web3, por sua vez, oferece uma plataforma descentralizada de computação, compartilhamento de dados e algoritmos para a IA.
Apesar de ainda estar numa fase inicial e enfrentar muitos desafios, a combinação de IA + Web3 também trouxe várias vantagens. A computação descentralizada e a coleta de dados podem reduzir a dependência de instituições centralizadas, aumentando a transparência e a inovação. No futuro, através da fusão profunda da tomada de decisão inteligente da IA com as características descentralizadas do Web3, espera-se construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.
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Integração de AI+Web3: Análise do Estado Atual, Valor e Desafios
A fusão de AI e Web3: oportunidades e desafios
I. Introdução
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) e das tecnologias Web3 atraiu ampla atenção global. A IA fez grandes avanços em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo enormes transformações para diversos setores. Em 2023, o tamanho do mercado da indústria de IA atingiu 200 bilhões de dólares, com gigantes como OpenAI e Character.AI liderando a onda.
Ao mesmo tempo, o Web3, como um novo modelo de rede emergente, está a mudar a forma como as pessoas percebem e utilizam a internet. O Web3 baseia-se na tecnologia blockchain, realizando o compartilhamento e controle de dados através de contratos inteligentes, armazenamento distribuído, entre outros, conferindo aos usuários o controle sobre os dados. Atualmente, o valor de mercado da indústria Web3 atinge os 25 trilhões, com projetos como Bitcoin, Ethereum, entre outros, a surgir constantemente.
A combinação de IA e Web3 tornou-se um foco de atenção tanto no Ocidente quanto no Oriente, e como integrar os dois é uma questão que vale a pena explorar. Este artigo irá discutir o estado atual de desenvolvimento do AI+Web3, seu valor potencial e impacto, fornecendo referências para investidores e profissionais.
Dois, Formas de Interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os lados de uma balança, a IA melhora a produtividade, enquanto o Web3 transforma as relações de produção. Vamos analisar os desafios e as oportunidades de ambos, explorando como podem resolver esses problemas mutuamente.
2.1 Os desafios enfrentados pela indústria de IA
Os elementos-chave da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados.
Poder de cálculo: Tarefas de IA necessitam de uma forte capacidade de cálculo para processar grandes quantidades de dados. Nos últimos anos, o desenvolvimento de hardware como GPU impulsionou o aumento do poder de cálculo, com a Nvidia a ocupar uma grande quota de mercado.
Algoritmo: O núcleo do sistema de IA, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais e de aprendizado profundo. A escolha e o design do algoritmo são cruciais para o desempenho da IA, e a inovação constante pode melhorar a precisão e a capacidade de generalização.
Dados: O sistema de IA treina modelos aprendendo padrões e regras nos dados. Conjuntos de dados ricos ajudam a melhorar a precisão e a capacidade de generalização do modelo.
Os principais dilemas enfrentados pela IA incluem:
O custo de aquisição e gestão de poder de computação é elevado, representando um desafio especialmente para startups e desenvolvedores individuais.
Os algoritmos de aprendizagem profunda necessitam de grandes quantidades de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade dos modelos é insuficiente.
Dificuldade na obtenção de dados de alta qualidade e diversificados, sendo que em certos domínios os dados são sensíveis e difíceis de obter.
As características de caixa preta dos modelos de IA suscitaram a preocupação pública, e algumas aplicações necessitam de processos de decisão que sejam explicáveis e rastreáveis.
Muitos projetos de IA têm modelos de negócios pouco claros, o que deixa os empreendedores confusos.
2.2 Os desafios enfrentados pela indústria Web3
A indústria Web3 também enfrenta muitos problemas que precisam ser resolvidos:
A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço para se desenvolver nessas áreas:
Análise e previsão de dados: A IA pode extrair informações valiosas de grandes volumes de dados, proporcionando previsões e suporte à decisão mais precisos em áreas como DeFi.
Otimização da experiência do utilizador: a IA pode analisar dados dos utilizadores, fornecer recomendações personalizadas e serviços personalizados, melhorando a experiência do utilizador.
Aumento da segurança: A IA pode ser utilizada para detectar ataques cibernéticos, identificar comportamentos anormais e fornecer uma proteção de segurança mais robusta.
Proteção de privacidade: A IA pode ser aplicada à criptografia de dados e ao cálculo de privacidade, protegendo as informações pessoais dos usuários.
Auditoria de contratos inteligentes: a IA pode realizar auditorias automatizadas de contratos e deteção de vulnerabilidades, melhorando a segurança dos contratos.
Três, Análise da Situação Atual dos Projetos AI+Web3
Os projetos AI+Web3 abordam principalmente duas direções: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de IA e utilizar a tecnologia de IA para servir projetos Web3. Vários projetos como Io.net, Gensyn e Ritual estão explorando este caminho.
3.1 Web3 impulsiona a IA
3.1.1 Computação descentralizada
O surgimento do ChatGPT desencadeou uma onda de entusiasmo pela IA, mas também trouxe à tona o problema da escassez de GPUs. Para resolver essa questão, alguns projetos Web3 como Akash, Render, Gensyn, entre outros, tentam oferecer serviços de computação descentralizada. Esses projetos incentivam os usuários a fornecerem potência de GPU ociosa por meio de tokens, apoiando clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente:
Os projetos de computação descentralizada dividem-se em duas categorias:
Esses projetos atraem fornecedores e usuários através de incentivos em tokens, formando um ciclo virtuoso. O valor do token mantém-se alinhado com o crescimento dos participantes, atraindo mais participação.
3.1.2 Modelo de Algoritmo Descentralizado
A rede de modelos de algoritmos descentralizados é um mercado de serviços de algoritmos de IA, conectando diferentes modelos de IA. Quando os usuários fazem perguntas, o mercado seleciona o modelo mais adequado para responder.
Comparado a modelos únicos como o ChatGPT, redes de algoritmos descentralizados como o Bittensor têm um potencial muito maior. Elas permitem que múltiplos modelos colaborem, oferecendo as melhores soluções para diferentes problemas.
3.1.3 Coleta de dados descentralizada
Os dados são cruciais para o treinamento de modelos de IA. No entanto, as plataformas Web2 muitas vezes proíbem a coleta de dados para treinamento de IA ou vendem dados dos usuários sem compartilhar lucros.
Alguns projetos Web3 realizam a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens. Por exemplo, o PublicAI permite que os usuários contribuam e verifiquem dados, recebendo recompensas em tokens. Outros projetos como Ocean, Hivemapper, entre outros, também estão explorando modos semelhantes.
3.1.4 ZK protege a privacidade dos usuários na IA
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode resolver o conflito entre proteção da privacidade e compartilhamento de dados. ZKML permite o treinamento e a inferência de modelos sem revelar os dados originais.
Projetos como o BasedAI estão a explorar a integração de FHE com LLM para proteger a privacidade dos dados dos utilizadores. Isto oferece novas possibilidades para aplicações de IA em áreas sensíveis como a saúde e as finanças.
3.2 AI impulsiona o Web3
A ajuda da IA na indústria Web3 reflete-se principalmente em:
3.2.1 Análise de Dados e Previsão
Muitos projetos Web3 integram serviços de IA para fornecer análise de dados e previsões aos usuários. Por exemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, BullBear AI prevê tendências de preços. Numerai organiza competições de previsão de ações com IA, e Arkham oferece análise de dados em cadeia.
3.2.2 Serviços Personalizados
Os projetos Web3 otimizam a experiência do usuário através da integração de AI. Por exemplo, a ferramenta Wand da Dune utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL, Followin e IQ.wiki integram o ChatGPT para resumir conteúdos, e o NFPrompt utiliza AI para simplificar a criação de NFTs.
3.2.3 Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA pode identificar de forma eficiente e precisa vulnerabilidades no código de contratos inteligentes. Projetos como 0x0.ai oferecem ferramentas de auditoria de contratos inteligentes baseadas em IA, utilizando aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais.
Além disso, há projetos como PAAL que ajudam a criar bots de IA personalizados, e Hera que oferece um agregador DEX multi-chain baseado em IA, contribuindo para o desenvolvimento do Web3 a partir da camada de ferramentas.
Quatro, Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3
4.1 Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada
Os projetos de computação descentralizada enfrentam os seguintes desafios:
Desempenho e estabilidade: nós distribuídos podem ter latência e instabilidade.
Correspondência de recursos: o desequilíbrio entre oferta e procura pode levar à escassez de recursos ou à incapacidade de satisfazer a demanda.
Complexidade de uso: os usuários precisam entender conhecimentos sobre redes distribuídas, contratos inteligentes, entre outros.
Difícil de usar para treino de IA: o treino de grandes modelos requer uma enorme quantidade de dados e largura de banda, e a computação descentralizada tem dificuldade em atender a esses requisitos.
A vantagem da Nvidia é difícil de superar: o ecossistema de software CUDA e a comunicação multi-GPU NVLink são fundamentais.
A computação descentralizada atualmente é mais adequada para inferência de IA e treinamento de pequenos modelos, sendo difícil realizar o treinamento de grandes modelos.
4.2 A combinação de AI+Web3 é relativamente rudimentar
Atualmente, os projetos de AI+Web3 enfrentam os seguintes problemas:
Aplicações superficiais: A maioria dos projetos utiliza a IA apenas de forma simples para aumentar a eficiência, carecendo de uma fusão profunda.
Marketing exagerado: Alguns projetos aplicam IA apenas em áreas limitadas, promovendo excessivamente o conceito.
Falta de inovação: falta de soluções inovadoras que integrem nativamente a IA e as criptomoedas.
4.3 A economia dos tokens torna-se um amortecedor na narrativa de projetos de IA
Muitos projetos de AI+Web3 utilizam a economia de tokens como um meio de atrair usuários e financiar, mas podem não realmente resolver necessidades práticas. Os projetos precisam atender de forma mais concreta a cenários reais, e não apenas criar uma onda de curto prazo.
V. Resumo
A fusão do AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico. A IA pode fornecer análises inteligentes, previsões e serviços personalizados para o Web3, melhorando a experiência do usuário e a segurança. O Web3, por sua vez, oferece uma plataforma descentralizada de computação, compartilhamento de dados e algoritmos para a IA.
Apesar de ainda estar numa fase inicial e enfrentar muitos desafios, a combinação de IA + Web3 também trouxe várias vantagens. A computação descentralizada e a coleta de dados podem reduzir a dependência de instituições centralizadas, aumentando a transparência e a inovação. No futuro, através da fusão profunda da tomada de decisão inteligente da IA com as características descentralizadas do Web3, espera-se construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo.