La fusión de Web3 y la IA: explorando la nueva generación de infraestructura de Internet

Web3, como un nuevo paradigma de internet descentralizado, tiene una oportunidad natural de fusión con la IA. Bajo la arquitectura tradicional centralizada, la IA enfrenta desafíos como cuellos de botella en la potencia de cálculo y filtraciones de privacidad. Web3, basado en tecnología distribuida, puede inyectar nueva energía a la IA a través de redes de potencia de cálculo compartidas, mercados de datos abiertos y otras formas. Al mismo tiempo, la IA también puede empoderar el ecosistema de Web3. Explorar la combinación de ambos es de gran importancia para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la potencia de cálculo.

Impulsado por datos: La base de la IA y Web3

Los datos son el núcleo del impulso del desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan grandes volúmenes de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una potente capacidad de razonamiento; la calidad de los datos afecta directamente el rendimiento del modelo.

Los siguientes problemas existen en el modelo de datos de IA centralizado tradicional:

• El costo de obtención de datos es alto, lo que dificulta a las pequeñas y medianas empresas asumirlo.
• Los recursos de datos están monopolizados por gigantes, formando islas de datos.
• Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración.

Web3 ofrece un nuevo paradigma de datos descentralizados para abordar estos puntos críticos:

• Los usuarios pueden vender recursos de red no utilizados para la recopilación descentralizada de datos de red para el entrenamiento de IA.
• Adopta el modo de "ganar a través de la anotación", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos.
• La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno público y transparente para el intercambio de datos.

A pesar de esto, la obtención de datos reales aún presenta problemas de calidad variable y dificultad de procesamiento. Los datos sintéticos pueden convertirse en una característica destacada en el futuro, ya que pueden simular las propiedades de los datos reales y han mostrado potencial de aplicación en campos como la conducción autónoma y las transacciones financieras.

Protección de la privacidad: El importante papel de FHE

En la era de los datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco. Algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial de los modelos de IA.

La criptografía de homomorfismo completo ( FHE ) permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados, obteniendo resultados equivalentes a los cálculos en texto claro sin necesidad de descifrar. FHE proporciona protección para el cálculo de privacidad de IA, permitiendo que las GPU realicen entrenamiento e inferencia en un entorno sin acceder a los datos originales.

FHEML admite la encriptación de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones. FHEML es un complemento de ZKML, que demuestra la corrección de la ejecución del aprendizaje automático, mientras que el primero enfatiza el cálculo sobre datos encriptados para mantener la privacidad.

Revolución del poder de cálculo: red de computación AI descentralizada

El crecimiento rápido de la complejidad de los sistemas de IA ha llevado a un aumento explosivo en la demanda de capacidad de cálculo. Al mismo tiempo, la tasa de utilización de GPU a nivel mundial es inferior al 40%, y factores como la escasez de chips hacen que el problema del suministro de capacidad de cálculo sea grave. Los profesionales de la IA necesitan urgentemente servicios de cálculo eficientes y bajo demanda.

La red de computación de IA descentralizada agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo para proporcionar un mercado de computación económico y accesible a las empresas de IA. La parte demandante publica tareas, y los contratos inteligentes las asignan a nodos mineros para su ejecución, obteniendo recompensas al completarlas. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el cuello de botella de la capacidad de computación.

Además de la red de computación general, hay plataformas especializadas centradas en el entrenamiento y la inferencia de IA. La red de computación descentralizada ofrece un mercado justo y transparente, rompe los monopolios, reduce las barreras de entrada y mejora la eficiencia, desempeñando un papel clave en el ecosistema web3.

DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde

La IA en el borde permite que el cálculo ocurra en la fuente de datos, logrando un procesamiento de baja latencia y protegiendo la privacidad del usuario. En el ámbito de Web3, este concepto se llama DePIN. Mejora la protección de la privacidad a través del procesamiento local, incentivando a los nodos con una economía de Token para proporcionar recursos y construir un ecosistema sostenible.

Actualmente, DePIN está desarrollándose rápidamente en un ecosistema determinado, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas por los proyectos. La alta TPS, los bajos costos y la innovación tecnológica de esta plataforma brindan un fuerte apoyo a los proyectos DePIN. El valor de mercado de los proyectos DePIN en la plataforma ya ha superado los diez mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.

IMO: Nueva paradigm de publicación de modelos de IA

El concepto de IMO fue creado por un protocolo, tokenizando modelos de IA. En el modelo tradicional, es difícil para los desarrolladores beneficiarse del uso posterior del modelo, y el rendimiento del modelo carece de transparencia.

IMO proporciona una nueva forma de apoyo financiero y compartición de valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores compran tokens para compartir los ingresos del modelo. Un cierto protocolo utiliza estándares específicos junto con tecnología de oráculos de IA y OPML para garantizar la autenticidad del modelo y la compartición de ingresos.

IMO aumenta 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 de la IA. Actualmente se encuentra en una fase inicial, pero el valor potencial es digno de expectativa.

Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva

El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar medidas para alcanzar objetivos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, comprenden el lenguaje natural, planifican decisiones y ejecutan tareas complejas. Como asistentes virtuales, los Agentes de IA aprenden las preferencias del usuario, ofrecen soluciones personalizadas, resuelven problemas de forma autónoma y mejoran la eficiencia.

Una plataforma nativa de aplicaciones de IA abierta ofrece herramientas de creación integrales y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia y sonido de los robots, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. La plataforma entrena modelos de lenguaje de gran tamaño especializados para hacer que los roles en los juegos de rol sean más humanizados, y la tecnología de clonación de voz acelera la interacción personalizada de los productos de IA. Utilizando su Agente de IA personalizado, se puede aplicar en múltiples áreas como videollamadas, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.

Actualmente, la fusión de Web3 con AI explora más la capa de infraestructura, como la obtención de datos de alta calidad, la protección de la privacidad, el alojamiento de modelos en la cadena y la mejora de la utilización de la potencia de cálculo descentralizada, entre otros. A medida que la infraestructura se mejora, la fusión de Web3 con AI dará lugar a modelos de negocio y servicios innovadores.