Fusion de l'IA et du Web3 : Observations de la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025
L'IA et le web3 sont considérés comme les deux principaux moteurs propulsant l'humanité vers la prochaine étape de croissance technologique. Après l'expérience révolutionnaire de l'IA apportée par ChatGPT, l'IA on-chain a rapidement évolué d'un concept à l'une des pistes de croissance durable les plus prometteuses dans le domaine du web3.
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, l'intégration de l'IA et du web3 est devenue un sujet brûlant, avec des discussions connexes tant dans la salle principale que dans les sessions parallèles. Voyons quelques projets d'IA prometteurs présentés lors de la conférence.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre de lancement d'Agent IA
Au cours des six derniers mois, la plateforme de lancement des agents AI et l'infrastructure de base en intelligence artificielle de type cadre se sont développées de manière florissante. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible seuil d'utilisation des agents AI, ce qui en fait l'un des axes principaux des projets AI actuels.
0G Labs: le premier système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé (deAIOS), en construisant un Layer 1 dédié à l'IA, connectant les ressources de calcul, les données et les modèles, pour créer un écosystème de développement d'IA distribué.
DeAgentAI : une plateforme d'innovation axée sur les agents d'IA décentralisés, dédiée à promouvoir le développement des systèmes multi-agents (Multi-Agent Systems). Les utilisateurs peuvent créer, gérer et coordonner un réseau d'agents d'IA.
Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée, visant à réaliser une collaboration homme-machine sécurisée et autonome. Les utilisateurs peuvent créer des agents intelligents AI autonomes.
Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, soutenant le développement et l'exécution distribués des agents et applications AI, résolvant les problèmes de confidentialité, d'évolutivité et d'accessibilité de l'AI.
Questflow : un réseau décentralisé composé de plusieurs agents AI, où l'utilisateur n'a qu'à décrire ses besoins, et le réseau d'agents AI peut accomplir la tâche de manière autonome.
2. IA décentralisée
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la chaîne. Actuellement, de nombreux projets travaillent sur des aspects tels que la puissance de calcul, les données et les modèles, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée et aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Vana: s'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers.
Hyperbolic : plateforme cloud AI d'accès ouvert, intégrant des ressources de calcul mondiales, offrant des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs.
OpenLedger : se concentre sur le réseau de prochaine génération AI et blockchain, fournissant une infrastructure économique décentralisée.
IO.NET : plateforme de calcul décentralisée, offrant un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU.
Aethir : une plateforme innovante fournissant une infrastructure de cloud computing distribué.
MinionLab: réseau d'agents intelligents AI décentralisés et autonomes, utilisé pour l'extraction en temps réel des données Internet.
GAIB: AI et solutions économiques dans le domaine du calcul haute performance, financiarisation et tokenisation des ressources GPU.
Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée Layer 1 conçue pour l'économie de l'IA.
Automata : fournit une protection de la vie privée intermédiaire et des fonctionnalités de calcul sans traçage pour les applications décentralisées.
Public AI : créer une plateforme de données IA ouverte et transparente, supportant la collecte et l'annotation de données multimodales.
3. IA vérifiable
L'un des défis majeurs auxquels le développement de l'IA est confronté est le manque de transparence du processus d'entraînement et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats. Certains projets espèrent réaliser la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA grâce à des technologies telles que ZKP et TEE, afin d'assurer la fiabilité des résultats de l'IA.
Phala Network : plateforme de cloud computing décentralisée, fournissant des services de calcul privé fiable et d'inférence AI pour les applications sur la chaîne.
Brevis : moteur de calcul décentralisé, offrant une IA hors chaîne vérifiable et des calculs blockchain.
Verisense Network : une plateforme innovante axée sur la validation décentralisée des données et l'IA de confiance.
II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Comparé à l'infrastructure AI riche, il y a actuellement peu de cas d'utilisation réels d'AI remarquables. En plus du robot Twitter AIXBT, il y a :
Narra : la plateforme Gamefi AI Agent sur Berachain, génère un contenu narratif dynamique en temps réel.
AI Travel : Assistant de voyage alimenté par l'IA, personnalisez votre plan de voyage via le chat.
HeyTracyAI : Agent IA de commentaires sportifs dans le domaine du basket-ball avec Tristan Thompson, champion NBA.
AskJimmy : plateforme d'agent IA axée sur le domaine financier et de trading.
Trois, la transformation des projets traditionnels vers l'IA
De nombreux projets web3 traditionnels ont également annoncé des plans de transition vers l'IA :
Les blockchains publiques telles que Sui, Near, Flow et Aptos participent activement à des conférences liées à l'IA, affirmant qu'elles soutiendront le développement de l'IA à travers des aspects tels que l'architecture sous-jacente et l'innovation des comptes.
Eigenlayer est en train de construire une couche de confiance décentralisée (Decentralized Trust), offrant des services cloud vérifiables (Verifiable Cloud), fournissant des preuves on-chain pour les calculs off-chain d'IA.
Quatre, défis et avenir
Le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, y compris le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des prompts, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais créent également d'énormes opportunités d'innovation. À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la chaîne, espérant que l'amélioration des infrastructures, l'innovation des cas d'utilisation et la collaboration communautaire favoriseront la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3.
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FOMOSapien
· 07-21 20:54
On verra qui se fait prendre pour des cons en premier.
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liquiditea_sipper
· 07-21 20:43
Encore une fois la conférence sur les pigeons du piège
Fusion de l'IA et du Web3 accélérée : la Conférence de consensus de Hong Kong 2025 présente des projets innovants et des tendances de développement
Fusion de l'IA et du Web3 : Observations de la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025
L'IA et le web3 sont considérés comme les deux principaux moteurs propulsant l'humanité vers la prochaine étape de croissance technologique. Après l'expérience révolutionnaire de l'IA apportée par ChatGPT, l'IA on-chain a rapidement évolué d'un concept à l'une des pistes de croissance durable les plus prometteuses dans le domaine du web3.
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, l'intégration de l'IA et du web3 est devenue un sujet brûlant, avec des discussions connexes tant dans la salle principale que dans les sessions parallèles. Voyons quelques projets d'IA prometteurs présentés lors de la conférence.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre de lancement d'Agent IA
Au cours des six derniers mois, la plateforme de lancement des agents AI et l'infrastructure de base en intelligence artificielle de type cadre se sont développées de manière florissante. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible seuil d'utilisation des agents AI, ce qui en fait l'un des axes principaux des projets AI actuels.
0G Labs: le premier système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé (deAIOS), en construisant un Layer 1 dédié à l'IA, connectant les ressources de calcul, les données et les modèles, pour créer un écosystème de développement d'IA distribué.
DeAgentAI : une plateforme d'innovation axée sur les agents d'IA décentralisés, dédiée à promouvoir le développement des systèmes multi-agents (Multi-Agent Systems). Les utilisateurs peuvent créer, gérer et coordonner un réseau d'agents d'IA.
Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée, visant à réaliser une collaboration homme-machine sécurisée et autonome. Les utilisateurs peuvent créer des agents intelligents AI autonomes.
Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, soutenant le développement et l'exécution distribués des agents et applications AI, résolvant les problèmes de confidentialité, d'évolutivité et d'accessibilité de l'AI.
Questflow : un réseau décentralisé composé de plusieurs agents AI, où l'utilisateur n'a qu'à décrire ses besoins, et le réseau d'agents AI peut accomplir la tâche de manière autonome.
2. IA décentralisée
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la chaîne. Actuellement, de nombreux projets travaillent sur des aspects tels que la puissance de calcul, les données et les modèles, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée et aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Vana: s'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers.
Hyperbolic : plateforme cloud AI d'accès ouvert, intégrant des ressources de calcul mondiales, offrant des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs.
OpenLedger : se concentre sur le réseau de prochaine génération AI et blockchain, fournissant une infrastructure économique décentralisée.
IO.NET : plateforme de calcul décentralisée, offrant un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU.
Aethir : une plateforme innovante fournissant une infrastructure de cloud computing distribué.
MinionLab: réseau d'agents intelligents AI décentralisés et autonomes, utilisé pour l'extraction en temps réel des données Internet.
GAIB: AI et solutions économiques dans le domaine du calcul haute performance, financiarisation et tokenisation des ressources GPU.
Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée Layer 1 conçue pour l'économie de l'IA.
Automata : fournit une protection de la vie privée intermédiaire et des fonctionnalités de calcul sans traçage pour les applications décentralisées.
Public AI : créer une plateforme de données IA ouverte et transparente, supportant la collecte et l'annotation de données multimodales.
3. IA vérifiable
L'un des défis majeurs auxquels le développement de l'IA est confronté est le manque de transparence du processus d'entraînement et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats. Certains projets espèrent réaliser la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA grâce à des technologies telles que ZKP et TEE, afin d'assurer la fiabilité des résultats de l'IA.
Phala Network : plateforme de cloud computing décentralisée, fournissant des services de calcul privé fiable et d'inférence AI pour les applications sur la chaîne.
Brevis : moteur de calcul décentralisé, offrant une IA hors chaîne vérifiable et des calculs blockchain.
Verisense Network : une plateforme innovante axée sur la validation décentralisée des données et l'IA de confiance.
II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Comparé à l'infrastructure AI riche, il y a actuellement peu de cas d'utilisation réels d'AI remarquables. En plus du robot Twitter AIXBT, il y a :
Narra : la plateforme Gamefi AI Agent sur Berachain, génère un contenu narratif dynamique en temps réel.
AI Travel : Assistant de voyage alimenté par l'IA, personnalisez votre plan de voyage via le chat.
HeyTracyAI : Agent IA de commentaires sportifs dans le domaine du basket-ball avec Tristan Thompson, champion NBA.
AskJimmy : plateforme d'agent IA axée sur le domaine financier et de trading.
Trois, la transformation des projets traditionnels vers l'IA
De nombreux projets web3 traditionnels ont également annoncé des plans de transition vers l'IA :
Les blockchains publiques telles que Sui, Near, Flow et Aptos participent activement à des conférences liées à l'IA, affirmant qu'elles soutiendront le développement de l'IA à travers des aspects tels que l'architecture sous-jacente et l'innovation des comptes.
Eigenlayer est en train de construire une couche de confiance décentralisée (Decentralized Trust), offrant des services cloud vérifiables (Verifiable Cloud), fournissant des preuves on-chain pour les calculs off-chain d'IA.
Quatre, défis et avenir
Le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, y compris le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des prompts, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais créent également d'énormes opportunités d'innovation. À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la chaîne, espérant que l'amélioration des infrastructures, l'innovation des cas d'utilisation et la collaboration communautaire favoriseront la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3.