Слияние AI и Web3: Наблюдения на Конференции Соглашения Гонконга 2025
Искусственный интеллект и web3 рассматриваются как два основных двигателя, способствующих переходу человечества на следующий этап технологического роста. После того как ChatGPT предложил революционный опыт в области ИИ, AI на блокчейне быстро развился из концепции в наиболее перспективную область устойчивого роста в сфере web3.
На только что завершившейся конференции Соглашения в Гонконге 2025, интеграция ИИ и web3 стала горячей темой, и в главном зале, и на секциях проводились соответствующие обсуждения. Давайте взглянем на некоторые перспективные проекты ИИ, представленные на конференции.
Один, Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк AI Agent
В последние полгода платформа запуска AI Agent и инфраструктура базового ИИ типа «фреймворк» активно развиваются. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким барьером для использования AI Agent, что является одним из ключевых направлений современных AI проектов.
0G Labs: первый децентрализованный операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создавая специализированный Layer 1 для ИИ, соединяет вычислительные ресурсы, данные и модели, создавая распределенную экосистему разработки ИИ.
DeAgentAI: Инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремящаяся продвигать многоагентные технологии ( Multi-Agent Systems ). Пользователи могут создавать, управлять и координировать сеть AI-агентов.
Autonomys Network: Децентрализованный стек инфраструктуры, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного взаимодействия человека с машиной. Пользователи могут создавать автономные AI-агенты.
Gaia Network: Децентрализованная платформа инфраструктуры ИИ, поддерживающая распределенную разработку и запуск ИИ-агентов и приложений, решающая проблемы конфиденциальности, масштабируемости и доступности ИИ.
Questflow: Децентрализованная сеть из множества AI-агентов, где пользователю достаточно описать свои потребности, и сеть AI-агентов может самостоятельно выполнить задачу.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью блокчейн-ИИ. В настоящее время многие проекты努力вают в таких направлениях, как вычислительная мощность, данные, модели и т.д., надеясь через децентрализованный подход разрушить монополию крупных компаний на LLM и помочь людям получить права на данные и модели.
Vana: стремится создать децентрализованную платформу суверенитета пользовательских данных, позволяя превратить личные данные в финансовые активы.
Гиперболический: открытая облачная платформа ИИ, объединяющая глобальные вычислительные ресурсы, предлагающая экономически выгодные и масштабируемые ресурсы GPU и услуги ИИ.
OpenLedger: Сеть следующего поколения, сосредоточенная на ИИ и блокчейне, предоставляет инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая доступ по требованию к кластерам GPU и CPU.
MinionLab: децентрализованная сеть автономных AI-агентов для реального времени добычи данных из интернета.
GAIB:AI и решения экономического уровня в области высокопроизводительных вычислений, финансирование и токенизация ресурсов GPU.
Kite AI: децентрализованная платформа блокчейна Layer 1, разработанная для AI-экономики.
Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Создание открытой и прозрачной платформы данных AI, поддерживающей сбор и аннотирование мультимодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одной из важных проблем, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и невозможность гарантировать точность выходных результатов. Некоторые проекты надеются достичь проверяемости процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и т.д., чтобы гарантировать надежность выходных результатов ИИ.
Phala Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги приватных вычислений и AI-выводов для цепочных приложений.
Brevis: Децентрализованный вычислительный движок, предоставляющий проверяемый внецепочный ИИ и вычисления на блокчейне.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной валидации данных и надежном ИИ.
Два, Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания
По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, в настоящее время существует мало примеров реального использования ИИ. Кроме Twitter-бота AIXBT, есть еще:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, генерирующая реальные динамические нарративные контенты.
AI Travel: AI-управляемый помощник по путешествиям, который настраивает планы путешествий через чат.
HeyTracyAI: Спортивный комментатор AI Agent в области баскетбола с участием чемпиона НБА Тристана Томпсона.
AskJimmy: Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансах и торговле.
Три. Традиционные проекты переходят на ИИ
Многие традиционные проекты web3 также объявили о планах перехода на ИИ:
Sui, Near, Flow и Aptos активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, заявляя о поддержке развития ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в аккаунтах и других аспектов.
Eigenlayer строит децентрализованный уровень доверия ( Decentralized Trust ), предоставляя проверяемые облачные услуги ( Verifiable Cloud ), обеспечивая ончейн-доказательства для оффчейн вычислений AI.
Четыре, вызовы и будущее
Развитие AI на блокчейне по-прежнему сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, а также вопросы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы не только создают технические трудности, но и порождают огромные возможности для инноваций. В долгосрочной перспективе отрасль полна надежд на развитие AI на блокчейне, ожидая, что через совершенствование инфраструктуры, инновации в примерах использования и сотрудничество сообщества удастся продвинуть интеграцию и процветание AI и Web3.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
2
Поделиться
комментарий
0/400
FOMOSapien
· 07-21 20:54
Просто посмотрим, кто раньше разыгрывает людей как лохов.
Слияние AI и Web3 ускоряется: Конференция Соглашения в Гонконге 2025 представляет инновационные проекты и тенденции развития
Слияние AI и Web3: Наблюдения на Конференции Соглашения Гонконга 2025
Искусственный интеллект и web3 рассматриваются как два основных двигателя, способствующих переходу человечества на следующий этап технологического роста. После того как ChatGPT предложил революционный опыт в области ИИ, AI на блокчейне быстро развился из концепции в наиболее перспективную область устойчивого роста в сфере web3.
На только что завершившейся конференции Соглашения в Гонконге 2025, интеграция ИИ и web3 стала горячей темой, и в главном зале, и на секциях проводились соответствующие обсуждения. Давайте взглянем на некоторые перспективные проекты ИИ, представленные на конференции.
Один, Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк AI Agent
В последние полгода платформа запуска AI Agent и инфраструктура базового ИИ типа «фреймворк» активно развиваются. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким барьером для использования AI Agent, что является одним из ключевых направлений современных AI проектов.
0G Labs: первый децентрализованный операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создавая специализированный Layer 1 для ИИ, соединяет вычислительные ресурсы, данные и модели, создавая распределенную экосистему разработки ИИ.
DeAgentAI: Инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремящаяся продвигать многоагентные технологии ( Multi-Agent Systems ). Пользователи могут создавать, управлять и координировать сеть AI-агентов.
Autonomys Network: Децентрализованный стек инфраструктуры, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного взаимодействия человека с машиной. Пользователи могут создавать автономные AI-агенты.
Gaia Network: Децентрализованная платформа инфраструктуры ИИ, поддерживающая распределенную разработку и запуск ИИ-агентов и приложений, решающая проблемы конфиденциальности, масштабируемости и доступности ИИ.
Questflow: Децентрализованная сеть из множества AI-агентов, где пользователю достаточно описать свои потребности, и сеть AI-агентов может самостоятельно выполнить задачу.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью блокчейн-ИИ. В настоящее время многие проекты努力вают в таких направлениях, как вычислительная мощность, данные, модели и т.д., надеясь через децентрализованный подход разрушить монополию крупных компаний на LLM и помочь людям получить права на данные и модели.
Vana: стремится создать децентрализованную платформу суверенитета пользовательских данных, позволяя превратить личные данные в финансовые активы.
Гиперболический: открытая облачная платформа ИИ, объединяющая глобальные вычислительные ресурсы, предлагающая экономически выгодные и масштабируемые ресурсы GPU и услуги ИИ.
OpenLedger: Сеть следующего поколения, сосредоточенная на ИИ и блокчейне, предоставляет инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая доступ по требованию к кластерам GPU и CPU.
Aethir: Инновационная платформа, предоставляющая распределенную облачную вычислительную инфраструктуру.
MinionLab: децентрализованная сеть автономных AI-агентов для реального времени добычи данных из интернета.
GAIB:AI и решения экономического уровня в области высокопроизводительных вычислений, финансирование и токенизация ресурсов GPU.
Kite AI: децентрализованная платформа блокчейна Layer 1, разработанная для AI-экономики.
Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Создание открытой и прозрачной платформы данных AI, поддерживающей сбор и аннотирование мультимодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одной из важных проблем, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и невозможность гарантировать точность выходных результатов. Некоторые проекты надеются достичь проверяемости процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и т.д., чтобы гарантировать надежность выходных результатов ИИ.
Phala Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги приватных вычислений и AI-выводов для цепочных приложений.
Brevis: Децентрализованный вычислительный движок, предоставляющий проверяемый внецепочный ИИ и вычисления на блокчейне.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной валидации данных и надежном ИИ.
Два, Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания
По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, в настоящее время существует мало примеров реального использования ИИ. Кроме Twitter-бота AIXBT, есть еще:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, генерирующая реальные динамические нарративные контенты.
AI Travel: AI-управляемый помощник по путешествиям, который настраивает планы путешествий через чат.
HeyTracyAI: Спортивный комментатор AI Agent в области баскетбола с участием чемпиона НБА Тристана Томпсона.
AskJimmy: Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансах и торговле.
Три. Традиционные проекты переходят на ИИ
Многие традиционные проекты web3 также объявили о планах перехода на ИИ:
Sui, Near, Flow и Aptos активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, заявляя о поддержке развития ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в аккаунтах и других аспектов.
Eigenlayer строит децентрализованный уровень доверия ( Decentralized Trust ), предоставляя проверяемые облачные услуги ( Verifiable Cloud ), обеспечивая ончейн-доказательства для оффчейн вычислений AI.
Четыре, вызовы и будущее
Развитие AI на блокчейне по-прежнему сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, а также вопросы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы не только создают технические трудности, но и порождают огромные возможности для инноваций. В долгосрочной перспективе отрасль полна надежд на развитие AI на блокчейне, ожидая, что через совершенствование инфраструктуры, инновации в примерах использования и сотрудничество сообщества удастся продвинуть интеграцию и процветание AI и Web3.