La fusión de Web3 y AI: Abriendo una nueva era de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de Internet descentralizado, abierto y transparente, tiene una oportunidad natural de fusión con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, los recursos de cálculo y datos de la IA están bajo un estricto control, y existen numerosos desafíos como cuellos de botella en la potencia de cálculo, filtraciones de privacidad, algoritmos en caja negra, entre otros. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de potencia de cálculo compartidas, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y IA es crucial 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 sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor principal del desarrollo de la IA, así como el combustible lo es para un motor. Los modelos de IA necesitan procesar grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
En el modelo tradicional de obtención y utilización de datos de IA centralizada, existen los siguientes problemas principales:
El costo de obtención de datos es elevado, lo que dificulta que las pequeñas y medianas empresas lo asuman.
Los recursos de datos están monopolizados por gigantes tecnológicos, formando islas de datos.
Los datos personales enfrentan el riesgo de filtración y abuso
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
Al capturar datos de la red de manera descentralizada, luego de limpiarlos y transformarlos, se proporciona datos reales y de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Adopta el modo "label to earn", incentivando a trabajadores de todo el mundo a participar en la anotación de datos mediante tokens, reuniendo el conocimiento profesional global y mejorando la capacidad de análisis de datos.
La plataforma de intercambio de datos en blockchain proporciona un entorno de transacción público y transparente para ambas partes de la oferta y la demanda de datos, incentivando la innovación y el intercambio de datos.
A pesar de ello, la obtención de datos en el mundo real también presenta algunos problemas, como la variabilidad en la calidad de los datos, la dificultad de procesamiento, la diversidad y la falta de representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en el campo de los datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden imitar las características de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo de los datos reales y mejorando la eficiencia en el uso de los datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado su potencial de aplicación madura.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por los datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global. La promulgación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE refleja un estricto compromiso con la protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también plantea desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que indudablemente limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la encriptación homomórfica total, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto plano.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de IA, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales. Esto brinda enormes ventajas a las empresas de IA. Pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen los secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de cálculo seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza la computación sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cálculo: computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento exponencial en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de IA de gran tamaño requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema de suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta o alquilan recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación bajo demanda y económicamente eficiente.
La red de computación descentralizada de IA, al agregar recursos de GPU inactivos de todo el mundo, proporciona a las empresas de IA un mercado de computación que es tanto económico como de fácil acceso. Los demandantes de computación pueden publicar tareas de cálculo en la red, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con poder de cómputo, los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación reciben recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la computación en campos como la IA.
Además de las redes de potencia descentralizada de uso general, hay plataformas centradas en el entrenamiento de IA, así como redes de potencia dedicadas a la inferencia de IA.
Las redes de potencia de cálculo descentralizadas ofrecen un mercado de potencia de cálculo justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y aumentando la eficiencia en el uso de la potencia de cálculo. En el ecosistema web3, las redes de potencia de cálculo descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo la participación de más dapps innovadoras y promoviendo conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde
Imagina que tu teléfono móvil, tu reloj inteligente, e incluso los dispositivos inteligentes en tu hogar, tienen la capacidad de ejecutar IA; esa es la magia de Edge AI. Permite que el procesamiento ocurra en la fuente de generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, mientras protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario. DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos al procesar los datos localmente; el mecanismo económico nativo de tokens de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de cómputo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una cierta cadena pública, convirtiéndose en una de las plataformas de cadena pública de elección para la implementación de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un sólido apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10,000 millones de dólares, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación del nuevo paradigma del modelo de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, tokenizando modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la ausencia de un mecanismo de compartición de ingresos, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se lanza al mercado, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, lo que dificulta que los creadores originales rastreen el uso, y mucho menos obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO ofrece una nueva forma de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, donde los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir las ganancias generadas por el modelo en el futuro. Un protocolo utiliza dos estándares ERC, combinando oráculos de IA en cadena (Onchain AI Oracle) y la tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los tenedores de tokens puedan compartir las ganancias.
El modelo IMO ha mejorado 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 sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO aún se encuentra en una fase inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de nuestra expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente AI puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente AI no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente AI puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA abierta ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia y sonido de robots, así como conectar a bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a los individuos para convertirse en creadores superdotados. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje grande especializado para hacer que los roles sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede realizar en solo 1 minuto. Utilizando el AI Agent personalizado de esta plataforma, se puede aplicar actualmente en múltiples campos como chat de vídeo, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y la IA, actualmente se está explorando más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje grande y otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se vayan perfeccionando, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y la IA dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
La fusión de Web3 y AI lidera una nueva era de Internet. La Descentralización impulsa la innovación futura.
La fusión de Web3 y AI: Abriendo una nueva era de Internet
Web3, como un nuevo paradigma de Internet descentralizado, abierto y transparente, tiene una oportunidad natural de fusión con la IA. En la arquitectura tradicional centralizada, los recursos de cálculo y datos de la IA están bajo un estricto control, y existen numerosos desafíos como cuellos de botella en la potencia de cálculo, filtraciones de privacidad, algoritmos en caja negra, entre otros. Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de potencia de cálculo compartidas, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, apoyando la construcción de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y IA es crucial 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 sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor principal del desarrollo de la IA, así como el combustible lo es para un motor. Los modelos de IA necesitan procesar grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento; los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
En el modelo tradicional de obtención y utilización de datos de IA centralizada, existen los siguientes problemas principales:
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
A pesar de ello, la obtención de datos en el mundo real también presenta algunos problemas, como la variabilidad en la calidad de los datos, la dificultad de procesamiento, la diversidad y la falta de representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en el campo de los datos de Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden imitar las características de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo de los datos reales y mejorando la eficiencia en el uso de los datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado su potencial de aplicación madura.
Protección de la privacidad: El papel de FHE en Web3
En la era impulsada por los datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global. La promulgación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE refleja un estricto compromiso con la protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también plantea desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que indudablemente limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es la encriptación homomórfica total, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto plano.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad de IA, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno que no toca los datos originales. Esto brinda enormes ventajas a las empresas de IA. Pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen los secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos a lo largo de todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, asegurando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtraciones de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de cálculo seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza la computación sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución del poder de cálculo: computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento exponencial en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de IA de gran tamaño requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos de IA avanzados sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema de suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta o alquilan recursos en la nube, y necesitan urgentemente una forma de servicio de computación bajo demanda y económicamente eficiente.
La red de computación descentralizada de IA, al agregar recursos de GPU inactivos de todo el mundo, proporciona a las empresas de IA un mercado de computación que es tanto económico como de fácil acceso. Los demandantes de computación pueden publicar tareas de cálculo en la red, los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con poder de cómputo, los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación reciben recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia en el uso de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la computación en campos como la IA.
Además de las redes de potencia descentralizada de uso general, hay plataformas centradas en el entrenamiento de IA, así como redes de potencia dedicadas a la inferencia de IA.
Las redes de potencia de cálculo descentralizadas ofrecen un mercado de potencia de cálculo justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y aumentando la eficiencia en el uso de la potencia de cálculo. En el ecosistema web3, las redes de potencia de cálculo descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo la participación de más dapps innovadoras y promoviendo conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empoderando la IA en el borde
Imagina que tu teléfono móvil, tu reloj inteligente, e incluso los dispositivos inteligentes en tu hogar, tienen la capacidad de ejecutar IA; esa es la magia de Edge AI. Permite que el procesamiento ocurra en la fuente de generación de datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, mientras protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se ha aplicado en campos clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario. DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos al procesar los datos localmente; el mecanismo económico nativo de tokens de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de cómputo, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en el ecosistema de una cierta cadena pública, convirtiéndose en una de las plataformas de cadena pública de elección para la implementación de proyectos. La alta TPS, los bajos costos de transacción y la innovación tecnológica de esta cadena pública brindan un sólido apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, la capitalización de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10,000 millones de dólares, y algunos proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación del nuevo paradigma del modelo de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, tokenizando modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la ausencia de un mecanismo de compartición de ingresos, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se lanza al mercado, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, lo que dificulta que los creadores originales rastreen el uso, y mucho menos obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta que los inversores y usuarios potenciales evalúen su verdadero valor, limitando así el reconocimiento en el mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO ofrece una nueva forma de financiamiento y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, donde los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir las ganancias generadas por el modelo en el futuro. Un protocolo utiliza dos estándares ERC, combinando oráculos de IA en cadena (Onchain AI Oracle) y la tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los tenedores de tokens puedan compartir las ganancias.
El modelo IMO ha mejorado 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 sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO aún se encuentra en una fase inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de nuestra expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente AI puede percibir el entorno, pensar de manera independiente y tomar acciones correspondientes para lograr objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente AI no solo puede entender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias de los usuarios a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente AI puede resolver problemas de manera autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA abierta ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permiten a los usuarios configurar funciones, apariencia y sonido de robots, así como conectar a bases de datos externas, con el objetivo de crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, empodera a los individuos para convertirse en creadores superdotados. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje grande especializado para hacer que los roles sean más humanizados; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede realizar en solo 1 minuto. Utilizando el AI Agent personalizado de esta plataforma, se puede aplicar actualmente en múltiples campos como chat de vídeo, aprendizaje de idiomas y generación de imágenes.
En la fusión de Web3 y la IA, actualmente se está explorando más la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje grande y otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se vayan perfeccionando, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y la IA dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.