Da infraestrutura de IA aos cenários de aplicação, a que projetos Web3 vale a pena prestar atenção?

O chatbot ChatGPT da OpenAI atingiu 100 milhões de usuários ativos mensais apenas dois meses após seu lançamento, tornando-se o aplicativo de crescimento mais rápido da história. Em 10 de janeiro, a Bloomberg disse que a Microsoft estava considerando investir US$ 10 bilhões na OpenAI, a desenvolvedora do ChatGPT, e todos os conceitos de IA de criptomoedas foram completamente detonados, com FET, AGIX, etc. subindo mais de 200% em um mês.

Com a ajuda do capital, estas duas tecnologias de ponta, que têm atraído muita atenção, podem convergir? A inteligência artificial usa computadores para resolver problemas, imitando as habilidades de pensamento do cérebro humano. A OpenAI fornece uma grande quantidade de dados de treinamento para modelos de processamento de linguagem natural (NLP), tornando-os ainda mais poderosos. No mundo cripto construído pela tecnologia blockchain, a enorme quantidade de dados on-chain todos os dias pode fornecer “combustível” para o motor de IA, permitindo que a AIGC dê feedback a melhores estratégias.

Além disso, à medida que os algoritmos de IA se tornam mais inteligentes, torna-se mais difícil para as pessoas entenderem como tomam decisões e conclusões. Blockchain é imutável e pode nos ajudar a acessar um registro imutável dos dados e processos usados pela IA em seu processo de tomada de decisão.

Projeto cripto > conceito de IA (Fonte: Rootdata)

Em comparação com a inteligência artificial como Stability AI e ChatGPT, que ganharam muita atenção e adoção em campos tradicionais, a maior imaginação do blockchain está no sistema econômico que pode mudar o modelo de IA. Quando o sentimento FOMO desaparecer, este artigo explorará as características dos projetos de criptografia que introduzem a tecnologia de IA e que tipo de reação química a IA combinada com blockchain pode produzir?

Infraestrutura de IA

Uma característica comum dos projetos de infraestrutura de IA é a distribuição e venda de arquiteturas tradicionais de IA (dados, modelos e poder de computação). Eles geralmente usam seu próprio token nativo como meio de troca. Eles tendem a atuar como intermediários entre usuários e provedores de serviços, construindo um mercado de negociação descentralizado. Todas essas são tarefas intermediárias às necessidades da IA tradicional, como PNL, voz de IA, CV e projetos que usam DApps como plataforma intermediária para transações. Essencialmente um mercado descentralizado que usa tokens para precificar e trocar mercados tradicionais.

Openfabric AI

O Openfabric é uma plataforma para criar e conectar aplicativos de IA. Através da plataforma, a colaboração entre inovadores em IA, fornecedores de dados, empresas e fornecedores de infraestruturas facilitará a criação e utilização de novos algoritmos e serviços inteligentes. O ecossistema Openfabric consiste em 4 funções: criador de algoritmos, provedor de dados, provedor de infraestrutura e consumidor de serviços, onde o consumidor de serviços precisa pagar aos outros 3 provedores de serviços.

Criadores de algoritmos: aproveite sua experiência para criar algoritmos de IA que resolvam problemas complexos de negócios. Provedores de dados: garantir que a grande quantidade de dados necessários para treinar algoritmos de IA seja distribuída. Provedor de infraestrutura: todo o hardware que executa a plataforma de IA. Consumidor de serviços: um usuário final que precisa de um produto ou serviço comercial específico.

Oraichain

Oraichain é um oráculo e ecossistema blockchain alimentado por IA. Além de oráculos de dados, o Oraichain pretende se tornar o blockchain com um ecossistema completo de IA que serve como uma camada base para a criação de contratos inteligentes e Dapps. Com a IA como sua pedra angular, a Oraichain desenvolveu uma série de produtos e serviços inovadores significativos, incluindo AI Price Feed, VRF Full On-Chain, Data Hub, AI Marketplace com mais de 100 APIs de IA, geração NFT baseada em IA e proteção de direitos autorais NFT, Royalty Protocol, uma plataforma agregadora de rendimento alimentada por IA e Cosmwasm IDE.

Fetch.ai

Fetch.ai é uma plataforma blockchain baseada em inteligência artificial e aprendizado de máquina que permite que qualquer pessoa compartilhe ou negocie dados. Como um ecossistema autônomo máquina-a-máquina, qualquer rede independente pode se tornar um proxy de rede para Fetch.ai, registrando quaisquer protocolos gerados entre proxies no blockchain Fetch.ai. FET é o token nativo do blockchain Fetch AI e é o principal meio de troca para transações de pagamento.

Fonte: Fetch.ai Blog

SingularityNET

SingularityNET é uma plataforma de IA descentralizada e mercado. Os desenvolvedores publicam seus serviços na rede SingularityNET para uso por qualquer usuário com acesso à Internet. Os desenvolvedores podem cobrar por seus serviços usando o token AGIX nativo. Os serviços podem fornecer inferência entre domínios ou treinamento de modelo, como imagens, vídeo, fala, texto, séries temporais, bio-IA e análise de rede.

ecossistema SingularityNET

O ecossistema SingularityNET fornecerá serviços de IA para a plataforma e criará a utilização em larga escala do token AGIX. Esses spin-offs da SingularityNET estão sendo desenvolvidos em vários mercados verticais estrategicamente selecionados, incluindo DeFi, robótica, biotecnologia e longevidade, jogos e mídia, artes e entretenimento (música) e IA de nível empresarial.

Gensyn

O protocolo Gensyn é uma rede Layer1 para computação de aprendizagem profunda que recompensa os participantes do lado da oferta que investem tempo de computação na rede e executam tarefas de ML (aprendizado de máquina) por meio de recompensas instantâneas. O protocolo não requer supervisão administrativa ou aplicação, mas facilita a atribuição de tarefas e o pagamento programaticamente por meio de contratos inteligentes. O desafio fundamental para a rede é validar o trabalho de ML que foi feito. Isso está na interseção da teoria da complexidade, teoria dos jogos, criptografia e otimização. O ecossistema Gensyn consiste em 4 funções: committer, resolver, validador e repórter.

Transmitentes: Fornecem as tarefas que serão calculadas e pagam pelas unidades de trabalho concluídas. Solvers: Realiza treinamento de modelo e gera provas para os validadores verificarem. Verificadores: A chave para vincular o processo de treinamento não determinístico a cálculos lineares determinísticos, copiando uma parte da prova de resolução e comparando a distância com o limiar esperado. Denunciantes: Verifique o trabalho dos validadores e faça desafios na esperança de ganhar um jackpot.

A visão da Gensyn é reduzir a dependência da Dapps da infraestrutura Web2, fornecendo componentes de infraestrutura crítica para aplicativos Web3 por meio da computação de ML descentralizada.

Cenários de aplicação

Nesses casos de uso, o projeto visa abordar as necessidades emergentes decorrentes do desenvolvimento do blockchain nos últimos anos de uma maneira de IA.

Esses requisitos podem ser permitir que os usuários de jogos de blockchain pulem operações tediosas, permitir que os desenvolvedores desenvolvam rapidamente jogos de blockchain, socializem em plataformas de blockchain, gerem humanos virtuais com suas próprias personalidades ou detetem projetos NFT falsos, etc. Diferente das plataformas tradicionais de IA, tais projetos têm uma forte demanda insubstituível, o que os faz ter um fosso profundo, e, ao mesmo tempo, a dificuldade de desenvolvimento de plataformas com demanda emergente como pontos de venda reside na aquisição de clientes, e como atrair clientes suficientes para provar que as necessidades de suas plataformas são sustentáveis e objetivas, tornou-se um grande problema encontrado no desenvolvimento de tais plataformas.

Direção da Cadeia

Sob o sistema financeiro convencional do modelo “P2E” de jogos criptográficos, os usuários são confrontados com uma jogabilidade em constante mudança e um grande número de operações básicas repetitivas, e a IA pode fornecer aos jogadores um processo automatizado estável e formular estratégias de jogo com uma maior probabilidade de ganhar. rct AI é uma solução completa para a indústria de jogos usando IA, e sua tecnologia principal, Chaos Box, é um motor de IA baseado em aprendizagem de reforço profundo. A rct AI desenvolveu um modelo DRL (Deep Reinforcement Learning) treinado por IA para o Axie Infinity, que melhorou a eficiência e a taxa de vitória em um grande número de dados de batalha simulados devido ao fato de que existem cerca de 10^23 combinações de todas as cartas no Axie Infinity, bem como as características dos jogos no jogo.

Além disso, a IA pode fornecer protótipos de ação para desenvolvedores, Mirror World, um mundo virtual de matriz de jogo baseado em Solana que usou tecnologia de IA para lançar Mirrama com jogabilidade roguelike, e Brawl of Mirrors, um jogo de arena baseado em PVP. Além disso, a Mirror World lançou uma coleção de NFTs que podem ser interoperáveis no jogo, e os protótipos desses NFTs são feitos usando algoritmos de ação de IA.

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Orientação social

A PLAI Labs, que está focada em alavancar IA e web3 para construir uma plataforma social de próxima geração para os usuários jogarem, conversarem, lutarem, negociarem e se aventurarem juntos, recebeu US$ 32 milhões em financiamento da a16z em janeiro de 2023. Atualmente, a PLAI Labs apresentou 2 produtos para o mundo exterior:

Champions Ascension, um jogo de RPG online multijogador massivo (MMORPG) onde os jogadores podem escolher possuir seus próprios personagens na forma de NFTs e ser capazes de lutar em grandes arenas do Coliseu, fazer missões, construir e competir em masmorras personalizadas e trocar itens digitais. Uma plataforma de protocolo de IA que ajudará com tudo, desde conteúdo gerado pelo usuário (UGC) até correspondência e renderização de ativos 2D a 3D.

PLAI Labs planeja lançar o whitepaper V2 este ano, incluindo detalhes do ciclo econômico central (alavancando NFTs e blockchain para melhorar a experiência), kits de ferramentas UGC (incluindo IA) planos…

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Direção NFT

Aletha AI criou o conceito de iNFT, uma tecnologia que combina inteligência artificial e blockchain. Quando integrados à IA, os NFTs são interativos, generativos, escaláveis e únicos em sua variedade de traços de personalidade.

Para simplificar, se um NFT é um trabalho humano digital, depois de ser integrado com IA, ele se torna um iNFT, um trabalho NFT com a capacidade de conversar com os usuários. Em 10 de junho de 2021, o primeiro iNFT Alice do mundo foi leiloado na Sotheby’s por US$ 478.800.

Altered State Machine (ASM) é um projeto inovador que combina NFTs, inteligência artificial e aprendizado de máquina para impulsionar o treinamento de NFTs alimentados por IA, com a visão de se tornar um protocolo de propriedade e monetização para IA usando tecnologia NFT. No ecossistema ASM, os avatares baseados em IA são chamados de agentes e são compostos por duas partes: um cérebro e um avatar. O projeto também emitiu tokens ASTO para alimentar o ecossistema ASM.

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A Optic está construindo um protocolo de verificação NFT alimentado por IA focado em análise de fraude NFT e descoberta de valor NFT dentro da comunidade, com o objetivo de ajudar todo o mercado NFT a alcançar maior autenticidade e transparência. O Optic Intelligence Engine aprende com coleções NFT reais e, em seguida, recupera coleções NFT no mercado. Optic então retorna uma pontuação de partida que indica quão bem o NFT inspecionado corresponde ao real.

Em julho de 2022, a Optic fechou uma rodada de financiamento de US$ 11 milhões liderada pela Pantera Capital, Kleiner Perkins, com participação da Circle Ventures, Polygon Ventures e outras. Atualmente, a OpenSea adotou o serviço de deteção Copymint da Optic.

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Análise de Tendências

Da perspetiva do caminho de desenvolvimento atual dos projetos de IA blockchain, a infraestrutura da IA é composta por três partes: dados, algoritmos e poder de computação. Para que um projeto normal de IA perceba a capacidade de gerar ou analisar inteligência artificial, ele precisa ter modelos e conjuntos de dados, bem como ontologias de software e GUIs que chamam modelos. Em seguida, a distribuição de modelos e conjuntos de dados neste campo, o treinamento de modelos (computing power leasing) e o desenvolvimento de software front-end têm a formação de intermediários, que darão origem a projetos de IA blockchain destinados a atender eficientemente às necessidades dos clientes.

Por exemplo, no acima, Fetch.ai atua como intermediário para permitir que os clientes negociem conjuntos de dados usando seu token nativo. O SingularityNET permite que os clientes comprem serviços de treinamento de poder de computação de desenvolvedores, e os clientes de IA Openfabric precisam obter serviços como modelos (algoritmos), conjuntos de dados e infraestrutura (software) de provedores, Humans.ai essencialmente modelos de IA treinados com conjuntos de dados encapsulados em NFTs, e os usuários usam tokens nativos para comprar.

Gensyn é essencialmente uma plataforma de leasing de poder de computação descentralizada. Todas essas são tarefas intermediárias àquelas que a IA tradicional precisa completar, como processamento de linguagem natural, fala e geração de imagem de IA e projetos que usam DApps como uma plataforma intermediária para transações.

Então a aplicação descentralizada no blockchain gerou novas necessidades, então o projeto de IA baseado na direção de jogos em cadeia, social e NFT visa resolver os pontos problemáticos dos usuários no blockchain, como rct.ai resolve o problema das operações manuais repetitivas dos usuários de jogos em cadeia, o Mirror World resolve o desenvolvimento de jogos em cadeia, e outros projetos são desenvolvidos para blockchain social e NFT.

Atualmente, nos estágios iniciais da socialização da Web3, a IA está sendo introduzida mais como um dispositivo narrativo. No futuro, existem algumas direções possíveis para o desenvolvimento de projetos de IA:

Melhorar a privacidade de dados: Web3 pode maximizar a privacidade de dados através do uso da tecnologia zk, enquanto a IA pode analisar dados sem comprometê-los.

Contratos inteligentes: A tecnologia Web3 pode integrar aplicações de IA em aplicações Web3 através de contratos inteligentes, de modo a alcançar a controlabilidade sobre modelos de IA. Este tipo de aplicação pode ser usado para negociar modelos e conjuntos de dados para automatizar o processo de negociação. E a tecnologia ZK é usada para proteger os dados do usuário. No entanto, esse tipo de projeto enfrenta o impacto de conjuntos de dados de código aberto e modelos de código aberto, imagine só: se os usuários podem obter dados e modelos de código aberto no rosto Hugging e usar treinamento de trem automático, por que eles negociarão na plataforma blockchain? Diante do ataque das empresas Web2, os modelos de IA Web3 e as transações de conjuntos de dados não têm fossos suficientes.

Aprendizagem automática mais eficiente: as tecnologias Web3 podem tornar as aplicações de IA mais rápidas e fiáveis, tornando a aprendizagem automática mais eficiente de uma forma descentralizada. Isso tem sido usado em treinamentos tradicionais de IA, como o KataGo, uma versão melhorada do AlphaGo, que usa tecnologia de treinamento distribuído para permitir que pessoas em todo o mundo que desejam essa atualização de IA forneçam voluntariamente treinamento de computação. A aplicação no blockchain pode ser semelhante ao Gitcoin, e a doação de poder de computação pode obter POAP, ou semelhante ao AMM, que fornece um incentivo para a liquidez e se torna uma plataforma para alugar poder de computação por uma taxa, mas devido à alta volatilidade do preço da moeda, este tipo de aplicação não tem uma vantagem sobre o leasing de poder de computação GPU tradicional. A menos que a própria plataforma esteja envolvida em negócios financeiros e o suficiente para subsidiar os usuários a partir do valor capturado pelo protocolo, como o Numerai, que usa a tecnologia de IA para lucrar com o mercado de ações, então usuários suficientes estão dispostos a fornecer os três elementos da IA na plataforma.

Resumo

Atualmente, tanto a infraestrutura de IA nativa do blockchain quanto os projetos de criptografia que realizam cenários de aplicação com a ajuda de mecanismos de IA estão em sua infância, e o principal objetivo é criar uma infraestrutura subjacente adequada para aprimorar a integração de tokenomics com soluções de IA, como provedores de hardware, provedores de dados e algoritmos de IA.

No entanto, a integração dos dois coloca muitos desafios. Em primeiro lugar, a tendência do blockchain para tecnologias complexas como Rollup e ZK trará desafios para a IA para obter dados. Em segundo lugar, não há dados experimentais contínuos suficientes para apoiar a aplicabilidade da IA no ecossistema blockchain e a capacidade dos motores de IA de se adaptarem em resposta a emergências. Finalmente, existem projetos falsos frequentes no campo cripto que esfregam no conceito de IA, tornando mais fácil para as pessoas perderem a confiança em explorar o campo.

Todos os projetos de IA blockchain que resolvem problemas tradicionais de IA precisam responder à pergunta: por que essa plataforma precisa introduzir tokens no blockchain, o que faz com que o alvo de transação do alvo existente no mercado Web2, como a plataforma, de modelo, dados e poder de computação, tenha a desvantagem do onboarding.

Tokenomics, como um volante, pode mudar o ciclo de ascensão e queda de um projeto. No momento, se você quer um volante positivo, você precisa levar em conta os usuários reais da plataforma, ou seja, o problema da aquisição de clientes. A insubstituíbilidade da demanda é o fosso de um projeto, e um projeto sem fosso pode alcançar sucesso a curto prazo, mas não terá usuários suficientes e um ecossistema de desenvolvedores forte. Quando a procura é uma falsa proposição, os incentivos económicos são insustentáveis e o ciclo de vida do projeto torna-se mais curto. Esperamos que haja mais projetos AI+Web3 baseados em usuários reais e necessidades insubstituíveis. Eles são projetados para cumprir requisitos que não são ou mal cumpridos na Web2 e, portanto, nativamente precisam ser introduzidos na Web3.

De qualquer forma, a integração da IA na Web3 é uma tendência tecnológica futura, e já existem alguns exemplos de aplicações Web3 que incorporam inteligência artificial nesta fase. Com o tempo, surgirão infraestruturas Web3 mais relevantes e novos modelos.