A fusão do Web3 com a IA: Abrindo uma nova era da Internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a IA. Na arquitetura tradicional centralizada, o cálculo da IA e os recursos de dados estão sob controle rigoroso, e existem vários desafios, como gargalos de capacidade de computação, vazamento de privacidade e algoritmos opacos. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitas capacitações para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e da capacidade de computação.
Dados impulsionados: a base sólida da IA e Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível é para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não só fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Nos modelos tradicionais de obtenção e utilização de dados de IA centralizados, existem os seguintes principais problemas:
O custo de obtenção de dados é elevado, dificultando a sua assunção por parte das pequenas e médias empresas.
Os recursos de dados são monopolizados por gigantes da tecnologia, formando ilhas de dados
O risco de vazamento e abuso de dados pessoais
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados:
Capturar dados da web de forma descentralizada, limpar e converter, para fornecer dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
Adotar o modo "label to earn", através de incentivos em tokens para que trabalhadores globais participem na rotulagem de dados, reunindo conhecimento especializado de todo o mundo e aumentando a capacidade de análise dos dados.
A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação público e transparente para ambas as partes envolvidas na oferta e demanda de dados, incentivando a inovação e o compartilhamento de dados.
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real também apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados que varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a representatividade insuficientes, entre outros. Dados sintéticos podem ser a estrela do futuro na área de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, aumentando a eficiência do uso dos dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se o foco de atenção global. A introdução de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia (GDPR) reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE é a criptografia homomórfica completa, que permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é idêntico ao resultado da mesma operação realizada em dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz enormes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML fortalece a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML; enquanto o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, o FHEML enfatiza a computação em dados criptografados para preservar a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação de IA em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a um aumento explosivo na demanda por poder computacional, superando em muito a oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um grande modelo de IA requer um poder computacional imenso, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna esses modelos avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores de cadeia de suprimentos e geopolíticos, tudo isso torna o problema do fornecimento de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA se encontram em um dilema: ou compram hardware ou alugam recursos em nuvem, e estão urgentemente necessitando de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
A rede de computação descentralizada de IA, ao agregar recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece um mercado de computação que é tanto econômico quanto acessível para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder computacional. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, recebendo recompensas em pontos após a validação. Essa solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de computação em áreas como a IA.
Além das redes de computação descentralizada convencionais, existem plataformas focadas no treinamento de IA, bem como redes de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de computação descentralizada oferece um mercado de poder computacional justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização do poder computacional. No ecossistema web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e promovendo conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telemóvel, smartwatch e até os dispositivos inteligentes da sua casa tenham a capacidade de operar com IA - esta é a atratividade da Edge AI. Ela permite que a computação ocorra na origem da geração de dados, realizando processamento em tempo real com baixa latência, ao mesmo tempo que protege a privacidade dos utilizadores. A tecnologia Edge AI já está a ser aplicada em áreas críticas como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar – DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN pode melhorar a proteção da privacidade do usuário ao processar dados localmente, reduzindo o risco de vazamento de dados; o mecanismo econômico de token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas de blockchain pública preferidas para a implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain pública oferecem um forte suporte aos projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos renomados já alcançaram progressos significativos.
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços. Os criadores originais têm dificuldade em rastrear o uso, quanto mais em obter receitas. Além disso, o desempenho e os efeitos do modelo de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do verdadeiro valor por investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO oferece uma nova forma de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando um oráculo de IA em cadeia (Onchain AI Oracle) e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração de código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e deu impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está na fase inicial de testes, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e a participação se expande, sua inovação e valor potencial merecem a nossa expectativa.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar as ações necessárias para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem funcionar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários por meio da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Uma plataforma aberta e nativa de aplicações de IA oferece um conjunto abrangente e fácil de usar de ferramentas de criação, permitindo que os usuários configurem funções de robô, aparência, som e conectem-se a bases de conhecimento externas, visando criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA gerativa, capacita indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou modelos de linguagem especializados, tornando o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo os custos de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Com o AI Agent personalizado desta plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como videochamadas, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e IA, atualmente há mais exploração a nível de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente da computação descentralizada e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essa infraestrutura é gradualmente aprimorada, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.
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Web3 e a fusão da IA estão a liderar uma nova era da internet. A Descentralização da tecnologia impulsiona a inovação futura.
A fusão do Web3 com a IA: Abrindo uma nova era da Internet
Web3, como um novo paradigma da internet descentralizado, aberto e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a IA. Na arquitetura tradicional centralizada, o cálculo da IA e os recursos de dados estão sob controle rigoroso, e existem vários desafios, como gargalos de capacidade de computação, vazamento de privacidade e algoritmos opacos. O Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode injetar nova energia no desenvolvimento da IA através de redes de compartilhamento de poder computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitas capacitações para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, ajudando na construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação de Web3 e IA é crucial para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e da capacidade de computação.
Dados impulsionados: a base sólida da IA e Web3
Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível é para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não só fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Nos modelos tradicionais de obtenção e utilização de dados de IA centralizados, existem os seguintes principais problemas:
O Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com um novo paradigma de dados descentralizados:
Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real também apresenta alguns problemas, como a qualidade dos dados que varia, a dificuldade de processamento, a diversidade e a representatividade insuficientes, entre outros. Dados sintéticos podem ser a estrela do futuro na área de dados Web3. Baseados em tecnologias de IA generativa e simulação, os dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz aos dados reais, aumentando a eficiência do uso dos dados. Em áreas como condução autónoma, negociação em mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram seu potencial de aplicação maduro.
Proteção de Privacidade: O Papel do FHE no Web3
Na era impulsionada por dados, a proteção da privacidade tornou-se o foco de atenção global. A introdução de regulamentos como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia (GDPR) reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também trouxe desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, o que sem dúvida limita o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.
FHE é a criptografia homomórfica completa, que permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de descriptografar os dados, e o resultado do cálculo é idêntico ao resultado da mesma operação realizada em dados em texto claro.
FHE fornece uma proteção sólida para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que a capacidade de processamento da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem tocar nos dados originais. Isso traz enormes vantagens para as empresas de IA. Elas podem abrir serviços de API de forma segura, enquanto protegem segredos comerciais.
FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML fortalece a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.
FHEML é um complemento do ZKML; enquanto o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, o FHEML enfatiza a computação em dados criptografados para preservar a privacidade dos dados.
Revolução do Poder de Cálculo: Computação de IA em Redes Descentralizadas
A complexidade computacional dos sistemas de IA atuais dobra a cada 3 meses, levando a um aumento explosivo na demanda por poder computacional, superando em muito a oferta de recursos computacionais existentes. Por exemplo, o treinamento de um grande modelo de IA requer um poder computacional imenso, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. Essa escassez de poder computacional não apenas limita o progresso da tecnologia de IA, mas também torna esses modelos avançados inatingíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.
Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPUs é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração no aumento do desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores de cadeia de suprimentos e geopolíticos, tudo isso torna o problema do fornecimento de poder computacional ainda mais grave. Os profissionais de IA se encontram em um dilema: ou compram hardware ou alugam recursos em nuvem, e estão urgentemente necessitando de uma forma de serviço de computação sob demanda e econômica.
A rede de computação descentralizada de IA, ao agregar recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferece um mercado de computação que é tanto econômico quanto acessível para empresas de IA. Os demandantes de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder computacional. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, recebendo recompensas em pontos após a validação. Essa solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de computação em áreas como a IA.
Além das redes de computação descentralizada convencionais, existem plataformas focadas no treinamento de IA, bem como redes de computação dedicadas à inferência de IA.
A rede de computação descentralizada oferece um mercado de poder computacional justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização do poder computacional. No ecossistema web3, a rede de computação descentralizada desempenhará um papel fundamental, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e promovendo conjuntamente o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.
DePIN: Web3 capacitando Edge AI
Imagine que o seu telemóvel, smartwatch e até os dispositivos inteligentes da sua casa tenham a capacidade de operar com IA - esta é a atratividade da Edge AI. Ela permite que a computação ocorra na origem da geração de dados, realizando processamento em tempo real com baixa latência, ao mesmo tempo que protege a privacidade dos utilizadores. A tecnologia Edge AI já está a ser aplicada em áreas críticas como a condução autónoma.
No domínio do Web3, temos um nome mais familiar – DePIN. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, e o DePIN pode melhorar a proteção da privacidade do usuário ao processar dados localmente, reduzindo o risco de vazamento de dados; o mecanismo econômico de token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos computacionais, construindo um ecossistema sustentável.
Atualmente, o DePIN está se desenvolvendo rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain pública, tornando-se uma das plataformas de blockchain pública preferidas para a implantação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain pública oferecem um forte suporte aos projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain pública ultrapassa 10 bilhões de dólares, e alguns projetos renomados já alcançaram progressos significativos.
IMO: Novo paradigma de lançamento de modelos de IA
O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.
No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de compartilhamento de receitas, uma vez que o modelo de IA é desenvolvido e colocado no mercado, os desenvolvedores muitas vezes têm dificuldade em obter receitas contínuas do uso subsequente do modelo, especialmente quando o modelo é integrado em outros produtos e serviços. Os criadores originais têm dificuldade em rastrear o uso, quanto mais em obter receitas. Além disso, o desempenho e os efeitos do modelo de IA muitas vezes carecem de transparência, o que dificulta a avaliação do verdadeiro valor por investidores e usuários potenciais, limitando o reconhecimento de mercado e o potencial comercial do modelo.
O IMO oferece uma nova forma de apoio financeiro e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores comprem tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza dois padrões ERC, combinando um oráculo de IA em cadeia (Onchain AI Oracle) e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.
O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração de código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e deu impulso ao desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO ainda está na fase inicial de testes, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e a participação se expande, sua inovação e valor potencial merecem a nossa expectativa.
Agente de IA: A nova era da experiência interativa
O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar as ações necessárias para alcançar objetivos estabelecidos. Com o suporte de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem funcionar como assistentes virtuais, aprendendo as preferências dos usuários por meio da interação e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentar a eficiência e criar novo valor.
Uma plataforma aberta e nativa de aplicações de IA oferece um conjunto abrangente e fácil de usar de ferramentas de criação, permitindo que os usuários configurem funções de robô, aparência, som e conectem-se a bases de conhecimento externas, visando criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. Utilizando tecnologia de IA gerativa, capacita indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou modelos de linguagem especializados, tornando o papel mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada de produtos de IA, reduzindo os custos de síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Com o AI Agent personalizado desta plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas, como videochamadas, aprendizado de idiomas e geração de imagens.
Na fusão entre Web3 e IA, atualmente há mais exploração a nível de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente da computação descentralizada e como validar grandes modelos de linguagem, entre outras questões-chave. À medida que essa infraestrutura é gradualmente aprimorada, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.