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Web3 y AI fusionados: construyendo la nueva generación de infraestructura de internet
La fusión de Web3 y AI: Construyendo la infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo paradigma de Internet descentralizado, abierto y transparente, tiene un potencial de fusión natural con la IA. En una arquitectura centralizada tradicional, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente controlados, enfrentando numerosos desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cómputo, filtraciones de privacidad y algoritmos de caja negra. Por otro lado, Web3, basado en tecnologías distribuidas, puede inyectar nueva energía al desarrollo de la IA a través de redes de computación compartida, mercados de datos abiertos y computación privada. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar muchas capacidades al ecosistema de Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA es fundamental para construir la infraestructura de Internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cómputo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor principal que impulsa el desarrollo de la IA. Los modelos de IA necesitan procesar grandes cantidades de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una gran 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.
Los siguientes son los principales problemas del modelo tradicional de adquisición y utilización de datos de IA centralizada:
Web3 puede resolver los puntos débiles del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
A pesar de esto, la obtención de datos del mundo real sigue presentando problemas como la calidad variable de los datos, la dificultad de procesamiento, y la falta de diversidad y representatividad. Los datos sintéticos podrían ser la estrella del futuro en la pista de datos de Web3. Basados en tecnologías de IA generativa y simulación, los datos sintéticos pueden simular las propiedades de los datos reales, actuando como un complemento efectivo a los datos reales, mejorando la eficiencia del uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos han demostrado un potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, y la aparición de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también presenta desafíos: algunos datos sensibles no se pueden utilizar plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que limita el potencial de los modelos de IA y su capacidad de razonamiento.
FHE es la criptografía homomórfica completa, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo de privacidad en IA, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU ejecute tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto brinda una gran ventaja a las empresas de IA, ya que pueden abrir servicios API de manera segura mientras protegen sus 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 computación seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML, ZKML prueba la ejecución correcta del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia 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 explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de lenguaje a gran escala de una empresa de IA requiere una potencia de cálculo enorme, 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 los 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 del suministro de poder 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 rentable.
Una red de potencia de cálculo de IA descentralizada agrega recursos de GPU inactivos de todo el mundo, proporcionando un mercado de potencia de cálculo accesible y económico para las empresas de IA. Los demandantes de potencia de cálculo pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con potencia de cálculo. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras ser verificados, obtienen recompensas en puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en la potencia de cálculo en campos como la IA.
Además de las redes de computación descentralizada de uso general, también existen plataformas centradas en el entrenamiento de IA y redes de computación dedicadas a la inferencia de IA.
Las redes de potencia computacional descentralizadas ofrecen un mercado de potencia computacional justo y transparente, rompen monopolios, reducen las barreras de entrada y mejoran la eficiencia en el uso de la potencia computacional. En el ecosistema web3, las redes de potencia computacional descentralizadas jugarán un papel clave, atrayendo a más dapps innovadoras para impulsar conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología AI.
DePIN: Web3 potenciando la IA Edge
Imagina que tu teléfono móvil, tu reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes de tu hogar tienen la capacidad de ejecutar inteligencia artificial: esta es la magia del Edge AI. Permite que el cálculo ocurra en la fuente de generación de datos, logrando un procesamiento en tiempo real con baja latencia, al mismo tiempo que 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, al procesar los datos localmente, puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos; el mecanismo económico basado en tokens nativo de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de cálculo y construir 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 preferidas para el despliegue de proyectos. La alta TPS, bajas tarifas de transacción e innovaciones tecnológicas de esta cadena pública brindan un sólido apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, el valor de mercado de los proyectos DePIN en esta cadena pública supera los 10 mil millones de dólares, y algunos proyectos reconocidos han logrado avances significativos.
IMO: Publicación de un nuevo paradigma de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo que tokeniza modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de reparto de ingresos, los desarrolladores de modelos de IA a menudo tienen dificultades para obtener ingresos sostenidos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios. Los creadores originales tienen dificultades para rastrear el uso, y ni hablar de obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y los efectos de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta a los inversores y usuarios potenciales evaluar su verdadero valor, limitando el reconocimiento del mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona un nuevo método de financiación y compartición de valor para modelos de IA de código abierto, los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los beneficios generados por el modelo en el futuro. Un protocolo utiliza dos estándares ERC, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los beneficios.
El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas e impulsando el desarrollo sostenible de la tecnología de IA. Actualmente, el IMO aún se encuentra en una fase de prueba inicial, 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 expectativa.
Agente de IA: Una nueva era de experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y tomar acciones adecuadas para alcanzar objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA 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 proporcionando soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones claras, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, mejorar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicación nativa de IA abierta ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, sonido de los robots y conectar 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 superiores. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje de gran tamaño especializado, lo que hace que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de productos de IA, reduciendo el costo de la síntesis de voz en un 99%, y la clonación de voz se puede lograr en solo 1 minuto. Gracias a los Agentes de IA personalizados de esta plataforma, actualmente se pueden aplicar en múltiples áreas como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente hay más exploración en 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 cómputo descentralizada, cómo validar modelos de lenguaje de gran tamaño, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.