Lorsque Jen-Hsun Huang s'est exprimé au WGS à Dubaï, il a proposé le terme « IA souveraine ». Alors, quelle IA souveraine peut répondre aux intérêts et aux demandes de la communauté Crypto ?
Peut-être qu'il doit être construit sous la forme de Web3+AI.
Vitalik a décrit la synergie entre l'IA et la Crypto dans l'article « La promesse et les défis des applications crypto + IA » : La décentralisation de la Crypto peut équilibrer la centralisation de l'IA ; la Crypto apporte de la transparence aux données des besoins de l'IA, la Blockchain facilite le stockage et le suivi ; de données. Ce type de synergie traverse tout le paysage industriel du Web3+AI.
La plupart des projets Web3 + IA utilisent la technologie blockchain pour résoudre les problèmes de construction de projets d'infrastructure dans l'industrie de l'IA, et quelques projets utilisent l'IA pour résoudre certains problèmes dans les applications Web3.
La situation de l’industrie Web3 + IA est à peu près la suivante :
La production et le flux de travail de l’IA sont à peu près les suivants :
Dans ces liens, la combinaison du Web3 et de l’IA se reflète principalement sous quatre aspects :
Couche de puissance de calcul : capitaliser sur la puissance de calcul
Au cours des deux dernières années, la puissance de calcul utilisée pour entraîner de grands modèles d'IA a augmenté de façon exponentielle, doublant pratiquement chaque trimestre et augmentant à un rythme qui dépasse de loin la loi de Moore. Cette situation a conduit à un déséquilibre à long terme entre l’offre et la demande de puissance de calcul de l’IA, et les prix du matériel tel que les GPU ont augmenté rapidement, augmentant ainsi le coût de la puissance de calcul.
Mais en même temps, il existe également sur le marché une grande quantité de matériel informatique inutilisé de milieu à bas de gamme. Il se peut que la puissance de calcul unique de cette partie du matériel de milieu à bas de gamme ne puisse pas atteindre un niveau élevé. -besoins de performances. Cependant, si un réseau de puissance de calcul distribué est construit via Web3 et qu'un réseau de ressources informatiques décentralisé est créé via la location et le partage de puissance de calcul, il peut toujours répondre aux besoins de nombreuses applications d'IA. Étant donné que la puissance de calcul distribuée et inactive est utilisée, le coût de la puissance de calcul de l’IA peut être considérablement réduit.
La répartition de la couche de puissance informatique comprend :
Puissance de calcul décentralisée générale (comme Arkash, Io.net, etc.) ;
Puissance de calcul décentralisée pour la formation en IA (comme Gensyn, Flock.io, etc.) ;
Puissance de calcul décentralisée pour l'inférence de l'IA (par exemple Fetch.ai, Hyperbolic, etc.) ;
Puissance de calcul décentralisée pour le rendu 3D (comme The Render Network, etc.).
Le principal avantage de l'optimisation de la puissance de calcul de Web3+AI réside dans les projets de puissance de calcul décentralisés. Elle peut facilement étendre l'échelle du réseau lorsqu'elle est combinée à des incitations symboliques. De plus, son coût en ressources informatiques est faible et très rentable, ce qui peut satisfaire certains. besoins en puissance de calcul de milieu à bas de gamme.
Couche de données : capitalisation des données
Les données sont le pétrole et le sang de l’IA. Si vous ne comptez pas sur Web3, seules les entreprises géantes disposent généralement d'une grande quantité de données utilisateur. Il est difficile pour les startups ordinaires d'obtenir des données détaillées, et la valeur des données utilisateur dans l'industrie de l'IA n'est pas renvoyée aux utilisateurs. Grâce à Web3+AI, les processus tels que la collecte de données, l'annotation de données et le stockage de données distribué peuvent être rendus moins chers, plus transparents et plus avantageux pour les utilisateurs.
La collecte de données de haute qualité est une condition préalable à la formation de modèles d'IA. Grâce à Web3, vous pouvez utiliser des réseaux distribués, combinés à des mécanismes d'incitation de jetons appropriés et à des méthodes de collecte participative pour obtenir des données complètes et de haute qualité à moindre coût.
Selon la finalité du projet, les projets data comprennent principalement les catégories suivantes :
Projets de collecte de données (comme Grass, etc.);
Projets d’échange de données (tels que Ocean Protocol, etc.) ;
Projets d'annotation de données (tels que Taida, Alaya, etc.) ;
Projets de sources de données Blockchain (tels que Spice AI, Space and time, etc.) ;
Projets de stockage décentralisés (tels que Filecoin, Arweave, etc.).
Les projets Web3+IA basés sur les données sont plus difficiles à concevoir dans le processus de conception du modèle économique du Token, car les données sont plus difficiles à standardiser que la puissance de calcul.
Couche plateforme : capitaliser la valeur de la plateforme
La plupart des projets de plate-forme seront comparés à Hugging Face, avec pour objectif principal l'intégration de diverses ressources dans l'industrie de l'IA. Établissez une plate-forme qui regroupe des liens vers diverses ressources et rôles tels que les données, la puissance de calcul, les modèles, les développeurs d'IA et la blockchain pour résoudre plus facilement divers besoins avec la plate-forme comme centre. Par exemple, Giza se concentre sur la création d'une plate-forme d'exploitation zkML complète, visant à rendre l'inférence d'apprentissage automatique crédible et transparente, car les boîtes noires de données et de modèles sont actuellement des problèmes courants dans l'IA. Elle utilise des mots de passe tels que ZK et FHE via les techniques d'apprentissage Web3. vérifier que le raisonnement du modèle est bien exécuté correctement sera tôt ou tard sollicité par l'industrie.
Il existe également des couches 1/2 pour Focus AI, comme Nuroblocks, Janction, etc. Le récit principal connecte diverses puissances de calcul, données, modèles, développeurs d'IA, nœuds et autres ressources, et aide les applications Web3+IA à réaliser une construction et un développement rapides en regroupant des composants communs et des SDK communs.
Il existe également des plates-formes de type réseau d'agents, sur la base desquelles des agents IA peuvent être créés pour divers scénarios d'application, tels que Olas, ChainML, etc.
Les projets Web3+AI de type plateforme utilisent principalement Token pour capter la valeur de la plateforme et encourager tous les participants de la plateforme à la construire conjointement. Il est utile pour les projets de démarrage de 0 à 1 et peut réduire la difficulté pour les parties au projet de trouver des partenaires tels que la puissance de calcul, les données, les communautés de développeurs d'IA, les nœuds, etc.
Couche application : valorisation de la valeur de l'IA
La plupart des projets d'infrastructure précédents utilisent la technologie blockchain pour résoudre les problèmes de construction de projets d'infrastructure dans l'industrie de l'IA. Les projets de couche application consistent davantage à utiliser l’IA pour résoudre des problèmes dans les applications Web3.
Par exemple, Vitalik a mentionné deux directions dans l'article, ce qui me semble très significatif.
L’un d’entre eux est l’IA en tant que participant au Web3. Par exemple : dans les jeux Web3, l'IA peut agir en tant que joueur, elle peut comprendre rapidement les règles du jeu et accomplir les tâches du jeu le plus efficacement possible ; dans DEX, l'IA joue un rôle dans le trading d'arbitrage sur les marchés de prédiction ; , AI Agent peut largement accepter une grande quantité de données, de bases de connaissances et d'informations, entraîner les capacités d'analyse et de prédiction de son modèle et le fournir aux utilisateurs en tant que produit, aidant ainsi les utilisateurs à prédire des événements spécifiques grâce au raisonnement du modèle, tels que les événements sportifs. , élections présidentielles, etc.
La seconde consiste à créer une IA privée décentralisée et évolutive. Parce que de nombreux utilisateurs s'inquiètent du problème de la boîte noire de l'IA et des biais du système ; ou bien ils s'inquiètent de l'existence de certaines dApps qui trompent les utilisateurs grâce à la technologie de l'IA pour réaliser des profits. Essentiellement, cela est dû au fait que les utilisateurs n'ont pas de droits d'examen et de gouvernance sur le processus de formation et d'inférence du modèle d'IA. Mais si vous créez une IA Web3, comme le projet Web3, la communauté a distribué des droits de gouvernance pour cette IA, ce qui peut être plus facilement accepté.
Pour l’instant, il n’existe aucun projet cheval blanc avec de hauts plafonds dans la couche d’application Web3+AI.
Résumer
Web3 + AI en est encore à ses débuts, et l'industrie est divisée sur les perspectives de développement de cette piste. Nous continuerons à y prêter attention. Nous espérons que la combinaison du Web3 et de l'IA pourra créer des produits plus précieux que l'IA centralisée, permettant à l'IA de se débarrasser des étiquettes de « contrôle géant », de « monopole » et de « co-gouvernance de l'IA » dans un cadre plus communautaire. chemin. Peut-être que dans le processus de participation et de gouvernance plus étroites, les humains éprouveront plus de « crainte » et moins de « peur » de l’IA.