La fusión de la IA y Web3: rupturas y desafíos

El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ( AI ) y la tecnología Web3 ha generado una amplia atención a nivel global. La IA ha logrado avances significativos en áreas como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, trayendo grandes transformaciones a diversas industrias. Web3, como un nuevo modelo de red, está cambiando la percepción y el uso de Internet por parte de las personas. La combinación de ambos ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro.

Este artículo explorará el estado actual del desarrollo de AI+Web3, analizará la relación entre ambos y las limitaciones y desafíos que enfrentan los proyectos actuales. Se espera proporcionar referencias e insights valiosos para inversores y profesionales de la industria.

La interacción entre la IA y Web3

Dificultades que enfrenta la industria de la IA

Los elementos clave de la industria de la IA incluyen la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos. En términos de potencia de cálculo, obtener y gestionar recursos de computación a gran escala es costoso y especialmente difícil para las startups y los desarrolladores individuales. En cuanto a los algoritmos, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos y recursos de computación, y la interpretabilidad y la capacidad de generalización de los modelos aún necesitan mejoras. En cuanto a los datos, obtener datos de alta calidad y diversidad sigue siendo un gran desafío, y también se deben considerar los problemas de privacidad y seguridad de los datos. Además, la interpretabilidad y la transparencia de los modelos de IA son también un foco de atención del público.

Las dificultades que enfrenta la industria Web3

La industria Web3 aún tiene mucho espacio para mejorar en áreas como el análisis de datos, la experiencia del usuario y la seguridad de los contratos inteligentes. La IA, como herramienta para aumentar la productividad, tiene muchos escenarios de aplicación potencial en estas áreas. Por ejemplo, la IA puede mejorar la capacidad de análisis y predicción de datos de las plataformas Web3, mejorar la experiencia del usuario y los servicios personalizados, y aumentar la seguridad y la protección de la privacidad.

Análisis del estado actual de los proyectos AI+Web3

Web3 impulsa la IA

Poder de cómputo descentralizado

Con la explosión de la demanda de IA, el problema de la escasez de GPU se está volviendo cada vez más grave. Algunos proyectos de Web3 están comenzando a intentar proporcionar servicios de computación a través de métodos descentralizados, como Akash, Render, Gensyn, entre otros. Estos proyectos incentivan a los usuarios a proporcionar potencia de GPU ociosa a través de tokens, brindando apoyo de computación a los clientes de IA. El lado de la oferta incluye principalmente proveedores de servicios en la nube, mineros de criptomonedas y grandes empresas.

Actualmente, la mayoría de los proyectos de potencia de cálculo descentralizada se centran en la inferencia de IA en lugar de en el entrenamiento. Esto se debe a que el entrenamiento de IA requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, lo que dificulta su implementación. Por otro lado, la inferencia de IA tiene requisitos de potencia de cálculo y ancho de banda relativamente bajos, lo que la hace más fácil de implementar.

Modelo de algoritmo descentralizado

Algunos proyectos intentan construir un mercado de servicios de algoritmos de IA descentralizados, como Bittensor. Estas plataformas conectan múltiples modelos de IA y eligen el modelo más adecuado para proporcionar servicios según las necesidades del usuario. En comparación con un único modelo grande, este enfoque puede ser más flexible y tener más potencial.

Recolección de datos descentralizada

El monopolio de los grandes plataformas Web2 sobre los datos obstaculiza el desarrollo de la IA. Algunos proyectos Web3 logran la recopilación de datos descentralizada a través de incentivos de tokens, como PublicAI. Los usuarios pueden contribuir con contenido valioso o verificar la calidad de los datos para recibir recompensas en tokens.

Protección de la privacidad del usuario en la IA ZK

La tecnología de prueba de conocimiento cero puede lograr la verificación de datos mientras protege la privacidad, ayudando a resolver la contradicción entre la protección de la privacidad y el intercambio de datos en el campo de la inteligencia artificial. Algunos proyectos como BasedAI están explorando la aplicación de la tecnología ZK en el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.

La IA impulsa Web3

Análisis y predicción de datos

Muchos proyectos de Web3 han comenzado a integrar servicios de IA o herramientas de IA desarrolladas internamente, para ofrecer a los usuarios servicios de análisis de datos y predicción. Por ejemplo, Pond utiliza algoritmos de IA para predecir tokens valiosos, y BullBear AI predice tendencias de precios basándose en datos históricos.

Servicios personalizados

Algunas plataformas Web3 integran IA para optimizar la experiencia del usuario, como la herramienta Wand de Dune que puede generar consultas SQL a partir de lenguaje natural. Plataformas de contenido como Followin e IQ.wiki también integran IA para resumir contenido.

Auditoría de inteligencia artificial del contrato inteligente

La IA puede ayudar a identificar de manera más eficiente y precisa las vulnerabilidades en el código de los contratos inteligentes. Por ejemplo, 0x0.ai ofrece servicios de auditoría de contratos inteligentes basados en IA, utilizando tecnología de aprendizaje automático para identificar problemas potenciales en el código.

Limitaciones y desafíos de los proyectos de AI+Web3

Los obstáculos reales que enfrenta la computación descentralizada

En comparación con los servicios de computación centralizados, la computación descentralizada aún presenta deficiencias en rendimiento, estabilidad y disponibilidad. La barrera de entrada para los usuarios también es relativamente alta. Actualmente, la computación descentralizada se utiliza principalmente para inferencia de IA en lugar de entrenamiento, y se ve limitada principalmente por:

1. El entrenamiento de IA requiere una gran cantidad de datos y ancho de banda, y la descentralización es difícil de satisfacer.
2. El entrenamiento de grandes modelos requiere múltiples tarjetas conectadas en paralelo, mientras que el NVLink de NVIDIA limita la distancia física entre las tarjetas gráficas.
3. El entrenamiento de grandes modelos requiere alta estabilidad, una interrupción causará enormes pérdidas.

La combinación de AI+Web3 sigue siendo bastante superficial.

Actualmente, la mayoría de los proyectos de AI + Web3 solo utilizan la IA superficialmente y no han logrado una verdadera integración profunda:

1. Muchas aplicaciones de proyectos de IA no son esencialmente diferentes de Web2.
2. Algunos proyectos solo utilizan el concepto de IA a nivel de marketing, con innovación real limitada.

La economía de tokens se convierte en un amortiguador

Algunos proyectos de IA eligen superponer la narrativa de Web3 y la economía de tokens debido a la falta de claridad en sus modelos comerciales. Sin embargo, aún se necesita una verificación adicional para determinar si la economía de tokens realmente ayuda a resolver necesidades prácticas.

Resumen

La fusión de AI+Web3 ofrece posibilidades infinitas para la innovación tecnológica y el desarrollo económico en el futuro. La IA puede aportar escenarios de aplicación más eficientes e inteligentes a Web3, mientras que la característica de descentralización de Web3 también proporciona nuevas oportunidades para el desarrollo de la IA. Aunque actualmente todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta numerosos desafíos, la combinación de ambos tiene el potencial de construir un sistema económico y social más inteligente, abierto y justo. En el futuro, se necesitarán más equipos sólidos y con ideas para explorar aplicaciones integradas que realmente satisfagan las necesidades prácticas.