0G Este proyecto ha estado en marcha durante casi medio año, justo hoy tengo tiempo para hacer una revisión detallada de 0G, veamos cómo @0G_labs ha replanteado el futuro de la inteligencia artificial desde la gestión centralizada hasta la gestión descentralizada, ¡vamos a verlo de un tirón!
Porque recientemente hablé con un amigo sobre la IA, y él dijo: "La IA de ahora en día se parece cada vez más a los 'juguetes privados' de las grandes empresas". Siento que hay algo de verdad en eso. Los chatbots y las herramientas de generación de imágenes que usamos a diario son, en su mayoría, de unas pocas grandes empresas tecnológicas. Los datos están en sus manos, y cómo funcionan realmente los algoritmos es un misterio para los de afuera. Si surge un problema, nadie puede explicarlo claramente. Pero si te dijera que la IA del futuro podría ser "lo que todos digan cuenta", ¿lo creerías?
Lo que primero me viene a la mente es el proyecto 0G, ahora estoy tratando de convertir este "si" en realidad.
Uno: ¿Por qué es necesario desarrollar "IA descentralizada"?
Hablemos de cuán "concentrada" está la IA ahora. Las recomendaciones de videos cortos que ves todos los días y el "Te puede gustar" en las aplicaciones de compras, todo ello está respaldado por los modelos de IA de unas pocas grandes empresas que están trabajando duro, pero estos modelos son como un "calabazo silencioso":
¿Tus datos han sido utilizados para el entrenamiento, han sido mal utilizados? No lo sé;
¿Por qué la IA te recomienda estas cosas? El algoritmo es confuso y no se puede explicar claramente;
Si un día los servidores de las grandes empresas se caen, o si por alguna razón se detiene el servicio, las aplicaciones que dependen de ellos podrían quedar completamente inoperativas.
Este es el problema del AI centralizado, un pequeño grupo tiene el control, mientras que la mayoría solo puede recibir pasivamente, y además debe afrontar el riesgo de filtraciones de datos y interrupciones en el servicio.
Y lo que la IA descentralizada quiere hacer es desmantelar este "calabazo", permitiendo que todos puedan participar: Cualquiera puede entender cómo se entrena la IA, cómo trabaja, los algoritmos son claramente accesibles.
Qué datos se usaron, cómo se usaron, todo está registrado en la cadena, se puede rastrear de principio a fin.
Incluso si un nodo tiene problemas, los otros nodos pueden seguir funcionando, no colapsarán todos de una vez.
En otras palabras, se trata de convertir la IA de "un terreno privado de las grandes empresas" en "un recurso público para todos", transparente, con la participación de todos y más resistente a las perturbaciones.
¿Cómo se logra 0G? La modularidad es la clave.
Se quiere descentralizar la IA, y 0G se basa en una arquitectura "modular": descomponer sistemas complejos en bloques de Lego, donde cada parte puede actualizarse individualmente y combinarse de manera eficiente.
Esto es especialmente flexible en términos de cumplimiento, ya que las regulaciones varían de un país a otro:
En ciertos lugares, se controla estrictamente el almacenamiento de datos, por lo que se coloca el módulo DA de almacenamiento de datos en servidores locales que cumplen con la normativa.
En un país se limita la potencia de cálculo en el extranjero, las empresas solo utilizan módulos de potencia de cálculo locales para procesar negocios, otros módulos se añaden según sea necesario;
En algunos lugares se prohíben los tokens pero se da la bienvenida a la computación distribuida, así que quita el módulo relacionado con tokens y deja solo las partes de programación de potencia de cálculo, cifrado de datos, etc.
Es como construir con bloques, primero no uses las piezas que no cumplen con las normas, puedes construir y usar con las que sí cumplen, y cuando cambien las reglas, vuelve a armarlas.
Tres: Veamos a continuación las diferencias clave entre la IA centralizada y la descentralizada.
La IA centralizada es como una "máquina integrada": rápida, estable, pero si quieres cambiar una pieza o agregar una función, tienes que desmantelar toda la máquina, lo cual es muy complicado. Además, los datos están escondidos dentro de la máquina, no se pueden ver desde afuera, y a veces "habla tonterías" (lo que todos llaman "alucinaciones de IA"), porque nadie puede verificar su proceso de razonamiento.
La IA descentralizada se asemeja más a "construir con bloques": las piezas (módulos) son públicas, cualquiera puede cambiarlas o añadirlas, los datos y el proceso de inferencia están en la cadena, se pueden verificar, lo que reduce las "alucinaciones", pero las desventajas también son evidentes: coordinar tantas piezas puede ser un poco más lento, y si las "interfaces" entre diferentes bloques no son estándar, podría volverse un caos.
Cuatro: ¿Cuáles son los "bloques" de 0G?
0G ha descompuesto todo el sistema en varios módulos clave, cada uno con su propia tarea definida:
1）0G Chain: Esta es la cadena más básica, que puede integrarse con las aplicaciones descentralizadas (dApp) existentes, y funciones centrales como la ejecución y el consenso pueden actualizarse de forma independiente, sin necesidad de modificar toda la cadena;
2) Almacenamiento 0G: es un lugar de almacenamiento descentralizado que puede almacenar una gran cantidad de datos, y se basa en métodos de codificación y verificación especiales para garantizar que los datos no se pierdan y sean utilizables;
3) Capa de disponibilidad de datos (DA): se encarga de si los datos "son suficientes", mediante la selección aleatoria de nodos para validar, lo que garantiza fiabilidad y permite escalar indefinidamente; 4) Arquitectura de Servir 0G: Especialmente diseñada para la inferencia y entrenamiento de modelos de IA, además se ha preparado un paquete de herramientas (SDK) para los desarrolladores, para que puedan conectar funciones de IA directamente sin tener que montar una estructura complicada.
5) Nodos de alineación (Alignment Nodes): Observan todo el sistema, asegurando que el comportamiento de la IA cumpla con las normas éticas, y que la gestión de estos nodos también sea descentralizada, no solo se decide por una persona. La ventaja de esta arquitectura es su "flexibilidad"; por ejemplo, si se necesita más capacidad de almacenamiento, se puede actualizar el módulo de Storage; si se requiere una velocidad de inferencia más rápida, se puede optimizar la arquitectura de Serving, sin necesidad de modificar otras partes. Para los desarrolladores, la barrera de entrada también se ha reducido considerablemente.
Cinco: ¿Es 0G confiable ahora? He hablado muchas veces sobre el equipo de financiamiento y los socios ecológicos.
Para juzgar si un proyecto es fiable, el dinero y el progreso real son muy importantes y también bastante directos.
0G dijo en enero del año pasado que había recaudado 325 millones de dólares, y este dinero se utiliza principalmente para expandir la escala del producto y construir una comunidad de desarrolladores.
Además, 0G ya ha colaborado profundamente con HackQuest, centrándose en la construcción de la comunidad de desarrolladores. Hay que saber que HackQuest, como plataforma de educación para desarrolladores, ha recaudado 4.1 millones de dólares, y la colaboración entre ambas partes puede impulsar mejor el desarrollo del ecosistema de desarrolladores.
Solo tener dinero y colaborar no es suficiente, los datos de la red de pruebas pueden explicar mejor el problema: Más de 650 millones de transacciones, 22 millones de cuentas, más de 8000 validadores;
Durante los picos, el TPS de cada fragmento puede alcanzar los 11,000, lo cual es suficiente para procesar la gran cantidad de datos que necesita la IA.
Además, está la cantidad de nodos: ya se han vendido 85000 nodos, mantenidos por más de 8500 operadores en todo el mundo. Cuantos más nodos haya, mayor será la estabilidad y seguridad de toda la red, como si más de 8500 personas estuvieran "de guardia", sería difícil que surgieran problemas.
Además, 0G, como una de las primeras cadenas de bloques modulares de IA descentralizada en colaborar profundamente, también es la primera cadena de bloques modular de IA descentralizada. Actualmente no ha realizado un evento de generación de tokens (TGE), ¡el valor de discusión potencial detrás de esto es fácil de imaginar!
Seis: Hablando de 0G, definitivamente hay que mencionar su iNFT. En términos simples, iNFT es un "NFT que puede ejecutar funciones de IA"; no compras solo una imagen, sino un "asistente pequeño" con inteligencia.
¿Por qué se dice que esta cosa es nueva? Porque utiliza un nuevo estándar llamado ERC-7857:
Al comprar un iNFT, no solo obtienes la propiedad, también se te entrega el modelo de IA y los datos (es decir, los "metadatos"), no acabarás comprando una carcasa vacía; Los datos sensibles se almacenan cifrados, la privacidad está garantizada, pero la autenticidad se puede verificar en la cadena, no hay miedo a ser engañado;
Este asistente de IA también puede "crecer", los metadatos pueden actualizarse en cualquier momento, cuanto más tiempo se utilice, podría valer más.
Esto rompe el viejo modelo tradicional de la IA, antes usabas IA para “pedir prestado” de las grandes empresas, ahora puedes “poseer” un asistente de IA, venderlo, autorizar a otros a usarlo y todo el dinero que ganes es para ti.
Siete: ¿La barrera de entrada para el aprendizaje? 0G en realidad ya te ha preparado el camino.
Recientemente, 0G ha colaborado con HackQuest @HackQuest_ para abrir un curso especializado llamado 0G Learning Track. Desde la capa de datos, los mecanismos de almacenamiento, hasta cómo conectar con el marco de AI y cómo operar entre cadenas, todo se explica con claridad. Al finalizar, se puede obtener un certificado reconocido por ambas partes, lo que realmente es un buen trampolín para los desarrolladores que desean iniciarse en el desarrollo de AI descentralizada.
Ocho: Para ser sincero, la idea de 0G es bastante buena, pero también hay muchos desafíos:
1) Los sistemas descentralizados son inherentemente más lentos que los centralizados, ¿cómo encontrar un equilibrio entre la escalabilidad y el rendimiento? Todo dependerá de la situación real después del lanzamiento de la mainnet;
2) ¿Qué hacer si los módulos de interfaz estándar no son uniformes cuando se integran diferentes proyectos? Puede causar "fragmentación"; También se deben considerar los problemas de cumplimiento, ya que involucran datos e IA, y cada política es diferente.
3) Pero de todos modos, la IA descentralizada es una dirección que vale la pena explorar. Si realmente se puede lograr "transparente, que todos puedan participar y resistente a riesgos", entonces la IA puede considerarse un verdadero servicio para todos, y no una herramienta para unos pocos.
¿Puede 0G tener éxito? Es demasiado pronto para sacar conclusiones, pero al menos ha dado el primer paso. Yo mismo seguiré este proyecto, al menos creo que es un proyecto que vale la pena dedicarle tiempo. ¡Además, @Jtsong2 nos acompaña en esta construcción! #去中心化AI # 0GLabs #IA
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0G Este proyecto ha estado en marcha durante casi medio año, justo hoy tengo tiempo para hacer una revisión detallada de 0G, veamos cómo @0G_labs ha replanteado el futuro de la inteligencia artificial desde la gestión centralizada hasta la gestión descentralizada, ¡vamos a verlo de un tirón!
Porque recientemente hablé con un amigo sobre la IA, y él dijo: "La IA de ahora en día se parece cada vez más a los 'juguetes privados' de las grandes empresas". Siento que hay algo de verdad en eso. Los chatbots y las herramientas de generación de imágenes que usamos a diario son, en su mayoría, de unas pocas grandes empresas tecnológicas. Los datos están en sus manos, y cómo funcionan realmente los algoritmos es un misterio para los de afuera. Si surge un problema, nadie puede explicarlo claramente. Pero si te dijera que la IA del futuro podría ser "lo que todos digan cuenta", ¿lo creerías?
Lo que primero me viene a la mente es el proyecto 0G, ahora estoy tratando de convertir este "si" en realidad.
Uno: ¿Por qué es necesario desarrollar "IA descentralizada"?
Hablemos de cuán "concentrada" está la IA ahora. Las recomendaciones de videos cortos que ves todos los días y el "Te puede gustar" en las aplicaciones de compras, todo ello está respaldado por los modelos de IA de unas pocas grandes empresas que están trabajando duro, pero estos modelos son como un "calabazo silencioso":
¿Tus datos han sido utilizados para el entrenamiento, han sido mal utilizados? No lo sé;
¿Por qué la IA te recomienda estas cosas? El algoritmo es confuso y no se puede explicar claramente;
Si un día los servidores de las grandes empresas se caen, o si por alguna razón se detiene el servicio, las aplicaciones que dependen de ellos podrían quedar completamente inoperativas.
Este es el problema del AI centralizado, un pequeño grupo tiene el control, mientras que la mayoría solo puede recibir pasivamente, y además debe afrontar el riesgo de filtraciones de datos y interrupciones en el servicio.
Y lo que la IA descentralizada quiere hacer es desmantelar este "calabazo", permitiendo que todos puedan participar:
Cualquiera puede entender cómo se entrena la IA, cómo trabaja, los algoritmos son claramente accesibles.
Qué datos se usaron, cómo se usaron, todo está registrado en la cadena, se puede rastrear de principio a fin.
Incluso si un nodo tiene problemas, los otros nodos pueden seguir funcionando, no colapsarán todos de una vez.
En otras palabras, se trata de convertir la IA de "un terreno privado de las grandes empresas" en "un recurso público para todos", transparente, con la participación de todos y más resistente a las perturbaciones.
¿Cómo se logra 0G? La modularidad es la clave.
Se quiere descentralizar la IA, y 0G se basa en una arquitectura "modular": descomponer sistemas complejos en bloques de Lego, donde cada parte puede actualizarse individualmente y combinarse de manera eficiente.
Esto es especialmente flexible en términos de cumplimiento, ya que las regulaciones varían de un país a otro:
En ciertos lugares, se controla estrictamente el almacenamiento de datos, por lo que se coloca el módulo DA de almacenamiento de datos en servidores locales que cumplen con la normativa.
En un país se limita la potencia de cálculo en el extranjero, las empresas solo utilizan módulos de potencia de cálculo locales para procesar negocios, otros módulos se añaden según sea necesario;
En algunos lugares se prohíben los tokens pero se da la bienvenida a la computación distribuida, así que quita el módulo relacionado con tokens y deja solo las partes de programación de potencia de cálculo, cifrado de datos, etc.
Es como construir con bloques, primero no uses las piezas que no cumplen con las normas, puedes construir y usar con las que sí cumplen, y cuando cambien las reglas, vuelve a armarlas.
Tres: Veamos a continuación las diferencias clave entre la IA centralizada y la descentralizada.
La IA centralizada es como una "máquina integrada": rápida, estable, pero si quieres cambiar una pieza o agregar una función, tienes que desmantelar toda la máquina, lo cual es muy complicado. Además, los datos están escondidos dentro de la máquina, no se pueden ver desde afuera, y a veces "habla tonterías" (lo que todos llaman "alucinaciones de IA"), porque nadie puede verificar su proceso de razonamiento.
La IA descentralizada se asemeja más a "construir con bloques": las piezas (módulos) son públicas, cualquiera puede cambiarlas o añadirlas, los datos y el proceso de inferencia están en la cadena, se pueden verificar, lo que reduce las "alucinaciones", pero las desventajas también son evidentes: coordinar tantas piezas puede ser un poco más lento, y si las "interfaces" entre diferentes bloques no son estándar, podría volverse un caos.
Cuatro: ¿Cuáles son los "bloques" de 0G?
0G ha descompuesto todo el sistema en varios módulos clave, cada uno con su propia tarea definida:
1）0G Chain: Esta es la cadena más básica, que puede integrarse con las aplicaciones descentralizadas (dApp) existentes, y funciones centrales como la ejecución y el consenso pueden actualizarse de forma independiente, sin necesidad de modificar toda la cadena;
2) Almacenamiento 0G: es un lugar de almacenamiento descentralizado que puede almacenar una gran cantidad de datos, y se basa en métodos de codificación y verificación especiales para garantizar que los datos no se pierdan y sean utilizables;
3) Capa de disponibilidad de datos (DA): se encarga de si los datos "son suficientes", mediante la selección aleatoria de nodos para validar, lo que garantiza fiabilidad y permite escalar indefinidamente;
4) Arquitectura de Servir 0G: Especialmente diseñada para la inferencia y entrenamiento de modelos de IA, además se ha preparado un paquete de herramientas (SDK) para los desarrolladores, para que puedan conectar funciones de IA directamente sin tener que montar una estructura complicada.
5) Nodos de alineación (Alignment Nodes): Observan todo el sistema, asegurando que el comportamiento de la IA cumpla con las normas éticas, y que la gestión de estos nodos también sea descentralizada, no solo se decide por una persona.
La ventaja de esta arquitectura es su "flexibilidad"; por ejemplo, si se necesita más capacidad de almacenamiento, se puede actualizar el módulo de Storage; si se requiere una velocidad de inferencia más rápida, se puede optimizar la arquitectura de Serving, sin necesidad de modificar otras partes. Para los desarrolladores, la barrera de entrada también se ha reducido considerablemente.
Cinco: ¿Es 0G confiable ahora? He hablado muchas veces sobre el equipo de financiamiento y los socios ecológicos.
Para juzgar si un proyecto es fiable, el dinero y el progreso real son muy importantes y también bastante directos.
0G dijo en enero del año pasado que había recaudado 325 millones de dólares, y este dinero se utiliza principalmente para expandir la escala del producto y construir una comunidad de desarrolladores.
Además, 0G ya ha colaborado profundamente con HackQuest, centrándose en la construcción de la comunidad de desarrolladores. Hay que saber que HackQuest, como plataforma de educación para desarrolladores, ha recaudado 4.1 millones de dólares, y la colaboración entre ambas partes puede impulsar mejor el desarrollo del ecosistema de desarrolladores.
Solo tener dinero y colaborar no es suficiente, los datos de la red de pruebas pueden explicar mejor el problema:
Más de 650 millones de transacciones, 22 millones de cuentas, más de 8000 validadores;
Durante los picos, el TPS de cada fragmento puede alcanzar los 11,000, lo cual es suficiente para procesar la gran cantidad de datos que necesita la IA.
Además, está la cantidad de nodos: ya se han vendido 85000 nodos, mantenidos por más de 8500 operadores en todo el mundo. Cuantos más nodos haya, mayor será la estabilidad y seguridad de toda la red, como si más de 8500 personas estuvieran "de guardia", sería difícil que surgieran problemas.
Además, 0G, como una de las primeras cadenas de bloques modulares de IA descentralizada en colaborar profundamente, también es la primera cadena de bloques modular de IA descentralizada. Actualmente no ha realizado un evento de generación de tokens (TGE), ¡el valor de discusión potencial detrás de esto es fácil de imaginar!
Seis: Hablando de 0G, definitivamente hay que mencionar su iNFT. En términos simples, iNFT es un "NFT que puede ejecutar funciones de IA"; no compras solo una imagen, sino un "asistente pequeño" con inteligencia.
¿Por qué se dice que esta cosa es nueva? Porque utiliza un nuevo estándar llamado ERC-7857:
Al comprar un iNFT, no solo obtienes la propiedad, también se te entrega el modelo de IA y los datos (es decir, los "metadatos"), no acabarás comprando una carcasa vacía;
Los datos sensibles se almacenan cifrados, la privacidad está garantizada, pero la autenticidad se puede verificar en la cadena, no hay miedo a ser engañado;
Este asistente de IA también puede "crecer", los metadatos pueden actualizarse en cualquier momento, cuanto más tiempo se utilice, podría valer más.
Esto rompe el viejo modelo tradicional de la IA, antes usabas IA para “pedir prestado” de las grandes empresas, ahora puedes “poseer” un asistente de IA, venderlo, autorizar a otros a usarlo y todo el dinero que ganes es para ti.
Siete: ¿La barrera de entrada para el aprendizaje? 0G en realidad ya te ha preparado el camino.
Recientemente, 0G ha colaborado con HackQuest @HackQuest_ para abrir un curso especializado llamado 0G Learning Track. Desde la capa de datos, los mecanismos de almacenamiento, hasta cómo conectar con el marco de AI y cómo operar entre cadenas, todo se explica con claridad. Al finalizar, se puede obtener un certificado reconocido por ambas partes, lo que realmente es un buen trampolín para los desarrolladores que desean iniciarse en el desarrollo de AI descentralizada.
Ocho: Para ser sincero, la idea de 0G es bastante buena, pero también hay muchos desafíos:
1) Los sistemas descentralizados son inherentemente más lentos que los centralizados, ¿cómo encontrar un equilibrio entre la escalabilidad y el rendimiento? Todo dependerá de la situación real después del lanzamiento de la mainnet;
2) ¿Qué hacer si los módulos de interfaz estándar no son uniformes cuando se integran diferentes proyectos? Puede causar "fragmentación";
También se deben considerar los problemas de cumplimiento, ya que involucran datos e IA, y cada política es diferente.
3) Pero de todos modos, la IA descentralizada es una dirección que vale la pena explorar. Si realmente se puede lograr "transparente, que todos puedan participar y resistente a riesgos", entonces la IA puede considerarse un verdadero servicio para todos, y no una herramienta para unos pocos.
¿Puede 0G tener éxito? Es demasiado pronto para sacar conclusiones, pero al menos ha dado el primer paso. Yo mismo seguiré este proyecto, al menos creo que es un proyecto que vale la pena dedicarle tiempo. ¡Además, @Jtsong2 nos acompaña en esta construcción!
#去中心化AI # 0GLabs #IA