Fusion de l'IA et du Web3 : percées et défis

Le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 a suscité une large attention à l'échelle mondiale. L'IA a réalisé des avancées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant une transformation énorme à divers secteurs. Le Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, change la perception et l'utilisation d'Internet par les gens. La combinaison des deux offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futurs.

Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA et du Web3, analysera leur relation mutuelle, ainsi que les limitations et défis auxquels les projets actuels sont confrontés. L'objectif est de fournir des références et des insights précieux aux investisseurs et aux professionnels de l'industrie.

Interaction entre l'IA et le Web3

Les défis auxquels est confrontée l'industrie de l'IA

Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données. En ce qui concerne la puissance de calcul, l'acquisition et la gestion de ressources de calcul à grande échelle sont coûteuses, ce qui pose des difficultés particulières pour les startups et les développeurs individuels. En ce qui concerne les algorithmes, l'entraînement des modèles d'apprentissage profond nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la capacité de généralisation des modèles doivent encore être améliorées. En matière de données, l'obtention de données de haute qualité et diversifiées reste un grand défi, tout en tenant compte des problèmes de confidentialité et de sécurité des données. De plus, l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA sont également des points d'attention du public.

Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée

L'industrie Web3 a encore beaucoup de possibilités d'amélioration en matière d'analyse de données, d'expérience utilisateur et de sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a de nombreux cas d'application potentiels dans ces domaines. Par exemple, l'IA peut améliorer l'analyse et la capacité de prévision des données sur les plateformes Web3, améliorer l'expérience utilisateur et les services personnalisés, renforcer la sécurité et la protection de la vie privée, etc.

Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3

Web3 aide l'IA

Puissance de calcul décentralisée

Avec l'explosion de la demande en IA, le problème de la pénurie de GPU devient de plus en plus sérieux. Certains projets Web3 commencent à essayer de fournir des services de calcul de manière décentralisée, comme Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir des GPU inactifs grâce à des tokens, afin de soutenir les clients en IA. L'offre est principalement composée de fournisseurs de services cloud, de mineurs de cryptomonnaies et de grandes entreprises.

Actuellement, la plupart des projets de puissance de calcul décentralisée se concentrent sur l'inférence AI plutôt que sur l'entraînement. Cela est dû au fait que l'entraînement AI nécessite une grande quantité de données et une bande passante élevée, rendant sa mise en œuvre difficile. En revanche, l'inférence AI nécessite moins de puissance de calcul et de bande passante, ce qui la rend plus facile à réaliser.

Modèle d'algorithme décentralisé

Certains projets tentent de construire un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, comme Bittensor. Ces plateformes relient plusieurs modèles d'IA et choisissent le modèle le plus approprié pour fournir des services en fonction des besoins des utilisateurs. Par rapport à un grand modèle unique, cette approche peut être plus flexible et prometteuse.

Collecte de données décentralisée

Le monopole des données par de grandes plateformes Web2 entrave le développement de l'IA. Certains projets Web3 réalisent une collecte de données décentralisée par le biais d'incitations en tokens, comme PublicAI. Les utilisateurs peuvent contribuer du contenu de valeur ou vérifier la qualité des données, obtenant ainsi des récompenses en tokens.

Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK

La technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance peut réaliser la validation des données tout en protégeant la vie privée, ce qui aide à résoudre le conflit entre la protection de la vie privée et le partage des données dans le domaine de l'IA. Certains projets comme BasedAI explorent l'application de la technologie ZK dans l'entraînement et l'inférence des modèles d'IA.

AI aide Web3

Analyse et prévision des données

De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer des outils d'IA en interne, afin de fournir aux utilisateurs des services d'analyse de données et de prévision. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire les tokens de valeur, et BullBear AI prédit les tendances des prix en se basant sur des données historiques.

Services personnalisés

Certaines plateformes Web3 intègrent l'IA pour optimiser l'expérience utilisateur, comme l'outil Wand de Dune qui peut générer des requêtes SQL à partir de langage naturel. Des plateformes de contenu comme Followin et IQ.wiki intègrent également l'IA pour résumer le contenu.

Audit AI des contrats intelligents

L'IA peut aider à identifier de manière plus efficace et précise les vulnérabilités dans le code des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose des services d'audit de contrats intelligents basés sur l'IA, utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les problèmes potentiels dans le code.

Limites et défis des projets AI+Web3

Les obstacles réels auxquels est confronté le calcul décentralisé

Comparé aux services de puissance de calcul centralisés, la puissance de calcul décentralisée présente encore des insuffisances en termes de performances, de stabilité et de disponibilité. Le seuil d'utilisation pour les utilisateurs est également relativement élevé. Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI plutôt que pour l'entraînement, principalement limitée par :

1. L'entraînement de l'IA nécessite une énorme quantité de données et de bande passante, la décentralisation a du mal à répondre à ces exigences.
2. L'entraînement de grands modèles nécessite plusieurs cartes en parallèle, tandis que le NVLink d'NVIDIA limite la distance physique entre les cartes graphiques.
3. L'entraînement de grands modèles nécessite une forte stabilité, toute interruption entraînera des pertes énormes.

L'association de l'IA et du Web3 reste encore superficielle.

Actuellement, la plupart des projets AI+Web3 n'utilisent l'IA qu'en surface, sans parvenir à une véritable intégration profonde :

1. De nombreux projets n'ont pas de différence fondamentale dans l'application de l'IA par rapport au Web2.
2. Certains projets n'utilisent le concept d'IA qu'au niveau du marketing, avec une innovation réelle limitée.

L'économie des tokens devient un agent tampon

Certain projets d'IA choisissent de superposer des récits Web3 et une économie de jetons en raison d'un modèle commercial peu clair. Mais il reste à vérifier si l'économie des jetons aide réellement à répondre aux besoins réels.

Résumé

La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut apporter des scénarios d'application plus efficaces et intelligents au Web3, tandis que les caractéristiques décentralisées du Web3 offrent également de nouvelles opportunités pour le développement de l'IA. Bien que nous soyons encore à un stade précoce et confrontés à de nombreux défis, la combinaison des deux est prometteuse pour construire un système économique et social plus intelligent, ouvert et équitable. À l'avenir, il faudra davantage d'équipes pratiques et imaginatives explorer des applications intégrées qui répondent véritablement aux besoins réels.