A fusão da IA e Web3: quebras e desafios

O rápido desenvolvimento da inteligência artificial ( AI ) e das tecnologias Web3 despertou ampla atenção em todo o mundo. A IA fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, trazendo grandes mudanças para diversas indústrias. O Web3, como um novo modelo de rede, está mudando a forma como as pessoas percebem e utilizam a internet. A combinação de ambos oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico no futuro.

Este artigo discutirá o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisará a relação entre eles, bem como as limitações e desafios que os projetos atuais enfrentam. Espera-se fornecer referências e percepções valiosas para investidores e profissionais do setor.

A interação entre a IA e o Web3

Dilemas enfrentados pela indústria de IA

Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder computacional, algoritmos e dados. No que diz respeito ao poder computacional, a obtenção e gestão de recursos computacionais em larga escala é extremamente dispendiosa, sendo especialmente difícil para startups e desenvolvedores individuais. No que toca aos algoritmos, o treinamento de modelos de aprendizado profundo requer grandes quantidades de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e a capacidade de generalização dos modelos ainda precisam de melhorias. Em relação aos dados, a obtenção de dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um grande desafio, ao mesmo tempo que se devem considerar questões de privacidade e segurança dos dados. Além disso, a interpretabilidade e transparência dos modelos de IA também são focos de preocupação pública.

Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3

A indústria Web3 ainda tem muito espaço para melhorias em análise de dados, experiência do usuário e segurança de contratos inteligentes. A IA, como uma ferramenta para aumentar a produtividade, tem muitos cenários de aplicação potenciais nessas áreas. Por exemplo, a IA pode melhorar a capacidade de análise de dados e previsão das plataformas Web3, aprimorar a experiência do usuário e serviços personalizados, e aumentar a segurança e proteção da privacidade, entre outros.

Análise do estado atual dos projetos AI+Web3

Web3 impulsiona a IA

Poder de cálculo descentralizado

Com a explosão da demanda por IA, o problema da escassez de GPUs está se tornando cada vez mais sério. Alguns projetos Web3 começaram a tentar fornecer serviços de computação de forma descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a fornecerem potência de GPU ociosa através de tokens, oferecendo suporte de computação para clientes de IA. O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e grandes empresas.

Atualmente, a maioria dos projetos de computação descentralizada está focada na inferência de IA em vez do treinamento. Isso se deve ao fato de que o treinamento de IA exige uma quantidade extrema de dados e largura de banda, tornando a implementação difícil. Por outro lado, a inferência de IA tem requisitos relativamente baixos em termos de poder computacional e largura de banda, sendo mais fácil de implementar.

Modelo de algoritmo descentralizado

Alguns projetos tentam construir um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados, como o Bittensor. Estas plataformas ligam vários modelos de IA, escolhendo o modelo mais adequado para fornecer serviços com base nas necessidades dos usuários. Comparado a um único grande modelo, esta abordagem pode ser mais flexível e ter mais potencial.

Coleta de dados descentralizada

O monopólio de dados por grandes plataformas Web2 impede o desenvolvimento da IA. Alguns projetos Web3, como o PublicAI, implementam a coleta descentralizada de dados através de incentivos com tokens. Os usuários podem contribuir com conteúdo valioso ou validar a qualidade dos dados, obtendo recompensas em tokens.

Proteção ZK da privacidade do usuário em AI

A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a validação de dados enquanto protege a privacidade, ajudando a resolver a contradição entre a proteção da privacidade e o compartilhamento de dados no campo da IA. Alguns projetos, como o BasedAI, estão explorando a aplicação da tecnologia ZK no treinamento e na inferência de modelos de IA.

AI impulsiona o Web3

Análise e Previsão de Dados

Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou desenvolver ferramentas de IA internamente, oferecendo aos usuários serviços de análise de dados e previsões. Por exemplo, a Pond utiliza algoritmos de IA para prever tokens valiosos, enquanto a BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos.

Serviços Personalizados

Algumas plataformas Web3 integram IA para otimizar a experiência do usuário, como a ferramenta Wand da Dune que pode gerar consultas SQL com base em linguagem natural. Plataformas de conteúdo como Followin e IQ.wiki também integram IA para resumir conteúdos.

Auditoria de Contratos Inteligentes com IA

A IA pode ajudar a identificar de forma mais eficiente e precisa as vulnerabilidades no código dos contratos inteligentes. Por exemplo, a 0x0.ai oferece serviços de auditoria de contratos inteligentes baseados em IA, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para identificar problemas potenciais no código.

Limitações e Desafios dos Projetos AI+Web3

Os obstáculos reais enfrentados pela computação descentralizada

Em comparação com os serviços de computação centralizados, a computação descentralizada ainda apresenta deficiências em desempenho, estabilidade e usabilidade. A barreira de entrada para os usuários também é relativamente alta. Atualmente, a computação descentralizada é utilizada principalmente para inferência de IA, em vez de treinamento, e é principalmente limitada por:

1. O treinamento de IA requer uma grande quantidade de dados e largura de banda, a descentralização é difícil de atender a essas exigências.
2. O treinamento de grandes modelos requer múltiplas placas gráficas em paralelo, enquanto o NVLink da NVIDIA limita a distância física entre as placas gráficas.
3. O treinamento de grandes modelos exige alta estabilidade; uma interrupção causará enormes perdas.

A combinação de AI+Web3 ainda é bastante superficial

Atualmente, a maioria dos projetos AI+Web3 utiliza a IA apenas superficialmente, não conseguindo realizar uma verdadeira fusão profunda:

1. Muitos projetos na aplicação de IA não têm diferenças essenciais em relação ao Web2.
2. Alguns projetos utilizam o conceito de IA apenas ao nível do marketing, com inovações reais limitadas.

A economia dos tokens torna-se um agente amortecedor

Alguns projetos de IA, devido à falta de clareza em seus modelos de negócios, optam por sobrepor a narrativa do Web3 e a economia dos tokens. Mas se a economia dos tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas ainda precisa ser verificado.

Resumo

A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico no futuro. A AI pode trazer cenários de aplicação mais eficientes e inteligentes para o Web3, enquanto as características de descentralização do Web3 também oferecem novas oportunidades para o desenvolvimento da AI. Embora atualmente ainda esteja em estágio inicial e enfrente vários desafios, a combinação de ambos promete construir um sistema econômico e social mais inteligente, aberto e justo. No futuro, serão necessárias mais equipes práticas e criativas para explorar aplicações integradas que realmente atendam às necessidades reais.