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Web3 y AI fusionados: construyendo una nueva infraestructura de internet descentralizada
La fusión de Web3 y AI: Construyendo la infraestructura de Internet de próxima generación
Web3, como un nuevo modelo de internet descentralizado, abierto y transparente, tiene oportunidades de fusión naturales con la IA. En una arquitectura tradicional centralizada, los recursos de cálculo y datos de la IA están estrictamente limitados, enfrentando múltiples desafíos como cuellos de botella en la capacidad de cálculo, filtraciones de privacidad y falta de transparencia en los algoritmos. Web3, basado en tecnología distribuida, puede proporcionar nueva energía para el desarrollo de la IA a través de redes de cálculo compartido, mercados de datos abiertos, computación en privacidad, entre otros. Al mismo tiempo, la IA también puede aportar mucho a Web3, como la optimización de contratos inteligentes y algoritmos anti-trampa, promoviendo el desarrollo de su ecosistema. Por lo tanto, explorar la combinación de Web3 y la IA es de gran importancia para construir la infraestructura de internet de próxima generación y liberar el valor de los datos y la capacidad de cálculo.
Impulsado por datos: La sólida base de la IA y Web3
Los datos son el motor central que impulsa el desarrollo de la IA, así como el combustible lo es para un motor. Los modelos de IA necesitan digerir una gran cantidad de datos de alta calidad para obtener una comprensión profunda y una poderosa capacidad de razonamiento. Los datos no solo proporcionan la base de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático, sino que también determinan la precisión y la fiabilidad del modelo.
Los modelos tradicionales de adquisición y uso de datos de IA centralizados presentan los siguientes problemas principales:
Web3 puede resolver los puntos de dolor del modelo tradicional con un nuevo paradigma de datos descentralizados:
A pesar de ello, la obtención de datos del mundo real también presenta algunos problemas, como la variabilidad en la calidad de los datos, la dificultad de procesamiento, la falta de diversidad y representatividad, entre otros. Los datos sintéticos podrían ser un punto destacado en la futura pista de datos Web3. Basados en tecnología de IA generativa y simulaciones, los datos sintéticos pueden replicar las propiedades de los datos reales, sirviendo como un complemento efectivo a los datos reales y mejorando la eficiencia en el uso de datos. En campos como la conducción autónoma, el comercio en mercados financieros y el desarrollo de videojuegos, los datos sintéticos ya han mostrado su potencial de aplicación maduro.
Protección de la privacidad: el papel de FHE en Web3
En la era impulsada por datos, la protección de la privacidad se ha convertido en un foco de atención global, la promulgación de regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE refleja una estricta protección de la privacidad personal. Sin embargo, esto también ha traído desafíos: algunos datos sensibles no pueden ser utilizados plenamente debido a riesgos de privacidad, lo que sin duda limita el potencial y la capacidad de razonamiento de los modelos de IA.
FHE es una criptografía totalmente homomórfica, que permite realizar operaciones de cálculo directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrar los datos, y el resultado del cálculo es el mismo que el resultado de realizar el mismo cálculo sobre datos en texto claro.
FHE proporciona una sólida protección para el cálculo privado de IA, permitiendo que la potencia de cálculo de GPU realice tareas de entrenamiento e inferencia de modelos en un entorno sin tocar los datos originales. Esto ofrece una gran ventaja a las empresas de IA. Pueden abrir de manera segura los servicios API mientras protegen los secretos comerciales.
FHEML admite el procesamiento encriptado de datos y modelos durante todo el ciclo de aprendizaje automático, garantizando la seguridad de la información sensible y previniendo el riesgo de filtración de datos. De esta manera, FHEML refuerza la privacidad de los datos y proporciona un marco de computación seguro para aplicaciones de IA.
FHEML es un complemento de ZKML; ZKML prueba la correcta ejecución del aprendizaje automático, mientras que FHEML enfatiza el cálculo sobre datos cifrados para mantener la privacidad de los datos.
Revolución de la potencia de cálculo: computación AI en redes descentralizadas
La complejidad computacional de los sistemas de IA actuales se duplica cada 3 meses, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de potencia de cálculo, superando con creces la oferta de los recursos computacionales existentes. Por ejemplo, el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje requiere una enorme potencia de cálculo, equivalente a 355 años de tiempo de entrenamiento en un solo dispositivo. Esta escasez de potencia de cálculo no solo limita el avance de la tecnología de IA, sino que también hace que esos modelos avanzados de IA sean inalcanzables para la mayoría de los investigadores y desarrolladores.
Al mismo tiempo, la utilización global de GPU es inferior al 40%, sumado a la desaceleración en el aumento del rendimiento de los microprocesadores y a la escasez de chips provocada por factores de la cadena de suministro y geopolíticos, lo que agrava aún más el problema del suministro de potencia de cálculo. Los profesionales de la IA se encuentran en un dilema: o compran hardware por su cuenta, o alquilan recursos en la nube; necesitan urgentemente una forma de servicio de computación bajo demanda y rentable.
La red de computación de IA descentralizada agrega recursos de GPU inactivos a nivel mundial, proporcionando a las empresas de IA un mercado de computación que es tanto económico como de fácil acceso. Los demandantes de poder de cómputo pueden publicar tareas de cálculo en la red, y los contratos inteligentes asignan las tareas a los nodos mineros que contribuyen con poder de cómputo. Los mineros ejecutan las tareas y envían los resultados, y tras la verificación, reciben recompensas en forma de puntos. Esta solución mejora la eficiencia en la utilización de recursos y ayuda a resolver el problema del cuello de botella en el poder de cómputo en campos como la IA.
Además de las redes de computación descentralizadas generales, también existen redes de computación dedicadas específicamente al entrenamiento e inferencia de IA.
Las redes de computación descentralizadas proporcionan un mercado de potencia de cálculo justo y transparente, rompiendo monopolios, reduciendo las barreras de entrada y aumentando la eficiencia en la utilización de la potencia de cálculo. En el ecosistema web3, las redes de computación descentralizadas desempeñarán un papel clave, atrayendo la participación de más dapps innovadoras y fomentando conjuntamente el desarrollo y la aplicación de la tecnología de IA.
DePIN: Web3 empoderando Edge AI
Imagina que tu teléfono móvil, tu reloj inteligente e incluso los dispositivos inteligentes de tu hogar tienen la capacidad de ejecutar IA: esa es la magia del Edge AI. Permite que el procesamiento ocurra en la fuente donde se generan los datos, logrando baja latencia y procesamiento en tiempo real, al mismo tiempo que protege la privacidad del usuario. La tecnología Edge AI ya se está aplicando en áreas clave como la conducción autónoma.
En el ámbito de Web3, tenemos un nombre más familiar: DePIN. Web3 enfatiza la descentralización y la soberanía de los datos del usuario, DePIN puede mejorar la protección de la privacidad del usuario y reducir el riesgo de filtraciones de datos al procesar los datos localmente; el mecanismo económico de tokens nativos de Web3 puede incentivar a los nodos de DePIN a proporcionar recursos de computación, construyendo un ecosistema sostenible.
Actualmente, DePIN se está desarrollando rápidamente en ciertos ecosistemas de cadenas de bloques públicas, convirtiéndose en una de las plataformas preferidas para el despliegue de proyectos. Su alta TPS, bajas tarifas de transacción e innovación tecnológica brindan un sólido apoyo a los proyectos DePIN. En la actualidad, el valor de mercado de algunos proyectos DePIN en cadenas de bloques públicas ha superado los 10 mil millones de dólares, y varios proyectos conocidos han logrado avances significativos.
IMO: Nueva paradigma de publicación de modelos de IA
El concepto de IMO fue propuesto por un protocolo, tokenizando modelos de IA.
En el modelo tradicional, debido a la falta de un mecanismo de compartición de ingresos, una vez que se desarrolla un modelo de IA y se lanza al mercado, a menudo es difícil para los desarrolladores obtener ingresos continuos de su uso posterior, especialmente cuando el modelo se integra en otros productos y servicios, lo que hace que sea complicado para los creadores originales rastrear su uso, y mucho menos obtener ingresos de ello. Además, el rendimiento y la efectividad de los modelos de IA a menudo carecen de transparencia, lo que dificulta a los inversores y usuarios potenciales evaluar su verdadero valor, limitando el reconocimiento del mercado y el potencial comercial del modelo.
IMO proporciona una nueva forma de apoyo financiero y de compartir valor para modelos de IA de código abierto. Los inversores pueden comprar tokens IMO y compartir los ingresos generados posteriormente por el modelo. Un protocolo utiliza un estándar ERC específico, combinando oráculos de IA y tecnología OPML para garantizar la autenticidad del modelo de IA y que los titulares de tokens puedan compartir los ingresos.
El modo IMO ha mejorado la transparencia y la confianza, fomentando la colaboración de código abierto, adaptándose a las tendencias del mercado de criptomonedas y aportando impulso al desarrollo sostenible de la tecnología AI. Actualmente, el IMO aún se encuentra en una fase inicial de prueba, pero a medida que aumenta la aceptación del mercado y se amplía el alcance de la participación, su innovación y valor potencial son dignos de nuestra expectativa.
Agente de IA: La nueva era de la experiencia interactiva
El Agente de IA puede percibir el entorno, pensar de forma independiente y tomar acciones adecuadas para alcanzar objetivos establecidos. Con el apoyo de modelos de lenguaje grandes, el Agente de IA no solo puede comprender el lenguaje natural, sino también planificar decisiones y ejecutar tareas complejas. Pueden actuar como asistentes virtuales, aprendiendo las preferencias del usuario a través de la interacción y ofreciendo soluciones personalizadas. Incluso sin instrucciones explícitas, el Agente de IA puede resolver problemas de forma autónoma, aumentar la eficiencia y crear nuevo valor.
Una plataforma de aplicaciones nativas de IA ofrece un conjunto de herramientas de creación completas y fáciles de usar, que permite a los usuarios configurar funciones, apariencia, voz de los robots, así como conectar bases de datos externas, dedicándose a crear un ecosistema de contenido de IA justo y abierto. Utilizando tecnología de IA generativa, capacita a los individuos para convertirse en creadores superdotados. La plataforma ha entrenado un modelo de lenguaje grande especializado, haciendo que el juego de roles sea más humanizado; la tecnología de clonación de voz puede acelerar la interacción personalizada de los productos de IA, reduciendo el costo de síntesis de voz en un 99%, la clonación de voz se puede realizar en solo 1 minuto. Con el AI Agent personalizado de esta plataforma, actualmente se puede aplicar en múltiples campos como chat de video, aprendizaje de idiomas, generación de imágenes, entre otros.
En la fusión de Web3 y AI, actualmente hay más exploración en la capa de infraestructura, cómo obtener datos de alta calidad, proteger la privacidad de los datos, cómo alojar modelos en la cadena, cómo mejorar el uso eficiente de la potencia de cálculo descentralizada, y cómo validar modelos de lenguaje grandes, entre otros problemas clave. A medida que estas infraestructuras se perfeccionen gradualmente, tenemos razones para creer que la fusión de Web3 y AI dará lugar a una serie de modelos de negocio y servicios innovadores.