Fusion de l'IA et du Web3 : état des lieux, défis et perspectives d'avenir
Le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 est à l'origine d'une révolution technologique. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant des transformations et des innovations dans divers secteurs. Parallèlement, le Web3, basé sur la technologie blockchain décentralisée, change la façon dont les gens perçoivent et utilisent Internet grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents et le stockage distribué.
Cet article explorera en profondeur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera la valeur et l'impact potentiels de la combinaison des deux, et discutera des défis actuels auxquels nous sommes confrontés. Nous commencerons par introduire les concepts de base de l'IA et du Web3, puis nous examinerons leur relation mutuelle. Ensuite, nous analyserons l'état actuel des projets IA + Web3 et discuterons en profondeur des limitations et des défis auxquels ils font face. Nous espérons fournir des références précieuses aux professionnels et investisseurs concernés.
Comment l'IA interagit avec le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux côtés d'une balance : l'IA améliore la productivité, tandis que le Web3 transforme les relations de production. Quelle étincelle pourrait résulter de leur combinaison ? Commençons par analyser les défis et les opportunités d'amélioration auxquels chacun fait face, puis explorons comment ils peuvent s'entraider pour surmonter ces défis.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Le cœur de l'industrie de l'IA repose sur trois éléments clés : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : désigne la capacité à effectuer des calculs et des traitements à grande échelle. Les tâches d'IA nécessitent le traitement d'énormes volumes de données et de calculs complexes, une puissance de calcul élevée peut accélérer l'entraînement et l'inférence des modèles, améliorant ainsi les performances des systèmes d'IA. Ces dernières années, le développement de technologies matérielles telles que les GPU a considérablement contribué aux avancées de l'IA.
Algorithme : c'est le cœur du système d'IA, incluant les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et d'apprentissage profond. Le choix et la conception des algorithmes sont cruciaux pour les performances du système d'IA, et l'innovation continue peut améliorer la précision et la capacité de généralisation.
Données : elles constituent la base de l'entraînement et de l'optimisation des modèles. Une grande diversité de données peut aider les systèmes d'IA à apprendre des modèles plus précis, à mieux comprendre et résoudre les problèmes réels.
Les principaux défis auxquels l'industrie de l'IA est actuellement confrontée :
Le coût d'acquisition et de gestion de la puissance de calcul est élevé, en particulier pour les startups et les développeurs individuels.
Les algorithmes d'apprentissage en profondeur nécessitent de grandes quantités de données et de ressources de calcul, l'interprétabilité des modèles et la capacité de généralisation doivent encore être améliorées.
Difficulté d'acquisition de données de haute qualité, problèmes de confidentialité et de sécurité des données prédominants
Les caractéristiques de boîte noire des modèles d'IA suscitent des inquiétudes du public concernant l'interprétabilité et la transparence.
De nombreux projets d'entrepreneuriat AI ont des modèles commerciaux peu clairs
Les défis auxquels est confronté le secteur Web3
Le secteur Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre, principalement au niveau de :
Capacité d'analyse des données insuffisante
Mauvaise expérience utilisateur
Le code des contrats intelligents présente un risque de vulnérabilité.
Les attaques de hackers sont fréquentes
L'IA en tant qu'outil d'amélioration de la productivité a beaucoup d'espace pour s'exprimer dans ces domaines:
Utiliser des algorithmes d'IA pour l'analyse et l'exploration intelligentes des données, améliorer l'évaluation des risques et la capacité de décision dans des domaines tels que la DeFi.
Optimiser l'expérience utilisateur grâce à l'IA, offrir des services personnalisés
Appliquer la technologie AI pour détecter les attaques réseau, améliorer la sécurité
Utiliser l'IA pour l'audit automatisé des contrats intelligents, améliorer la sécurité des contrats
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Les projets AI+Web3 s'attaquent principalement à deux axes : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets d'IA, et utiliser la technologie IA pour servir les projets Web3. Actuellement, un certain nombre de projets exploratoires ont émergé, comme Io.net, Gensyn, Ritual, etc. Nous analyserons l'état et la situation de développement à partir de différents sous-domaines.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec l'explosion de l'IA, la demande de puissance de calcul, comme les GPU, a explosé. Prenons l'exemple de ChatGPT, selon les reports, il nécessite 30 000 GPU NVIDIA A100 pour fonctionner. Cela a conduit à une distinction entre les "riches en GPU" et les "pauvres en GPU", avec quelques entreprises qui monopolisent une grande quantité de ressources GPU haut de gamme.
Pour résoudre le problème de pénurie de puissance de calcul, certains projets Web3 commencent à essayer de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets attirent les utilisateurs à fournir de la puissance GPU inutilisée grâce à un mécanisme d'incitation par des jetons, formant ainsi un réseau d'offre de puissance de calcul.
L'offre principale comprend :
Fournisseurs de services cloud ( tels qu'AWS, Azure, etc. )
Les mineurs de cryptomonnaies (, tels que les GPU inoccupés ) après le passage d'Ethereum à PoS.
Grandes entreprises ( telles que Tesla, Meta, etc. )
Actuellement, il existe principalement deux catégories :
Utilisé pour l'inférence AI : comme Render, Akash, Aethir, etc.
Utilisé pour l'entraînement AI : comme io.net, Gensyn, etc.
Ces projets créent un cycle d'offre et de demande grâce à des incitations par des jetons, réalisant ainsi un démarrage à froid. Au fur et à mesure que l'échelle s'élargit, ils peuvent apporter plus de valeur aux deux parties.
Modèle d'algorithme décentralisé
En dehors de la puissance de calcul, les modèles algorithmiques peuvent également être décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il a créé un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, reliant plusieurs modèles d'IA différents. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le système sélectionne le modèle le plus approprié pour répondre.
Comparé à un grand modèle unique comme ChatGPT, ce réseau d'algorithmes décentralisés ressemble davantage à une école ayant plusieurs experts, avec un grand potentiel à long terme.
Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, une grande quantité de données de haute qualité est essentielle. Cependant, la plupart des plateformes Web2 interdisent actuellement la collecte de données pour l'entraînement de l'IA ou vendent unilatéralement les données des utilisateurs aux entreprises d'IA.
Certains projets Web3 commencent à réaliser la collecte de données décentralisée par le biais d'incitations en tokens. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de marquer des contenus précieux sur les plateformes sociales et de recevoir des récompenses en tokens, ou de participer à la validation des données. Cela favorise un partenariat gagnant-gagnant entre les contributeurs de données et l'industrie de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie ZK( de preuve à connaissance nulle ) peut permettre la vérification des informations tout en protégeant la vie privée, ce qui aide à résoudre le dilemme entre la confidentialité des données et le partage dans l'IA.
ZKML(Apprentissage Automatique à Zéro Connaissance)permet d'effectuer des entraînements de modèles et des inférences sans révéler les données originales. Cela revêt une importance particulière dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
Actuellement, ce domaine en est encore à ses débuts, comme le propose BasedAI en combinant le chiffrement homomorphe complet (FHE) avec les grands modèles de langage (LLM) pour protéger la vie privée des données des utilisateurs.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple :
Pond : Utiliser des algorithmes d'IA pour prédire des tokens de valeur.
BullBear AI: Prédiction des tendances de prix basée sur des données historiques
Numerai : plateforme de concours d'investissement en IA
Arkham : plateforme d'analyse de données on-chain combinant l'IA
Services personnalisés
L'application de l'IA dans des domaines tels que la recherche et les recommandations s'applique également aux projets Web3 :
Dune : nouvel outil Wand lancé, utilisant un grand modèle de langage pour écrire des requêtes SQL
Followin, IQ.wiki : intégration du contenu résumé par ChatGPT
Kaito : moteur de recherche Web3 basé sur LLM
NFPrompt : utiliser l'IA pour réduire le seuil de création des NFT
Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut auditer le code des contrats intelligents de manière plus efficace et précise, en identifiant les vulnérabilités potentielles. Par exemple, 0x0.ai propose des outils d'audit de contrats intelligents basés sur l'apprentissage automatique, capables de signaler les problèmes potentiels dans le code.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels est confronté le calcul décentralisé
Bien que les projets de puissance de calcul décentralisée soient innovants, ils font également face à certains défis :
Performance et stabilité : les nœuds distribués peuvent connaître des retards et des instabilités.
Correspondance des ressources : il est difficile de garantir l'équilibre entre l'offre et la demande.
Seuil d'utilisation : plus complexe par rapport aux services centralisés
Actuellement, la plupart des projets de puissance de calcul décentralisée ne peuvent être utilisés que pour l'inférence AI, et il est difficile de former de grands modèles. La raison en est :
L'entraînement de grands modèles nécessite une puissance de calcul et une bande passante extrêmement élevées.
Une interruption pendant le processus d'entraînement peut causer d'énormes pertes.
Communication en parallèle de plusieurs cartes ( comme NVLink ) a des restrictions strictes sur la distance physique.
Ainsi, la puissance de calcul décentralisée est actuellement plus adaptée aux scénarios nécessitant peu de puissance de calcul, tels que le raisonnement AI ou l'entraînement de petits modèles.
L'intégration de l'IA et du Web3 reste encore rudimentaire.
La plupart des projets AI soutenant Web3 se limitent actuellement à des applications superficielles :
Il n'y a pas de différence essentielle entre les applications d'IA des projets Web2.
Certains projets n'utilisent le concept d'IA que sur le plan marketing, manquant ainsi d'innovation réelle.
Cela reflète le fait que l'IA et les cryptomonnaies n'ont pas encore réalisé une profonde fusion, et qu'il est encore nécessaire d'explorer des solutions natives et significatives.
L'économie des jetons devient un tampon narratif pour les projets d'IA
En raison de l'incertitude du modèle commercial de l'IA, certains projets choisissent de superposer le récit Web3 et la tokenomics pour attirer les utilisateurs. Mais il reste à voir si la tokenomics aide réellement à répondre aux besoins pratiques des projets d'IA.
J'espère qu'à l'avenir, il y aura plus de projets qui ne se contentent pas d'utiliser des tokens comme outils de marketing, mais qui répondent réellement aux besoins des scénarios pratiques.
Résumé et perspectives
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut apporter des scénarios d'application plus intelligents et efficaces au Web3, tels que l'assistance à la prise de décision d'investissement, l'audit de contrats intelligents, les services personnalisés, etc. Le Web3, quant à lui, fournit à l'IA une plateforme de partage décentralisée de puissance de calcul, de données et d'algorithmes, ce qui pourrait atténuer les goulets d'étranglement dans le développement de l'IA.
Bien que les projets AI+Web3 en soient encore à leurs débuts et qu'ils rencontrent de nombreux défis, leurs avantages sont également très clairs : réduction de la dépendance aux institutions centralisées, amélioration de la transparence et de l'auditabilité, promotion d'une participation et d'une innovation plus larges, etc. À l'avenir, il sera nécessaire de peser continuellement les avantages et les inconvénients dans la pratique et de prendre des mesures appropriées pour surmonter les défis.
On croit qu'en combinant la capacité d'analyse décisionnelle intelligente de l'IA avec les caractéristiques décentralisées du Web3, il est possible de construire à l'avenir des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes. La profonde intégration de l'IA et du Web3 nécessite encore du temps, mais ses perspectives de développement sont prometteuses.
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TaxEvader
· Il y a 3h
Encore une fois, le vieux piège d'écrire un rapport
Fusion de l'IA et du Web3 : analyse de l'état actuel et perspectives d'avenir
Fusion de l'IA et du Web3 : état des lieux, défis et perspectives d'avenir
Le développement rapide de l'intelligence artificielle ( AI ) et des technologies Web3 est à l'origine d'une révolution technologique. L'IA a réalisé des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, apportant des transformations et des innovations dans divers secteurs. Parallèlement, le Web3, basé sur la technologie blockchain décentralisée, change la façon dont les gens perçoivent et utilisent Internet grâce à des fonctionnalités telles que les contrats intelligents et le stockage distribué.
Cet article explorera en profondeur l'état actuel du développement de l'IA + Web3, analysera la valeur et l'impact potentiels de la combinaison des deux, et discutera des défis actuels auxquels nous sommes confrontés. Nous commencerons par introduire les concepts de base de l'IA et du Web3, puis nous examinerons leur relation mutuelle. Ensuite, nous analyserons l'état actuel des projets IA + Web3 et discuterons en profondeur des limitations et des défis auxquels ils font face. Nous espérons fournir des références précieuses aux professionnels et investisseurs concernés.
Comment l'IA interagit avec le Web3
Le développement de l'IA et du Web3 est comme les deux côtés d'une balance : l'IA améliore la productivité, tandis que le Web3 transforme les relations de production. Quelle étincelle pourrait résulter de leur combinaison ? Commençons par analyser les défis et les opportunités d'amélioration auxquels chacun fait face, puis explorons comment ils peuvent s'entraider pour surmonter ces défis.
Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée
Le cœur de l'industrie de l'IA repose sur trois éléments clés : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Puissance de calcul : désigne la capacité à effectuer des calculs et des traitements à grande échelle. Les tâches d'IA nécessitent le traitement d'énormes volumes de données et de calculs complexes, une puissance de calcul élevée peut accélérer l'entraînement et l'inférence des modèles, améliorant ainsi les performances des systèmes d'IA. Ces dernières années, le développement de technologies matérielles telles que les GPU a considérablement contribué aux avancées de l'IA.
Algorithme : c'est le cœur du système d'IA, incluant les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et d'apprentissage profond. Le choix et la conception des algorithmes sont cruciaux pour les performances du système d'IA, et l'innovation continue peut améliorer la précision et la capacité de généralisation.
Données : elles constituent la base de l'entraînement et de l'optimisation des modèles. Une grande diversité de données peut aider les systèmes d'IA à apprendre des modèles plus précis, à mieux comprendre et résoudre les problèmes réels.
Les principaux défis auxquels l'industrie de l'IA est actuellement confrontée :
Les défis auxquels est confronté le secteur Web3
Le secteur Web3 présente également de nombreux problèmes à résoudre, principalement au niveau de :
L'IA en tant qu'outil d'amélioration de la productivité a beaucoup d'espace pour s'exprimer dans ces domaines:
Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3
Les projets AI+Web3 s'attaquent principalement à deux axes : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets d'IA, et utiliser la technologie IA pour servir les projets Web3. Actuellement, un certain nombre de projets exploratoires ont émergé, comme Io.net, Gensyn, Ritual, etc. Nous analyserons l'état et la situation de développement à partir de différents sous-domaines.
Web3 aide l'IA
Puissance de calcul décentralisée
Avec l'explosion de l'IA, la demande de puissance de calcul, comme les GPU, a explosé. Prenons l'exemple de ChatGPT, selon les reports, il nécessite 30 000 GPU NVIDIA A100 pour fonctionner. Cela a conduit à une distinction entre les "riches en GPU" et les "pauvres en GPU", avec quelques entreprises qui monopolisent une grande quantité de ressources GPU haut de gamme.
Pour résoudre le problème de pénurie de puissance de calcul, certains projets Web3 commencent à essayer de fournir des services de puissance de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets attirent les utilisateurs à fournir de la puissance GPU inutilisée grâce à un mécanisme d'incitation par des jetons, formant ainsi un réseau d'offre de puissance de calcul.
L'offre principale comprend :
Actuellement, il existe principalement deux catégories :
Ces projets créent un cycle d'offre et de demande grâce à des incitations par des jetons, réalisant ainsi un démarrage à froid. Au fur et à mesure que l'échelle s'élargit, ils peuvent apporter plus de valeur aux deux parties.
Modèle d'algorithme décentralisé
En dehors de la puissance de calcul, les modèles algorithmiques peuvent également être décentralisés. Prenons Bittensor comme exemple, il a créé un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés, reliant plusieurs modèles d'IA différents. Lorsque les utilisateurs posent des questions, le système sélectionne le modèle le plus approprié pour répondre.
Comparé à un grand modèle unique comme ChatGPT, ce réseau d'algorithmes décentralisés ressemble davantage à une école ayant plusieurs experts, avec un grand potentiel à long terme.
Collecte de données décentralisée
Pour l'entraînement des modèles d'IA, une grande quantité de données de haute qualité est essentielle. Cependant, la plupart des plateformes Web2 interdisent actuellement la collecte de données pour l'entraînement de l'IA ou vendent unilatéralement les données des utilisateurs aux entreprises d'IA.
Certains projets Web3 commencent à réaliser la collecte de données décentralisée par le biais d'incitations en tokens. Par exemple, PublicAI permet aux utilisateurs de marquer des contenus précieux sur les plateformes sociales et de recevoir des récompenses en tokens, ou de participer à la validation des données. Cela favorise un partenariat gagnant-gagnant entre les contributeurs de données et l'industrie de l'IA.
Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK
La technologie ZK( de preuve à connaissance nulle ) peut permettre la vérification des informations tout en protégeant la vie privée, ce qui aide à résoudre le dilemme entre la confidentialité des données et le partage dans l'IA.
ZKML(Apprentissage Automatique à Zéro Connaissance)permet d'effectuer des entraînements de modèles et des inférences sans révéler les données originales. Cela revêt une importance particulière dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance.
Actuellement, ce domaine en est encore à ses débuts, comme le propose BasedAI en combinant le chiffrement homomorphe complet (FHE) avec les grands modèles de langage (LLM) pour protéger la vie privée des données des utilisateurs.
L'IA au service du Web3
Analyse et prévision des données
De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA pour fournir des analyses de données et des prévisions. Par exemple :
Services personnalisés
L'application de l'IA dans des domaines tels que la recherche et les recommandations s'applique également aux projets Web3 :
Audit AI des contrats intelligents
L'IA peut auditer le code des contrats intelligents de manière plus efficace et précise, en identifiant les vulnérabilités potentielles. Par exemple, 0x0.ai propose des outils d'audit de contrats intelligents basés sur l'apprentissage automatique, capables de signaler les problèmes potentiels dans le code.
Limitations et défis des projets AI+Web3
Les obstacles réels auxquels est confronté le calcul décentralisé
Bien que les projets de puissance de calcul décentralisée soient innovants, ils font également face à certains défis :
Actuellement, la plupart des projets de puissance de calcul décentralisée ne peuvent être utilisés que pour l'inférence AI, et il est difficile de former de grands modèles. La raison en est :
Ainsi, la puissance de calcul décentralisée est actuellement plus adaptée aux scénarios nécessitant peu de puissance de calcul, tels que le raisonnement AI ou l'entraînement de petits modèles.
L'intégration de l'IA et du Web3 reste encore rudimentaire.
La plupart des projets AI soutenant Web3 se limitent actuellement à des applications superficielles :
Cela reflète le fait que l'IA et les cryptomonnaies n'ont pas encore réalisé une profonde fusion, et qu'il est encore nécessaire d'explorer des solutions natives et significatives.
L'économie des jetons devient un tampon narratif pour les projets d'IA
En raison de l'incertitude du modèle commercial de l'IA, certains projets choisissent de superposer le récit Web3 et la tokenomics pour attirer les utilisateurs. Mais il reste à voir si la tokenomics aide réellement à répondre aux besoins pratiques des projets d'IA.
J'espère qu'à l'avenir, il y aura plus de projets qui ne se contentent pas d'utiliser des tokens comme outils de marketing, mais qui répondent réellement aux besoins des scénarios pratiques.
Résumé et perspectives
La fusion de l'IA et du Web3 offre des possibilités infinies pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. L'IA peut apporter des scénarios d'application plus intelligents et efficaces au Web3, tels que l'assistance à la prise de décision d'investissement, l'audit de contrats intelligents, les services personnalisés, etc. Le Web3, quant à lui, fournit à l'IA une plateforme de partage décentralisée de puissance de calcul, de données et d'algorithmes, ce qui pourrait atténuer les goulets d'étranglement dans le développement de l'IA.
Bien que les projets AI+Web3 en soient encore à leurs débuts et qu'ils rencontrent de nombreux défis, leurs avantages sont également très clairs : réduction de la dépendance aux institutions centralisées, amélioration de la transparence et de l'auditabilité, promotion d'une participation et d'une innovation plus larges, etc. À l'avenir, il sera nécessaire de peser continuellement les avantages et les inconvénients dans la pratique et de prendre des mesures appropriées pour surmonter les défis.
On croit qu'en combinant la capacité d'analyse décisionnelle intelligente de l'IA avec les caractéristiques décentralisées du Web3, il est possible de construire à l'avenir des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, ouverts et justes. La profonde intégration de l'IA et du Web3 nécessite encore du temps, mais ses perspectives de développement sont prometteuses.