Fusión de AI y Web3: Exploración completa desde la infraestructura hasta las aplicaciones prácticas
La IA y Web3, como puntos focales en el desarrollo tecnológico humano en los últimos años, están impulsando una nueva ola de innovación. Con la revolucionaria experiencia de IA que trae ChatGPT, la IA en la cadena también ha pasado rápidamente de ser un concepto a convertirse en una infraestructura real, convirtiéndose en la pista de desarrollo sostenible más prometedora en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente, abarcando múltiples discusiones tanto en la sala principal como en las salas secundarias. Vamos a conocer los últimos avances en la fusión de AI y Web3.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de Agente AI
En los últimos seis meses, la construcción de plataformas de lanzamiento e infraestructuras de tipo marco para AI Agent ha sido muy activa. Estos proyectos proporcionan a desarrolladores y usuarios comunes plataformas de bajo umbral para utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.
0G Labs: el primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye una capa 1 exclusiva para la IA, conectando recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: una plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: una pila de infraestructura descentralizada diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de inteligencia artificial que actúan de forma autónoma y realizan diversas tareas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada que soporta el desarrollo y la ejecución distribuida de agentes y aplicaciones de IA.
Questflow: una red de múltiples agentes de IA descentralizada, donde los usuarios solo necesitan describir sus necesidades y la red de agentes de IA puede completar las tareas de manera autónoma.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena. Actualmente, varios proyectos están trabajando en áreas como la potencia de cálculo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de la descentralización y lograr la propiedad pública de los datos y los modelos.
Vana: Construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, transformando los datos personales en activos financieros.
Hyperbolic: plataforma de nube AI de acceso abierto, que integra recursos de computación globales, proporcionando recursos de GPU y servicios de AI económicos y escalables.
OpenLedger: Enfocado en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporciona infraestructura económica descentralizada.
IO.NET: plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a servicios de clúster de GPU y CPU.
Aethir: plataforma de infraestructura de computación en la nube distribuida, centrada en la computación AI y la industria de los videojuegos.
MinionLab: red de agentes de IA autónomos descentralizados para la minería de datos en tiempo real.
GAIB: Solución de capa económica en el ámbito de la IA y la computación de alto rendimiento, que financia y tokeniza los recursos de GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la IA.
Automata: proporciona funciones de protección de privacidad y computación sin seguimiento como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas.
Public AI: Plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporta la recopilación y anotación de datos multimodales.
3. AI verificable
Uno de los desafíos importantes que enfrenta el desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la garantía de precisión en los resultados de salida. Varios proyectos están utilizando tecnologías como ZKP y TEE para lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA, asegurando la fiabilidad de los resultados de salida de la IA.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada que proporciona servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado que proporciona IA fuera de la cadena verificable y cálculo en blockchain.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y la inteligencia artificial confiable.
II. Casos de uso de AI: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, los proyectos de casos de uso de IA destacados siguen siendo relativamente escasos. Algunos proyectos notables incluyen:
Narra: Plataforma de agentes de IA Gamefi en Berachain, que genera contenido narrativo dinámico en tiempo real.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA que ofrece servicios de personalización y reserva de planes de viaje.
HeyTracyAI: Agente de inteligencia artificial para comentarios deportivos en el ámbito del baloncesto, participado por el campeón de la NBA Tristan Thompson.
AskJimmy: Plataforma de agente de IA centrada en el ámbito financiero y de trading.
Tres. La transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, muchos proyectos tradicionales de Web3 también han comenzado a abrazar la IA, anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Las cadenas de bloques como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que apoyarán el desarrollo de la IA de manera integral desde la arquitectura subyacente, la innovación en cuentas, entre otros aspectos.
Eigenlayer está trabajando para construir una capa de confianza descentralizada y servicios en la nube verificables, proporcionando pruebas en cadena para cálculos fuera de cadena como el entrenamiento y razonamiento de IA, predicciones, etc.
Cuatro, desafíos y futuro
A pesar de las perspectivas brillantes, el desarrollo de la IA en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de las intenciones de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, así como problemas de privacidad y seguridad. Estos desafíos no solo presentan problemas técnicos, sino que también generan enormes oportunidades de innovación.
A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas en el desarrollo de la IA en la cadena, esperando impulsar conjuntamente la fusión y prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación en los casos de uso y la colaboración de la comunidad.
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· hace9h
No sigan hablando, el próximo bull run se verá como si estuviera acostado.
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SilentObserver
· hace9h
En este juego, no está claro quién ganará y quién perderá.
Tendencias de fusión entre IA y Web3: exploración completa desde la infraestructura hasta las aplicaciones prácticas
Fusión de AI y Web3: Exploración completa desde la infraestructura hasta las aplicaciones prácticas
La IA y Web3, como puntos focales en el desarrollo tecnológico humano en los últimos años, están impulsando una nueva ola de innovación. Con la revolucionaria experiencia de IA que trae ChatGPT, la IA en la cadena también ha pasado rápidamente de ser un concepto a convertirse en una infraestructura real, convirtiéndose en la pista de desarrollo sostenible más prometedora en el ámbito de Web3.
En la reciente Conferencia de Consenso de Hong Kong, la fusión de AI y Web3 se convirtió en un tema candente, abarcando múltiples discusiones tanto en la sala principal como en las salas secundarias. Vamos a conocer los últimos avances en la fusión de AI y Web3.
I. Infraestructura de IA
1. Plataforma y marco de Agente AI
En los últimos seis meses, la construcción de plataformas de lanzamiento e infraestructuras de tipo marco para AI Agent ha sido muy activa. Estos proyectos proporcionan a desarrolladores y usuarios comunes plataformas de bajo umbral para utilizar AI Agent, siendo una de las direcciones clave de los proyectos de IA actuales.
0G Labs: el primer sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado (deAIOS), que construye una capa 1 exclusiva para la IA, conectando recursos de computación, datos y modelos, creando un ecosistema de desarrollo de IA distribuido.
DeAgentAI: una plataforma innovadora centrada en agentes de IA descentralizados, dedicada a promover el desarrollo de tecnologías de múltiples agentes (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: una pila de infraestructura descentralizada diseñada para lograr una colaboración segura y autónoma entre humanos y máquinas. Los usuarios pueden crear agentes de inteligencia artificial que actúan de forma autónoma y realizan diversas tareas.
Gaia Network: plataforma de infraestructura de IA descentralizada que soporta el desarrollo y la ejecución distribuida de agentes y aplicaciones de IA.
Questflow: una red de múltiples agentes de IA descentralizada, donde los usuarios solo necesitan describir sus necesidades y la red de agentes de IA puede completar las tareas de manera autónoma.
2. IA descentralizada
La IA descentralizada es el objetivo final de la IA en la cadena. Actualmente, varios proyectos están trabajando en áreas como la potencia de cálculo, los datos y los modelos, con la esperanza de romper el monopolio de las grandes empresas sobre los LLM a través de la descentralización y lograr la propiedad pública de los datos y los modelos.
Vana: Construir una plataforma de soberanía de datos de usuarios descentralizada, transformando los datos personales en activos financieros.
Hyperbolic: plataforma de nube AI de acceso abierto, que integra recursos de computación globales, proporcionando recursos de GPU y servicios de AI económicos y escalables.
OpenLedger: Enfocado en la próxima generación de redes de IA y blockchain, proporciona infraestructura económica descentralizada.
IO.NET: plataforma de computación descentralizada que ofrece acceso bajo demanda a servicios de clúster de GPU y CPU.
Aethir: plataforma de infraestructura de computación en la nube distribuida, centrada en la computación AI y la industria de los videojuegos.
MinionLab: red de agentes de IA autónomos descentralizados para la minería de datos en tiempo real.
GAIB: Solución de capa económica en el ámbito de la IA y la computación de alto rendimiento, que financia y tokeniza los recursos de GPU.
Kite AI: Plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 diseñada para la economía de la IA.
Automata: proporciona funciones de protección de privacidad y computación sin seguimiento como capa intermedia para aplicaciones descentralizadas.
Public AI: Plataforma de datos de IA abierta y transparente, que soporta la recopilación y anotación de datos multimodales.
3. AI verificable
Uno de los desafíos importantes que enfrenta el desarrollo de la IA es la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento y la garantía de precisión en los resultados de salida. Varios proyectos están utilizando tecnologías como ZKP y TEE para lograr la verificabilidad del proceso de entrenamiento de la IA, asegurando la fiabilidad de los resultados de salida de la IA.
Phala Network: plataforma de computación en la nube descentralizada que proporciona servicios de computación privada y razonamiento de IA confiables para aplicaciones en cadena.
Brevis: motor de cálculo descentralizado que proporciona IA fuera de la cadena verificable y cálculo en blockchain.
Verisense Network: una plataforma innovadora centrada en la validación de datos descentralizada y la inteligencia artificial confiable.
II. Casos de uso de AI: Potencial y expectativas
En comparación con la rica infraestructura de IA, los proyectos de casos de uso de IA destacados siguen siendo relativamente escasos. Algunos proyectos notables incluyen:
Narra: Plataforma de agentes de IA Gamefi en Berachain, que genera contenido narrativo dinámico en tiempo real.
AI Travel: Asistente de viaje impulsado por IA que ofrece servicios de personalización y reserva de planes de viaje.
HeyTracyAI: Agente de inteligencia artificial para comentarios deportivos en el ámbito del baloncesto, participado por el campeón de la NBA Tristan Thompson.
AskJimmy: Plataforma de agente de IA centrada en el ámbito financiero y de trading.
Tres. La transformación de proyectos tradicionales hacia la IA
Siguiendo la tendencia, muchos proyectos tradicionales de Web3 también han comenzado a abrazar la IA, anunciando sus respectivos planes de transición hacia la IA.
Las cadenas de bloques como Sui, Near, Flow y Aptos participan activamente en conferencias relacionadas con la IA, indicando que apoyarán el desarrollo de la IA de manera integral desde la arquitectura subyacente, la innovación en cuentas, entre otros aspectos.
Eigenlayer está trabajando para construir una capa de confianza descentralizada y servicios en la nube verificables, proporcionando pruebas en cadena para cálculos fuera de cadena como el entrenamiento y razonamiento de IA, predicciones, etc.
Cuatro, desafíos y futuro
A pesar de las perspectivas brillantes, el desarrollo de la IA en cadena aún enfrenta numerosos desafíos, incluidos la insuficiencia de la fiabilidad del modelo, la ambigüedad de las intenciones de las palabras clave, las limitaciones de almacenamiento y hardware, así como problemas de privacidad y seguridad. Estos desafíos no solo presentan problemas técnicos, sino que también generan enormes oportunidades de innovación.
A largo plazo, la industria tiene grandes esperanzas en el desarrollo de la IA en la cadena, esperando impulsar conjuntamente la fusión y prosperidad de la IA y Web3 a través de la mejora de la infraestructura, la innovación en los casos de uso y la colaboración de la comunidad.