Web3 e a IA: uma ruptura revolucionária em dados, privacidade e Poder de computação

Web3, como uma nova paradigmática de internet descentralizada, aberta e transparente, tem uma oportunidade natural de fusão com a IA. Na arquitetura tradicional centralizada, os recursos de computação e dados da IA estão severamente limitados, enfrentando múltiplos desafios como a limitação do poder de computação, vazamento de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. Por outro lado, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode fornecer novo impulso ao desenvolvimento da IA através de redes de compartilhamento de poder de computação, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a IA também pode trazer muitos recursos para o Web3, como otimização de contratos inteligentes e algoritmos anti-fraude, impulsionando a construção de seu ecossistema. Portanto, explorar a combinação do Web3 e da IA é de grande importância para construir a infraestrutura da próxima geração da internet e liberar o valor dos dados e do poder de computação.

Dados impulsionados: A base sólida da IA e Web3

Os dados são o motor central que impulsiona o desenvolvimento da IA, assim como o combustível para um motor. Os modelos de IA precisam digerir uma grande quantidade de dados de alta qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio. Os dados não apenas fornecem a base de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina, mas também determinam a precisão e a confiabilidade dos modelos.

Os modelos tradicionais de aquisição e utilização de dados de IA centralizados apresentam os seguintes problemas principais:

• O custo de aquisição de dados é elevado, dificultando a sua capacidade de suportar para pequenas e médias empresas.
• Os recursos de dados são monopolizados por grandes empresas de tecnologia, formando ilhas de dados.
• Os dados pessoais enfrentam riscos de vazamento e abuso de privacidade.

Web3 pode resolver os pontos problemáticos dos modelos tradicionais com uma nova abordagem de Descentralização de dados:

• Os usuários podem vender recursos de rede ociosos para empresas de IA, capturando dados da rede de forma descentralizada, que, após limpeza e transformação, fornecem dados reais e de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA.
• Adotando o modelo "label to earn", através de incentivos em tokens para que trabalhadores globais participem na rotulagem de dados, reunindo conhecimentos profissionais globais e aumentando a capacidade de análise de dados.
• A plataforma de negociação de dados em blockchain oferece um ambiente de negociação transparente e público para as partes fornecedoras e demandantes de dados, promovendo a inovação e o compartilhamento de dados.

No entanto, a obtenção de dados no mundo real ainda enfrenta alguns problemas, como a qualidade dos dados variável, a dificuldade de processamento, a diversidade e a representação insuficientes. Dados sintéticos podem tornar-se a estrela do futuro da pista de dados Web3. Baseados em tecnologia de IA generativa e simulação, dados sintéticos podem simular as propriedades dos dados reais, servindo como um complemento eficaz para aumentar a eficiência do uso de dados. Em áreas como condução autónoma, negociação de mercados financeiros e desenvolvimento de jogos, dados sintéticos já demonstraram um potencial de aplicação maduro.

Proteção de Privacidade: O papel da FHE no Web3

Na era dos dados, a proteção da privacidade tornou-se um foco de atenção global, e a introdução de regulamentos relacionados reflete a rigorosa proteção da privacidade pessoal. No entanto, isso também traz desafios: alguns dados sensíveis não podem ser plenamente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA.

FHE é a criptografia homomórfica total, que permite realizar operações de cálculo diretamente em dados criptografados, sem a necessidade de decifrar os dados, e o resultado do cálculo é consistente com o resultado do cálculo em dados em texto claro.

FHE proporciona uma proteção sólida para a computação de privacidade de IA, permitindo que o poder de computação da GPU execute tarefas de treinamento e inferência de modelos em um ambiente sem contato com os dados originais. Isso traz uma enorme vantagem para as empresas de IA, pois permite abrir com segurança serviços de API, enquanto protege segredos comerciais.

FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de aprendizagem de máquina, garantindo a segurança das informações sensíveis e prevenindo o risco de vazamento de dados. Desta forma, o FHEML reforça a privacidade dos dados, proporcionando uma estrutura de computação segura para aplicações de IA.

FHEML é um complemento do ZKML, onde o ZKML prova a execução correta do aprendizado de máquina, enquanto o FHEML enfatiza a computação sobre dados criptografados para manter a privacidade dos dados.

Poder de computação revolução: AI computação em redes descentralizadas

Atualmente, a complexidade de cálculo dos sistemas de IA dobra a cada 3 meses, levando a um aumento explosivo na demanda por poder de computação, muito além da oferta atual de recursos computacionais. Essa escassez de poder de computação não apenas limita o avanço da tecnologia de IA, mas também torna modelos avançados de IA inacessíveis para a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores.

Ao mesmo tempo, a taxa de utilização global de GPU é inferior a 40%, juntamente com a desaceleração do desempenho dos microprocessadores e a escassez de chips causada por fatores da cadeia de suprimentos e geopolíticos, o que torna o problema da oferta de poder de computação ainda mais sério. Os profissionais de IA enfrentam a difícil escolha entre comprar hardware ou alugar recursos em nuvem, e há uma necessidade urgente de serviços de computação sob demanda e econômicos.

Uma rede de poder de computação AI descentralizada agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, oferecendo um mercado de poder de computação econômico e fácil de usar para empresas de AI. Os demandantes de poder de computação podem publicar tarefas de cálculo na rede, e os contratos inteligentes atribuem as tarefas aos nós mineradores que contribuem com poder de computação. Os mineradores executam as tarefas e submetem os resultados, e após validação, recebem recompensas em pontos. Esta solução aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a resolver o problema do gargalo de poder de computação em áreas como a AI.

Além da rede de poder de computação descentralizada genérica, há redes de poder de computação dedicadas focadas no treinamento e inferência de IA.

A rede de poder de computação descentralizada oferece um mercado de poder de computação justo e transparente, quebrando monopólios, reduzindo as barreiras de entrada e aumentando a eficiência da utilização do poder de computação. No ecossistema web3, a rede de poder de computação descentralizada desempenhará um papel crucial, atraindo mais dapps inovadores para se juntarem e impulsionarem juntos o desenvolvimento e a aplicação da tecnologia de IA.

DePIN: Web3 capacita Edge AI

A Edge AI permite que a computação ocorra na fonte de geração de dados, alcançando baixa latência e processamento em tempo real, ao mesmo tempo que protege a privacidade dos usuários. Esta tecnologia já foi aplicada em áreas-chave como a condução autónoma.

No domínio do Web3, estamos mais familiarizados com o conceito DePIN. O Web3 enfatiza a Descentralização e a soberania dos dados do usuário, enquanto o DePIN melhora a proteção da privacidade do usuário ao processar dados localmente, reduzindo o risco de vazamento de dados; O mecanismo de economia de Token nativo do Web3 pode incentivar os nós DePIN a fornecer recursos de computação, construindo um ecossistema sustentável.

Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um ecossistema de uma determinada blockchain, tornando-se uma das plataformas preferidas para a implementação de projetos. A alta TPS, as baixas taxas de transação e a inovação tecnológica dessa blockchain oferecem um forte suporte para os projetos DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN nessa blockchain ultrapassa os 10 bilhões de dólares, e alguns projetos conhecidos já alcançaram progressos significativos.

IMO：Novo paradigma de lançamento de modelos de IA

O conceito de IMO foi proposto inicialmente por um determinado protocolo, tokenizando modelos de IA.

No modelo tradicional, devido à falta de um mecanismo de partilha de rendimentos, os desenvolvedores têm dificuldade em obter rendimentos contínuos da utilização posterior dos modelos de IA, especialmente quando os modelos são integrados em outros produtos e serviços. Além disso, o desempenho e a eficácia dos modelos de IA muitas vezes carecem de transparência, dificultando a avaliação do seu verdadeiro valor por parte de potenciais investidores e utilizadores, limitando assim o reconhecimento no mercado e o potencial comercial dos modelos.

A IMO fornece um novo suporte financeiro e uma forma de partilha de valor para modelos de IA de código aberto, permitindo que os investidores adquiram tokens IMO e compartilhem os lucros gerados posteriormente pelo modelo. Um determinado protocolo utiliza um padrão ERC específico, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo de IA e que os detentores de tokens possam compartilhar os lucros.

O modo IMO aumentou a transparência e a confiança, incentivou a colaboração em código aberto, adaptou-se às tendências do mercado de criptomoedas e injetou energia no desenvolvimento sustentável da tecnologia de IA. O IMO está atualmente em uma fase de tentativas iniciais, mas à medida que a aceitação do mercado aumenta e o alcance da participação se expande, sua inovação e valor potencial são promissores.

Agente de IA: Uma nova era de experiências interativas

O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e tomar ações adequadas para atingir objetivos definidos. Com o apoio de grandes modelos de linguagem, o Agente de IA não só consegue entender a linguagem natural, mas também planejar decisões e executar tarefas complexas. Eles podem funcionar como assistentes virtuais, aprendendo preferências através da interação com os usuários e oferecendo soluções personalizadas. Mesmo na ausência de instruções claras, o Agente de IA pode resolver problemas de forma autônoma, aumentando a eficiência e criando novo valor.

Uma plataforma nativa de aplicações de AI aberta oferece um conjunto de ferramentas de criação abrangente e fácil de usar, suportando a configuração de funcionalidades, aparência e voz dos robôs, assim como a conexão a bases de conhecimento externas, dedicando-se a criar um ecossistema de conteúdo de AI justo e aberto, utilizando tecnologia de AI generativa, capacitando indivíduos a se tornarem super criadores. A plataforma treinou um modelo de linguagem específico, tornando o papel das personagens mais humanizado; a tecnologia de clonagem de voz pode acelerar a interação personalizada dos produtos de AI, reduzindo o custo da síntese de voz em 99%, e a clonagem de voz pode ser realizada em apenas 1 minuto. Utilizando o AI Agent personalizado da plataforma, atualmente pode ser aplicado em várias áreas como videoconferência, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outras.

Na fusão entre Web3 e IA, atualmente a exploração está mais voltada para a camada de infraestrutura, como obter dados de alta qualidade, proteger a privacidade dos dados, como hospedar modelos na cadeia, como melhorar o uso eficiente do poder de computação descentralizado, como validar grandes modelos de linguagem e outras questões-chave. À medida que essa infraestrutura se torna progressivamente mais completa, temos razões para acreditar que a fusão entre Web3 e IA dará origem a uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.