Слияние AI и Web3: всестороннее исследование от инфраструктуры до практического применения
AI и Web3, признанные в последние годы ключевыми направлениями технологического развития человечества, способствуют новому витку инновационных волн. С революционным опытом AI, предоставленным ChatGPT, цепочечный AI быстро развивается из концепции в реальную инфраструктуру, становясь наиболее перспективной устойчивой траекторией в области Web3.
На недавно завершившейся конференции Гонконгского консенсуса слияние ИИ и Web3 стало горячей темой, охватывающей множество обсуждений как в главном зале, так и в секциях. Давайте вместе узнаем о последних достижениях в слиянии ИИ и Web3.
I. Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк AI Agent
В последние полгода активно развиваются платформы запуска и инфраструктура для AI Agent. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу для низкопорогового использования AI Agent и являются одним из ключевых направлений текущих AI проектов.
0G Labs: первая децентрализованная операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создающая собственный уровень 1 для AI, соединяющая вычислительные ресурсы, данные и модели, формируя распределенную экосистему разработки AI.
DeAgentAI: Инновационная платформа, ориентированная на децентрализованные AI-агенты, стремящаяся продвигать развитие технологии многопроектных систем (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: децентрализованный стек инфраструктуры, нацеленный на обеспечение безопасного, автономного взаимодействия между человеком и машиной. Пользователи могут создавать автономные AI-агенты для выполнения различных задач.
Gaia Network: Децентрализованная платформа инфраструктуры ИИ, поддерживающая распределенную разработку и запуск ИИ-агентов и приложений.
Questflow: Децентрализованная сеть многофункциональных AI-агентов, пользователю достаточно описать свои потребности, а сеть AI-агентов сможет самостоятельно выполнить задачи.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью цепочечного ИИ. В настоящее время несколько проектов работают в направлениях вычислительной мощности, данных, моделей и т. д., надеясь через децентрализацию разрушить монополию крупных компаний на LLM и добиться общественной собственности на данные и модели.
Vana: создание платформы децентрализованного суверенитета пользовательских данных, преобразование личных данных в финансовые активы.
Гиперболический: облачная платформа ИИ с открытым доступом, объединяющая глобальные вычислительные ресурсы, предлагающая экономичные и масштабируемые ресурсы GPU и услуги ИИ.
OpenLedger: Сеть следующего поколения, сосредоточенная на ИИ и блокчейне, предоставляющая инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги по запросу для доступа к кластерам GPU и CPU.
Aethir: распределенная облачная вычислительная инфраструктурная платформа, сосредоточенная на AI-вычислениях и игровой индустрии.
MinionLab: децентрализованная сеть автономных AI-агентов для анализа данных в реальном времени.
GAIB: Экономическое решение в области ИИ и высокопроизводительных вычислений, которое финансовизирует и токенизирует ресурсы GPU.
Kite AI: децентрализованная платформа блокчейна Layer 1, разработанная для AI экономики.
Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Открытая и прозрачная платформа данных AI, поддерживающая сбор и аннотирование многомодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одной из важных проблем, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и обеспечение точности выходных результатов. Несколько проектов реализуют проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий, таких как ZKP, TEE, чтобы гарантировать надежность выходных результатов ИИ.
Phala Network: Децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по приватным вычислениям и ИИ-выводу для цепочечных приложений.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной проверке данных и надежном ИИ.
II. Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания
По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, на данный момент реальных примеров использования ИИ все еще относительно мало. Некоторые примечательные проекты включают:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, генерирующая динамический нарратив в реальном времени.
AI Travel：AI-управляемый туристический помощник, предлагающий услуги по индивидуальному планированию и бронированию путешествий.
HeyTracyAI: Спортивный аналитический AI агент в области баскетбола, в котором участвует чемпион НБА Тристан Томпсон.
AskJimmy: платформа AI Agent, сосредоточенная на финансовой и торговой сфере.
Три, традиционные проекты переходят на ИИ
По мере того как тенденция развивается, многие традиционные проекты Web3 также начинают принимать ИИ и объявляют о своих планах по переходу на ИИ.
Блокчейны, такие как Sui, Near, Flow и Aptos, активно участвуют в AI-мероприятиях и заявляют о готовности всесторонне поддерживать развитие ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учетных записях и других аспектов.
Eigenlayer активно работает над созданием децентрализованного слоя доверия и проверяемых облачных услуг, предоставляя on-chain доказательства для обучения и вывода AI, прогнозирования и других off-chain вычислений.
Четыре, вызовы и будущее
Несмотря на светлые перспективы, развитие AI на блокчейне все еще сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранилищу и аппаратному обеспечению, а также вопросы безопасности конфиденциальности. Эти проблемы не только создают технические трудности, но и порождают огромные инновационные возможности.
В долгосрочной перспективе отрасль полна надежд на развитие AI на блокчейне, ожидая совместного продвижения интеграции и процветания AI и Web3 через дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в случаях использования и сотрудничество сообщества.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
2
Поделиться
комментарий
0/400
OneBlockAtATime
· 9ч назад
Все, не хвастайтесь, смотрите на следующий Бычий рынок и лежите.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SilentObserver
· 9ч назад
В этой игре еще не известно, кто победит, а кто проиграет.
Тенденции融合 AI и Web3:全面探索 от инфраструктуры до实际应用
Слияние AI и Web3: всестороннее исследование от инфраструктуры до практического применения
AI и Web3, признанные в последние годы ключевыми направлениями технологического развития человечества, способствуют новому витку инновационных волн. С революционным опытом AI, предоставленным ChatGPT, цепочечный AI быстро развивается из концепции в реальную инфраструктуру, становясь наиболее перспективной устойчивой траекторией в области Web3.
На недавно завершившейся конференции Гонконгского консенсуса слияние ИИ и Web3 стало горячей темой, охватывающей множество обсуждений как в главном зале, так и в секциях. Давайте вместе узнаем о последних достижениях в слиянии ИИ и Web3.
I. Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк AI Agent
В последние полгода активно развиваются платформы запуска и инфраструктура для AI Agent. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу для низкопорогового использования AI Agent и являются одним из ключевых направлений текущих AI проектов.
0G Labs: первая децентрализованная операционная система искусственного интеллекта (deAIOS), создающая собственный уровень 1 для AI, соединяющая вычислительные ресурсы, данные и модели, формируя распределенную экосистему разработки AI.
DeAgentAI: Инновационная платформа, ориентированная на децентрализованные AI-агенты, стремящаяся продвигать развитие технологии многопроектных систем (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: децентрализованный стек инфраструктуры, нацеленный на обеспечение безопасного, автономного взаимодействия между человеком и машиной. Пользователи могут создавать автономные AI-агенты для выполнения различных задач.
Gaia Network: Децентрализованная платформа инфраструктуры ИИ, поддерживающая распределенную разработку и запуск ИИ-агентов и приложений.
Questflow: Децентрализованная сеть многофункциональных AI-агентов, пользователю достаточно описать свои потребности, а сеть AI-агентов сможет самостоятельно выполнить задачи.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью цепочечного ИИ. В настоящее время несколько проектов работают в направлениях вычислительной мощности, данных, моделей и т. д., надеясь через децентрализацию разрушить монополию крупных компаний на LLM и добиться общественной собственности на данные и модели.
Vana: создание платформы децентрализованного суверенитета пользовательских данных, преобразование личных данных в финансовые активы.
Гиперболический: облачная платформа ИИ с открытым доступом, объединяющая глобальные вычислительные ресурсы, предлагающая экономичные и масштабируемые ресурсы GPU и услуги ИИ.
OpenLedger: Сеть следующего поколения, сосредоточенная на ИИ и блокчейне, предоставляющая инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги по запросу для доступа к кластерам GPU и CPU.
Aethir: распределенная облачная вычислительная инфраструктурная платформа, сосредоточенная на AI-вычислениях и игровой индустрии.
MinionLab: децентрализованная сеть автономных AI-агентов для анализа данных в реальном времени.
GAIB: Экономическое решение в области ИИ и высокопроизводительных вычислений, которое финансовизирует и токенизирует ресурсы GPU.
Kite AI: децентрализованная платформа блокчейна Layer 1, разработанная для AI экономики.
Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Открытая и прозрачная платформа данных AI, поддерживающая сбор и аннотирование многомодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одной из важных проблем, с которыми сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и обеспечение точности выходных результатов. Несколько проектов реализуют проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий, таких как ZKP, TEE, чтобы гарантировать надежность выходных результатов ИИ.
Phala Network: Децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по приватным вычислениям и ИИ-выводу для цепочечных приложений.
Brevis: Децентрализованный вычислительный движок, предоставляющий проверяемый оффчейн ИИ и блокчейн вычисления.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной проверке данных и надежном ИИ.
II. Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания
По сравнению с богатой инфраструктурой ИИ, на данный момент реальных примеров использования ИИ все еще относительно мало. Некоторые примечательные проекты включают:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, генерирующая динамический нарратив в реальном времени.
AI Travel：AI-управляемый туристический помощник, предлагающий услуги по индивидуальному планированию и бронированию путешествий.
HeyTracyAI: Спортивный аналитический AI агент в области баскетбола, в котором участвует чемпион НБА Тристан Томпсон.
AskJimmy: платформа AI Agent, сосредоточенная на финансовой и торговой сфере.
Три, традиционные проекты переходят на ИИ
По мере того как тенденция развивается, многие традиционные проекты Web3 также начинают принимать ИИ и объявляют о своих планах по переходу на ИИ.
Блокчейны, такие как Sui, Near, Flow и Aptos, активно участвуют в AI-мероприятиях и заявляют о готовности всесторонне поддерживать развитие ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учетных записях и других аспектов.
Eigenlayer активно работает над созданием децентрализованного слоя доверия и проверяемых облачных услуг, предоставляя on-chain доказательства для обучения и вывода AI, прогнозирования и других off-chain вычислений.
Четыре, вызовы и будущее
Несмотря на светлые перспективы, развитие AI на блокчейне все еще сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранилищу и аппаратному обеспечению, а также вопросы безопасности конфиденциальности. Эти проблемы не только создают технические трудности, но и порождают огромные инновационные возможности.
В долгосрочной перспективе отрасль полна надежд на развитие AI на блокчейне, ожидая совместного продвижения интеграции и процветания AI и Web3 через дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в случаях использования и сотрудничество сообщества.