Quando Jen-Hsun Huang falou na WGS em Dubai, ele propôs o termo "IA soberana." Então, qual IA soberana pode atender aos interesses e demandas da comunidade de criptomoedas? Talvez precise ser construído na forma de Web3+AI. Vitalik descreveu a sinergia entre IA e Cripto no artigo "A promessa e os desafios das aplicações de cripto + IA": A descentralização da Cripto pode equilibrar a centralização da IA; a IA é opaca, e a Cripto traz transparência; a IA precisa de dados, e o Blockchain facilita o armazenamento e rastreamento de dados. Esse tipo de sinergia percorre toda a paisagem industrial de Web3+AI.

A maioria dos projetos Web3 + AI está a usar a tecnologia blockchain para resolver os problemas de construção de projetos de infraestrutura na indústria de IA, e alguns projetos estão a usar a IA para resolver certos problemas nas aplicações Web3. O panorama da indústria Web3 + AI pode ser descrito aproximadamente da seguinte forma:

A produção e o fluxo de trabalho da IA são aproximadamente os seguintes:

Nestes links, a combinação de Web3 e IA é principalmente refletida em quatro aspetos:：

1. Camada de Potência de Computação: Tokenização da Potência de Computação

Nos últimos dois anos, a potência de cálculo utilizada para treinar grandes modelos de IA aumentou exponencialmente, dobrando basicamente a cada trimestre e crescendo a uma taxa que excede em muito a Lei de Moore. Esta situação levou a um desequilíbrio de longo prazo entre a oferta e a procura de potência de cálculo de IA, e os preços de hardware, como GPUs, aumentaram rapidamente, elevando assim o custo da potência de cálculo. Mas, ao mesmo tempo, também existe uma grande quantidade de hardware de potência de cálculo de gama média a baixa no mercado. Pode ser que a potência de cálculo única desta parte do hardware de gama média a baixa não consiga satisfazer as necessidades de alto desempenho.

No entanto, se for construída uma rede de energia informática distribuída através do Web3 e for criada uma rede de recursos informáticos descentralizados através do aluguer e partilha de energia informática, ainda pode satisfazer as necessidades de muitas aplicações de IA. Porque utiliza energia informática distribuída inativa, o custo da energia informática de IA pode ser significativamente reduzido. A divisão da camada de energia informática inclui:

• Potência computacional descentralizada em geral (como Arkash, Io.net, etc.);
• Potência computacional descentralizada para treino de IA (como Gensyn, Flock.io, etc.);
• Computação descentralizada para raciocínio de IA (como Fetch.ai, Hyperbolic, etc.);
• Potência computacional descentralizada para renderização 3D (como o The Render Network, etc.).

A principal vantagem da tokenização de ativos de potência de computação da Web3+AI reside nos projetos de potência de computação descentralizada. Combinada com incentivos de token, é fácil expandir a escala da rede, e seu custo de recursos de computação é baixo e eficiente, o que pode satisfazer as necessidades de alguma potência de computação de médio a baixo custo.

2. Camada de Dados: Capitalização de Dados

Os dados são o petróleo e o sangue da IA. Sem depender do Web3, apenas as grandes corporações têm normalmente acesso a vastas quantidades de dados do utilizador, tornando-se difícil para as pequenas startups adquirir dados extensos. Além disso, o valor dos dados do utilizador na indústria da IA frequentemente não retorna aos próprios utilizadores. Através do Web3 + IA, a recolha de dados, a anotação e os processos de armazenamento distribuído podem ser mais rentáveis, transparentes e benéficos para os utilizadores. A recolha de dados de alta qualidade é um requisito para treinar modelos de IA. Com o Web3, uma rede distribuída pode ser aproveitada juntamente com mecanismos de incentivo de tokens apropriados para recolher dados através de crowdsourcing a um custo mais baixo, ao mesmo tempo que se obtêm dados de alta qualidade e generalizados. Dependendo do propósito do projeto, os projetos relacionados com dados geralmente enquadram-se nas seguintes categorias:

• Projetos de coleta de dados (como Grass, etc.);
• Projetos de negociação de dados (como o Ocean Protocol, etc.);
• Projetos de anotação de dados (como Taida, Alaya, etc.);
• Projetos de origem de dados blockchain (como Spice AI, Espaço e tempo, etc.);
• Projetos de armazenamento descentralizado (como Filecoin, Arweave, etc.).

Projetos Web3+AI baseados em dados são mais desafiadores no processo de design do modelo econômico de Token, porque os dados são mais difíceis de padronizar do que a potência de computação.

3. Camada da Plataforma: Tokenização de Ativos de Valor da Plataforma

A maioria dos projetos de plataforma tendem a comparar-se com Hugging Face, com a integração de vários recursos da indústria de IA como seu núcleo. Estabelecer uma plataforma que agregue links entre dados, potência de computação, modelos, desenvolvedores de IA, blockchain e outros recursos e funções, com a plataforma no centro, facilita a resolução de várias necessidades de forma mais conveniente. Por exemplo, Giza concentra-se em construir uma plataforma operacional zkML abrangente, com o objetivo de tornar a inferência de aprendizado de máquina confiável e transparente. A opacidade dos dados e dos modelos é um problema generalizado na IA atualmente, e é apenas uma questão de tempo antes que a indústria exija a verificação da inferência do modelo através do Web3 usando tecnologias criptográficas como ZK e FHE para garantir a execução correta. Existem também camadas como Focus AI, como Nuroblocks e Janction, que conectam várias potências de computação, dados, modelos, desenvolvedores de IA e recursos de nós. Ao empacotar componentes universais e SDKs, eles ajudam as aplicações Web3 + IA a alcançar um desenvolvimento rápido. Existem também tipos de plataformas como Agent Network, que podem construir Agentes de IA para vários cenários de aplicação, como Olas e ChainML. Os projetos Web3 + IA baseados em plataforma capturam principalmente o valor da plataforma através de tokens, incentivando todos os participantes na construção da plataforma. Esta abordagem é particularmente útil para startups crescerem de 0 a 1, reduzindo a dificuldade de encontrar parceiros como potência de computação, dados, comunidades de desenvolvedores de IA e nós.

4. Camada de Aplicação: Tokenização de Ativos de Valor de IA

Os projetos de infraestrutura anteriores focam principalmente em utilizar a tecnologia blockchain para lidar com a construção de projetos de infraestrutura na indústria de IA. Por outro lado, os projetos de camada de aplicação utilizam principalmente a IA para resolver problemas existentes nas aplicações Web3. Por exemplo, Vitalik menciona duas direções no artigo que considero significativas. Em primeiro lugar, a IA como participante no Web3. Por exemplo, em Jogos Web3, a IA pode atuar como um jogador, entendendo rapidamente as regras do jogo e completando eficientemente as tarefas do jogo. Na DEX, a IA tem estado envolvida no comércio de arbitragem há muitos anos. Nos mercados de previsão, os agentes de IA podem analisar as capacidades de previsão aceitando amplamente vastas quantidades de dados, bases de conhecimento e informações. Em seguida, são transformados em produtos e oferecidos aos usuários. Isso ajuda os usuários a fazer previsões sobre eventos específicos, como partidas esportivas ou eleições presidenciais, por meio de inferência de modelos. Em segundo lugar, criando uma IA privada descentralizada escalável. Muitos usuários estão preocupados com o problema da caixa preta e possíveis preconceitos nos sistemas de IA, ou temem que certos dApps possam explorar a tecnologia de IA para enganar os usuários em benefício próprio. Essencialmente, isso decorre da falta de supervisão e autoridade de governança dos usuários sobre os processos de treinamento e inferência do modelo de IA. No entanto, criar uma Web3 IA onde a comunidade tenha direitos de governança distribuídos sobre a IA, semelhante aos projetos Web3, pode ser mais prontamente aceite. Até agora, não houve projetos de destaque na camada de aplicação Web3 + IA que sejam difíceis de transcender.

Resumo

Web3 + AI ainda está nos seus estágios iniciais, e a indústria está dividida sobre as perspetivas de desenvolvimento deste campo. Continuaremos a prestar atenção a este campo. Esperamos que a combinação de Web3 e AI possa criar produtos mais valiosos do que a AI centralizada, permitindo que a AI se livre dos rótulos de 'controlo gigante' e 'monopólio' e 'co-governe AI' de uma forma mais baseada na comunidade. Talvez no processo de participação e governação mais próximos, os humanos sejam mais 'maravilhados' e menos 'temerosos' em relação à AI.

Declaração:

1. Este artigo originalmente intitulado "Web3 + AI:社区主权的人工智能" é reproduzido de [IOBC Capital]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [0xCousin]. Se tiver alguma objeção à reimpressão, entre em contato com o Gate Learnequipa, a equipa irá tratar disso o mais rapidamente possível.

2. Aviso legal: As opiniões expressas neste artigo representam apenas as opiniões pessoais do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.

3. As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pela equipe Gate Learn. A menos que seja mencionado, copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido.