A fusão da IA e do Web3: Estado atual, desafios e perspetivas futuras
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial e das tecnologias Web3 chamou a atenção em todo o mundo. A IA, como uma tecnologia que simula e imita a inteligência humana, fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. O Web3, como um novo modelo de internet, está mudando a percepção e o modo como as pessoas usam a internet.
O mercado da indústria de IA alcançou 200 mil milhões de dólares em 2023, com gigantes do setor como OpenAI, Character.AI, Midjourney e excelentes jogadores a surgirem como cogumelos após a chuva. O valor de mercado da indústria Web3 atingiu 25 trilhões, com projetos como Bitcoin, Ethereum, Solana a aparecerem sem parar. A combinação de IA e Web3 tornou-se o foco de atenção de builders e VCs do Oriente e do Ocidente.
Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisar a situação dos projetos atuais e discutir em profundidade as limitações e desafios enfrentados, oferecendo referências e insights para investidores e profissionais.
Formas de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA traz um aumento da produtividade, enquanto o Web3 traz uma transformação nas relações de produção. Primeiro, analisamos as dificuldades e o potencial de melhoria que cada setor enfrenta, e depois discutimos como podem ajudar-se mutuamente a resolver essas dificuldades.
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder de computação, algoritmos e dados.
Poder computacional: As tarefas de IA requerem uma grande quantidade de recursos computacionais para treinamento e inferência de modelos. Adquirir e gerenciar poder computacional em grande escala é um desafio caro e complexo, especialmente para startups e desenvolvedores individuais.
Algoritmo: Embora os algoritmos de aprendizado profundo tenham alcançado um grande sucesso, ainda existem algumas dificuldades. Treinar redes neurais profundas requer grandes quantidades de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e explicabilidade dos modelos são insuficientes. A robustez e a capacidade de generalização dos algoritmos também são questões importantes.
Dados: obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um desafio. Dados de certas áreas são difíceis de obter, como os dados de saúde. A qualidade, precisão e rotulagem dos dados também apresentam problemas. Proteger a privacidade e a segurança dos dados é também uma consideração importante.
Além disso, a interpretabilidade e a transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócios dos projetos de IA, são questões que também precisam ser resolvidas.
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 tem espaço para melhorias em análise de dados, experiência do usuário e segurança de contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço potencial para se desenvolver nessas áreas.
Análise de Dados e Previsão: A tecnologia de IA pode extrair informações valiosas de grandes volumes de dados, realizando previsões e decisões mais precisas, tendo um significado importante para a avaliação de riscos, previsões de mercado e gestão de ativos na área DeFi.
Experiência do usuário e serviços personalizados: A tecnologia de IA pode oferecer recomendações personalizadas, serviços sob medida e uma experiência de interação inteligente, aumentando o envolvimento e a satisfação dos usuários.
Segurança e proteção da privacidade: A tecnologia de IA pode ser usada para detectar e defender contra ataques cibernéticos, identificar comportamentos anômalos e fornecer uma proteção de segurança mais robusta. Ao mesmo tempo, a IA também pode ser aplicada à proteção da privacidade dos dados, protegendo as informações pessoais dos usuários.
Auditoria de contratos inteligentes: A tecnologia de IA pode ser utilizada para automatizar a auditoria de contratos e a deteção de vulnerabilidades, aumentando a segurança e a fiabilidade dos contratos.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Os projetos de AI+Web3 abordam principalmente duas vertentes: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de AI e usar a tecnologia AI para servir ao aprimoramento dos projetos Web3.
Web3 ajuda a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com o surgimento da IA, a demanda por GPUs disparou, causando uma escassez de suprimentos. Para resolver esse problema, alguns projetos Web3 começaram a oferecer serviços de computação descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a fornecer capacidade de GPU ociosa por meio de tokens, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas. Os projetos de poder computacional descentralizado podem ser divididos em duas categorias: para inferência de IA e para treinamento de IA. O primeiro inclui Render, Akash, Aethir, entre outros, enquanto o segundo inclui io.net, Gensyn.
A io.net, como um projeto representativo, atualmente possui mais de 500 mil GPUs, já integradas com a potência de Render e Filecoin. A Gensyn, por sua vez, promove a alocação de tarefas de aprendizado de máquina e recompensas através de contratos inteligentes, realizando o treinamento de IA.
Modelo de algoritmo descentralizado
Redes de modelos de algoritmos descentralizados como o Bittensor, criam um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados através de um mecanismo de incentivo com tokens. Este modelo tem potencial para desempenhar um papel importante no futuro desenvolvimento da IA.
Coleta de dados descentralizada
Alguns projetos como o PublicAI implementam a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens. Os usuários podem contribuir com dados ou participar da validação de dados, recebendo recompensas em tokens. Esta abordagem promove uma relação de ganha-ganha entre os contribuintes de dados e o desenvolvimento da indústria de IA.
Proteção de Privacidade do Usuário em AI ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a validação de informações enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais. Projetos como o BasedAI estão explorando este campo.
A IA ajuda o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou desenvolver IA própria, oferecendo serviços de análise de dados e previsões aos usuários. Por exemplo, o Pond prevê tokens alpha valiosos através de algoritmos de IA, e o BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos e tendências de mercado.
Numerai como plataforma de competição de investimento, os participantes preveem o mercado de ações com base em IA e grandes modelos de linguagem. Plataformas de análise de dados em blockchain como a Arkham também combinam IA para oferecer serviços.
Serviços personalizados
Os projetos Web3 otimizam a experiência do usuário através da integração de IA. Por exemplo, a Dune lançou a ferramenta Wand, que utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL. Plataformas como Followin e IQ.wiki integram o ChatGPT para resumir conteúdos. Projetos como o NFPrompt utilizam IA para reduzir os custos de criação dos usuários.
Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA também desempenha um papel na auditoria de contratos inteligentes. Por exemplo, 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em inteligência artificial, que utiliza algoritmos avançados para analisar contratos inteligentes e identificar potenciais vulnerabilidades ou problemas.
Limitações e desafios atuais dos projetos AI+Web3
existem obstáculos reais na computação descentralizada
Desempenho e estabilidade: produtos de poder computacional descentralizado dependem de nós distribuídos globalmente, podendo haver latência e instabilidade.
Disponibilidade: pode ser afetada pelo nível de correspondência entre oferta e demanda, o que pode resultar em escassez de recursos ou incapacidade de atender às necessidades dos usuários.
Complexidade técnica: os usuários podem precisar de conhecimentos sobre redes distribuídas, contratos inteligentes, etc., o que torna o custo de uso relativamente alto.
Dificuldade de treino: atualmente, a capacidade de computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, e não para treino de IA. A razão é que o treino de grandes modelos requer uma quantidade enorme de dados e largura de banda de comunicação de alta velocidade, o que é difícil de realizar em um ambiente distribuído.
A combinação de AI+Web3 é relativamente rudimentar, não alcançou 1+1>2
Aplicações superficiais: Muitos projetos apenas utilizam a IA para aumentar a eficiência e realizar análises, sem demonstrar a fusão nativa e soluções inovadoras entre a IA e as criptomoedas.
Orientação para marketing: algumas equipes Web3 utilizam a tecnologia de IA apenas em áreas limitadas, exagerando a tendência da IA e carecendo de verdadeira inovação.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor para a narrativa dos projetos de IA
Muitos projetos de AI+Web3 utilizam a economia de tokens como um meio de financiamento e participação dos usuários, mas ainda é necessário observar se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas. Atualmente, a maioria dos projetos ainda não atingiu a fase de utilidade, necessitando de mais equipes sólidas e com ideias para realmente atender às necessidades práticas.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A tecnologia de AI pode proporcionar cenários de aplicação mais eficientes e inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes e serviços personalizados. Ao mesmo tempo, a descentralização e a programabilidade do Web3 também oferecem novas oportunidades para o desenvolvimento da tecnologia de AI, como poder computacional descentralizado, compartilhamento de algoritmos e coleta de dados.
Embora os projetos de AI+Web3 ainda estejam em fase inicial e enfrentem muitos desafios, eles também trazem algumas vantagens. Por exemplo, a computação descentralizada e a coleta de dados podem reduzir a dependência de entidades centralizadas, aumentar a transparência e a auditabilidade, e promover uma participação e inovação mais amplas.
No futuro, ao combinar a análise inteligente e a capacidade de decisão da IA com a descentralização e a autonomia do usuário do Web3, espera-se construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos. Com o aprofundamento da pesquisa e o avanço da tecnologia, esperamos ver mais soluções nativas e significativas de IA+Web3 surgindo em áreas como finanças, organizações autônomas descentralizadas, mercados preditivos e NFTs.
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SelfCustodyIssues
· 21h atrás
Com esses dados ainda quer fazer-se de importante?
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TeaTimeTrader
· 21h atrás
Outra vez é o ritmo de ser enganado por idiotas
Ver originalResponder0
GasFeeCrier
· 22h atrás
Quem vai salvar o gás...
Ver originalResponder0
LiquidatedAgain
· 22h atrás
Outra oportunidade de comprar na baixa está prestes a chegar
A fusão da IA com o Web3: estado atual, desafios e oportunidades futuras
A fusão da IA e do Web3: Estado atual, desafios e perspetivas futuras
O rápido desenvolvimento da inteligência artificial e das tecnologias Web3 chamou a atenção em todo o mundo. A IA, como uma tecnologia que simula e imita a inteligência humana, fez avanços significativos em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. O Web3, como um novo modelo de internet, está mudando a percepção e o modo como as pessoas usam a internet.
O mercado da indústria de IA alcançou 200 mil milhões de dólares em 2023, com gigantes do setor como OpenAI, Character.AI, Midjourney e excelentes jogadores a surgirem como cogumelos após a chuva. O valor de mercado da indústria Web3 atingiu 25 trilhões, com projetos como Bitcoin, Ethereum, Solana a aparecerem sem parar. A combinação de IA e Web3 tornou-se o foco de atenção de builders e VCs do Oriente e do Ocidente.
Este artigo irá explorar o estado atual do desenvolvimento de AI+Web3, analisar a situação dos projetos atuais e discutir em profundidade as limitações e desafios enfrentados, oferecendo referências e insights para investidores e profissionais.
Formas de interação entre AI e Web3
O desenvolvimento da IA e do Web3 é como os dois lados de uma balança; a IA traz um aumento da produtividade, enquanto o Web3 traz uma transformação nas relações de produção. Primeiro, analisamos as dificuldades e o potencial de melhoria que cada setor enfrenta, e depois discutimos como podem ajudar-se mutuamente a resolver essas dificuldades.
Dificuldades enfrentadas pela indústria de IA
Os elementos centrais da indústria de IA incluem poder de computação, algoritmos e dados.
Poder computacional: As tarefas de IA requerem uma grande quantidade de recursos computacionais para treinamento e inferência de modelos. Adquirir e gerenciar poder computacional em grande escala é um desafio caro e complexo, especialmente para startups e desenvolvedores individuais.
Algoritmo: Embora os algoritmos de aprendizado profundo tenham alcançado um grande sucesso, ainda existem algumas dificuldades. Treinar redes neurais profundas requer grandes quantidades de dados e recursos computacionais, e a interpretabilidade e explicabilidade dos modelos são insuficientes. A robustez e a capacidade de generalização dos algoritmos também são questões importantes.
Dados: obter dados de alta qualidade e diversificados continua a ser um desafio. Dados de certas áreas são difíceis de obter, como os dados de saúde. A qualidade, precisão e rotulagem dos dados também apresentam problemas. Proteger a privacidade e a segurança dos dados é também uma consideração importante.
Além disso, a interpretabilidade e a transparência dos modelos de IA, bem como a falta de clareza nos modelos de negócios dos projetos de IA, são questões que também precisam ser resolvidas.
Dificuldades enfrentadas pela indústria Web3
A indústria Web3 tem espaço para melhorias em análise de dados, experiência do usuário e segurança de contratos inteligentes. A IA, como ferramenta para aumentar a produtividade, tem muito espaço potencial para se desenvolver nessas áreas.
Análise de Dados e Previsão: A tecnologia de IA pode extrair informações valiosas de grandes volumes de dados, realizando previsões e decisões mais precisas, tendo um significado importante para a avaliação de riscos, previsões de mercado e gestão de ativos na área DeFi.
Experiência do usuário e serviços personalizados: A tecnologia de IA pode oferecer recomendações personalizadas, serviços sob medida e uma experiência de interação inteligente, aumentando o envolvimento e a satisfação dos usuários.
Segurança e proteção da privacidade: A tecnologia de IA pode ser usada para detectar e defender contra ataques cibernéticos, identificar comportamentos anômalos e fornecer uma proteção de segurança mais robusta. Ao mesmo tempo, a IA também pode ser aplicada à proteção da privacidade dos dados, protegendo as informações pessoais dos usuários.
Auditoria de contratos inteligentes: A tecnologia de IA pode ser utilizada para automatizar a auditoria de contratos e a deteção de vulnerabilidades, aumentando a segurança e a fiabilidade dos contratos.
Análise do estado atual dos projetos AI+Web3
Os projetos de AI+Web3 abordam principalmente duas vertentes: utilizar a tecnologia blockchain para melhorar o desempenho dos projetos de AI e usar a tecnologia AI para servir ao aprimoramento dos projetos Web3.
Web3 ajuda a IA
Poder de cálculo descentralizado
Com o surgimento da IA, a demanda por GPUs disparou, causando uma escassez de suprimentos. Para resolver esse problema, alguns projetos Web3 começaram a oferecer serviços de computação descentralizada, como Akash, Render, Gensyn, entre outros. Esses projetos incentivam os usuários a fornecer capacidade de GPU ociosa por meio de tokens, oferecendo suporte de computação para clientes de IA.
O lado da oferta inclui principalmente provedores de serviços em nuvem, mineradores de criptomoedas e empresas. Os projetos de poder computacional descentralizado podem ser divididos em duas categorias: para inferência de IA e para treinamento de IA. O primeiro inclui Render, Akash, Aethir, entre outros, enquanto o segundo inclui io.net, Gensyn.
A io.net, como um projeto representativo, atualmente possui mais de 500 mil GPUs, já integradas com a potência de Render e Filecoin. A Gensyn, por sua vez, promove a alocação de tarefas de aprendizado de máquina e recompensas através de contratos inteligentes, realizando o treinamento de IA.
Modelo de algoritmo descentralizado
Redes de modelos de algoritmos descentralizados como o Bittensor, criam um mercado de serviços de algoritmos de IA descentralizados através de um mecanismo de incentivo com tokens. Este modelo tem potencial para desempenhar um papel importante no futuro desenvolvimento da IA.
Coleta de dados descentralizada
Alguns projetos como o PublicAI implementam a coleta de dados descentralizada através de incentivos em tokens. Os usuários podem contribuir com dados ou participar da validação de dados, recebendo recompensas em tokens. Esta abordagem promove uma relação de ganha-ganha entre os contribuintes de dados e o desenvolvimento da indústria de IA.
Proteção de Privacidade do Usuário em AI ZK
A tecnologia de prova de conhecimento zero pode realizar a validação de informações enquanto protege a privacidade. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permite o treinamento e a inferência de modelos de aprendizado de máquina sem revelar os dados originais. Projetos como o BasedAI estão explorando este campo.
A IA ajuda o Web3
Análise e Previsão de Dados
Muitos projetos Web3 começaram a integrar serviços de IA ou desenvolver IA própria, oferecendo serviços de análise de dados e previsões aos usuários. Por exemplo, o Pond prevê tokens alpha valiosos através de algoritmos de IA, e o BullBear AI prevê tendências de preços com base em dados históricos e tendências de mercado.
Numerai como plataforma de competição de investimento, os participantes preveem o mercado de ações com base em IA e grandes modelos de linguagem. Plataformas de análise de dados em blockchain como a Arkham também combinam IA para oferecer serviços.
Serviços personalizados
Os projetos Web3 otimizam a experiência do usuário através da integração de IA. Por exemplo, a Dune lançou a ferramenta Wand, que utiliza modelos de linguagem de grande escala para escrever consultas SQL. Plataformas como Followin e IQ.wiki integram o ChatGPT para resumir conteúdos. Projetos como o NFPrompt utilizam IA para reduzir os custos de criação dos usuários.
Auditoria de Contratos Inteligentes com IA
A IA também desempenha um papel na auditoria de contratos inteligentes. Por exemplo, 0x0.ai oferece um auditor de contratos inteligentes baseado em inteligência artificial, que utiliza algoritmos avançados para analisar contratos inteligentes e identificar potenciais vulnerabilidades ou problemas.
Limitações e desafios atuais dos projetos AI+Web3
existem obstáculos reais na computação descentralizada
Desempenho e estabilidade: produtos de poder computacional descentralizado dependem de nós distribuídos globalmente, podendo haver latência e instabilidade.
Disponibilidade: pode ser afetada pelo nível de correspondência entre oferta e demanda, o que pode resultar em escassez de recursos ou incapacidade de atender às necessidades dos usuários.
Complexidade técnica: os usuários podem precisar de conhecimentos sobre redes distribuídas, contratos inteligentes, etc., o que torna o custo de uso relativamente alto.
Dificuldade de treino: atualmente, a capacidade de computação descentralizada é principalmente utilizada para inferência de IA, e não para treino de IA. A razão é que o treino de grandes modelos requer uma quantidade enorme de dados e largura de banda de comunicação de alta velocidade, o que é difícil de realizar em um ambiente distribuído.
A combinação de AI+Web3 é relativamente rudimentar, não alcançou 1+1>2
Aplicações superficiais: Muitos projetos apenas utilizam a IA para aumentar a eficiência e realizar análises, sem demonstrar a fusão nativa e soluções inovadoras entre a IA e as criptomoedas.
Orientação para marketing: algumas equipes Web3 utilizam a tecnologia de IA apenas em áreas limitadas, exagerando a tendência da IA e carecendo de verdadeira inovação.
A economia dos tokens torna-se um amortecedor para a narrativa dos projetos de IA
Muitos projetos de AI+Web3 utilizam a economia de tokens como um meio de financiamento e participação dos usuários, mas ainda é necessário observar se a economia de tokens realmente ajuda a resolver necessidades práticas. Atualmente, a maioria dos projetos ainda não atingiu a fase de utilidade, necessitando de mais equipes sólidas e com ideias para realmente atender às necessidades práticas.
Resumo
A fusão de AI+Web3 oferece possibilidades infinitas para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico do futuro. A tecnologia de AI pode proporcionar cenários de aplicação mais eficientes e inteligentes para o Web3, como análise de dados, auditoria de contratos inteligentes e serviços personalizados. Ao mesmo tempo, a descentralização e a programabilidade do Web3 também oferecem novas oportunidades para o desenvolvimento da tecnologia de AI, como poder computacional descentralizado, compartilhamento de algoritmos e coleta de dados.
Embora os projetos de AI+Web3 ainda estejam em fase inicial e enfrentem muitos desafios, eles também trazem algumas vantagens. Por exemplo, a computação descentralizada e a coleta de dados podem reduzir a dependência de entidades centralizadas, aumentar a transparência e a auditabilidade, e promover uma participação e inovação mais amplas.
No futuro, ao combinar a análise inteligente e a capacidade de decisão da IA com a descentralização e a autonomia do usuário do Web3, espera-se construir sistemas econômicos e sociais mais inteligentes, abertos e justos. Com o aprofundamento da pesquisa e o avanço da tecnologia, esperamos ver mais soluções nativas e significativas de IA+Web3 surgindo em áreas como finanças, organizações autônomas descentralizadas, mercados preditivos e NFTs.