Все надеются, что AI+Web3 станет катализатором этого бычьего рынка, о чем свидетельствуют высокая оценка и крупные инвестиции венчурных капиталистов. Вопрос в том, каковы текущие проблемы на пути интеграции AI+Web3? Позвольте мне поделиться своим мнением:

1) Обучение ИИ требует крупномасштабных данных, а Web3 полезен для отслеживания данных и получения в результате стимулирующих эффектов. В долгосрочной перспективе ИИ определенно понадобится помощь Web3, но необходимо уточнить, что Web3 может решить лишь ограниченные проблемы ИИ.

Например, традиционное крупномасштабное обучение данным, непрерывная оптимизация алгоритмов, компьютерное зрение, технология распознавания речи, игровой искусственный интеллект и другие основные области в основном обусловлены крупномасштабными централизованными вычислительными мощностями, а также адаптацией программного и аппаратного обеспечения и оптимизацией чипов, алгоритмов и т. д. ., такие как глубокие В таких направлениях, как обучение сверточным нейронным сетям, обучение с подкреплением и модели вычислений на основе мозга для расширения границ возможностей ИИ, нет никакой возможности, что web3 закрепится в краткосрочной перспективе;

2) Генеративный ИИ составляет лишь небольшую ветвь более крупного сектора ИИ, но он ускоряет интеграцию ИИ и web3. Потому что генеративный ИИ — это инклюзивная технология ИИ, которая в большей степени ориентирована на приложения. В идеале, крупные базовые модели обычно будут создаваться крупными компаниями, использующими централизованные вычислительные мощности и применяющими политику открытого исходного кода для стимулирования верхнего рынка приложений. Общий рынок искусственного интеллекта постепенно станет «длиннохвостым», и будет подчеркнута важность точной настройки модели и получения логических выводов.

Однако, как только компания, которая контролирует основные вычислительные мощности и моделирует ресурсы, изменит свою политику открытого исходного кода, это окажет прямое влияние на весь рынок ИИ. Чтобы избежать такого кризиса, инфраструктура будет больше полагаться на архитектуру распределенных вычислительных мощностей. архитектура совместной работы с распределенным мышлением станет необходимостью.

3) web3 может играть ключевую роль в процессе построения распределенной инфраструктуры ИИ. Например: во время обучения модели блокчейн может создавать уникальный идентификатор источника данных и дедуплицировать данные для повышения эффективности обучения при вычислительной мощности; недостаточно, район. Блокчейн может использовать механизм стимулирования Токеномики для построения распределенной вычислительной сети искусственного интеллекта. В процессе точной настройки параметров блокчейн может записывать различные версии модели, отслеживать эволюцию модели и выполнять уточнение; контроль;

В канале вывода модели ZK, TEE и другие технологии могут использоваться для создания децентрализованной сети вывода для улучшения связи и взаимного доверия между моделями; в канале интеграции периферийных вычислений и DePIN web3 может помочь создать децентрализованную сеть периферийного искусственного интеллекта и управлять им. AI+ DePIN — комбинация Интернета вещей.

4) Когда Виталик ранее говорил о сочетании AI + Web3, он заявил, что ИИ может постепенно интегрироваться как участник мира Web3, поэтому интеграция ИИ и web3 определенно будет очень медленной.

С одной стороны, основной мир Web2 по-прежнему фокусируется на уровне производительности ИИ и не сильно полагается на структуру скрытого сотрудничества ИИ. С другой стороны, существует проблема отсутствия связи с Web3; , web3 по-прежнему остается в области интеграции искусственного интеллекта в распределенных вычислениях. Этап построения базовой инфраструктуры, такой как силовая сеть, сеть архитектуры распределенного мышления, сеть распределенных приложений токеномики и распределенная сеть совместной работы с инструментами агента искусственного интеллекта, не были полностью проверены и применены. основные группы спроса Web2.

Короче говоря, общая тенденция AI+Web3 верна, но реальная реализация и развитие происходят не так быстро. Может потребоваться цикл или даже несколько циклов, чтобы увидеть значительный прогресс, и потребуется немного больше терпения.