За останні два роки, якщо ми говоримо про найпопулярніший трек на ринку капіталу, це, мабуть, безмежна мрія всіх про технологію ШІ, яка також вивела NVIDIA на вершину фондового ринку США. Серед криптовалют зростання концептуальних токенів ШІ за останні два роки викликало особливу тривогу. Інвестори приголомшені постійною появою проектів AI+Web3, і венчурний капітал також збільшує свої інвестиції, щоб підштовхнути всю бульбашку треків.

Використання технології штучного інтелекту в додатках Web3 можна поєднувати з широким спектром прикладних сценаріїв.

Наприклад, при використанні в gamefi ШІ може генерувати ігрові аватари, обладнання тощо;

Використовується в торгівлі, ШІ може генерувати торгові стратегії тощо;

Використовується в даних у ланцюжку, ШІ можна використовувати для аналізу даних;

ШІ, який використовується в Defi, може генерувати інвестиційні рішення;

При використанні в сфері безпеки ШІ можна використовувати для ідентифікації ризиків тощо.

Є також деякі функції, більш загальні для додатків, наприклад генерація коду, діалог AI тощо. Сценарії застосування дійсно надто багаті. Таким чином, як зробити допомогу Web3 AI є більш цінним.

Три елементи штучного інтелекту — це «дані», «модель» і «обчислювальна потужність». Поєднання одного з цих елементів із#Web3може створити нові іскри.

Однією з переваг блокчейну є створення автоматизованої, ненадійної економічної системи. Я особисто вважаю, що найбільша цінність цієї функції для штучного інтелекту полягає в тому, щоб стимулювати потік елементів ШІ та багатосторонню співпрацю. Можна виявити, що кілька проектів ШІ з вищими оцінками розвиваються в цьому напрямку, особливо трек #depin +AI.

В епоху великих моделей із швидкою ітерацією існує висока ймовірність зменшення граничної прибутковості зі збільшенням масштабу параметрів нейронної мережі. «Модель світу», запропонована #OpenAI, привернула велике значення для того, щоб ШІ добре розумів світ, а не лише кількість нервових елементів і синапсів.

Змістом цих знань є елемент даних, один із трьох елементів ШІ, або знання про світ. Наразі існують тисячі наборів даних різних типів у сфері штучного інтелекту, включаючи дані з відкритим кодом, платні та багато приватних даних, які можна використовувати лише в обмеженому діапазоні через проблеми з конфіденційністю, проблеми з конфіденційністю або проблеми з авторським правом .

Після швидкого розвитку великих моделей за останні кілька років в основному використовувалися загальнодоступні набори даних, а швидкість зростання додаткових даних обмежена. Згідно з деякими дослідженнями, до 2026 року у світі закінчаться високоякісні мовні дані. Те, як ми отримуємо додаткові високоякісні дані, є головною проблемою, з якою ми зіткнемося в майбутньому.

Можливо, співпраця справді може вирішити проблему браку даних. На ринку вже існує багато компаній з обробки даних штучного інтелекту або краудсорсингових платформ. Але оскільки це централізована операція, повинні бути певні витрати на управління, а співпраця — це те, у чому Web3 дуже добре працює. Тому використання Web3 для створення децентралізованої платформи для співпраці AI є найбільш логічним способом поєднання AI+Web3.

Візьмемо як приклад AI-проект @oortech — це хмарну обчислювальну платформу, створену для децентралізованого штучного інтелекту і створену в травні 2021 року. Він спрямований на створення більш справедливої ​​та ефективнішої інфраструктури додатків штучного інтелекту через децентралізовану мережу та внесення відкритості та прозорості в багатоетапну розробку моделей штучного інтелекту для сприяння багатосторонній співпраці. Мета - демократизувати та демократизувати процес розробки AI.

Спершу зробимо панорамний знімок:

На малюнку чітко видно, що основним продуктом OORT є проміжна хмарна платформа (OORT Cloud Platform), яка включає: OORT Compute, OORT Storage та OORT DataHub.

Хмарна платформа зв’язує ресурси Depin, такі як супервузли, вузли зберігання та периферійні вузли, і реалізує інтерактивне керування через протокол Olympus як Layer1. Створена децентралізована хмарна платформа може надавати послуги для різних додатків ШІ. Формування повного екологічного замкнутого циклу ШІ.

OORT Compute здатний консолідувати та використовувати графічні процесори з усього світу, забезпечуючи економічно ефективну обчислювальну потужність для навчання моделі штучного інтелекту та висновків, оскільки фінансові стимули допомагають консолідувати недостатньо використану неактивну обчислювальну потужність.

OORT Storage об’єднує глобальні сервери зберігання, такі як Seagate і Tencent Cloud, щоб забезпечити децентралізоване рішення для зберігання об’єктів із продуктивністю, порівнянною з Amazon AWS S3, заощаджуючи до 60% витрат.

OORT Datahub надає набори даних для проектів штучного інтелекту з даними, наданими та попередньо обробленими глобальною спільнотою OORT. Технологія блокчейн, інтегрована в продукт, гарантує, що кожен крок операції має чіткий і постійний запис. Різноманітні набори даних можна легше отримати завдяки децентралізованій співпраці по всьому світу.

Сучасні компанії зі штучним інтелектом, такі як OpenAI, Google тощо, централізовано створюють свої центри обробки даних і навчають моделі. Весь процес розробки не є публічним, і користувачі не можуть знати, які дані вони передають у модель. OORT може зробити кожен етап розробки штучного інтелекту прозорим через свою хмарну платформу. Будь-хто у світі може ділитися даними через свої персональні комп’ютери чи мобільні телефони, щоб отримати винагороду, або використовувати мобільні телефони чи комп’ютери, щоб завершити попередню обробку даних, наприклад, виконати анотацію даних. .

Потім ці оброблені дані будуть оновлені на децентралізованій хмарній платформі OORT, а «хеш» набору даних зберігатиметься в блокчейні.

Проекти штучного інтелекту можуть використовувати моделі спільноти з відкритим кодом, а здібні члени спільноти можуть брати участь у розробці та вносити свій досвід в інноваційну модель. Використання OORT Compute може забезпечити більш рентабельну обчислювальну потужність для навчання та точного налаштування моделі, оскільки недовикористані обчислювальні ресурси можна видобувати глобально.

Що ще важливіше, мітки часу та набори даних, які використовуються під час процесу навчання, будуть записані в блокчейні OORT, і весь процес буде прозорим від початку до кінця. На етапі розгортання моделі будь-який розробник додатків ШІ та програмного забезпечення може розгортати моделі безпосередньо на своїх пристроях, що дозволяє їм використовувати програми ШІ в автономному режимі та насолоджуватися зручністю та безпекою.

Є три основні типи фізичних вузлів у мережі Depin OORT:

Супервузли (сервери таких партнерів, як Seagate і Tencent Cloud), які відповідають за такі завдання, як навчання моделей ШІ та зберігання великих обсягів даних;

Архівні вузли (вузли з мереж Filecoin і Arweave), які відповідають за холодне зберігання даних і в основному використовуються для резервного копіювання наборів даних AI.

Граничні вузли (персональні пристрої, якими володіють користувачі, наприклад крайові пристрої «Deimos», налаштовані для OORT, ПК, мобільні телефони), які відповідають за локальне зберігання даних, попередню обробку даних і запуск моделей AI для швидкого прийняття рішень.

Як загальнодоступний протокол блокчейну, протокол Olympus служить мостом для підтримки багатосторонніх відносин співпраці в OORT. Olympus використовує консенсусний алгоритм під назвою «Доказ чесності» (PoH) для підключення вузлів з усього світу в мережу OORT DePin, гарантуючи, що всі вузли чесно та прозоро виконують призначені їм завдання, а також динамічно оптимізують і розподілено використовують мережеві ресурси. .

Нарешті, давайте поговоримо про токен-економіку, яка представляє власні функціональні токени, які можна використовувати для оплати продукту, ставок і голосування. Користувачі можуть вибрати традиційну модель оплати або платити токенами $OORT, коли користуються продуктом, одержуючи додаткові знижки. Користувачі також можуть помістити токени в пул стекінгу Defi, щоб отримати винагороду за ставку, або довірити токени постачальникам вузлів, щоб отримати винагороду за майнінг.

Оскільки OORT створила економічну замкнуту систему, потік токенів OORT може допомогти безперервній ітерації моделей ШІ. Штаб-квартира OORT розташована в Сполучених Штатах, а її основні члени походять із всесвітньо відомих установ, таких як Колумбійський університет, Qualcomm, AT&T, JP Morgan тощо. Наразі загальна сума фінансування OORT сягає 10 мільйонів доларів США, і серед інвесторів є: Taisu Ventures (він же Emurgo — Cardano Venture Arm), Red Beard Ventures (фонд, що фінансується A16Z і Animoca Brands), Angelist, Trinity Venture Capital, Linkvc і Waterdrop Capital. , а також індивідуальні інвестори з таких установ, як JP Morgan, Колумбійський університет, Корнельський університет, Ausum Ventures і ISKER Group. ООРТ також отримав фінансування від Microsoft і Google. OORT пов’язує всі елементи#AIчерез мережу блокчейну та створює децентралізовану замкнуту систему для всього процесу моделей ШІ від покоління до застосування, повністю забезпечуючи масштабованість і прозорість моделей ШІ.

Нещодавно OORT отримав фінансування від Microsoft, що свідчить про те, що Microsoft впевнена в технічній силі та перспективах розвитку OORT і з нетерпінням чекає на його ефективність у майбутньому.