La fusión de Web3 y AI: un nuevo paradigma que redefine el ecosistema de la IA

En la cumbre de estrategias globales, un líder de una gran empresa tecnológica propuso el concepto de "IA soberana". Esto llevó a la reflexión sobre: ¿qué forma de IA puede alinearse mejor con los intereses y demandas de la comunidad de Activos Cripto? La respuesta puede estar en la fusión de Web3 y la encriptación.

El fundador de Ethereum expuso en un artículo la sinergia entre la IA y la tecnología encriptada: las características descentralizadas de la tecnología encriptada pueden equilibrar la tendencia centralizadora de la IA; la transparencia que aporta la encriptación puede compensar la opacidad de la IA; y la cadena de bloques ayuda en el almacenamiento y seguimiento de los datos necesarios para la IA. Esta sinergia atraviesa todo el ecosistema industrial de Web3+IA.

Actualmente, la mayoría de los proyectos Web3+AI se dedican a utilizar la tecnología blockchain para resolver problemas de infraestructura en la industria de la IA, mientras que unos pocos proyectos intentan utilizar la IA para resolver problemas específicos en las aplicaciones Web3. El ecosistema industrial Web3+AI abarca principalmente los siguientes aspectos:

1. Capa de Potencia: Activos Cripto de Potencia

Con el crecimiento exponencial de la demanda de potencia de cálculo para el entrenamiento de grandes modelos de IA, ha surgido un desequilibrio en la oferta y la demanda de potencia de cálculo en el mercado. Establecer una red de potencia de cálculo distribuida a través de Web3 puede utilizar de manera efectiva los recursos de hardware de gama media y baja en desuso, reduciendo así el costo de la potencia de cálculo de IA. Este campo incluye potencia de cálculo descentralizada general, potencia de cálculo específica para el entrenamiento e inferencia de IA, así como submercados de potencia de cálculo para renderizado 3D.

2. Capa de Datos: Activos de Datos

Los datos son un recurso clave para el desarrollo de la IA. La combinación de Web3+IA hace que los procesos de recolección, etiquetado y almacenamiento de datos sean más económicos, transparentes y beneficiosos para los derechos de los usuarios. Este campo abarca múltiples direcciones, incluyendo la recolección de datos, el comercio, el etiquetado, las fuentes de datos de blockchain y el almacenamiento descentralizado.

3. Capa de plataforma: capitalización de activos de la plataforma

Los proyectos de plataformas tienen como objetivo integrar diversos recursos de la industria de la IA, incluyendo datos, potencia de cálculo, modelos y desarrolladores. Algunos proyectos se centran en construir plataformas de operación zkML para mejorar la confiabilidad y transparencia de la inferencia de aprendizaje automático. Otros proyectos se dedican a desarrollar redes de blockchain específicas para la IA o a construir plataformas de redes de Agentes de IA.

4. Capa de aplicación: Capitalización de activos de IA

Los proyectos de capa de aplicación exploran principalmente las aplicaciones específicas de la IA en un entorno Web3. Por ejemplo, la IA puede actuar como participante en juegos Web3, realizar operaciones de arbitraje en intercambios descentralizados, o proporcionar servicios de análisis en mercados de predicción. Otra dirección importante es crear IA privada descentralizada escalable, mejorando la confianza del usuario en los sistemas de IA a través de la gobernanza comunitaria.

La fusión de Web3+AI aún se encuentra en una etapa temprana, y hay diferentes opiniones en la industria sobre sus perspectivas de desarrollo. Sin embargo, esta fusión promete crear productos que tengan más valor que la inteligencia artificial centralizada tradicional, liberándose de las etiquetas de "control de gigantes" y "monopolio", y logrando un modelo de gobernanza de AI más comunitario. Al participar más profundamente en el proceso de desarrollo y gobernanza de la AI, la humanidad podría encontrar un equilibrio entre "asombro" y "temor" en su comprensión de la AI.