La fusion du Web3 et de l'IA : un nouveau paradigme pour redéfinir l'écosystème de l'IA

Lors du sommet mondial sur les stratégies, un leader d'une entreprise technologique a proposé le concept de "IA souveraine". Cela a suscité des réflexions : quelle forme d'IA pourrait mieux correspondre aux intérêts et aux revendications de la communauté des cryptoactifs ? La réponse pourrait résider dans la fusion de Web3 et de l'IA.

Le fondateur d'Ethereum a expliqué dans un article les synergies entre l'IA et le chiffrement : la caractéristique de décentralisation du chiffrement peut équilibrer la tendance à la centralisation de l'IA ; la transparence apportée par le chiffrement peut compenser l'opacité de l'IA ; et la blockchain aide à la stockage et au suivi des données nécessaires à l'IA. Cette synergie imprègne l'ensemble de l'écosystème industriel Web3+IA.

Actuellement, la plupart des projets Web3+AI s'attachent à utiliser la technologie blockchain pour résoudre les problèmes d'infrastructure dans le secteur de l'IA, tandis que quelques projets tentent d'utiliser l'IA pour résoudre des problèmes spécifiques dans les applications Web3. L'écosystème de l'industrie Web3+AI couvre principalement les aspects suivants :

1. Couche de puissance de calcul : Assetisation de la puissance de calcul

Avec la croissance exponentielle de la demande en puissance de calcul pour l'entraînement des grands modèles d'IA, un déséquilibre entre l'offre et la demande de puissance de calcul est apparu sur le marché. Établir un réseau de puissance de calcul distribué via Web3 peut efficacement utiliser les ressources matérielles inactives de milieu et bas de gamme, réduisant ainsi le coût de la puissance de calcul pour l'IA. Ce domaine comprend des segments de marché tels que la puissance de calcul décentralisée générale, la puissance de calcul dédiée à l'entraînement et à l'inférence de l'IA, ainsi que la puissance de calcul pour le rendu 3D.

2. Couche de données : capitalisation des actifs de données

Les données sont une ressource clé pour le développement de l'IA. La combinaison de Web3 et de l'IA rend les processus de collecte, d'annotation et de stockage des données plus rentables, transparents et favorables aux droits des utilisateurs. Ce domaine couvre plusieurs directions, notamment la collecte de données, les transactions, l'annotation, les sources de données blockchain et le stockage décentralisé.

3. Couche plateforme : Activation de la valeur des actifs de la plateforme

Les projets de type plateforme visent à intégrer divers ressources de l'industrie de l'IA, y compris des données, de la puissance de calcul, des modèles et des développeurs. Certains projets se concentrent sur la construction de plateformes d'exploitation zkML pour améliorer la crédibilité et la transparence de l'inférence en apprentissage automatique. D'autres projets s'engagent à développer des réseaux de blockchain dédiés à l'IA ou à construire des plateformes de réseau d'Agent IA.

4. Couche d'application : valorisation des actifs d'IA

Les projets de couche d'application explorent principalement les applications concrètes de l'IA dans un environnement Web3. Par exemple, l'IA peut agir en tant que participant dans des jeux Web3, effectuer des transactions d'arbitrage sur des échanges décentralisés ou fournir des services d'analyse sur des marchés prédictifs. Une autre direction importante est la création d'une IA privée décentralisée évolutive, qui renforce la confiance des utilisateurs envers les systèmes d'IA grâce à la gouvernance communautaire.

La fusion entre Web3 et l'IA en est encore à ses débuts, et les opinions sur ses perspectives de développement varient au sein de l'industrie. Cependant, cette fusion pourrait créer des produits plus précieux que les IA centralisées traditionnelles, en se libérant des étiquettes de "contrôle des géants" et de "monopole", et en réalisant un modèle de gouvernance de l'IA plus communautaire. En participant plus profondément au développement et au processus de gouvernance de l'IA, l'humanité pourrait trouver un équilibre entre "crainte" et "peur" dans sa compréhension de l'IA.