Fusion de l'IA et du Web3 : État actuel, défis et perspectives d'avenir

Le développement rapide de l'intelligence artificielle et des technologies Web3 suscite une large attention à l'échelle mondiale. L'IA, en tant que technologie visant à simuler et imiter l'intelligence humaine, a réalisé des percées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Le Web3, en tant que nouveau modèle de réseau, est en train de transformer la perception et l'utilisation d'Internet par les gens.

Le marché de l'industrie de l'IA atteindra 200 milliards de dollars en 2023, avec des géants de l'industrie tels qu'OpenAI, Character.AI, Midjourney et d'autres joueurs exceptionnels émergent comme des champignons après la pluie. La capitalisation boursière de l'industrie Web3 atteint 25 000 milliards, avec des projets comme Bitcoin, Ethereum, Solana apparaissant sans cesse. La combinaison de l'IA et du Web3 devient le point focal de l'attention des builders et des VC des deux côtés de l'Atlantique.

Cet article explorera l'état actuel du développement de l'IA et du Web3, analysera la situation des projets actuels et discutera en profondeur des limitations et des défis auxquels ils sont confrontés, offrant ainsi des références et des perspectives aux investisseurs et aux praticiens.

Comment l'IA interagit avec le Web3

Le développement de l'IA et du Web3 ressemble aux deux côtés d'une balance : l'IA apporte une augmentation de la productivité, tandis que le Web3 entraîne une transformation des relations de production. Nous analysons d'abord les difficultés et les possibilités d'amélioration auxquelles sont confrontés les secteurs de l'IA et du Web3, puis nous explorons comment ils peuvent s'entraider pour résoudre ces problèmes.

Les défis auxquels l'industrie de l'IA est confrontée

Les éléments clés de l'industrie de l'IA comprennent la puissance de calcul, les algorithmes et les données.

1. Puissance de calcul : Les tâches d'IA nécessitent d'importantes ressources de calcul pour l'entraînement et l'inférence des modèles. Obtenir et gérer une puissance de calcul à grande échelle est un défi coûteux et complexe, en particulier pour les startups et les développeurs individuels.

2. Algorithme : Bien que les algorithmes d'apprentissage profond aient connu un grand succès, ils rencontrent encore certaines difficultés. L'entraînement des réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de ressources de calcul, et l'interprétabilité et la capacité d'explication des modèles sont insuffisantes. La robustesse et la capacité de généralisation des algorithmes sont également des problèmes importants.

3. Données : Obtenir des données de haute qualité et diversifiées reste un défi. Les données dans certains domaines, comme la santé, sont difficiles à obtenir. La qualité, l'exactitude et l'annotation des données posent également problème. La protection de la vie privée et la sécurité des données sont également des facteurs importants à prendre en compte.

De plus, des problèmes tels que l'interprétabilité et la transparence des modèles d'IA, ainsi que le flou des modèles économiques des projets d'IA doivent également être résolus.

Les défis auxquels l'industrie Web3 est confrontée

Le secteur Web3 a des possibilités d'amélioration dans des domaines tels que l'analyse de données, l'expérience utilisateur et la sécurité des contrats intelligents. L'IA, en tant qu'outil d'amélioration de la productivité, a de nombreuses possibilités d'application dans ces domaines.

1. Analyse et prévision des données : La technologie AI peut extraire des informations précieuses à partir d'une grande quantité de données, permettant des prévisions et des décisions plus précises, ce qui est d'une grande importance pour l'évaluation des risques, la prévision du marché et la gestion des actifs dans le domaine de la DeFi.

2. Expérience utilisateur et services personnalisés : La technologie IA peut offrir des recommandations personnalisées, des services sur mesure et une expérience d'interaction intelligente, améliorant ainsi l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.

3. Sécurité et protection de la vie privée : La technologie AI peut être utilisée pour détecter et défendre contre les cyberattaques, identifier les comportements anormaux, offrant ainsi une protection de sécurité plus robuste. En même temps, l'IA peut également être appliquée à la protection de la vie privée des données, protégeant les informations personnelles des utilisateurs.

4. Audit des contrats intelligents : La technologie AI peut être utilisée pour automatiser l'audit des contrats et la détection des vulnérabilités, améliorant ainsi la sécurité et la fiabilité des contrats.

Analyse de l'état actuel des projets AI+Web3

Les projets AI+Web3 abordent principalement deux aspects : utiliser la technologie blockchain pour améliorer les performances des projets AI, et utiliser la technologie AI pour servir l'amélioration des projets Web3.

Web3 soutient l'IA

Puissance de calcul décentralisée

Avec l'émergence de l'IA, la demande de GPU a explosé, entraînant une pénurie d'approvisionnement. Pour résoudre ce problème, certains projets Web3 ont commencé à offrir des services de puissance de calcul décentralisés, tels qu'Akash, Render, Gensyn, etc. Ces projets incitent les utilisateurs à fournir leur puissance de calcul GPU inutilisée par le biais de jetons, afin de fournir un soutien en calcul aux clients de l'IA.

L'offre côté comprend principalement les fournisseurs de services cloud, les mineurs de cryptomonnaies et les entreprises. Les projets de puissance de calcul décentralisés se divisent en deux catégories : ceux destinés à l'inférence AI et ceux destinés à l'entraînement AI. Les premiers incluent Render, Akash, Aethir, tandis que les seconds incluent io.net, Gensyn.

io.net en tant que projet représentatif, compte actuellement plus de 500 000 GPU, intégrant la puissance de calcul de Render et de Filecoin. Gensyn, pour sa part, facilite l'attribution et les récompenses des tâches d'apprentissage automatique via des contrats intelligents, permettant ainsi l'entraînement de l'IA.

Modèle d'algorithme décentralisé

Les réseaux de modèles d'algorithmes décentralisés comme Bittensor créent un marché de services d'algorithmes d'IA décentralisés grâce à un mécanisme d'incitation par jeton. Ce modèle a le potentiel de jouer un rôle important dans le développement futur de l'IA.

Collecte de données décentralisée

Certains projets comme PublicAI réalisent une collecte de données décentralisée grâce à un système d'incitation par des jetons. Les utilisateurs peuvent contribuer des données ou participer à la validation des données pour obtenir des récompenses en jetons. Ce modèle favorise une relation gagnant-gagnant entre les contributeurs de données et le développement de l'industrie de l'IA.

Protection de la vie privée des utilisateurs dans l'IA ZK

La technologie de preuve à connaissance nulle permet de valider des informations tout en protégeant la vie privée. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) permet de former et d'inférer des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer les données d'origine. Des projets comme BasedAI explorent ce domaine.

L'IA propulse le Web3

Analyse et prévision des données

De nombreux projets Web3 commencent à intégrer des services d'IA ou à développer leur propre IA, offrant aux utilisateurs des services d'analyse de données et de prévision. Par exemple, Pond utilise des algorithmes d'IA pour prédire des tokens alpha de valeur, et BullBear AI prédit les tendances de prix en fonction des données historiques et des tendances du marché.

Numerai en tant que plateforme de concours d'investissement, les participants prédisent le marché boursier en se basant sur l'IA et les grands modèles linguistiques. Des plateformes d'analyse de données on-chain comme Arkham combinent également l'IA pour fournir des services.

Services personnalisés

Les projets Web3 optimisent l'expérience utilisateur grâce à l'intégration de l'IA. Par exemple, Dune a lancé l'outil Wand, qui utilise de grands modèles de langage pour rédiger des requêtes SQL. Des plateformes comme Followin et IQ.wiki intègrent ChatGPT pour résumer le contenu. Des projets tels que NFPrompt réduisent les coûts de création pour les utilisateurs grâce à l'IA.

Audit AI des contrats intelligents

L'IA joue également un rôle dans l'audit des contrats intelligents. Par exemple, 0x0.ai propose un auditeur de contrats intelligents basé sur l'intelligence artificielle, utilisant des algorithmes avancés pour analyser les contrats intelligents et identifier les vulnérabilités ou problèmes potentiels.

Limitations et défis actuels des projets AI+Web3

obstacles réels dans le domaine de la puissance de calcul décentralisée

1. Performance et stabilité : Les produits de puissance de calcul décentralisés dépendent de nœuds répartis dans le monde, ce qui peut entraîner des délais et une instabilité.

2. Disponibilité : influencée par le degré d'adéquation entre l'offre et la demande, ce qui peut entraîner une pénurie de ressources ou une incapacité à satisfaire les besoins des utilisateurs.

3. Complexité technique : Les utilisateurs peuvent avoir besoin de comprendre des connaissances telles que les réseaux distribués, les contrats intelligents, ce qui entraîne des coûts d'utilisation plus élevés.

4. Difficulté d'entraînement : Actuellement, la puissance de calcul décentralisée est principalement utilisée pour l'inférence AI, et non pour l'entraînement AI. La raison en est que l'entraînement de grands modèles nécessite une quantité de données énorme et une bande passante de communication à haute vitesse, ce qui est difficile à réaliser dans un environnement distribué.

La combinaison de l'IA et du Web3 est assez grossière, n'atteignant pas 1+1>2

1. Applications superficielles : de nombreux projets se contentent d'utiliser l'IA pour améliorer l'efficacité et effectuer des analyses, sans montrer la fusion native et les solutions innovantes entre l'IA et les cryptomonnaies.

2. Orientation marketing : certaines équipes Web3 n'utilisent la technologie AI que dans des domaines limités, en exagérant la tendance AI, manquant d'innovation réelle.

L'économie des tokens devient un agent tampon dans la narration des projets d'IA

De nombreux projets AI+Web3 considèrent l'économie des tokens comme un moyen de financement et d'engagement des utilisateurs, mais il reste à voir si l'économie des tokens contribue réellement à résoudre les besoins pratiques. Actuellement, la plupart des projets n'ont pas encore atteint un stade opérationnel et ont besoin de plus d'équipes solides et créatives pour répondre aux besoins réels.

Résumé

La fusion de l'IA et du Web3 offre d'innombrables possibilités pour l'innovation technologique et le développement économique futurs. La technologie IA peut fournir des scénarios d'application plus efficaces et intelligents pour le Web3, tels que l'analyse de données, l'audit de contrats intelligents et les services personnalisés. En même temps, la décentralisation et la programmabilité du Web3 offrent également de nouvelles opportunités pour le développement de la technologie IA, telles que la puissance de calcul décentralisée, le partage d'algorithmes et la collecte de données.

Bien que les projets AI + Web3 soient encore à un stade précoce et rencontrent de nombreux défis, ils présentent également certains avantages. Par exemple, la puissance de calcul et la collecte de données décentralisées peuvent réduire la dépendance à l'égard des institutions centralisées, améliorer la transparence et l'auditabilité, et favoriser une participation et une innovation plus larges.

À l'avenir, en combinant l'analyse intelligente et la capacité de décision de l'IA avec la décentralisation et l'autonomie des utilisateurs de Web3, il est prévu de construire des systèmes économiques et sociaux plus intelligents, plus ouverts et plus justes. Avec l'approfondissement des recherches et les avancées technologiques, nous espérons voir émerger davantage de solutions AI+Web3 natives et significatives dans des domaines tels que la finance, les organisations autonomes décentralisées, les marchés prédictifs et les NFT.