دمج Web3 و AI: استكشاف بنية الإنترنت التحتية للجيل الجديد
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت اللامركزي، لديها فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات مثل اختناق القدرة الحاسوبية وتسرب الخصوصية. بينما تعتمد Web3 على التقنيات الموزعة، يمكن أن تضخ طاقة جديدة في الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية والأسواق المفتوحة للبيانات. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تمكين نظام Web3 البيئي. إن استكشاف الجمع بين الاثنين له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوعة بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرات استدلال قوية، حيث يؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على أداء النموذج.
توجد المشاكل التالية في نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، مما يجعل من الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحملها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل الشركات الكبرى، مما يؤدي إلى تشكيل جزر بيانات
تواجه خصوصية البيانات الشخصية خطر التسرب
يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لحل هذه المشكلات:
يمكن للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة، واستخدام البيانات المجمعة من الشبكة بشكل لامركزي لتدريب الذكاء الاصطناعي
اعتمد نموذج "كسب من خلال التوسيم"، لتحفيز العمال في جميع أنحاء العالم على المشاركة في وسم البيانات
منصة تبادل بيانات البلوك تشين توفر بيئة شفافة ومفتوحة لتبادل البيانات
ومع ذلك، لا تزال هناك مشاكل تتعلق بجودة البيانات الحقيقية وصعوبة المعالجة. قد تصبح البيانات الاصطناعية نقطة بارزة في المستقبل، حيث يمكنها محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، وقد أظهرت إمكانيات تطبيق في مجالات مثل القيادة الذاتية والمعاملات المالية.
حماية الخصوصية: الدور المهم لـ FHE
عصر البيانات ، أصبحت حماية الخصوصية محور التركيز. بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية ، مما يقيد إمكانيات نماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس بالكامل ( FHE ) بالحساب مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير للحصول على نفس نتائج الحساب على النصوص الأصلية. يوفر FHE حماية لحسابات الخصوصية الذكية، مما يمكن وحدات معالجة الرسومات من تنفيذ التدريب والاستدلال في بيئة لا تلمس البيانات الأصلية.
يدعم FHEML تشفير البيانات والنماذج طوال دورة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر التسرب. FHEML هو تكملة لـ ZKML، التي تثبت صحة تنفيذ التعلم الآلي، بينما يركز الأول على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على الخصوصية.
ثورة قوة الحوسبة: شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تزداد تعقيدات حسابات أنظمة الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما يؤدي إلى زيادة حادة في الطلب على القدرة الحسابية. في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية 40%، بالإضافة إلى عوامل مثل نقص الشرائح، مما يجعل مشكلة تزويد القدرة الحسابية حادة. يحتاج العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى خدمات حسابية فعالة وعند الطلب.
تعمل شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة في جميع أنحاء العالم، لتوفير سوق حوسبة سهل الوصول له لشركات الذكاء الاصطناعي. يقوم الطرف الذي يحتاج إلى الخدمة بنشر المهام، وتقوم العقود الذكية بتوزيعها على عقدة التعدين للتنفيذ، وبعد الانتهاء يتم الحصول على المكافآت. تزيد هذه الخطة من كفاءة استغلال الموارد وتساعد في حل اختناق الحوسبة.
بالإضافة إلى شبكة القدرة الحاسوبية العامة، هناك منصات مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة القدرة الحاسوبية اللامركزية سوقًا عادلاً وشفافًا، وتكسر الاحتكار، وتخفض العوائق، وتزيد الكفاءة، وستلعب دورًا حاسمًا في بيئة ويب 3.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
الذكاء الاصطناعي الهامشي يجعل الحوسبة تحدث عند مصدر البيانات، مما يحقق معالجة منخفضة التأخير، ويحمي خصوصية المستخدمين. في مجال Web3، يُعرف هذا المفهوم باسم DePIN. إنه يعزز حماية الخصوصية من خلال المعالجة المحلية، ويحفز الاقتصاد القائم على الرموز العقد لتقديم الموارد، وبناء بيئة مستدامة.
حاليًا، يتطور DePIN بسرعة في بعض البيئات، ليصبح واحدًا من المنصات المفضلة للمشاريع. توفر هذه المنصة TPS مرتفع، ورسوم منخفضة، وابتكار تقني، مما يقدم دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. وقد تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على المنصة 10 مليارات دولار، وقد حقق العديد من المشاريع الشهيرة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
تم إنشاء مفهوم IMO من قبل بروتوكول معين، حيث يتم توكين نموذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، يواجه المطورون صعوبة في الاستفادة من الاستخدام اللاحق للنموذج، كما أن أداء النموذج يفتقر إلى الشفافية.
تقدم IMO دعمًا ماليًا جديدًا وأنماط مشاركة القيمة لنموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. يشتري المستثمرون الرموز، ويشاركون في عائدات النموذج. يستخدم بروتوكول معين معايير محددة بالاقتران مع تقنية AI Oracle وOPML لضمان真实性 النموذج ومشاركة العائدات.
يعزز IMO الشفافية والثقة، ويشجع التعاون مفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق العملات المشفرة، ويضخ الطاقة في تطوير الذكاء الاصطناعي. إنه في مرحلة مبكرة حاليًا، لكن القيمة المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، فإنها تفهم اللغة الطبيعية، وتخطط للقرارات، وتنفذ المهام المعقدة. باعتبارها مساعدات افتراضية، يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدمين، ويقدم حلولًا مخصصة، ويحاول حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة.
توفر منصة تطبيقات AI مفتوحة الأصل أدوات إبداعية شاملة وسهلة الاستخدام، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات والمظهر والصوت وما إلى ذلك، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى AI. تقوم المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة متخصصة لجعل الأدوار التمثيلية أكثر إنسانية، وتسرع تقنية استنساخ الصوت من التفاعل الشخصي لمنتجات AI. يمكن تطبيق وكيل AI المخصص الخاص بها في مجالات متعددة مثل الدردشة بالفيديو، وتعلم اللغة، وتوليد الصور.
في الوقت الحالي، تركز المزيد من الاستكشافات حول دمج Web3 و AI على مستوى البنية التحتية، مثل الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية الخصوصية، واستضافة النماذج على السلسلة، وزيادة استخدام قوة الحوسبة اللامركزية، وغيرها. مع تحسين البنية التحتية، سيثمر دمج Web3 و AI عن نماذج تجارية مبتكرة وخدمات جديدة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
التكامل بين Web3 و AI: 7 اتجاهات لبناء بنية تحتية جديدة للإنترنت
دمج Web3 و AI: استكشاف بنية الإنترنت التحتية للجيل الجديد
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت اللامركزي، لديها فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات مثل اختناق القدرة الحاسوبية وتسرب الخصوصية. بينما تعتمد Web3 على التقنيات الموزعة، يمكن أن تضخ طاقة جديدة في الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية والأسواق المفتوحة للبيانات. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تمكين نظام Web3 البيئي. إن استكشاف الجمع بين الاثنين له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
! استكشاف عمليات التكامل الرئيسية الستة ل الذكاء الاصطناعي و Web3
مدفوعة بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرات استدلال قوية، حيث يؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على أداء النموذج.
توجد المشاكل التالية في نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
يقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لحل هذه المشكلات:
ومع ذلك، لا تزال هناك مشاكل تتعلق بجودة البيانات الحقيقية وصعوبة المعالجة. قد تصبح البيانات الاصطناعية نقطة بارزة في المستقبل، حيث يمكنها محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، وقد أظهرت إمكانيات تطبيق في مجالات مثل القيادة الذاتية والمعاملات المالية.
حماية الخصوصية: الدور المهم لـ FHE
عصر البيانات ، أصبحت حماية الخصوصية محور التركيز. بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية ، مما يقيد إمكانيات نماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير المتجانس بالكامل ( FHE ) بالحساب مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير للحصول على نفس نتائج الحساب على النصوص الأصلية. يوفر FHE حماية لحسابات الخصوصية الذكية، مما يمكن وحدات معالجة الرسومات من تنفيذ التدريب والاستدلال في بيئة لا تلمس البيانات الأصلية.
يدعم FHEML تشفير البيانات والنماذج طوال دورة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر التسرب. FHEML هو تكملة لـ ZKML، التي تثبت صحة تنفيذ التعلم الآلي، بينما يركز الأول على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على الخصوصية.
ثورة قوة الحوسبة: شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تزداد تعقيدات حسابات أنظمة الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما يؤدي إلى زيادة حادة في الطلب على القدرة الحسابية. في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية 40%، بالإضافة إلى عوامل مثل نقص الشرائح، مما يجعل مشكلة تزويد القدرة الحسابية حادة. يحتاج العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى خدمات حسابية فعالة وعند الطلب.
تعمل شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة في جميع أنحاء العالم، لتوفير سوق حوسبة سهل الوصول له لشركات الذكاء الاصطناعي. يقوم الطرف الذي يحتاج إلى الخدمة بنشر المهام، وتقوم العقود الذكية بتوزيعها على عقدة التعدين للتنفيذ، وبعد الانتهاء يتم الحصول على المكافآت. تزيد هذه الخطة من كفاءة استغلال الموارد وتساعد في حل اختناق الحوسبة.
بالإضافة إلى شبكة القدرة الحاسوبية العامة، هناك منصات مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة القدرة الحاسوبية اللامركزية سوقًا عادلاً وشفافًا، وتكسر الاحتكار، وتخفض العوائق، وتزيد الكفاءة، وستلعب دورًا حاسمًا في بيئة ويب 3.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
الذكاء الاصطناعي الهامشي يجعل الحوسبة تحدث عند مصدر البيانات، مما يحقق معالجة منخفضة التأخير، ويحمي خصوصية المستخدمين. في مجال Web3، يُعرف هذا المفهوم باسم DePIN. إنه يعزز حماية الخصوصية من خلال المعالجة المحلية، ويحفز الاقتصاد القائم على الرموز العقد لتقديم الموارد، وبناء بيئة مستدامة.
حاليًا، يتطور DePIN بسرعة في بعض البيئات، ليصبح واحدًا من المنصات المفضلة للمشاريع. توفر هذه المنصة TPS مرتفع، ورسوم منخفضة، وابتكار تقني، مما يقدم دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. وقد تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على المنصة 10 مليارات دولار، وقد حقق العديد من المشاريع الشهيرة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
تم إنشاء مفهوم IMO من قبل بروتوكول معين، حيث يتم توكين نموذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، يواجه المطورون صعوبة في الاستفادة من الاستخدام اللاحق للنموذج، كما أن أداء النموذج يفتقر إلى الشفافية.
تقدم IMO دعمًا ماليًا جديدًا وأنماط مشاركة القيمة لنموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. يشتري المستثمرون الرموز، ويشاركون في عائدات النموذج. يستخدم بروتوكول معين معايير محددة بالاقتران مع تقنية AI Oracle وOPML لضمان真实性 النموذج ومشاركة العائدات.
يعزز IMO الشفافية والثقة، ويشجع التعاون مفتوح المصدر، ويتكيف مع اتجاهات سوق العملات المشفرة، ويضخ الطاقة في تطوير الذكاء الاصطناعي. إنه في مرحلة مبكرة حاليًا، لكن القيمة المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، فإنها تفهم اللغة الطبيعية، وتخطط للقرارات، وتنفذ المهام المعقدة. باعتبارها مساعدات افتراضية، يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدمين، ويقدم حلولًا مخصصة، ويحاول حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة.
توفر منصة تطبيقات AI مفتوحة الأصل أدوات إبداعية شاملة وسهلة الاستخدام، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات والمظهر والصوت وما إلى ذلك، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى AI. تقوم المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة متخصصة لجعل الأدوار التمثيلية أكثر إنسانية، وتسرع تقنية استنساخ الصوت من التفاعل الشخصي لمنتجات AI. يمكن تطبيق وكيل AI المخصص الخاص بها في مجالات متعددة مثل الدردشة بالفيديو، وتعلم اللغة، وتوليد الصور.
في الوقت الحالي، تركز المزيد من الاستكشافات حول دمج Web3 و AI على مستوى البنية التحتية، مثل الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية الخصوصية، واستضافة النماذج على السلسلة، وزيادة استخدام قوة الحوسبة اللامركزية، وغيرها. مع تحسين البنية التحتية، سيثمر دمج Web3 و AI عن نماذج تجارية مبتكرة وخدمات جديدة.