Fusion de l'IA et du Web3 : des infrastructures aux applications concrètes
L'intelligence artificielle et les technologies Web3, en tant que deux domaines technologiques les plus en vue actuellement, continuent de fusionner et de stimuler l'innovation. Lors de la récente conférence Consensus à Hong Kong, la combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un sujet brûlant, avec de nombreuses discussions connexes tant dans la salle principale que dans les sessions parallèles. Cet article explorera les derniers développements dans ce domaine.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre de lancement de l'agent IA
Au cours des six derniers mois, la construction d'infrastructures de plateformes de lancement et de cadres pour les agents IA a connu un essor exceptionnel. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible seuil d'utilisation des agents IA, devenant ainsi l'une des principales orientations de cette nouvelle vague de projets IA.
0G Labs : le premier système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé (deAIOS), qui construit un Layer 1 dédié à l'IA, connecte les ressources de calcul, les données et les modèles pour créer un écosystème de développement d'IA distribué.
DeAgentAI : une plateforme innovante axée sur les agents d'IA décentralisés, dédiée à promouvoir le développement des systèmes multi-agents.
Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée visant à réaliser une collaboration homme-machine sécurisée et autonome. Les utilisateurs peuvent créer des agents intelligents AI autonomes.
Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, prenant en charge le développement et l'exécution distribués d'agents et d'applications AI.
Questflow : un réseau décentralisé composé de plusieurs agents AI, où les utilisateurs n'ont qu'à décrire leurs besoins, et le réseau d'agents AI peut accomplir les tâches de manière autonome.
2. AI décentralisé
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la chaîne. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent d'améliorer la puissance de calcul, les données et les modèles, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée, afin d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Vana : s'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers.
Hyperbolic : une plateforme cloud AI à accès ouvert, intégrant des ressources informatiques mondiales, offrant aux utilisateurs des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs.
OpenLedger : se concentre sur le réseau de prochaine génération axé sur l'IA et la blockchain, offrant une infrastructure économique décentralisée.
IO.NET : une plateforme de calcul décentralisée qui offre un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU.
Aethir : une plateforme innovante fournissant une infrastructure de cloud computing distribuée.
MinionLab : réseau d'agents intelligents autonomes décentralisés, conçu pour extraire des données en temps réel depuis Internet.
GAIB : Solution économique dans le domaine de l'IA et du calcul haute performance, considérant le GPU comme un actif et la puissance de calcul comme une monnaie.
Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée Layer 1 conçue pour l'économie de l'intelligence artificielle.
Automata : fournit une couche intermédiaire de protection de la vie privée et de calcul sans traçage pour les applications décentralisées.
Public AI : s'efforce de créer une plateforme de données AI ouverte et transparente, prenant en charge la collecte et l'annotation des données multimodales.
3. AI vérifiable
L'un des défis majeurs auxquels le développement de l'IA est confronté est le manque de transparence du processus d'entraînement et la garantie de l'exactitude des résultats. Actuellement, plusieurs projets utilisent des technologies telles que le ZKP et le TEE pour assurer la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA, garantissant ainsi la fiabilité des résultats produits par l'IA.
Phala Network : une plateforme de cloud computing décentralisée qui offre des services de calcul privé et de raisonnement AI de confiance pour les applications sur blockchain.
Brevis : moteur de calcul décentralisé, offrant une IA hors chaîne vérifiable et un calcul blockchain.
Verisense Network : une plateforme d'innovation axée sur la validation décentralisée des données et l'intelligence artificielle fiable.
Deuxième partie, cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Actuellement, il y a relativement peu de cas d'utilisation concrets et impressionnants de l'IA. En plus du célèbre robot Twitter AIXBT, quelques projets émergents montrent le potentiel d'application des agents IA :
Narra : plateforme d'agent AI Gamefi sur Berachain, capable de générer du contenu narratif dynamique en temps réel.
Voyage AI : Assistant de voyage alimenté par l'IA, qui aide les utilisateurs à personnaliser automatiquement leurs plans de voyage via le chat.
HeyTracyAI : un agent IA de commentaire sportif axé sur le basketball.
AskJimmy : une plateforme d'agent IA axée sur le domaine financier et de trading.
Trois, la transformation des projets traditionnels vers l'IA
De nombreux projets Web3 traditionnels adoptent activement l'IA et annoncent leurs plans de transition vers l'IA :
Des projets de blockchain publique tels que Sui, Near, Flow et Aptos participent activement à des conférences liées à l'IA, affirmant qu'ils soutiendront le développement de l'IA de manière globale à partir de l'architecture de base, de l'innovation des comptes, etc.
Eigenlayer s'efforce de construire une couche de confiance décentralisée (Decentralized Trust) et des services cloud vérifiables (Verifiable Cloud), fournissant des preuves on-chain pour les opérations off-chain telles que l'entraînement et l'inférence de l'IA, ainsi que des prévisions.
Quatre, défis et avenir
Bien que les perspectives soient prometteuses, le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, notamment le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des mots-clés, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais engendrent également d'énormes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir quant au développement de l'IA en chaîne, espérant promouvoir ensemble la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à l'amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
10 J'aime
Récompense
10
2
Partager
Commentaire
0/400
FarmToRiches
· Il y a 21h
Au final, il s'agit toujours de faire un concept.
Voir l'originalRépondre0
FreeRider
· Il y a 21h
On recommence à parler de web3+ai, vraiment on tire tout vers le web3.
Fusion de l'IA et du Web3 : Derniers développements des infrastructures aux applications
Fusion de l'IA et du Web3 : des infrastructures aux applications concrètes
L'intelligence artificielle et les technologies Web3, en tant que deux domaines technologiques les plus en vue actuellement, continuent de fusionner et de stimuler l'innovation. Lors de la récente conférence Consensus à Hong Kong, la combinaison de l'IA et du Web3 est devenue un sujet brûlant, avec de nombreuses discussions connexes tant dans la salle principale que dans les sessions parallèles. Cet article explorera les derniers développements dans ce domaine.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre de lancement de l'agent IA
Au cours des six derniers mois, la construction d'infrastructures de plateformes de lancement et de cadres pour les agents IA a connu un essor exceptionnel. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible seuil d'utilisation des agents IA, devenant ainsi l'une des principales orientations de cette nouvelle vague de projets IA.
0G Labs : le premier système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé (deAIOS), qui construit un Layer 1 dédié à l'IA, connecte les ressources de calcul, les données et les modèles pour créer un écosystème de développement d'IA distribué.
DeAgentAI : une plateforme innovante axée sur les agents d'IA décentralisés, dédiée à promouvoir le développement des systèmes multi-agents.
Autonomys Network : une pile d'infrastructure décentralisée visant à réaliser une collaboration homme-machine sécurisée et autonome. Les utilisateurs peuvent créer des agents intelligents AI autonomes.
Gaia Network : plateforme d'infrastructure AI décentralisée, prenant en charge le développement et l'exécution distribués d'agents et d'applications AI.
Questflow : un réseau décentralisé composé de plusieurs agents AI, où les utilisateurs n'ont qu'à décrire leurs besoins, et le réseau d'agents AI peut accomplir les tâches de manière autonome.
2. AI décentralisé
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur la chaîne. Actuellement, de nombreux projets s'efforcent d'améliorer la puissance de calcul, les données et les modèles, espérant briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée, afin d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Vana : s'engage à construire une plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers.
Hyperbolic : une plateforme cloud AI à accès ouvert, intégrant des ressources informatiques mondiales, offrant aux utilisateurs des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs.
OpenLedger : se concentre sur le réseau de prochaine génération axé sur l'IA et la blockchain, offrant une infrastructure économique décentralisée.
IO.NET : une plateforme de calcul décentralisée qui offre un accès à la demande aux services de clusters GPU et CPU.
Aethir : une plateforme innovante fournissant une infrastructure de cloud computing distribuée.
MinionLab : réseau d'agents intelligents autonomes décentralisés, conçu pour extraire des données en temps réel depuis Internet.
GAIB : Solution économique dans le domaine de l'IA et du calcul haute performance, considérant le GPU comme un actif et la puissance de calcul comme une monnaie.
Kite AI : une plateforme de blockchain décentralisée Layer 1 conçue pour l'économie de l'intelligence artificielle.
Automata : fournit une couche intermédiaire de protection de la vie privée et de calcul sans traçage pour les applications décentralisées.
Public AI : s'efforce de créer une plateforme de données AI ouverte et transparente, prenant en charge la collecte et l'annotation des données multimodales.
3. AI vérifiable
L'un des défis majeurs auxquels le développement de l'IA est confronté est le manque de transparence du processus d'entraînement et la garantie de l'exactitude des résultats. Actuellement, plusieurs projets utilisent des technologies telles que le ZKP et le TEE pour assurer la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA, garantissant ainsi la fiabilité des résultats produits par l'IA.
Phala Network : une plateforme de cloud computing décentralisée qui offre des services de calcul privé et de raisonnement AI de confiance pour les applications sur blockchain.
Brevis : moteur de calcul décentralisé, offrant une IA hors chaîne vérifiable et un calcul blockchain.
Verisense Network : une plateforme d'innovation axée sur la validation décentralisée des données et l'intelligence artificielle fiable.
Deuxième partie, cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Actuellement, il y a relativement peu de cas d'utilisation concrets et impressionnants de l'IA. En plus du célèbre robot Twitter AIXBT, quelques projets émergents montrent le potentiel d'application des agents IA :
Narra : plateforme d'agent AI Gamefi sur Berachain, capable de générer du contenu narratif dynamique en temps réel.
Voyage AI : Assistant de voyage alimenté par l'IA, qui aide les utilisateurs à personnaliser automatiquement leurs plans de voyage via le chat.
HeyTracyAI : un agent IA de commentaire sportif axé sur le basketball.
AskJimmy : une plateforme d'agent IA axée sur le domaine financier et de trading.
Trois, la transformation des projets traditionnels vers l'IA
De nombreux projets Web3 traditionnels adoptent activement l'IA et annoncent leurs plans de transition vers l'IA :
Des projets de blockchain publique tels que Sui, Near, Flow et Aptos participent activement à des conférences liées à l'IA, affirmant qu'ils soutiendront le développement de l'IA de manière globale à partir de l'architecture de base, de l'innovation des comptes, etc.
Eigenlayer s'efforce de construire une couche de confiance décentralisée (Decentralized Trust) et des services cloud vérifiables (Verifiable Cloud), fournissant des preuves on-chain pour les opérations off-chain telles que l'entraînement et l'inférence de l'IA, ainsi que des prévisions.
Quatre, défis et avenir
Bien que les perspectives soient prometteuses, le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, notamment le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des mots-clés, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais engendrent également d'énormes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir quant au développement de l'IA en chaîne, espérant promouvoir ensemble la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à l'amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.