Слияние AI и Web3: от инфраструктуры к практическим приложениям
Искусственный интеллект и технологии Web3, как два наиболее обсуждаемых технологических направления, продолжают объединяться и способствовать инновациям. На недавно завершившейся Гонконгской конференции консенсуса сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой, и в главном зале, и в секциях прошло множество связанных обсуждений. В этой статье мы подробно рассмотрим последние достижения в этой области.
I. Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк AI Agent
В последние полгода платформа запуска AI Agent и инфраструктура классовых основ развиваются с необычайной активностью. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким порогом для использования AI Agent, становясь одним из ключевых направлений текущей волны AI проектов.
0G Labs: первый децентрализованный искусственный интеллект операционная система (deAIOS), создающая собственный Layer 1 для подключения вычислительных ресурсов, данных и моделей, формируя распределённую экосистему разработки ИИ.
DeAgentAI: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремящаяся продвигать развитие многопроцессорных технологий (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: децентрализованный инфраструктурный стек, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного взаимодействия человека и машины. Пользователи могут создавать автономные AI-агенты.
Gaia Network: Децентрализованная инфраструктурная платформа для ИИ, поддерживающая распределенную разработку и выполнение ИИ-агентов и приложений.
Questflow: децентрализованная сеть, состоящая из множества AI-агентов, где пользователю достаточно описать свои потребности, и сеть AI-агентов самостоятельно выполнит задачи.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью онтологического ИИ. В настоящее время многие проекты постоянно работают над вычислительной мощностью, данными, моделями и т.д., надеясь с помощью децентрализованного подхода разрушить монополию крупных компаний на LLM и помочь общественности получить права на данные и модели.
Vana: стремится создать децентрализованную платформу суверенитета пользовательских данных, превращая личные данные в финансовые активы.
Hyperbolic: Открытая AI облачная платформа, интегрирующая глобальные вычислительные ресурсы, предоставляющая пользователям доступные и масштабируемые GPU ресурсы и AI услуги.
OpenLedger: Сосредоточен на следующем поколении сетей на основе ИИ и блокчейна, предоставляющем инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: Децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги по запросу для доступа к кластерам GPU и CPU.
MinionLab: децентрализованная автономная сеть AI-агентов, предназначенная для добычи данных в реальном времени из интернета.
GAIB: Экономическое решение в области ИИ и высокопроизводительных вычислений, рассматривающее GPU как актив, а вычислительную мощность как валюту.
Kite AI: децентрализованная блокчейн-платформа Layer 1, специально разработанная для экономики искусственного интеллекта.
Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Стремится создать открытое и прозрачное AI-данные платформу, поддерживающую сбор и аннотирование мультимодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одной из важных проблем, с которой сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и обеспечение точности выходных результатов. В настоящее время несколько проектов реализуют проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и других, что гарантирует надежность выходных результатов ИИ.
Phala Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по вычислениям с конфиденциальностью и AI-выводам для цепочных приложений.
Brevis: децентрализованный вычислительный движок, обеспечивающий проверяемый оффчейн AI и блокчейн вычисления.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной верификации данных и надежном ИИ.
II. Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания
В настоящее время реальных примеров использования AI относительно мало. Кроме известного Twitter-бота AIXBT, есть несколько новых проектов, которые показывают потенциал применения AI-агентов:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, способная генерировать динамический нарративный контент в реальном времени.
AI Travel: AI-управляемый туристический помощник, который может автоматически настраивать планы путешествий для пользователей через чат.
HeyTracyAI: Спортивный комментатор AI агент, сосредоточенный на баскетбольной сфере.
AskJimmy: Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансовой и торговой области.
Три. Традиционные проекты переходят на ИИ
Многие традиционные проекты Web3 активно принимают ИИ и объявляют о своих планах по переходу на ИИ:
Проекты публичных блокчейнов, такие как Sui, Near, Flow и Aptos, активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, и заявляют о полной поддержке развития ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учетных записях и других аспектов.
Eigenlayer стремится создать децентрализованный уровень доверия (Decentralized Trust) и проверяемые облачные услуги (Verifiable Cloud), предоставляя on-chain доказательства для обучения и вывода ИИ, предсказаний и других off-chain вычислений.
Четыре, вызовы и будущее
Несмотря на светлые перспективы, развитие AI на блокчейне по-прежнему сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, а также проблемы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы не только создают технические трудности, но и порождают огромные возможности для инноваций.
В долгосрочной перспективе индустрия полна надежды на развитие AI на блокчейне, ожидая совместного продвижения интеграции и процветания AI и Web3 через дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в случаях использования и сотрудничество сообщества.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
2
Поделиться
комментарий
0/400
FarmToRiches
· 08-03 05:10
На самом деле, всё сводится к тому, чтобы разжигать концепцию.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FreeRider
· 08-03 05:09
Снова начали говорить о web3+ai. Прямо всё к web3 притягивают.
Слияние ИИ и Web3: последние достижения от инфраструктуры до приложений
Слияние AI и Web3: от инфраструктуры к практическим приложениям
Искусственный интеллект и технологии Web3, как два наиболее обсуждаемых технологических направления, продолжают объединяться и способствовать инновациям. На недавно завершившейся Гонконгской конференции консенсуса сочетание ИИ и Web3 стало горячей темой, и в главном зале, и в секциях прошло множество связанных обсуждений. В этой статье мы подробно рассмотрим последние достижения в этой области.
I. Инфраструктура ИИ
1. Платформа и фреймворк AI Agent
В последние полгода платформа запуска AI Agent и инфраструктура классовых основ развиваются с необычайной активностью. Эти проекты предоставляют разработчикам и обычным пользователям платформу с низким порогом для использования AI Agent, становясь одним из ключевых направлений текущей волны AI проектов.
0G Labs: первый децентрализованный искусственный интеллект операционная система (deAIOS), создающая собственный Layer 1 для подключения вычислительных ресурсов, данных и моделей, формируя распределённую экосистему разработки ИИ.
DeAgentAI: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованных AI-агентах, стремящаяся продвигать развитие многопроцессорных технологий (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: децентрализованный инфраструктурный стек, предназначенный для обеспечения безопасного и автономного взаимодействия человека и машины. Пользователи могут создавать автономные AI-агенты.
Gaia Network: Децентрализованная инфраструктурная платформа для ИИ, поддерживающая распределенную разработку и выполнение ИИ-агентов и приложений.
Questflow: децентрализованная сеть, состоящая из множества AI-агентов, где пользователю достаточно описать свои потребности, и сеть AI-агентов самостоятельно выполнит задачи.
2. Децентрализованный ИИ
Децентрализованный ИИ является конечной целью онтологического ИИ. В настоящее время многие проекты постоянно работают над вычислительной мощностью, данными, моделями и т.д., надеясь с помощью децентрализованного подхода разрушить монополию крупных компаний на LLM и помочь общественности получить права на данные и модели.
Vana: стремится создать децентрализованную платформу суверенитета пользовательских данных, превращая личные данные в финансовые активы.
Hyperbolic: Открытая AI облачная платформа, интегрирующая глобальные вычислительные ресурсы, предоставляющая пользователям доступные и масштабируемые GPU ресурсы и AI услуги.
OpenLedger: Сосредоточен на следующем поколении сетей на основе ИИ и блокчейна, предоставляющем инфраструктуру децентрализованной экономики.
IO.NET: Децентрализованная вычислительная платформа, предоставляющая услуги по запросу для доступа к кластерам GPU и CPU.
Aethir: Инновационная платформа, предлагающая распределённую облачную вычислительную инфраструктуру.
MinionLab: децентрализованная автономная сеть AI-агентов, предназначенная для добычи данных в реальном времени из интернета.
GAIB: Экономическое решение в области ИИ и высокопроизводительных вычислений, рассматривающее GPU как актив, а вычислительную мощность как валюту.
Kite AI: децентрализованная блокчейн-платформа Layer 1, специально разработанная для экономики искусственного интеллекта.
Automata: предоставляет промежуточный уровень защиты конфиденциальности и функции вычислений без отслеживания для децентрализованных приложений.
Public AI: Стремится создать открытое и прозрачное AI-данные платформу, поддерживающую сбор и аннотирование мультимодальных данных.
3. Проверяемый ИИ
Одной из важных проблем, с которой сталкивается развитие ИИ, является непрозрачность процесса обучения и обеспечение точности выходных результатов. В настоящее время несколько проектов реализуют проверяемость процесса обучения ИИ с помощью технологий ZKP, TEE и других, что гарантирует надежность выходных результатов ИИ.
Phala Network: децентрализованная облачная вычислительная платформа, предоставляющая надежные услуги по вычислениям с конфиденциальностью и AI-выводам для цепочных приложений.
Brevis: децентрализованный вычислительный движок, обеспечивающий проверяемый оффчейн AI и блокчейн вычисления.
Verisense Network: инновационная платформа, сосредоточенная на децентрализованной верификации данных и надежном ИИ.
II. Примеры использования ИИ: Потенциал и ожидания
В настоящее время реальных примеров использования AI относительно мало. Кроме известного Twitter-бота AIXBT, есть несколько новых проектов, которые показывают потенциал применения AI-агентов:
Narra: Платформа Gamefi AI Agent на Berachain, способная генерировать динамический нарративный контент в реальном времени.
AI Travel: AI-управляемый туристический помощник, который может автоматически настраивать планы путешествий для пользователей через чат.
HeyTracyAI: Спортивный комментатор AI агент, сосредоточенный на баскетбольной сфере.
AskJimmy: Платформа AI Agent, сосредоточенная на финансовой и торговой области.
Три. Традиционные проекты переходят на ИИ
Многие традиционные проекты Web3 активно принимают ИИ и объявляют о своих планах по переходу на ИИ:
Проекты публичных блокчейнов, такие как Sui, Near, Flow и Aptos, активно участвуют в конференциях, связанных с ИИ, и заявляют о полной поддержке развития ИИ с точки зрения базовой архитектуры, инноваций в учетных записях и других аспектов.
Eigenlayer стремится создать децентрализованный уровень доверия (Decentralized Trust) и проверяемые облачные услуги (Verifiable Cloud), предоставляя on-chain доказательства для обучения и вывода ИИ, предсказаний и других off-chain вычислений.
Четыре, вызовы и будущее
Несмотря на светлые перспективы, развитие AI на блокчейне по-прежнему сталкивается с множеством проблем, включая недостаточную надежность моделей, неясность намерений подсказок, ограничения по хранению и аппаратному обеспечению, а также проблемы безопасности конфиденциальности. Эти вызовы не только создают технические трудности, но и порождают огромные возможности для инноваций.
В долгосрочной перспективе индустрия полна надежды на развитие AI на блокчейне, ожидая совместного продвижения интеграции и процветания AI и Web3 через дальнейшее совершенствование инфраструктуры, инновации в случаях использования и сотрудничество сообщества.