Web3 può realmente competere nella corsa ai chip per computer

La carenza di GPU favorirà l'adozione diffusa dell'infrastruttura Web3.

Per addestrare modelli di intelligenza artificiale (AI), sono necessarie unità di elaborazione grafica (GPU) di fascia alta come le NVIDIA A100 e H100. Tuttavia, queste GPU sono necessarie solo per un periodo di tempo limitato per ogni modello, sono molto costose e hanno una fornitura limitata: questa combinazione significa che possederle è fuori dalla portata di molte startup.

Amy James e Devon James sono co-direttori esecutivi del Web3 Working Group.

Inoltre, molte persone hanno serie preoccupazioni sulla sicurezza dell'IA, dalle preoccupazioni su come le immagini deep fake potrebbero danneggiare le persone o l'economia ai timori di un'AGI malvagia simile a Terminator determinata a distruggere la società. [AGI sta per intelligenza artificiale generale, ovvero un sistema autonomo che supera le capacità Human , ovvero "la Singolarità.]

Le reti infrastrutturali fisiche decentralizzate (sempre più note come DePIN), in particolare le reti di elaborazione e di archiviazione, offrono la soluzione e renderanno l'intelligenza artificiale e il Web3 mainstream per due motivi: accesso e sicurezza.

Nonostante esista da quasi un decennio, l'uso di Web3 è rimasto limitato a un pubblico ristretto di sostenitori delle Cripto . Ciò ha sconcertato gli entusiasti che si aspettavano che Web3 venisse adottato ancora più velocemente del World Wide Web. Dopotutto, il protocollo Web originale doveva partire da zero, mentre i protocolli Web3 decentralizzati hanno il vantaggio del Web esistente.

Ma gli utenti mainstream non si sono ancora uniti ai social network decentralizzati o non usano protocolli come l'archiviazione decentralizzata dei file perché T ne hanno un bisogno abbastanza forte. Per la maggior parte delle persone, nonostante la consapevolezza delle piattaforme Web2 impegnate nella sorveglianza e nella manipolazione di massa, questi servizi funzionano "perfettamente" e i loro potenti effetti di rete bloccano gli utenti.

L'emergere dell'AI porterà a un momento di svolta per l'infrastruttura Web3 perché questi protocolli offrono soluzioni alla carenza di GPU e alle sfide dei dati affrontate dalle startup di AI. DePIN trasformerà lo sviluppo dell'AI e, nel processo, adotterà i primi utenti mainstream sui protocolli Web3.

I fondatori di startup di intelligenza artificiale hanno le capacità tecniche e la motivazione per superare gli attriti che finora hanno frenato il grande pubblico, come la necessità di acquistare token tramite un'esperienza utente poco intuitiva, perché per avere successo questi fondatori hanno bisogno di accedere a GPU di alta qualità, costose e difficili da acquistare.

Protocolli come Akash, spesso descritti come "Airbnb per GPU", forniscono mercati decentralizzati per i proprietari di GPU per affittare le loro risorse. Questi protocolli democratizzano l'innovazione dell'IA rendendo risorse ad alto costo accessibili ai player più piccoli, il tutto consentendo ai proprietari di hardware di generare reddito passivo.

E anche se i fondatori di startup di intelligenza artificiale ricorreranno ai protocolli Web3 per avere accesso alle GPU di cui hanno bisogno, rimarranno lì perché questi protocolli sbloccano nuove funzionalità T disponibili sul Web, consentendo a Web3 di competere in modo efficace.

I protocolli di archiviazione file come Arweave interrompono l'oligopolio dei dati fornendo un modello di pagamento una tantum per l'archiviazione permanente dei dati. L'utilizzo dell'archiviazione permanente per i dati di training rende l'apprendimento automatico aperto e verificabile, migliorando la fiducia per i modelli di IA.

Al momento, i prodotti di intelligenza artificiale di grandi aziende come ChatGPT di OpenAI e Bard di Google stanno guidando il movimento, ma questo è un caso in cui le versioni open source hanno un vantaggio competitivo.

Vedi anche:Cosa si nasconde dietro l'entusiasmo per l'intelligenza artificiale Cripto ?| (Video)

L'intelligenza artificiale può solo conoscere la differenza tra due oggetti rotondi come una mela e una palla da baseball perché è stato detto migliaia di volte da input Human quale è quale. Abbiamo tutti creato inconsapevolmente dati di addestramento per modelli di intelligenza artificiale quando abbiamo compilato un Domandaselezionando le caselle che contengono biciclette, semafori o ponti.

Quando questo tipo di dati di formazione sono proprietari e controllati da un'azienda, ci si può fidare?

Agenti competitivi

Il caso d'uso dell'IA è unico in quanto i dati di formazione aperti e disponibili al pubblico non saranno solo più affidabili, ma saranno anche di migliore qualità. I modelli aperti possono scambiare informazioni e accelerare il loro apprendimento, rendendo ogni versione successiva migliore in una spirale virtuosa di iterazioni.

Inoltre, framework open source come zkML, o"apprendimento automatico a conoscenza zero" un campo di ricerca portato avanti dal progetto Worldcoin di Sam Altman, offre prove crittografiche per i modelli di intelligenza artificiale, verificando che siano stati addestrati su set di dati specifici, aumentando così la credibilità del risultato.

Sebbene alcuni temano che l'IA porterà a un futuro autoritario distopico, DePIN fornisce l'antidoto sia per il codice affidabile che per le reti infrastrutturali fisiche su cui gira. Se i fondatori di startup costruiscono le loro app su infrastrutture controllate da Golia di Internet come Amazon Web Services (AWS), non solo è difficile per le startup competere perché devono pagare una quota enorme di ricavi al loro concorrente, ma si assumono anche il rischio di controparte.

Se un'app Web3 ha successo, potrebbe essere vista come una concorrenza da parte di Amazon e Google da cui dipendono, e quindi potrebbe essere tagliata fuori dall'infrastruttura di cui ha bisogno. DePIN offre ai fondatori un'infrastruttura più affidabile, resiliente agli attacchi e molto meno costosa.

E i vantaggi di DePIN per le startup AI vanno oltre i dati di training e l'accesso all'hardware. Poiché i deep fake diventano sempre più comuni e intaccano la fiducia del pubblico nei contenuti online, come“Esplosione del Pentagono”foto, che hanno causato una breve reazione del mercato da 500 miliardi di dollari: i protocolli Web3 forniscono la soluzione tramite crittografia a chiave pubblica.

Per quelli di noi che lavorano nel settore Cripto , i vantaggi delle firme crittografiche sembrano ovvi, ma i pessimisti dell'IA devono ancora scoprire questa soluzione. La crittografia a chiave pubblica fornisce firme uniche e non falsificabili che possono essere utilizzate per stabilire la provenienza e valutare l'affidabilità del contenuto.

Vedi anche:10 modi in cui Cripto e intelligenza artificiale possono migliorarsi a vicenda

La carenza di GPU potrebbe finire per motivare i fondatori di startup a usare protocolli DePIN, ma le funzionalità che questi protocolli sbloccano aiuteranno le app costruite su di essi a WIN contro gli operatori storici di Web2. Le app AI costruite con infrastrutture decentralizzate avranno i vantaggi di un routing di lavoro ottimizzato per ridurre la latenza, un commercio più veloce e a basso costo tramite micropagamenti, tutti i tipi di funzionalità di smart contract e un filtraggio automatico dei dati per KEEP deep fake e spam fuori dai nostri feed.

DePIN offre un accesso migliore e funzionalità a costi inferiori alle startup di IA, creando un terreno fertile per lo sviluppo e la competizione. Gli utenti di queste applicazioni di IA emergenti diventeranno utenti dei protocolli Web3, spesso senza nemmeno rendersene conto.

Questa integrazione dietro le quinte introdurrà gli utenti ai vantaggi del web decentralizzato, offrendo un'esperienza fluida che aiuta a superare i tradizionali ostacoli all'adozione di Web3. AI e Web3 non sono in competizione, hanno bisogno l'uno dell'altro come il burro di arachidi e la marmellata.