Web3 действительно может конкурировать в гонке компьютерных чипов

Нехватка графических процессоров будет способствовать массовому внедрению инфраструктуры Web3.

Для обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ) требуются высокопроизводительные графические процессоры (GPU), такие как NVIDIA A100 и H100. Однако эти GPU нужны только в течение ограниченного периода времени для каждой модели, очень дороги и имеют ограниченный запас — это сочетание означает, что владение ими недоступно для многих стартапов.

Эми Джеймс и Девон Джеймс являются соисполнительными директорами рабочей группы Web3.

Кроме того, многие люди серьезно обеспокоены безопасностью ИИ: от беспокойства о том, как глубоко фейковые изображения могут навредить людям или экономике, до страха перед злобным ИИ, подобным Терминатору, который намерен уничтожить общество. [ИИО расшифровывается как «искусственный общий интеллект», то есть автономная система, превосходящая Human возможности, также известная как «Сингулярность».]

Децентрализованные сети физической инфраструктуры (все чаще называемые DePIN), в частности вычислительные сети и сети хранения данных, предлагают решение и сделают ИИ и Web3 мейнстримом по двум причинам: доступ и безопасность.

Несмотря на то, что Web3 существует уже почти десятилетие, его использование ограничено узкой аудиторией Криптo . Это сбило с толку энтузиастов, которые ожидали, что Web3 будет принят даже быстрее, чем Всемирная паутина. В конце концов, исходный веб-протокол должен был начинаться с нуля, в то время как децентрализованные протоколы Web3 имеют преимущество существующей сети.

Но основные пользователи пока не присоединились к децентрализованным социальным сетям или не используют протоколы вроде децентрализованного хранения файлов, потому что у них T достаточно сильной потребности в них. Для большинства людей, несмотря на осведомленность о платформах Web2, занимающихся массовым наблюдением и манипуляцией, эти сервисы работают «просто отлично», а их мощные сетевые эффекты запирают пользователей.

Появление ИИ приведет к моменту прорыва для инфраструктуры Web3, поскольку эти протоколы предлагают решения для нехватки GPU и проблем с данными, с которыми сталкиваются стартапы в области ИИ. DePIN преобразует разработку ИИ и, в процессе, подключит первых основных пользователей к протоколам Web3.

Основатели стартапов в сфере ИИ обладают техническими возможностями и мотивацией, чтобы преодолеть препятствия, которые до сих пор сдерживали основную аудиторию, например, необходимость покупать токены через неудобный пользовательский интерфейс, поскольку для достижения успеха этим основателям требуется доступ к высококачественным, дорогим и труднодоступным графическим процессорам.

Протоколы, такие как Akash, часто описываемые как «Airbnb для GPU», предоставляют владельцам GPU децентрализованные рынки для аренды своих ресурсов. Эти протоколы демократизируют инновации ИИ, делая дорогостоящие ресурсы доступными для более мелких игроков, и в то же время позволяя владельцам оборудования получать пассивный доход.

И хотя основатели стартапов в области искусственного интеллекта перейдут на протоколы Web3, чтобы получить доступ к необходимым им графическим процессорам, они останутся, поскольку эти протоколы открывают новые функции, T в Интернете, что позволяет Web3 эффективно конкурировать.

Протоколы хранения файлов, такие как Arweave, разрушают олигополию данных, предоставляя модель одноразовой оплаты для постоянного хранения данных. Использование постоянного хранения для обучающих данных делает машинное обучение открытым и проверяемым, повышая доверие к моделям ИИ.

Сейчас лидерами движения являются продукты ИИ от крупных компаний, таких как ChatGPT от OpenAI и Bard от Google, но в данном случае версии с открытым исходным кодом имеют конкурентное преимущество.

Смотрите также:Что стоит за шумихой вокруг искусственного интеллекта и Криптo ?| (Видео)

ИИ может знать разницу между двумя круглыми объектами, такими как яблоко и бейсбольный мяч, только потому, что ему тысячи раз говорили, что есть что, с помощью Human данных. Мы все неосознанно создавали данные для обучения моделей ИИ, когда заполняли КАПЧАвыбрав поля с велосипедами, светофорами или мостами.

Если данные такого рода обучения являются собственностью компании и контролируются ею, можно ли им доверять?

Конкурентные агенты

Вариант использования ИИ уникален тем, что открытые, общедоступные данные обучения будут не просто более надежными, они будут более качественными. Открытые модели могут обмениваться информацией и ускорять свое обучение, делая каждую следующую версию лучше в добродетельной спирали итерации.

Кроме того, фреймворк с открытым исходным кодом, такой как zkML, или«машинное обучение с нулевым разглашением», область исследований, которой занимается проект Сэма Альтмана Worldcoin , предлагает криптографические доказательства для моделей ИИ, подтверждающие, что они были обучены на определенных наборах данных, тем самым повышая достоверность выходных данных.

Хотя некоторые опасаются, что ИИ приведет к антиутопическому авторитарному будущему, DePIN предоставляет противоядие как для надежного кода, так и для сетей физической инфраструктуры, на которых он работает. Если основатели стартапов строят свои приложения на инфраструктуре, контролируемой интернет-Голиафами, такими как Amazon Web Services (AWS), стартапам не только сложно конкурировать, потому что им приходится платить огромную часть доходов своему конкуренту, но они также берут на себя контрагентский риск.

Если приложение Web3 будет успешным, оно может быть воспринято как конкуренция со стороны Amazon и Google, от которых они зависят, и, следовательно, может быть отрезано от необходимой им инфраструктуры. DePIN предлагает основателям инфраструктуру, которая более надежна, устойчива к атакам и гораздо менее затратна.

И преимущества DePIN для стартапов ИИ выходят за рамки данных для обучения и доступа к оборудованию. Поскольку глубокие фейки становятся все более распространенными и подрывают доверие общественности к онлайн-контенту, такому как«Взрыв Пентагона»фотографии, которые вызвали кратковременную реакцию рынка в размере 500 миллиардов долларов — протоколы Web3 предоставляют решение с помощью криптографии с открытым ключом.

Для тех из нас, кто работает в Криптo , преимущества криптографических подписей кажутся очевидными, но ИИ-думеры еще не нашли это решение. Криптография с открытым ключом обеспечивает уникальные, неподдельные подписи, которые можно использовать для установления происхождения и оценки надежности контента.

Смотрите также:10 способов, которыми Криптo и искусственный интеллект могут сделать друг друга лучше

Нехватка GPU может в конечном итоге мотивировать основателей стартапов использовать протоколы DePIN, но функции, которые открывают эти протоколы, помогут приложениям, созданным на их основе, WIN конкурентов Web2. Приложения ИИ, созданные с использованием децентрализованной инфраструктуры, будут иметь преимущества оптимизированной маршрутизации заданий для сокращения задержек, более быстрой и дешевой торговли с помощью микроплатежей, всевозможных функций смарт-контрактов и автоматической фильтрации данных для KEEP попадания в наши ленты глубоких подделок и спама.

DePIN предлагает лучший доступ и функции по более низкой цене для стартапов ИИ, создавая плодородную почву для развития и конкуренции. Пользователи этих новых приложений ИИ станут пользователями протоколов Web3, часто даже не осознавая этого.

Эта закулисная интеграция познакомит пользователей с преимуществами децентрализованной сети, обеспечивая бесперебойный опыт, который поможет преодолеть традиционные препятствия на пути внедрения Web3. ИИ и Web3 не конкурируют, они нужны друг другу, как арахисовое масло и желе.