Due cose sono abbondantemente chiare fin dall’inizio del grande esperimento AI-blockchain: più che un semplice meme forzato, la convergenza tra intelligenza artificiale e tecnologia Web3 è qui per durare e genererà miglioramenti reali che miglioreranno l’intero settore. In secondo luogo, affinché il settore possa raggiungere il suo pieno potenziale, l’infrastruttura dovrà migliorare molto.
L’intelligenza artificiale è una bestia assetata; non importa quante risorse lanci, ne richiederà sempre di più. Più velocità, throughput e scalabilità: le dApp DeFi chiedono a gran voce un incremento di 10 volte. Insieme alle grandi quantità di elaborazione distribuita necessarie per alimentare la prossima ondata di applicazioni IA, è giusto dire che l’infrastruttura blockchain dovrà fare passi da gigante per tenere il passo.
Per fortuna, il settore non si muove da un inizio a freddo: l’insaziabile appetito dell’IA per l’aumento delle risorse non è un segreto, motivo per cui gli sviluppatori web3 lavorano instancabilmente da tempo al miglioramento delle infrastrutture per portare una vasta fetta del mercato globale dell’IA in rete. -catena. Il futuro dell’intelligenza artificiale è entusiasmante, spaventoso e sempre più basato sulla blockchain. Ecco come si svolgerà il futuro.
L'ascesa delle macchine
L’ascesa dell’intelligenza artificiale ha trasformato numerosi settori, dalla sanità al fintech, dai veicoli autonomi al fitness personale. Man mano che i modelli di intelligenza artificiale avanzano in complessità e capacità, il loro successo dipende dall’infrastruttura che li supporta. Gli approcci tradizionali e centralizzati all’elaborazione dell’intelligenza artificiale hanno portato il settore da zero a uno, ma le preoccupazioni persistenti sulla privacy, sulla sicurezza, sui costi e sulla resilienza dei dati si rifiutano di scomparire.
L'esecuzione dell'infrastruttura AI su binari blockchain promette di migliorare questi problemi, creandone anche altri nel processo perché è così che funziona web3. Tuttavia, coloro che hanno trascorso del tempo in prima linea nella blockchain dell'intelligenza artificiale affermeranno che la convergenza di queste tecnologie complementari è un bene netto che consente alle startup di intelligenza artificiale di realizzare il loro pieno potenziale: più GPU, più LLM, più condivisione aperta dei dati, più innovazione. , meno costi. Questo, in poche parole, è il motivo per cui si consiglia di combinare l’intelligenza artificiale con il web3.
La distribuzione del calcolo e dell’archiviazione dei dati su reti vaste e affidabili favorisce un futuro in cui l’intelligenza artificiale può prosperare senza le insidie del controllo centralizzato. Il risultato è un panorama più sicuro, privato e tollerante ai guasti che ripone fiducia non in una singola entità ma nell’architettura collettiva della rete stessa.
Per visualizzare come appare questo concetto nella pratica, basterà guardare allo 0G , che esemplifica come le reti di elaborazione decentralizzate possano offrire risorse scalabili e on-demand per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Collegando i fornitori di hardware con gli sviluppatori in un ambiente con fiducia ridotta al minimo, tali soluzioni riducono la barriera all’ingresso per i costruttori di intelligenza artificiale che richiedono una notevole potenza di calcolo ma non hanno il capitale per costruire o affittare infrastrutture su larga scala. La democratizzazione dell’accesso all’elaborazione decentralizzata sarà fondamentale per guidare l’innovazione dell’intelligenza artificiale, ma non è l’unico compito che i fornitori di infrastrutture web3 devono svolgere.
Dove andrà da qui l’intelligenza artificiale decentralizzata?
Fondamentalmente, la decentralizzazione implica la distribuzione della responsabilità, del processo decisionale e delle risorse su numerosi nodi anziché concentrarli sotto l’autorità di un singolo server. Questo modello offre numerosi vantaggi chiave per le applicazioni IA, non ultimo in termini di sicurezza e privacy dei dati.
La privacy dei dati è una sfida fondamentale nell’apprendimento automatico, soprattutto quando i modelli vengono addestrati su informazioni specifiche dell’utente o proprietarie. Integrando tecniche di calcolo multilaterale sicure, l’intelligenza artificiale decentralizzata consente ai modelli di apprendere dai dati crittografati senza rivelare le informazioni sottostanti. Questa è una delle aree in cui l’intelligenza artificiale web3 deve intensificarsi, inclusa una più ampia adozione di tecnologie di crittografia come i circuiti confusi, la crittografia completamente omomorfica e le prove zk.
Il calcolo verificabile consente di confermare che un modello addestrato o un risultato di inferenza è corretto, anche quando non ci si può fidare completamente dei contributori della rete. È un caso d'uso massiccio per web3-AI ed è attualmente immeritato. Una volta che gli sviluppatori di intelligenza artificiale potranno scambiare modelli, dati di addestramento e approfondimenti senza il rischio di violazioni della privacy dei dati, si scatenerà un’ondata di innovazione, rafforzando lo status di web3 come infrastruttura ottimale per guidare l’innovazione dell’intelligenza artificiale.
Andare oltre il silicio tradizionale
Con l’intensificarsi delle richieste di intelligenza artificiale, il settore si sposta oltre le CPU e le GPU convenzionali verso hardware più specializzato su misura per i carichi di lavoro di machine learning. I chip AI appositamente realizzati, come i circuiti integrati specifici per l'applicazione (ASIC) e le unità di elaborazione tensore (TPU), accelerano drasticamente operazioni come la moltiplicazione delle matrici e riducono il consumo di energia. Questi miglioramenti si traducono in costi inferiori e prestazioni migliori per le reti IA decentralizzate.
Nel frattempo, i progressi nell’informatica quantistica apriranno porte che un tempo si ritenevano off-limits. Sebbene le macchine quantistiche siano ancora agli inizi, i ricercatori stanno esplorando come potrebbero accelerare le attività di apprendimento automatico e migliorare la sicurezza crittografica. Le future reti di intelligenza artificiale decentralizzate probabilmente incorporeranno nodi quantistici, aggiungendo un ulteriore livello di velocità e complessità all’infrastruttura web3.
Questi sono tempi entusiasmanti per gli sviluppatori di infrastrutture blockchain AI. Le sfide da risolvere sono molteplici e complesse, ma i vantaggi derivanti dal raggiungimento di progressi in termini di maggiore velocità, scalabilità, decentralizzazione e facilità di accesso sono ancora maggiori.
Man mano che le reti decentralizzate si espandono, incorporano hardware di prossima generazione e perfezionano i loro meccanismi di consenso, consentiranno ai modelli di intelligenza artificiale di operare con maggiore sicurezza, privacy e autonomia. Ciò inaugurerà una nuova era per le applicazioni di apprendimento automatico, in cui l’intelligenza fluisce liberamente attraverso un substrato globale resiliente, consentendo all’intelligenza artificiale decentralizzata di raggiungere il suo pieno potenziale.