La vía AI+Web3 se puede dividir aproximadamente en tres capas: capa de infraestructura, capa intermedia y capa de aplicación. Entre ellos, la capa de infraestructura se centra en proporcionar potencia informática y almacenamiento, que actualmente es el campo más popular.
Además de los casos de capa de aplicación en juegos, redes sociales, transacciones, etc., la IA también se puede utilizar en análisis de datos, monitoreo y seguimiento de información, ofertas y apuestas, y otros campos.
Los proyectos que están estrechamente relacionados con el concepto de IA a menudo pueden ganar rápidamente el favor del mercado, pero se debe tener cuidado de filtrar los proyectos que no son dignos de su nombre y que son puramente temas candentes.
Introducción
Recientemente, una serie de proyectos AI + Web3 han despertado el entusiasmo del mercado. Para explorar en profundidad esta oportunidad de mercado potencial, Gate.io Research combinará varios proyectos candentes y realizará un análisis en profundidad de cada eslabón de la cadena industrial AI + Web3. , con el fin de brindar a los lectores una comprensión integral y profunda.
AI+Web3: nueva tecnología, nueva dirección, nueva publicidad
El año pasado, con el surgimiento de modelos de IA generativa a gran escala como ChatGPT, la IA se convirtió en un tema de inversión candente en los mercados de capitales del mundo. Al mismo tiempo, el mercado Web3 también ha marcado el comienzo de una nueva ronda de prosperidad.
La combinación orgánica de AI y Web3 sin duda se ha convertido en la intersección de dos temas candentes en el campo tecnológico actual. Recientemente, hemos observado que una gran cantidad de proyectos nuevos y antiguos en torno a este tema están atrayendo la atención del mercado, lo que resalta el gran interés y las altas expectativas de los inversores por esta combinación.
Según la definición de Wanxiang Blockchain, la combinación de AI + Web3 se refleja principalmente en dos aspectos: cómo Web3 promueve el desarrollo de AI y cómo las aplicaciones Web3 combinan la tecnología de AI. Actualmente, la mayoría de los proyectos tienden a aprovechar las tecnologías y conceptos Web3 para promover el avance de la IA. Para analizar esta combinación, podemos comenzar con todo el proceso de la IA, desde el entrenamiento del modelo hasta la aplicación.
El proceso de producción de IA incluye aproximadamente: adquisición de datos, que proporciona la base para el entrenamiento del modelo; preprocesamiento de datos e ingeniería de características/sugerencias, que implica limpieza de datos, anotaciones y consultas estructuradas; entrenamiento y ajuste del modelo, que mejora el rendimiento del modelo a través de la iteración; modelo revisión y gobernanza para garantizar la calidad y transparencia del modelo; inferencia del modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos; implementación y monitoreo del modelo para garantizar que el modelo siga siendo óptimo para aplicaciones prácticas.
En este proceso, Web3 tiene muchos puntos de integración. Por ejemplo, la red distribuida y el mecanismo de incentivos de Web3 pueden construir una red y una comunidad de IA más abiertas y de código abierto para satisfacer las necesidades de las aplicaciones de IA para infraestructuras y redes de datos abiertas y de bajo costo. Al mismo tiempo, Web3 combinada con tecnologías de criptografía como ZK puede mejorar el problema de confianza de la IA y resolver desafíos como la transparencia, el sesgo y la aplicación ética de los modelos.
Figura 1 Fuente: Vientiane Blockchain
Como se muestra en la figura anterior, la ruta AI+Web3 se puede dividir aproximadamente en tres capas: capa de infraestructura, capa intermedia y capa de aplicación.
La capa de infraestructura se centra en proporcionar potencia informática y almacenamiento. La incorporación de Web3 puede reducir su costo y servir a más aplicaciones de IA.
La capa intermedia utiliza la tecnología Web3 para optimizar los procesos de producción de IA, como la adquisición de datos, el preprocesamiento y la verificación de modelos, y han surgido muchos proyectos innovadores.
La capa de aplicación muestra la amplia gama de aplicaciones de la IA en Web3, como la generación, el análisis y la predicción de contenidos. Según la observación del autor, la descripción de la capa de aplicación en la figura anterior sigue siendo conservadora y se discutirá en detalle por la tarde. Aunque todavía no existe un proyecto líder, el potencial es enorme y la competencia futura se centrará en productos y capacidades técnicas.
Haremos un análisis de caso específico de estos proyectos de tres niveles en los siguientes capítulos.
Los proyectos candentes de AI + Web3 están surgiendo uno tras otro
AI+DePIN
Todo el flujo de trabajo de la IA es inseparable del soporte de la infraestructura informática y de almacenamiento. Estas instalaciones no solo son responsables de proporcionar la potente potencia informática necesaria para el entrenamiento y la predicción del modelo, sino también de almacenar, gestionar y analizar datos en todo el modelo de datos. y ciclo de vida.
Actualmente, el rápido crecimiento de las aplicaciones de IA ha generado una enorme demanda de infraestructura, especialmente de capacidades informáticas de alto rendimiento. Por lo tanto, el desarrollo de una infraestructura informática y de almacenamiento más eficiente, de menor costo y más rica en recursos se ha convertido en una tendencia clave en las primeras etapas del desarrollo de la IA, y esta también es el área más popular actualmente.
Figura 2 Fuente: Render Network
En este campo han surgido muchos proyectos representativos, como Render Network, que nació en el último mercado alcista y proporciona principalmente servicios de renderizado, Akash, que se centra en la computación en la nube, Filecoin y Arweave, que se centran en el almacenamiento en la nube, etc. y los principales proyectos lanzados recientemente en este mercado alcista son IO.NET y Aethir, que brindan soporte de potencia informática para la IA.
IA+Datos
La capa intermedia es un vínculo clave en el proceso de producción de IA, que utiliza la tecnología Web3 para optimizar y mejorar flujos de trabajo específicos.
Primero, en la etapa de adquisición de datos, la capa intermedia introduce una gestión descentralizada de la identidad de los datos, que no solo protege la seguridad de los datos del usuario, sino que también garantiza que la propiedad de los datos sea clara. Al mismo tiempo, a través del mecanismo de incentivos, también se puede alentar a los usuarios a compartir datos de alta calidad para obtener monetización, ampliando así las fuentes de datos.
Debido a las limitaciones de la etapa de desarrollo de la industria, durante el último mercado alcista y bajista nacieron pocos proyectos relativamente conocidos en este campo. Este mercado alcista ha visto el surgimiento del proyecto de identidad de IA Worldcoin (hemos escrito sobre este proyecto muchas veces), Aspecta invertida por Gate.io, así como la plataforma de comercio de datos Ocean Protocol, la red de datos de minería de banda ancha Grass, etc.
Figura 3 Fuente: Aspecta
En segundo lugar, en la etapa de preprocesamiento de datos, la capa intermedia se compromete a construir una plataforma distribuida de procesamiento y anotación de datos de IA para brindar un fuerte soporte para el entrenamiento posterior del modelo. En este sentido, proyectos como Public AI han logrado resultados significativos.
Finalmente, en la etapa de razonamiento y verificación del modelo, la capa intermedia hace pleno uso de la combinación de tecnología Web3 y tecnología de criptografía, como ZK, cifrado homomórfico, etc., para verificar si se utilizan los datos y parámetros correctos en el razonamiento del modelo. proceso. Esto no sólo garantiza la precisión del modelo sino que también protege la privacidad de los datos de entrada. Los escenarios de aplicación típicos son ZKML, como bittensor, Privasea, Modulus y Privasea invertidos por Gate Labs.
IA+centrada en la intención
Centrado en la intención, traducido como "centrado en la intención", la intención se refiere directamente a "lo que quieres hacer", se centra en los resultados, no en el proceso. El objetivo centrado en la intención es hacer que las tediosas operaciones en cadena estén "a un paso" mediante la optimización de los protocolos y la infraestructura. Para ser más precisos, al ocultar el complejo proceso de operación en el pasado, los usuarios pueden lograr sus objetivos de una manera intuitiva y directa, lo que encarna la connotación de abstracción de cadena.
Actualmente, los escenarios comunes para el uso de IA incluyen cadenas cruzadas, lanzamientos aéreos, gobernanza, transacciones de gran cantidad y operaciones por lotes. Telegram Bot, que analizamos anteriormente en este artículo, también puede entrar en esta categoría.
Por ejemplo, Delysium (AGI) está comprometida con el uso de IA para construir una red de agentes de IA centrada en la intención del usuario para Web3, y ha ganado gran atención en mercados como Corea del Sur.
Como se muestra en la figura, el token del proyecto ha experimentado un aumento sorprendente en los últimos tiempos debido al revuelo del mercado y al descubrimiento de valor.
Figura 4 Fuente: Gate.io
Delysium lanzó una agente de IA llamada Lucy. Como sistema operativo Web3 impulsado por IA, Lucy puede planificar de forma inteligente y ejecutar automáticamente flujos de trabajo que aborden las necesidades del usuario basándose en la comprensión de las intenciones y objetivos contenidos en el lenguaje natural, simplificando los complejos procesos operativos de las aplicaciones y protocolos Web3 actuales.
Juego + IA
AI+Game también tiene un alto nivel de imaginación. La tecnología de inteligencia artificial no solo acelera el proceso de producción del juego, sino que también recorre todos los aspectos de la producción del juego, mostrando un gran potencial, desde la extracción de hábitos de los usuarios hasta la personalización de escenarios de interacción personalizados. Hoy en día, los principales fabricantes de juegos están adoptando activamente la IA y reconstruyendo la ecología de la cadena de la industria del juego.
En términos de producción de juegos, la IA brinda una poderosa ayuda para el arte, la planificación y las operaciones. Ya sea inspiración creativa, generación de niveles, redacción y análisis operativo, la IA está acelerando la producción de contenido de juegos. En términos de experiencia de juego, la generación de lenguaje natural, la generación de imágenes y otras capacidades aportadas por la IA hacen que el juego sea más innovador y diverso, y que la interacción con los NPC sea más inteligente y vívida.
Por ejemplo, Juewu AI en "Honor of Kings" se ha utilizado ampliamente en pruebas y evaluaciones de niveles; en "Mount & Blade II: Bannerlord", ChatGPT permite a los NPC responder dinámicamente a los jugadores, mejorando la interactividad del juego; y en " Mount & Blade II: Bannerlord", ChatGPT permite a los NPC responder dinámicamente a los jugadores, mejorando la interactividad del juego; en "Everstanding", los jugadores pueden incluso usar pintura AI para generar modelos de moda y votar por las obras más populares, demostrando el enorme Potencial de la IA en la innovación de juegos.
Figura 5 Fuente: SleeplessAI
Además de los juegos tradicionales Web2 que adoptan la IA, los juegos Web3 no son diferentes. Por ejemplo, Ultiverse proporciona a los usuarios un análisis en profundidad de funciones de IA y experiencias sociales, de juego, de metaverso y otras múltiples personalizadas a través de su potente motor de IA, así como el juego complementario virtual centrado en IA de SleeplessAI.
IA+Análisis
Además de los casos de capa de aplicación en juegos, redes sociales, transacciones, etc., la IA también se puede utilizar en análisis de datos, monitoreo y seguimiento de información, ofertas y apuestas, y otros campos. Han surgido proyectos representativos como Kaito y Dune. Establecer un punto de referencia para la industria.
A menudo nos referimos a los gráficos de datos de Dune en las publicaciones de nuestro blog, por lo que no es necesario entrar en detalles aquí.
Resumen
El año pasado, la integración de Web3 y la IA no solo lideró una nueva tendencia en tecnología, sino que también generó un nuevo consenso en la industria: blockchain ha cambiado las relaciones de producción y la IA ha cambiado la productividad. Este concepto está ahora profundamente arraigado en los corazones de la gente y se ha convertido en una poderosa fuerza impulsora para el desarrollo de la industria.
A medida que los fabricantes de juegos, los protocolos DeFi y otros proyectos de infraestructura Web3 han aumentado la inversión en IA, la combinación de IA y Web3 se está convirtiendo en una dirección importante para la innovación de la industria. De hecho, los proyectos que están estrechamente relacionados con el concepto de IA a menudo pueden ganar rápidamente el favor del mercado. Ya hemos notado este sorprendente crecimiento anteriormente.
Sin embargo, detrás de la prosperidad y la exageración superficiales, no podemos ignorar los obstáculos reales en la industria AI+Web3. Los profesionales, en particular, necesitan explorar en profundidad sus escenarios de aplicación práctica y evaluar su capacidad para crear valor y construir narrativas industriales. A largo plazo, cómo se formará el patrón ecológico de la industria AI+Web3, qué campos mostrarán un enorme potencial de desarrollo y si enfrentará dilemas éticos y morales, estas preguntas requieren que exploremos y respondamos continuamente en la práctica.
Por lo tanto, frente a la ola de AI+Web3, no solo debemos ver las oportunidades que trae, sino también mantener la mente clara y ver racionalmente sus desafíos y deficiencias. Sólo así podremos comprender mejor el contexto de desarrollo de la industria AI+Web3, promover su desarrollo saludable y sostenible y aprovechar las oportunidades de ganancias que brinda esta tendencia.
Autor: Carl Y.
**Este artículo solo representa las opiniones del autor y no constituye ningún consejo comercial. **
** El contenido de este artículo es original y los derechos de autor pertenecen a Gate.io. Si necesita reimprimir, indique el autor y la fuente; de lo contrario, será legalmente responsable. **
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Última edición en 2024-03-19 08:41:51
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
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TheShawshankRedemption
· 02-10 23:20
坐稳扶好，马上A la Luna 🛫
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刘红玉
· 01-29 22:10
¡Rápido, sube a bordo!🚗
Responder0
EinsteinGoldEdition
· 2024-03-19 08:43
¡Aprovecha la tendencia y gana salvajemente en 2024! 💸
¿Puede AI+ seguir la tendencia y liderar una nueva tendencia en las narrativas del mercado alcista?
La vía AI+Web3 se puede dividir aproximadamente en tres capas: capa de infraestructura, capa intermedia y capa de aplicación. Entre ellos, la capa de infraestructura se centra en proporcionar potencia informática y almacenamiento, que actualmente es el campo más popular.
Además de los casos de capa de aplicación en juegos, redes sociales, transacciones, etc., la IA también se puede utilizar en análisis de datos, monitoreo y seguimiento de información, ofertas y apuestas, y otros campos.
Los proyectos que están estrechamente relacionados con el concepto de IA a menudo pueden ganar rápidamente el favor del mercado, pero se debe tener cuidado de filtrar los proyectos que no son dignos de su nombre y que son puramente temas candentes.
Introducción
Recientemente, una serie de proyectos AI + Web3 han despertado el entusiasmo del mercado. Para explorar en profundidad esta oportunidad de mercado potencial, Gate.io Research combinará varios proyectos candentes y realizará un análisis en profundidad de cada eslabón de la cadena industrial AI + Web3. , con el fin de brindar a los lectores una comprensión integral y profunda.
AI+Web3: nueva tecnología, nueva dirección, nueva publicidad
El año pasado, con el surgimiento de modelos de IA generativa a gran escala como ChatGPT, la IA se convirtió en un tema de inversión candente en los mercados de capitales del mundo. Al mismo tiempo, el mercado Web3 también ha marcado el comienzo de una nueva ronda de prosperidad.
La combinación orgánica de AI y Web3 sin duda se ha convertido en la intersección de dos temas candentes en el campo tecnológico actual. Recientemente, hemos observado que una gran cantidad de proyectos nuevos y antiguos en torno a este tema están atrayendo la atención del mercado, lo que resalta el gran interés y las altas expectativas de los inversores por esta combinación.
Según la definición de Wanxiang Blockchain, la combinación de AI + Web3 se refleja principalmente en dos aspectos: cómo Web3 promueve el desarrollo de AI y cómo las aplicaciones Web3 combinan la tecnología de AI. Actualmente, la mayoría de los proyectos tienden a aprovechar las tecnologías y conceptos Web3 para promover el avance de la IA. Para analizar esta combinación, podemos comenzar con todo el proceso de la IA, desde el entrenamiento del modelo hasta la aplicación.
El proceso de producción de IA incluye aproximadamente: adquisición de datos, que proporciona la base para el entrenamiento del modelo; preprocesamiento de datos e ingeniería de características/sugerencias, que implica limpieza de datos, anotaciones y consultas estructuradas; entrenamiento y ajuste del modelo, que mejora el rendimiento del modelo a través de la iteración; modelo revisión y gobernanza para garantizar la calidad y transparencia del modelo; inferencia del modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos; implementación y monitoreo del modelo para garantizar que el modelo siga siendo óptimo para aplicaciones prácticas.
En este proceso, Web3 tiene muchos puntos de integración. Por ejemplo, la red distribuida y el mecanismo de incentivos de Web3 pueden construir una red y una comunidad de IA más abiertas y de código abierto para satisfacer las necesidades de las aplicaciones de IA para infraestructuras y redes de datos abiertas y de bajo costo. Al mismo tiempo, Web3 combinada con tecnologías de criptografía como ZK puede mejorar el problema de confianza de la IA y resolver desafíos como la transparencia, el sesgo y la aplicación ética de los modelos.
Figura 1 Fuente: Vientiane Blockchain
Como se muestra en la figura anterior, la ruta AI+Web3 se puede dividir aproximadamente en tres capas: capa de infraestructura, capa intermedia y capa de aplicación.
La capa de infraestructura se centra en proporcionar potencia informática y almacenamiento. La incorporación de Web3 puede reducir su costo y servir a más aplicaciones de IA.
La capa intermedia utiliza la tecnología Web3 para optimizar los procesos de producción de IA, como la adquisición de datos, el preprocesamiento y la verificación de modelos, y han surgido muchos proyectos innovadores.
La capa de aplicación muestra la amplia gama de aplicaciones de la IA en Web3, como la generación, el análisis y la predicción de contenidos. Según la observación del autor, la descripción de la capa de aplicación en la figura anterior sigue siendo conservadora y se discutirá en detalle por la tarde. Aunque todavía no existe un proyecto líder, el potencial es enorme y la competencia futura se centrará en productos y capacidades técnicas.
Haremos un análisis de caso específico de estos proyectos de tres niveles en los siguientes capítulos.
Los proyectos candentes de AI + Web3 están surgiendo uno tras otro
AI+DePIN
Todo el flujo de trabajo de la IA es inseparable del soporte de la infraestructura informática y de almacenamiento. Estas instalaciones no solo son responsables de proporcionar la potente potencia informática necesaria para el entrenamiento y la predicción del modelo, sino también de almacenar, gestionar y analizar datos en todo el modelo de datos. y ciclo de vida.
Actualmente, el rápido crecimiento de las aplicaciones de IA ha generado una enorme demanda de infraestructura, especialmente de capacidades informáticas de alto rendimiento. Por lo tanto, el desarrollo de una infraestructura informática y de almacenamiento más eficiente, de menor costo y más rica en recursos se ha convertido en una tendencia clave en las primeras etapas del desarrollo de la IA, y esta también es el área más popular actualmente.
Figura 2 Fuente: Render Network
En este campo han surgido muchos proyectos representativos, como Render Network, que nació en el último mercado alcista y proporciona principalmente servicios de renderizado, Akash, que se centra en la computación en la nube, Filecoin y Arweave, que se centran en el almacenamiento en la nube, etc. y los principales proyectos lanzados recientemente en este mercado alcista son IO.NET y Aethir, que brindan soporte de potencia informática para la IA.
IA+Datos
La capa intermedia es un vínculo clave en el proceso de producción de IA, que utiliza la tecnología Web3 para optimizar y mejorar flujos de trabajo específicos.
Primero, en la etapa de adquisición de datos, la capa intermedia introduce una gestión descentralizada de la identidad de los datos, que no solo protege la seguridad de los datos del usuario, sino que también garantiza que la propiedad de los datos sea clara. Al mismo tiempo, a través del mecanismo de incentivos, también se puede alentar a los usuarios a compartir datos de alta calidad para obtener monetización, ampliando así las fuentes de datos.
Debido a las limitaciones de la etapa de desarrollo de la industria, durante el último mercado alcista y bajista nacieron pocos proyectos relativamente conocidos en este campo. Este mercado alcista ha visto el surgimiento del proyecto de identidad de IA Worldcoin (hemos escrito sobre este proyecto muchas veces), Aspecta invertida por Gate.io, así como la plataforma de comercio de datos Ocean Protocol, la red de datos de minería de banda ancha Grass, etc.
Figura 3 Fuente: Aspecta
En segundo lugar, en la etapa de preprocesamiento de datos, la capa intermedia se compromete a construir una plataforma distribuida de procesamiento y anotación de datos de IA para brindar un fuerte soporte para el entrenamiento posterior del modelo. En este sentido, proyectos como Public AI han logrado resultados significativos.
Finalmente, en la etapa de razonamiento y verificación del modelo, la capa intermedia hace pleno uso de la combinación de tecnología Web3 y tecnología de criptografía, como ZK, cifrado homomórfico, etc., para verificar si se utilizan los datos y parámetros correctos en el razonamiento del modelo. proceso. Esto no sólo garantiza la precisión del modelo sino que también protege la privacidad de los datos de entrada. Los escenarios de aplicación típicos son ZKML, como bittensor, Privasea, Modulus y Privasea invertidos por Gate Labs.
IA+centrada en la intención
Centrado en la intención, traducido como "centrado en la intención", la intención se refiere directamente a "lo que quieres hacer", se centra en los resultados, no en el proceso. El objetivo centrado en la intención es hacer que las tediosas operaciones en cadena estén "a un paso" mediante la optimización de los protocolos y la infraestructura. Para ser más precisos, al ocultar el complejo proceso de operación en el pasado, los usuarios pueden lograr sus objetivos de una manera intuitiva y directa, lo que encarna la connotación de abstracción de cadena.
Actualmente, los escenarios comunes para el uso de IA incluyen cadenas cruzadas, lanzamientos aéreos, gobernanza, transacciones de gran cantidad y operaciones por lotes. Telegram Bot, que analizamos anteriormente en este artículo, también puede entrar en esta categoría.
Por ejemplo, Delysium (AGI) está comprometida con el uso de IA para construir una red de agentes de IA centrada en la intención del usuario para Web3, y ha ganado gran atención en mercados como Corea del Sur.
Como se muestra en la figura, el token del proyecto ha experimentado un aumento sorprendente en los últimos tiempos debido al revuelo del mercado y al descubrimiento de valor.
Figura 4 Fuente: Gate.io
Delysium lanzó una agente de IA llamada Lucy. Como sistema operativo Web3 impulsado por IA, Lucy puede planificar de forma inteligente y ejecutar automáticamente flujos de trabajo que aborden las necesidades del usuario basándose en la comprensión de las intenciones y objetivos contenidos en el lenguaje natural, simplificando los complejos procesos operativos de las aplicaciones y protocolos Web3 actuales.
Juego + IA
AI+Game también tiene un alto nivel de imaginación. La tecnología de inteligencia artificial no solo acelera el proceso de producción del juego, sino que también recorre todos los aspectos de la producción del juego, mostrando un gran potencial, desde la extracción de hábitos de los usuarios hasta la personalización de escenarios de interacción personalizados. Hoy en día, los principales fabricantes de juegos están adoptando activamente la IA y reconstruyendo la ecología de la cadena de la industria del juego.
En términos de producción de juegos, la IA brinda una poderosa ayuda para el arte, la planificación y las operaciones. Ya sea inspiración creativa, generación de niveles, redacción y análisis operativo, la IA está acelerando la producción de contenido de juegos. En términos de experiencia de juego, la generación de lenguaje natural, la generación de imágenes y otras capacidades aportadas por la IA hacen que el juego sea más innovador y diverso, y que la interacción con los NPC sea más inteligente y vívida.
Por ejemplo, Juewu AI en "Honor of Kings" se ha utilizado ampliamente en pruebas y evaluaciones de niveles; en "Mount & Blade II: Bannerlord", ChatGPT permite a los NPC responder dinámicamente a los jugadores, mejorando la interactividad del juego; y en " Mount & Blade II: Bannerlord", ChatGPT permite a los NPC responder dinámicamente a los jugadores, mejorando la interactividad del juego; en "Everstanding", los jugadores pueden incluso usar pintura AI para generar modelos de moda y votar por las obras más populares, demostrando el enorme Potencial de la IA en la innovación de juegos.
Figura 5 Fuente: SleeplessAI
Además de los juegos tradicionales Web2 que adoptan la IA, los juegos Web3 no son diferentes. Por ejemplo, Ultiverse proporciona a los usuarios un análisis en profundidad de funciones de IA y experiencias sociales, de juego, de metaverso y otras múltiples personalizadas a través de su potente motor de IA, así como el juego complementario virtual centrado en IA de SleeplessAI.
IA+Análisis
Además de los casos de capa de aplicación en juegos, redes sociales, transacciones, etc., la IA también se puede utilizar en análisis de datos, monitoreo y seguimiento de información, ofertas y apuestas, y otros campos. Han surgido proyectos representativos como Kaito y Dune. Establecer un punto de referencia para la industria.
A menudo nos referimos a los gráficos de datos de Dune en las publicaciones de nuestro blog, por lo que no es necesario entrar en detalles aquí.
Resumen
El año pasado, la integración de Web3 y la IA no solo lideró una nueva tendencia en tecnología, sino que también generó un nuevo consenso en la industria: blockchain ha cambiado las relaciones de producción y la IA ha cambiado la productividad. Este concepto está ahora profundamente arraigado en los corazones de la gente y se ha convertido en una poderosa fuerza impulsora para el desarrollo de la industria.
A medida que los fabricantes de juegos, los protocolos DeFi y otros proyectos de infraestructura Web3 han aumentado la inversión en IA, la combinación de IA y Web3 se está convirtiendo en una dirección importante para la innovación de la industria. De hecho, los proyectos que están estrechamente relacionados con el concepto de IA a menudo pueden ganar rápidamente el favor del mercado. Ya hemos notado este sorprendente crecimiento anteriormente.
Sin embargo, detrás de la prosperidad y la exageración superficiales, no podemos ignorar los obstáculos reales en la industria AI+Web3. Los profesionales, en particular, necesitan explorar en profundidad sus escenarios de aplicación práctica y evaluar su capacidad para crear valor y construir narrativas industriales. A largo plazo, cómo se formará el patrón ecológico de la industria AI+Web3, qué campos mostrarán un enorme potencial de desarrollo y si enfrentará dilemas éticos y morales, estas preguntas requieren que exploremos y respondamos continuamente en la práctica.
Por lo tanto, frente a la ola de AI+Web3, no solo debemos ver las oportunidades que trae, sino también mantener la mente clara y ver racionalmente sus desafíos y deficiencias. Sólo así podremos comprender mejor el contexto de desarrollo de la industria AI+Web3, promover su desarrollo saludable y sostenible y aprovechar las oportunidades de ganancias que brinda esta tendencia.
Autor: Carl Y.
**Este artículo solo representa las opiniones del autor y no constituye ningún consejo comercial. **
** El contenido de este artículo es original y los derechos de autor pertenecen a Gate.io. Si necesita reimprimir, indique el autor y la fuente; de lo contrario, será legalmente responsable. **