Web3 справді може конкурувати в гонці комп’ютерних мікросхем

Дефіцит графічного процесора сприятиме масовому прийняттю інфраструктури Web3.

Для навчання моделей штучного інтелекту (AI) потрібні високоякісні графічні процесори (GPU), такі як NVIDIA A100s і H100s. Однак ці графічні процесори потрібні лише протягом обмеженого періоду часу для кожної моделі, вони дуже дорогі та мають обмежену пропозицію – ця комбінація означає, що володіння ними недоступне для багатьох стартапів.

Емі Джеймс і Девон Джеймс є співвиконавчими директорами робочої групи Web3.

Крім того, багато людей мають серйозні занепокоєння щодо безпеки штучного інтелекту: від занепокоєння щодо того, наскільки глибокі підроблені зображення можуть завдати шкоди людям чи економіці, до страху перед зловмисним AGI, схожим на Термінатора, який має намір знищити суспільство. [AGI розшифровується як штучний загальний інтелект, що означає автономну систему, яка перевершує Human можливості, так звану «Сингулярність».]

Мережі децентралізованої фізичної інфраструктури (все частіше відомі як DePIN), зокрема обчислювальні мережі та мережі зберігання, пропонують рішення та зроблять ШІ та Web3 основними з двох причин: доступ і безпека.

Незважаючи на те, що Web3 існує вже майже десять років, використання Web3 залишається обмеженим вузькою аудиторією прихильників Крипто . Це збентежило ентузіастів, які очікували, що Web3 буде прийнято навіть швидше, ніж World Wide Web. Зрештою, оригінальний веб-протокол мав починатися з нуля, тоді як децентралізовані протоколи Web3 мають переваги існуючої мережі.

Але звичайні користувачі ще не приєдналися до децентралізованих соціальних мереж і не використовують такі протоколи, як децентралізоване сховище файлів, тому що вони T мають у них достатньої потреби. Для більшості людей, незважаючи на поінформованість про платформи Web2, які беруть участь у масовому стеженні та маніпуляціях, ці служби працюють «просто чудово», а їхні потужні мережеві ефекти блокують користувачів.

Поява штучного інтелекту призведе до моменту прориву для інфраструктури Web3, оскільки ці протоколи пропонують рішення для вирішення проблеми з дефіцитом графічного процесора та проблемами з даними, з якими стикаються стартапи зі штучним інтелектом. DePIN трансформує розробку штучного інтелекту та, у процесі, переведення перших основних користувачів на протоколи Web3.

Засновники стартапів зі штучним інтелектом мають технічні можливості та мотивацію подолати тертя, які досі стримували звичайну аудиторію, наприклад, купувати токени через незграбний досвід користувача, оскільки цим засновникам потрібен доступ до високоякісних, дорогих графічних процесорів, які важко придбати, щоб досягти успіху.

Такі протоколи, як Akash, які часто називають «Airbnb для графічних процесорів», надають власникам графічних процесорів децентралізовані ринки для оренди своїх ресурсів. Ці протоколи демократизують інновації штучного інтелекту, роблячи дорогі ресурси доступними для менших гравців, дозволяючи власникам обладнання отримувати пасивний дохід.

І хоча засновники стартапів зі штучним інтелектом перейдуть на протоколи Web3, щоб отримати доступ до потрібних їм графічних процесорів, вони залишаться, тому що ці протоколи відкривають нові функції, T в Інтернеті, дозволяючи Web3 ефективно конкурувати.

Протоколи зберігання файлів, такі як Arweave , порушують олігополію даних, надаючи модель одноразової оплати для постійного зберігання даних. Використання постійного сховища для навчальних даних робить машинне навчання відкритим і перевіреним, підвищуючи довіру до моделей ШІ.

Наразі продукти штучного інтелекту від великих компаній, таких як ChatGPT від OpenAI і Bard від Google, лідирують у цьому русі, але це той випадок, коли версії з відкритим кодом мають конкурентну перевагу.

Дивіться також: Що стоїть за ажіотажем AI Крипто ? | (відео)

ШІ може лише знати різницю між двома круглими об’єктами, такими як яблуко та бейсбольний м’яч, тому що Human тисячі разів повідомляли, що є що. Ми всі несвідомо створювали навчальні дані для моделей ШІ, коли заповнювали a CAPTCHA вибравши поля, у яких є велосипеди, світлофори чи мости.

Чи можна довіряти цьому типу навчальних даних, які є власністю та контролюються компанією?

Конкурентні агенти

Випадок використання штучного інтелекту унікальний тим, що відкриті загальнодоступні навчальні дані будуть не просто надійнішими, а й кращою якістю. Відкриті моделі можуть обмінюватися інформацією та пришвидшувати навчання, роблячи кожну наступну версію кращою у віртуозній спіралі ітерацій.

Крім того, фреймворк з відкритим кодом, такий як zkML, або "машинне навчання з нульовим знанням", галузь досліджень, яку проводить проект Worldcoin Сема Альтмана, пропонують криптографічні докази для моделей штучного інтелекту, які підтверджують, що вони були навчені на конкретних наборах даних, таким чином підвищуючи достовірність результату.

Хоча деякі побоюються, що штучний інтелект призведе до антиутопічного авторитарного майбутнього, DePIN є протиотрутою як для надійного коду, так і для мереж фізичної інфраструктури, в яких він працює. Якщо засновники стартапів створюють свої додатки на інфраструктурі, контрольованій інтернет-Голіафом, як-от Amazon Web Services (AWS), стартапам не тільки важко конкурувати, оскільки вони повинні платити величезну частину доходу своїм конкурентам, але вони також беруть на себе ризик контрагента.

Якщо додаток Web3 буде успішним, це може розглядатися як конкуренція Amazons і Googles, від яких вони залежать, і тому може бути відрізаним від необхідної їм інфраструктури. DePIN пропонує засновникам інфраструктуру, яка є більш надійною, стійкою до атак і набагато дешевшою.

А переваги DePIN для стартапів зі штучним інтелектом виходять за межі навчальних даних і доступу до апаратного забезпечення. Оскільки глибокі фейки стають все більш поширеними та підривають довіру суспільства до онлайн-контенту, наприклад «Вибух Пентагону» фотографії, що спричинило короткочасну реакцію ринку на 500 мільярдів доларів – протоколи Web3 пропонують рішення за допомогою криптографії з відкритим ключем.

Для тих із нас, хто працює в Крипто , переваги криптографічних підписів здаються очевидними, але AI-домери ще не знайшли це рішення. Криптографія з відкритим ключем надає унікальні підписи, які не можна підробити, які можна використовувати для визначення походження та оцінки достовірності вмісту.

Дивіться також: 10 способів, як Крипто та штучний інтелект можуть покращити один одного

Дефіцит графічного процесора може в кінцевому підсумку мотивувати засновників стартапів використовувати протоколи DePIN, але функції, які розблоковують ці протоколи, допоможуть додаткам, створеним на їх основі, WIN в конкурентів Web2. Додатки зі штучним інтелектом, створені за допомогою децентралізованої інфраструктури, матимуть переваги оптимізованої маршрутизації завдань для зменшення затримки, швидшої та дешевшої комерції за допомогою мікроплатежів, усіх видів функцій смарт-контрактів і автоматичного фільтрування даних, щоб KEEP глибоких фейків і спаму в наших каналах.

DePIN пропонує кращий доступ і функції за нижчу вартість для стартапів зі штучним інтелектом, створюючи благодатний ґрунт для розвитку та конкуренції. Користувачі цих нових додатків ШІ стануть користувачами протоколів Web3, часто навіть не усвідомлюючи цього.

Ця закулісна інтеграція познайомить користувачів з перевагами децентралізованого Інтернету, забезпечуючи бездоганний досвід, який допомагає подолати традиційні перешкоди впровадження Web3. ШІ та Web3 не конкурують, вони потрібні один одному, як арахісове масло та желе.