평행선에서 교차점에 이르기까지 AI와 Web3의 긴밀한 통합과 충돌은 디지털 시대에 혁신을 위한 더 많은 상상의 공간을 가져왔고 멈출 수 없는 발전 추세가 되었습니다. 7월 26일, PANews와 Ant Digital의 Web3 브랜드 ZAN이 공동 주최한 "미래 지향적 AI+Web3.0 통합 및 재구성" 행사가 상하이에서 공식 개최되었습니다. 이 행사에는 AI 및 Web3 분야의 많은 유명 인사들이 참여했습니다. AI와 Web3 기술의 통합이 어떻게 디지털 분야의 근본적인 변화를 주도하는지 알아보세요.
딥러닝, 강화학습 등 알고리즘의 지속적인 최적화로 AI는 생산성 발전을 촉진하는 중요한 힘 이슈 되었습니다. Web3+AI는 강력한 성장 곡선을 달성하기 위해 점점 더 많은 기술과 결합되고 있습니다. 이 둘의 결합은 애플리케이션 생태계의 분열과 산업 모델의 혁신을 촉진하여 통합과 혁신을 위한 강력한 잠재력을 발휘합니다.
Conflux의 공동 창업자인 Zhang Yuanjie는 "AI: Web3의 차세대 잠재적 대규모 애플리케이션"이라는 주제의 연설에서 블록체인과 인공 지능이 상대적으로 장기적인 전망을 가지고 있다고 말했습니다. 인프라, 데이터, 컴퓨팅 및 해시레이트, 교육, DeFi 및 크로스체인을 다루는 산업입니다. 하지만 올해 Web3+AI 관련 융자 규모로 볼 때 글로벌 AI 기업 융자 의 약 1%에 불과하다.
나아가 블록체인의 구현 경로는 상향식인 반면 인공지능은 하향식이지만 둘 다 기능, 속성, 방식, 신원, 콘텐츠 처리 측면에서 블록체인과 인공지능의 차이점이 있음을 지적했다. 이 조합은 컴퓨팅 네트워크 모델, 데이터, 해시레이트 비용 및 경제적 자원과 같은 독점 문제와 같은 많은 문제를 해결할 수 있습니다. Web3+AI 프로젝트가 탈중앙화 해시레이트 시장 및 탈중앙화 AI에 중점을 두고 해결하려고 하는 현재 문제. 모델 네트워크, 탈중앙화 하위 모델 훈련, AGI 대형 모델 훈련 및 추론을 위한 공개 데이터, 개인 AI의 개인 데이터 및 최종 모델, AI 에이전트 및 애플리케이션 등이 블록체인 네트워크와 결합되어 대량 사용자를 유치합니다. 토큰 인센티브, 해시레이트 현재 탈중앙화 네트워크에서 AI 모델 교육 및 해시레이트 예약 및 처리 개발에 많은 한계에 직면해 있습니다. 시장에는 효과적인 구성과 분석, 가격 책정 및 개인 정보 보호, AI 에이전트 및 애플리케이션 방향이 부족하며 현재 기능은 여전히 상대적으로 단조롭고 고립되어 있습니다.
그러나 높은 비용, 낮은 활용 효율성, 보안 및 개인 정보 보호 문제와 같은 문제로 인해 대규모 애플리케이션의 실현이 방해받고 있으며 이로 인해 인프라에 대한 수요도 높아집니다. ZAN Infra의 제품 관리자 Kverson은 데이터 인프라가 AI와 Web3의 효율적인 통합을 촉진할 수 있다고 지적했습니다. ZAN은 Web3와 AI에서 다양한 업무 결합을 가지고 있습니다. 예를 들어 ZAN이 제공하는 노드 서비스 비용의 대부분은 다음과 같습니다. ZAN이 독립적으로 개발한 Ant LETUS 통합과의 협력을 통해 스토리지 비용을 30% 절감하고 요청 병렬 처리 측면에서 스토리지 I/O 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. ZAN은 온라인 및 오프라인 처리의 합리적인 라우팅을 달성할 수 있습니다. 자체 개발된 알고리즘을 통해 정확한 응답과 실시간 효율성을 보장하며, 클라우드 네이티브는 노드의 동적 스케줄링을 실현하고 노드와 같은 리소스의 사용을 극대화하여 클라우드 플랫폼이 제공하는 성능을 보장합니다. ZAN 노드를 위한 가장 안정적이고 경제적인 서버 및 네트워크 리소스입니다.
AI와 Web3의 조류가 들어오면서 데이터 주권의 회복, 시스템 효율성 향상, 보안 강화, 가치 교환의 혁신… 스토리텔링에서 Web3와 AI의 결합은 우리의 상상을 훨씬 뛰어넘는 무한한 잠재력을 제시합니다. 이 파괴적인 순간은 언제 올 것인가? DBunker의 사용자 성장 책임자인 Xiao Xigua가 "AI+Web3.0 특이점이 오고 있습니까?"라는 주제로 진행한 노변 대화에서 Goplus 창업자 Mike는 AI+Web3의 통합이 추세라고 말했습니다. 는 세 가지 주요 단계를 거치게 되는데, 하나는 Web3가 AI의 효율성을 향상시키는 것이고, 다른 하나는 AI가 Web3의 근본적인 문제를 해결하는 것이며 마지막 단계는 진정한 통합이 될 것입니다. 그리고 그는 Web3의 도입이 AI의 도덕적, 윤리적 문제에 대한 해결책도 가져올 수 있다고 믿습니다.
Pond Asia Pacific의 대표인 Sanzhi는 현재 AI 분야의 발전에 특정 독점 문제가 있다고 지적했습니다. 예를 들어 ChatGPT는 데이터 수집을 통해 콘텐츠를 검색하는 방식을 변경했지만 콘텐츠 제작자의 손실을 초래하기도 합니다. 콘텐츠 소유권과 수입이 있으며, Web3 인센티브 메커니즘은 이러한 공유 문제를 해결할 수 있습니다. 이와 관련하여 Privasea AI의 BD 이사인 Gigi도 Web3+AI가 사용자가 자신의 데이터에 대한 통제권을 유지하고 개인정보를 보호할 수 있도록 허용하면서 사용자 데이터를 수집할 수 있다고 믿습니다. 예를 들어 Web3+AI 애플리케이션 시나리오에서 AI는 Sybil어택 공격 대응을 포함하여 프로젝트 사용자에 대한 실제 심사를 수행할 수 있습니다.
"AI는 기업이 사용자 요구 사항을 더 잘 제시하는 데 도움이 될 수 있으며, 고가의 대형 모델에 비해 AI 소형 모델은 더 쉽게 사용 비용을 절감하고 더 넓은 범위의 사용자에게 다가갈 수 있다고 믿습니다." Web3+AI를 사용하여 생태학적 사용자를 더 효과적으로 활성화하고 더 많은 애플리케이션 시나리오를 강화하는 것이 더 중요합니다. AI 및 기술 투자 연구원 Karin Kong은 Yuanverse가 AI의 가장 큰 응용 제품이며 Web3가 AI 분야에 지속적이고 건전한 경제 발전을 가져올 가능성이 더 높다고 믿습니다.
"AI는 알고리즘, 해시레이트, 데이터의 세 가지 요소로 구성됩니다. 고품질 데이터는 고품질 AI 탄생의 결정적인 요소입니다. 블록체인 데이터 처리는 얻기 쉽지만 비효율성과 복잡성도 문제입니다. 결과적으로 활용 수준이 뒤처지고 있으며 시장에는 AI가 새로운 데이터 상호 작용 방법을 실현하고 Web3가 데이터를 보다 효율적이고 안전하게 만들 수 있는 커뮤니티 중심의 효율적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 데이터 인프라가 필요합니다. "라고 Chainbase의 최고 제품 책임자인 Lewis는 말했습니다. 그는 "AI 시대의 풀체인 데이터 네트워크"에 대한 연설에서 이를 지적했습니다.
비즈니스 질서와 관계를 재정의함으로써 Web3+AI의 결합은 애플리케이션에서 혁신적인 잠재력을 입증했으며 더 많은 관심과 참여를 끌고 있습니다. 또한 시장 자금의 유망한 경로가 되었습니다. 그렇다면 어떻게 하면 투자 기회를 더 잘 포착할 수 있을까요? OKG Research 수석 연구원 Hedy가 주최한 "디지털 재구성 시대의 투자 레이아웃"에 대한 노변 대화에서 Huofeng Capital의 창립 파트너 Chen Yuetian은 Web3+AI 트랙이 자금을 유치하는 데 매우 강력한 능력을 가지고 있다고 믿었습니다. 하지만 전체적인 애플리케이션 개발은 그리 빨리 진행되지는 않을 것입니다. Web3port Foundation의 Ken 대표는 AI가 투자계에서 매우 큰 영향력을 갖고 있지만 아직 AI 적용에 대해 이야기하기에는 이르다고 말했습니다. 낙관적인 영역에 대해 Ken은 시장이 점진적인 시장을 가져올 수 있는 결제 트랙과 같은 더 많은 참가자가 필요하다고 믿습니다.
"현재 Web3 사용자가 투자 경고 및 결정을 내릴 수 있도록 AI 도구를 사용하는 등 Web3+AI 개념을 구현하는 많은 프로젝트가 있습니다. 투자 전략 측면에서 Web3.com은 펀드 추세 관찰, 투자 시기 등이 중요합니다." 벤처스투자 매니저 네모가 지적했다. Sharding Capital의 엔젤 투자자인 Dawn Yang도 AI는 투자자가 보조적인 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있을 뿐 의사 결정 정보가 될 수는 없다고 믿습니다. 그는 투자 유형 측면에서 업계 자금이 응용 프로젝트에 더 집중해야 한다고 생각합니다. PAKA 펀드 설립자 오웬은 출발점이 투자 사고를 결정하며, AI 투자의 지원 정도는 펀드 금액에 따라 달라진다고 덧붙였다.
