Как проекты, которые были одобрены DAT до TGE, будут перестраивать структуру власти в области ИИ

Автор: в блокчейне 花絮 Источник: medium

Власть в эпоху ИИ: проблемы и пути их решения

История продолжающегося противостояния между "открытостью" и "монополией" является частью развития интернета, и власть неизбежно сосредотачивается в руках технологических групп, контролирующих данные и вычислительные мощности. В области ИИ сейчас разворачивается аналогичный сценарий, и ситуация еще более серьезная. Когда параметры моделей ИИ расширяются с поразительной скоростью, а вычислительная мощность глобальных чипов искусственного интеллекта контролируется всего несколькими облачными сервисами, возникает глубокая проблема: формируется более мощный "цифровой олигархат", состоящий из тройной монополии "данные-алгоритм-вычисления". В таких условиях огромные объемы личных данных, предоставляемых обычными пользователями, становятся "бесплатными производственными данными" для обучения моделей, и они не могут делиться данными, создающими огромную ценность, что ограничивает инновации.

Однако развитие технологий всегда рождает силы изменений, а появление блокчейна дало нам возможность увидеть делегирование власти. Эфириум вернул право разработки приложений разработчикам, а Биткойн передал финансовую власть различным узлам. В этой связи проект 0G возник как аналогичная роль в области ИИ и вызвал большие ожидания, создавая децентрализованную сеть стимулов ИИ в качестве основной цели 0G, что в корне разрушает существующую структуру власти. Возвращая ценность вычислительных данных и моделей каждому участнику, ИИ действительно становится доступным общественным продуктом.

Использование технологических решений для накопления инфраструктуры ИИ

Чтобы завершить демократизацию искусственного интеллекта, нам необходимо решить фундаментальные проблемы, с которыми сталкивается традиционная централизованная инфраструктура: плохая гибкость, узкие места производительности и низкая эффективность хранения. Развитие децентрализованной экономики искусственного интеллекта получило сущностную поддержку от 0G благодаря полному набору инновационной технологической архитектуры.

Архитектурные решения для гибкости

Когда модель должна была перейти от GPT-3 к GPT-4, размер параметров увеличился почти в сто раз, тогда недостатки традиционной архитектуры ИИ-системы, которая «движет всем при малейшем движении», стали очевидны. Разработчики вынуждены были потратить огромное количество времени и ресурсов на реконструкцию всей системы. Но появление 0G заменяет ИИ-инфраструктуру, разбивая её на модули, такие как обучение моделей, обработка данных, вычислительная мощность, которые могут работать и обновляться независимо друг от друга, общаясь через стандартизированные интерфейсы. Разработчики могут, как бы меняя корпус смартфона, по мере необходимости заменять какой-либо модуль, а не целый телефон. Эта концепция значительно снижает затраты на обновление и общий цикл разработки, обеспечивая быструю адаптацию инфраструктуры к эволюции технологий ИИ, тем самым уменьшая негативные последствия от обновления технологий.

революционный прорыв в производительности

Это мгновенный отклик AI-агентов или решения на уровне миллисекунд для автоматического вождения предъявляют строгие требования к скорости обработки и пропускной способности низкотехнологичных сетей. Для поддержки будущих масштабных требований к AI-транзакциям в реальном времени, проектная цель сети 0G заключается в выполнении обработки 11000 TPS и пропускной способности до 50 ГБ/с. Если AI для городского транспортного управления будет развернут на 0G, это будет означать, что он сможет обрабатывать тысячи сигналов светофоров в реальном времени и состояние дорожной ситуации, принимая оптимальные решения за мгновение. Устранение смещения в суждениях, вызванного задержками в сети. Ключ к тому, чтобы AI-приложения вышли из лаборатории в реальную жизнь, заключается в этой мощной гарантии производительности.

Дизайн кода исправления ошибок в бесконечной шардированной архитектуре

Сеть 0G использует инновационную архитектуру с кодами исправления ошибок и систематической обработкой артефактов, что позволяет обновить традиционную модель разделения горячих и холодных данных. Приведем пример: один исходный блок данных может быть разделен на более чем 3000 зашифрованных фрагментов, что позволяет с помощью динамических кодирующих алгоритмов достичь оптимального баланса между доступностью данных и эффективностью хранения. В идеальных условиях вся сеть может достичь скорости записи N×35MB/s на N узлах, что обеспечивается хранением уникальных копий фрагментов на узлах хранения и использованием механизма случайной выборки для верификации, что позволяет линейно увеличивать количество узлов нагрузки в сети. Таким образом, революционная глобальная технология хранения переосмысливает парадигму управления данными AI.

Ключевые технологические прорывы проявляются в следующих трех аспектах:

1. Разделение путей данных: полное разделение «канала проверки хранения» и «канала публикации данных», достижение консенсуса только с помощью агрегатной подписи и обещания KZG, выявление узких мест трансляции, существующих в традиционных в блокчейне.

2. Уровень хранения с разделением: компоненты вычислений/хранения поддерживают независимое развертывание и могут быть объединены в соответствии с требованиями, чтобы достичь хороших результатов. При обучении модели с триллионом параметров данные могут быть зафиксированы на уровне L1 с помощью хеширования, а обработка разбитых данных может быть выполнена с помощью циклических узлов.

3. Безграничное шардирование: теоретически поддерживает требования к хранению данных EB-уровня, что идеально подходит для сценариев обработки массивных объемов данных AI. С помощью динамического механизма повторной залога можно горизонтально масштабировать уровень принятия решений без прерывания обслуживания.

Архитектура сжимает задержку доступа к данным до микросекундного уровня, что позволяет снизить стоимость хранения на 50% и первоначально поддерживать многопараметрические вычисления. При обработке сложных задач, таких как анализ медицинских изображений, система способна автоматически планировать близкие фрагменты для выполнения работы по реальному анализу, а не переносить полный набор данных. Именно эта особенность делает 0G единственным централизованным хранилищем, которое может удовлетворить потребности в обучении ИИ и реальных приложениях.

!

От технологии до экосистемы: рыночная проверка и применение на практике

Сможет ли передовая технология получить признание на рынке и построить процветающую экосистему, в конечном итоге определяет ее успех. Через уверенные практические применения и сотрудничество 0G доказывает свою коммерческую ценность.

В январе этого года ведущий в мире облачный сервис Alibaba Cloud объявил о сотрудничестве с 0G, что значительно продвинет развитие инфраструктуры следующего поколения Web3 и ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Это сотрудничество имеет стратегическое значение, объединяя централизованный стек технологий ИИ от 0G с передовыми вычислительными мощностями Alibaba Cloud, огромной клиентской базой и широким региональным влиянием. Это создаёт путь для традиционных предприятий и разработчиков к масштабному внедрению децентрализованных технологий, что не только представляет собой технологическую интеграцию, но и важный мост между мирами Web2 и Web3.

В частности, сотрудничество между обеими сторонами, Alibaba, будет сосредоточено на нескольких ключевых аспектах. Инфраструктура облака будет интегрирована с децентрализованным AI-хранилищем 0G для поддержки приложений, требующих большого объема данных, таких как масштабное обучение AI и проверяемые вычисления. Обе стороны совместно инициируют мероприятия, такие как рабочие группы, программы наставничества для хакатонов и т.д., чтобы наделить новые поколения разработчиков и инновационных специалистов в Азиатско-Тихоокеанском регионе возможностями для исследования потенциала интеграции технологий AI, облачных вычислений и в блокчейне.

В этом процессе компания Cloudician Technology — профессиональный поставщик услуг инфраструктуры Web3 — также оказала ключевую поддержку, совместно способствуя ускоренной интеграции ИИ и Web3 в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Это событие имеет огромное значение, это не просто обычная технология, оно означает, что архитектура технологий 0G и экосистемное видение получили признание от ведущих облачных провайдеров, после чего обе стороны совместными усилиями работают над созданием открытого, составного и инновационно ориентированного цифрового будущего для разработчиков и предприятий.

Публичные компании готовы активно развивать всестороннее сотрудничество, уверенность основана на технологических прорывах, достигнутых 0G. В недавнее время 0G успешно использовал кластеры для завершения обучения модели с 1070 миллиардами параметров на интернет-соединениях с низкой пропускной способностью. Этот результат считается знаковым достижением в области децентрализованного ИИ. По сравнению с аналогичными исследованиями, проводимыми Google, эффективность была увеличена в 357 раз, и весь рынок ранее был привлечён именно благодаря такой технологической поддержке и бизнес-модели сотрудничества с Alibaba Cloud.

Удивительно, что разнообразие партнеров экосистемы 0G также выделяется высоким качеством обмена, в существующей экосистеме есть не только такие платформы Layer2, как Optimism, но и такие индустрии, как IoTex, глубоко работающие в области Интернета вещей (DePIN). В процессе коммерческой реализации в конкретных сценариях сотрудничество с лидерами отрасли может ускорить продвижение, а сотрудничество с технологическими платформами может укрепить их базовые возможности. Эта модель двойного сотрудничества "лидер отрасли + технологическая платформа" позволяет развертыванию 0G проявить мощный потенциал экологического взрыва.

!

Будущее видение: когда инновации ИИ возвращаются к массам

0G не только реализует инновации на технологическом уровне, но и проявляется в реализации производственных отношений в эпоху ИИ, способствуя тому, чтобы инновации в области ИИ действительно вернулись к широким массам. Разработчики благодаря построению децентрализованной сети действительно получили настоящую техническую автономию, могут свободно инновацировать и не быть «пойманными» платформой. Обычные пользователи с помощью механизма сущностных прав в блокчейне могут преобразовать свои цифровые следы — будь то переписка, данные о здоровье или потребительские привычки — в личные активы, которые можно авторизовать и торговать, каждая внесенная данным вклад может получить справедливое экономическое вознаграждение.

Реализация «обучения ИИ-моделей на потребительских устройствах» является конечной формой этой концепции. Представьте себе, что учитель средней школы на сети 0G может, опираясь на свои многолетние накопленные учебные заметки и данные о классах, сотрудничать с коллегами для обучения персонализированного ИИ-наставника, который действительно понимает потребности местных студентов, полагаясь на последующие профессиональные вычислительные кластеры по доступной цене. Фермер может делиться данными о климате и почве на своем поле, а также о росте сельскохозяйственных культур, чтобы совместно с другими фермерами обучать модель точного сельского хозяйства, подходящую для местных условий, и получать постоянный доход от применения этой модели.

Когда право на создание ИИ перестанет быть патентом немногих технологических элит и станет инструментом, доступным миллиардам обычных людей, отношения между человечеством и ИИ перейдут от получения услуг к активному сотрудничеству и совместному творчеству. В настоящей революции ИИ мы, возможно, обнаружим, что дело не в том, сколько параметров модели было дополнено, а в том, что каждый человек постоянно находит свою уникальную ценность в процессе роста и изменений и делится заслуженной наградой. Вот это действительно будущее, которого стоит ожидать в развитии технологий.