Fusion de l'IA et du Web3 : sujets d'actualité de la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025
Ces dernières années, l'IA et le Web3 sont généralement considérés comme les deux principaux moteurs propulsant l'humanité vers la prochaine période de croissance technologique. Avec ChatGPT apportant une expérience IA révolutionnaire, l'IA sur la chaîne a également discrètement achevé sa transformation de concept en infrastructure, devenant ainsi un nouveau domaine de développement durable très prometteur dans le monde du Web3.
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, la fusion de l'IA et du Web3 est devenue un sujet chaud. Que ce soit dans la salle principale ou dans les salles de sous-commission, les discussions sur la combinaison de l'IA et du Web3 étaient très animées. Cet article explorera en profondeur plusieurs aspects principaux abordés lors de la conférence.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre de lancement d'agent IA
Au cours des six derniers mois, les plateformes de lancement d'AI Agent et les infrastructures d'IA de type cadre ont suscité beaucoup d'attention. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible barrière d'entrée pour posséder et utiliser des agents d'IA, ce qui en fait l'une des principales directions des projets d'IA actuels.
Quelques projets représentatifs incluent :
Système d'exploitation d'intelligence artificielle décentralisé, construisant un Layer 1 exclusif pour l'IA, connectant les ressources de calcul, les données et les modèles, établissant un écosystème de développement d'IA distribué.
Plateforme d'innovation axée sur les agents d'IA décentralisés, dédiée à promouvoir le développement de la technologie multi-agent.
Infrastructure décentralisée, permettant une collaboration homme-machine sécurisée et autonome.
Plateforme d'infrastructure AI décentralisée, prenant en charge le développement et l'exécution distribués d'Agents AI et d'applications.
Un réseau décentralisé composé de plusieurs agents AI, capable d'accomplir de manière autonome les tâches décrites par les utilisateurs.
2. IA décentralisée
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur blockchain. Actuellement, de nombreux projets travaillent sur la puissance de calcul, les données, les modèles, etc., dans l'espoir de briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée, et d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Quelques projets représentatifs incluent :
Plateforme de souveraineté des données utilisateur décentralisée, transformant les données personnelles en actifs financiers.
Plateforme cloud AI à accès ouvert, intégrant des ressources de calcul mondiales, offrant des ressources GPU et des services AI économiques et évolutifs.
Se concentrer sur le réseau de nouvelle génération axé sur l'IA et la blockchain, offrant une infrastructure économique décentralisée.
Plateforme de calcul décentralisée, offrant un accès à la demande aux clusters GPU et CPU.
Plateforme d'infrastructure de cloud computing distribué, spécialement conçue pour les tâches de calcul AI et l'industrie du jeu.
Réseau d'agents intelligents d'IA décentralisés pour l'extraction en temps réel de données sur Internet.
Solutions économiques dédiées à l'IA et au calcul haute performance.
Plateforme blockchain décentralisée de Layer 1 conçue pour l'économie AI.
Une plateforme offrant une protection de la vie privée et des fonctionnalités de calcul sans traçage pour les applications décentralisées.
Plateforme de données AI ouverte et transparente, prenant en charge la collecte et l'annotation de données multimodales.
3. AI vérifiable
Un des défis majeurs du développement de l'IA est le manque de transparence du processus d'entraînement et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats produits par l'IA. Actuellement, de nombreux projets cherchent à réaliser la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA grâce à des technologies telles que ZKP et TEE, afin d'assurer la fiabilité des résultats de l'IA.
Les projets représentatifs incluent :
Plateforme de cloud computing décentralisée, fournissant des services de calcul privé et d'inférence AI fiables pour les applications sur la chaîne.
Moteur de calcul décentralisé, fournissant une IA hors chaîne et des calculs blockchain vérifiables.
Plateforme innovante axée sur la validation des données décentralisées et l'IA de confiance.
II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Comparé à l'infrastructure IA riche, les projets d'utilisation réelle de l'IA qui se démarquent sont encore relativement rares. Certains projets dignes d'attention incluent :
Plateforme d'Agent AI de jeu sur la blockchain, capable de générer du contenu narratif dynamique en temps réel.
Assistant de voyage alimenté par l'IA, capable de personnaliser automatiquement les plans de voyage et d'offrir des services de commande.
Agent AI de commentaire sportif axé sur le domaine du basket-ball.
Plateforme d'agent AI axée sur le domaine financier et de trading.
Trois, transition des projets traditionnels vers l'IA
De nombreux projets Web3 traditionnels commencent également à adopter l'IA, annonçant leurs plans de transition vers l'IA.
Certaines blockchains publiques affirment que l'émergence des agents IA aide à simplifier les processus d'interaction complexes de la blockchain, ce qui pourrait attirer plus d'utilisateurs dans le monde du Web3. Ces blockchains publiques prévoient de soutenir de manière globale le développement de l'IA à partir de l'architecture de base, de l'innovation des comptes, etc.
Certains projets axés sur des services spécifiques commencent également à s'étendre au domaine de l'IA, comme la construction d'une couche de confiance décentralisée, fournissant une preuve en chaîne pour les calculs hors chaîne liés à l'entraînement, au raisonnement et à la prédiction de l'IA.
Quatre, défis et avenir
Malgré des perspectives prometteuses, le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, notamment le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des mots-clés, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais aussi d'énormes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la chaîne, s'attendant à promouvoir ensemble la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à une amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.
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PumpStrategist
· Il y a 22h
Les pigeons commencent à poursuivre l'IA + Web3, cette fois je m'en vais par respect.
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MidnightSeller
· Il y a 22h
J'ai entendu dire que la conférence des pigeons se tenait à Hong Kong.
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NeverPresent
· Il y a 22h
Mordu soufflera aussi le Consensus
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SeasonedInvestor
· Il y a 22h
Nous sommes encore en train de spéculer sur des concepts, n'est-ce pas ?
L'intégration de l'IA et du Web3 au cœur du Consensus de Hong Kong 2025, l'infrastructure AI off-chain suscite un grand intérêt
Fusion de l'IA et du Web3 : sujets d'actualité de la Conférence de Consensus de Hong Kong 2025
Ces dernières années, l'IA et le Web3 sont généralement considérés comme les deux principaux moteurs propulsant l'humanité vers la prochaine période de croissance technologique. Avec ChatGPT apportant une expérience IA révolutionnaire, l'IA sur la chaîne a également discrètement achevé sa transformation de concept en infrastructure, devenant ainsi un nouveau domaine de développement durable très prometteur dans le monde du Web3.
Lors de la récente conférence Consensus de Hong Kong 2025, la fusion de l'IA et du Web3 est devenue un sujet chaud. Que ce soit dans la salle principale ou dans les salles de sous-commission, les discussions sur la combinaison de l'IA et du Web3 étaient très animées. Cet article explorera en profondeur plusieurs aspects principaux abordés lors de la conférence.
I. Infrastructure de l'IA
1. Plateforme et cadre de lancement d'agent IA
Au cours des six derniers mois, les plateformes de lancement d'AI Agent et les infrastructures d'IA de type cadre ont suscité beaucoup d'attention. Ces projets offrent aux développeurs et aux utilisateurs ordinaires une plateforme à faible barrière d'entrée pour posséder et utiliser des agents d'IA, ce qui en fait l'une des principales directions des projets d'IA actuels.
Quelques projets représentatifs incluent :
2. IA décentralisée
L'IA décentralisée est l'objectif ultime de l'IA sur blockchain. Actuellement, de nombreux projets travaillent sur la puissance de calcul, les données, les modèles, etc., dans l'espoir de briser le monopole des grandes entreprises sur les LLM grâce à une approche décentralisée, et d'aider le grand public à obtenir la propriété des données et des modèles.
Quelques projets représentatifs incluent :
3. AI vérifiable
Un des défis majeurs du développement de l'IA est le manque de transparence du processus d'entraînement et l'incapacité à garantir l'exactitude des résultats produits par l'IA. Actuellement, de nombreux projets cherchent à réaliser la vérifiabilité du processus d'entraînement de l'IA grâce à des technologies telles que ZKP et TEE, afin d'assurer la fiabilité des résultats de l'IA.
Les projets représentatifs incluent :
II. Cas d'utilisation de l'IA : potentiel et attentes
Comparé à l'infrastructure IA riche, les projets d'utilisation réelle de l'IA qui se démarquent sont encore relativement rares. Certains projets dignes d'attention incluent :
Trois, transition des projets traditionnels vers l'IA
De nombreux projets Web3 traditionnels commencent également à adopter l'IA, annonçant leurs plans de transition vers l'IA.
Quatre, défis et avenir
Malgré des perspectives prometteuses, le développement de l'IA sur la chaîne fait encore face à de nombreux défis, notamment le manque de fiabilité des modèles, l'ambiguïté des intentions des mots-clés, les limitations de stockage et de matériel, ainsi que des problèmes de sécurité de la vie privée. Ces défis apportent non seulement des problèmes techniques, mais aussi d'énormes opportunités d'innovation.
À long terme, l'industrie est pleine d'espoir pour le développement de l'IA sur la chaîne, s'attendant à promouvoir ensemble la fusion et la prospérité de l'IA et du Web3 grâce à une amélioration des infrastructures, à l'innovation des cas d'utilisation et à la collaboration communautaire.