7 najlepszych zdecentralizowanych platform AI, które warto obserwować
W skrócie
W tym artykule przedstawiamy 7 najlepszych zdecentralizowanych platform AI, które wyrównują szanse.
Innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) odnotowały ogromny wzrost od czasu debiutu ChatGPT w listopadzie 2022 r. Jednak pomimo upowszechnienia się sztucznej inteligencji, nadal istnieją pewne istotne wąskie gardła, które spowalniają jej rozwój i wdrażanie – jednym z największych wyzwań stojących przed tą rodzącą się branżą jest jakość i kontrola danych.
Zgodnie z jednym z oszacowanie Według Epoch AI, całkowity efektywny zasób publicznych danych tekstowych generowanych przez ludzi wynosi około 300 bilionów tokenów; zasób ten zostanie prawdopodobnie w pełni wykorzystany przez modele językowe do szkolenia między 2026 a 2032 rokiem. Ten zbliżający się niedobór danych, w połączeniu z obawami o przejrzystość i koszty, wynika głównie z centralizacji większości procesów przetwarzania danych AI.
Z drugiej strony, zdecentralizowane infrastruktury okazują się cenne w rozwiązywaniu niektórych z tych problemów. W tym artykule przedstawiamy 7 najlepszych zdecentralizowanych platform AI, które wyrównują szanse. Te rozwijające się platformy dają twórcom AI i przedsiębiorstwom możliwość pozyskiwania weryfikowalnych, opartych na społeczności zestawów danych bez polegania na scentralizowanych pośrednikach.
OORT: Kompletna chmura danych dla zdecentralizowanej sztucznej inteligencji
OORT to kompleksowe, zdecentralizowane rozwiązanie z zakresu sztucznej inteligencji (AI) zaprojektowane tak, aby umożliwić przedsiębiorstwom i osobom prywatnym zbieranie, przetwarzanie i monetyzację danych AI.
Tym, co wyróżnia tę chmurę danych AI w porównaniu z jej scentralizowanymi odpowiednikami, jest globalne podejście oparte na społeczności. Zamiast polegać na nieprzejrzystych procesach gromadzenia danych, OORT wprowadza zdecentralizowaną, wielokanałową platformę gromadzenia danych o nazwie OORT DataHub. Platforma ta wykorzystuje wkład globalnej społeczności, aby dostarczać zróżnicowane, wysokiej jakości i weryfikowalne zbiory danych, eliminując istniejące niedociągnięcia w zakresie jakości i kontroli danych AI.
Rozwiązanie OORT DataHub jest obsługiwane przez zdecentralizowaną sieć OORT Edge, która umożliwia przechowywanie i przetwarzanie zebranych danych. Odbywa się to za pośrednictwem urządzenia sprzętowego węzła brzegowego – Deimos.
Dzięki temu użytkownicy ekosystemu OORT mają możliwość zdobywania nagród podlegających monetyzacji poprzez: przyczyniając w kierunku DataHub lub stania się częścią sieci brzegowej poprzez Hosting węzeł za pośrednictwem urządzenia Deimos. Obecnie w tym zdecentralizowanym ekosystemie AI jest ponad 330 000 dostawców danych, ponad 83 000 węzłów i ponad 10 000 użytkowników dziennie.
Bittensor: zdecentralizowana sieć wywiadowcza
Bittensor jest kolejną interesującą zdecentralizowaną platformą AI; w swojej istocie ten ekosystem bazujący na technologii blockchain obsługuje łańcuchową produkcję cyfrowych towarów, w tym wnioskowanie AI, szkolenie i powiązaną infrastrukturę.
Jak to działa? Bittensor wykorzystuje koncepcję podsieci, aby wprowadzić społeczności, które produkują te cyfrowe dobra po konkurencyjnych cenach. Opiera się to na modelu motywacyjnym, w którym najlepsi górnicy (współtwórcy) są nagradzani za wykonanie określonego zadania. Niektóre zadania w podsieci AI mogą obejmować usługi takie jak szkolenie, predykcja czy wyspecjalizowane wnioskowanie.
Sieć Bittensor obejmuje również walidatorów, których rolą jest weryfikacja pracy wykonywanej przez górników. Dzięki temu, poprzez model motywacyjny Bittensor, nagradzane są wyłącznie wysokiej jakości usługi – ekosystem emituje w tym celu 7200 tokenów TAO dziennie. Alokacje w podsieciach dzielą się na trzy kategorie: twórcy podsieci (18%), walidatorzy (41%) i górnicy (41%).
Zdecentralizowane podsieci Bittensor stanowią odejście od scentralizowanego procesu szkolenia sztucznej inteligencji, w którym monopol na zbieranie danych i inne usługi związane ze sztuczną inteligencją mają wielkie firmy technologiczne.
Ocean Protocol: Rynek danych gotowych na sztuczną inteligencję
Protokół Oceaniczny jest jednym z uznanych graczy w tej rozwijającej się dziedzinie innowacji. Platforma, zbudowana jako zdecentralizowany protokół, wspiera dwa główne komponenty niezbędne do rozwoju sztucznej inteligencji – dane i obliczenia.
Stos technologiczny składa się z trzech głównych części: Datatokenów, węzłów Ocean Nodes oraz Compute-to-Data. Dzięki Datatokenom użytkownicy Ocean Protocol mogą tokenizować swoje prywatne dane i udostępniać je do trenowania modeli, zachowując jednocześnie swoją prywatność. Podejście to, zwane „token-gating”, pozwala właścicielom danych publikować usługi danych na platformie Ocean Protocol za pośrednictwem zdecentralizowanego modelu kontroli dostępu.
Węzły Ocean Nodes umożliwiają monetyzację niewykorzystanych zasobów obliczeniowych. Właściciele urządzeń na całym świecie mogą przeznaczyć niewykorzystaną moc obliczeniową na wsparcie Ocean Network w zamian za nagrody w ekosystemie.
Technologia Compute-to-Data jest znakiem rozpoznawczym tego ekosystemu; pozwala ona konsumentom (trenerom modeli) kupować zestawy danych, na których mogą uruchamiać swoje modele bez ujawniania prywatności dostawcy. To właśnie daje Ocean Protocol przewagę jako zdecentralizowany „rynek danych gotowych na sztuczną inteligencję”.
SingularityNET: pionier zdecentralizowanych usług AI
SingularityNET jest pionierem w dziedzinie zdecentralizowanej sztucznej inteligencji (AI); projekt został uruchomiony w 2017 roku, w ciągu minuty pozyskując 36 milionów dolarów z ICO. Od tego czasu ewoluował, stając się renomowaną platformą opartą na blockchainie, gdzie użytkownicy mogą tworzyć, udostępniać i monetyzować usługi AI.
W przeciwieństwie do swoich odpowiedników, które koncentrują się na zbiorach danych i surowych obliczeniach, SingularityNET specjalizuje się w usługach AI, takich jak API, modele i agenci, które programiści mogą monetyzować lub kupować, aby wspierać swoje inicjatywy rozwojowe. Jest to możliwe dzięki natywnemu tokenowi platformy $AGIX, który umożliwia uczestnikom płacenie za usługi AI.
Model infrastruktury SingularityNET kładzie również duży nacisk na interoperacyjność, umożliwiając różnym usługom wzajemne wywoływanie się. Tworzy to ekosystem wspierający sztuczną inteligencję, w którym niezależni współpracownicy mogą tworzyć złożone potoki.
Kolejną wyróżniającą się cechą tego konkretnego projektu jest wizja założyciela, dr. Bena Goertzela, która zakłada rozwój Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AGI) – epoki, w której SI będzie w stanie wykonywać dowolne zadania wykonywane przez ludzi i potencjalnie przewyższyć ludzką inteligencję w wielu dziedzinach.
Fetch.ai: Zdecentralizowani agenci i gospodarka danymi
Fetch.ai to kolejna nowatorska innowacja, która działa w ramach nadchodzącej gospodarki agentów, opartej na sztucznej inteligencji (AI). Projekt ten został zaprojektowany jako platforma wieloagentowa, umożliwiająca autonomicznym agentom oprogramowania interakcję, negocjowanie i transakcję danych w imieniu użytkowników, organizacji lub urządzeń, wykorzystując jednocześnie technologię blockchain do zabezpieczenia kanałów komunikacji.
Jednym z głównych komponentów tego ekosystemu jest platforma agentów (AEA). Odpowiada ona za takie funkcje, jak gromadzenie i analiza danych, interakcja z innymi agentami lub źródłami danych, podejmowanie decyzji, dokonywanie transakcji oraz udział w uczeniu maszynowym lub optymalizacji zadań. Można ją postrzegać jako cyfrowe bliźniaki działające w imieniu użytkowników.
Czym się wyróżnia Fetch.ai Umożliwia ona dynamiczny przepływ danych w czasie rzeczywistym między autonomicznymi agentami. Stanowi to postęp w stosunku do tradycyjnych systemów sztucznej inteligencji (AI), które są nie tylko scentralizowane, ale i statyczne. Na przykład, system zarządzania ruchem w ruchliwym mieście może wykorzystywać agentów AI do zakupu danych o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym z czujników miejskich, dzięki modelowi ekonomicznemu opartemu na agentach.
Gensyn: Zdecentralizowane obliczenia do szkolenia sztucznej inteligencji
Według niedawnego raport Według szacunków McKinsey’a centra danych na całym świecie będą potrzebowały około 6.7 biliona dolarów, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową. Gensyn radzi sobie z tym rosnącym ryzykiem kosztów za pomocą zdecentralizowanego protokołu, który koncentruje się na obliczeniach uczenia maszynowego.
W swojej istocie Gensyn umożliwia agregację światowych zasobów obliczeniowych w jedną sieć. Jest to możliwe dzięki zdecentralizowanej strukturze, która umożliwia każdemu dysponującemu niewykorzystanymi zasobami obliczeniowymi przydzielenie ich do sieci, wspierając innowatorów w dziedzinie sztucznej inteligencji globalną dostępnością zasobów obliczeniowych, które mogą wynajmować w celu skalowania szkolenia dużych modeli.
Ekosystem Gensyn składa się z czterech fundamentalnych komponentów: spójnego działania uczenia maszynowego (ML), weryfikacji bez zaufania (Verification Untrustless), komunikacji peer-to-peer oraz zdecentralizowanej koordynacji. Wszystkie te aspekty współdziałają, umożliwiając zdecentralizowane, weryfikowalne uczenie maszynowe w skali globalnej.
Warto również wspomnieć, że projekt ten jest wciąż na wczesnym etapie, a sieć testowa jest już dostępna. Zawiera ona trzy aplikacje, które użytkownicy mogą wypróbować: RL Swarm, BlockAssist i Judge.
Grass: Zdecentralizowana sieć crowdsourcingu danych
Często zdarza się, że płacąc za usługi internetowe, nie wykorzystujemy całej przyznanej przepustowości. Grass, dawniej Grassdata, wprowadziła innowacyjną koncepcję, dzięki której użytkownicy Internetu na całym świecie mogą wykorzystać niewykorzystaną przepustowość.
Projekt ożywia tę narrację dzięki rozproszonemu modelowi, który pozwala każdemu wnieść swój wkład i zdobywać nagrody poprzez proste kroki, przekształcając niewykorzystaną przepustowość w cenny zasób do szkolenia sztucznej inteligencji. Mówiąc prościej, Grass działa jako zdecentralizowana sieć fizyczna (DepIN) zapewniająca dostęp do danych internetowych, dzięki czemu użytkownicy mogą uruchamiać węzły ze swoich codziennych urządzeń, stanowiące źródła danych dla sztucznej inteligencji i inteligencji internetowej.
To bezpozwoleniowe i rozproszone podejście to przełom nie tylko w szkoleniu modeli sztucznej inteligencji, ale także w wykorzystywaniu codziennych zasobów cyfrowych. Użytkownicy mogą pełnić rolę dostawców danych, zasilając otwartą sieć zdolną konkurować ze scentralizowanymi robotami indeksującymi i agregatorami danych, które są obecnie kontrolowane przez garstkę dużych firm technologicznych.
Podsumowanie
Jak wspomniano we wstępie, ewolucja i wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) nie obyły się bez unikalnego zestawu wyzwań. Należą do nich kontrola danych, jakość i rosnące koszty obliczeniowe. Jednakże, jak pokazują przykłady z tego zestawienia, nastąpił znaczny postęp w dziedzinie zdecentralizowanych innowacji w dziedzinie AI. Projekty te dają przedsmak tego, co zdecentralizowane architektury mają do zaoferowania AI i odwrotnie; jest to korzystne zarówno dla innowacji w dziedzinie blockchain, jak i AI.
Tabela porównawcza zdecentralizowanych platform AI
| Projekt | Główny cel | Co się wyróżnia |
| OORT | Zdecentralizowana chmura danych AI umożliwiająca użytkownikom zbieranie, przetwarzanie i monetyzację danych | Oparta na społeczności platforma DataHub i sieć brzegowa (Deimos) z ponad 330 tys. współautorów i weryfikowalnymi zestawami danych |
| Bittensor | Sieć blockchain do zdecentralizowanego szkolenia i wnioskowania AI | Zmotywowane podsieci nagradzające wysokiej jakości wyniki sztucznej inteligencji codziennymi emisjami TAO |
| Protokół Oceaniczny | Rynek danych i obliczeń gotowych na sztuczną inteligencję | Model prywatności Compute-to-Data umożliwiający bezpieczne udostępnianie danych bez ujawniania surowych zestawów danych |
| SingularityNET | Rynek usług i interfejsów API AI | Monetyzacja interoperacyjnych agentów AI; pionierska wizja dla ogólnej sztucznej inteligencji (AGI) |
| Fetch.ai | Wieloagentowa gospodarka AI dla autonomicznej wymiany danych | Negocjacje danych w czasie rzeczywistym za pośrednictwem autonomicznych agentów (AEA) |
| Gensyn | Zdecentralizowana sieć obliczeniowa do uczenia maszynowego | Bezpieczna weryfikacja i agregacja globalnych zasobów obliczeniowych do szkoleń AI |
| Grass | Zdecentralizowana sieć crowdsourcingu przepustowości i danych | Konwertuje niewykorzystaną przepustowość łącza internetowego na zasoby danych do szkolenia sztucznej inteligencji |
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest zdecentralizowana sztuczna inteligencja?
Zdecentralizowana sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do systemów sztucznej inteligencji zbudowanych na rozproszonych ekosystemach, takich jak blockchain czy infrastruktura peer-to-peer. Globalne społeczności przejmują rolę uczenia danych, obliczeń i modeli, w przeciwieństwie do scentralizowanego środowiska, w którym wszystkie te funkcje kontrolują wielkie korporacje.
Czym różni się zdecentralizowana sztuczna inteligencja od tradycyjnych platform AI?
W przeciwieństwie do swoich tradycyjnych odpowiedników, które opierają się na scentralizowanych centrach danych i nieprzejrzystych technikach gromadzenia danych, zdecentralizowana sztuczna inteligencja dystrybuuje źródła danych, moc obliczeniową i szkolenia modeli do zróżnicowanych uczestników ekosystemu. To poprawia przejrzystość, bezpieczeństwo i inkluzywność.
Dlaczego kontrola jakości danych jest ważna dla rozwoju sztucznej inteligencji?
Jakość danych ma bezpośredni wpływ na dokładność i rzetelność modeli AI. W związku z tym, źródła danych AI muszą być weryfikowalne, pozyskiwane w sposób etyczny i udostępniane w bezpieczny sposób.
Jak uczestnicy zarabiają w zdecentralizowanych ekosystemach AI?
Istnieje kilka sposobów na zarabianie w tych ekosystemach, w tym poprzez wkład cennych zasobów, takich jak dane i moc obliczeniowa. Większość platform DeAI oferuje mechanizmy motywacyjne, dzięki którym użytkownicy mogą otrzymywać nagrody podlegające monetyzacji.
Które zdecentralizowane projekty AI są obecnie liderami w tej dziedzinie?
Do najważniejszych graczy na rynku należą OORT (chmura danych), Bittensor (sieć wywiadowcza AI), Ocean Protocol (rynek danych gotowy na AI), SingularityNET (centrum usług AI), Fetch.ai (ekonomia agentów), Gensyn (zdecentralizowane przetwarzanie) i Grass (sieć crowdsourcingu danych).
Zastrzeżenie
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Gregory, pochodzący z Polski cyfrowy nomad, jest nie tylko analitykiem finansowym, ale także cennym współpracownikiem różnych magazynów internetowych. Dzięki bogatemu doświadczeniu w branży finansowej jego spostrzeżenia i wiedza fachowa zapewniły mu uznanie w licznych publikacjach. Efektywnie wykorzystując swój wolny czas, Gregory obecnie poświęca się pisaniu książki o kryptowalutach i blockchainie.
Więcej artykułów
Gregory, pochodzący z Polski cyfrowy nomad, jest nie tylko analitykiem finansowym, ale także cennym współpracownikiem różnych magazynów internetowych. Dzięki bogatemu doświadczeniu w branży finansowej jego spostrzeżenia i wiedza fachowa zapewniły mu uznanie w licznych publikacjach. Efektywnie wykorzystując swój wolny czas, Gregory obecnie poświęca się pisaniu książki o kryptowalutach i blockchainie.
