ดัชนีแนวโน้มการจ้างงานของสภาที่ปรึกษาสหรัฐในเดือนกรกฎาคม

บริบททางประวัติศาสตร์ของการปฏิวัติ AI การพัฒนาของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อย่างรวดเร็วกำลังนำเราเข้าสู่ยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านต่างๆ เช่น การเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ทำให้การใช้งาน AI มีอยู่ทุกที่ การเปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 ได้จุดประกายอุตสาหกรรม AI และตามมาด้วยการเกิดขึ้นของเครื่องมือ AI ที่เป็นนวัตกรรมหลายอย่าง เช่น การสร้างวิดีโอจากข้อความและสำนักงานอัจฉริยะ การใช้งาน AI อย่างกว้างขวางก็ถูกนำมาพิจารณาเช่นกัน มูลค่าตลาดของอุตสาหกรรม AI แสดงให้เห็นถึงการเติบโตอย่างรวดเร็ว คาดว่าจะถึง 185 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030. ปัจจุบันอุตสาหกรรม AI ถูกครอบงำโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีไม่กี่แห่ง เช่น Nvidia, Microsoft, Google เป็นต้น ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีได้นำมาซึ่งความท้าทาย เช่น การรวมศูนย์ข้อมูลและการแจกจ่ายกำลังคอมพิวเตอร์ที่ไม่เท่าเทียมกัน แนวคิดการกระจายศูนย์ใน Web3 ได้นำเสนอความเป็นไปได้ใหม่ในการแก้ปัญหาเหล่านี้ ซึ่งคาดว่าจะเปลี่ยนโฉมการพัฒนา AI ในขณะที่อุตสาหกรรม AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว มีโครงการ Web3+AI คุณภาพสูงจำนวนหนึ่ง

Bittensorเป็นเครือข่ายการเรียนรู้ของเครื่องที่กระจายอำนาจ ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนในการแก้ไขปัญหาการรวมศูนย์ข้อมูลและการกระจายทรัพยากรที่ไม่เท่าเทียม โครงการมีการให้รางวัลแก่ผู้เข้าร่วมเครือข่ายผ่านกลไกจูงใจ ปัจจุบันมีเครือข่ายย่อย 45 แห่ง แม้อนาคตจะมีแนวโน้มที่ดี แต่ต้องมีการปรับสมดุลระหว่างการขยายตัวและการควบคุมคุณภาพเพื่อให้มั่นใจในความสามารถในการแข่งขัน.

Bittensor เป็นเครือข่ายการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจายอำนาจที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนในการแก้ปัญหาการรวมศูนย์ข้อมูล และส่งเสริมการแบ่งปันและเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI ผ่านกลไกการกระตุ้นที่ยุติธรรม โทเค็น TAO ใช้สำหรับการซื้อทรัพยากรการคอมพิวเตอร์และการบริหารจัดการชุมชน สถาปัตยกรรมเครือข่ายย่อยและกลไกฉันทามติที่สร้างสรรค์ของ Bittensor ช่วยรับประกันความปลอดภัยและประสิทธิภาพของเครือข่าย ในอนาคตเมื่อ AI และ Web3 รวมกัน ศักยภาพในตลาดจะมีขนาดใหญ่ แต่ต้องเผชิญกับความเสี่ยงในการลดลงของผลตอบแทน.

บทความนี้สำรวจการพัฒนาที่รวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และความท้าทายในบริบทของ Web3 โดยเน้นที่ Bittensor ในฐานะโครงการนวัตกรรมเครือข่าย AI การกระจายอำนาจ Bittensor มอบทรัพยากรการคำนวณการเรียนรู้ของเครื่องผ่านกลไกการกระตุ้นที่เป็นธรรมและสถาปัตยกรรมเครือข่ายย่อยที่หลากหลาย ส่งเสริมการปรับปรุงระบบนิเวศ แม้ว่ามุมมองในอนาคตจะสดใส แต่ก็ต้องระวังความเสี่ยงจากโครงการคุณภาพต่ำด้วย.

CESS Network กำลังกลายเป็นเกณฑ์เปรียบเทียบสมรรถนะอย่างรวดเร็ว ในการจัดเก็บ Web3 โดยนำเสนอโครงสร้างพื้นฐานที่การกระจายอำนาจอย่างสมบูรณ์ ซึ่งเกินกว่าความสามารถของ IPFS สำหรับผู้ที่ติดตามการเข้าร่วมแอร์ดรอป การเข้ารหัสเรียนรู้ และโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชน CESS Network ได้นำเสนอการคิดค้นและโอกาส ในฐานะที่เป็นผู้สร้างเนื้อหาของ Gate ฉันอยู่ที่นี่เพื่ออธิบายว่าทำไม CESS Network จึงกำลังตั้งมาตรฐานใหม่สำหรับการจัดเก็บ Web3. ทำไม IPFS ถึงต้องอัปเกรด IPFS ได้สร้างการจัดเก็บไฟล์แบบเพียร์ทูเพียร์ที่ใช้การระบุเนื้อหา โดยใช้ตารางแฮชแบบกระจาย (DHT) อนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนแปลงและการกระจายอำนาจ อย่างไรก็ตาม มันก็มีข้อจำกัด—โหนดต้องออนไลน์เพื่อให้ข้อมูล ซึ่งทำให้เกิดปัญหาการหยุดทำงานและการเข้าถึงข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น แม้จะมีความยืดหยุ่น แต่ IPFS ขาดสิ่งที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน Web3 ระดับองค์กร