Développement de l'industrie de l'IA et fusion avec les cryptoactifs

L'industrie de l'intelligence artificielle a connu un essor considérable ces dernières années, étant considérée comme une composante importante de la quatrième révolution industrielle. L'émergence des grands modèles linguistiques a considérablement amélioré l'efficacité dans divers secteurs, et le Boston Consulting Group estime que GPT a augmenté l'efficacité du travail aux États-Unis d'environ 20 %. La capacité de généralisation des grands modèles est considérée comme un nouveau paradigme de conception logicielle ; par rapport à la conception de code précis traditionnelle, les logiciels actuels intègrent davantage des cadres de grands modèles généralisés, ce qui permet d'obtenir de meilleures performances et un support de modalités plus large. La technologie d'apprentissage profond a apporté une nouvelle vague de prospérité à l'industrie de l'IA, et cette vague s'est également étendue à l'industrie des Cryptoactifs.

Historique du développement de l'industrie de l'IA

L'industrie de l'IA a commencé dans les années 1950, et le monde académique et l'industrie ont proposé diverses voies techniques pour réaliser l'intelligence artificielle à différentes époques. Actuellement, la méthode principale est celle basée sur l'apprentissage automatique, dont le principe fondamental est de permettre aux machines d'améliorer les performances du système grâce à l'itération sur de grandes quantités de données. L'apprentissage automatique se divise principalement en trois grandes écoles : le connexionnisme, le symbolisme et le comportementalisme, qui imitent respectivement le système nerveux, la pensée et le comportement humains.

Actuellement, le connexionnisme, représenté par les réseaux de neurones, domine également et est connu sous le nom d'apprentissage profond. Les réseaux de neurones ont une couche d'entrée, une couche de sortie et plusieurs couches cachées, et s'adaptent à des tâches générales complexes grâce à l'entraînement avec d'énormes paramètres et données. La technologie d'apprentissage profond a connu plusieurs évolutions, des premiers réseaux de neurones, RNN, CNN, aux modernes Transformers, etc.

Le développement de l'IA a connu trois vagues technologiques :

1. Dans les années 1960, la technologie du symbolisme a déclenché la première vague, résolvant les problèmes de traitement du langage naturel général et de dialogue homme-machine.

2. Dans les années 90, IBM Deep Blue a battu le champion d'échecs, l'IA a connu un second essor.

3. Depuis 2006, l'essor de l'apprentissage profond a déclenché la troisième vague. Les trois géants de l'apprentissage profond ont proposé des concepts connexes, suivis par l'évolution continue des algorithmes tels que RNN, GAN et Transformer.

Au cours des dernières années, plusieurs événements marquants ont eu lieu dans le domaine de l'IA :

• En 2011, IBM Watson a battu des humains dans le jeu de questions-réponses Jeopardy!
• En 2016, AlphaGo a battu le champion du monde de Go, Lee Sedol.
• En 2017, Google a proposé l'algorithme Transformer
• Les modèles de la série GPT ont constamment franchi des étapes entre 2018 et 2020.
• En 2023, ChatGPT a été lancé et s'est rapidement répandu.

Chaîne de l'industrie de l'apprentissage profond

Les grands modèles de langage dominants actuels reposent tous sur des méthodes d'apprentissage profond. Les grands modèles représentés par GPT ont déclenché une nouvelle vague d'engouement pour l'IA, avec de nombreux acteurs entrant dans ce domaine. Nous pouvons analyser la structure de la chaîne de valeur de l'apprentissage profond à partir de dimensions telles que les données et la puissance de calcul.

L'entraînement des grands modèles se divise principalement en trois étapes :

1. Pré-entraînement : nécessite une grande quantité de données et de puissance de calcul, c'est la phase la plus gourmande en ressources.

2. Ajustement : utiliser une petite quantité de données de haute qualité pour améliorer la qualité du modèle.

3. Apprentissage par renforcement : optimiser les sorties du modèle en itérant continuellement grâce aux retours.

Les trois facteurs clés influençant la performance des grands modèles sont le nombre de paramètres, la quantité/qualité des données et la puissance de calcul. Prenons l'exemple de GPT-3, qui possède 175 milliards de paramètres, des données d'entraînement d'environ 570 Go et nécessite un soutien en puissance de calcul énorme.

La chaîne de l'industrie de l'apprentissage profond comprend principalement :

• Matériel GPU : Des fabricants comme Nvidia fournissent des puces GPU haute performance
• Services cloud : AWS, Google Cloud, etc. fournissent un support de puissance de calcul
• Données : divers fournisseurs de données et sociétés d'annotation
• Base de données : base de données vectorielle et autres stockages de données massives
• Équipements périphériques : systèmes de refroidissement et autres équipements de soutien
• Applications : des applications d'IA dans divers secteurs verticaux

Cryptoactifs et l'IA

La technologie de la blockchain et des cryptoactifs peut apporter de nouvelles découvertes de valeur et des mécanismes de reconstruction à la chaîne industrielle de l'IA :

1. L'économie des jetons peut inciter davantage de personnes à participer à toutes les étapes de l'industrie de l'IA, en obtenant des bénéfices qui dépassent les flux de trésorerie.

2. Les registres décentralisés peuvent résoudre les problèmes de confiance des données et des modèles, permettant une collaboration sous protection de la vie privée des données.

3. Un réseau de valeur globalisé peut activer la puissance de calcul inutilisée et réduire les coûts.

4. Les contrats intelligents peuvent réaliser le trading et l'utilisation automatisés des modèles d'IA.

Les principales directions de la combinaison des cryptoactifs et de l'IA comprennent :

• Marché de la puissance de calcul en cloud GPU : des projets comme Render offrent un réseau de puissance de calcul décentralisé.
• Marché des données : EpiK Protocol et autres fournissent des services de données pour l'IA
• ZKML : réalisation de l'entraînement et de l'inférence de modèles sous le chiffrement de la vie privée
• Agent IA : des projets comme Fetch.AI construisent un réseau d'agents intelligents
• Blockchain AI : Réseau blockchain conçu spécifiquement pour l'IA

Bien que l'application actuelle de l'IA + Cryptoactifs soit encore à ses débuts, cette combinaison a le potentiel de transformer la chaîne de valeur de l'IA et de créer de nouvelles valeurs. À l'avenir, avec les avancées technologiques, la fusion des deux domaines sera plus étroite.