Integrasi AI dan Web3: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Namun, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, untuk mendukung pembangunan ekosistem. Menjelajahi kombinasi keduanya sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data yang Didorong: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah pendorong utama perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggungnya
Sumber daya data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan masalah titik sakit dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, untuk pengambilan data jaringan terdesentralisasi, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "label to earn", dengan insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan dan terbuka bagi kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Namun, ada juga masalah dalam mendapatkan data dunia nyata, seperti kualitas yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan aturan seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE (Fully Homomorphic Encryption) memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh lingkungan data asli, memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif tetap aman, dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, memberikan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI. FHEML adalah pelengkap dari ZKML, di mana ZKML membuktikan bahwa pembelajaran mesin dijalankan dengan benar, sementara FHEML menekankan komputasi pada data yang terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini meningkat dua kali lipat setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang. Tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta faktor rantai pasokan dan geopolitik yang menyebabkan kekurangan chip, semakin memperparah masalah pasokan daya komputasi.
Sebuah jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang mudah diakses secara ekonomi bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, dan kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi. Penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi masalah batasan daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi desentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi desentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang batas aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi desentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong pengembangan dan aplikasi teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang penting seperti mobil otonom. Di bidang Web3, kita menyebutnya DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN melalui pemrosesan data secara lokal, meningkatkan perlindungan privasi pengguna, dan mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi Token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat dalam ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik tersebut telah melebihi 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI Model Memperkenalkan Paradigma Baru
Konsep IMO diusulkan pertama kali oleh suatu protokol, yang memtokenisasi model AI. Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan selanjutnya, transparansi kinerja dan efektivitas model yang kurang, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan dari model di masa mendatang. Protokol tertentu menggunakan standar ERC khusus, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, tetapi dengan meningkatnya penerimaan pasar dan diperluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk ditunggu.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, menjadikan peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk direalisasikan. Dengan menggunakan platform ini untuk menyesuaikan AI Agent, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti video chatting, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Saat ini, integrasi Web3 dan AI lebih banyak mengeksplorasi lapisan infrastruktur dasar, seperti memperoleh data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, mengelola model secara on-chain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, serta memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Seiring perbaikan bertahap infrastruktur ini, integrasi Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
AI dan Web3 mengintegrasikan: eksplorasi kunci untuk membangun infrastruktur internet generasi baru
Integrasi AI dan Web3: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Namun, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, untuk mendukung pembangunan ekosistem. Menjelajahi kombinasi keduanya sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data yang Didorong: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah pendorong utama perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:
Web3 dapat menyelesaikan masalah titik sakit dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Namun, ada juga masalah dalam mendapatkan data dunia nyata, seperti kualitas yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan aturan seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE (Fully Homomorphic Encryption) memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh lingkungan data asli, memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif tetap aman, dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, memberikan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI. FHEML adalah pelengkap dari ZKML, di mana ZKML membuktikan bahwa pembelajaran mesin dijalankan dengan benar, sementara FHEML menekankan komputasi pada data yang terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini meningkat dua kali lipat setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang. Tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta faktor rantai pasokan dan geopolitik yang menyebabkan kekurangan chip, semakin memperparah masalah pasokan daya komputasi.
Sebuah jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang mudah diakses secara ekonomi bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, dan kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi. Penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi masalah batasan daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi desentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi desentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang batas aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi desentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong pengembangan dan aplikasi teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang penting seperti mobil otonom. Di bidang Web3, kita menyebutnya DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN melalui pemrosesan data secara lokal, meningkatkan perlindungan privasi pengguna, dan mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi Token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat dalam ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik tersebut telah melebihi 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI Model Memperkenalkan Paradigma Baru
Konsep IMO diusulkan pertama kali oleh suatu protokol, yang memtokenisasi model AI. Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan selanjutnya, transparansi kinerja dan efektivitas model yang kurang, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan dari model di masa mendatang. Protokol tertentu menggunakan standar ERC khusus, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, tetapi dengan meningkatnya penerimaan pasar dan diperluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk ditunggu.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, menjadikan peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk direalisasikan. Dengan menggunakan platform ini untuk menyesuaikan AI Agent, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti video chatting, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Saat ini, integrasi Web3 dan AI lebih banyak mengeksplorasi lapisan infrastruktur dasar, seperti memperoleh data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, mengelola model secara on-chain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, serta memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Seiring perbaikan bertahap infrastruktur ini, integrasi Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.