Perpaduan AI dan Web3: Dari Infrastruktur ke Aplikasi Nyata

AI dan Web3 sebagai bidang teknologi yang sangat diperhatikan dalam beberapa tahun terakhir, sedang bersama-sama mendorong umat manusia memasuki periode pertumbuhan teknologi yang baru. Dengan pengalaman AI revolusioner yang dibawa oleh ChatGPT, AI di atas rantai juga dengan cepat berkembang dari konsep menjadi infrastruktur, menjadi salah satu jalur keberlanjutan yang paling menjanjikan di bidang Web3.

Pada konferensi Konsensus Hong Kong 2025 yang baru saja berakhir, penggabungan AI dan Web3 menjadi topik hangat, yang menjadi bagian dari diskusi di ruang utama dan ruang sub. Artikel ini akan membahas kemajuan terbaru di bidang ini.

I. Infrastruktur AI

1. Platform dan kerangka AI Agent

Dalam setengah tahun terakhir, pembangunan infrastruktur platform peluncuran dan kerangka kerja untuk AI Agent sangat aktif. Proyek-proyek ini menyediakan platform untuk pengembang dan pengguna biasa untuk menggunakan AI Agent dengan hambatan yang rendah, dan merupakan salah satu arah utama proyek AI saat ini.

• Sebuah sistem operasi kecerdasan buatan terdesentralisasi membangun Layer 1 yang khusus untuk AI, menghubungkan sumber daya komputasi, data, dan model, menciptakan ekosistem pengembangan AI terdistribusi.

• Sebuah platform inovatif yang fokus pada Agen AI terdesentralisasi yang berdedikasi untuk mendorong pengembangan teknologi multi-agen, mendukung penciptaan, pengelolaan, dan koordinasi jaringan Agen AI.

• Sebuah tumpukan infrastruktur desentralisasi bertujuan untuk mewujudkan kolaborasi manusia dan mesin yang aman dan mandiri, pengguna dapat membuat agen AI cerdas yang dapat bertindak secara mandiri.

• Sebuah platform infrastruktur AI terdesentralisasi yang mendukung pengembangan dan operasi terdistribusi dari AI Agent dan aplikasi, mengintegrasikan penyimpanan terdistribusi, komputasi, dan verifikasi data melalui teknologi blockchain.

• Jaringan multi-AI Agent yang terdesentralisasi memungkinkan pengguna untuk menyelesaikan tugas hanya dengan mendeskripsikan kebutuhan, memanfaatkan kecerdasan kolektif dari AI Agent untuk meningkatkan efisiensi.

2. Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi

AI terdesentralisasi adalah tujuan akhir dari AI berbasis blockchain. Saat ini, banyak proyek yang terus berusaha di bidang daya komputasi, data, model, dll, berharap dapat memecahkan monopoli perusahaan besar terhadap LLM melalui cara terdesentralisasi, dan membantu masyarakat mendapatkan kepemilikan atas data dan model.

• Sebuah platform berkomitmen untuk membangun platform kedaulatan data pengguna yang terdesentralisasi, mengubah data pribadi menjadi aset keuangan.

• Platform cloud AI akses terbuka yang mengintegrasikan sumber daya komputasi global, menyediakan sumber daya GPU dan layanan AI yang terjangkau dan dapat diskalakan untuk pengguna.

• Sebuah jaringan yang fokus pada AI dan blockchain menyediakan infrastruktur ekonomi terdesentralisasi, mendukung pengembang untuk mengakses data berkualitas tinggi, menyempurnakan model bahasa khusus, dan menerapkannya sebagai layanan berbayar.

• Sebuah platform komputasi terdesentralisasi yang menyediakan akses berdasarkan permintaan ke kluster GPU dan CPU, menghilangkan kebutuhan pengguna akan perangkat keras yang mahal.

• Sebuah platform infrastruktur komputasi awan terdistribusi menyediakan sumber daya GPU berkinerja tinggi untuk tugas komputasi AI dan industri game.

• Jaringan AI otonom terdesentralisasi memanfaatkan perangkat pengguna untuk penambangan data secara real-time, pemilik perangkat dapat memperoleh imbalan token.

• Sebuah platform berkomitmen untuk menciptakan kategori aset dan sistem ekonomi baru melalui finansialisasi dan tokenisasi sumber daya GPU.

• Sebuah platform blockchain Layer 1 terdesentralisasi yang dirancang untuk ekonomi AI membuka akses dan penghargaan yang adil terhadap aset AI melalui mekanisme konsensus yang inovatif.

• Sebuah platform menyediakan lapisan perantara untuk perlindungan privasi dan fungsi komputasi tanpa pelacakan bagi aplikasi terdesentralisasi.

• Sebuah platform data AI yang terbuka dan transparan mendukung pengumpulan dan penandaan data multimodal, menggunakan mekanisme konsensus yang adil dan transparan.

3. AI yang dapat diverifikasi

Salah satu tantangan penting dalam pengembangan AI adalah ketidaktransparanan proses pelatihan dan jaminan akurasi hasil keluaran. Saat ini, ada beberapa proyek yang menggunakan teknologi ZKP, TEE, dan lain-lain untuk mencapai verifikasi proses pelatihan AI, yang memastikan keandalan hasil keluaran AI.

• Sebuah platform komputasi awan terdesentralisasi menyediakan layanan komputasi privasi dan inferensi AI yang dapat dipercaya untuk aplikasi on-chain, menggunakan teknologi TEE untuk memastikan keamanan data dan verifikasi komputasi.

• Sebuah mesin komputasi terdesentralisasi yang menyediakan AI dan komputasi blockchain yang dapat diverifikasi di luar rantai, menggabungkan bukti tanpa pengetahuan untuk meningkatkan privasi dan efisiensi.

• Sebuah platform yang fokus pada verifikasi data terdesentralisasi dan AI yang dapat dipercaya membantu memverifikasi sumber data, memastikan keaslian dan integritas data pelatihan, serta mendukung audit dan verifikasi proses pengambilan keputusan AI.

Dua, Kasus AI: Potensi dan Harapan

Dibandingkan dengan infrastruktur AI yang kaya, proyek-proyek kasus penggunaan AI yang menonjol masih relatif sedikit. Selain robot Twitter yang terkenal, ada beberapa aplikasi AI Agent yang sedang menjelajahi lebih banyak kemungkinan:

• Sebuah platform permainan menggunakan mesin AI untuk menghasilkan konten naratif dinamis secara real-time, berinteraksi dengan pemain, mendorong perkembangan cerita, dan mendukung pembuatan serta interaksi AI-NFT.

• Asisten perjalanan yang didorong oleh AI dapat membantu pengguna secara otomatis menyesuaikan rencana perjalanan melalui obrolan, menyediakan layanan pemesanan hotel dan perbandingan harga.

• Sebuah AI Agent komentar olahraga dapat memberikan analisis waktu nyata dan wawasan prediktif untuk pertandingan basket.

• Sebuah platform AI Agent yang fokus pada bidang keuangan dan perdagangan bertujuan untuk menciptakan dana lindung nilai multi-strategi terdesentralisasi yang dijalankan secara mandiri oleh AI Agent.

Tiga, Transformasi Proyek Tradisional ke AI

Dengan arus utama, banyak proyek Web3 tradisional juga mulai merangkul AI, mengumumkan rencana peralihan AI mereka masing-masing.

Beberapa blockchain publik aktif berpartisipasi dalam konferensi terkait AI, menunjukkan bahwa AI Agent memiliki peran penting dalam menyederhanakan proses interaksi blockchain yang kompleks, dan dapat menarik lebih banyak pengguna ke dunia Web3. Blockchain tersebut secara bergantian menyatakan tujuan pengembangan yang dipimpin oleh AI, dan akan mendukung pengembangan AI secara menyeluruh dari aspek infrastruktur dasar, inovasi akun, dan lainnya.

Sebuah proyek yang fokus pada layanan Restaking menyatakan sedang membangun lapisan kepercayaan terdesentralisasi, menyediakan layanan cloud yang dapat diverifikasi, memberikan bukti on-chain untuk pelatihan dan inferensi AI, prediksi, dan komputasi off-chain lainnya, mendukung perkembangan Agen AI yang dapat diverifikasi.

Empat, Tantangan dan Masa Depan

Meskipun prospek integrasi AI dan Web3 cerah, pengembangan saat ini masih menghadapi banyak tantangan, termasuk kurangnya keandalan model, ketidakjelasan niat kata kunci, keterbatasan penyimpanan dan perangkat keras, serta masalah keamanan privasi. Tantangan ini tidak hanya membawa masalah teknis, tetapi juga melahirkan peluang inovasi yang besar.

Dalam jangka panjang, industri memiliki harapan besar untuk perkembangan AI di blockchain, dengan harapan dapat mendorong integrasi dan kemakmuran AI dan Web3 melalui penyempurnaan infrastruktur, inovasi penggunaan kasus, dan kolaborasi komunitas.