Integrasi Web3 dan Kecerdasan Buatan: Membangun Ekosistem Internet Generasi Baru
Web3 sebagai model internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik kesesuaian alami dengan kecerdasan buatan (AI). Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI sangat terbatas, menghadapi tantangan seperti kurangnya daya komputasi, risiko privasi, dan algoritma yang tidak transparan. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat membawa banyak peningkatan bagi Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar, memperbaiki algoritma anti-kecurangan, dan mendorong perkembangan ekosistemnya. Oleh karena itu, eksplorasi penggabungan Web3 dan AI memiliki signifikansi penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah elemen inti yang mendorong perkembangan AI. Model AI perlu mencerna data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan wawasan mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan penggunaan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk bertahan
Sumber data dikuasai oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 memperkenalkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Melalui jaringan terdistribusi, pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengumpulkan data jaringan, setelah dibersihkan dan diubah, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "marking untuk menghasilkan uang", dengan insentif token untuk mendorong pekerja di seluruh dunia berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan untuk kedua belah pihak yang membutuhkan dan menyediakan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Namun, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi masalah seperti kualitas yang tidak konsisten, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi arah penting di jalur data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi Enkripsi Homomorfik Penuh dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dan pengenalan regulasi 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, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi homomorfik ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan pada data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk melaksanakan pelatihan model dan inferensi tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia bisnis.
FHEML mendukung pengolahan data dan model secara terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI. FHEML merupakan pelengkap bagi ZKML, di mana ZKML membuktikan eksekusi pembelajaran mesin yang benar, sedangkan FHEML menekankan pengolahan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda setiap 3 bulan, yang menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar membutuhkan daya komputasi yang besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta faktor rantai pasokan dan geopolitik yang menyebabkan kekurangan chip, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para profesional AI menghadapi dilema: harus membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan efisien secara ekonomi.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang terjangkau bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, dan kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node yang menyumbangkan komputasi. Node akan menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan komputasi di bidang seperti AI.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga platform komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi ini menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, mengurangi hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
AI Perbatasan: Web3 Memberdayakan Komputasi Perbatasan
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik dari Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang penting seperti mobil otomatis.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih akrab - Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi ( DePIN ). Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, 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 di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN terkenal telah mencapai kemajuan signifikan, dengan kapitalisasi pasar yang melebihi sepuluh miliar dolar.
Peluncuran Model Awal: Paradigma Baru untuk Publikasi Model AI
Konsep penerbitan model awal ( IMO) pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang model AI seringkali kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di kemudian hari, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat investor dan pengguna potensial kesulitan untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Dengan menggabungkan standar teknis tertentu, oracle AI, dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain, memastikan keaslian model AI dan 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 masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agen Cerdas: Era Baru Pengalaman Interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan menjalankan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi dengan pengguna untuk memahami preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi AI asli menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengkonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform-platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, membuat peran permainan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. Dengan agen AI yang disesuaikan menggunakan platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, termasuk bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana meng-host model di blockchain, bagaimana meningkatkan pemanfaatan kekuatan komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan bagaimana memvalidasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Dengan penyempurnaan bertahap infrastruktur ini, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan 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.
Web3 dan AI Integrasi: Lima Tren untuk Membangun Ekosistem Internet Generasi Baru
Integrasi Web3 dan Kecerdasan Buatan: Membangun Ekosistem Internet Generasi Baru
Web3 sebagai model internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik kesesuaian alami dengan kecerdasan buatan (AI). Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI sangat terbatas, menghadapi tantangan seperti kurangnya daya komputasi, risiko privasi, dan algoritma yang tidak transparan. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat membawa banyak peningkatan bagi Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar, memperbaiki algoritma anti-kecurangan, dan mendorong perkembangan ekosistemnya. Oleh karena itu, eksplorasi penggabungan Web3 dan AI memiliki signifikansi penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah elemen inti yang mendorong perkembangan AI. Model AI perlu mencerna data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan wawasan mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan penggunaan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 memperkenalkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Namun, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi masalah seperti kualitas yang tidak konsisten, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi arah penting di jalur data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi Enkripsi Homomorfik Penuh dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dan pengenalan regulasi 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, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi homomorfik ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan pada data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk melaksanakan pelatihan model dan inferensi tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia bisnis.
FHEML mendukung pengolahan data dan model secara terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI. FHEML merupakan pelengkap bagi ZKML, di mana ZKML membuktikan eksekusi pembelajaran mesin yang benar, sedangkan FHEML menekankan pengolahan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda setiap 3 bulan, yang menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar membutuhkan daya komputasi yang besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta faktor rantai pasokan dan geopolitik yang menyebabkan kekurangan chip, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para profesional AI menghadapi dilema: harus membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan efisien secara ekonomi.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang terjangkau bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, dan kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node yang menyumbangkan komputasi. Node akan menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan komputasi di bidang seperti AI.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga platform komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi ini menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, mengurangi hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
AI Perbatasan: Web3 Memberdayakan Komputasi Perbatasan
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik dari Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang penting seperti mobil otomatis.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih akrab - Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi ( DePIN ). Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, 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 di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN terkenal telah mencapai kemajuan signifikan, dengan kapitalisasi pasar yang melebihi sepuluh miliar dolar.
Peluncuran Model Awal: Paradigma Baru untuk Publikasi Model AI
Konsep penerbitan model awal ( IMO) pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang model AI seringkali kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di kemudian hari, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat investor dan pengguna potensial kesulitan untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Dengan menggabungkan standar teknis tertentu, oracle AI, dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain, memastikan keaslian model AI dan 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 masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agen Cerdas: Era Baru Pengalaman Interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan menjalankan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi dengan pengguna untuk memahami preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi AI asli menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengkonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform-platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, membuat peran permainan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. Dengan agen AI yang disesuaikan menggunakan platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, termasuk bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana meng-host model di blockchain, bagaimana meningkatkan pemanfaatan kekuatan komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan bagaimana memvalidasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Dengan penyempurnaan bertahap infrastruktur ini, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.