Web3 dan AI Kedalaman: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Selanjutnya
Web3 sebagai paradigma internet terdesentralisasi yang baru, memiliki kesesuaian alami dengan teknologi kecerdasan buatan. Di bawah arsitektur terpusat tradisional, perkembangan AI menghadapi banyak tantangan, seperti batasan daya komputasi, privasi data, dan masalah lainnya. Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi, melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan cara lainnya, memberikan dorongan baru untuk AI. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberdayakan ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar, menyempurnakan mekanisme anti-kecurangan, dan lainnya. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki makna penting untuk membangun infrastruktur internet generasi baru.
Data yang Didukung: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti dari perkembangan AI. Data berkualitas tinggi adalah dasar bagi model pembelajaran mesin untuk memperoleh pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, yang menentukan akurasi dan keandalan model. Model terpusat tradisional menghadapi masalah biaya pengambilan data yang tinggi, monopoli sumber daya, dan risiko privasi. Web3 menawarkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Pengguna dapat menyediakan sumber daya jaringan secara terdesentralisasi untuk memberikan data berkualitas tinggi yang nyata untuk pelatihan model AI
Menggunakan mekanisme insentif untuk menarik pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan bagi kedua belah pihak yang membutuhkan dan menyediakan data.
Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata masih menghadapi tantangan seperti kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pemrosesan. Data sintetis bisa menjadi pelengkap yang penting di masa depan, dan telah menunjukkan potensi aplikasi di bidang seperti mengemudi otomatis dan transaksi keuangan.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Dengan datangnya era berbasis data, perlindungan privasi semakin menjadi fokus. Teknologi enkripsi homomorfik sepenuhnya (FHE) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu dekripsi untuk mendapatkan hasil yang konsisten dengan perhitungan plaintext. FHE menyediakan perlindungan untuk komputasi privasi AI, memungkinkan GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan tanpa menyentuh data asli.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. Ini melengkapi ZKML, bersama-sama menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Pertumbuhan cepat kompleksitas perhitungan sistem AI menyebabkan lonjakan permintaan untuk daya komputasi. Pada saat yang sama, kurangnya pemanfaatan GPU global dan kekurangan chip memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Jaringan daya komputasi terdesentralisasi muncul untuk mengatasi masalah ini, dengan mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar daya komputasi yang ekonomis dan efisien bagi perusahaan AI.
Jaringan semacam ini menyediakan lingkungan perdagangan kekuatan komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya. Dalam ekosistem Web3, jaringan kekuatan komputasi terdesentralisasi akan berperan penting, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, dan mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Dalam bidang Web3, konsep ini disebut DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan data lokal. Mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
IMO：Penerbitan Model AI Paradigma Baru
IMO(Initial Model Offering)konsep akan men-tokenisasi model AI, memberikan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan model di masa depan. Model ini meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI.
AI Agent: Era baru pengalaman interaksi
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Didukung oleh model bahasa besar, AI Agent tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi untuk memahami preferensi pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi.
Saat ini, penggabungan Web3 dan AI terutama terfokus pada eksplorasi di tingkat infrastruktur, termasuk pengambilan data berkualitas tinggi, perlindungan privasi data, pengelolaan model di blockchain, penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan validasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI diharapkan dapat 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 Bergabung: Kunci untuk Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 dan AI Kedalaman: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Selanjutnya
Web3 sebagai paradigma internet terdesentralisasi yang baru, memiliki kesesuaian alami dengan teknologi kecerdasan buatan. Di bawah arsitektur terpusat tradisional, perkembangan AI menghadapi banyak tantangan, seperti batasan daya komputasi, privasi data, dan masalah lainnya. Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi, melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan cara lainnya, memberikan dorongan baru untuk AI. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberdayakan ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar, menyempurnakan mekanisme anti-kecurangan, dan lainnya. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki makna penting untuk membangun infrastruktur internet generasi baru.
Data yang Didukung: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti dari perkembangan AI. Data berkualitas tinggi adalah dasar bagi model pembelajaran mesin untuk memperoleh pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, yang menentukan akurasi dan keandalan model. Model terpusat tradisional menghadapi masalah biaya pengambilan data yang tinggi, monopoli sumber daya, dan risiko privasi. Web3 menawarkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata masih menghadapi tantangan seperti kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pemrosesan. Data sintetis bisa menjadi pelengkap yang penting di masa depan, dan telah menunjukkan potensi aplikasi di bidang seperti mengemudi otomatis dan transaksi keuangan.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Dengan datangnya era berbasis data, perlindungan privasi semakin menjadi fokus. Teknologi enkripsi homomorfik sepenuhnya (FHE) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu dekripsi untuk mendapatkan hasil yang konsisten dengan perhitungan plaintext. FHE menyediakan perlindungan untuk komputasi privasi AI, memungkinkan GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan tanpa menyentuh data asli.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. Ini melengkapi ZKML, bersama-sama menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Pertumbuhan cepat kompleksitas perhitungan sistem AI menyebabkan lonjakan permintaan untuk daya komputasi. Pada saat yang sama, kurangnya pemanfaatan GPU global dan kekurangan chip memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Jaringan daya komputasi terdesentralisasi muncul untuk mengatasi masalah ini, dengan mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar daya komputasi yang ekonomis dan efisien bagi perusahaan AI.
Jaringan semacam ini menyediakan lingkungan perdagangan kekuatan komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya. Dalam ekosistem Web3, jaringan kekuatan komputasi terdesentralisasi akan berperan penting, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, dan mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Dalam bidang Web3, konsep ini disebut DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan data lokal. Mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
IMO：Penerbitan Model AI Paradigma Baru
IMO(Initial Model Offering)konsep akan men-tokenisasi model AI, memberikan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan model di masa depan. Model ini meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI.
AI Agent: Era baru pengalaman interaksi
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Didukung oleh model bahasa besar, AI Agent tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi untuk memahami preferensi pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi.
Saat ini, penggabungan Web3 dan AI terutama terfokus pada eksplorasi di tingkat infrastruktur, termasuk pengambilan data berkualitas tinggi, perlindungan privasi data, pengelolaan model di blockchain, penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan validasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI diharapkan dapat melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.