Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi pengembangan 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 lain-lain, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, data tidak hanya memberikan dasar pelatihan untuk model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama sebagai berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggungnya
Sumber data didominasi oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengumpulkan data jaringan, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "penandaan langsung menghasilkan uang", melalui insentif token untuk memotivasi pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global.
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, pengambilan data dunia nyata juga menghadapi masalah seperti kualitas yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai tambahan yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti kendaraan otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis 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, dan regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE (enkripsi homomorfik penuh) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, dan hasilnya konsisten dengan perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan daya komputasi GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia bisnis.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman, dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Sistem AI saat ini mengalami peningkatan kompleksitas perhitungan yang berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan permintaan daya komputasi melonjak jauh melampaui pasokan sumber daya yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal memerlukan waktu setara dengan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model 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, faktor rantai pasokan dan geopolitis yang menyebabkan kekurangan chip, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Praktisi AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node penambang, penambang melaksanakan dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi kendala komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, ini akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, dan mendorong perkembangan serta penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sambil melindungi privasi pengguna. Ini telah diterapkan dalam bidang kunci seperti mobil otonom. Dalam Web3, kita lebih akrab dengan konsep DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan lokal data, mengurangi risiko kebocoran. 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 salah satu blockchain terkenal, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI model merilis paradigma baru
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam model tradisional, pengembang sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di masa mendatang, terutama setelah model tersebut diintegrasikan ke dalam produk lain. Kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, sehingga investor dan pengguna potensial sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.
IMO menyediakan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan dari model di masa depan. Protokol tertentu menggunakan standar teknologi tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan bahwa pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada pada tahap percobaan awal, tetapi dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk diharapkan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, mereka tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Sebagai asisten virtual, Agen AI belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, menyediakan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, mereka 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 robot, penampilan, suara, dan menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan 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 personalisasi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara sebesar 99%, hanya memerlukan 1 menit untuk melakukan kloning. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Web3 dan AI saat ini lebih banyak menjelajahi lapisan infrastruktur, termasuk mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, mengelola model di blockchain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan memverifikasi model bahasa besar serta isu-isu kunci lainnya. Dengan infrastruktur ini secara bertahap disempurnakan, integrasi antara 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 bergabung untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya
Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi pengembangan 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 lain-lain, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, data tidak hanya memberikan dasar pelatihan untuk model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama sebagai berikut:
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Namun, pengambilan data dunia nyata juga menghadapi masalah seperti kualitas yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai tambahan yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti kendaraan otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis 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, dan regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE (enkripsi homomorfik penuh) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, dan hasilnya konsisten dengan perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan daya komputasi GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia bisnis.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman, dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Sistem AI saat ini mengalami peningkatan kompleksitas perhitungan yang berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan permintaan daya komputasi melonjak jauh melampaui pasokan sumber daya yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal memerlukan waktu setara dengan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model 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, faktor rantai pasokan dan geopolitis yang menyebabkan kekurangan chip, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Praktisi AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node penambang, penambang melaksanakan dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi kendala komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, ini akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, dan mendorong perkembangan serta penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sambil melindungi privasi pengguna. Ini telah diterapkan dalam bidang kunci seperti mobil otonom. Dalam Web3, kita lebih akrab dengan konsep DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan lokal data, mengurangi risiko kebocoran. 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 salah satu blockchain terkenal, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI model merilis paradigma baru
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam model tradisional, pengembang sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di masa mendatang, terutama setelah model tersebut diintegrasikan ke dalam produk lain. Kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, sehingga investor dan pengguna potensial sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.
IMO menyediakan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan dari model di masa depan. Protokol tertentu menggunakan standar teknologi tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan bahwa pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada pada tahap percobaan awal, tetapi dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk diharapkan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, mereka tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Sebagai asisten virtual, Agen AI belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, menyediakan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, mereka 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 robot, penampilan, suara, dan menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan 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 personalisasi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara sebesar 99%, hanya memerlukan 1 menit untuk melakukan kloning. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Web3 dan AI saat ini lebih banyak menjelajahi lapisan infrastruktur, termasuk mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, mengelola model di blockchain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan memverifikasi model bahasa besar serta isu-isu kunci lainnya. Dengan infrastruktur ini secara bertahap disempurnakan, integrasi antara Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.