Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Ada
Perkembangan pesat kecerdasan buatan ( AI ) dan teknologi Web3 sedang memimpin revolusi teknologi. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan bidang lainnya, dengan ukuran pasar mencapai 200 miliar dolar AS pada tahun 2023. Sementara itu, Web3 yang berbasis blockchain sedang mengubah lanskap internet, memberi pengguna kontrol atas data mereka, dengan kapitalisasi pasar mencapai 25 triliun dolar AS. Kombinasi AI dan Web3 menjadi arah inovasi yang sangat diperhatikan.
Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi. Kami akan menganalisis situasi proyek saat ini, membahas secara mendalam keterbatasan yang ada, dan memberikan referensi bagi para profesional terkait.
Cara Interaksi AI dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 ibarat dua sisi timbangan, AI meningkatkan produktivitas, Web3 merevolusi hubungan produksi. Apa saja percikan yang mungkin muncul dari kombinasi keduanya? Mari kita analisis terlebih dahulu tantangan dan ruang peningkatan yang dihadapi masing-masing, kemudian kita bahas bagaimana keduanya saling melengkapi.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Elemen inti AI meliputi daya komputasi, algoritma, dan data:
Daya komputasi: AI membutuhkan kemampuan komputasi berskala besar untuk memproses data dan melatih model. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan perangkat keras seperti GPU telah mendorong kemajuan AI secara signifikan. Namun, mendapatkan dan mengelola daya komputasi berskala besar masih menghadapi tantangan biaya dan kompleksitas.
Algoritma: Algoritma AI adalah inti dari sistem, termasuk algoritma pembelajaran mesin tradisional dan pembelajaran mendalam. Pemilihan dan desain algoritma sangat penting untuk kinerja AI. Peningkatan algoritma yang berkelanjutan dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi.
Data: Data yang besar dan berkualitas tinggi adalah dasar untuk melatih model AI. Kumpulan data yang kaya dan beragam membantu meningkatkan kinerja model. Namun, memperoleh data di beberapa bidang mungkin mengalami kesulitan.
Selain itu, AI juga menghadapi masalah seperti keterjelasan dan transparansi. Banyak model bisnis proyek AI juga tidak cukup jelas.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Web3 juga menghadapi banyak tantangan, termasuk:
Kemampuan analisis data tidak memadai
Pengalaman pengguna kurang baik
Potensi risiko keamanan kontrak pintar
Risiko serangan hacker
AI sebagai alat produktivitas, memiliki ruang yang sangat besar untuk berkembang dalam aspek-aspek ini.
Analisis Situasi Proyek AI+Web3
Web3 mendukung AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, sumber daya komputasi seperti GPU menjadi langka. Proyek Web3 menyediakan komputasi terdesentralisasi melalui insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini menghubungkan kekuatan komputasi yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk mendukung AI.
Kekuatan komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI, bukan pelatihan. Karena pelatihan model besar memerlukan banyak data dan bandwidth tinggi, ada persyaratan ketat pada jarak fisik antar node komputasi, sehingga kekuatan komputasi yang terdistribusi sulit untuk dipenuhi. Namun, untuk tugas ringan seperti inferensi, kekuatan komputasi terdesentralisasi masih memiliki potensi besar.
Model Algoritma Terdesentralisasi
Beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi. Seperti Bittensor yang menarik kontributor model melalui insentif token, menyediakan kemampuan AI yang beragam untuk pengguna. Model ini mungkin memiliki potensi besar di masa depan dalam lanskap AI.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Data adalah sumber daya kunci untuk AI. Beberapa proyek seperti PublicAI memberikan insentif token kepada pengguna untuk menyumbangkan data, menyediakan sumber data yang lebih kaya untuk pelatihan AI. Ini membantu memecahkan monopoli data oleh platform besar dan mempromosikan perkembangan AI yang terbuka.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mewujudkan verifikasi data sambil melindungi privasi. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. Ini memberikan pendekatan baru untuk menyelesaikan masalah privasi di bidang AI.
AI membantu Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi. Seperti Pond yang menggunakan algoritma AI untuk memprediksi token yang berharga, BullBear AI membantu pengguna memprediksi pergerakan harga. Platform seperti Numerai mendorong peserta untuk menggunakan AI dalam memprediksi pasar keuangan.
Layanan Personalisasi
AI dapat mengoptimalkan pengalaman pengguna proyek Web3. Misalnya, alat Wand dari Dune memanfaatkan model bahasa besar untuk menghasilkan kueri SQL, mengurangi hambatan bagi pengguna. Beberapa platform konten juga mengintegrasikan AI untuk merangkum dan merekomendasikan konten.
Audit AI Kontrak Pintar
AI dapat secara efisien mengidentifikasi kerentanan dalam kontrak pintar. Seperti 0x0.ai yang menyediakan layanan audit kontrak pintar berbasis AI, membantu meningkatkan keamanan ekosistem Web3.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata dari kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dibandingkan dengan layanan terpusat, kekuatan komputasi terdesentralisasi menghadapi tantangan dalam hal kinerja, stabilitas, dan kemudahan penggunaan. Terutama dalam pelatihan model besar, karena persyaratan ketat untuk pengoperasian multi-kartu dan bandwidth komunikasi, solusi terdesentralisasi sulit untuk diimplementasikan.
Kombinasi AI+Web3 tidak cukup mendalam
Saat ini, banyak proyek hanya menggunakan AI secara permukaan, tanpa menunjukkan integrasi yang mendalam dengan Web3. Beberapa tim lebih menekankan konsep AI karena pertimbangan pemasaran, kurangnya inovasi substantif.
Ekonomi token menjadi agen penyangga
Beberapa proyek AI menggunakan narasi Web3 dan ekonomi token untuk menarik pengguna dan investasi. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan praktis proyek AI masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Ringkasan
Integrasi AI+Web3 memberikan prospek luas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat membawa kemampuan cerdas ke Web3, sedangkan Web3 menyediakan infrastruktur terdesentralisasi dan mekanisme insentif untuk AI. Meskipun saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, eksplorasi di bidang ini pasti akan mendorong kemajuan teknologi dan perubahan sosial. Di masa depan, kita berharap dapat melihat lebih banyak inovasi asli yang mengintegrasikan AI dengan Web3 secara mendalam, membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.
Lihat Asli
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.
7 Suka
Hadiah
7
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MainnetDelayedAgain
· 10jam yang lalu
Data statistik menunjukkan estimasi 250 triliun, menunggu Rug Pull.
Lihat AsliBalas0
rugpull_survivor
· 10jam yang lalu
Pasar suckers semakin meluas
Lihat AsliBalas0
AirdropHunter
· 11jam yang lalu
Tinggal lihat siapa yang pertama memainkan orang-orang untuk suckers.
Kombinasi AI dan Web3: Bentrokan pasar senilai 2000 miliar dan 25 triliun dolar
Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Ada
Perkembangan pesat kecerdasan buatan ( AI ) dan teknologi Web3 sedang memimpin revolusi teknologi. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan bidang lainnya, dengan ukuran pasar mencapai 200 miliar dolar AS pada tahun 2023. Sementara itu, Web3 yang berbasis blockchain sedang mengubah lanskap internet, memberi pengguna kontrol atas data mereka, dengan kapitalisasi pasar mencapai 25 triliun dolar AS. Kombinasi AI dan Web3 menjadi arah inovasi yang sangat diperhatikan.
Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi. Kami akan menganalisis situasi proyek saat ini, membahas secara mendalam keterbatasan yang ada, dan memberikan referensi bagi para profesional terkait.
Cara Interaksi AI dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 ibarat dua sisi timbangan, AI meningkatkan produktivitas, Web3 merevolusi hubungan produksi. Apa saja percikan yang mungkin muncul dari kombinasi keduanya? Mari kita analisis terlebih dahulu tantangan dan ruang peningkatan yang dihadapi masing-masing, kemudian kita bahas bagaimana keduanya saling melengkapi.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Elemen inti AI meliputi daya komputasi, algoritma, dan data:
Daya komputasi: AI membutuhkan kemampuan komputasi berskala besar untuk memproses data dan melatih model. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan perangkat keras seperti GPU telah mendorong kemajuan AI secara signifikan. Namun, mendapatkan dan mengelola daya komputasi berskala besar masih menghadapi tantangan biaya dan kompleksitas.
Algoritma: Algoritma AI adalah inti dari sistem, termasuk algoritma pembelajaran mesin tradisional dan pembelajaran mendalam. Pemilihan dan desain algoritma sangat penting untuk kinerja AI. Peningkatan algoritma yang berkelanjutan dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi.
Data: Data yang besar dan berkualitas tinggi adalah dasar untuk melatih model AI. Kumpulan data yang kaya dan beragam membantu meningkatkan kinerja model. Namun, memperoleh data di beberapa bidang mungkin mengalami kesulitan.
Selain itu, AI juga menghadapi masalah seperti keterjelasan dan transparansi. Banyak model bisnis proyek AI juga tidak cukup jelas.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Web3 juga menghadapi banyak tantangan, termasuk:
AI sebagai alat produktivitas, memiliki ruang yang sangat besar untuk berkembang dalam aspek-aspek ini.
Analisis Situasi Proyek AI+Web3
Web3 mendukung AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, sumber daya komputasi seperti GPU menjadi langka. Proyek Web3 menyediakan komputasi terdesentralisasi melalui insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini menghubungkan kekuatan komputasi yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk mendukung AI.
Kekuatan komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI, bukan pelatihan. Karena pelatihan model besar memerlukan banyak data dan bandwidth tinggi, ada persyaratan ketat pada jarak fisik antar node komputasi, sehingga kekuatan komputasi yang terdistribusi sulit untuk dipenuhi. Namun, untuk tugas ringan seperti inferensi, kekuatan komputasi terdesentralisasi masih memiliki potensi besar.
Model Algoritma Terdesentralisasi
Beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi. Seperti Bittensor yang menarik kontributor model melalui insentif token, menyediakan kemampuan AI yang beragam untuk pengguna. Model ini mungkin memiliki potensi besar di masa depan dalam lanskap AI.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Data adalah sumber daya kunci untuk AI. Beberapa proyek seperti PublicAI memberikan insentif token kepada pengguna untuk menyumbangkan data, menyediakan sumber data yang lebih kaya untuk pelatihan AI. Ini membantu memecahkan monopoli data oleh platform besar dan mempromosikan perkembangan AI yang terbuka.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mewujudkan verifikasi data sambil melindungi privasi. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. Ini memberikan pendekatan baru untuk menyelesaikan masalah privasi di bidang AI.
AI membantu Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi. Seperti Pond yang menggunakan algoritma AI untuk memprediksi token yang berharga, BullBear AI membantu pengguna memprediksi pergerakan harga. Platform seperti Numerai mendorong peserta untuk menggunakan AI dalam memprediksi pasar keuangan.
Layanan Personalisasi
AI dapat mengoptimalkan pengalaman pengguna proyek Web3. Misalnya, alat Wand dari Dune memanfaatkan model bahasa besar untuk menghasilkan kueri SQL, mengurangi hambatan bagi pengguna. Beberapa platform konten juga mengintegrasikan AI untuk merangkum dan merekomendasikan konten.
Audit AI Kontrak Pintar
AI dapat secara efisien mengidentifikasi kerentanan dalam kontrak pintar. Seperti 0x0.ai yang menyediakan layanan audit kontrak pintar berbasis AI, membantu meningkatkan keamanan ekosistem Web3.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata dari kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dibandingkan dengan layanan terpusat, kekuatan komputasi terdesentralisasi menghadapi tantangan dalam hal kinerja, stabilitas, dan kemudahan penggunaan. Terutama dalam pelatihan model besar, karena persyaratan ketat untuk pengoperasian multi-kartu dan bandwidth komunikasi, solusi terdesentralisasi sulit untuk diimplementasikan.
Kombinasi AI+Web3 tidak cukup mendalam
Saat ini, banyak proyek hanya menggunakan AI secara permukaan, tanpa menunjukkan integrasi yang mendalam dengan Web3. Beberapa tim lebih menekankan konsep AI karena pertimbangan pemasaran, kurangnya inovasi substantif.
Ekonomi token menjadi agen penyangga
Beberapa proyek AI menggunakan narasi Web3 dan ekonomi token untuk menarik pengguna dan investasi. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan praktis proyek AI masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Ringkasan
Integrasi AI+Web3 memberikan prospek luas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat membawa kemampuan cerdas ke Web3, sedangkan Web3 menyediakan infrastruktur terdesentralisasi dan mekanisme insentif untuk AI. Meskipun saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, eksplorasi di bidang ini pasti akan mendorong kemajuan teknologi dan perubahan sosial. Di masa depan, kita berharap dapat melihat lebih banyak inovasi asli yang mengintegrasikan AI dengan Web3 secara mendalam, membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.