Web3 dan AI Terintegrasi: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai bentuk internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik penggabungan yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI terbatas dengan ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan 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 membantu menyempurnakan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi penggabungan Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data yang Didorong: Dasar AI dan Web3
Data adalah elemen inti yang mendorong perkembangan AI, seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan pemahaman 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 pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggung
Sumber data didominasi oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan masalah ini dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengumpulkan data jaringan, setelah dibersihkan dan diubah akan menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "penandaan langsung menghasilkan uang", melalui insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Namun, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetik mungkin menjadi sorotan di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti kendaraan otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan munculnya regulasi seperti GDPR Uni Eropa yang mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan tanpa kontak dengan data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan eksekusi mesin pembelajaran yang benar, sedangkan FHEML menekankan pada perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini meningkat dua kali lipat setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar membutuhkan daya komputasi yang sangat 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, 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 serius. Para praktisi AI menghadapi dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan efisien secara ekonomi.
Sebuah jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang berkontribusi pada komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan. Skema ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck 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 menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi terdesentralisasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Tepi
Bayangkan ponsel, jam tangan pintar, atau bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI, inilah daya tarik dari AI tepi. Ini memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, menghasilkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi AI tepi telah diterapkan di bidang kritis seperti mengemudi otomatis.
Dalam bidang Web3, nama yang lebih kita kenal adalah 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 dalam ekosistem salah satu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. Melalui throughput yang tinggi, biaya transaksi yang rendah, dan inovasi teknologi, blockchain publik 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: Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
Konsep IMO diperkenalkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme berbagi pendapatan, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta sulit untuk melacak penggunaan dan mendapatkan pendapatan. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, sehingga investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis model tersebut.
IMO memberikan dukungan dana dan cara berbagi nilai yang baru bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi profit yang dihasilkan oleh model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar teknologi tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk perkembangan teknologi AI yang berkelanjutan. IMO saat ini berada di tahap percobaan awal, tetapi dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agent: Era baru pengalaman interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang lengkap dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi kreator super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus, menjadikan peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan waktu 1 menit untuk direalisasikan. Dengan Agent AI yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam hal penggabungan Web3 dan AI, saat ini eksplorasi lebih banyak terfokus pada lapisan infrastruktur, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, menghosting model di blockchain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan memverifikasi model bahasa besar merupakan masalah kunci. Seiring 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.
10 Suka
Hadiah
10
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
CryptoWageSlave
· 8jam yang lalu
Sudah membicarakan Web3? Selesaikan pertukaran terlebih dahulu.
Web3 dan AI: Membangun infrastruktur dasar internet generasi berikutnya
Web3 dan AI Terintegrasi: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai bentuk internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik penggabungan yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI terbatas dengan ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan 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 membantu menyempurnakan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi penggabungan Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data yang Didorong: Dasar AI dan Web3
Data adalah elemen inti yang mendorong perkembangan AI, seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan pemahaman 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 pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 dapat menyelesaikan masalah ini dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Namun, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetik mungkin menjadi sorotan di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti kendaraan otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan munculnya regulasi seperti GDPR Uni Eropa yang mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan tanpa kontak dengan data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan eksekusi mesin pembelajaran yang benar, sedangkan FHEML menekankan pada perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini meningkat dua kali lipat setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar membutuhkan daya komputasi yang sangat 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, 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 serius. Para praktisi AI menghadapi dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan efisien secara ekonomi.
Sebuah jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang berkontribusi pada komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan. Skema ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck 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 menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi terdesentralisasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Tepi
Bayangkan ponsel, jam tangan pintar, atau bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI, inilah daya tarik dari AI tepi. Ini memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, menghasilkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi AI tepi telah diterapkan di bidang kritis seperti mengemudi otomatis.
Dalam bidang Web3, nama yang lebih kita kenal adalah 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 dalam ekosistem salah satu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. Melalui throughput yang tinggi, biaya transaksi yang rendah, dan inovasi teknologi, blockchain publik 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: Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
Konsep IMO diperkenalkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme berbagi pendapatan, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta sulit untuk melacak penggunaan dan mendapatkan pendapatan. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, sehingga investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis model tersebut.
IMO memberikan dukungan dana dan cara berbagi nilai yang baru bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi profit yang dihasilkan oleh model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar teknologi tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk perkembangan teknologi AI yang berkelanjutan. IMO saat ini berada di tahap percobaan awal, tetapi dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agent: Era baru pengalaman interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang lengkap dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi kreator super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus, menjadikan peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan waktu 1 menit untuk direalisasikan. Dengan Agent AI yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam hal penggabungan Web3 dan AI, saat ini eksplorasi lebih banyak terfokus pada lapisan infrastruktur, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, menghosting model di blockchain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan memverifikasi model bahasa besar merupakan masalah kunci. Seiring dengan penyempurnaan bertahap infrastruktur ini, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.