Integrasi AI dan Web3: Terobosan dan Tantangan

Perkembangan pesat kecerdasan buatan ( AI ) dan teknologi Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan di bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan besar bagi berbagai industri. Web3 sebagai model jaringan yang muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Kombinasi keduanya memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan perkembangan ekonomi di masa depan.

Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, menganalisis hubungan antara keduanya, serta keterbatasan dan tantangan yang dihadapi oleh proyek saat ini. Diharapkan dapat memberikan referensi dan wawasan yang berharga bagi investor dan praktisi industri.

Cara Interaksi AI dan Web3

Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI

Elemen inti dari industri AI mencakup kekuatan komputasi, algoritma, dan data. Dalam hal kekuatan komputasi, mendapatkan dan mengelola sumber daya komputasi skala besar sangat mahal, terutama sulit bagi startup dan pengembang individu. Dalam hal algoritma, pelatihan model pembelajaran mendalam memerlukan data dan sumber daya komputasi yang besar, dan interpretabilitas serta kemampuan generalisasi model masih perlu ditingkatkan. Dalam hal data, mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam tetap menjadi tantangan besar, sambil mempertimbangkan masalah privasi dan keamanan data. Selain itu, interpretabilitas dan transparansi model AI juga merupakan fokus perhatian publik.

Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3

Industri Web3 masih memiliki banyak ruang untuk peningkatan dalam analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki banyak skenario aplikasi potensial dalam hal ini. Misalnya, AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data di platform Web3, memperbaiki pengalaman pengguna dan layanan yang dipersonalisasi, serta memperkuat keamanan dan perlindungan privasi.

Analisis Status Proyek AI+Web3

Web3 membantu AI

Kekuatan komputasi terdesentralisasi

Dengan meledaknya permintaan AI, masalah kekurangan GPU semakin serius. Beberapa proyek Web3 mulai mencoba menyediakan layanan komputasi secara desentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain. Proyek-proyek ini mendorong pengguna untuk menyediakan kekuatan GPU yang tidak terpakai melalui insentif token, untuk memberikan dukungan komputasi kepada klien AI. Sisi penawaran terutama terdiri dari penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar.

Saat ini, sebagian besar proyek daya komputasi terdesentralisasi berfokus pada inferensi AI daripada pelatihan. Ini karena pelatihan AI membutuhkan volume data dan bandwidth yang sangat tinggi, sehingga sulit untuk diimplementasikan. Sementara itu, inferensi AI memiliki kebutuhan daya komputasi dan bandwidth yang relatif lebih rendah, sehingga lebih mudah untuk diimplementasikan.

Model algoritma terdesentralisasi

Beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, seperti Bittensor. Platform semacam ini menghubungkan beberapa model AI, memilih model yang paling cocok untuk memberikan layanan berdasarkan kebutuhan pengguna. Dibandingkan dengan satu model besar, cara ini mungkin lebih fleksibel dan memiliki potensi yang lebih besar.

Pengumpulan data terdesentralisasi

Monopoli data oleh platform Web2 besar menghambat perkembangan AI. Beberapa proyek Web3 mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui insentif token, seperti PublicAI. Pengguna dapat menyumbangkan konten yang berharga atau memverifikasi kualitas data, sehingga memperoleh imbalan token.

Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK

Teknologi bukti nol-pengetahuan dapat mewujudkan verifikasi data sambil melindungi privasi, membantu menyelesaikan kontradiksi antara perlindungan privasi dan berbagi data di bidang AI. Beberapa proyek seperti BasedAI sedang menjelajahi penerapan teknologi ZK dalam pelatihan dan inferensi model AI.

AI mendukung Web3

Analisis dan Prediksi Data

Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan alat AI sendiri, untuk memberikan analisis data dan layanan prediksi kepada pengguna. Seperti Pond yang menggunakan algoritma AI untuk memprediksi token yang bernilai, BullBear AI yang memprediksi tren harga berdasarkan data historis.

Layanan Personalisasi

Beberapa platform Web3 mengintegrasikan AI untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna, seperti alat Wand dari Dune yang dapat menghasilkan kueri SQL berdasarkan bahasa alami. Platform konten seperti Followin dan IQ.wiki juga mengintegrasikan AI untuk merangkum konten.

AI Audit Kontrak Pintar

AI dapat membantu mengidentifikasi celah dalam kode kontrak pintar dengan lebih efisien dan akurat. Seperti 0x0.ai yang menyediakan layanan audit kontrak pintar berbasis AI, memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode.

Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3

Hambatan nyata yang dihadapi oleh daya komputasi terdesentralisasi

Dibandingkan dengan layanan kekuatan terpusat, kekuatan terdesentralisasi masih memiliki kekurangan dalam hal kinerja, stabilitas, dan ketersediaan. Ambang batas penggunaan bagi pengguna juga relatif tinggi. Saat ini, kekuatan terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI dan bukan pelatihan, yang terutama dibatasi oleh:

1. Pelatihan AI memerlukan jumlah data dan bandwidth yang sangat besar, desentralisasi sulit untuk memenuhi persyaratan.
2. Pelatihan model besar memerlukan beberapa kartu terhubung secara paralel, sedangkan NVLink dari NVIDIA membatasi jarak fisik antara kartu grafis.
3. Pelatihan model besar memiliki tuntutan tinggi terhadap stabilitas, dan jika terputus akan menyebabkan kerugian besar.

Kombinasi AI+Web3 masih cukup permukaan

Saat ini, sebagian besar proyek AI+Web3 hanya menggunakan AI di permukaan, dan belum mampu mencapai integrasi yang benar-benar mendalam:

1. Banyak proyek yang menggunakan AI tidak berbeda secara esensial dari Web2.
2. Beberapa proyek hanya memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, inovasi yang sebenarnya terbatas.

Ekonomi token menjadi agen penyangga

Beberapa proyek AI memilih untuk menggabungkan narasi Web3 dan ekonomi token karena model bisnis yang tidak jelas. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata, masih perlu divalidasi lebih lanjut.

Ringkasan

Penggabungan AI dan Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat membawa skenario aplikasi yang lebih efisien dan cerdas untuk Web3, sementara karakteristik desentralisasi Web3 juga memberikan peluang baru untuk pengembangan AI. Meskipun saat ini masih berada pada tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, kombinasi keduanya diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Di masa depan, akan ada lebih banyak tim yang solid dan beride untuk mengeksplorasi aplikasi penggabungan yang benar-benar memenuhi kebutuhan nyata.