Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan integrasi yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya perhitungan dan data AI sangat dibatasi, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Namun, Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Sementara itu, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan untuk Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan seterusnya, yang mendorong pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data yang Didorong: Fondasi AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti dari pengembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengumpulan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggungnya
Sumber data didominasi oleh perusahaan teknologi besar, menciptakan pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 menawarkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, untuk menangkap data jaringan dengan cara terdesentralisasi, yang setelah dibersihkan dan diubah, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "penandaan untuk mendapatkan" dengan 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 transparan dan terbuka bagi kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, 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 meniru atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil 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 peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa 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 operasi perhitungan dilakukan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan pemrosesan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan eksekusi machine learning yang benar, sedangkan FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda 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 pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Para praktisi AI menghadapi dilema: atau membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka 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 diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas penghitungan di jaringan, dan kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node yang menyumbangkan kekuatan komputasi. Node mengeksekusi tugas dan mengirimkan hasil, dan setelah divalidasi, mereka menerima imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga platform komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan penalaran AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan batasan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan daya komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong pengembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Pinggir
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI - inilah daya tarik dari AI tepi. Ini memungkinkan pemrosesan terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus 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 melalui pemrosesan data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat memotivasi node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di dalam ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melebihi 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Memperkenalkan Paradigma Baru
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol, yang mendigitalisasi model AI.
Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang model AI kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di kemudian hari, terutama ketika model digabungkan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli kesulitan untuk melacak penggunaan, dan lebih sulit untuk mendapatkan pendapatan. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI seringkali kurang transparan, sehingga mempersulit investor dan pengguna potensial untuk menilai nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk dukungan pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Protokol tertentu menggunakan standar ERC khusus, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk keberlanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI dapat menyelesaikan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreasi yang lengkap dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, menjadikan peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, platform ini mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, kloning suara dapat dicapai hanya dalam 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak menjelajahi lapisan infrastruktur, bagaimana cara mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana cara mengelola model di blockchain, bagaimana cara meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan bagaimana cara memverifikasi model bahasa besar adalah beberapa masalah kunci. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita memiliki alasan 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.
Web3 dan AI terintegrasi: Membangun infrastruktur baru untuk data, Daya Komputasi, dan privasi yang desentralisasi.
Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan integrasi yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya perhitungan dan data AI sangat dibatasi, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Namun, Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Sementara itu, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan untuk Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan seterusnya, yang mendorong pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data yang Didorong: Fondasi AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti dari pengembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengumpulan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 menawarkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, 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 meniru atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil 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 peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa 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 operasi perhitungan dilakukan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan pemrosesan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan eksekusi machine learning yang benar, sedangkan FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda 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 pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Para praktisi AI menghadapi dilema: atau membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka 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 diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas penghitungan di jaringan, dan kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node yang menyumbangkan kekuatan komputasi. Node mengeksekusi tugas dan mengirimkan hasil, dan setelah divalidasi, mereka menerima imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga platform komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan penalaran AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan batasan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan daya komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong pengembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Pinggir
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI - inilah daya tarik dari AI tepi. Ini memungkinkan pemrosesan terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus 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 melalui pemrosesan data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat memotivasi node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di dalam ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melebihi 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Memperkenalkan Paradigma Baru
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol, yang mendigitalisasi model AI.
Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang model AI kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di kemudian hari, terutama ketika model digabungkan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli kesulitan untuk melacak penggunaan, dan lebih sulit untuk mendapatkan pendapatan. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI seringkali kurang transparan, sehingga mempersulit investor dan pengguna potensial untuk menilai nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk dukungan pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Protokol tertentu menggunakan standar ERC khusus, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk keberlanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI dapat menyelesaikan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreasi yang lengkap dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, menjadikan peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, platform ini mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, kloning suara dapat dicapai hanya dalam 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak menjelajahi lapisan infrastruktur, bagaimana cara mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana cara mengelola model di blockchain, bagaimana cara meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan bagaimana cara memverifikasi model bahasa besar adalah beberapa masalah kunci. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.