Integrasi AI dan Web3: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik pertemuan yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI menghadapi banyak tantangan, seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan daya komputasi bersama, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat membawa banyak manfaat bagi ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar dan menyempurnakan mekanisme anti-curang. Oleh karena itu, menjelajahi perkembangan kolaboratif antara Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet masa depan dan memaksimalkan nilai data dan daya komputasi.
Data-Driven: Dasar dari AI dan Web3
Data adalah kunci untuk kemajuan AI, seperti bahan bakar untuk mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan wawasan mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data bukan hanya dasar pelatihan model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan penggunaan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya perolehan data tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggungnya
Sumber data dimonopoli oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 menyediakan paradigma data terdesentralisasi yang baru, diharapkan dapat mengatasi titik-titik masalah ini:
Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi
Mengadopsi model "Labeling for Profit", mendorong pekerja global untuk berpartisipasi dalam pelabelan data melalui insentif token.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak yang membutuhkan data.
Meskipun demikian, pengambilan data dari dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keragaman dan representasi. Data sintetis mungkin menjadi arah penting di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan prospek aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi homomorfik penuh (FHE) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu dekripsi, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk melakukan pelatihan model dan tugas inferensi tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API secara aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model yang dienkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML meningkatkan perlindungan privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap untuk ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan machine learning yang benar, sedangkan FHEML lebih fokus pada perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan 355 tahun waktu pelatihan pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin serius. Praktisi AI menghadapi dilema: entah membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang efisien dan sesuai permintaan.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas ke node yang menyumbangkan daya komputasi, node menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi, mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah batasan daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan daya komputasi terdesentralisasi umum, ada juga platform daya komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan daya komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar daya komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan daya komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung dan bersama-sama mendorong perkembangan dan aplikasi teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Tepi
AI tepi memungkinkan komputasi terjadi di sumber data dihasilkan, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.
Di bidang Web3, nama yang lebih kita kenal adalah DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna melalui pemrosesan data 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 di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu pilihan populer untuk penyebaran proyek. Kinerja tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN di blockchain publik telah melampaui nilai pasar 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI model merilis paradigma baru
Konsep IMO diusulkan oleh suatu protokol untuk men-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di masa mendatang, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnisnya.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai baru untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar teknis tertentu, menggabungkan oracle AI on-chain dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pembagian keuntungan bagi pemegang token.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. Meskipun IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut dinanti.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, AI Agent dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi native AI menawarkan kumpulan alat kreatif yang komprehensif 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 untuk memberdayakan individu menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus, menjadikan peran peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara dapat dicapai dalam waktu hanya 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam hal integrasi Web3 dan AI, saat ini lebih banyak perhatian diberikan pada eksplorasi lapisan infrastruktur, seperti pengambilan data berkualitas tinggi, perlindungan privasi data, hosting model di blockchain, meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi terdesentralisasi, dan memvalidasi model bahasa besar. Seiring dengan penyempurnaan infrastruktur ini, integrasi Web3 dan AI diharapkan dapat 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.
21 Suka
Hadiah
21
5
Bagikan
Komentar
0/400
HodlTheDoor
· 13jam yang lalu
luar biasa 赶紧 masukkan posisi
Lihat AsliBalas0
OnchainHolmes
· 07-21 20:11
Akhirnya ada yang melihat poin penting.
Lihat AsliBalas0
AirdropFreedom
· 07-20 09:12
Gelombang ini akan terpasang lagi setelah selesai~
AI dan Web3 Digabungkan: Membangun Paradigma Internet Cerdas Desentralisasi yang Baru
Integrasi AI dan Web3: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik pertemuan yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI menghadapi banyak tantangan, seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan daya komputasi bersama, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat membawa banyak manfaat bagi ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar dan menyempurnakan mekanisme anti-curang. Oleh karena itu, menjelajahi perkembangan kolaboratif antara Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet masa depan dan memaksimalkan nilai data dan daya komputasi.
Data-Driven: Dasar dari AI dan Web3
Data adalah kunci untuk kemajuan AI, seperti bahan bakar untuk mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan wawasan mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data bukan hanya dasar pelatihan model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan penggunaan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 menyediakan paradigma data terdesentralisasi yang baru, diharapkan dapat mengatasi titik-titik masalah ini:
Meskipun demikian, pengambilan data dari dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keragaman dan representasi. Data sintetis mungkin menjadi arah penting di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan prospek aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi homomorfik penuh (FHE) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu dekripsi, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk melakukan pelatihan model dan tugas inferensi tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API secara aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model yang dienkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML meningkatkan perlindungan privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap untuk ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan machine learning yang benar, sedangkan FHEML lebih fokus pada perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan 355 tahun waktu pelatihan pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin serius. Praktisi AI menghadapi dilema: entah membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang efisien dan sesuai permintaan.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas ke node yang menyumbangkan daya komputasi, node menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi, mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah batasan daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan daya komputasi terdesentralisasi umum, ada juga platform daya komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan daya komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar daya komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan daya komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung dan bersama-sama mendorong perkembangan dan aplikasi teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Tepi
AI tepi memungkinkan komputasi terjadi di sumber data dihasilkan, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.
Di bidang Web3, nama yang lebih kita kenal adalah DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna melalui pemrosesan data 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 di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu pilihan populer untuk penyebaran proyek. Kinerja tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN di blockchain publik telah melampaui nilai pasar 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI model merilis paradigma baru
Konsep IMO diusulkan oleh suatu protokol untuk men-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di masa mendatang, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnisnya.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai baru untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar teknis tertentu, menggabungkan oracle AI on-chain dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pembagian keuntungan bagi pemegang token.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. Meskipun IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut dinanti.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, AI Agent dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi native AI menawarkan kumpulan alat kreatif yang komprehensif 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 untuk memberdayakan individu menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus, menjadikan peran peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara dapat dicapai dalam waktu hanya 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam hal integrasi Web3 dan AI, saat ini lebih banyak perhatian diberikan pada eksplorasi lapisan infrastruktur, seperti pengambilan data berkualitas tinggi, perlindungan privasi data, hosting model di blockchain, meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi terdesentralisasi, dan memvalidasi model bahasa besar. Seiring dengan penyempurnaan infrastruktur ini, integrasi Web3 dan AI diharapkan dapat melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.