Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi yang alami dengan AI. AI dalam arsitektur terpusat tradisional menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidakjelasan algoritma, sementara Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak kemampuan kepada Web3, seperti optimasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki signifikansi penting dalam membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Dasar AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti di balik perkembangan AI. Model AI memerlukan sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat; data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan untuk model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terdesentralisasi tradisional memiliki beberapa masalah utama:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk memikulnya
Sumber data didominasi oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Paradigma data terdesentralisasi Web3 dapat mengatasi titik sakit ini:
Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara desentralisasi mengumpulkan data jaringan, setelah dibersihkan dan ditransformasikan, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "label to earn", 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 transparan dan terbuka bagi kedua belah pihak dalam pasokan dan permintaan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Meskipun demikian, ada beberapa masalah dalam pengumpulan data dunia nyata, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representasi. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat meniru atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti pengemudian otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Penerapan FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dan beberapa peraturan yang dikeluarkan mencerminkan penjagaan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, sehingga kekuatan GPU dapat menjalankan tugas pelatihan model dan inferensi di lingkungan tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman, dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan pelaksanaan machine learning yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Komputasi: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan 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 waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut menjadi tidak terjangkau bagi 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. Para profesional AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang on-demand dan ekonomis.
Beberapa jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas di jaringan, dan kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang berkontribusi dengan komputasi. Penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah batasan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi desentralisasi yang umum, ada juga platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan komputasi khusus yang fokus pada 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 dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mobil otonom.
Dalam bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familier - DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data melalui pemrosesan data secara lokal; mekanisme ekonomi Token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di ekosistem salah satu 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 yang kuat untuk 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: Paradigma Baru Peluncuran Model AI
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol yang mengubah model AI menjadi token.
Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian keuntungan, pengembang model AI sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di masa mendatang, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan dari situasi tersebut. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk dukungan dana dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa depan. Protokol tertentu menggunakan dua standar ERC, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, 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 dari interaksi dengan pengguna untuk memahami preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat menyelesaikan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli menyediakan 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, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus, menjadikan peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi 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 generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana meng-host model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan kekuatan komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Dengan infrastruktur ini semakin sempurna, 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.
15 Suka
Hadiah
15
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
quietly_staking
· 7jam yang lalu
Bicara lebih banyak tidak ada artinya dibandingkan dengan AI yang diterapkan.
Lihat AsliBalas0
JustHereForAirdrops
· 7jam yang lalu
Konsep ini terlalu dalam, saya pergi dulu.
Lihat AsliBalas0
TxFailed
· 7jam yang lalu
kesalahan klasik... berpikir web3 + ai = sihir. belajar dengan cara yang sulit bahwa protokol masih membutuhkan infrastruktur yang tepat
Web3 dan AI: Membangun ekosistem data dan Daya Komputasi desentralisasi
Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi yang alami dengan AI. AI dalam arsitektur terpusat tradisional menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidakjelasan algoritma, sementara Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak kemampuan kepada Web3, seperti optimasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki signifikansi penting dalam membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Dasar AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti di balik perkembangan AI. Model AI memerlukan sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat; data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan untuk model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terdesentralisasi tradisional memiliki beberapa masalah utama:
Paradigma data terdesentralisasi Web3 dapat mengatasi titik sakit ini:
Meskipun demikian, ada beberapa masalah dalam pengumpulan data dunia nyata, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representasi. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat meniru atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti pengemudian otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Penerapan FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dan beberapa peraturan yang dikeluarkan mencerminkan penjagaan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, sehingga kekuatan GPU dapat menjalankan tugas pelatihan model dan inferensi di lingkungan tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman, dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan pelaksanaan machine learning yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Komputasi: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan 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 waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut menjadi tidak terjangkau bagi 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. Para profesional AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang on-demand dan ekonomis.
Beberapa jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas di jaringan, dan kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang berkontribusi dengan komputasi. Penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah batasan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi desentralisasi yang umum, ada juga platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan komputasi khusus yang fokus pada 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 dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mobil otonom.
Dalam bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familier - DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data melalui pemrosesan data secara lokal; mekanisme ekonomi Token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di ekosistem salah satu 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 yang kuat untuk 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: Paradigma Baru Peluncuran Model AI
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol yang mengubah model AI menjadi token.
Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian keuntungan, pengembang model AI sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di masa mendatang, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan dari situasi tersebut. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk dukungan dana dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa depan. Protokol tertentu menggunakan dua standar ERC, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, 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 dari interaksi dengan pengguna untuk memahami preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat menyelesaikan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli menyediakan 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, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus, menjadikan peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi 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 generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana meng-host model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan kekuatan komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Dengan infrastruktur ini semakin sempurna, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.