Integrasi Web3 dan AI: Membangun Ekosistem Internet Generasi Baru

Web3 sebagai model internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik penggabungan yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan algoritma yang tidak transparan. Web3, yang didasarkan pada teknologi terdistribusi, memberikan dorongan baru bagi pengembangan 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 dan algoritma anti-kecurangan, mendukung pembangunan ekosistem. Menjelajahi penggabungan keduanya memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.

Data yang Didukung: Fondasi AI dan Web3

Data adalah pendorong inti perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi agar dapat memperoleh pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.

Model data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:

• Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggung
• Sumber daya data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
• Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 menawarkan paradigma data terdesentralisasi yang baru untuk mengatasi masalah ini:

• Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai, secara terdesentralisasi mendapatkan data jaringan, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
• Mode "Labeling is Earning" menginspirasi pekerja di seluruh dunia untuk berpartisipasi dalam penandaan data melalui insentif token, mengumpulkan pengetahuan profesional global.
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan dan terbuka bagi kedua belah pihak permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata masih menghadapi masalah seperti variasi kualitas, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representasi. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan. Berdasarkan AI generatif dan teknologi simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, transaksi keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3

Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi menjadi fokus global. Penerbitan peraturan terkait mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang membatasi potensi model AI.

FHE( enkripsi homomorfik penuh ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu dekripsi, dan hasilnya konsisten dengan perhitungan plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk melaksanakan pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat melindungi rahasia dagang sambil membuka layanan API dengan aman.

FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI. FHEML melengkapi ZKML, di mana ZKML membuktikan bahwa pembelajaran mesin dijalankan dengan benar, sementara FHEML menekankan perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi.

Revolusi Kekuatan: 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 yang ada. Ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.

Utilisasi GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan pelambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta faktor rantai pasokan dan geopolitik yang menyebabkan kekurangan chip, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para praktisi AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, dan sangat membutuhkan 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 mudah diakses secara ekonomi bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat menerbitkan tugas komputasi, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang, penambang akan menjalankan dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi kendala komputasi di bidang AI dan lainnya.

Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang batas, dan meningkatkan efisiensi penggunaan. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan mendorong pengembangan serta penerapan teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI

Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sekaligus melindungi privasi pengguna. Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang penting seperti mengemudi otonom.

Di bidang Web3, 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 di beberapa ekosistem, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.

IMO：AI model merilis paradigma baru

Konsep IMO memtokenisasi model AI. Dalam mode tradisional, pengembang sulit mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di masa mendatang, kinerja dan efektivitas model kurang transparan, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.

IMO menyediakan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan yang dihasilkan dari model tersebut. Beberapa protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan berbagi pendapatan.

Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, tetapi inovasi dan nilai potensialnya patut untuk ditunggu.

AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan menjalankan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi untuk memahami preferensi pengguna dan menyediakan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI dapat secara mandiri memecahkan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.

Beberapa platform 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 membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar yang dirancang khusus untuk membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. Dengan menggunakan AI Agent kustom, dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.

Saat ini, penggabungan Web3 dan AI lebih banyak mengeksplorasi lapisan infrastruktur, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, mengelola model di blockchain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan memvalidasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan penyempurnaan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.