Integrasi AI dan Web3: Analisis Situasi Saat Ini dan Perspektif Masa Depan
I. Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. Kecerdasan buatan telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan dan inovasi besar bagi berbagai industri. Web3 sebagai model jaringan yang muncul, sedang mengubah pemahaman dan cara kita menggunakan internet.
Ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar USD pada tahun 2023, dengan raksasa seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney cepat bangkit. Industri Web3 memiliki nilai pasar mencapai 25 triliun USD, dengan proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, dan Solana bermunculan. Kombinasi AI dan Web3 menjadi bidang fokus perhatian para builder dan VC di Timur dan Barat.
Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan dampaknya. Kami akan menganalisis keadaan proyek saat ini, keterbatasan dan tantangan yang dihadapi, serta memberikan wawasan bagi investor dan praktisi.
Dua, Cara Interaksi AI dan Web3
2.1 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Elemen inti dari industri AI adalah kekuatan komputasi, algoritma, dan data.
Kekuatan komputasi: Tugas AI memerlukan sumber daya komputasi yang besar, memperoleh dan mengelola kekuatan komputasi dalam skala besar sangat mahal. Ini terutama sulit bagi perusahaan baru dan pengembang individu.
Algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar, masih ada masalah. Pelatihan membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, interpretabilitas model kurang, serta ketahanan dan kemampuan generalisasi perlu ditingkatkan.
Data: Sulit untuk mendapatkan data yang berkualitas tinggi dan beragam. Di beberapa bidang, data sulit didapatkan, dan kualitas serta pelabelan data juga merupakan masalah. Melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah kurangnya keterjelasan dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis juga perlu segera diatasi.
2.2 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 masih memiliki ruang untuk peningkatan dalam analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas memiliki potensi besar di bidang-bidang ini.
Tiga, Analisis Status Proyek AI+Web3
3.1 Web3 Mendukung AI
3.1.1 Kekuatan Perhitungan Terdesentralisasi
Dengan meledaknya permintaan AI, GPU menjadi tidak cukup. Beberapa proyek Web3 mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi melalui insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain.
Proyek semacam ini mengincentivasi pengguna untuk menyediakan kekuatan komputasi GPU yang tidak terpakai melalui token, untuk mendukung pelanggan AI. Sisi penawaran terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar.
Proyek ini terutama dibagi menjadi dua kategori: satu kategori untuk inferensi AI ( seperti Render, Akash ), dan kategori lainnya untuk pelatihan AI ( seperti io.net, Gensyn ). Perbedaan inti terletak pada kebutuhan daya komputasi yang berbeda.
io.net sebagai proyek perwakilan, saat ini jumlah GPU melebihi 500.000, telah mengintegrasikan kekuatan Render dan Filecoin, ekosistem terus berkembang.
3.1.2 Model Algoritma Terdesentralisasi
Menggunakan Bittensor sebagai contoh, sisi pasokan model algoritma menyuplai model pembelajaran mesin ke jaringan dan memperoleh imbalan token. Jaringan menggunakan mekanisme konsensus untuk memastikan jawaban terbaik. Token TAO digunakan untuk mendorong penambang menyuplai model algoritma dan pengguna membayar biaya penggunaan.
3.1.3 Pengumpulan Data Terdesentralisasi
Mengumpulkan data terdesentralisasi melalui insentif token. Seperti PublicAI yang memungkinkan pengguna mengumpulkan data AI di media sosial dan mendapatkan imbalan token. Ocean mengumpulkan layanan data pengguna untuk AI melalui tokenisasi data.
3.1.4 ZK melindungi privasi pengguna dalam AI
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mencapai verifikasi informasi sambil melindungi privasi. ZKML memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. BasedAI mengusulkan penggabungan FHE dengan LLM untuk melindungi privasi data.
3.2 AI mendukung Web3
3.2.1 Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi. Seperti Pond yang memprediksi token berharga menggunakan algoritma AI, BullBear AI yang memprediksi tren harga, dan Numerai yang menyelenggarakan kompetisi prediksi pasar saham dengan AI.
3.2.2 Layanan yang Dipersonalisasi
Proyek Web3 mengintegrasikan AI untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Seperti Dune yang meluncurkan alat Wand untuk menghasilkan kueri SQL dengan AI, Followin dan IQ.wiki yang mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten, NFPrompt yang menggunakan AI untuk menghasilkan NFT dan mengurangi biaya kreasi.
3.2.3 AI Audit Kontrak Pintar
AI dapat secara lebih efisien dan akurat mengenali kerentanan dalam kode kontrak pintar. Seperti 0x0.ai yang menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI, menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial.
Empat, Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
4.1 Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kinerja dan stabilitas mungkin tidak sebaik produk daya komputasi terpusat.
Ketersediaan dipengaruhi oleh tingkat kecocokan penawaran dan permintaan
Kompleksitas teknis yang tinggi, ambang batas penggunaan yang tinggi
Saat ini, terbatas pada inferensi AI, sulit untuk melakukan pelatihan AI skala besar
Analisis Penyebab:
Pelatihan AI membutuhkan data dan bandwidth yang sangat besar, desentralisasi sulit untuk memenuhinya.
Pelatihan model besar membutuhkan stabilitas tinggi, biaya interupsi tinggi
Keunggulan komunikasi multi-kartu NVLink dari NVIDIA sangat jelas, desentralisasi sulit untuk dicapai
4.2 AI+Web3 kombinasi yang cukup kasar
Sebagian besar proyek hanya menggunakan AI secara dangkal, tanpa menggabungkan secara mendalam.
Banyak tim hanya menggunakan konsep AI pada tingkat pemasaran, kurang inovatif.
4.3 Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Beberapa proyek memanfaatkan narasi Web3 dan ekonomi token untuk mendorong partisipasi pengguna
Apakah ekonomi token benar-benar memenuhi kebutuhan nyata proyek AI masih perlu diperdebatkan.
Sebagian besar proyek belum mencapai tahap praktis
Lima, Kesimpulan
Fusi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, sementara karakteristik desentralisasi Web3 juga membawa peluang baru untuk perkembangan AI. Meskipun saat ini proyek masih berada di tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, namun juga menghadirkan keunggulan seperti desentralisasi dan transparansi.
Di masa depan, kombinasi AI+Web3 diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Kuncinya adalah melakukan penelitian dan inovasi yang mendalam, mewujudkan perpaduan yang erat antara AI dan cryptocurrency, serta menciptakan solusi yang asli dan berarti di berbagai bidang.
Lihat Asli
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.
13 Suka
Hadiah
13
4
Bagikan
Komentar
0/400
GasFeeThunder
· 23jam yang lalu
Data on-chain terlihat tidak benar... Tunggu, lihat lagi nanti
Lihat AsliBalas0
CantAffordPancake
· 08-01 02:17
Pasar triliunan, ya? Anjing juga tidak bermain.
Lihat AsliBalas0
GateUser-75ee51e7
· 08-01 02:17
Sekali lagi bercerita tentang AI dan Web3.
Lihat AsliBalas0
DataPickledFish
· 08-01 02:06
Sekali lagi membicarakan AI dan Web3~ Saya ingin lihat seberapa lama ini bisa dibicarakan.
Status Integrasi AI+Web3: Peluang dan Tantangan yang Bersamaan
Integrasi AI dan Web3: Analisis Situasi Saat Ini dan Perspektif Masa Depan
I. Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. Kecerdasan buatan telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan dan inovasi besar bagi berbagai industri. Web3 sebagai model jaringan yang muncul, sedang mengubah pemahaman dan cara kita menggunakan internet.
Ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar USD pada tahun 2023, dengan raksasa seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney cepat bangkit. Industri Web3 memiliki nilai pasar mencapai 25 triliun USD, dengan proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, dan Solana bermunculan. Kombinasi AI dan Web3 menjadi bidang fokus perhatian para builder dan VC di Timur dan Barat.
Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan dampaknya. Kami akan menganalisis keadaan proyek saat ini, keterbatasan dan tantangan yang dihadapi, serta memberikan wawasan bagi investor dan praktisi.
Dua, Cara Interaksi AI dan Web3
2.1 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Elemen inti dari industri AI adalah kekuatan komputasi, algoritma, dan data.
Kekuatan komputasi: Tugas AI memerlukan sumber daya komputasi yang besar, memperoleh dan mengelola kekuatan komputasi dalam skala besar sangat mahal. Ini terutama sulit bagi perusahaan baru dan pengembang individu.
Algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar, masih ada masalah. Pelatihan membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, interpretabilitas model kurang, serta ketahanan dan kemampuan generalisasi perlu ditingkatkan.
Data: Sulit untuk mendapatkan data yang berkualitas tinggi dan beragam. Di beberapa bidang, data sulit didapatkan, dan kualitas serta pelabelan data juga merupakan masalah. Melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah kurangnya keterjelasan dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis juga perlu segera diatasi.
2.2 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 masih memiliki ruang untuk peningkatan dalam analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas memiliki potensi besar di bidang-bidang ini.
Tiga, Analisis Status Proyek AI+Web3
3.1 Web3 Mendukung AI
3.1.1 Kekuatan Perhitungan Terdesentralisasi
Dengan meledaknya permintaan AI, GPU menjadi tidak cukup. Beberapa proyek Web3 mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi melalui insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain.
Proyek semacam ini mengincentivasi pengguna untuk menyediakan kekuatan komputasi GPU yang tidak terpakai melalui token, untuk mendukung pelanggan AI. Sisi penawaran terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar.
Proyek ini terutama dibagi menjadi dua kategori: satu kategori untuk inferensi AI ( seperti Render, Akash ), dan kategori lainnya untuk pelatihan AI ( seperti io.net, Gensyn ). Perbedaan inti terletak pada kebutuhan daya komputasi yang berbeda.
io.net sebagai proyek perwakilan, saat ini jumlah GPU melebihi 500.000, telah mengintegrasikan kekuatan Render dan Filecoin, ekosistem terus berkembang.
3.1.2 Model Algoritma Terdesentralisasi
Menggunakan Bittensor sebagai contoh, sisi pasokan model algoritma menyuplai model pembelajaran mesin ke jaringan dan memperoleh imbalan token. Jaringan menggunakan mekanisme konsensus untuk memastikan jawaban terbaik. Token TAO digunakan untuk mendorong penambang menyuplai model algoritma dan pengguna membayar biaya penggunaan.
3.1.3 Pengumpulan Data Terdesentralisasi
Mengumpulkan data terdesentralisasi melalui insentif token. Seperti PublicAI yang memungkinkan pengguna mengumpulkan data AI di media sosial dan mendapatkan imbalan token. Ocean mengumpulkan layanan data pengguna untuk AI melalui tokenisasi data.
3.1.4 ZK melindungi privasi pengguna dalam AI
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mencapai verifikasi informasi sambil melindungi privasi. ZKML memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. BasedAI mengusulkan penggabungan FHE dengan LLM untuk melindungi privasi data.
3.2 AI mendukung Web3
3.2.1 Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi. Seperti Pond yang memprediksi token berharga menggunakan algoritma AI, BullBear AI yang memprediksi tren harga, dan Numerai yang menyelenggarakan kompetisi prediksi pasar saham dengan AI.
3.2.2 Layanan yang Dipersonalisasi
Proyek Web3 mengintegrasikan AI untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Seperti Dune yang meluncurkan alat Wand untuk menghasilkan kueri SQL dengan AI, Followin dan IQ.wiki yang mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten, NFPrompt yang menggunakan AI untuk menghasilkan NFT dan mengurangi biaya kreasi.
3.2.3 AI Audit Kontrak Pintar
AI dapat secara lebih efisien dan akurat mengenali kerentanan dalam kode kontrak pintar. Seperti 0x0.ai yang menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI, menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial.
Empat, Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
4.1 Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Analisis Penyebab:
4.2 AI+Web3 kombinasi yang cukup kasar
4.3 Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Lima, Kesimpulan
Fusi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat menyediakan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, sementara karakteristik desentralisasi Web3 juga membawa peluang baru untuk perkembangan AI. Meskipun saat ini proyek masih berada di tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, namun juga menghadirkan keunggulan seperti desentralisasi dan transparansi.
Di masa depan, kombinasi AI+Web3 diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Kuncinya adalah melakukan penelitian dan inovasi yang mendalam, mewujudkan perpaduan yang erat antara AI dan cryptocurrency, serta menciptakan solusi yang asli dan berarti di berbagai bidang.