Integrasi Web3 dan AI: Membuka Era Baru Internet

Web3 sebagai paradigma internet terdesentralisasi generasi baru memiliki peluang integrasi alami dengan teknologi AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI menghadapi banyak batasan, seperti kendala daya komputasi, risiko privasi, dan sebagainya. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan cara lainnya. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberdayakan ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar, memperbaiki mekanisme anti-kecurangan, dan lain-lain. Menjelajahi perpaduan Web3 dan AI memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.

Data yang Didorong: Fondasi Kuat AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI. Model AI memerlukan banyak data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, kualitas data secara langsung mempengaruhi akurasi dan keandalan model.

Model data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:

1. Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi perusahaan kecil dan menengah untuk menanggungnya
2. Sumber data didominasi oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data.
3. Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 menyediakan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:

• Platform pengumpulan data terdesentralisasi memungkinkan pengguna untuk menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai, menyediakan data berkualitas tinggi yang nyata untuk pelatihan AI
• Mode "Labeling for Earnings" mendorong pekerja di seluruh dunia untuk berpartisipasi dalam pelabelan data, mengumpulkan pengetahuan profesional
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan untuk kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata masih menghadapi masalah kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pengolahan. Data sintetis mungkin menjadi sorotan di masa depan, karena dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti pengemudian otomatis, perdagangan keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Aplikasi FHE dalam Web3

Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus global. Peraturan privasi yang ketat mencerminkan tren ini, tetapi juga menghadirkan tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, membatasi potensi model AI.

Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi, tanpa perlu mendekripsi untuk mendapatkan hasil yang konsisten dengan perhitungan plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia bisnis.

FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi aman untuk aplikasi AI. Ini melengkapi ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sementara FHEML fokus pada komputasi data terenkripsi untuk menjaga privasi.

Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI meningkat dengan cepat, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar tertentu memerlukan daya komputasi setara dengan 355 tahun dari satu perangkat. Kekurangan ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model tingkat lanjut sulit dijangkau oleh kebanyakan peneliti dan pengembang.

Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja prosesor, masalah rantai pasokan, dan faktor lainnya, membuat pasokan daya komputasi semakin ketat. Para profesional AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang efisien dan fleksibel.

Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah digunakan untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas komputasi, kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node penambang, penambang melaksanakan dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengurangi hambatan komputasi di bidang AI dan lainnya.

Selain jaringan komputasi umum, ada juga platform khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan hambatan, dan meningkatkan efisiensi. Dalam ekosistem Web3, jaringan semacam ini akan memainkan peran kunci, menarik aplikasi inovatif untuk bergabung, dan mendorong perkembangan teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan AI Perbatasan

Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang-bidang penting seperti mobil otonom. Dalam Web3, nama yang lebih kita kenal adalah DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan lokal, mengurangi risiko kebocoran data. Ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.

Saat ini, DePIN berkembang pesat di ekosistem salah satu blockchain publik berkinerja tinggi, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. Throughput tinggi, biaya rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi sepuluh miliar dolar AS, dengan banyak proyek terkenal yang telah mencapai kemajuan signifikan.

IMO：Model AI Menerbitkan Paradigma Baru

IMO( Model awal penerbitan ) menawarkan pendekatan baru untuk tokenisasi model AI. Dalam pola tradisional, pengembang sulit mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di masa depan, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial.

IMO menyediakan dukungan pendanaan inovatif dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan yang dihasilkan dari model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar teknologi tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain, untuk memastikan keaslian model dan berbagi pendapatan dengan pemegang token.

Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pembangunan berkelanjutan teknologi AI. Meskipun masih dalam tahap percobaan awal, seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya partisipasi, inovasi dan potensi nilai IMO patut dinantikan.

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, mereka tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Sebagai asisten virtual, Agen AI belajar dari interaksi untuk memahami preferensi pengguna, memberikan solusi yang dipersonalisasi, dan bahkan dapat menyelesaikan masalah secara mandiri tanpa instruksi yang jelas.

Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna dalam mengonfigurasi fungsi robot, penampilan, suara, dan menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Platform ini melatih model bahasa besar khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara mereka secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara, mempercepat interaksi yang dipersonalisasi produk AI. AI Agent yang disesuaikan dengan platform ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.

Saat ini, integrasi Web3 dan AI lebih berfokus pada lapisan infrastruktur, menjelajahi isu-isu kunci seperti pengambilan data, perlindungan privasi, pengelolaan model di blockchain, penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan verifikasi model bahasa besar. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, integrasi Web3 dan AI diharapkan dapat melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.