Fusi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data berada di bawah kontrol ketat, dan terdapat banyak tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan algoritma kotak hitam. Sementara itu, Web3 yang didasarkan pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak manfaat bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi integrasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data Driven: Fondasi Kuat AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI, sama seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Dalam pola pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional, terdapat beberapa masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi perusahaan kecil dan menengah untuk menanggungnya.
Sumber data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Mengumpulkan data jaringan secara terdesentralisasi, setelah dibersihkan dan diubah, 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 dari seluruh dunia, dan meningkatkan kemampuan analisis data
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, dan kurangnya keberagaman serta representativitas. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan munculnya regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa yang mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang secara jelas membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan tersebut konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model dengan enkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif, dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan eksekusi mesin pembelajaran yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada 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 bahasa besar tertentu membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan 355 tahun waktu pelatihan pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semuanya membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para praktisi AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi, para penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi yang umum, ada juga platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan kekuatan 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 daya komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan 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, semuanya memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang kunci seperti mobil otonom.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih akrab—DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses 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 dalam ekosistem beberapa blockchain publik, menjadi salah satu platform blockchain publik pilihan untuk pengembangan proyek. Tingginya TPS, biaya transaksi yang 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 USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol, yang memtokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena tidak adanya mekanisme pembagian hasil, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang seringkali kesulitan untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan pendapatan dari situ. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI seringkali kurang transparan, yang menyulitkan investor dan pengguna potensial untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Sebuah protokol menggunakan dua standar ERC, menggabungkan Oracle AI Onchain dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan bahwa pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan teknologi AI yang berkelanjutan. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasinya dan nilai potensialnya patut untuk kita nantikan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan 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 tentang preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri memecahkan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke database pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, menjadikan peran permainan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, menurunkan biaya sintesis suara sebesar 99%, dan kloning suara dapat dicapai hanya dalam 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana cara mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana cara mengelola model di blockchain, bagaimana cara meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan bagaimana cara memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita memiliki alasan 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.
10 Suka
Hadiah
10
6
Bagikan
Komentar
0/400
Deconstructionist
· 07-30 18:38
shitcoin juga di ai+web3?
Lihat AsliBalas0
BearMarketLightning
· 07-30 18:27
Web3 dan AI ini datang lagi untuk menipu suckers ya?
Lihat AsliBalas0
MiningDisasterSurvivor
· 07-29 05:51
Sekali lagi menggambar BTC. Para penambang lama tidak memiliki hari-hari yang baik, masih mengurus hal-hal yang rumit ini.
Web3 dan AI bergabung: Membangun infrastruktur data dan daya komputasi desentralisasi
Fusi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data berada di bawah kontrol ketat, dan terdapat banyak tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan algoritma kotak hitam. Sementara itu, Web3 yang didasarkan pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak manfaat bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi integrasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data Driven: Fondasi Kuat AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI, sama seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya memberikan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Dalam pola pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional, terdapat beberapa masalah utama berikut:
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, dan kurangnya keberagaman serta representativitas. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan munculnya regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa yang mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang secara jelas membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan tersebut konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model dengan enkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif, dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan eksekusi mesin pembelajaran yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada 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 bahasa besar tertentu membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan 355 tahun waktu pelatihan pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semuanya membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para praktisi AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi, para penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi yang umum, ada juga platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan kekuatan 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 daya komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan 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, semuanya memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang kunci seperti mobil otonom.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih akrab—DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses 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 dalam ekosistem beberapa blockchain publik, menjadi salah satu platform blockchain publik pilihan untuk pengembangan proyek. Tingginya TPS, biaya transaksi yang 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 USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
Konsep IMO pertama kali diajukan oleh suatu protokol, yang memtokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena tidak adanya mekanisme pembagian hasil, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang seringkali kesulitan untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan pendapatan dari situ. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI seringkali kurang transparan, yang menyulitkan investor dan pengguna potensial untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Sebuah protokol menggunakan dua standar ERC, menggabungkan Oracle AI Onchain dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan bahwa pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan teknologi AI yang berkelanjutan. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasinya dan nilai potensialnya patut untuk kita nantikan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan 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 tentang preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri memecahkan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke database pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, menjadikan peran permainan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, menurunkan biaya sintesis suara sebesar 99%, dan kloning suara dapat dicapai hanya dalam 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana cara mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana cara mengelola model di blockchain, bagaimana cara meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan bagaimana cara memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.