Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai model internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi yang alami dengan kecerdasan buatan. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI sangat terbatas, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru untuk perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak kemampuan untuk Web3, seperti optimasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, mengeksplorasi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data-Driven: Fondasi Kuat AI dan Web3
Data adalah elemen kunci yang mendorong perkembangan AI, 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 menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggung
Sumber data dikuasai oleh raksasa, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan titik sakit dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Mengambil data jaringan melalui jaringan terdesentralisasi, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "labeling to earn", mendorong pekerja global untuk berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak yang membutuhkan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Namun, pengambilan data dari dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi sorotan di masa depan jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis bisa mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis 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, dan berbagai peraturan yang dikeluarkan mencerminkan penjagaan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi Homomorfik Penuh ( FHE ) memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan kuat bagi komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan pemrosesan GPU untuk menjalankan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan tanpa kontak dengan data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API secara aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI. FHEML merupakan pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin 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. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja prosesor, kekurangan chip, dan faktor lainnya, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para profesional AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan hemat biaya.
Jaringan kekuatan AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar kekuatan yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node yang menyumbangkan kekuatan komputasi, node akan menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi mereka akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan kekuatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi yang umum, ada juga platform kekuatan khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan kekuatan terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan kekuatan. Dalam ekosistem Web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan dalam bidang kunci seperti mengemudi otomatis. Di bidang Web3, kami menyebutnya DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran. 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 blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN di blockchain publik telah memiliki nilai pasar lebih dari 10 miliar dolar, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO: Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
IMO(Penawaran Model Awal)konsep akan men-tokenisasi model AI. Dalam mode tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan selanjutnya, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.
IMO menyediakan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token dan berbagi pendapatan dari model di masa depan. Beberapa protokol menggunakan standar tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pemegang token dapat berbagi pendapatan.
Mode IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan peningkatan penerimaan pasar dan perluasan jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut diantisipasi.
AI Agent: Era baru pengalaman interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. 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 preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa arahan yang jelas, Agen AI dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi AI asli terbuka 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, memberdayakan individu dengan teknologi AI generatif untuk menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. Dengan menggunakan AI Agent yang disesuaikan, 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, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, menghosting model di blockchain, meningkatkan penggunaan efisiensi daya komputasi terdesentralisasi, dan memvalidasi model bahasa besar. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI diharapkan dapat 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.
19 Suka
Hadiah
19
6
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidityWitch
· 08-02 20:41
Gulungan melambung, komputasi privasi sangat menarik
Lihat AsliBalas0
TokenEconomist
· 08-02 13:05
sebenarnya, variabel kunci di sini adalah dinamika kepercayaan komputasi...
Web3 dan AI bergabung: Membangun infrastruktur internet cerdas yang desentralisasi
Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai model internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi yang alami dengan kecerdasan buatan. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI sangat terbatas, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru untuk perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak kemampuan untuk Web3, seperti optimasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, mengeksplorasi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data-Driven: Fondasi Kuat AI dan Web3
Data adalah elemen kunci yang mendorong perkembangan AI, 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 menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 dapat menyelesaikan titik sakit dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Namun, pengambilan data dari dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi sorotan di masa depan jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis bisa mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti mengemudi otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis 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, dan berbagai peraturan yang dikeluarkan mencerminkan penjagaan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
Enkripsi Homomorfik Penuh ( FHE ) memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan kuat bagi komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan pemrosesan GPU untuk menjalankan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan tanpa kontak dengan data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API secara aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI. FHEML merupakan pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin 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. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja prosesor, kekurangan chip, dan faktor lainnya, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para profesional AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan hemat biaya.
Jaringan kekuatan AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar kekuatan yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node yang menyumbangkan kekuatan komputasi, node akan menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi mereka akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan kekuatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi yang umum, ada juga platform kekuatan khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan kekuatan terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan kekuatan. Dalam ekosistem Web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Edge AI memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan dalam bidang kunci seperti mengemudi otomatis. Di bidang Web3, kami menyebutnya DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran. 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 blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN di blockchain publik telah memiliki nilai pasar lebih dari 10 miliar dolar, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO: Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
IMO(Penawaran Model Awal)konsep akan men-tokenisasi model AI. Dalam mode tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan selanjutnya, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.
IMO menyediakan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token dan berbagi pendapatan dari model di masa depan. Beberapa protokol menggunakan standar tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan pemegang token dapat berbagi pendapatan.
Mode IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan peningkatan penerimaan pasar dan perluasan jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut diantisipasi.
AI Agent: Era baru pengalaman interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. 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 preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa arahan yang jelas, Agen AI dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi AI asli terbuka 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, memberdayakan individu dengan teknologi AI generatif untuk menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. Dengan menggunakan AI Agent yang disesuaikan, 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, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, menghosting model di blockchain, meningkatkan penggunaan efisiensi daya komputasi terdesentralisasi, dan memvalidasi model bahasa besar. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI diharapkan dapat melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.