Web3 dan AI: Menjelajahi Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet terdesentralisasi yang baru, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi dan kebocoran privasi. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan energi baru bagi AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan cara lainnya. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberdayakan ekosistem Web3. Meneliti kombinasi keduanya sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data-Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI. Model AI memerlukan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk memperoleh pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, kualitas data secara langsung mempengaruhi kinerja model.
Model data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:
Biaya pengambilan data tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk memikulnya
Sumber data didominasi oleh raksasa, membentuk pulau data
Risiko kebocoran privasi data pribadi
Web3 menyediakan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai, mengambil data jaringan secara terdesentralisasi untuk digunakan dalam pelatihan AI
Mengadopsi model "Earn by Labeling", mendorong pekerja global untuk berpartisipasi dalam pelabelan data
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan yang terbuka dan transparan untuk perdagangan data
Meskipun demikian, pengambilan data yang sebenarnya masih menghadapi masalah seperti kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pemrosesan. Data sintetik mungkin menjadi sorotan di masa depan, karena dapat mensimulasikan atribut data nyata, dan telah menunjukkan potensi aplikasi di bidang seperti mengemudi otomatis dan transaksi keuangan.
Perlindungan Privasi: Peran Penting FHE
Di era data, perlindungan privasi menjadi fokus. Beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi model AI.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu dekripsi untuk mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan plaintext. FHE memberikan perlindungan untuk komputasi privasi AI, memungkinkan GPU menjalankan pelatihan dan inferensi dalam lingkungan tanpa menyentuh data asli.
FHEML mendukung enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran. FHEML merupakan pelengkap bagi ZKML, yang membuktikan kebenaran pelaksanaan pembelajaran mesin, sedangkan yang pertama menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi.
Revolusi Kekuatan: Jaringan Perhitungan AI Terdesentralisasi
Pertumbuhan cepat kompleksitas perhitungan sistem AI menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi. Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan faktor kekurangan chip, masalah pasokan daya komputasi menjadi sangat serius. Para praktisi AI sangat membutuhkan layanan komputasi yang efisien dan sesuai permintaan.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan menerbitkan tugas, kontrak pintar akan mendistribusikannya kepada node penambang untuk dieksekusi, dan setelah selesai, mereka akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi kendala komputasi.
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, mengurangi hambatan, dan meningkatkan efisiensi, yang akan memainkan peran kunci dalam ekosistem web3.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Tepi
AI tepi memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan pemrosesan latensi rendah, dan melindungi privasi pengguna. Dalam bidang Web3, konsep ini disebut DePIN. Ini meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan lokal, insentif ekonomi Token mendorong node untuk menyediakan sumber daya, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat di beberapa ekosistem, menjadi salah satu platform pilihan proyek. TPS tinggi, biaya rendah, dan inovasi teknologi dari platform ini memberikan dukungan yang kuat bagi proyek DePIN. Kapitalisasi pasar proyek DePIN di platform ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
Konsep IMO diperkenalkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam model tradisional, pengembang sulit untuk mendapatkan manfaat dari penggunaan model di masa depan, dan kinerja model juga kurang transparan.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka. Investor membeli token untuk berbagi keuntungan model. Protokol tertentu menggunakan standar tertentu yang menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model dan pembagian keuntungan.
IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan AI. Saat ini berada pada tahap awal, tetapi nilai potensialnya patut diharapkan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, mereka memahami bahasa alami, merencanakan keputusan, dan melaksanakan tugas kompleks. Sebagai asisten virtual, Agen AI mempelajari preferensi pengguna, menawarkan solusi yang dipersonalisasi, menyelesaikan masalah secara mandiri, dan meningkatkan efisiensi.
Sebuah platform aplikasi native AI terbuka menyediakan alat kreasi yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara, dan lainnya dari robot, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Platform ini melatih model bahasa besar khusus untuk membuat peran lebih manusiawi, teknologi kloning suara mempercepat interaksi personalisasi produk AI. Menggunakan AI Agent kustomnya dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Saat ini, integrasi Web3 dan AI lebih banyak mengeksplorasi lapisan infrastruktur, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi, penyimpanan model di blockchain, serta meningkatkan pemanfaatan daya komputasi terdesentralisasi. Dengan perbaikan infrastruktur, integrasi Web3 dan AI akan melahirkan 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.
Web3 dan AI Berintegrasi: 7 Tren dalam Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 dan AI: Menjelajahi Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet terdesentralisasi yang baru, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi dan kebocoran privasi. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan energi baru bagi AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan cara lainnya. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberdayakan ekosistem Web3. Meneliti kombinasi keduanya sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data-Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI. Model AI memerlukan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk memperoleh pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, kualitas data secara langsung mempengaruhi kinerja model.
Model data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:
Web3 menyediakan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Meskipun demikian, pengambilan data yang sebenarnya masih menghadapi masalah seperti kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pemrosesan. Data sintetik mungkin menjadi sorotan di masa depan, karena dapat mensimulasikan atribut data nyata, dan telah menunjukkan potensi aplikasi di bidang seperti mengemudi otomatis dan transaksi keuangan.
Perlindungan Privasi: Peran Penting FHE
Di era data, perlindungan privasi menjadi fokus. Beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi model AI.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu dekripsi untuk mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan plaintext. FHE memberikan perlindungan untuk komputasi privasi AI, memungkinkan GPU menjalankan pelatihan dan inferensi dalam lingkungan tanpa menyentuh data asli.
FHEML mendukung enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran. FHEML merupakan pelengkap bagi ZKML, yang membuktikan kebenaran pelaksanaan pembelajaran mesin, sedangkan yang pertama menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi.
Revolusi Kekuatan: Jaringan Perhitungan AI Terdesentralisasi
Pertumbuhan cepat kompleksitas perhitungan sistem AI menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi. Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan faktor kekurangan chip, masalah pasokan daya komputasi menjadi sangat serius. Para praktisi AI sangat membutuhkan layanan komputasi yang efisien dan sesuai permintaan.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan menerbitkan tugas, kontrak pintar akan mendistribusikannya kepada node penambang untuk dieksekusi, dan setelah selesai, mereka akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi kendala komputasi.
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, mengurangi hambatan, dan meningkatkan efisiensi, yang akan memainkan peran kunci dalam ekosistem web3.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Tepi
AI tepi memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan pemrosesan latensi rendah, dan melindungi privasi pengguna. Dalam bidang Web3, konsep ini disebut DePIN. Ini meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan lokal, insentif ekonomi Token mendorong node untuk menyediakan sumber daya, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat di beberapa ekosistem, menjadi salah satu platform pilihan proyek. TPS tinggi, biaya rendah, dan inovasi teknologi dari platform ini memberikan dukungan yang kuat bagi proyek DePIN. Kapitalisasi pasar proyek DePIN di platform ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Menerbitkan Paradigma Baru
Konsep IMO diperkenalkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI. Dalam model tradisional, pengembang sulit untuk mendapatkan manfaat dari penggunaan model di masa depan, dan kinerja model juga kurang transparan.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka. Investor membeli token untuk berbagi keuntungan model. Protokol tertentu menggunakan standar tertentu yang menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model dan pembagian keuntungan.
IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan AI. Saat ini berada pada tahap awal, tetapi nilai potensialnya patut diharapkan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, mereka memahami bahasa alami, merencanakan keputusan, dan melaksanakan tugas kompleks. Sebagai asisten virtual, Agen AI mempelajari preferensi pengguna, menawarkan solusi yang dipersonalisasi, menyelesaikan masalah secara mandiri, dan meningkatkan efisiensi.
Sebuah platform aplikasi native AI terbuka menyediakan alat kreasi yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara, dan lainnya dari robot, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Platform ini melatih model bahasa besar khusus untuk membuat peran lebih manusiawi, teknologi kloning suara mempercepat interaksi personalisasi produk AI. Menggunakan AI Agent kustomnya dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Saat ini, integrasi Web3 dan AI lebih banyak mengeksplorasi lapisan infrastruktur, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi, penyimpanan model di blockchain, serta meningkatkan pemanfaatan daya komputasi terdesentralisasi. Dengan perbaikan infrastruktur, integrasi Web3 dan AI akan melahirkan model bisnis dan layanan inovatif.