Penggabungan Web3 dan Kecerdasan Buatan: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma 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 dikendalikan secara ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan, mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, mengeksplorasi kombinasi Web3 dan AI memiliki makna penting dalam membangun infrastruktur internet generasi berikutnya serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data-Driven: Dasar Kuat AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan untuk model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional memiliki masalah berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, membuat usaha kecil dan menengah sulit untuk menanggungnya
Sumber data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 memperkenalkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengambil data jaringan, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Menggunakan model "penandaan adalah pertambangan", melalui insentif token untuk mendorong pekerja di seluruh dunia berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan untuk kedua belah pihak yang membutuhkan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi masalah seperti kualitas yang tidak konsisten, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran Enkripsi Homomorfik Penuh dalam Web3
Di era data-driven, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang 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 sama dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk melaksanakan pelatihan model dan tugas 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 dagang.
Pembelajaran mesin homomorfik sepenuhnya ( FHEML ) mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML adalah pelengkap pembelajaran mesin pengetahuan nol ( ZKML ), ZKML membuktikan eksekusi yang benar dari pembelajaran mesin, sedangkan 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 kekuatan komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model GPT-3 membutuhkan kekuatan komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan kekuatan komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut 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, semua ini memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Para profesional AI terjebak dalam dilema: harus membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Beberapa jaringan kekuatan AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar kekuatan yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan kekuatan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan kekuatan komputasi, penambang menyelesaikan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck kekuatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang berfokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi terdesentralisasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong pengembangan dan aplikasi teknologi AI.
Jaringan Infrastruktur Fisik Terdistribusi: Web3 Memberdayakan AI Pusat
AI tepi memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang kunci seperti kendaraan otonom. Di bidang Web3, jaringan infrastruktur fisik terdistribusi (DePIN) adalah konsep yang lebih dikenal. 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 di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, serta inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN terkenal telah mencapai kemajuan signifikan dalam ekosistem ini.
Penerbitan Model Awal: Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI
Konsep penerbitan model awal ( IMO ) akan mendtokenisasi model AI. Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model setelahnya, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efek model AI sering kali kurang transparansi, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di kemudian hari. Beberapa proyek menggunakan standar blockchain tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain 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 berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya layak untuk diharapkan.
AI Agen Cerdas: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, agen AI juga dapat menyelesaikan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi AI native terbuka menawarkan kumpulan alat kreatif yang lengkap dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Dengan memanfaatkan teknologi AI generatif, platform ini memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Beberapa platform telah melatih model bahasa besar khusus, membuat peran permainan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI dan secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. Dengan agen AI yang disesuaikan menggunakan platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Saat ini, penggabungan Web3 dan AI lebih banyak terfokus pada eksplorasi di tingkat infrastruktur, termasuk bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana menghosting model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, serta bagaimana memvalidasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Dengan perlahan-lahan sempurnanya infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Penggabungan Web3 dan Kecerdasan Buatan: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma 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 dikendalikan secara ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan, mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, mengeksplorasi kombinasi Web3 dan AI memiliki makna penting dalam membangun infrastruktur internet generasi berikutnya serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data-Driven: Dasar Kuat AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan untuk model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional memiliki masalah berikut:
Web3 memperkenalkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi masalah seperti kualitas yang tidak konsisten, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran Enkripsi Homomorfik Penuh dalam Web3
Di era data-driven, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang 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 sama dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk melaksanakan pelatihan model dan tugas 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 dagang.
Pembelajaran mesin homomorfik sepenuhnya ( FHEML ) mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML adalah pelengkap pembelajaran mesin pengetahuan nol ( ZKML ), ZKML membuktikan eksekusi yang benar dari pembelajaran mesin, sedangkan 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 kekuatan komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model GPT-3 membutuhkan kekuatan komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan kekuatan komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut 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, semua ini memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Para profesional AI terjebak dalam dilema: harus membeli perangkat keras sendiri, atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Beberapa jaringan kekuatan AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar kekuatan yang ekonomis dan mudah digunakan bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan kekuatan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan kekuatan komputasi, penambang menyelesaikan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck kekuatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang berfokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi terdesentralisasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong pengembangan dan aplikasi teknologi AI.
Jaringan Infrastruktur Fisik Terdistribusi: Web3 Memberdayakan AI Pusat
AI tepi memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan di bidang kunci seperti kendaraan otonom. Di bidang Web3, jaringan infrastruktur fisik terdistribusi (DePIN) adalah konsep yang lebih dikenal. 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 di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, serta inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Beberapa proyek DePIN terkenal telah mencapai kemajuan signifikan dalam ekosistem ini.
Penerbitan Model Awal: Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI
Konsep penerbitan model awal ( IMO ) akan mendtokenisasi model AI. Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model setelahnya, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efek model AI sering kali kurang transparansi, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di kemudian hari. Beberapa proyek menggunakan standar blockchain tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain 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 berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya layak untuk diharapkan.
AI Agen Cerdas: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, agen AI juga dapat menyelesaikan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi AI native terbuka menawarkan kumpulan alat kreatif yang lengkap dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Dengan memanfaatkan teknologi AI generatif, platform ini memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Beberapa platform telah melatih model bahasa besar khusus, membuat peran permainan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI dan secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara. Dengan agen AI yang disesuaikan menggunakan platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Saat ini, penggabungan Web3 dan AI lebih banyak terfokus pada eksplorasi di tingkat infrastruktur, termasuk bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana menghosting model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, serta bagaimana memvalidasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Dengan perlahan-lahan sempurnanya infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.