Perpaduan Web3 dan Kecerdasan Buatan: Menciptakan Era Baru Internet

Web3 sebagai paradigma internet generasi baru, memiliki karakteristik desentralisasi, keterbukaan, dan transparansi yang secara alami cocok dengan kecerdasan buatan (AI). Struktur terpusat tradisional menghadapi berbagai tantangan dalam pengembangan AI, seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang didasarkan pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Di sisi lain, AI juga dapat memberdayakan ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar dan algoritma anti-penipuan. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.

Data: Fondasi AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan AI. Data besar berkualitas tinggi adalah dasar bagi model AI untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, yang secara langsung menentukan akurasi dan kehandalan model.

Model pengambilan dan penggunaan data AI yang terpusat secara tradisional memiliki masalah berikut:

• Biaya pengambilan data tinggi, perusahaan kecil dan menengah sulit untuk menanggung
• Sumber data didominasi oleh segelintir raksasa, membentuk pulau data
• Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 mengusulkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi titik-titik sakit ini:

• Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI untuk menangkap data jaringan secara terdesentralisasi
• Mengadopsi model "kerja untuk penghasilan", mendorong pekerja global untuk berpartisipasi dalam pelabelan data melalui insentif token.
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan dan terbuka untuk kedua belah pihak.

Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi masalah kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pengolahan. Data sintetis mungkin menjadi tambahan yang penting di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, dan telah menunjukkan potensi aplikasi di bidang seperti mengemudi otonom, transaksi keuangan, dan pengembangan game.

Perlindungan Privasi: Pentingnya Kriptografi Homomorfik

Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi menjadi fokus perhatian global. Namun, perlindungan yang berlebihan juga menyebabkan beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya, membatasi potensi model AI.

Enkripsi Homomorfik Penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data yang dienkripsi, tanpa perlu mendekripsi untuk mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan plaintext. Ini memberikan jaminan kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan GPU untuk melakukan pelatihan model dan inferensi tanpa mengakses data asli.

FHEML mendukung pemrosesan data dan model yang terenkripsi selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML melengkapi pembelajaran mesin tanpa pengetahuan, yang membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sementara yang pertama lebih fokus pada perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi.

Revolusi Kekuatan Komputasi: Jaringan Komputasi AI Terdesentralisasi

Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda setiap kuartal, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal membutuhkan daya komputasi yang setara dengan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model-model canggih sulit dijangkau oleh sebagian besar peneliti dan pengembang.

Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan melambatnya peningkatan kinerja chip dan masalah rantai pasokan, membuat pasokan daya komputasi semakin ketat. Para profesional AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, dan membutuhkan layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.

Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia untuk menyediakan pasar komputasi yang mudah diakses secara ekonomi bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas di jaringan, dan kontrak pintar akan mendistribusikannya ke node penambang, yang kemudian mengeksekusi dan menyerahkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi kendala komputasi di bidang-bidang seperti AI.

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, yang akan memainkan peran kunci dalam ekosistem Web3.

AI Tepi: Web3 Memberdayakan Perangkat Cerdas

Bayangkan, ponsel, jam tangan pintar, bahkan perangkat rumah tangga memiliki kemampuan untuk menjalankan AI, inilah daya tarik dari Edge AI. Ini memindahkan komputasi ke sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang penting seperti mengemudi otonom.

Di bidang Web3, jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) memiliki kesamaan dengan AI tepi. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan data secara lokal; mekanisme 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. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknis dari blockchain ini memberikan dukungan yang kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi 10 miliar dolar AS, dengan beberapa proyek terkenal mencapai kemajuan yang signifikan.

Penerbitan Model Awal: Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI

Model awal diterbitkan ( IMO ) konsep ini pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, untuk men-token-kan model AI. Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan selanjutnya, kinerja dan efektivitas model juga kurang transparan, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.

IMO menyediakan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan model di masa mendatang. Dengan menggabungkan standar teknologi tertentu, oracle AI, dan pembelajaran mesin on-chain, memastikan keaslian model AI dan pembagian keuntungan bagi pemegang token.

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

AI Agen Cerdas: Era Baru Pengalaman Interaksi

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, 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. Agen AI dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi untuk memahami preferensi pengguna dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, mereka dapat memecahkan masalah secara mandiri, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai.

Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk 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 lebih manusiawi; teknologi kloning suaranya mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, hanya memerlukan 1 menit untuk merealisasikannya. Dengan agen AI yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.

Saat ini, integrasi Web3 dan AI lebih fokus pada eksplorasi di tingkat infrastruktur, seperti pengambilan data berkualitas tinggi, perlindungan privasi data, pengelolaan model di blockchain, penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan verifikasi model bahasa besar. Seiring dengan perbaikan bertahap dari infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa integrasi Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.