Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya

Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki potensi integrasi yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data berada di bawah kendali yang ketat, menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Web3, yang didasarkan pada teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru untuk perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Sementara itu, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimisasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lain-lain, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.

Data yang Didukung: Fondasi Kuat AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong utama perkembangan AI. Model AI perlu mencerna data berkualitas tinggi dalam jumlah besar 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.

Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki beberapa masalah utama:

• Biaya pengambilan data yang tinggi, membuat usaha kecil dan menengah sulit untuk memikulnya
• Sumber data dikuasai oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
• Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 dapat menyelesaikan titik sakit ini dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:

• Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengambil data jaringan untuk menyediakan data nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
• Mengadopsi model "penandaan untuk mendapatkan", mendorong pekerja global untuk berpartisipasi dalam penandaan data melalui insentif token, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak yang membutuhkan dan menyediakan data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Namun, ada beberapa masalah dalam pengambilan data di dunia nyata, seperti kualitas data yang tidak konsisten, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat meniru atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, 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. Beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, 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 konsisten dengan hasil perhitungan pada data dalam bentuk teks biasa.

FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.

FHEML mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman, dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.

FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan machine learning yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, yang menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi, jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Kekurangan daya komputasi 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, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja prosesor mikro, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Praktisi AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang ekonomis dan sesuai permintaan.

Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat menerbitkan tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck daya komputasi di bidang AI dan lainnya.

Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang batas aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI

Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otonom.

Dalam bidang Web3, kita lebih akrab dengan konsep DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data. Mekanisme ekonomi Token yang asli dari 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 yang kuat untuk proyek DePIN.

IMO: Paradigma Baru Peluncuran Model AI

Konsep IMO akan mem-tokenisasi model AI. Dalam mode tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di masa mendatang, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Kinerja dan efektivitas 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 cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa mendatang. Beberapa protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi keuntungan.

Mode 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 partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk dinantikan.

AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaksi

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, 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 kompleks. Mereka dapat bertindak sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi dengan pengguna tentang preferensi mereka, 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 asli AI 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, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi kreator super. Platform-platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, menjadikan peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi. Dengan AI Agent yang dikustomisasi, 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 bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana meng-host model di blockchain, bagaimana meningkatkan efisiensi penggunaan komputasi terdesentralisasi, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar, serta masalah kunci lainnya. Dengan perbaikan bertahap dari infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.