AI dan Web3 Kedalaman: Membentuk Pola Internet Masa Depan

Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan integrasi alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data dikendalikan secara ketat, menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidakjelasan algoritma. Web3 berdasarkan teknologi terdistribusi, melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi, memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI. Sementara itu, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan sebagainya, mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.

Data yang Didorong: 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 yang 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 masalah berikut:

• Biaya pengambilan data yang tinggi, membuat usaha kecil dan menengah sulit untuk menanggung
• Sumber data didominasi oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data
• Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 menawarkan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:

• Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai, secara terdesentralisasi menangkap data jaringan, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
• Menggunakan model "labeling untuk menghasilkan uang", melalui insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam pelabelan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetik mungkin menjadi sorotan di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang mengemudi otonom, perdagangan pasar keuangan, pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3

Di era data-driven, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Munculnya regulasi seperti Regulasi Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: 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 langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan tersebut konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.

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

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

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

Revolusi Daya Komputasi: AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, mengakibatkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar dari perusahaan AI terkenal membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI yang canggih menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.

Sementara itu, tingkat 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 membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para praktisi AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.

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

Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan komputasi khusus yang fokus pada 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 dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.

DePIN：Web3 memberdayakan Edge AI

Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semuanya memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi berlangsung di sumber data, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.

Dalam bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familiar—DePIN. 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 yang asli dari Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.

Saat ini, DePIN berkembang pesat di ekosistem salah satu blockchain publik yang terkenal, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, serta inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan yang kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.

IMO：Model AI Merilis Paradigma Baru

Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol untuk men-tokenisasi model AI.

Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian keuntungan, begitu model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali kesulitan untuk mendapatkan keuntungan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan darinya. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparansi, yang membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.

IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut. Protokol tertentu menggunakan standar ERC yang spesifik, dikombinasikan dengan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar 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 teknologi AI yang berkelanjutan. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya ruang partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk kita nantikan.

AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif

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 yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.

Sebuah platform aplikasi AI asli menyediakan kumpulan alat kreasi 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, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, menurunkan biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk diimplementasikan. Menggunakan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, 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 memperoleh data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi dengan efisien, 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.