Integrasi AI dan Web3: Membangun paradigma baru jaringan pintar desentralisasi
Web3 sebagai Desentralisasi, terbuka, dan transparan merupakan model internet generasi baru yang memiliki keunggulan alami dalam menggabungkan dengan teknologi AI. Dalam arsitektur tradisional yang terpusat, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan 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 memberdayakan ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar dan mengembangkan algoritma anti-kecurangan. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data yang Didorong: Fondasi AI dan Web3
Data adalah elemen kunci yang mendorong perkembangan AI. Model AI membutuhkan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, kualitas data secara langsung mempengaruhi akurasi dan keandalan model.
Model data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:
Biaya pengambilan data tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggung
Sumber daya data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi pribadi
Web3 menyediakan paradigma data desentralisasi baru untuk mengatasi titik-titik masalah ini:
Platform pengumpulan data desentralisasi memungkinkan pengguna untuk menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai, menyediakan data berkualitas tinggi yang nyata untuk AI
Mode "Labeling Rewards" mendorong pekerja global untuk berpartisipasi dalam pelabelan data, mengumpulkan pengetahuan profesional
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak dalam pasokan dan permintaan data.
Namun, mendapatkan data dunia nyata masih menghadapi tantangan seperti kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pemrosesan. Data sintetis mungkin akan menjadi bintang baru di jalur data masa depan. Berdasarkan AI generatif dan teknologi simulasi, data sintetis dapat secara efektif melengkapi data nyata dan meningkatkan efisiensi penggunaannya. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, transaksi keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan prospek aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi Teknologi FHE
Perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan regulasi yang semakin ketat. Ini juga membawa tantangan bagi perkembangan AI: sebagian data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi model.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa harus mendekripsi untuk mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan GPU melakukan pelatihan model dan inferensi tanpa mengakses data asli. Ini memungkinkan perusahaan AI untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif tetap aman dan mencegah risiko kebocoran data. Ini menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI, dan merupakan pelengkap yang kuat untuk ZKML.
Revolusi Kekuatan Komputasi: Jaringan Komputasi AI Desentralisasi
Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda setiap kuartal, permintaan daya komputasi meningkat pesat, jauh melebihi pasokan sumber daya yang ada. Misalnya, pelatihan model GPT-3 memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi tidak hanya membatasi kemajuan AI, tetapi juga membuat model-model canggih sulit dijangkau oleh sebagian besar pengembang.
Sementara itu, penggunaan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja chip dan masalah rantai pasokan, pasokan daya komputasi semakin ketat. Praktisi AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga membutuhkan layanan komputasi yang sesuai kebutuhan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI desentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah dijangkau bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas, kontrak pintar akan mendistribusikannya kepada node penambang untuk dieksekusi, dan penambang akan mendapatkan imbalan setelah menyelesaikannya. Model ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi hambatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi umum, ada juga platform khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi Desentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan hambatan, dan meningkatkan efisiensi. Dalam ekosistem Web3, ini akan menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, mendorong perkembangan teknologi AI.
DePIN: Web3 memberdayakan AI tepi
AI tepi memungkinkan perangkat cerdas memiliki kemampuan komputasi AI lokal, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan dalam bidang kunci seperti mobil otonom.
Dalam Web3, DePIN ( jaringan infrastruktur fisik desentralisasi ) sejalan dengan konsep AI tepi. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan lokal, mengurangi risiko kebocoran data. Ekonomi token asli Web3 dapat memotivasi node untuk menyediakan daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat di suatu ekosistem blockchain, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penempatan proyek. Kinerja tinggi, biaya rendah, dan inovasi teknologi dari rantai ini memberikan dukungan kuat untuk DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di atas seratus miliar dolar, dengan beberapa proyek terkenal mencapai kemajuan signifikan.
IMO：Model AI Meluncurkan Mode Baru
IMO (Initial Model Offering) Konsep ini diperkenalkan oleh suatu protokol, yang mendelegasikan tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit untuk terus mendapatkan manfaat dari penggunaan berikutnya, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk lain. Selain itu, kinerja model kurang transparan, sehingga investor dan pengguna sulit untuk menilai nilainya, yang membatasi pengakuan pasar.
IMO menyediakan cara pembiayaan dan berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token untuk berbagi keuntungan model. Protokol tertentu mengadopsi standar teknologi tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model dan berbagi keuntungan.
IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan AI. Saat ini masih dalam tahap awal, tetapi inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
Agen AI: Memulai Era Interaksi Baru
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir independen, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan bantuan model bahasa besar, mereka tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Sebagai asisten virtual, Agen AI belajar dari interaksi untuk memahami preferensi pengguna dan menyediakan solusi yang dipersonalisasi. Mereka dapat secara mandiri menyelesaikan masalah tanpa instruksi yang jelas, meningkatkan efisiensi dan menciptakan nilai.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, 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 mereka secara signifikan mengurangi biaya, hanya membutuhkan 1 menit untuk merealisasikannya. Pengguna dapat memanfaatkan platform untuk menyesuaikan AI Agent yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Saat ini, penggabungan Web3 dan AI terutama terfokus pada tingkat infrastruktur, mengeksplorasi masalah kunci seperti pengambilan data, perlindungan privasi, pengelolaan model di blockchain, penggunaan daya komputasi desentralisasi yang efisien, dan verifikasi model bahasa besar. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI diharapkan dapat melahirkan serangkaian 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.
13 Suka
Hadiah
13
6
Bagikan
Komentar
0/400
MetaNomad
· 9jam yang lalu
Apakah Turing membuktikannya?
Lihat AsliBalas0
GateUser-ccc36bc5
· 9jam yang lalu
Menggabungkan apa? Hanya akan menggambar BTC.
Lihat AsliBalas0
LiquiditySurfer
· 9jam yang lalu
Hah, saya pikir tim proyek lagi dianggap bodoh.
Lihat AsliBalas0
MoonRocketman
· 9jam yang lalu
Koefisien sudut dipompa penuh, posisi lepas landas AI+Web3 kali ini cukup standar.
AI dan Web3: Membangun Paradigma Jaringan Cerdas Desentralisasi Baru
Integrasi AI dan Web3: Membangun paradigma baru jaringan pintar desentralisasi
Web3 sebagai Desentralisasi, terbuka, dan transparan merupakan model internet generasi baru yang memiliki keunggulan alami dalam menggabungkan dengan teknologi AI. Dalam arsitektur tradisional yang terpusat, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan ketidaktransparanan 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 memberdayakan ekosistem Web3, seperti mengoptimalkan kontrak pintar dan mengembangkan algoritma anti-kecurangan. Menjelajahi kombinasi keduanya memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data yang Didorong: Fondasi AI dan Web3
Data adalah elemen kunci yang mendorong perkembangan AI. Model AI membutuhkan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat, kualitas data secara langsung mempengaruhi akurasi dan keandalan model.
Model data AI terpusat tradisional memiliki masalah berikut:
Web3 menyediakan paradigma data desentralisasi baru untuk mengatasi titik-titik masalah ini:
Namun, mendapatkan data dunia nyata masih menghadapi tantangan seperti kualitas yang bervariasi dan kesulitan dalam pemrosesan. Data sintetis mungkin akan menjadi bintang baru di jalur data masa depan. Berdasarkan AI generatif dan teknologi simulasi, data sintetis dapat secara efektif melengkapi data nyata dan meningkatkan efisiensi penggunaannya. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, transaksi keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan prospek aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi Teknologi FHE
Perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan regulasi yang semakin ketat. Ini juga membawa tantangan bagi perkembangan AI: sebagian data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi model.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa harus mendekripsi untuk mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan GPU melakukan pelatihan model dan inferensi tanpa mengakses data asli. Ini memungkinkan perusahaan AI untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif tetap aman dan mencegah risiko kebocoran data. Ini menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI, dan merupakan pelengkap yang kuat untuk ZKML.
Revolusi Kekuatan Komputasi: Jaringan Komputasi AI Desentralisasi
Saat ini, kompleksitas perhitungan sistem AI berlipat ganda setiap kuartal, permintaan daya komputasi meningkat pesat, jauh melebihi pasokan sumber daya yang ada. Misalnya, pelatihan model GPT-3 memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi tidak hanya membatasi kemajuan AI, tetapi juga membuat model-model canggih sulit dijangkau oleh sebagian besar pengembang.
Sementara itu, penggunaan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja chip dan masalah rantai pasokan, pasokan daya komputasi semakin ketat. Praktisi AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, sehingga membutuhkan layanan komputasi yang sesuai kebutuhan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI desentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah dijangkau bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan dapat memposting tugas, kontrak pintar akan mendistribusikannya kepada node penambang untuk dieksekusi, dan penambang akan mendapatkan imbalan setelah menyelesaikannya. Model ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi hambatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi umum, ada juga platform khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi Desentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan hambatan, dan meningkatkan efisiensi. Dalam ekosistem Web3, ini akan menarik lebih banyak aplikasi inovatif untuk bergabung, mendorong perkembangan teknologi AI.
DePIN: Web3 memberdayakan AI tepi
AI tepi memungkinkan perangkat cerdas memiliki kemampuan komputasi AI lokal, mewujudkan pemrosesan waktu nyata dengan latensi rendah, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi ini telah diterapkan dalam bidang kunci seperti mobil otonom.
Dalam Web3, DePIN ( jaringan infrastruktur fisik desentralisasi ) sejalan dengan konsep AI tepi. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN meningkatkan perlindungan privasi melalui pemrosesan lokal, mengurangi risiko kebocoran data. Ekonomi token asli Web3 dapat memotivasi node untuk menyediakan daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat di suatu ekosistem blockchain, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penempatan proyek. Kinerja tinggi, biaya rendah, dan inovasi teknologi dari rantai ini memberikan dukungan kuat untuk DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di atas seratus miliar dolar, dengan beberapa proyek terkenal mencapai kemajuan signifikan.
IMO：Model AI Meluncurkan Mode Baru
IMO (Initial Model Offering) Konsep ini diperkenalkan oleh suatu protokol, yang mendelegasikan tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, pengembang model AI sulit untuk terus mendapatkan manfaat dari penggunaan berikutnya, terutama setelah model diintegrasikan ke dalam produk lain. Selain itu, kinerja model kurang transparan, sehingga investor dan pengguna sulit untuk menilai nilainya, yang membatasi pengakuan pasar.
IMO menyediakan cara pembiayaan dan berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka. Investor dapat membeli token untuk berbagi keuntungan model. Protokol tertentu mengadopsi standar teknologi tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model dan berbagi keuntungan.
IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan AI. Saat ini masih dalam tahap awal, tetapi inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.
Agen AI: Memulai Era Interaksi Baru
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir independen, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan bantuan model bahasa besar, mereka tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Sebagai asisten virtual, Agen AI belajar dari interaksi untuk memahami preferensi pengguna dan menyediakan solusi yang dipersonalisasi. Mereka dapat secara mandiri menyelesaikan masalah tanpa instruksi yang jelas, meningkatkan efisiensi dan menciptakan nilai.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, 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 mereka secara signifikan mengurangi biaya, hanya membutuhkan 1 menit untuk merealisasikannya. Pengguna dapat memanfaatkan platform untuk menyesuaikan AI Agent yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Saat ini, penggabungan Web3 dan AI terutama terfokus pada tingkat infrastruktur, mengeksplorasi masalah kunci seperti pengambilan data, perlindungan privasi, pengelolaan model di blockchain, penggunaan daya komputasi desentralisasi yang efisien, dan verifikasi model bahasa besar. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI diharapkan dapat melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.