AI dan Blockchain: Menjelajahi Prospek dan Tantangan Kombinasi Web3 dan Kecerdasan Buatan

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) dan teknologi blockchain telah menjadikan AI+Crypto sebagai titik panas investasi. Karakteristik desentralisasi, transparansi tinggi, dan konsumsi energi rendah dari blockchain mengatasi masalah sentralisasi dan ketidaktransparanan sistem AI, dan kombinasi keduanya membawa peluang baru bagi industri.

Para ahli industri berpendapat bahwa aplikasi gabungan AI dan blockchain terutama dibagi menjadi empat kategori: sebagai peserta aplikasi, antarmuka aplikasi, aturan aplikasi, dan tujuan aplikasi. Peran AI dalam Crypto seharusnya lebih dipertimbangkan dari sudut pandang "aplikasi", termasuk optimasi daya komputasi, algoritma, dan data.

Lembaga penelitian membagi arah partisipasi AI dalam teknologi Crypto menjadi lapisan dasar, lapisan eksekusi, dan lapisan aplikasi. Misalnya, teknologi zkML menggabungkan bukti nol pengetahuan dan Blockchain, menyediakan solusi yang aman dan dapat diverifikasi untuk perilaku agen AI. Selain itu, AI juga menunjukkan potensi besar dalam pemrosesan data, pengembangan dApp otomatis, dan keamanan transaksi on-chain di lapisan eksekusi. Di lapisan aplikasi, robot perdagangan yang didorong oleh AI, alat analisis prediktif, serta manajemen likuiditas AMM memainkan peran penting di bidang DeFi.

Artikel ini akan membahas arah investasi di jalur AI+Crypto, dengan fokus pada inovasi dan pengembangan di tingkat infrastruktur dan aplikasi, menganalisis prospek dan tantangan dari kombinasi AI dan Blockchain.

Arah Fokus Utama AI

Blockchain kontras yang jelas dengan AI dalam hal sentralisasi, transparansi, konsumsi energi, dan monopolisasi. Para ahli industri membagi aplikasi kombinasi AI dan blockchain menjadi 4 kategori besar:

1. AI sebagai peserta dalam aplikasi
2. AI sebagai antarmuka aplikasi
3. Aturan AI sebagai aplikasi
4. AI sebagai tujuan aplikasi

Dari sudut pandang produktivitas dan hubungan produksi, Crypto terutama menyediakan hubungan produksi. Ini dapat dipertimbangkan dari tiga arah:

1. Optimalisasi daya komputasi: Menyediakan sumber daya daya komputasi yang terdistribusi dan efisien, mengurangi risiko kegagalan titik tunggal, dan meningkatkan efisiensi komputasi secara keseluruhan.
2. Optimasi algoritma: Mendorong sumber terbuka, berbagi, dan inovasi algoritma atau model.
3. Optimalkan data: Wujudkan penyimpanan terdesentralisasi, kontribusi, penggunaan, dan manajemen keamanan data.

Proyek AI+Web3 dapat dieksplorasi dari tiga arah: lapisan dasar, lapisan eksekusi, dan lapisan aplikasi. Lapisan dasar mencakup pelatihan model, data, komputasi terdesentralisasi, dan perangkat keras; lapisan eksekusi melibatkan pemrosesan data, transmisi, serta teknologi AI agent, zkML, FHE; lapisan aplikasi terutama berfokus pada bidang AI+DeFi, AI+GameFi, metaverse, AIGC, dan Meme.

Beberapa arah berikut patut diperhatikan dengan serius:

Satu, arah zkML

Teknologi zkML menyediakan solusi yang aman dan dapat diverifikasi untuk memantau dan membatasi perilaku agen AI dengan menggabungkan bukti nol pengetahuan dan Blockchain. Ini dapat membuktikan bahwa AI telah menjalankan tugas tertentu sambil melindungi privasi, membuka cara baru dalam memvalidasi data pribadi menggunakan model publik atau memvalidasi model pribadi menggunakan data publik.

Proyek tipikal meliputi:

1. Modulus Labs: Menawarkan berbagai aplikasi ZKML, seperti robot perdagangan on-chain RockyBot dan permainan catur Leela vs. the World.

2. Giza: sebuah protokol untuk menerapkan model AI di blockchain, menggunakan format ONNX dan teknologi seperti Giza Transpiler.

3. Zkaptcha: Berfokus pada penyelesaian masalah robot di Web3, menyediakan layanan captcha untuk kontrak pintar.

Dua, Arah Pengolahan Data

Terobosan AI di lapisan eksekusi terutama tercermin dalam aspek-aspek berikut:

1. AI dan analisis data di blockchain: memanfaatkan model LLM besar dan algoritma pembelajaran mendalam untuk menggali wawasan data.

2. AI dan pengembangan dApp otomatis: Menyediakan alat pengembangan otomatis, membantu pengembang dengan cepat menulis kontrak pintar dan secara otomatis memperbaiki kesalahan.

3. AI dan Keamanan Transaksi di Blockchain: Menggunakan agen AI di Blockchain, meningkatkan keamanan dan kredibilitas aplikasi AI.

Tiga, Arah AI+DeFi

Kombinasi AI dan DeFi terutama mencakup beberapa arah berikut:

1. Robot perdagangan yang didorong oleh AI: mengeksekusi perdagangan dengan cepat dan tepat, menganalisis data pasar dan tren harga.

2. Analisis Prediktif: Memberikan prediksi yang dapat diandalkan tentang tren pasar dan potensi pergerakan harga.

3. Manajemen Likuiditas AMM: Penyesuaian cerdas rentang likuiditas, mengoptimalkan efisiensi dan hasil pembuat pasar otomatis.

4. Perlindungan Likuidasi dan Manajemen Posisi Utang: Menggabungkan data on-chain dan off-chain untuk mewujudkan strategi perlindungan likuidasi yang cerdas.

5. Desain produk terstruktur DeFi yang kompleks: bergantung pada model AI keuangan untuk merancang mekanisme kas, meningkatkan kecerdasan dan fleksibilitas produk.

Empat, Arah AI+GameFi

Penerapan AI dalam proyek GameFi terutama tercermin dalam:

1. Optimasi strategi permainan: Dengan mempelajari kebiasaan pemain, menyesuaikan tingkat kesulitan dan strategi permainan secara real-time.

2. Manajemen Pemanfaatan Aset Permainan: Membantu pemain mengelola dan memperdagangkan aset virtual dalam permainan dengan lebih efektif.

3. Meningkatkan interaksi permainan: Membuat NPC responsif pintar untuk mewujudkan interaksi pemain yang lebih alami dan lancar.

Saran Strategi Investasi

• Jangka pendek: Perhatikan penerapan awal AI di bidang Crypto, seperti aplikasi AI konseptual dan meme.

• Jangka menengah: Fokus utama pada kombinasi AI Agent dan Intent, serta integrasinya dengan kontrak pintar.

• Jangka panjang: Memperhatikan kombinasi teknologi AI dan zkML, yang dapat memiliki dampak mendalam pada bidang Crypto.