Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya

Web3 sebagai suatu paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan integrasi yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data berada di bawah kontrol ketat, dan terdapat banyak tantangan seperti kendala daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 yang didasarkan pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-penipuan, dan lain-lain, yang mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi perpaduan Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.

Data yang Didorong: Fondasi Kokoh AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong inti perkembangan AI, sama seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.

Dalam pola pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat yang tradisional, terdapat beberapa masalah utama berikut:

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

Web3 dapat menyelesaikan titik sakit dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:

• Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengambil data jaringan, setelah dibersihkan dan diubah, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
• Mengadopsi model "label to earn", dengan insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam pelabelan data, mengumpulkan pengetahuan profesional dari seluruh dunia, 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.

Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representasi. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti kendaraan otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3

Era data-driven, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, penerapan regulasi seperti Peraturan 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, yang jelas membatasi potensi dan kemampuan inferensi 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 plaintext.

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

FHEML mendukung pengolahan data dan model secara 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 pembelajaran mesin yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun di satu perangkat. Kekurangan daya komputasi seperti 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, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip akibat faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para profesional AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.

Jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai secara global, menyediakan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasil, setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan 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 dan bersama-sama mendorong pengembangan dan aplikasi teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI

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

Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih dikenal - DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi Token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.

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

IMO：AI Model Memperkenalkan Paradigma Baru

Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang mengtokenisasi model AI.

Dalam mode tradisional, karena tidak adanya mekanisme berbagi pendapatan, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali kesulitan untuk mendapatkan pendapatan 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 pendapatan dari situ. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparansi, membuat investor dan pengguna potensial kesulitan untuk mengevaluasi 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 di masa depan. Suatu protokol menggunakan dua standar ERC, menggabungkan 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 berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut kita nantikan.

AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaktif

AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan menawarkan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, AI Agent dapat secara mandiri memecahkan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.

Sebuah platform aplikasi AI asli yang terbuka menyediakan kumpulan alat kreasi yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna dalam mengonfigurasi fungsi, tampilan, 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 melatih model bahasa besar yang khusus, membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk direalisasikan. Dengan AI Agent yang disesuaikan oleh platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.

Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana cara mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.