Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya

Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi alami dengan AI. Dalam arsitektur tradisional yang terpusat, komputasi AI dan sumber daya data berada di bawah kontrol ketat, menghadapi banyak tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi, melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi, memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.

Data Driven: Fondasi Kuat AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan AI, seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI memerlukan pemrosesan 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.

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

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

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

• Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi menangkap data jaringan, setelah dibersihkan dan diubah, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
• Mengadopsi model "label to earn", melalui insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam penandaan 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 dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, terdapat beberapa masalah dalam pengambilan data dunia nyata, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representasi. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis 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 sintetis 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. Penerapan peraturan 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 sepenuhnya karena risiko privasi, yang jelas 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 yang dilakukan pada data plaintext.

FHE memberikan perlindungan yang solid untuk komputasi privasi AI, memungkinkan daya komputasi GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model 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 enkripsi data dan model 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, ZKML membuktikan pelaksanaan machine learning 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 melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar memerlukan 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, tingkat 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.

Saat ini telah ada beberapa proyek jaringan komputasi AI terdesentralisasi yang mengumpulkan 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 di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi, penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasil, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kendala daya komputasi di bidang AI dan lainnya.

Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga beberapa platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan komputasi khusus yang fokus pada inferensi AI.

Jaringan kekuatan terdesentralisasi menyediakan pasar kekuatan yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan kekuatan. Dalam ekosistem web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong pengembangan dan penerapan teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI

Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semua memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah pesona Edge AI. Ini memungkinkan pengolahan terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang penting seperti kendaraan otonom.

Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih akrab—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 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 pengembangan 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 dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.

IMO：Peluncuran Paradigma Baru Model AI

Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang me-tokenisasi model AI.

Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian keuntungan, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang seringkali sulit untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut. Terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan dari situ tersebut. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang menyulitkan investor dan pengguna potensial untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.

IMO menyediakan cara baru untuk dukungan dana dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa mendatang. Protokol tertentu menggunakan dua standar ERC, menggabungkan Oracle AI Onchain 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, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan bagi perkembangan berkelanjutan teknologi AI. Saat ini, IMO masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan 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 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. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri memecahkan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.

Beberapa proyek sedang mengembangkan platform aplikasi AI asli yang terbuka, menyediakan kumpulan alat kreasi yang lengkap dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Proyek-proyek ini melatih model bahasa besar khusus, membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi kustom produk AI, secara drastis menurunkan biaya sintesis suara, sehingga kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk direalisasikan. Dengan menggunakan Agen AI kustom ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.

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