Fusi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya

Web3 sebagai model internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang alami untuk bersinergi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, AI menghadapi tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Web3, yang berbasis pada teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Sementara itu, AI juga dapat memberikan banyak kekuatan untuk Web3, seperti optimalisasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lain-lain, untuk mempromosikan pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi keduanya sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya, serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.

Data-Driven: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong inti dalam pengembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman 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 masalah utama berikut:

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

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

• Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, untuk menangkap data jaringan secara terdesentralisasi, 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 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 yang membutuhkan data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Namun, pengambilan data dari dunia nyata juga menghadapi masalah seperti kualitas yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keberagaman dan representasi. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti kendaraan otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.

Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3

Di era data-driven, perlindungan privasi menjadi fokus global. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.

FHE (Enkripsi Homomorfik Penuh) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, dan hasilnya konsisten dengan perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan pemrosesan GPU untuk melakukan pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh lingkungan data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka untuk membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.

FHEML mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman dan mencegah kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi aman untuk aplikasi AI.

FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan bahwa pembelajaran mesin dieksekusi dengan benar, sedangkan FHEML menekankan perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.

Tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta faktor rantai pasokan dan geopolitik yang menyebabkan kekurangan chip, semakin memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Praktisi AI menghadapi dilema antara membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, dan sangat membutuhkan layanan komputasi yang sesuai permintaan dan hemat biaya.

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 dapat mempublikasikan tugas komputasi, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang, penambang menjalankan dan mengirimkan hasil, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck komputasi di bidang seperti AI.

Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, mengurangi hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan daya komputasi. Dalam ekosistem web3, ia akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan mendorong pengembangan serta penerapan teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI

Edge AI memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Ini telah diterapkan di bidang penting seperti mengemudi otomatis.

Di bidang Web3, DePIN meningkatkan perlindungan privasi pengguna melalui pemrosesan data 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 salah satu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, kapitalisasi pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi 10 miliar dolar AS, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.

IMO: Model AI Memperkenalkan Paradigma Baru

Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang mendelegasikan tokenisasi model AI. Dalam model tradisional, pengembang sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model setelahnya, kinerja dan efek model kurang transparan, membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis.

IMO menyediakan dukungan pendanaan baru dan cara berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan model di masa mendatang. Sebuah protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk 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 berada dalam tahap percobaan awal, tetapi inovasinya dan nilai potensialnya patut ditunggu.

AI Agent: Era baru pengalaman interaktif

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya memahami bahasa alami, tetapi juga dapat merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi tentang preferensi pengguna, 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 asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi robot, penampilan, suara, dan menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus untuk membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk dicapai. AI Agent yang disesuaikan menggunakan platform ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.

Web3 dan AI saat ini lebih banyak menjelajahi lapisan infrastruktur, seperti pengambilan data berkualitas tinggi, perlindungan privasi data, pengelolaan model di blockchain, meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, serta memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.