Eksplorasi Integrasi AI dan Web3: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya

Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki potensi integrasi yang alami dengan teknologi AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data terbatasi dengan ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk perkembangan AI melalui jaringan daya komputasi bersama, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak manfaat bagi ekosistem Web3, seperti pengoptimalan kontrak pintar dan algoritma anti-kecurangan. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI memiliki makna penting untuk membangun infrastruktur internet generasi baru serta melepaskan nilai data dan daya komputasi.

Data-Driven: Fondasi AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong inti pengembangan AI. Model AI perlu menyerap data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan untuk 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, membuat usaha kecil dan menengah sulit untuk menanganinya
• Sumber daya data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
• Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi

Web3 menyediakan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi masalah ini:

• Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI untuk menangkap data jaringan dengan cara terdesentralisasi, setelah dibersihkan dan diubah, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi bagi pelatihan model AI.
• Mengadopsi model "dapatkan dengan menandai", melalui insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam penandaan 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 dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.

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

Perlindungan Privasi: Peran Enkripsi Homomorfik Penuh

Di era yang didorong oleh data, 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 menghadirkan tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.

Enkripsi homomorfik penuh (FHE) memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan dari data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk menjalankan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan tanpa kontak dengan data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat menjaga kerahasiaan bisnis sambil membuka layanan API dengan aman.

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

FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan eksekusi mesin belajar yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Revolusi Kekuatan: Perhitungan 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 membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun di satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut 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 yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini semakin memperburuk masalah pasokan daya komputasi. Para pelaku AI terjebak dalam dilema: harus membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan efisien secara ekonomi.

Jaringan kekuatan AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai dari seluruh dunia, menyediakan pasar kekuatan komputasi yang ekonomis dan mudah diakses untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan kekuatan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node yang menyumbangkan kekuatan komputasi, node melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, yang setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck kekuatan komputasi di bidang-bidang seperti AI.

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 aplikasi inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong pengembangan dan penerapan teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan AI Tepi

AI tepi memungkinkan komputasi terjadi di sumber data dihasilkan, mencapai latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi AI tepi telah diterapkan di bidang kunci seperti mengemudi otomatis.

Dalam bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familiar - DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data melalui pemrosesan data 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 salah satu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, serta inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi 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: Paradigma Baru Peluncuran Model AI

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

Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang model AI sering kali kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model selanjutnya, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, sehingga calon investor dan pengguna sulit untuk menilai nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.

IMO menyediakan dukungan dana dan cara berbagi nilai yang baru untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa depan. Protokol tertentu menggunakan standar ERC yang spesifik, 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 meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovatif dan nilai potensialnya patut ditunggu.

Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi pengguna melalui interaksi dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. 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, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif untuk memberdayakan individu menjadi pencipta super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus, membuat peran lebih humanis; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi produk AI yang dipersonalisasi, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan waktu 1 menit untuk dicapai. Dengan AI Agent yang disesuaikan di platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi 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.