Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan di bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan besar ke berbagai industri. Pada tahun 2023, ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar dolar AS, perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney memimpin gelombang AI.
Sementara itu, Web3 sebagai model jaringan yang muncul, sedang mengubah cara kita memahami dan menggunakan internet. Web3 didasarkan pada teknologi blockchain, melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan verifikasi identitas terdesentralisasi, mewujudkan berbagi data dan otonomi pengguna. Saat ini, nilai pasar industri Web3 mencapai 25 triliun dolar AS, proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, Solana, dan lain-lain bermunculan.
Kombinasi AI dan Web3 telah menjadi bidang perhatian utama bagi pengembang dan investor di Timur dan Barat. Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi, serta memberikan referensi bagi para investor dan praktisi.
Cara Interaksi AI dan Web3
Perkembangan AI dan Web3 seperti dua sisi neraca, AI meningkatkan produktivitas, Web3 merevolusi hubungan produksi. Apa saja percikan yang mungkin dihasilkan dari kombinasi keduanya? Mari kita analisis tantangan yang dihadapi masing-masing dan ruang untuk peningkatan, serta membahas bagaimana keduanya dapat saling mendukung.
Tantangan yang Dihadapi Industri AI
Elemen inti dari industri AI adalah daya komputasi, algoritma, dan data.
Daya komputasi: Tugas AI memerlukan kemampuan komputasi dan pemrosesan dalam skala besar. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi perangkat keras seperti GPU telah sangat mendorong perkembangan AI. Namun, memperoleh dan mengelola daya komputasi dalam skala besar tetap merupakan tantangan yang mahal dan kompleks, terutama bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu.
Algoritma: Algoritma AI mencakup algoritma pembelajaran mesin tradisional dan algoritma pembelajaran mendalam. Pemilihan dan desain algoritma sangat penting untuk kinerja sistem AI. Terus memperbaiki algoritma inovatif dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi sistem. Namun, melatih jaringan saraf dalam memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi, serta masalah interpretabilitas dan ketahanan model masih ada.
Data: Kumpulan data yang kaya dan beragam adalah dasar untuk melatih dan mengoptimalkan model AI. Namun, mendapatkan data berkualitas tinggi masih menghadapi tantangan. Di beberapa bidang, data sulit diakses, dan ada juga masalah dengan kualitas, akurasi, dan pelabelan data. Selain itu, melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah seperti interpretabilitas dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis, juga perlu segera diatasi.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga menghadapi banyak tantangan, termasuk analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki potensi besar di bidang-bidang ini.
Analisis dan Prediksi Data: Platform Web3 membutuhkan kemampuan analisis dan prediksi data yang lebih efisien dan cerdas, terutama di bidang DeFi.
Pengalaman Pengguna: Pengalaman pengguna aplikasi Web3 masih perlu ditingkatkan, memerlukan layanan personalisasi yang lebih cerdas.
Keamanan: Kerentanan kode kontrak pintar dan serangan hacker adalah masalah keamanan utama yang dihadapi Web3.
Perlindungan privasi: bagaimana mencapai berbagi data dan penciptaan nilai sambil melindungi privasi pengguna adalah tantangan besar.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Saat ini, proyek AI+Web3 terutama berfokus pada dua arah: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, serta memanfaatkan teknologi AI untuk melayani proyek Web3.
Web3 mendukung AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan ledakan AI, permintaan untuk kekuatan komputasi seperti GPU meningkat pesat, dan masalah kekurangan pasokan menjadi mendesak. Beberapa proyek Web3 mencoba menyediakan layanan komputasi terdesentralisasi melalui cara insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya.
Proyek-proyek ini mengincentivasi pengguna untuk menyumbangkan kekuatan GPU yang tidak terpakai melalui token, memberikan dukungan kekuatan komputasi untuk klien AI. Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar.
Proyek komputasi terdesentralisasi dibagi menjadi dua kategori utama:
Digunakan untuk inferensi AI: seperti Render, Akash, Aethir, dll.
Untuk pelatihan AI: seperti io.net, Gensyn, dll.
Yang pertama menarik pengguna untuk menyediakan kekuatan komputasi melalui insentif token, membentuk sisi permintaan layanan jaringan kekuatan komputasi. Yang kedua seperti Gensyn memfasilitasi distribusi dan penghargaan tugas pembelajaran mesin melalui kontrak pintar.
Model algoritma terdesentralisasi
Selain kekuatan komputasi, beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi. Sebagai contoh, Bittensor menghubungkan beberapa model AI yang berbeda, memilih model yang paling sesuai untuk memberikan jawaban berdasarkan pertanyaan pengguna.
Dalam jaringan Bittensor, penyedia model ( penambang ) menyumbangkan model pembelajaran mesin dan mendapatkan imbalan token. Jaringan menggunakan mekanisme konsensus unik untuk memastikan jawaban terbaik.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Untuk pelatihan model AI, pasokan data yang besar sangat penting. Namun, saat ini sebagian besar perusahaan Web2 masih mengklaim data pengguna sebagai milik mereka. Beberapa proyek Web3 mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui cara insentif token.
PublicAI memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan konten yang berharga dan memverifikasi data, serta mendapatkan imbalan token. Ini mendorong hubungan saling menguntungkan antara kontributor data dan pengembangan industri AI.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mewujudkan verifikasi informasi sambil melindungi privasi. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) melalui bukti nol pengetahuan, memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin dilakukan tanpa mengungkapkan data asli.
Saat ini, bidang ini masih berada pada tahap awal, seperti yang diusulkan oleh BasedAI untuk mengintegrasikan metode terdesentralisasi yang menggabungkan enkripsi homomorfik penuh (FHE) dengan model bahasa besar (LLM) untuk melindungi privasi data pengguna.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis dan prediksi data. Seperti Pond yang memprediksi token berharga melalui algoritma AI; BullBear AI yang melakukan prediksi harga berdasarkan data historis dan tren pasar; Numerai yang menyelenggarakan kompetisi investasi untuk memprediksi pasar saham dengan AI, dll.
Layanan Personalisasi
Beberapa proyek Web3 memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Misalnya, alat Wand dari Dune menggunakan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL; platform media Web3 Followin mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum dinamika industri; NFPrompt memungkinkan pengguna untuk lebih mudah menciptakan NFT melalui AI.
AI Audit Kontrak Pintar
AI juga memiliki aplikasi dalam audit kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI, yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode. Ini membantu meningkatkan keamanan dan keandalan kontrak.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kinerja dan stabilitas: Kekuatan komputasi terdesentralisasi bergantung pada node yang tersebar di seluruh dunia, yang mungkin mengalami keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: Dipengaruhi oleh kecocokan penawaran dan permintaan, mungkin terjadi situasi di mana sumber daya tidak mencukupi atau tidak dapat memenuhi kebutuhan.
Kompleksitas: Pengguna perlu memahami pengetahuan tentang jaringan terdistribusi, kontrak pintar, dan sebagainya, sehingga biaya penggunaan cukup tinggi.
Sulit digunakan untuk pelatihan AI: Pelatihan model besar memerlukan bandwidth dan stabilitas yang sangat tinggi, saat ini kekuatan komputasi terdesentralisasi sulit memenuhi persyaratan.
Kombinasi AI+Web3 masih cukup kasar
Aplikasi permukaan: Sebagian besar proyek hanya memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi secara sederhana, kurang adanya integrasi dan inovasi yang mendalam.
Berorientasi pada pemasaran: Beberapa proyek hanya menerapkan AI di bidang terbatas, terlalu mengiklankan konsep AI.
ekonomi token menjadi agen penyangga
Beberapa proyek AI sulit berkembang di Web2, beralih ke narasi Web3 dan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata, masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Ringkasan
Penggabungan AI + Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat membawa skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, sementara Web3 memberikan peluang pengembangan baru untuk AI. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, melalui eksplorasi dan inovasi yang terus menerus, diyakini di masa depan kita dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
7
Bagikan
Komentar
0/400
NeverVoteOnDAO
· 20jam yang lalu
Apa yang terjadi, lagi-lagi pemungutan suara, semoga sukses.
Lihat AsliBalas0
HodlKumamon
· 20jam yang lalu
25 triliun dolar... Tidak heran jika BTC yang dicintai berperan sebagai lonjakan~
AI+Web3 Fusion: Peluang Inovasi dan Tantangan Realitas
Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan di bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan besar ke berbagai industri. Pada tahun 2023, ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar dolar AS, perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney memimpin gelombang AI.
Sementara itu, Web3 sebagai model jaringan yang muncul, sedang mengubah cara kita memahami dan menggunakan internet. Web3 didasarkan pada teknologi blockchain, melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan verifikasi identitas terdesentralisasi, mewujudkan berbagi data dan otonomi pengguna. Saat ini, nilai pasar industri Web3 mencapai 25 triliun dolar AS, proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, Solana, dan lain-lain bermunculan.
Kombinasi AI dan Web3 telah menjadi bidang perhatian utama bagi pengembang dan investor di Timur dan Barat. Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi, serta memberikan referensi bagi para investor dan praktisi.
Cara Interaksi AI dan Web3
Perkembangan AI dan Web3 seperti dua sisi neraca, AI meningkatkan produktivitas, Web3 merevolusi hubungan produksi. Apa saja percikan yang mungkin dihasilkan dari kombinasi keduanya? Mari kita analisis tantangan yang dihadapi masing-masing dan ruang untuk peningkatan, serta membahas bagaimana keduanya dapat saling mendukung.
Tantangan yang Dihadapi Industri AI
Elemen inti dari industri AI adalah daya komputasi, algoritma, dan data.
Daya komputasi: Tugas AI memerlukan kemampuan komputasi dan pemrosesan dalam skala besar. Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan teknologi perangkat keras seperti GPU telah sangat mendorong perkembangan AI. Namun, memperoleh dan mengelola daya komputasi dalam skala besar tetap merupakan tantangan yang mahal dan kompleks, terutama bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu.
Algoritma: Algoritma AI mencakup algoritma pembelajaran mesin tradisional dan algoritma pembelajaran mendalam. Pemilihan dan desain algoritma sangat penting untuk kinerja sistem AI. Terus memperbaiki algoritma inovatif dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi sistem. Namun, melatih jaringan saraf dalam memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi, serta masalah interpretabilitas dan ketahanan model masih ada.
Data: Kumpulan data yang kaya dan beragam adalah dasar untuk melatih dan mengoptimalkan model AI. Namun, mendapatkan data berkualitas tinggi masih menghadapi tantangan. Di beberapa bidang, data sulit diakses, dan ada juga masalah dengan kualitas, akurasi, dan pelabelan data. Selain itu, melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah seperti interpretabilitas dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis, juga perlu segera diatasi.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga menghadapi banyak tantangan, termasuk analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki potensi besar di bidang-bidang ini.
Analisis dan Prediksi Data: Platform Web3 membutuhkan kemampuan analisis dan prediksi data yang lebih efisien dan cerdas, terutama di bidang DeFi.
Pengalaman Pengguna: Pengalaman pengguna aplikasi Web3 masih perlu ditingkatkan, memerlukan layanan personalisasi yang lebih cerdas.
Keamanan: Kerentanan kode kontrak pintar dan serangan hacker adalah masalah keamanan utama yang dihadapi Web3.
Perlindungan privasi: bagaimana mencapai berbagi data dan penciptaan nilai sambil melindungi privasi pengguna adalah tantangan besar.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Saat ini, proyek AI+Web3 terutama berfokus pada dua arah: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, serta memanfaatkan teknologi AI untuk melayani proyek Web3.
Web3 mendukung AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan ledakan AI, permintaan untuk kekuatan komputasi seperti GPU meningkat pesat, dan masalah kekurangan pasokan menjadi mendesak. Beberapa proyek Web3 mencoba menyediakan layanan komputasi terdesentralisasi melalui cara insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya.
Proyek-proyek ini mengincentivasi pengguna untuk menyumbangkan kekuatan GPU yang tidak terpakai melalui token, memberikan dukungan kekuatan komputasi untuk klien AI. Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar.
Proyek komputasi terdesentralisasi dibagi menjadi dua kategori utama:
Yang pertama menarik pengguna untuk menyediakan kekuatan komputasi melalui insentif token, membentuk sisi permintaan layanan jaringan kekuatan komputasi. Yang kedua seperti Gensyn memfasilitasi distribusi dan penghargaan tugas pembelajaran mesin melalui kontrak pintar.
Model algoritma terdesentralisasi
Selain kekuatan komputasi, beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi. Sebagai contoh, Bittensor menghubungkan beberapa model AI yang berbeda, memilih model yang paling sesuai untuk memberikan jawaban berdasarkan pertanyaan pengguna.
Dalam jaringan Bittensor, penyedia model ( penambang ) menyumbangkan model pembelajaran mesin dan mendapatkan imbalan token. Jaringan menggunakan mekanisme konsensus unik untuk memastikan jawaban terbaik.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Untuk pelatihan model AI, pasokan data yang besar sangat penting. Namun, saat ini sebagian besar perusahaan Web2 masih mengklaim data pengguna sebagai milik mereka. Beberapa proyek Web3 mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui cara insentif token.
PublicAI memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan konten yang berharga dan memverifikasi data, serta mendapatkan imbalan token. Ini mendorong hubungan saling menguntungkan antara kontributor data dan pengembangan industri AI.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mewujudkan verifikasi informasi sambil melindungi privasi. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) melalui bukti nol pengetahuan, memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin dilakukan tanpa mengungkapkan data asli.
Saat ini, bidang ini masih berada pada tahap awal, seperti yang diusulkan oleh BasedAI untuk mengintegrasikan metode terdesentralisasi yang menggabungkan enkripsi homomorfik penuh (FHE) dengan model bahasa besar (LLM) untuk melindungi privasi data pengguna.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis dan prediksi data. Seperti Pond yang memprediksi token berharga melalui algoritma AI; BullBear AI yang melakukan prediksi harga berdasarkan data historis dan tren pasar; Numerai yang menyelenggarakan kompetisi investasi untuk memprediksi pasar saham dengan AI, dll.
Layanan Personalisasi
Beberapa proyek Web3 memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Misalnya, alat Wand dari Dune menggunakan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL; platform media Web3 Followin mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum dinamika industri; NFPrompt memungkinkan pengguna untuk lebih mudah menciptakan NFT melalui AI.
AI Audit Kontrak Pintar
AI juga memiliki aplikasi dalam audit kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI, yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode. Ini membantu meningkatkan keamanan dan keandalan kontrak.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kinerja dan stabilitas: Kekuatan komputasi terdesentralisasi bergantung pada node yang tersebar di seluruh dunia, yang mungkin mengalami keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: Dipengaruhi oleh kecocokan penawaran dan permintaan, mungkin terjadi situasi di mana sumber daya tidak mencukupi atau tidak dapat memenuhi kebutuhan.
Kompleksitas: Pengguna perlu memahami pengetahuan tentang jaringan terdistribusi, kontrak pintar, dan sebagainya, sehingga biaya penggunaan cukup tinggi.
Sulit digunakan untuk pelatihan AI: Pelatihan model besar memerlukan bandwidth dan stabilitas yang sangat tinggi, saat ini kekuatan komputasi terdesentralisasi sulit memenuhi persyaratan.
Kombinasi AI+Web3 masih cukup kasar
Aplikasi permukaan: Sebagian besar proyek hanya memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi secara sederhana, kurang adanya integrasi dan inovasi yang mendalam.
Berorientasi pada pemasaran: Beberapa proyek hanya menerapkan AI di bidang terbatas, terlalu mengiklankan konsep AI.
ekonomi token menjadi agen penyangga
Beberapa proyek AI sulit berkembang di Web2, beralih ke narasi Web3 dan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata, masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Ringkasan
Penggabungan AI + Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat membawa skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, sementara Web3 memberikan peluang pengembangan baru untuk AI. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, melalui eksplorasi dan inovasi yang terus menerus, diyakini di masa depan kita dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.