Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya

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

Data Driven: Pondasi yang Kuat untuk AI dan Web3

Data adalah kekuatan pendorong utama dalam perkembangan AI. Model AI perlu mencerna data berkualitas besar agar dapat memperoleh 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 berikut:

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

Web3 menyediakan paradigma data terdesentralisasi baru untuk mengatasi titik-titik kesakitan ini:

• Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, untuk mengambil data jaringan secara terdesentralisasi, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
• Mengadopsi mode "label to earn", dengan insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global, meningkatkan kemampuan analisis data.
• Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan transaksi yang terbuka dan transparan untuk kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.

Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata masih menghadapi masalah seperti kualitas yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representasi. Data sintetis kemungkinan akan 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. Di bidang seperti pengemudian 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 regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan penjagaan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: sebagian data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.

FHE (enkripsi homomorfik) memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk menjalankan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API secara aman sambil melindungi rahasia dagang.

FHEML mendukung pemrosesan enkripsi pada data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan informasi sensitif aman, dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sedangkan FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.

Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi

Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini meningkat dua kali lipat setiap 3 bulan, yang menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi, jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar tertentu membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut 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 yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, membuat masalah pasokan daya komputasi semakin parah. Para praktisi AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya awan, sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.

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

Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan 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 perkembangan dan penerapan teknologi AI.

DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI

Edge AI memungkinkan perhitungan terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang kunci seperti mobil otonom. Dalam bidang Web3, kami menyebutnya DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dengan memproses data secara lokal, meningkatkan perlindungan privasi pengguna, 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 untuk penempatan proyek. TPS tinggi, biaya transaksi 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 (Initial Model Offering) akan melakukan tokenisasi model AI. Dalam pola tradisional, pengembang model AI sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di masa mendatang, terutama ketika model 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 pendanaan 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 di masa depan. Sebuah protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk berbagi keuntungan.

Mode IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini berada pada tahap percobaan awal, tetapi seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut ditunggu.

AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaksi

Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, 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 menjalankan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI 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, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Dengan memanfaatkan teknologi AI generatif, platform ini memberdayakan individu untuk menjadi kreator super. Platform ini melatih model bahasa besar yang khusus, membuat peran bermain menjadi lebih manusiawi; 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 dilakukan. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.

Saat ini, penggabungan Web3 dan AI lebih terfokus pada eksplorasi di lapisan infrastruktur, seperti mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, mengelola model di blockchain, meningkatkan penggunaan efisiensi kekuatan komputasi terdesentralisasi, dan memverifikasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perlahan-lahan sempurnanya infrastruktur ini, penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.