Pengembangan Integrasi AI dan Web3: Status, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan cepat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan besar dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan membawa transformasi serta inovasi besar ke berbagai industri. Pada tahun 2023, ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar dolar AS, dengan perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney memimpin gelombang AI.
Sementara itu, Web3 sebagai model internet yang muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Web3 didasarkan pada teknologi blockchain, melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan fungsi verifikasi identitas terdesentralisasi, mewujudkan berbagi dan pengendalian data, otonomi pengguna, dan pembentukan mekanisme kepercayaan. Ide inti dari Web3 adalah membebaskan data dari tangan lembaga terpusat, memberikan pengguna hak kontrol atas data dan hak untuk berbagi nilai. Saat ini, nilai pasar industri Web3 telah mencapai 25 triliun, proyek seperti Bitcoin, Ethereum, dan Solana bermunculan.
Kombinasi AI dan Web3 telah menjadi bidang yang sangat diperhatikan, bagaimana menggabungkan keduanya dengan baik adalah pertanyaan yang layak untuk dieksplorasi. Artikel ini akan fokus pada kondisi perkembangan AI+Web3, menganalisis keterbatasan dan tantangan yang dihadapi proyek saat ini, serta memproyeksikan arah perkembangan di masa depan.
Cara AI Berinteraksi dengan Web3
Tantangan yang dihadapi industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen yaitu daya komputasi, algoritma, dan data. Dalam hal daya komputasi, tugas AI membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, tetapi mendapatkan dan mengelola daya komputasi dalam skala besar sangat mahal, terutama bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu. Dalam hal algoritma, meskipun pembelajaran mendalam telah mencapai keberhasilan besar, namun interpretabilitas model, ketahanan, dan kemampuan generalisasi masih menjadi masalah. Dalam hal data, mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih merupakan tantangan besar, sambil mempertimbangkan masalah privasi dan keamanan data. Selain itu, model bisnis proyek AI yang tidak jelas juga membuat banyak pengusaha merasa bingung.
Tantangan yang dihadapi industri Web3
Industri Web3 memiliki ruang untuk peningkatan dalam analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki banyak ruang untuk berkembang di area ini. Misalnya, AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data Web3, memperbaiki pengalaman pengguna dan layanan yang dipersonalisasi, serta memperkuat keamanan dan perlindungan privasi.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Web3 mendukung AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, kekurangan GPU menjadi titik masalah industri. Beberapa proyek Web3 mencoba menyediakan layanan komputasi terdesentralisasi melalui cara insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain. Proyek-proyek ini menggunakan insentif token untuk mendorong pengguna menyediakan kekuatan GPU yang tidak terpakai, untuk memberikan dukungan komputasi kepada klien AI.
Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan. Proyek-proyek secara garis besar dibagi menjadi dua kategori: satu untuk inferensi AI, seperti Render, Akash, dll; yang lainnya untuk pelatihan AI, seperti io.net, Gensyn, dll.
io.net sebagai jaringan komputasi terdesentralisasi, saat ini jumlah GPU melebihi 500.000, dengan kinerja yang luar biasa. Gensyn kemudian memfasilitasi alokasi tugas pembelajaran mesin dan penghargaan melalui kontrak pintar, untuk mewujudkan pelatihan AI.
Model algoritma terdesentralisasi
Jaringan model algoritma terdesentralisasi adalah pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi yang menghubungkan beberapa model AI. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, pasar akan memilih model AI yang paling sesuai untuk menjawab. Proyek perwakilan seperti Bittensor, di mana penyedia model algoritma menyumbangkan model pembelajaran mesin ke jaringan dan mendapatkan imbalan token.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Beberapa proyek menggabungkan Web3 melalui cara insentif token untuk mencapai pengumpulan data terdesentralisasi. Sebagai contoh PublicAI, pengguna dapat berpartisipasi sebagai penyedia data atau verifier, dan mendapatkan insentif token. Selain itu, proyek seperti Ocean, Hivemapper, Dimo, dan lainnya mengumpulkan data dengan cara yang berbeda.
Perlindungan ZK dalam AI untuk Privasi Pengguna
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mewujudkan verifikasi informasi sambil melindungi privasi. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin dilakukan tanpa mengungkapkan data asli. Proyek seperti BasedAI sedang menjelajahi bidang ini.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan teknologi AI sendiri, untuk memberikan layanan analisis data dan prediksi kepada pengguna. Misalnya, Pond memprediksi token yang berharga melalui algoritma AI, BullBear AI memprediksi tren harga berdasarkan data historis. Platform kompetisi investasi seperti Numerai juga memanfaatkan AI untuk memprediksi pasar. Platform analisis data on-chain seperti Arkham juga menggabungkan AI untuk menyediakan layanan.
Layanan Personalisasi
Beberapa proyek Web3 mengoptimalkan pengalaman pengguna dengan mengintegrasikan AI. Misalnya, Dune meluncurkan alat Wand, yang menggunakan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL. Platform media Web3 seperti Followin dan IQ.wiki mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten. Proyek seperti NFPrompt menggunakan AI untuk mengurangi biaya penciptaan NFT.
AI Audit Kontrak Cerdas
AI dapat lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi kerentanan dalam kode kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Produk komputasi terdesentralisasi menghadapi beberapa tantangan dalam hal kinerja, stabilitas, ketersediaan, dan kompleksitas penggunaan. Saat ini, komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI bukan pelatihan, karena pelatihan model besar memiliki kebutuhan yang sangat tinggi terhadap jumlah data dan bandwidth.
Alasan utama mengapa komputasi terdesentralisasi sulit untuk melatih model besar adalah:
Pelatihan model besar memerlukan stabilitas yang sangat tinggi, gangguan akan menyebabkan kerugian besar.
Komunikasi paralel multi-kartu terbatas oleh jarak fisik, kekuatan komputasi yang terdistribusi sulit membentuk kluster kekuatan komputasi
Oleh karena itu, kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini lebih cocok untuk inferensi AI atau pelatihan model kecil hingga menengah dalam skenario tertentu.
AI+Web3 kombinasi yang cukup kasar
Saat ini banyak proyek AI+Web3 masih terjebak pada aplikasi permukaan, tidak menunjukkan adanya penggabungan dan inovasi mendalam antara AI dan cryptocurrency. Beberapa proyek hanya memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, dengan inovasi yang sebenarnya terbatas. Di masa depan, diperlukan penelitian yang lebih mendalam untuk mewujudkan perpaduan yang erat antara AI dan cryptocurrency.
Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Dengan model besar yang semakin banyak diopen source, banyak proyek AI sulit untuk berkembang di Web2, beralih untuk menambahkan narasi Web3 dan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan praktis, atau hanya spekulasi jangka pendek, patut dipikirkan. Saat ini, sebagian besar proyek AI+Web3 belum mencapai tahap praktis, memerlukan lebih banyak tim yang solid dan memiliki ide untuk benar-benar memenuhi kebutuhan praktis.
Ringkasan dan Harapan
Fusi AI+Web3 menyediakan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat memberikan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, layanan yang dipersonalisasi, dan sebagainya. Web3, di sisi lain, memberikan AI peluang baru seperti komputasi terdesentralisasi dan berbagi data.
Meskipun proyek AI+Web3 saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, namun juga membawa beberapa keuntungan. Misalnya, komputasi terdesentralisasi dan pengumpulan data dapat mengurangi ketergantungan pada lembaga terpusat, meningkatkan transparansi dan inovasi. Di masa depan, perlu untuk menimbang pro dan kontra, serta mengambil langkah-langkah yang tepat untuk mengatasi tantangan.
Secara keseluruhan, penggabungan AI+Web3 diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Dengan menggabungkan kemampuan analisis dan pengambilan keputusan cerdas AI dengan desentralisasi dan otonomi pengguna Web3, prospek perkembangan di masa depan sangat luas. Kuncinya adalah untuk mendorong dengan serius, benar-benar memenuhi kebutuhan nyata, dan tidak hanya terjebak pada tingkat spekulasi konseptual.
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.
15 Suka
Hadiah
15
3
Bagikan
Komentar
0/400
BasementAlchemist
· 07-26 05:34
Sudah dibilang lama, hubungannya apa dengan suckers?
Kondisi integrasi AI dan Web3: tantangan dan peluang yang ada
Pengembangan Integrasi AI dan Web3: Status, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan cepat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan besar dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan membawa transformasi serta inovasi besar ke berbagai industri. Pada tahun 2023, ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar dolar AS, dengan perusahaan-perusahaan seperti OpenAI, Character.AI, dan Midjourney memimpin gelombang AI.
Sementara itu, Web3 sebagai model internet yang muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet. Web3 didasarkan pada teknologi blockchain, melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan fungsi verifikasi identitas terdesentralisasi, mewujudkan berbagi dan pengendalian data, otonomi pengguna, dan pembentukan mekanisme kepercayaan. Ide inti dari Web3 adalah membebaskan data dari tangan lembaga terpusat, memberikan pengguna hak kontrol atas data dan hak untuk berbagi nilai. Saat ini, nilai pasar industri Web3 telah mencapai 25 triliun, proyek seperti Bitcoin, Ethereum, dan Solana bermunculan.
Kombinasi AI dan Web3 telah menjadi bidang yang sangat diperhatikan, bagaimana menggabungkan keduanya dengan baik adalah pertanyaan yang layak untuk dieksplorasi. Artikel ini akan fokus pada kondisi perkembangan AI+Web3, menganalisis keterbatasan dan tantangan yang dihadapi proyek saat ini, serta memproyeksikan arah perkembangan di masa depan.
Cara AI Berinteraksi dengan Web3
Tantangan yang dihadapi industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen yaitu daya komputasi, algoritma, dan data. Dalam hal daya komputasi, tugas AI membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, tetapi mendapatkan dan mengelola daya komputasi dalam skala besar sangat mahal, terutama bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu. Dalam hal algoritma, meskipun pembelajaran mendalam telah mencapai keberhasilan besar, namun interpretabilitas model, ketahanan, dan kemampuan generalisasi masih menjadi masalah. Dalam hal data, mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih merupakan tantangan besar, sambil mempertimbangkan masalah privasi dan keamanan data. Selain itu, model bisnis proyek AI yang tidak jelas juga membuat banyak pengusaha merasa bingung.
Tantangan yang dihadapi industri Web3
Industri Web3 memiliki ruang untuk peningkatan dalam analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki banyak ruang untuk berkembang di area ini. Misalnya, AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data Web3, memperbaiki pengalaman pengguna dan layanan yang dipersonalisasi, serta memperkuat keamanan dan perlindungan privasi.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Web3 mendukung AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, kekurangan GPU menjadi titik masalah industri. Beberapa proyek Web3 mencoba menyediakan layanan komputasi terdesentralisasi melalui cara insentif token, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain. Proyek-proyek ini menggunakan insentif token untuk mendorong pengguna menyediakan kekuatan GPU yang tidak terpakai, untuk memberikan dukungan komputasi kepada klien AI.
Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan. Proyek-proyek secara garis besar dibagi menjadi dua kategori: satu untuk inferensi AI, seperti Render, Akash, dll; yang lainnya untuk pelatihan AI, seperti io.net, Gensyn, dll.
io.net sebagai jaringan komputasi terdesentralisasi, saat ini jumlah GPU melebihi 500.000, dengan kinerja yang luar biasa. Gensyn kemudian memfasilitasi alokasi tugas pembelajaran mesin dan penghargaan melalui kontrak pintar, untuk mewujudkan pelatihan AI.
Model algoritma terdesentralisasi
Jaringan model algoritma terdesentralisasi adalah pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi yang menghubungkan beberapa model AI. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, pasar akan memilih model AI yang paling sesuai untuk menjawab. Proyek perwakilan seperti Bittensor, di mana penyedia model algoritma menyumbangkan model pembelajaran mesin ke jaringan dan mendapatkan imbalan token.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Beberapa proyek menggabungkan Web3 melalui cara insentif token untuk mencapai pengumpulan data terdesentralisasi. Sebagai contoh PublicAI, pengguna dapat berpartisipasi sebagai penyedia data atau verifier, dan mendapatkan insentif token. Selain itu, proyek seperti Ocean, Hivemapper, Dimo, dan lainnya mengumpulkan data dengan cara yang berbeda.
Perlindungan ZK dalam AI untuk Privasi Pengguna
Teknologi bukti nol pengetahuan dapat mewujudkan verifikasi informasi sambil melindungi privasi. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model pembelajaran mesin dilakukan tanpa mengungkapkan data asli. Proyek seperti BasedAI sedang menjelajahi bidang ini.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan teknologi AI sendiri, untuk memberikan layanan analisis data dan prediksi kepada pengguna. Misalnya, Pond memprediksi token yang berharga melalui algoritma AI, BullBear AI memprediksi tren harga berdasarkan data historis. Platform kompetisi investasi seperti Numerai juga memanfaatkan AI untuk memprediksi pasar. Platform analisis data on-chain seperti Arkham juga menggabungkan AI untuk menyediakan layanan.
Layanan Personalisasi
Beberapa proyek Web3 mengoptimalkan pengalaman pengguna dengan mengintegrasikan AI. Misalnya, Dune meluncurkan alat Wand, yang menggunakan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL. Platform media Web3 seperti Followin dan IQ.wiki mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten. Proyek seperti NFPrompt menggunakan AI untuk mengurangi biaya penciptaan NFT.
AI Audit Kontrak Cerdas
AI dapat lebih efisien dan akurat dalam mengidentifikasi kerentanan dalam kode kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan auditor kontrak pintar berbasis AI yang menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi masalah potensial dalam kode.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Produk komputasi terdesentralisasi menghadapi beberapa tantangan dalam hal kinerja, stabilitas, ketersediaan, dan kompleksitas penggunaan. Saat ini, komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI bukan pelatihan, karena pelatihan model besar memiliki kebutuhan yang sangat tinggi terhadap jumlah data dan bandwidth.
Alasan utama mengapa komputasi terdesentralisasi sulit untuk melatih model besar adalah:
Oleh karena itu, kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini lebih cocok untuk inferensi AI atau pelatihan model kecil hingga menengah dalam skenario tertentu.
AI+Web3 kombinasi yang cukup kasar
Saat ini banyak proyek AI+Web3 masih terjebak pada aplikasi permukaan, tidak menunjukkan adanya penggabungan dan inovasi mendalam antara AI dan cryptocurrency. Beberapa proyek hanya memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, dengan inovasi yang sebenarnya terbatas. Di masa depan, diperlukan penelitian yang lebih mendalam untuk mewujudkan perpaduan yang erat antara AI dan cryptocurrency.
Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Dengan model besar yang semakin banyak diopen source, banyak proyek AI sulit untuk berkembang di Web2, beralih untuk menambahkan narasi Web3 dan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan praktis, atau hanya spekulasi jangka pendek, patut dipikirkan. Saat ini, sebagian besar proyek AI+Web3 belum mencapai tahap praktis, memerlukan lebih banyak tim yang solid dan memiliki ide untuk benar-benar memenuhi kebutuhan praktis.
Ringkasan dan Harapan
Fusi AI+Web3 menyediakan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi di masa depan. AI dapat memberikan skenario aplikasi yang lebih cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, layanan yang dipersonalisasi, dan sebagainya. Web3, di sisi lain, memberikan AI peluang baru seperti komputasi terdesentralisasi dan berbagi data.
Meskipun proyek AI+Web3 saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, namun juga membawa beberapa keuntungan. Misalnya, komputasi terdesentralisasi dan pengumpulan data dapat mengurangi ketergantungan pada lembaga terpusat, meningkatkan transparansi dan inovasi. Di masa depan, perlu untuk menimbang pro dan kontra, serta mengambil langkah-langkah yang tepat untuk mengatasi tantangan.
Secara keseluruhan, penggabungan AI+Web3 diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Dengan menggabungkan kemampuan analisis dan pengambilan keputusan cerdas AI dengan desentralisasi dan otonomi pengguna Web3, prospek perkembangan di masa depan sangat luas. Kuncinya adalah untuk mendorong dengan serius, benar-benar memenuhi kebutuhan nyata, dan tidak hanya terjebak pada tingkat spekulasi konseptual.