Integrasi AI dan Web3: Situasi, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Perkembangan cepat kecerdasan buatan ( AI ) dan teknologi Web3 sedang memimpin sebuah revolusi teknologi. AI telah mencapai terobosan besar dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan lainnya, membawa perubahan dan inovasi ke berbagai industri. Sementara itu, Web3, yang didasarkan pada teknologi blockchain terdesentralisasi, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan fungsi lainnya.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang keadaan perkembangan AI+Web3, menganalisis nilai dan dampak potensial dari kombinasi keduanya, serta mendiskusikan tantangan yang dihadapi saat ini. Kami akan terlebih dahulu memperkenalkan konsep dasar AI dan Web3, kemudian mengeksplorasi hubungan antara keduanya. Selanjutnya, kami akan menganalisis keadaan proyek AI+Web3 saat ini, dan mendiskusikan secara mendalam tentang batasan dan tantangan yang mereka hadapi. Harapan kami adalah dapat memberikan referensi yang berharga bagi para praktisi dan investor terkait.
Cara AI Berinteraksi dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 bagaikan dua sisi neraca, AI meningkatkan produktivitas, Web3 mengubah hubungan produksi. Apa yang akan terjadi ketika keduanya digabungkan? Mari kita analisis terlebih dahulu tantangan dan ruang peningkatan yang dihadapi masing-masing, kemudian kita diskusikan bagaimana saling membantu untuk mengatasi tantangan tersebut.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen utama: kekuatan komputasi, algoritma, dan data.
Daya komputasi: merujuk pada kemampuan untuk melakukan perhitungan dan pemrosesan skala besar. Tugas AI memerlukan pemrosesan data yang sangat besar dan perhitungan yang kompleks, daya komputasi yang tinggi dapat mempercepat pelatihan dan inferensi model, meningkatkan kinerja sistem AI. Perkembangan teknologi perangkat keras seperti GPU dalam beberapa tahun terakhir telah sangat mendorong kemajuan AI.
Algoritma: adalah inti dari sistem AI, termasuk algoritma pembelajaran mesin tradisional dan pembelajaran mendalam. Pemilihan dan desain algoritma sangat penting untuk kinerja sistem AI, dan inovasi yang berkelanjutan dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi.
Data: adalah dasar untuk melatih dan mengoptimalkan model. Data yang beragam dan dalam jumlah besar dapat membantu sistem AI mempelajari model yang lebih akurat, serta lebih baik dalam memahami dan menyelesaikan masalah nyata.
Tantangan utama yang dihadapi industri AI saat ini:
Biaya untuk mendapatkan dan mengelola kekuatan pemrosesan sangat tinggi, terutama bagi perusahaan rintisan dan pengembang individu.
Algoritma pembelajaran mendalam memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi, interpretabilitas model dan kemampuan generalisasi masih perlu ditingkatkan
Sulit untuk mendapatkan data berkualitas tinggi, masalah privasi dan keamanan data menonjol
Karakteristik black box dari model AI menimbulkan kekhawatiran publik tentang keterjelasan dan transparansi.
Banyak model bisnis proyek startup AI tidak cukup jelas
Tantangan yang Dihadapi Industri Web3
Industri Web3 juga memiliki banyak masalah yang perlu diselesaikan, terutama terlihat pada:
Kemampuan analisis data tidak cukup
Pengalaman pengguna yang kurang baik
Ada risiko kerentanan dalam kode kontrak pintar
Serangan hacker sering terjadi
AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki ruang yang besar untuk berkembang di bidang-bidang ini:
Memanfaatkan algoritma AI untuk analisis dan penambangan data cerdas, meningkatkan kemampuan evaluasi risiko dan pengambilan keputusan di bidang DeFi dan lainnya.
Mengoptimalkan pengalaman pengguna melalui AI, memberikan layanan yang dipersonalisasi
Menerapkan teknologi AI untuk mendeteksi serangan jaringan, meningkatkan keamanan
Menggunakan AI untuk otomatisasi audit kontrak pintar, meningkatkan keamanan kontrak
Analisis Status Proyek AI+Web3
Proyek AI+Web3 terutama berfokus pada dua arah: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, serta memanfaatkan teknologi AI untuk melayani proyek Web3. Saat ini, sudah muncul sejumlah proyek eksperimental, seperti Io.net, Gensyn, Ritual, dan lain-lain. Kami akan menganalisis keadaan dan perkembangan dari berbagai sub-lintasan.
Web3 mendukung AI
Daya komputasi terdesentralisasi
Dengan meledaknya AI, permintaan untuk kekuatan komputasi seperti GPU meningkat pesat. Mengambil ChatGPT sebagai contoh, dilaporkan bahwa ia membutuhkan 30.000 GPU NVIDIA A100 untuk beroperasi. Ini menyebabkan pemisahan antara "orang kaya GPU" dan "orang miskin GPU", di mana sedikit perusahaan mendominasi banyak sumber daya GPU kelas atas.
Untuk mengatasi masalah kekurangan daya komputasi, beberapa proyek Web3 mulai mencoba menyediakan layanan daya komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain. Proyek-proyek ini menggunakan mekanisme insentif token untuk menarik pengguna menyediakan daya komputasi GPU yang tidak terpakai, membentuk jaringan pasokan daya komputasi.
Sisi pasokan utama mencakup:
Penyedia layanan cloud ( seperti AWS, Azure, dan lain-lain )
Penambang cryptocurrency ( seperti Ethereum setelah beralih ke PoS dengan GPU yang tidak terpakai )
Perusahaan besar ( seperti Tesla, Meta, dan lain-lain )
Saat ini dibagi menjadi dua kategori:
Digunakan untuk inferensi AI: seperti Render, Akash, Aethir, dll.
Digunakan untuk pelatihan AI: seperti io.net, Gensyn, dll
Proyek semacam ini membentuk siklus permintaan dan penawaran melalui insentif token, mencapai peluncuran dingin. Seiring dengan perluasan skala, dapat membawa lebih banyak nilai bagi kedua belah pihak.
model algoritma terdesentralisasi
Selain kekuatan komputasi, model algoritma juga dapat didecentralisasi. Sebagai contoh Bittensor, yang menciptakan pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, menghubungkan berbagai model AI yang berbeda. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, sistem akan memilih model yang paling sesuai untuk menjawab.
Dibandingkan dengan model besar tunggal seperti ChatGPT, jaringan algoritma terdesentralisasi ini lebih mirip dengan sekolah yang memiliki banyak ahli, dan memiliki potensi besar dalam jangka panjang.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Untuk pelatihan model AI, data berkualitas tinggi dalam jumlah besar sangat penting. Namun, saat ini sebagian besar platform Web2 melarang pengumpulan data untuk pelatihan AI, atau secara sepihak menjual data pengguna kepada perusahaan AI.
Beberapa proyek Web3 mulai menerapkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui insentif token. Misalnya, PublicAI memungkinkan pengguna untuk menandai konten berharga di platform sosial dan mendapatkan imbalan token, atau berpartisipasi dalam verifikasi data. Ini memfasilitasi win-win antara kontributor data dan industri AI.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Zero-knowledge proof ( ZK ) teknologi dapat mewujudkan verifikasi informasi sambil melindungi privasi, membantu menyelesaikan konflik antara privasi data dan berbagi dalam AI.
ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. Ini memiliki makna penting dalam bidang data sensitif seperti kesehatan dan keuangan.
Saat ini, bidang ini masih dalam tahap awal, seperti yang diusulkan oleh BasedAI untuk 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 data dan prediksi. Seperti:
Pond: Menggunakan algoritma gambar AI untuk memprediksi token yang bernilai
BullBear AI: Memprediksi pergerakan harga berdasarkan data historis
Numerai: Platform kompetisi investasi AI
Arkham: platform analisis data on-chain yang menggabungkan AI
Layanan yang dipersonalisasi
Aplikasi AI dalam bidang rekomendasi pencarian juga berlaku untuk proyek Web3:
Dune: Alat Wand yang baru diluncurkan, menggunakan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL
NFPrompt: Menggunakan AI untuk menurunkan ambang batas penciptaan NFT
AI audit kontrak pintar
AI dapat melakukan audit kode kontrak pintar dengan lebih efisien dan akurat, mengidentifikasi potensi kerentanan. Seperti 0x0.ai yang menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis pembelajaran mesin, dapat menandai masalah potensial dalam kode.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang dihadapi oleh daya komputasi terdesentralisasi
Proyek kekuatan komputasi terdesentralisasi memang inovatif, tetapi juga menghadapi beberapa tantangan:
Kinerja dan stabilitas: Node terdistribusi mungkin mengalami penundaan dan ketidakstabilan.
Pencocokan sumber daya: keseimbangan penawaran dan permintaan sulit dijamin
Ambang penggunaan: lebih kompleks dibandingkan layanan terpusat
Saat ini, sebagian besar proyek kekuatan komputasi terdesentralisasi hanya dapat digunakan untuk inferensi AI, sulit untuk melakukan pelatihan model besar. Alasannya adalah:
Pelatihan model besar memerlukan daya komputasi dan bandwidth yang sangat tinggi
Terputusnya proses pelatihan dapat menyebabkan kerugian besar.
Komunikasi paralel multi-kartu ( seperti NVLink ) memiliki batasan ketat pada jarak fisik.
Oleh karena itu, kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini lebih cocok untuk skenario yang membutuhkan daya komputasi rendah seperti inferensi AI atau pelatihan model kecil.
Kombinasi AI+Web3 masih terlihat kasar
Sebagian besar proyek AI yang mendukung Web3 saat ini masih berada di tingkat aplikasi permukaan:
Tidak ada perbedaan mendasar antara aplikasi AI proyek Web2.
Beberapa proyek hanya menggunakan konsep AI di tingkat pemasaran, kurang inovasi yang sebenarnya.
Ini mencerminkan bahwa AI dan cryptocurrency belum terintegrasi secara mendalam, masih perlu eksplorasi lebih lanjut untuk solusi yang asli dan bermakna.
ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Karena ketidakpastian model bisnis AI, beberapa proyek memilih untuk menggabungkan narasi Web3 dan ekonomi token untuk menarik pengguna. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata proyek AI masih perlu dilihat.
Semoga di masa depan akan ada lebih banyak proyek yang tidak hanya menggunakan token sebagai alat promosi, tetapi benar-benar memenuhi kebutuhan skenario nyata.
Ringkasan dan Harapan
Integrasi AI+Web3 memberikan kemungkinan tanpa batas untuk inovasi teknologi dan perkembangan ekonomi di masa depan. AI dapat membawa skenario aplikasi yang lebih cerdas dan efisien untuk Web3, seperti bantuan keputusan investasi, audit kontrak pintar, dan layanan yang dipersonalisasi. Web3, di sisi lain, menyediakan platform berbagi kekuatan komputasi, data, dan algoritma yang terdesentralisasi untuk AI, yang diharapkan dapat mengatasi kendala dalam pengembangan AI.
Meskipun proyek AI+Web3 saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, keuntungannya juga sangat jelas: mengurangi ketergantungan pada lembaga terpusat, meningkatkan transparansi dan kemampuan untuk diaudit, serta mendorong partisipasi dan inovasi yang lebih luas. Di masa depan, perlu untuk terus menimbang pro dan kontra dalam praktik, serta mengambil langkah-langkah yang tepat untuk mengatasi tantangan.
Percaya bahwa kombinasi kemampuan analisis dan pengambilan keputusan cerdas AI dengan karakteristik desentralisasi Web3, di masa depan diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan bahkan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Integrasi mendalam AI+Web3 masih memerlukan waktu, tetapi prospek perkembangannya sangat menjanjikan.
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.
AI dan Web3: Analisis Situasi dan Prospek Masa Depan
Integrasi AI dan Web3: Situasi, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Perkembangan cepat kecerdasan buatan ( AI ) dan teknologi Web3 sedang memimpin sebuah revolusi teknologi. AI telah mencapai terobosan besar dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan lainnya, membawa perubahan dan inovasi ke berbagai industri. Sementara itu, Web3, yang didasarkan pada teknologi blockchain terdesentralisasi, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet melalui kontrak pintar, penyimpanan terdistribusi, dan fungsi lainnya.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang keadaan perkembangan AI+Web3, menganalisis nilai dan dampak potensial dari kombinasi keduanya, serta mendiskusikan tantangan yang dihadapi saat ini. Kami akan terlebih dahulu memperkenalkan konsep dasar AI dan Web3, kemudian mengeksplorasi hubungan antara keduanya. Selanjutnya, kami akan menganalisis keadaan proyek AI+Web3 saat ini, dan mendiskusikan secara mendalam tentang batasan dan tantangan yang mereka hadapi. Harapan kami adalah dapat memberikan referensi yang berharga bagi para praktisi dan investor terkait.
Cara AI Berinteraksi dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 bagaikan dua sisi neraca, AI meningkatkan produktivitas, Web3 mengubah hubungan produksi. Apa yang akan terjadi ketika keduanya digabungkan? Mari kita analisis terlebih dahulu tantangan dan ruang peningkatan yang dihadapi masing-masing, kemudian kita diskusikan bagaimana saling membantu untuk mengatasi tantangan tersebut.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri AI
Inti dari industri AI tidak terlepas dari tiga elemen utama: kekuatan komputasi, algoritma, dan data.
Daya komputasi: merujuk pada kemampuan untuk melakukan perhitungan dan pemrosesan skala besar. Tugas AI memerlukan pemrosesan data yang sangat besar dan perhitungan yang kompleks, daya komputasi yang tinggi dapat mempercepat pelatihan dan inferensi model, meningkatkan kinerja sistem AI. Perkembangan teknologi perangkat keras seperti GPU dalam beberapa tahun terakhir telah sangat mendorong kemajuan AI.
Algoritma: adalah inti dari sistem AI, termasuk algoritma pembelajaran mesin tradisional dan pembelajaran mendalam. Pemilihan dan desain algoritma sangat penting untuk kinerja sistem AI, dan inovasi yang berkelanjutan dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi.
Data: adalah dasar untuk melatih dan mengoptimalkan model. Data yang beragam dan dalam jumlah besar dapat membantu sistem AI mempelajari model yang lebih akurat, serta lebih baik dalam memahami dan menyelesaikan masalah nyata.
Tantangan utama yang dihadapi industri AI saat ini:
Tantangan yang Dihadapi Industri Web3
Industri Web3 juga memiliki banyak masalah yang perlu diselesaikan, terutama terlihat pada:
AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki ruang yang besar untuk berkembang di bidang-bidang ini:
Analisis Status Proyek AI+Web3
Proyek AI+Web3 terutama berfokus pada dua arah: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan kinerja proyek AI, serta memanfaatkan teknologi AI untuk melayani proyek Web3. Saat ini, sudah muncul sejumlah proyek eksperimental, seperti Io.net, Gensyn, Ritual, dan lain-lain. Kami akan menganalisis keadaan dan perkembangan dari berbagai sub-lintasan.
Web3 mendukung AI
Daya komputasi terdesentralisasi
Dengan meledaknya AI, permintaan untuk kekuatan komputasi seperti GPU meningkat pesat. Mengambil ChatGPT sebagai contoh, dilaporkan bahwa ia membutuhkan 30.000 GPU NVIDIA A100 untuk beroperasi. Ini menyebabkan pemisahan antara "orang kaya GPU" dan "orang miskin GPU", di mana sedikit perusahaan mendominasi banyak sumber daya GPU kelas atas.
Untuk mengatasi masalah kekurangan daya komputasi, beberapa proyek Web3 mulai mencoba menyediakan layanan daya komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lain-lain. Proyek-proyek ini menggunakan mekanisme insentif token untuk menarik pengguna menyediakan daya komputasi GPU yang tidak terpakai, membentuk jaringan pasokan daya komputasi.
Sisi pasokan utama mencakup:
Saat ini dibagi menjadi dua kategori:
Proyek semacam ini membentuk siklus permintaan dan penawaran melalui insentif token, mencapai peluncuran dingin. Seiring dengan perluasan skala, dapat membawa lebih banyak nilai bagi kedua belah pihak.
model algoritma terdesentralisasi
Selain kekuatan komputasi, model algoritma juga dapat didecentralisasi. Sebagai contoh Bittensor, yang menciptakan pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, menghubungkan berbagai model AI yang berbeda. Ketika pengguna mengajukan pertanyaan, sistem akan memilih model yang paling sesuai untuk menjawab.
Dibandingkan dengan model besar tunggal seperti ChatGPT, jaringan algoritma terdesentralisasi ini lebih mirip dengan sekolah yang memiliki banyak ahli, dan memiliki potensi besar dalam jangka panjang.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Untuk pelatihan model AI, data berkualitas tinggi dalam jumlah besar sangat penting. Namun, saat ini sebagian besar platform Web2 melarang pengumpulan data untuk pelatihan AI, atau secara sepihak menjual data pengguna kepada perusahaan AI.
Beberapa proyek Web3 mulai menerapkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui insentif token. Misalnya, PublicAI memungkinkan pengguna untuk menandai konten berharga di platform sosial dan mendapatkan imbalan token, atau berpartisipasi dalam verifikasi data. Ini memfasilitasi win-win antara kontributor data dan industri AI.
Perlindungan privasi pengguna dalam AI ZK
Zero-knowledge proof ( ZK ) teknologi dapat mewujudkan verifikasi informasi sambil melindungi privasi, membantu menyelesaikan konflik antara privasi data dan berbagi dalam AI.
ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. Ini memiliki makna penting dalam bidang data sensitif seperti kesehatan dan keuangan.
Saat ini, bidang ini masih dalam tahap awal, seperti yang diusulkan oleh BasedAI untuk 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 data dan prediksi. Seperti:
Layanan yang dipersonalisasi
Aplikasi AI dalam bidang rekomendasi pencarian juga berlaku untuk proyek Web3:
AI audit kontrak pintar
AI dapat melakukan audit kode kontrak pintar dengan lebih efisien dan akurat, mengidentifikasi potensi kerentanan. Seperti 0x0.ai yang menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis pembelajaran mesin, dapat menandai masalah potensial dalam kode.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang dihadapi oleh daya komputasi terdesentralisasi
Proyek kekuatan komputasi terdesentralisasi memang inovatif, tetapi juga menghadapi beberapa tantangan:
Saat ini, sebagian besar proyek kekuatan komputasi terdesentralisasi hanya dapat digunakan untuk inferensi AI, sulit untuk melakukan pelatihan model besar. Alasannya adalah:
Oleh karena itu, kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini lebih cocok untuk skenario yang membutuhkan daya komputasi rendah seperti inferensi AI atau pelatihan model kecil.
Kombinasi AI+Web3 masih terlihat kasar
Sebagian besar proyek AI yang mendukung Web3 saat ini masih berada di tingkat aplikasi permukaan:
Ini mencerminkan bahwa AI dan cryptocurrency belum terintegrasi secara mendalam, masih perlu eksplorasi lebih lanjut untuk solusi yang asli dan bermakna.
ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Karena ketidakpastian model bisnis AI, beberapa proyek memilih untuk menggabungkan narasi Web3 dan ekonomi token untuk menarik pengguna. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata proyek AI masih perlu dilihat.
Semoga di masa depan akan ada lebih banyak proyek yang tidak hanya menggunakan token sebagai alat promosi, tetapi benar-benar memenuhi kebutuhan skenario nyata.
Ringkasan dan Harapan
Integrasi AI+Web3 memberikan kemungkinan tanpa batas untuk inovasi teknologi dan perkembangan ekonomi di masa depan. AI dapat membawa skenario aplikasi yang lebih cerdas dan efisien untuk Web3, seperti bantuan keputusan investasi, audit kontrak pintar, dan layanan yang dipersonalisasi. Web3, di sisi lain, menyediakan platform berbagi kekuatan komputasi, data, dan algoritma yang terdesentralisasi untuk AI, yang diharapkan dapat mengatasi kendala dalam pengembangan AI.
Meskipun proyek AI+Web3 saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, keuntungannya juga sangat jelas: mengurangi ketergantungan pada lembaga terpusat, meningkatkan transparansi dan kemampuan untuk diaudit, serta mendorong partisipasi dan inovasi yang lebih luas. Di masa depan, perlu untuk terus menimbang pro dan kontra dalam praktik, serta mengambil langkah-langkah yang tepat untuk mengatasi tantangan.
Percaya bahwa kombinasi kemampuan analisis dan pengambilan keputusan cerdas AI dengan karakteristik desentralisasi Web3, di masa depan diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan bahkan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil. Integrasi mendalam AI+Web3 masih memerlukan waktu, tetapi prospek perkembangannya sangat menjanjikan.