Web3 dan AI: Membangun Ekosistem Cerdas Desentralisasi
Belakangan ini, dalam KTT Pemerintah Dunia di Dubai, seorang pemimpin teknologi mengajukan konsep "AI berdaulat". Ini memicu pemikiran orang: bagaimana membangun sistem AI yang sesuai dengan kepentingan dan tuntutan komunitas kripto? Jawabannya mungkin terletak pada kombinasi Web3 dan AI.
Pendiri Ethereum menjelaskan dalam sebuah artikel tentang efek sinergis antara teknologi kripto dan AI: desentralisasi kripto dapat menyeimbangkan kecenderungan sentralisasi AI; transparansi yang dibawa oleh kripto dapat mengimbangi ketidaktransparanan AI; blockchain mendukung penyimpanan dan pelacakan data yang diperlukan untuk AI. Sinergi ini meliputi seluruh pola industri Web3+AI.
Saat ini, sebagian besar proyek Web3+AI berfokus pada pemanfaatan teknologi blockchain untuk menyelesaikan masalah pembangunan infrastruktur di industri AI, sementara beberapa proyek menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah spesifik aplikasi Web3. Kombinasi Web3 dan AI terutama tercermin dalam empat aspek:
1. Lapisan Kekuatan: Aset Kekuatan
Dalam beberapa tahun terakhir, kebutuhan daya komputasi untuk pelatihan model AI besar telah meningkat secara eksponensial, jauh melebihi hukum Moore. Hal ini menyebabkan ketidakseimbangan pasokan dan permintaan daya komputasi AI, dengan harga perangkat keras seperti GPU melonjak, sehingga meningkatkan biaya daya komputasi. Namun, ada banyak perangkat keras daya komputasi kelas menengah dan rendah yang tidak terpakai di pasar. Dengan membangun jaringan daya komputasi terdistribusi melalui cara Web3, kita dapat mengintegrasikan sumber daya yang tidak terpakai ini, memenuhi berbagai kebutuhan aplikasi AI, sekaligus secara signifikan mengurangi biaya.
Pembagian lapisan daya komputasi meliputi:
Kekuatan komputasi desentralisasi umum
AI pelatihan khusus Desentralisasi daya komputasi
AI inferensi khusus Desentralisasi komputasi
3D rendering khusus Desentralisasi compute power
Keunggulan aset komputasi Web3+AI terletak pada kemudahan memperluas skala jaringan yang dipadukan dengan insentif token, serta biaya sumber daya komputasi yang rendah dan nilai yang tinggi, dapat memenuhi kebutuhan komputasi kelas menengah dan rendah.
2. Lapisan Data: Aset Data
Data adalah sumber daya inti AI. Dalam model tradisional, hanya perusahaan besar yang dapat mengakses data pengguna yang besar, sementara perusahaan rintisan biasa sulit mendapatkan data yang luas, dan pengguna juga tidak dapat mengambil manfaat dari situasi ini. Model Web3+AI dapat membuat proses pengumpulan data, pelabelan, penyimpanan terdistribusi, dan sebagainya menjadi lebih rendah biaya dan transparan, serta menguntungkan pengguna.
Melalui jaringan terdistribusi Web3 dan mekanisme insentif token, dapat menggunakan metode crowdsourcing untuk mendapatkan data berkualitas tinggi dan luas dengan biaya rendah.
Proyek berbasis data terutama terdiri dari:
Pengumpulan data
Transaksi data
Penandaan data
Sumber data blockchain
Desentralisasi penyimpanan
Proyek semacam ini menghadapi tantangan yang lebih besar dalam merancang model ekonomi token, karena data lebih sulit untuk distandarisasi dibandingkan dengan daya komputasi.
3. Lapisan Platform: Aset Nilai Platform
Proyek-proyek berbasis platform umumnya bertujuan untuk mengintegrasikan berbagai sumber daya di industri AI, mengumpulkan data, kekuatan komputasi, model, pengembang, dan elemen blockchain, dengan fokus pada platform untuk memenuhi berbagai kebutuhan. Misalnya, ada proyek yang berfokus pada pembangunan platform operasi zkML, yang memverifikasi eksekusi inferensi model yang benar melalui teknologi kriptografi, untuk mengatasi masalah kotak hitam AI.
Masih ada proyek yang berkomitmen untuk membangun jaringan blockchain khusus AI, menghubungkan berbagai sumber daya, menyediakan komponen umum dan SDK, serta membantu perkembangan aplikasi Web3+AI dengan cepat. Selain itu, beberapa platform fokus pada pembangunan jaringan AI Agent untuk mendukung berbagai skenario aplikasi.
Proyek berbasis platform terutama menangkap nilai platform melalui token, mendorong semua pihak untuk berkontribusi bersama. Ini sangat membantu dalam proses pengembangan proyek rintisan dari 0 hingga 1, dapat mengurangi kesulitan dalam mencari mitra.
4. Lapisan Aplikasi: Kapitalisasi Aset Nilai AI
Proyek lapisan aplikasi sebagian besar memanfaatkan AI untuk mengatasi masalah yang dihadapi aplikasi Web3. Pendiri Ethereum mengajukan dua arah yang signifikan:
AI sebagai peserta Web3:
Dalam permainan Web3, AI dapat membantu pemain untuk memahami aturan dengan cepat dan menyelesaikan tugas secara efisien.
Di bursa desentralisasi, AI telah berperan penting dalam perdagangan arbitrase
Di pasar prediksi, AI Agent dapat menganalisis sejumlah besar data untuk memberikan model prediksi peristiwa kepada pengguna.
Membuat AI pribadi terdesentralisasi yang dapat diskalakan:
Mengatasi kekhawatiran pengguna tentang kotak hitam AI, bias, dan penipuan. Dengan menciptakan AI yang mirip dengan proyek Web3, memberikan hak pemerintahan terdesentralisasi kepada komunitas, mungkin lebih mudah diterima.
Saat ini, lapisan aplikasi Web3+AI belum muncul proyek unggulan yang mencolok.
Kesimpulan
Bidang Web3+AI masih berada pada tahap awal, dan ada perbedaan pendapat di kalangan industri mengenai prospek perkembangannya. Kami berharap kombinasi Web3 dan AI dapat menciptakan produk yang lebih bernilai dibandingkan dengan AI terpusat, membebaskan AI dari label "kontrol raksasa" dan "monopoli", dan mewujudkan "pengelolaan bersama AI" dengan cara yang lebih komunitas. Mungkin dalam proses partisipasi dan pengelolaan yang lebih mendalam, manusia akan memiliki rasa hormat sekaligus mengurangi ketakutan terhadap AI.
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.
Web3 dan AI berintegrasi: Membangun ekosistem pintar desentralisasi untuk memimpin masa depan baru komunitas enkripsi
Web3 dan AI: Membangun Ekosistem Cerdas Desentralisasi
Belakangan ini, dalam KTT Pemerintah Dunia di Dubai, seorang pemimpin teknologi mengajukan konsep "AI berdaulat". Ini memicu pemikiran orang: bagaimana membangun sistem AI yang sesuai dengan kepentingan dan tuntutan komunitas kripto? Jawabannya mungkin terletak pada kombinasi Web3 dan AI.
Pendiri Ethereum menjelaskan dalam sebuah artikel tentang efek sinergis antara teknologi kripto dan AI: desentralisasi kripto dapat menyeimbangkan kecenderungan sentralisasi AI; transparansi yang dibawa oleh kripto dapat mengimbangi ketidaktransparanan AI; blockchain mendukung penyimpanan dan pelacakan data yang diperlukan untuk AI. Sinergi ini meliputi seluruh pola industri Web3+AI.
Saat ini, sebagian besar proyek Web3+AI berfokus pada pemanfaatan teknologi blockchain untuk menyelesaikan masalah pembangunan infrastruktur di industri AI, sementara beberapa proyek menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah spesifik aplikasi Web3. Kombinasi Web3 dan AI terutama tercermin dalam empat aspek:
1. Lapisan Kekuatan: Aset Kekuatan
Dalam beberapa tahun terakhir, kebutuhan daya komputasi untuk pelatihan model AI besar telah meningkat secara eksponensial, jauh melebihi hukum Moore. Hal ini menyebabkan ketidakseimbangan pasokan dan permintaan daya komputasi AI, dengan harga perangkat keras seperti GPU melonjak, sehingga meningkatkan biaya daya komputasi. Namun, ada banyak perangkat keras daya komputasi kelas menengah dan rendah yang tidak terpakai di pasar. Dengan membangun jaringan daya komputasi terdistribusi melalui cara Web3, kita dapat mengintegrasikan sumber daya yang tidak terpakai ini, memenuhi berbagai kebutuhan aplikasi AI, sekaligus secara signifikan mengurangi biaya.
Pembagian lapisan daya komputasi meliputi:
Keunggulan aset komputasi Web3+AI terletak pada kemudahan memperluas skala jaringan yang dipadukan dengan insentif token, serta biaya sumber daya komputasi yang rendah dan nilai yang tinggi, dapat memenuhi kebutuhan komputasi kelas menengah dan rendah.
2. Lapisan Data: Aset Data
Data adalah sumber daya inti AI. Dalam model tradisional, hanya perusahaan besar yang dapat mengakses data pengguna yang besar, sementara perusahaan rintisan biasa sulit mendapatkan data yang luas, dan pengguna juga tidak dapat mengambil manfaat dari situasi ini. Model Web3+AI dapat membuat proses pengumpulan data, pelabelan, penyimpanan terdistribusi, dan sebagainya menjadi lebih rendah biaya dan transparan, serta menguntungkan pengguna.
Melalui jaringan terdistribusi Web3 dan mekanisme insentif token, dapat menggunakan metode crowdsourcing untuk mendapatkan data berkualitas tinggi dan luas dengan biaya rendah.
Proyek berbasis data terutama terdiri dari:
Proyek semacam ini menghadapi tantangan yang lebih besar dalam merancang model ekonomi token, karena data lebih sulit untuk distandarisasi dibandingkan dengan daya komputasi.
3. Lapisan Platform: Aset Nilai Platform
Proyek-proyek berbasis platform umumnya bertujuan untuk mengintegrasikan berbagai sumber daya di industri AI, mengumpulkan data, kekuatan komputasi, model, pengembang, dan elemen blockchain, dengan fokus pada platform untuk memenuhi berbagai kebutuhan. Misalnya, ada proyek yang berfokus pada pembangunan platform operasi zkML, yang memverifikasi eksekusi inferensi model yang benar melalui teknologi kriptografi, untuk mengatasi masalah kotak hitam AI.
Masih ada proyek yang berkomitmen untuk membangun jaringan blockchain khusus AI, menghubungkan berbagai sumber daya, menyediakan komponen umum dan SDK, serta membantu perkembangan aplikasi Web3+AI dengan cepat. Selain itu, beberapa platform fokus pada pembangunan jaringan AI Agent untuk mendukung berbagai skenario aplikasi.
Proyek berbasis platform terutama menangkap nilai platform melalui token, mendorong semua pihak untuk berkontribusi bersama. Ini sangat membantu dalam proses pengembangan proyek rintisan dari 0 hingga 1, dapat mengurangi kesulitan dalam mencari mitra.
4. Lapisan Aplikasi: Kapitalisasi Aset Nilai AI
Proyek lapisan aplikasi sebagian besar memanfaatkan AI untuk mengatasi masalah yang dihadapi aplikasi Web3. Pendiri Ethereum mengajukan dua arah yang signifikan:
AI sebagai peserta Web3:
Membuat AI pribadi terdesentralisasi yang dapat diskalakan: Mengatasi kekhawatiran pengguna tentang kotak hitam AI, bias, dan penipuan. Dengan menciptakan AI yang mirip dengan proyek Web3, memberikan hak pemerintahan terdesentralisasi kepada komunitas, mungkin lebih mudah diterima.
Saat ini, lapisan aplikasi Web3+AI belum muncul proyek unggulan yang mencolok.
Kesimpulan
Bidang Web3+AI masih berada pada tahap awal, dan ada perbedaan pendapat di kalangan industri mengenai prospek perkembangannya. Kami berharap kombinasi Web3 dan AI dapat menciptakan produk yang lebih bernilai dibandingkan dengan AI terpusat, membebaskan AI dari label "kontrol raksasa" dan "monopoli", dan mewujudkan "pengelolaan bersama AI" dengan cara yang lebih komunitas. Mungkin dalam proses partisipasi dan pengelolaan yang lebih mendalam, manusia akan memiliki rasa hormat sekaligus mengurangi ketakutan terhadap AI.