Integrasi AI dan Web3: Status, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Perkembangan cepat kecerdasan buatan ( AI ) dan teknologi Web3 sedang memimpin revolusi teknologi. AI telah mencapai terobosan besar dalam pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan bidang lainnya, dengan ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar USD pada tahun 2023. Sementara itu, Web3 berbasis blockchain, merombak internet melalui teknologi desentralisasi, dengan nilai pasar industri saat ini mencapai 25 triliun USD. Kombinasi AI dan Web3 menjadi fokus perhatian di dunia teknologi Timur dan Barat.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang kondisi perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi, untuk memberikan wawasan kepada para profesional dan investor terkait.
Cara Interaksi AI dan Web3
Tantangan yang Dihadapi Industri AI
Elemen inti dari industri AI meliputi daya komputasi, algoritma, dan data. Dalam hal daya komputasi, mendapatkan dan mengelola sumber daya komputasi berskala besar sangat mahal, yang menjadi tantangan bagi perusahaan rintisan. Dalam hal algoritma, pelatihan model pembelajaran mendalam memerlukan data dan sumber daya komputasi yang sangat besar, dan interpretabilitas serta ketahanan model masih perlu ditingkatkan. Dalam hal data, mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih sulit, dan masalah privasi serta keamanan data tidak boleh diabaikan. Selain itu, sifat kotak hitam dari model AI menimbulkan kekhawatiran publik mengenai interpretabilitas dan transparansi.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga menghadapi banyak tantangan, termasuk kurangnya kemampuan analisis data, pengalaman pengguna yang buruk, dan adanya celah keamanan dalam kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki banyak ruang untuk berkembang dalam hal ini. AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data di platform Web3, mengoptimalkan pengalaman pengguna, menyediakan layanan yang dipersonalisasi, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Web3 mendukung AI
Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, kekurangan pasokan GPU telah menjadi kendala industri. Beberapa proyek Web3 mencoba untuk menyediakan layanan komputasi secara terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini menggunakan token untuk memberikan insentif kepada pengguna agar menyumbangkan daya komputasi yang tidak terpakai, untuk mendukung pelanggan AI. Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan yang memiliki banyak GPU.
Proyek komputasi terdesentralisasi terutama dibagi menjadi dua kategori: untuk inferensi AI ( seperti Render, Akash ) dan untuk pelatihan AI ( seperti io.net, Gensyn ). Inferensi AI memiliki permintaan komputasi yang lebih rendah, lebih mudah untuk diimplementasikan secara terdesentralisasi; pelatihan AI memiliki permintaan komputasi dan bandwidth yang lebih tinggi, sehingga lebih sulit untuk diimplementasikan.
Model algoritma terdesentralisasi
Beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, seperti Bittensor. Model ini menghubungkan beberapa model AI, memilih model yang paling sesuai untuk menyediakan layanan berdasarkan kebutuhan pengguna. Dibandingkan dengan model besar tunggal, pendekatan ini secara potensial menawarkan keberagaman dan fleksibilitas yang lebih besar.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Data adalah kunci untuk pelatihan AI, tetapi saat ini sebagian besar platform Web2 melarang pengumpulan data untuk pelatihan AI. Beberapa proyek Web3 mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui cara insentif token, seperti PublicAI yang memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan dan memverifikasi data pelatihan AI, mendapatkan imbalan token.
Perlindungan Privasi
Teknologi bukti nol-pengetahuan memberikan perspektif baru untuk perlindungan privasi dalam AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. Proyek seperti BasedAI sedang mengeksplorasi penggabungan FHE dengan LLM, untuk mencapai fungsi AI sambil melindungi privasi.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis dan prediksi data. Seperti Pond yang menggunakan algoritma graf AI untuk memprediksi token yang bernilai, BullBear AI memprediksi tren harga berdasarkan data historis. Numerai mengadakan kompetisi prediksi pasar saham AI, di mana peserta dapat memperoleh hadiah token.
Layanan Personalisasi
AI sedang digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna proyek Web3. Seperti Dune yang mengintegrasikan fungsi kueri SQL yang dibantu AI, Followin dan IQ.wiki memanfaatkan AI untuk merangkum konten terkait blockchain, NFPrompt membantu pengguna menghasilkan NFT melalui AI.
AI audit kontrak pintar
AI juga memiliki aplikasi dalam audit kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis AI, menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi potensi kerentanan dalam kode.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata dari kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kekuatan komputasi terdesentralisasi menghadapi tantangan dalam hal kinerja, stabilitas, dan ketersediaan. Dibandingkan dengan layanan terpusat, kinerja dan stabilitas kekuatan komputasi terdesentralisasi mungkin lebih rendah. Selain itu, kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini terutama cocok untuk inferensi AI, sulit untuk memenuhi kebutuhan pelatihan model besar. Ini terutama dibatasi oleh:
Pelatihan model besar membutuhkan bandwidth dan stabilitas yang sangat tinggi
Teknologi NVLink dari NVIDIA membatasi jarak fisik antar kartu grafis
Daya komputasi yang terdistribusi sulit untuk membentuk kumpulan daya komputasi yang efektif
Oleh karena itu, penggunaan daya komputasi terdesentralisasi mungkin lebih cocok untuk bidang seperti inferensi AI, pelatihan model kecil dan menengah, serta komputasi tepi.
Kombinasi AI+Web3 tidak cukup mendalam
Saat ini, banyak proyek AI+Web3 hanya sekadar kombinasi permukaan, tanpa mencapai integrasi yang benar-benar mendalam. Aplikasi AI seringkali hanya berada pada tingkat peningkatan efisiensi, kurang ada integrasi yang asli dengan cryptocurrency. Beberapa proyek bahkan hanya menggunakan konsep AI untuk tujuan pemasaran, tanpa inovasi yang substansial.
Ekonomi token menjadi penyangga
Menghadapi tantangan model bisnis, beberapa proyek AI beralih ke Web3 untuk mencari dukungan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata proyek AI, atau hanya sebagai alat untuk menciptakan buzz jangka pendek, patut direnungkan.
Ringkasan
Fusi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat memberikan analisis cerdas dan kemampuan pengambilan keputusan untuk Web3, sementara Web3 menyediakan infrastruktur terdesentralisasi dan mekanisme insentif baru untuk AI. Meskipun saat ini fusi ini masih berada pada tahap awal dan menghadapi berbagai tantangan, dalam jangka panjang, kombinasi ini diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.
Di masa depan, kami berharap dapat melihat lebih banyak proyek inovatif yang mengintegrasikan AI dan Web3 secara mendalam, yang benar-benar memanfaatkan sinergi keduanya untuk menciptakan nilai nyata bagi pengguna dan industri. Pada saat yang sama, perlu untuk melihat dengan hati-hati gelombang saat ini, dan sambil mengejar inovasi, secara nyata menyelesaikan kebutuhan praktis, serta mendorong perkembangan positif teknologi dan aplikasi.
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
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
TokenDustCollector
· 10jam yang lalu
Jadi hanya bermain-main... Apakah angka bisa lebih berlebihan?
Lihat AsliBalas0
RiddleMaster
· 10jam yang lalu
Hanya segini skalanya? Masih membanggakan 200 miliar dolar AS?
Lihat AsliBalas0
BlockchainRetirementHome
· 10jam yang lalu
Dengar, sangat luar biasa, tidak bisa dilakukan.
Lihat AsliBalas0
Whale_Whisperer
· 11jam yang lalu
Angka ini tidak jujur, orang dalam industri sudah paham.
Status, Tantangan, dan Prospek Masa Depan Integrasi AI dan Web3
Integrasi AI dan Web3: Status, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Perkembangan cepat kecerdasan buatan ( AI ) dan teknologi Web3 sedang memimpin revolusi teknologi. AI telah mencapai terobosan besar dalam pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan bidang lainnya, dengan ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar USD pada tahun 2023. Sementara itu, Web3 berbasis blockchain, merombak internet melalui teknologi desentralisasi, dengan nilai pasar industri saat ini mencapai 25 triliun USD. Kombinasi AI dan Web3 menjadi fokus perhatian di dunia teknologi Timur dan Barat.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang kondisi perkembangan AI+Web3, nilai potensial, dan tantangan yang dihadapi, untuk memberikan wawasan kepada para profesional dan investor terkait.
Cara Interaksi AI dan Web3
Tantangan yang Dihadapi Industri AI
Elemen inti dari industri AI meliputi daya komputasi, algoritma, dan data. Dalam hal daya komputasi, mendapatkan dan mengelola sumber daya komputasi berskala besar sangat mahal, yang menjadi tantangan bagi perusahaan rintisan. Dalam hal algoritma, pelatihan model pembelajaran mendalam memerlukan data dan sumber daya komputasi yang sangat besar, dan interpretabilitas serta ketahanan model masih perlu ditingkatkan. Dalam hal data, mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih sulit, dan masalah privasi serta keamanan data tidak boleh diabaikan. Selain itu, sifat kotak hitam dari model AI menimbulkan kekhawatiran publik mengenai interpretabilitas dan transparansi.
Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Industri Web3 juga menghadapi banyak tantangan, termasuk kurangnya kemampuan analisis data, pengalaman pengguna yang buruk, dan adanya celah keamanan dalam kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas, memiliki banyak ruang untuk berkembang dalam hal ini. AI dapat meningkatkan kemampuan analisis dan prediksi data di platform Web3, mengoptimalkan pengalaman pengguna, menyediakan layanan yang dipersonalisasi, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Web3 mendukung AI
Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, kekurangan pasokan GPU telah menjadi kendala industri. Beberapa proyek Web3 mencoba untuk menyediakan layanan komputasi secara terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini menggunakan token untuk memberikan insentif kepada pengguna agar menyumbangkan daya komputasi yang tidak terpakai, untuk mendukung pelanggan AI. Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan yang memiliki banyak GPU.
Proyek komputasi terdesentralisasi terutama dibagi menjadi dua kategori: untuk inferensi AI ( seperti Render, Akash ) dan untuk pelatihan AI ( seperti io.net, Gensyn ). Inferensi AI memiliki permintaan komputasi yang lebih rendah, lebih mudah untuk diimplementasikan secara terdesentralisasi; pelatihan AI memiliki permintaan komputasi dan bandwidth yang lebih tinggi, sehingga lebih sulit untuk diimplementasikan.
Model algoritma terdesentralisasi
Beberapa proyek mencoba membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, seperti Bittensor. Model ini menghubungkan beberapa model AI, memilih model yang paling sesuai untuk menyediakan layanan berdasarkan kebutuhan pengguna. Dibandingkan dengan model besar tunggal, pendekatan ini secara potensial menawarkan keberagaman dan fleksibilitas yang lebih besar.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Data adalah kunci untuk pelatihan AI, tetapi saat ini sebagian besar platform Web2 melarang pengumpulan data untuk pelatihan AI. Beberapa proyek Web3 mewujudkan pengumpulan data terdesentralisasi melalui cara insentif token, seperti PublicAI yang memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan dan memverifikasi data pelatihan AI, mendapatkan imbalan token.
Perlindungan Privasi
Teknologi bukti nol-pengetahuan memberikan perspektif baru untuk perlindungan privasi dalam AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) memungkinkan pelatihan dan inferensi model tanpa mengungkapkan data asli. Proyek seperti BasedAI sedang mengeksplorasi penggabungan FHE dengan LLM, untuk mencapai fungsi AI sambil melindungi privasi.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis dan prediksi data. Seperti Pond yang menggunakan algoritma graf AI untuk memprediksi token yang bernilai, BullBear AI memprediksi tren harga berdasarkan data historis. Numerai mengadakan kompetisi prediksi pasar saham AI, di mana peserta dapat memperoleh hadiah token.
Layanan Personalisasi
AI sedang digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna proyek Web3. Seperti Dune yang mengintegrasikan fungsi kueri SQL yang dibantu AI, Followin dan IQ.wiki memanfaatkan AI untuk merangkum konten terkait blockchain, NFPrompt membantu pengguna menghasilkan NFT melalui AI.
AI audit kontrak pintar
AI juga memiliki aplikasi dalam audit kontrak pintar. Misalnya, 0x0.ai menyediakan alat audit kontrak pintar berbasis AI, menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi potensi kerentanan dalam kode.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata dari kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kekuatan komputasi terdesentralisasi menghadapi tantangan dalam hal kinerja, stabilitas, dan ketersediaan. Dibandingkan dengan layanan terpusat, kinerja dan stabilitas kekuatan komputasi terdesentralisasi mungkin lebih rendah. Selain itu, kekuatan komputasi terdesentralisasi saat ini terutama cocok untuk inferensi AI, sulit untuk memenuhi kebutuhan pelatihan model besar. Ini terutama dibatasi oleh:
Oleh karena itu, penggunaan daya komputasi terdesentralisasi mungkin lebih cocok untuk bidang seperti inferensi AI, pelatihan model kecil dan menengah, serta komputasi tepi.
Kombinasi AI+Web3 tidak cukup mendalam
Saat ini, banyak proyek AI+Web3 hanya sekadar kombinasi permukaan, tanpa mencapai integrasi yang benar-benar mendalam. Aplikasi AI seringkali hanya berada pada tingkat peningkatan efisiensi, kurang ada integrasi yang asli dengan cryptocurrency. Beberapa proyek bahkan hanya menggunakan konsep AI untuk tujuan pemasaran, tanpa inovasi yang substansial.
Ekonomi token menjadi penyangga
Menghadapi tantangan model bisnis, beberapa proyek AI beralih ke Web3 untuk mencari dukungan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan nyata proyek AI, atau hanya sebagai alat untuk menciptakan buzz jangka pendek, patut direnungkan.
Ringkasan
Fusi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat memberikan analisis cerdas dan kemampuan pengambilan keputusan untuk Web3, sementara Web3 menyediakan infrastruktur terdesentralisasi dan mekanisme insentif baru untuk AI. Meskipun saat ini fusi ini masih berada pada tahap awal dan menghadapi berbagai tantangan, dalam jangka panjang, kombinasi ini diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.
Di masa depan, kami berharap dapat melihat lebih banyak proyek inovatif yang mengintegrasikan AI dan Web3 secara mendalam, yang benar-benar memanfaatkan sinergi keduanya untuk menciptakan nilai nyata bagi pengguna dan industri. Pada saat yang sama, perlu untuk melihat dengan hati-hati gelombang saat ini, dan sambil mengejar inovasi, secara nyata menyelesaikan kebutuhan praktis, serta mendorong perkembangan positif teknologi dan aplikasi.