Integrasi AI dan Web3: Status, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Perkembangan pesat teknologi Kecerdasan Buatan dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI sebagai teknologi yang mensimulasikan dan meniru kecerdasan manusia, telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin. Web3 sebagai model jaringan yang baru muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet.
Ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar USD pada tahun 2023, raksasa industri seperti OpenAI, Character.AI, Midjourney, dan pemain unggulan lainnya muncul bagaikan jamur setelah hujan. Nilai pasar industri Web3 mencapai 25 triliun USD, proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, Solana terus bermunculan. Kombinasi AI dan Web3 menjadi fokus perhatian para builder dan VC dari Timur dan Barat.
Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, menganalisis situasi proyek saat ini, dan mendiskusikan secara mendalam keterbatasan dan tantangan yang dihadapi, untuk memberikan referensi dan wawasan bagi investor dan praktisi.
Cara AI berinteraksi dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 seperti dua sisi timbangan, AI membawa peningkatan produktivitas, sementara Web3 membawa perubahan dalam hubungan produksi. Pertama, kita menganalisis kendala dan ruang peningkatan yang dihadapi masing-masing industri AI dan Web3, kemudian kita membahas bagaimana mereka dapat saling membantu untuk mengatasi kendala ini.
Tantangan yang dihadapi oleh industri AI
Elemen inti dari industri AI meliputi daya komputasi, algoritma, dan data.
Kekuatan Komputasi: Tugas AI memerlukan banyak sumber daya komputasi untuk pelatihan dan inferensi model. Mendapatkan dan mengelola kekuatan komputasi dalam skala besar adalah tantangan yang mahal dan kompleks, terutama bagi startup dan pengembang individu.
Algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar, masih ada beberapa tantangan. Melatih jaringan saraf dalam memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi, serta kurangnya interpretabilitas dan keterjelasan model. Ketahanan dan kemampuan generalisasi algoritma juga merupakan masalah penting.
Data: Mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih menjadi tantangan. Data di beberapa bidang sulit didapat, seperti data kesehatan medis. Kualitas, akurasi, dan pelabelan data juga memiliki masalah. Melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah seperti keterbacaan dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis proyek AI juga perlu diselesaikan.
Tantangan yang Dihadapi oleh 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 potensi untuk berkembang dalam aspek-aspek ini.
Analisis dan Prediksi Data: Teknologi AI dapat mengekstrak informasi berharga dari data yang sangat besar, melakukan prediksi dan keputusan yang lebih akurat, yang memiliki arti penting dalam penilaian risiko, prediksi pasar, dan manajemen aset di bidang DeFi.
Pengalaman pengguna dan layanan yang dipersonalisasi: Teknologi AI dapat memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, layanan yang disesuaikan, dan pengalaman interaksi yang cerdas, meningkatkan keterlibatan dan kepuasan pengguna.
Keamanan dan Perlindungan Privasi: Teknologi AI dapat digunakan untuk mendeteksi dan mempertahankan diri dari serangan siber, mengidentifikasi perilaku abnormal, serta memberikan perlindungan keamanan yang lebih kuat. Selain itu, AI juga dapat diterapkan dalam perlindungan privasi data, melindungi informasi pribadi pengguna.
Audit kontrak pintar: Teknologi AI dapat digunakan untuk mengotomatiskan audit kontrak dan deteksi kerentanan, meningkatkan keamanan dan keandalan kontrak.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Proyek AI+Web3 terutama berfokus pada dua aspek: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan performa proyek AI, serta memanfaatkan teknologi AI untuk mendukung peningkatan proyek Web3.
Web3 membantu AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan munculnya AI, permintaan GPU meningkat pesat, menyebabkan kekurangan pasokan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek Web3 mulai menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini memberikan insentif token kepada pengguna untuk menyediakan daya GPU yang tidak terpakai, untuk mendukung klien AI dengan daya komputasi.
Sisi penawaran terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan. Proyek komputasi terdesentralisasi secara umum dibagi menjadi dua kategori: untuk inferensi AI dan untuk pelatihan AI. Yang pertama seperti Render, Akash, Aethir, dan yang kedua seperti io.net, Gensyn.
io.net sebagai proyek perwakilan, saat ini jumlah GPU telah melebihi 500.000, telah mengintegrasikan daya komputasi Render dan Filecoin. Gensyn kemudian memfasilitasi alokasi dan penghargaan tugas pembelajaran mesin melalui kontrak pintar, mewujudkan pelatihan AI.
Model Algoritma Terdesentralisasi
Jaringan model algoritma terdesentralisasi seperti Bittensor, menciptakan pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi melalui mekanisme insentif token. Model ini memiliki potensi untuk memainkan peran penting dalam perkembangan AI di masa depan.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Beberapa proyek seperti PublicAI menggunakan cara insentif token untuk mencapai pengumpulan data yang terdesentralisasi. Pengguna dapat menyumbangkan data atau berpartisipasi dalam validasi data untuk mendapatkan hadiah token. Cara ini mendorong hubungan saling menguntungkan antara kontributor data dan pengembangan industri AI.
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 tanpa mengungkapkan data asli. Proyek seperti BasedAI sedang mengeksplorasi bidang ini.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan AI sendiri, untuk memberikan layanan analisis data dan prediksi kepada pengguna. Misalnya, Pond memprediksi alpha token yang bernilai melalui algoritma AI, BullBear AI memprediksi tren harga berdasarkan data historis dan pergerakan pasar.
Numerai sebagai platform kompetisi investasi, peserta memprediksi pasar saham berdasarkan AI dan model bahasa besar. Platform analisis data on-chain seperti Arkham juga menggabungkan AI untuk memberikan layanan.
Layanan Personalisasi
Proyek Web3 mengoptimalkan pengalaman pengguna melalui integrasi AI. Misalnya, Dune meluncurkan alat Wand, memanfaatkan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL. Platform seperti Followin dan IQ.wiki mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten. Proyek seperti NFPrompt mengurangi biaya pembuatan konten pengguna melalui AI.
AI Audit Kontrak Pintar
AI juga berperan dalam audit kontrak pintar. Seperti 0x0.ai yang menyediakan auditor kontrak pintar berbasis kecerdasan buatan, menggunakan algoritma canggih untuk menganalisis kontrak pintar dan mengidentifikasi potensi kerentanan atau masalah.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang ada dalam hal desentralisasi daya komputasi
Kinerja dan stabilitas: Produk daya komputasi terdesentralisasi bergantung pada node yang tersebar di seluruh dunia, yang mungkin mengalami keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: Dipengaruhi oleh tingkat pencocokan penawaran dan permintaan, yang dapat menyebabkan kekurangan sumber daya atau ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan pengguna.
Kompleksitas Teknologi: Pengguna mungkin perlu memahami pengetahuan tentang jaringan terdistribusi, kontrak pintar, dll., dengan biaya penggunaan yang cukup tinggi.
Tingkat kesulitan pelatihan: Saat ini, daya komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI, bukan pelatihan AI. Alasannya adalah pelatihan model besar membutuhkan jumlah data yang sangat besar dan bandwidth komunikasi yang tinggi, sulit untuk dicapai dalam lingkungan terdistribusi.
Kombinasi AI+Web3 masih kasar, belum mencapai 1+1>2
Aplikasi yang tampak: Banyak proyek hanya sekadar memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi dan melakukan analisis, tanpa menunjukkan penggabungan asli dan solusi inovatif antara AI dan cryptocurrency.
Orientasi Pemasaran: Beberapa tim Web3 hanya menerapkan teknologi AI di bidang yang terbatas, terlalu mengedepankan tren AI, dan kurang inovasi yang nyata.
Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Banyak proyek AI+Web3 menggunakan ekonomi token sebagai sarana pendanaan dan partisipasi pengguna, tetapi apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan praktis masih harus dilihat. Saat ini, sebagian besar proyek belum mencapai tahap praktis, membutuhkan lebih banyak tim yang solid dan memiliki ide untuk benar-benar memenuhi skenario kebutuhan praktis.
Ringkasan
Kombinasi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan perkembangan ekonomi di masa depan. Teknologi AI dapat memberikan skenario aplikasi yang lebih efisien dan cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, layanan personalisasi, dan lainnya. Pada saat yang sama, desentralisasi dan kemudahan pemrograman Web3 juga memberikan peluang baru untuk pengembangan teknologi AI, seperti daya komputasi terdesentralisasi, berbagi algoritma, dan pengumpulan 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 kemampuan audit, serta mendorong partisipasi dan inovasi yang lebih luas.
Di masa depan, dengan menggabungkan kemampuan analisis cerdas dan pengambilan keputusan AI dengan desentralisasi dan otonomi pengguna Web3, diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan bahkan sosial yang lebih cerdas, lebih terbuka, dan lebih adil. Seiring dengan pendalaman penelitian dan kemajuan teknologi, kami berharap dapat melihat lebih banyak solusi AI+Web3 yang asli dan bermakna muncul di bidang keuangan, organisasi otonomi terdesentralisasi, pasar prediksi, dan NFT.
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.
5 Suka
Hadiah
5
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SelfCustodyIssues
· 14jam yang lalu
Hanya dengan data ini, kamu masih ingin berbangga?
Lihat AsliBalas0
TeaTimeTrader
· 14jam yang lalu
Ini adalah ritme Dianggap Bodoh lagi.
Lihat AsliBalas0
GasFeeCrier
· 14jam yang lalu
Siapa yang bisa menyelamatkan biaya gas...
Lihat AsliBalas0
LiquidatedAgain
· 14jam yang lalu
Sebuah kesempatan untuk buy the dip lainnya akan segera datang
Integrasi AI dan Web3: Status, Tantangan, dan Peluang Masa Depan
Integrasi AI dan Web3: Status, Tantangan, dan Prospek Masa Depan
Perkembangan pesat teknologi Kecerdasan Buatan dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI sebagai teknologi yang mensimulasikan dan meniru kecerdasan manusia, telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin. Web3 sebagai model jaringan yang baru muncul, sedang mengubah cara orang memahami dan menggunakan internet.
Ukuran pasar industri AI mencapai 200 miliar USD pada tahun 2023, raksasa industri seperti OpenAI, Character.AI, Midjourney, dan pemain unggulan lainnya muncul bagaikan jamur setelah hujan. Nilai pasar industri Web3 mencapai 25 triliun USD, proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, Solana terus bermunculan. Kombinasi AI dan Web3 menjadi fokus perhatian para builder dan VC dari Timur dan Barat.
Artikel ini akan membahas keadaan perkembangan AI+Web3, menganalisis situasi proyek saat ini, dan mendiskusikan secara mendalam keterbatasan dan tantangan yang dihadapi, untuk memberikan referensi dan wawasan bagi investor dan praktisi.
Cara AI berinteraksi dengan Web3
Perkembangan AI dan Web3 seperti dua sisi timbangan, AI membawa peningkatan produktivitas, sementara Web3 membawa perubahan dalam hubungan produksi. Pertama, kita menganalisis kendala dan ruang peningkatan yang dihadapi masing-masing industri AI dan Web3, kemudian kita membahas bagaimana mereka dapat saling membantu untuk mengatasi kendala ini.
Tantangan yang dihadapi oleh industri AI
Elemen inti dari industri AI meliputi daya komputasi, algoritma, dan data.
Kekuatan Komputasi: Tugas AI memerlukan banyak sumber daya komputasi untuk pelatihan dan inferensi model. Mendapatkan dan mengelola kekuatan komputasi dalam skala besar adalah tantangan yang mahal dan kompleks, terutama bagi startup dan pengembang individu.
Algoritma: Meskipun algoritma pembelajaran mendalam telah mencapai kesuksesan besar, masih ada beberapa tantangan. Melatih jaringan saraf dalam memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi, serta kurangnya interpretabilitas dan keterjelasan model. Ketahanan dan kemampuan generalisasi algoritma juga merupakan masalah penting.
Data: Mendapatkan data berkualitas tinggi dan beragam masih menjadi tantangan. Data di beberapa bidang sulit didapat, seperti data kesehatan medis. Kualitas, akurasi, dan pelabelan data juga memiliki masalah. Melindungi privasi dan keamanan data juga merupakan faktor penting yang perlu dipertimbangkan.
Selain itu, masalah seperti keterbacaan dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis proyek AI juga perlu diselesaikan.
Tantangan yang Dihadapi oleh 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 potensi untuk berkembang dalam aspek-aspek ini.
Analisis dan Prediksi Data: Teknologi AI dapat mengekstrak informasi berharga dari data yang sangat besar, melakukan prediksi dan keputusan yang lebih akurat, yang memiliki arti penting dalam penilaian risiko, prediksi pasar, dan manajemen aset di bidang DeFi.
Pengalaman pengguna dan layanan yang dipersonalisasi: Teknologi AI dapat memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, layanan yang disesuaikan, dan pengalaman interaksi yang cerdas, meningkatkan keterlibatan dan kepuasan pengguna.
Keamanan dan Perlindungan Privasi: Teknologi AI dapat digunakan untuk mendeteksi dan mempertahankan diri dari serangan siber, mengidentifikasi perilaku abnormal, serta memberikan perlindungan keamanan yang lebih kuat. Selain itu, AI juga dapat diterapkan dalam perlindungan privasi data, melindungi informasi pribadi pengguna.
Audit kontrak pintar: Teknologi AI dapat digunakan untuk mengotomatiskan audit kontrak dan deteksi kerentanan, meningkatkan keamanan dan keandalan kontrak.
Analisis Status Proyek AI+Web3
Proyek AI+Web3 terutama berfokus pada dua aspek: memanfaatkan teknologi blockchain untuk meningkatkan performa proyek AI, serta memanfaatkan teknologi AI untuk mendukung peningkatan proyek Web3.
Web3 membantu AI
Kekuatan komputasi terdesentralisasi
Dengan munculnya AI, permintaan GPU meningkat pesat, menyebabkan kekurangan pasokan. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa proyek Web3 mulai menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini memberikan insentif token kepada pengguna untuk menyediakan daya GPU yang tidak terpakai, untuk mendukung klien AI dengan daya komputasi.
Sisi penawaran terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan. Proyek komputasi terdesentralisasi secara umum dibagi menjadi dua kategori: untuk inferensi AI dan untuk pelatihan AI. Yang pertama seperti Render, Akash, Aethir, dan yang kedua seperti io.net, Gensyn.
io.net sebagai proyek perwakilan, saat ini jumlah GPU telah melebihi 500.000, telah mengintegrasikan daya komputasi Render dan Filecoin. Gensyn kemudian memfasilitasi alokasi dan penghargaan tugas pembelajaran mesin melalui kontrak pintar, mewujudkan pelatihan AI.
Model Algoritma Terdesentralisasi
Jaringan model algoritma terdesentralisasi seperti Bittensor, menciptakan pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi melalui mekanisme insentif token. Model ini memiliki potensi untuk memainkan peran penting dalam perkembangan AI di masa depan.
Pengumpulan data terdesentralisasi
Beberapa proyek seperti PublicAI menggunakan cara insentif token untuk mencapai pengumpulan data yang terdesentralisasi. Pengguna dapat menyumbangkan data atau berpartisipasi dalam validasi data untuk mendapatkan hadiah token. Cara ini mendorong hubungan saling menguntungkan antara kontributor data dan pengembangan industri AI.
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 tanpa mengungkapkan data asli. Proyek seperti BasedAI sedang mengeksplorasi bidang ini.
AI mendukung Web3
Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 mulai mengintegrasikan layanan AI atau mengembangkan AI sendiri, untuk memberikan layanan analisis data dan prediksi kepada pengguna. Misalnya, Pond memprediksi alpha token yang bernilai melalui algoritma AI, BullBear AI memprediksi tren harga berdasarkan data historis dan pergerakan pasar.
Numerai sebagai platform kompetisi investasi, peserta memprediksi pasar saham berdasarkan AI dan model bahasa besar. Platform analisis data on-chain seperti Arkham juga menggabungkan AI untuk memberikan layanan.
Layanan Personalisasi
Proyek Web3 mengoptimalkan pengalaman pengguna melalui integrasi AI. Misalnya, Dune meluncurkan alat Wand, memanfaatkan model bahasa besar untuk menulis kueri SQL. Platform seperti Followin dan IQ.wiki mengintegrasikan ChatGPT untuk merangkum konten. Proyek seperti NFPrompt mengurangi biaya pembuatan konten pengguna melalui AI.
AI Audit Kontrak Pintar
AI juga berperan dalam audit kontrak pintar. Seperti 0x0.ai yang menyediakan auditor kontrak pintar berbasis kecerdasan buatan, menggunakan algoritma canggih untuk menganalisis kontrak pintar dan mengidentifikasi potensi kerentanan atau masalah.
Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
Hambatan nyata yang ada dalam hal desentralisasi daya komputasi
Kinerja dan stabilitas: Produk daya komputasi terdesentralisasi bergantung pada node yang tersebar di seluruh dunia, yang mungkin mengalami keterlambatan dan ketidakstabilan.
Ketersediaan: Dipengaruhi oleh tingkat pencocokan penawaran dan permintaan, yang dapat menyebabkan kekurangan sumber daya atau ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan pengguna.
Kompleksitas Teknologi: Pengguna mungkin perlu memahami pengetahuan tentang jaringan terdistribusi, kontrak pintar, dll., dengan biaya penggunaan yang cukup tinggi.
Tingkat kesulitan pelatihan: Saat ini, daya komputasi terdesentralisasi terutama digunakan untuk inferensi AI, bukan pelatihan AI. Alasannya adalah pelatihan model besar membutuhkan jumlah data yang sangat besar dan bandwidth komunikasi yang tinggi, sulit untuk dicapai dalam lingkungan terdistribusi.
Kombinasi AI+Web3 masih kasar, belum mencapai 1+1>2
Aplikasi yang tampak: Banyak proyek hanya sekadar memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi dan melakukan analisis, tanpa menunjukkan penggabungan asli dan solusi inovatif antara AI dan cryptocurrency.
Orientasi Pemasaran: Beberapa tim Web3 hanya menerapkan teknologi AI di bidang yang terbatas, terlalu mengedepankan tren AI, dan kurang inovasi yang nyata.
Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Banyak proyek AI+Web3 menggunakan ekonomi token sebagai sarana pendanaan dan partisipasi pengguna, tetapi apakah ekonomi token benar-benar membantu memenuhi kebutuhan praktis masih harus dilihat. Saat ini, sebagian besar proyek belum mencapai tahap praktis, membutuhkan lebih banyak tim yang solid dan memiliki ide untuk benar-benar memenuhi skenario kebutuhan praktis.
Ringkasan
Kombinasi AI+Web3 memberikan kemungkinan tak terbatas untuk inovasi teknologi dan perkembangan ekonomi di masa depan. Teknologi AI dapat memberikan skenario aplikasi yang lebih efisien dan cerdas untuk Web3, seperti analisis data, audit kontrak pintar, layanan personalisasi, dan lainnya. Pada saat yang sama, desentralisasi dan kemudahan pemrograman Web3 juga memberikan peluang baru untuk pengembangan teknologi AI, seperti daya komputasi terdesentralisasi, berbagi algoritma, dan pengumpulan 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 kemampuan audit, serta mendorong partisipasi dan inovasi yang lebih luas.
Di masa depan, dengan menggabungkan kemampuan analisis cerdas dan pengambilan keputusan AI dengan desentralisasi dan otonomi pengguna Web3, diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan bahkan sosial yang lebih cerdas, lebih terbuka, dan lebih adil. Seiring dengan pendalaman penelitian dan kemajuan teknologi, kami berharap dapat melihat lebih banyak solusi AI+Web3 yang asli dan bermakna muncul di bidang keuangan, organisasi otonomi terdesentralisasi, pasar prediksi, dan NFT.