Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Ada
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan dan inovasi ke berbagai sektor. Sementara itu, Web3 sebagai model jaringan baru, sedang mengubah pemahaman dan cara kita menggunakan internet. Artikel ini akan membahas status perkembangan, potensi nilai, dan tantangan yang dihadapi dalam penggabungan AI dan Web3.
I. Status Perkembangan AI dan Web3
Ukuran pasar industri AI pada tahun 2023 mencapai 200 miliar dolar AS, melahirkan raksasa seperti OpenAI, Character.AI, Midjourney dan lainnya. Nilai pasar industri Web3 mencapai 25 triliun, proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, Solana bermunculan satu demi satu. Kombinasi AI dan Web3 menjadi bidang perhatian utama di Timur dan Barat.
Dua, Cara Interaksi AI dan Web3
2.1 Tantangan yang Dihadapi Industri AI
Elemen inti AI mencakup daya komputasi, algoritma, dan data.
Dari segi daya komputasi: Mendapatkan dan mengelola daya komputasi dalam skala besar mahal dan rumit, menjadi tantangan bagi startup dan pengembang individu.
Aspek algoritma: Pembelajaran mendalam membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, interpretabilitas model dan kemampuan generalisasi masih memiliki masalah.
Aspek data: Mendapatkan data yang berkualitas tinggi dan beragam adalah sulit, kualitas data dan perlindungan privasi juga merupakan tantangan.
Selain itu, masalah seperti interpretabilitas dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis juga perlu segera diatasi.
2.2 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Web3 memiliki ruang untuk peningkatan dalam analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas memiliki prospek aplikasi potensial di bidang-bidang ini.
Tiga, Analisis Status Proyek AI+Web3
3.1 Web3 mendukung AI
3.1.1 Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, pasokan GPU tidak mencukupi. Beberapa proyek Web3 mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini memberikan insentif melalui token untuk mendorong pengguna menyediakan daya GPU yang tidak terpakai, untuk memberikan dukungan daya komputasi bagi klien AI.
Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar. Proyek dibagi menjadi dua kategori untuk inferensi AI dan pelatihan AI.
3.1.2 Model Algoritma Terdesentralisasi
Beberapa proyek seperti Bittensor berusaha membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, menghubungkan berbagai model AI, untuk memberikan pilihan yang lebih beragam kepada pengguna.
3.1.3 Pengumpulan Data Terdesentralisasi
Proyek seperti PublicAI menggunakan cara insentif token untuk merealisasikan pengumpulan data terdesentralisasi, menyediakan dukungan data untuk pelatihan AI.
3.1.4 Perlindungan Privasi Pengguna dalam AI ZK
Proyek seperti BasedAI menggunakan teknologi bukti nol pengetahuan untuk melindungi privasi pengguna dalam aplikasi AI.
3.2 AI mendukung Web3
3.2.1 Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 yang mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi, seperti Pond, BullBear AI, dan lain-lain.
3.2.2 Layanan Personalisasi
Platform seperti Dune dan Followin mengintegrasikan AI untuk menyediakan rekomendasi konten dan layanan pencarian yang dipersonalisasi.
3.2.3 AI Audit Kontrak Cerdas
Proyek seperti 0x0.ai menggunakan teknologi AI untuk mengaudit kode kontrak pintar, meningkatkan keamanan.
Empat, Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
4.1 Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kekuatan komputasi terdesentralisasi memiliki kelemahan dalam hal kinerja, stabilitas, ketersediaan, dan kompleksitas. Saat ini, terutama terbatas pada inferensi AI dan bukan pelatihan, alasannya adalah:
Pelatihan AI memerlukan jumlah data dan bandwidth yang sangat besar, dengan tingkat kesulitan yang tinggi.
Pelatihan model besar memerlukan stabilitas tinggi, dan biaya interupsi yang tinggi.
Beberapa kartu yang terhubung secara paralel dibatasi oleh jarak fisik, sehingga penyebaran kekuatan komputasi sulit untuk membentuk kluster.
4.2 AI+Web3 menggabungkan secara kasar
Banyak proyek hanya menggunakan AI di permukaan, tanpa integrasi mendalam dengan cryptocurrency. Beberapa tim hanya memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, kurang inovatif.
4.3 Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Beberapa proyek bertujuan untuk mengatasi kesulitan pendanaan, dengan menambahkan narasi Web3 dan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar mendukung proyek AI dalam memenuhi kebutuhan nyata masih perlu diamati.
Lima, Kesimpulan
Integrasi AI+Web3 memberikan kemungkinan baru untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat menyediakan skenario aplikasi cerdas untuk Web3, sedangkan Web3 memberikan kesempatan baru bagi perkembangan AI. Meskipun saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, tetapi dengan menggabungkan analisis cerdas AI dan karakteristik desentralisasi Web3, masa depan diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.
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.
16 Suka
Hadiah
16
3
Bagikan
Komentar
0/400
FlatTax
· 07-30 03:55
Inovasi bergantung pada teknologi, menghasilkan uang bergantung pada Perdagangan Mata Uang Kripto.
Analisis Status, Nilai, dan Tantangan dari Integrasi AI+Web3
Integrasi AI dan Web3: Peluang dan Tantangan yang Ada
Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan (AI) dan Web3 telah menarik perhatian luas di seluruh dunia. AI telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, membawa perubahan dan inovasi ke berbagai sektor. Sementara itu, Web3 sebagai model jaringan baru, sedang mengubah pemahaman dan cara kita menggunakan internet. Artikel ini akan membahas status perkembangan, potensi nilai, dan tantangan yang dihadapi dalam penggabungan AI dan Web3.
I. Status Perkembangan AI dan Web3
Ukuran pasar industri AI pada tahun 2023 mencapai 200 miliar dolar AS, melahirkan raksasa seperti OpenAI, Character.AI, Midjourney dan lainnya. Nilai pasar industri Web3 mencapai 25 triliun, proyek-proyek seperti Bitcoin, Ethereum, Solana bermunculan satu demi satu. Kombinasi AI dan Web3 menjadi bidang perhatian utama di Timur dan Barat.
Dua, Cara Interaksi AI dan Web3
2.1 Tantangan yang Dihadapi Industri AI
Elemen inti AI mencakup daya komputasi, algoritma, dan data.
Dari segi daya komputasi: Mendapatkan dan mengelola daya komputasi dalam skala besar mahal dan rumit, menjadi tantangan bagi startup dan pengembang individu.
Aspek algoritma: Pembelajaran mendalam membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi, interpretabilitas model dan kemampuan generalisasi masih memiliki masalah.
Aspek data: Mendapatkan data yang berkualitas tinggi dan beragam adalah sulit, kualitas data dan perlindungan privasi juga merupakan tantangan.
Selain itu, masalah seperti interpretabilitas dan transparansi model AI, serta ketidakjelasan model bisnis juga perlu segera diatasi.
2.2 Tantangan yang Dihadapi oleh Industri Web3
Web3 memiliki ruang untuk peningkatan dalam analisis data, pengalaman pengguna, dan keamanan kontrak pintar. AI sebagai alat untuk meningkatkan produktivitas memiliki prospek aplikasi potensial di bidang-bidang ini.
Tiga, Analisis Status Proyek AI+Web3
3.1 Web3 mendukung AI
3.1.1 Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi
Dengan meningkatnya permintaan AI, pasokan GPU tidak mencukupi. Beberapa proyek Web3 mencoba menawarkan layanan komputasi terdesentralisasi, seperti Akash, Render, Gensyn, dan lainnya. Proyek-proyek ini memberikan insentif melalui token untuk mendorong pengguna menyediakan daya GPU yang tidak terpakai, untuk memberikan dukungan daya komputasi bagi klien AI.
Sisi pasokan terutama mencakup penyedia layanan cloud, penambang cryptocurrency, dan perusahaan besar. Proyek dibagi menjadi dua kategori untuk inferensi AI dan pelatihan AI.
3.1.2 Model Algoritma Terdesentralisasi
Beberapa proyek seperti Bittensor berusaha membangun pasar layanan algoritma AI terdesentralisasi, menghubungkan berbagai model AI, untuk memberikan pilihan yang lebih beragam kepada pengguna.
3.1.3 Pengumpulan Data Terdesentralisasi
Proyek seperti PublicAI menggunakan cara insentif token untuk merealisasikan pengumpulan data terdesentralisasi, menyediakan dukungan data untuk pelatihan AI.
3.1.4 Perlindungan Privasi Pengguna dalam AI ZK
Proyek seperti BasedAI menggunakan teknologi bukti nol pengetahuan untuk melindungi privasi pengguna dalam aplikasi AI.
3.2 AI mendukung Web3
3.2.1 Analisis dan Prediksi Data
Banyak proyek Web3 yang mengintegrasikan layanan AI untuk menyediakan analisis data dan prediksi, seperti Pond, BullBear AI, dan lain-lain.
3.2.2 Layanan Personalisasi
Platform seperti Dune dan Followin mengintegrasikan AI untuk menyediakan rekomendasi konten dan layanan pencarian yang dipersonalisasi.
3.2.3 AI Audit Kontrak Cerdas
Proyek seperti 0x0.ai menggunakan teknologi AI untuk mengaudit kode kontrak pintar, meningkatkan keamanan.
Empat, Keterbatasan dan Tantangan Proyek AI+Web3
4.1 Hambatan nyata yang dihadapi oleh kekuatan komputasi terdesentralisasi
Kekuatan komputasi terdesentralisasi memiliki kelemahan dalam hal kinerja, stabilitas, ketersediaan, dan kompleksitas. Saat ini, terutama terbatas pada inferensi AI dan bukan pelatihan, alasannya adalah:
4.2 AI+Web3 menggabungkan secara kasar
Banyak proyek hanya menggunakan AI di permukaan, tanpa integrasi mendalam dengan cryptocurrency. Beberapa tim hanya memanfaatkan konsep AI di tingkat pemasaran, kurang inovatif.
4.3 Ekonomi token menjadi penyangga narasi proyek AI
Beberapa proyek bertujuan untuk mengatasi kesulitan pendanaan, dengan menambahkan narasi Web3 dan ekonomi token. Namun, apakah ekonomi token benar-benar mendukung proyek AI dalam memenuhi kebutuhan nyata masih perlu diamati.
Lima, Kesimpulan
Integrasi AI+Web3 memberikan kemungkinan baru untuk inovasi teknologi dan pengembangan ekonomi. AI dapat menyediakan skenario aplikasi cerdas untuk Web3, sedangkan Web3 memberikan kesempatan baru bagi perkembangan AI. Meskipun saat ini masih dalam tahap awal dan menghadapi banyak tantangan, tetapi dengan menggabungkan analisis cerdas AI dan karakteristik desentralisasi Web3, masa depan diharapkan dapat membangun sistem ekonomi dan sosial yang lebih cerdas, terbuka, dan adil.