Ketika revolusi digital terus mengubah dunia kita, saya percaya ada dua teknologi khususnya yang memiliki potensi mengganggu: kecerdasan buatan (AI) dan cryptocurrency. Kecerdasan buatan (AI) baru-baru ini naik ke garis depan inovasi teknologi dengan meniru fungsi kognitif manusia dan kemampuan untuk belajar dari data. Skala aplikasi AI, dari perawatan kesehatan hingga hiburan, sangat besar dan transformatif. Didukung oleh teknologi blockchain yang kuat, cryptocurrency menjanjikan masa depan keuangan terdesentralisasi yang memberdayakan individu dan merampingkan proses. Kombinasi kecerdasan buatan dan cryptocurrency menunjukkan kekuatan besar, menandakan fajar era baru simbiosis teknologi.
1. Masalah enkripsi yang dapat dipecahkan AI
Sementara cryptocurrency telah menjadi sarana revolusioner perdagangan dan investasi, mereka bukannya tanpa tantangan. Volatilitas pasar adalah kekhawatiran mendesak bagi investor. Kemampuan AI dalam analitik data dapat menyaring sejumlah besar data historis untuk memprediksi fluktuasi harga dengan akurasi yang lebih besar.
Selain itu, karena cryptocurrency mendapatkan adopsi yang lebih utama, keamanan menjadi yang terpenting. Sifat terdesentralisasi dari mata uang digital ini membuat mereka lebih rentan terhadap penipuan dan peretasan. Model pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mendeteksi pola transaksi anomali dan memperkuat pertahanan terhadap potensi pelanggaran keamanan.
Skalabilitas dan kecepatan transaksi adalah tantangan signifikan lainnya di dunia kripto. Karena semakin banyak orang bergabung dengan jaringan blockchain, transaksi cepat dan mulus menjadi penting. Algoritma AI canggih mengoptimalkan lalu lintas jaringan, memastikan aliran data yang efisien dan waktu transaksi yang lebih cepat.
Akhirnya, konsumsi energi yang terkait dengan penambangan crypto menjadi perhatian global. AI dapat memainkan peran kunci dalam mengoptimalkan proses penambangan, mengurangi jejak energi, dan membuka jalan bagi ekosistem kripto yang lebih berkelanjutan.
2, Kasus penggunaan silang untuk enkripsi dan AI
(1) Pasar AI Terdesentralisasi: Keuntungan Crypto
Di bidang kecerdasan buatan, platform seperti Hugging Face telah mengumpulkan banyak perhatian untuk peran mereka dalam mempopulerkan model AI yang telah dilatih sebelumnya. Namun, munculnya pasar AI yang terfragmentasi dalam ruang crypto telah memperkenalkan dimensi baru demokratisasi dan desentralisasi, bahkan di luar upaya open-source yang dilakukan oleh platform tradisional seperti GitHub, termasuk kode web3 dan kontrak pintar.
Memeluk Wajah &; Perpustakaan Model AI Tradisional:
Hugging Face, sebagai perpustakaan model AI yang luar biasa, telah memainkan peran kunci dalam mendemokratisasikan model AI mutakhir ke khalayak luas. Ini menyediakan platform pusat di mana pengguna dapat mengakses, berbagi, dan menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya. Ini secara dramatis menurunkan penghalang masuk bagi praktisi dan pengembang AI, memungkinkan mereka memanfaatkan model canggih untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami (NLP).
Pasar AI Terdesentralisasi Bertenaga Crypto:
Namun, pasar AI terdesentralisasi bertenaga kripto, seperti yang dibangun di atas teknologi blockchain, membawa demokratisasi dan desentralisasi ke tingkat berikutnya. Rinciannya adalah sebagai berikut:
Kepemilikan dan kontrol sejati: Dalam basis kode tradisional seperti Hugging Face, sementara akses didemokratisasi, kontrol dan kepemilikan infrastruktur dan data yang mendasarinya tetap terpusat. Sebaliknya, pasar berbasis crypto biasanya menggunakan jaringan blockchain terdesentralisasi, memastikan bahwa kontrol didistribusikan di antara peserta jaringan. Pengguna memiliki suara dalam keputusan manajemen, menjadikannya ekosistem yang lebih demokratis dan digerakkan oleh komunitas.
--Insentif: Pasar crypto berisi insentif berbasis token yang menghargai upaya kontributor, dari penyedia data hingga pengembang model. Ini merangsang kolaborasi dan inovasi, sambil memastikan distribusi manfaat yang adil. Sebaliknya, platform tradisional mungkin tidak memiliki insentif keuangan langsung ini, yang membuat platform crypto lebih menarik bagi peserta.
Privasi dan keamanan data: Teknologi Blockchain memastikan tingkat transparansi yang tinggi sambil menjaga privasi data melalui teknologi seperti zero-knowledge proofs. Ini mengatasi kekhawatiran tentang pelanggaran data, yang merupakan pertimbangan utama untuk aplikasi AI. Platform tradisional mungkin tidak menawarkan tingkat jaminan privasi yang sama.
--Interoperability: Pasar berbasis Cryptocurrency sering dibuat berdasarkan standar blockchain dan dirancang dengan mempertimbangkan interoperabilitas. Ini berarti bahwa model dan layanan AI dapat diintegrasikan secara mulus dengan berbagai aplikasi berbasis blockchain, kontrak pintar, dan aplikasi terdesentralisasi (dApps) untuk membentuk ekosistem yang lebih saling berhubungan.
Pada dasarnya, sementara platform seperti Hugging Face telah membuat langkah signifikan dalam mendemokratisasikan model AI, pasar AI terdesentralisasi bertenaga crypto dibangun di atas ini dengan menggabungkan desentralisasi blockchain, kepemilikan sejati, dan insentif berbasis token. Peningkatan demokratisasi dan desentralisasi ini memiliki potensi untuk membentuk kembali lanskap AI dengan mendorong kolaborasi, inovasi, dan distribusi manfaat yang lebih adil di antara para peserta.
(2) Kontrak pintar yang disempurnakan AI:
Kontrak pintar tradisional dikodekan sebelumnya dengan kondisi tertentu. Melalui integrasi dengan kecerdasan buatan, kontrak ini dapat adaptif, merespons secara dinamis terhadap data dan kondisi eksternal, memungkinkan aplikasi desentralisasi yang lebih efisien dan serbaguna.
Mari kita lihat contoh yang lebih praktis.
Bayangkan platform asuransi terdesentralisasi berdasarkan teknologi blockchain yang memberi petani polis asuransi terkait cuaca. Kontrak asuransi tradisional bergantung pada kondisi yang telah ditentukan dan pemrosesan klaim manual, sebuah proses yang bisa lambat dan rentan terhadap perselisihan. Dalam hal ini, kontrak pintar yang disempurnakan AI akan ikut bermain dan merevolusi industri asuransi.
Data cuaca dan analisis AI:
Kontrak pintar dirancang untuk berinteraksi dengan sumber data eksternal, seperti API cuaca, untuk mendapatkan data cuaca real-time untuk area yang diasuransikan. Model AI diintegrasikan ke dalam kontrak pintar untuk terus menganalisis data cuaca. Model AI ini dilatih untuk mengidentifikasi kondisi cuaca buruk, seperti kekeringan atau banjir, yang dapat mempengaruhi tanaman yang diasuransikan.
Penyesuaian Premium Dinamis:
Secara tradisional, premi asuransi tetap dan klaim diproses setelah acara. Dalam kontrak pintar yang disempurnakan AI ini, premi disesuaikan secara dinamis berdasarkan penilaian kondisi cuaca AI secara real-time. Jika AI mendeteksi risiko tinggi cuaca buruk yang dapat merusak tanaman, premi polis yang terkena dampak akan secara otomatis disesuaikan ke atas untuk mencerminkan peningkatan risiko. Sebaliknya, ketika AI memprediksi kondisi cuaca yang menguntungkan, premi dapat diturunkan, memberi insentif kepada lebih banyak petani untuk membeli asuransi.
Pembayaran Otomatis:
Jika model AI mendeteksi kondisi cuaca buruk (misalnya, kekeringan persisten) yang memenuhi kriteria pembayaran yang telah ditentukan, model AI memicu pembayaran otomatis kepada pemegang polis yang terkena dampak. AI memantau apakah klaim dibuat dengan cepat, mengurangi kebutuhan untuk pemrosesan klaim manual dan penundaan terkait.
(3) Analisis data on-chain: Memanfaatkan pembelajaran mesin
Blockchain, dengan sejumlah besar data transaksionalnya, adalah tambang emas bagi para ilmuwan data dan penggemar pembelajaran mesin. Perusahaan seperti CertiK dan TokenMetrics memanfaatkan kekuatan alat pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan berharga dari data ini untuk meningkatkan keamanan, meningkatkan strategi investasi, dan mengoptimalkan efisiensi blockchain di seluruh papan.
(4) Berbagi GPU terdesentralisasi: Berdayakan AI dan dapatkan cryptocurrency
Berbagi GPU terdesentralisasi adalah konsep yang sama sekali baru yang telah merevolusi cara sumber daya komputasi digunakan dalam komunitas AI dan pembelajaran mesin. Dengan cara yang sama seperti Filecoin merongrong penyimpanan data dengan memberi insentif kepada pengguna untuk berbagi ruang penyimpanan mereka yang tidak terpakai, berbagi GPU terdesentralisasi didasarkan pada prinsip yang sama.
Mengapa Berkontribusi GPU Anda?
GPU (unit pemrosesan grafis) sangat penting untuk melatih dan menyempurnakan pembelajaran mesin yang kompleks dan model kecerdasan buatan. Proses ini membutuhkan banyak daya komputasi, yang merupakan proses yang memakan waktu dan intensif sumber daya pada komputer pribadi. Dengan menyumbangkan GPU Anda ke jaringan berbagi GPU terdesentralisasi, Anda dapat menyumbangkan sumber daya komputasi Anda ke kumpulan yang lebih besar yang dapat diakses siapa saja. Sebagai imbalannya, Anda akan dihargai dengan cryptocurrency. Model ini memungkinkan individu dan organisasi untuk mengakses sumber daya GPU berkinerja tinggi tanpa harus berinvestasi di muka dalam perangkat keras khusus atau bergantung pada layanan cloud pusat. Ini mendemokratisasikan penggunaan fitur GPU, membuatnya lebih inklusif dan hemat biaya untuk penggemar AI dan pembelajaran mesin.
Unit Ekonomi:
--Unit ekonomi dalam jaringan berbagi GPU terdesentralisasi berkisar pada hadiah cryptocurrency. Saat Anda meminjamkan GPU ke jaringan, Anda mendapatkan token sebagai kompensasi.
--Jumlah token yang Anda peroleh tergantung pada beberapa faktor, termasuk daya komputasi GPU, durasi kontribusi, dan permintaan jaringan untuk sumber daya GPU.
Platform berbagi GPU yang terdesentralisasi sering kali memiliki struktur penghargaan yang transparan dan telah ditentukan sebelumnya untuk memastikan partisipasi yang adil dan dapat diprediksi.
Secara keseluruhan, berbagi GPU terdesentralisasi tidak hanya memberi individu dan organisasi akses ke sumber daya komputasi yang kuat yang diperlukan untuk tugas-tugas AI, tetapi juga memungkinkan pemilik GPU untuk memonetisasi perangkat keras mereka secara efektif. Ini adalah model win-win yang mendorong kolaborasi, efektivitas biaya, dan aksesibilitas dalam ekosistem AI dan ML.
(5) Model Token RLHF: Menghubungkan AI dan Insentif
Model token Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) menawarkan persimpangan yang menarik antara kecerdasan buatan dan insentif berbasis token. Konsep ini sangat efektif di sektor-sektor khusus di mana insentif keuangan tradisional mungkin tidak berfungsi. Penjelasan lengkap disediakan di bawah ini:
Dalam model token RLHF, ide utamanya berkisar pada penggunaan hadiah token untuk memberi insentif kepada pengguna manusia untuk memberikan umpan balik dan pelatihan yang berharga untuk sistem AI. Bayangkan sebuah sistem AI yang perlu dilatih pada tugas tertentu, seperti moderasi konten pada platform media sosial.
Secara tradisional, melatih model AI sering kali mengharuskan mempekerjakan pelatih manusia untuk memberi label data atau menyempurnakan algoritma, sebuah proses yang bisa sangat intensif sumber daya. Namun, model token RLHF memperkenalkan pendekatan yang lebih inovatif. Mereka mendorong pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam sistem AI dan mendapatkan umpan balik dengan memberi mereka hadiah token atas kontribusi mereka.
Amazon's Mechanical Turk (MTurk), misalnya, adalah platform crowdsourcing terkenal di mana orang dibayar untuk menyelesaikan tugas-tugas kecil. Dalam model token RLHF, pengguna pada dasarnya bertindak sebagai "pelatih AI", memberikan umpan balik yang mirip dengan penyelesaian tugas MTurk yang melakukan tugas untuk mendapatkan bayaran. Perbedaan utama adalah bahwa dalam model token RLHF, pengguna menerima token sebagai hadiah, bukan mata uang tradisional. Token ini memiliki nilai intrinsik dalam ekosistem, membuka jalan bagi utilitas mereka, seperti membeli konten yang dihasilkan AI atau mengakses layanan AI tingkat lanjut. Sistem insentif berbasis token ini tidak hanya merampingkan proses keuangan pelatihan AI, tetapi juga menumbuhkan ekosistem dinamis di mana pengguna secara aktif berkolaborasi untuk meningkatkan sistem AI.
3. Kekhawatiran tentang konvergensi AI dan crypto
Sementara kombinasi AI dan cryptocurrency sangat menjanjikan, ia juga membawa serta tantangannya sendiri. Model AI, terutama model pembelajaran mendalam, sering disebut sebagai "kotak hitam" karena opasitasnya. Menggabungkan opacity ini dengan transparansi blockchain dapat meningkatkan kekhawatiran tentang akuntabilitas dan kepercayaan. Mengatasi masalah ini sangat penting untuk membangun lingkungan yang aman dan tepercaya di persimpangan teknologi ini.
Selain itu, pertimbangan etis menjadi sangat penting. Dengan penyebaran algoritma AI open-source pada jaringan terdesentralisasi, masalah terkait kewajiban dan kompensasi pasti akan muncul jika terjadi hasil negatif yang tidak diinginkan. Mencapai keseimbangan yang tepat antara inovasi dan tanggung jawab etis adalah tantangan berkelanjutan yang membutuhkan pertimbangan cermat.
Tantangan lainnya adalah privasi data. Menyeimbangkan transparansi dan kebutuhan privasi data blockchain bisa jadi rumit di beberapa aplikasi AI. Mempertahankan semangat blockchain yang terdesentralisasi sambil memastikan kepatuhan terhadap aturan seperti GDPR adalah tantangan unik yang membutuhkan solusi inovatif.
4. Prospek masa depan
Ketika AI dan kriptografi terus matang, konvergensi keduanya diharapkan mengarah pada aplikasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
(1)zkML (Pembelajaran Mesin Tanpa Pengetahuan):
Salah satu fitur mendasar zkML adalah kemampuannya untuk membuktikan secara kriptografis hasil yang dihasilkan oleh model pembelajaran mesin tertentu tanpa mengungkapkan detail model, membuka kemungkinan baru untuk pemrosesan data yang aman dan transparan. zkML membuka pintu untuk aplikasi inovatif untuk perusahaan besar, termasuk:
Layanan keuangan: Lembaga keuangan dapat menggunakan zkML untuk memverifikasi integritas model penilaian kredit dan keputusan kelayakan pinjaman tanpa mengungkapkan data pelanggan yang sensitif, meningkatkan kepercayaan dan akurasi dalam proses pemberian pinjaman.
Perawatan kesehatan: Rumah sakit dan lembaga penelitian dapat menggunakan zkML untuk mengevaluasi efektivitas model diagnostik medis sambil menjaga kerahasiaan data pasien, memastikan privasi data dan akurasi medis.
Kepatuhan hukum: zkML dapat membantu perusahaan mematuhi peraturan, memungkinkan perusahaan untuk memvalidasi model kepatuhan berbasis AI mereka untuk mematuhi peraturan industri tanpa mengekspos algoritme kepemilikan.
Kontrak pintar: Dalam aplikasi berbasis blockchain, zkML dapat memastikan bahwa kontrak pintar secara akurat menjalankan model pembelajaran mesin, memberikan kepercayaan dan transparansi untuk layanan keuangan terdesentralisasi, asuransi, dan banyak lagi.
(2) Keaslian konten yang dihasilkan AI:
Memverifikasi keaslian konten yang dihasilkan AI melalui teknologi blockchain diharapkan dapat membentuk kembali pembuatan dan distribusi konten. Inovasi ini membahas masalah mendesak di era digital, di mana AI dapat secara meyakinkan meniru konten yang dihasilkan manusia, yang mengarah ke kekhawatiran tentang informasi yang salah, kekayaan intelektual, dan kepercayaan pada media digital. Dengan menjangkar keaslian konten pada blockchain – buku besar terdistribusi yang anti-rusak dan transparan – konsumen, pencipta, dan institusi dapat dengan mudah menentukan asal dan integritas konten digital. Ini tidak hanya membantu mendeteksi dan mengurangi deepfake berbahaya dan konten penipuan, tetapi juga melindungi kekayaan intelektual pembuat konten dan memberi konsumen sumber informasi yang andal. Misalnya, blockchain dapat membuktikan legitimasi pidato politik atau bukti video dalam proses hukum, mengurangi risiko informasi yang salah dan memastikan akuntabilitas. Dalam industri kreatif, ia dapat melacak penciptaan dan kepemilikan karya musik, memastikan bahwa seniman diberi kepercayaan dan kompensasi yang layak mereka dapatkan. Di bidang pendidikan, dapat memverifikasi kepenulisan karya akademik, mencegah plagiarisme, dan menjaga integritas akademik. Di bidang jurnalisme, ia dapat memverifikasi artikel berita dan membantu pembaca membedakan antara berita nyata dan konten yang dihasilkan AI. Pada dasarnya, penggunaan blockchain untuk memverifikasi keaslian konten yang dihasilkan AI melampaui teknologi – ini mendukung kepercayaan, transparansi, dan integritas konten digital di era AI, membentuk kembali cara informasi dibuat, dikonsumsi, dan dipercaya, sambil mengatasi tantangan dunia nyata.
(3) Jaminan Privasi &; Keamanan:
Salah satu tantangan mendesak yang dihadapi bisnis saat ini adalah ketidakpastian tentang bagaimana memproses data saat berbagi data milik mereka dengan platform AI seperti OpenAI. Di sinilah masalah privasi data muncul, termasuk apakah data digunakan untuk pelatihan, siapa yang memiliki akses ke data, dan apakah data aman selama proses komputasi. Sementara model on-premise, layanan cloud seperti Azure, dan solusi non-blockchain seperti perjanjian hukum ada, blockchain memiliki keunggulan unik dalam menyediakan catatan interaksi data yang transparan dan anti-rusak. Ini memungkinkan bisnis untuk memverifikasi bahwa data mereka tetap tidak dapat dibaca selama perhitungan, memberikan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi dalam privasi dan keamanan data. Jaminan ini sangat penting bagi industri yang berurusan dengan informasi sensitif, seperti perawatan kesehatan atau keuangan, di mana kerahasiaan data sangat penting.
Pada dasarnya, kemampuan blockchain untuk membuat buku besar yang tidak berubah dapat membantu bisnis mempertahankan kendali atas data mereka dan memastikan bahwa privasi dan keamanan data dipertahankan selama interaksi dengan sistem AI, memberikan ketenangan pikiran dan kepatuhan bisnis terhadap aturan perlindungan data.
5. Proyek yang ada
Sekelompok proyek visioner telah memelopori kombinasi crypto dan kecerdasan buatan.
(1)Together.ai
Misi Together adalah untuk merevolusi dunia AI dengan membangun platform cloud open-source dan terdesentralisasi yang melayani model dana besar. Mereka telah membangun platform cloud terdesentralisasi yang cukup besar yang didedikasikan untuk penelitian AI, dengan banyak model terbuka di atasnya, seperti Bloom, OPT, T0pp, GPT-J, dan Difusi Stabil. Fokus utama dari pekerjaan penelitian mereka adalah menciptakan alternatif yang dapat diakses untuk sistem AI sumber tertutup, sambil memperdalam pemahaman kita tentang kinerja model-model ini. Melalui pendekatan visioner, Together bertujuan untuk membangun superkomputer terdesentralisasi yang menghubungkan cloud global, infrastruktur pertambangan, perangkat keras game, dan laptop dengan mulus, semuanya dikoordinasikan melalui teknologi blockchain. Visi Together mencakup akses yang adil ke AI dan komputasi yang menjanjikan dampak transformatif di lapangan.
(2)Bittensor
Bittensor berusaha untuk merintis pengembangan jaringan AI terdesentralisasi, dengan fokus utama pada penambahan oracle data kontrak pintar. Teknologi mutakhir ini memanfaatkan blockchain untuk menciptakan kerangka kerja yang aman, efisien, dan terdesentralisasi untuk mengambil data dunia nyata dan mengirimkannya ke kontrak pintar. Pendekatan oracle terdesentralisasi Bittensor yang unik secara signifikan meningkatkan akurasi, kecepatan, dan keandalan umpan data, menjadikannya pemain inti di persimpangan crypto dan AI.
(3)Akash网络
Jaringan Akash mengubah komputasi awan melalui pasar terdesentralisasi, menawarkan alternatif dinamis untuk penyedia cloud tradisional. Ini memberi pengguna akses yang hemat biaya, tangguh, dan tahan sensor ke sumber daya komputasi. Apa yang membuat Akash unik adalah dampak potensialnya pada kecerdasan buatan. Melalui komputasi awan terdesentralisasi, Akash membuka pintu bagi pengembang AI untuk mengakses sumber daya yang terukur, aman, dan efisien. Ini sangat penting karena AI sangat bergantung pada berbagai daya komputasi. Pendekatan desentralisasi Akash mendukung proyek AI, menjadikan mereka pemain kunci dalam pengembangan teknologi AI.
(4)Reuni协议
Protokol Gensyn membentuk ekosistem terdesentralisasi untuk komputasi pembelajaran mesin. Protokol ini memungkinkan peneliti dan praktisi AI untuk mendistribusikan beban kerja komputasi mereka dengan mulus. Sementara pemecah menyumbangkan sumber daya komputasinya, memungkinkan akses ke perangkat keras berkinerja tinggi untuk pelatihan dan inferensi, veryfier memastikan keakuratan dan kelengkapan tugas AI, yang penting untuk menjaga kredibilitas model AI. Selain itu, Gensyn memprioritaskan keamanan privasi dengan menyediakan metode seperti lapisan pemetaan yang aman dan mengenkripsi data pelatihan untuk melindungi informasi sensitif dalam aplikasi AI. Sifat protokol yang terdesentralisasi, skalabilitas yang efisien, dan aksesibilitas global mendemokratisasikan AI, membuatnya lebih mudah diakses dan hemat biaya bagi pengguna.
(5)Perhubungan AI
Nexus AI berada di garis depan pemberdayaan keuangan, memanfaatkan algoritma AI canggih untuk memberi investor wawasan yang tak tertandingi tentang tren pasar. Apa yang membedakan Nexus AI adalah komitmennya yang tak tergoyahkan terhadap desentralisasi, memastikan bahwa investor mempertahankan kendali penuh atas aset mereka dari risiko yang terkait dengan pertukaran terpusat. Salah satu penawaran inovatif platform ini adalah pasar NFT mutakhir yang didukung oleh kecerdasan buatan untuk meningkatkan harga, penemuan, dan otentikasi, mendistribusikan hadiah kepada investor. Selain itu, Telegram AI Bot, didukung oleh GPT-3, memberikan saran keuangan real-time dan analisis pasar secara gratis untuk semua pengguna Telegram. Nexus AI selanjutnya mendukung keputusan investasi yang terinformasi melalui laporan Asset Intelligence, memberikan wawasan komprehensif tentang aset kripto. Dengan solusi yang didukung AI seperti dasbor staking dan bot investasi cerdas, Nexus AI memberdayakan pengguna untuk mengoperasikan pasar dengan percaya diri dan mencapai tujuan keuangan mereka dengan presisi dan efisiensi.
(6)Lab Modulus
Modulus Labs telah meluncurkan solusi inovatif yang bertujuan untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam teknologi blockchain. Mereka telah meluncurkan prover zero-knowledge (ZK) yang disesuaikan untuk aplikasi AI, memecahkan tantangan untuk memastikan akses AI anti-rusak untuk aplikasi terdesentralisasi (dApps). Solusi ini memungkinkan kontrak pintar untuk memanfaatkan kemampuan AI yang kuat tanpa mengorbankan prinsip-prinsip dasar desentralisasi. Modulus secara aktif bekerja untuk meluncurkan aplikasi AI penting pada platform Ethereum melalui kolaborasi dengan mitra seperti Upshot dan Ion Protocol. Selain itu, mereka adalah prover ZKML open-source untuk masyarakat luas. Modulus membayangkan masa depan di mana akuntabilitas kriptografi dapat memastikan integrasi AI ke semua sektor, termasuk keuangan dan perawatan kesehatan, tanpa mengorbankan keamanan.
(7)Render网络
Render Network adalah platform yang menyediakan kemampuan rendering GPU terdesentralisasi. Jaringan inovatif ini memungkinkan pengguna untuk menskalakan pekerjaan rendering GPU secara global dengan node GPU berkinerja tinggi melalui pasar berbasis blockchain dari sumber daya komputasi GPU yang menganggur. Visi platform ini adalah untuk mendemokratisasikan rendering cloud GPU, membuatnya lebih efisien, terukur, dan tersedia untuk pembuatan konten 3D generasi berikutnya. Ini mengatasi tantangan yang terkait dengan skalabilitas jaringan, pemanfaatan infrastruktur yang efisien, pengoptimalan daya GPU, dan manajemen hak digital untuk media imersif dan aplikasi AI. Jaringan Render mengubah konsumsi daya GPU menjadi ekonomi terdesentralisasi dari aset 3D yang saling berhubungan, memberikan solusi bagi pengembang di seluruh industri, termasuk media, augmented reality, virtual reality, game, dan banyak lagi.
(8)Ritual
Ritual adalah perusahaan yang berdiri di persimpangan kriptografi dan kecerdasan buatan dan telah merevolusi cara pengembang membuat, mendistribusikan, dan menambah model AI. Dengan memanfaatkan kekuatan enkripsi, Ritual menyediakan lapisan eksekusi terbuka, modular, dan berdaulat untuk AI. Ini menghubungkan jaringan node terdistribusi dengan sumber daya komputasi dan pembuat model, memungkinkan pembuat konten untuk meng-host model AI mereka. Pada gilirannya, pengguna dapat dengan mudah mengakses berbagai model AI melalui API terpadu, sambil memanfaatkan infrastruktur kriptografi yang memastikan integritas dan privasi komputasi. Produk pertama platform, Infernet, menandai awal dari rangkaian lengkap protokol dan utilitas bagi pengembang dan aplikasi untuk berintegrasi secara mulus dengan Ritual dan mendapatkan akses tanpa izin ke model dan jaringan penyedia komputasi mereka. Visi Ritual adalah menjadi pusat AI di dunia web3, mendorong inovasi, aksesibilitas, dan demokratisasi di dunia AI.
6. Kesimpulan
Kolaborasi AI dan enkripsi bukan hanya konvergensi teknologi, tetapi juga konvergensi kemungkinan. Ini mewakili masa depan di mana mesin berpikir, belajar, dan berdagang di lingkungan yang terdesentralisasi dan aman. Jalan ke depan memang penuh tantangan, namun setiap tantangan merupakan peluang untuk melahirkan inovasi dan kemajuan. Inovator dan pemikir di persimpangan jalan ini memiliki potensi untuk menulis bab yang mendefinisikan ulang era digital. Ketika kita bergerak maju, kita harus berhati-hati, bijaksana, dan berpandangan jauh ke depan untuk memastikan bahwa kita menuai manfaat sambil mengatasi tantangan dengan cerdas, yang pada akhirnya membentuk masa depan yang lebih cerah dan lebih maju secara teknologi untuk semua.
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.
Mitra Pantera: Kasus penggunaan gabungan Crypto dan AI dan proyek yang ada
作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozou
Ketika revolusi digital terus mengubah dunia kita, saya percaya ada dua teknologi khususnya yang memiliki potensi mengganggu: kecerdasan buatan (AI) dan cryptocurrency. Kecerdasan buatan (AI) baru-baru ini naik ke garis depan inovasi teknologi dengan meniru fungsi kognitif manusia dan kemampuan untuk belajar dari data. Skala aplikasi AI, dari perawatan kesehatan hingga hiburan, sangat besar dan transformatif. Didukung oleh teknologi blockchain yang kuat, cryptocurrency menjanjikan masa depan keuangan terdesentralisasi yang memberdayakan individu dan merampingkan proses. Kombinasi kecerdasan buatan dan cryptocurrency menunjukkan kekuatan besar, menandakan fajar era baru simbiosis teknologi.
1. Masalah enkripsi yang dapat dipecahkan AI
Sementara cryptocurrency telah menjadi sarana revolusioner perdagangan dan investasi, mereka bukannya tanpa tantangan. Volatilitas pasar adalah kekhawatiran mendesak bagi investor. Kemampuan AI dalam analitik data dapat menyaring sejumlah besar data historis untuk memprediksi fluktuasi harga dengan akurasi yang lebih besar.
Selain itu, karena cryptocurrency mendapatkan adopsi yang lebih utama, keamanan menjadi yang terpenting. Sifat terdesentralisasi dari mata uang digital ini membuat mereka lebih rentan terhadap penipuan dan peretasan. Model pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mendeteksi pola transaksi anomali dan memperkuat pertahanan terhadap potensi pelanggaran keamanan.
Skalabilitas dan kecepatan transaksi adalah tantangan signifikan lainnya di dunia kripto. Karena semakin banyak orang bergabung dengan jaringan blockchain, transaksi cepat dan mulus menjadi penting. Algoritma AI canggih mengoptimalkan lalu lintas jaringan, memastikan aliran data yang efisien dan waktu transaksi yang lebih cepat.
Akhirnya, konsumsi energi yang terkait dengan penambangan crypto menjadi perhatian global. AI dapat memainkan peran kunci dalam mengoptimalkan proses penambangan, mengurangi jejak energi, dan membuka jalan bagi ekosistem kripto yang lebih berkelanjutan.
2, Kasus penggunaan silang untuk enkripsi dan AI
(1) Pasar AI Terdesentralisasi: Keuntungan Crypto
Di bidang kecerdasan buatan, platform seperti Hugging Face telah mengumpulkan banyak perhatian untuk peran mereka dalam mempopulerkan model AI yang telah dilatih sebelumnya. Namun, munculnya pasar AI yang terfragmentasi dalam ruang crypto telah memperkenalkan dimensi baru demokratisasi dan desentralisasi, bahkan di luar upaya open-source yang dilakukan oleh platform tradisional seperti GitHub, termasuk kode web3 dan kontrak pintar.
Hugging Face, sebagai perpustakaan model AI yang luar biasa, telah memainkan peran kunci dalam mendemokratisasikan model AI mutakhir ke khalayak luas. Ini menyediakan platform pusat di mana pengguna dapat mengakses, berbagi, dan menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya. Ini secara dramatis menurunkan penghalang masuk bagi praktisi dan pengembang AI, memungkinkan mereka memanfaatkan model canggih untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami (NLP).
Namun, pasar AI terdesentralisasi bertenaga kripto, seperti yang dibangun di atas teknologi blockchain, membawa demokratisasi dan desentralisasi ke tingkat berikutnya. Rinciannya adalah sebagai berikut:
Kepemilikan dan kontrol sejati: Dalam basis kode tradisional seperti Hugging Face, sementara akses didemokratisasi, kontrol dan kepemilikan infrastruktur dan data yang mendasarinya tetap terpusat. Sebaliknya, pasar berbasis crypto biasanya menggunakan jaringan blockchain terdesentralisasi, memastikan bahwa kontrol didistribusikan di antara peserta jaringan. Pengguna memiliki suara dalam keputusan manajemen, menjadikannya ekosistem yang lebih demokratis dan digerakkan oleh komunitas.
--Insentif: Pasar crypto berisi insentif berbasis token yang menghargai upaya kontributor, dari penyedia data hingga pengembang model. Ini merangsang kolaborasi dan inovasi, sambil memastikan distribusi manfaat yang adil. Sebaliknya, platform tradisional mungkin tidak memiliki insentif keuangan langsung ini, yang membuat platform crypto lebih menarik bagi peserta.
Privasi dan keamanan data: Teknologi Blockchain memastikan tingkat transparansi yang tinggi sambil menjaga privasi data melalui teknologi seperti zero-knowledge proofs. Ini mengatasi kekhawatiran tentang pelanggaran data, yang merupakan pertimbangan utama untuk aplikasi AI. Platform tradisional mungkin tidak menawarkan tingkat jaminan privasi yang sama.
--Interoperability: Pasar berbasis Cryptocurrency sering dibuat berdasarkan standar blockchain dan dirancang dengan mempertimbangkan interoperabilitas. Ini berarti bahwa model dan layanan AI dapat diintegrasikan secara mulus dengan berbagai aplikasi berbasis blockchain, kontrak pintar, dan aplikasi terdesentralisasi (dApps) untuk membentuk ekosistem yang lebih saling berhubungan.
Pada dasarnya, sementara platform seperti Hugging Face telah membuat langkah signifikan dalam mendemokratisasikan model AI, pasar AI terdesentralisasi bertenaga crypto dibangun di atas ini dengan menggabungkan desentralisasi blockchain, kepemilikan sejati, dan insentif berbasis token. Peningkatan demokratisasi dan desentralisasi ini memiliki potensi untuk membentuk kembali lanskap AI dengan mendorong kolaborasi, inovasi, dan distribusi manfaat yang lebih adil di antara para peserta.
(2) Kontrak pintar yang disempurnakan AI:
Kontrak pintar tradisional dikodekan sebelumnya dengan kondisi tertentu. Melalui integrasi dengan kecerdasan buatan, kontrak ini dapat adaptif, merespons secara dinamis terhadap data dan kondisi eksternal, memungkinkan aplikasi desentralisasi yang lebih efisien dan serbaguna.
Mari kita lihat contoh yang lebih praktis.
Bayangkan platform asuransi terdesentralisasi berdasarkan teknologi blockchain yang memberi petani polis asuransi terkait cuaca. Kontrak asuransi tradisional bergantung pada kondisi yang telah ditentukan dan pemrosesan klaim manual, sebuah proses yang bisa lambat dan rentan terhadap perselisihan. Dalam hal ini, kontrak pintar yang disempurnakan AI akan ikut bermain dan merevolusi industri asuransi.
Kontrak pintar dirancang untuk berinteraksi dengan sumber data eksternal, seperti API cuaca, untuk mendapatkan data cuaca real-time untuk area yang diasuransikan. Model AI diintegrasikan ke dalam kontrak pintar untuk terus menganalisis data cuaca. Model AI ini dilatih untuk mengidentifikasi kondisi cuaca buruk, seperti kekeringan atau banjir, yang dapat mempengaruhi tanaman yang diasuransikan.
Secara tradisional, premi asuransi tetap dan klaim diproses setelah acara. Dalam kontrak pintar yang disempurnakan AI ini, premi disesuaikan secara dinamis berdasarkan penilaian kondisi cuaca AI secara real-time. Jika AI mendeteksi risiko tinggi cuaca buruk yang dapat merusak tanaman, premi polis yang terkena dampak akan secara otomatis disesuaikan ke atas untuk mencerminkan peningkatan risiko. Sebaliknya, ketika AI memprediksi kondisi cuaca yang menguntungkan, premi dapat diturunkan, memberi insentif kepada lebih banyak petani untuk membeli asuransi.
Jika model AI mendeteksi kondisi cuaca buruk (misalnya, kekeringan persisten) yang memenuhi kriteria pembayaran yang telah ditentukan, model AI memicu pembayaran otomatis kepada pemegang polis yang terkena dampak. AI memantau apakah klaim dibuat dengan cepat, mengurangi kebutuhan untuk pemrosesan klaim manual dan penundaan terkait.
(3) Analisis data on-chain: Memanfaatkan pembelajaran mesin
Blockchain, dengan sejumlah besar data transaksionalnya, adalah tambang emas bagi para ilmuwan data dan penggemar pembelajaran mesin. Perusahaan seperti CertiK dan TokenMetrics memanfaatkan kekuatan alat pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan berharga dari data ini untuk meningkatkan keamanan, meningkatkan strategi investasi, dan mengoptimalkan efisiensi blockchain di seluruh papan.
(4) Berbagi GPU terdesentralisasi: Berdayakan AI dan dapatkan cryptocurrency
Berbagi GPU terdesentralisasi adalah konsep yang sama sekali baru yang telah merevolusi cara sumber daya komputasi digunakan dalam komunitas AI dan pembelajaran mesin. Dengan cara yang sama seperti Filecoin merongrong penyimpanan data dengan memberi insentif kepada pengguna untuk berbagi ruang penyimpanan mereka yang tidak terpakai, berbagi GPU terdesentralisasi didasarkan pada prinsip yang sama.
GPU (unit pemrosesan grafis) sangat penting untuk melatih dan menyempurnakan pembelajaran mesin yang kompleks dan model kecerdasan buatan. Proses ini membutuhkan banyak daya komputasi, yang merupakan proses yang memakan waktu dan intensif sumber daya pada komputer pribadi. Dengan menyumbangkan GPU Anda ke jaringan berbagi GPU terdesentralisasi, Anda dapat menyumbangkan sumber daya komputasi Anda ke kumpulan yang lebih besar yang dapat diakses siapa saja. Sebagai imbalannya, Anda akan dihargai dengan cryptocurrency. Model ini memungkinkan individu dan organisasi untuk mengakses sumber daya GPU berkinerja tinggi tanpa harus berinvestasi di muka dalam perangkat keras khusus atau bergantung pada layanan cloud pusat. Ini mendemokratisasikan penggunaan fitur GPU, membuatnya lebih inklusif dan hemat biaya untuk penggemar AI dan pembelajaran mesin.
--Unit ekonomi dalam jaringan berbagi GPU terdesentralisasi berkisar pada hadiah cryptocurrency. Saat Anda meminjamkan GPU ke jaringan, Anda mendapatkan token sebagai kompensasi.
--Jumlah token yang Anda peroleh tergantung pada beberapa faktor, termasuk daya komputasi GPU, durasi kontribusi, dan permintaan jaringan untuk sumber daya GPU.
Platform berbagi GPU yang terdesentralisasi sering kali memiliki struktur penghargaan yang transparan dan telah ditentukan sebelumnya untuk memastikan partisipasi yang adil dan dapat diprediksi.
Secara keseluruhan, berbagi GPU terdesentralisasi tidak hanya memberi individu dan organisasi akses ke sumber daya komputasi yang kuat yang diperlukan untuk tugas-tugas AI, tetapi juga memungkinkan pemilik GPU untuk memonetisasi perangkat keras mereka secara efektif. Ini adalah model win-win yang mendorong kolaborasi, efektivitas biaya, dan aksesibilitas dalam ekosistem AI dan ML.
(5) Model Token RLHF: Menghubungkan AI dan Insentif
Model token Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) menawarkan persimpangan yang menarik antara kecerdasan buatan dan insentif berbasis token. Konsep ini sangat efektif di sektor-sektor khusus di mana insentif keuangan tradisional mungkin tidak berfungsi. Penjelasan lengkap disediakan di bawah ini:
Dalam model token RLHF, ide utamanya berkisar pada penggunaan hadiah token untuk memberi insentif kepada pengguna manusia untuk memberikan umpan balik dan pelatihan yang berharga untuk sistem AI. Bayangkan sebuah sistem AI yang perlu dilatih pada tugas tertentu, seperti moderasi konten pada platform media sosial.
Secara tradisional, melatih model AI sering kali mengharuskan mempekerjakan pelatih manusia untuk memberi label data atau menyempurnakan algoritma, sebuah proses yang bisa sangat intensif sumber daya. Namun, model token RLHF memperkenalkan pendekatan yang lebih inovatif. Mereka mendorong pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam sistem AI dan mendapatkan umpan balik dengan memberi mereka hadiah token atas kontribusi mereka.
Amazon's Mechanical Turk (MTurk), misalnya, adalah platform crowdsourcing terkenal di mana orang dibayar untuk menyelesaikan tugas-tugas kecil. Dalam model token RLHF, pengguna pada dasarnya bertindak sebagai "pelatih AI", memberikan umpan balik yang mirip dengan penyelesaian tugas MTurk yang melakukan tugas untuk mendapatkan bayaran. Perbedaan utama adalah bahwa dalam model token RLHF, pengguna menerima token sebagai hadiah, bukan mata uang tradisional. Token ini memiliki nilai intrinsik dalam ekosistem, membuka jalan bagi utilitas mereka, seperti membeli konten yang dihasilkan AI atau mengakses layanan AI tingkat lanjut. Sistem insentif berbasis token ini tidak hanya merampingkan proses keuangan pelatihan AI, tetapi juga menumbuhkan ekosistem dinamis di mana pengguna secara aktif berkolaborasi untuk meningkatkan sistem AI.
3. Kekhawatiran tentang konvergensi AI dan crypto
Sementara kombinasi AI dan cryptocurrency sangat menjanjikan, ia juga membawa serta tantangannya sendiri. Model AI, terutama model pembelajaran mendalam, sering disebut sebagai "kotak hitam" karena opasitasnya. Menggabungkan opacity ini dengan transparansi blockchain dapat meningkatkan kekhawatiran tentang akuntabilitas dan kepercayaan. Mengatasi masalah ini sangat penting untuk membangun lingkungan yang aman dan tepercaya di persimpangan teknologi ini.
Selain itu, pertimbangan etis menjadi sangat penting. Dengan penyebaran algoritma AI open-source pada jaringan terdesentralisasi, masalah terkait kewajiban dan kompensasi pasti akan muncul jika terjadi hasil negatif yang tidak diinginkan. Mencapai keseimbangan yang tepat antara inovasi dan tanggung jawab etis adalah tantangan berkelanjutan yang membutuhkan pertimbangan cermat.
Tantangan lainnya adalah privasi data. Menyeimbangkan transparansi dan kebutuhan privasi data blockchain bisa jadi rumit di beberapa aplikasi AI. Mempertahankan semangat blockchain yang terdesentralisasi sambil memastikan kepatuhan terhadap aturan seperti GDPR adalah tantangan unik yang membutuhkan solusi inovatif.
4. Prospek masa depan
Ketika AI dan kriptografi terus matang, konvergensi keduanya diharapkan mengarah pada aplikasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
(1)zkML (Pembelajaran Mesin Tanpa Pengetahuan):
Salah satu fitur mendasar zkML adalah kemampuannya untuk membuktikan secara kriptografis hasil yang dihasilkan oleh model pembelajaran mesin tertentu tanpa mengungkapkan detail model, membuka kemungkinan baru untuk pemrosesan data yang aman dan transparan. zkML membuka pintu untuk aplikasi inovatif untuk perusahaan besar, termasuk:
(2) Keaslian konten yang dihasilkan AI:
Memverifikasi keaslian konten yang dihasilkan AI melalui teknologi blockchain diharapkan dapat membentuk kembali pembuatan dan distribusi konten. Inovasi ini membahas masalah mendesak di era digital, di mana AI dapat secara meyakinkan meniru konten yang dihasilkan manusia, yang mengarah ke kekhawatiran tentang informasi yang salah, kekayaan intelektual, dan kepercayaan pada media digital. Dengan menjangkar keaslian konten pada blockchain – buku besar terdistribusi yang anti-rusak dan transparan – konsumen, pencipta, dan institusi dapat dengan mudah menentukan asal dan integritas konten digital. Ini tidak hanya membantu mendeteksi dan mengurangi deepfake berbahaya dan konten penipuan, tetapi juga melindungi kekayaan intelektual pembuat konten dan memberi konsumen sumber informasi yang andal. Misalnya, blockchain dapat membuktikan legitimasi pidato politik atau bukti video dalam proses hukum, mengurangi risiko informasi yang salah dan memastikan akuntabilitas. Dalam industri kreatif, ia dapat melacak penciptaan dan kepemilikan karya musik, memastikan bahwa seniman diberi kepercayaan dan kompensasi yang layak mereka dapatkan. Di bidang pendidikan, dapat memverifikasi kepenulisan karya akademik, mencegah plagiarisme, dan menjaga integritas akademik. Di bidang jurnalisme, ia dapat memverifikasi artikel berita dan membantu pembaca membedakan antara berita nyata dan konten yang dihasilkan AI. Pada dasarnya, penggunaan blockchain untuk memverifikasi keaslian konten yang dihasilkan AI melampaui teknologi – ini mendukung kepercayaan, transparansi, dan integritas konten digital di era AI, membentuk kembali cara informasi dibuat, dikonsumsi, dan dipercaya, sambil mengatasi tantangan dunia nyata.
(3) Jaminan Privasi &; Keamanan:
Salah satu tantangan mendesak yang dihadapi bisnis saat ini adalah ketidakpastian tentang bagaimana memproses data saat berbagi data milik mereka dengan platform AI seperti OpenAI. Di sinilah masalah privasi data muncul, termasuk apakah data digunakan untuk pelatihan, siapa yang memiliki akses ke data, dan apakah data aman selama proses komputasi. Sementara model on-premise, layanan cloud seperti Azure, dan solusi non-blockchain seperti perjanjian hukum ada, blockchain memiliki keunggulan unik dalam menyediakan catatan interaksi data yang transparan dan anti-rusak. Ini memungkinkan bisnis untuk memverifikasi bahwa data mereka tetap tidak dapat dibaca selama perhitungan, memberikan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi dalam privasi dan keamanan data. Jaminan ini sangat penting bagi industri yang berurusan dengan informasi sensitif, seperti perawatan kesehatan atau keuangan, di mana kerahasiaan data sangat penting.
Pada dasarnya, kemampuan blockchain untuk membuat buku besar yang tidak berubah dapat membantu bisnis mempertahankan kendali atas data mereka dan memastikan bahwa privasi dan keamanan data dipertahankan selama interaksi dengan sistem AI, memberikan ketenangan pikiran dan kepatuhan bisnis terhadap aturan perlindungan data.
5. Proyek yang ada
Sekelompok proyek visioner telah memelopori kombinasi crypto dan kecerdasan buatan.
(1)Together.ai
Misi Together adalah untuk merevolusi dunia AI dengan membangun platform cloud open-source dan terdesentralisasi yang melayani model dana besar. Mereka telah membangun platform cloud terdesentralisasi yang cukup besar yang didedikasikan untuk penelitian AI, dengan banyak model terbuka di atasnya, seperti Bloom, OPT, T0pp, GPT-J, dan Difusi Stabil. Fokus utama dari pekerjaan penelitian mereka adalah menciptakan alternatif yang dapat diakses untuk sistem AI sumber tertutup, sambil memperdalam pemahaman kita tentang kinerja model-model ini. Melalui pendekatan visioner, Together bertujuan untuk membangun superkomputer terdesentralisasi yang menghubungkan cloud global, infrastruktur pertambangan, perangkat keras game, dan laptop dengan mulus, semuanya dikoordinasikan melalui teknologi blockchain. Visi Together mencakup akses yang adil ke AI dan komputasi yang menjanjikan dampak transformatif di lapangan.
(2)Bittensor
Bittensor berusaha untuk merintis pengembangan jaringan AI terdesentralisasi, dengan fokus utama pada penambahan oracle data kontrak pintar. Teknologi mutakhir ini memanfaatkan blockchain untuk menciptakan kerangka kerja yang aman, efisien, dan terdesentralisasi untuk mengambil data dunia nyata dan mengirimkannya ke kontrak pintar. Pendekatan oracle terdesentralisasi Bittensor yang unik secara signifikan meningkatkan akurasi, kecepatan, dan keandalan umpan data, menjadikannya pemain inti di persimpangan crypto dan AI.
(3)Akash网络
Jaringan Akash mengubah komputasi awan melalui pasar terdesentralisasi, menawarkan alternatif dinamis untuk penyedia cloud tradisional. Ini memberi pengguna akses yang hemat biaya, tangguh, dan tahan sensor ke sumber daya komputasi. Apa yang membuat Akash unik adalah dampak potensialnya pada kecerdasan buatan. Melalui komputasi awan terdesentralisasi, Akash membuka pintu bagi pengembang AI untuk mengakses sumber daya yang terukur, aman, dan efisien. Ini sangat penting karena AI sangat bergantung pada berbagai daya komputasi. Pendekatan desentralisasi Akash mendukung proyek AI, menjadikan mereka pemain kunci dalam pengembangan teknologi AI.
(4)Reuni协议
Protokol Gensyn membentuk ekosistem terdesentralisasi untuk komputasi pembelajaran mesin. Protokol ini memungkinkan peneliti dan praktisi AI untuk mendistribusikan beban kerja komputasi mereka dengan mulus. Sementara pemecah menyumbangkan sumber daya komputasinya, memungkinkan akses ke perangkat keras berkinerja tinggi untuk pelatihan dan inferensi, veryfier memastikan keakuratan dan kelengkapan tugas AI, yang penting untuk menjaga kredibilitas model AI. Selain itu, Gensyn memprioritaskan keamanan privasi dengan menyediakan metode seperti lapisan pemetaan yang aman dan mengenkripsi data pelatihan untuk melindungi informasi sensitif dalam aplikasi AI. Sifat protokol yang terdesentralisasi, skalabilitas yang efisien, dan aksesibilitas global mendemokratisasikan AI, membuatnya lebih mudah diakses dan hemat biaya bagi pengguna.
(5)Perhubungan AI
Nexus AI berada di garis depan pemberdayaan keuangan, memanfaatkan algoritma AI canggih untuk memberi investor wawasan yang tak tertandingi tentang tren pasar. Apa yang membedakan Nexus AI adalah komitmennya yang tak tergoyahkan terhadap desentralisasi, memastikan bahwa investor mempertahankan kendali penuh atas aset mereka dari risiko yang terkait dengan pertukaran terpusat. Salah satu penawaran inovatif platform ini adalah pasar NFT mutakhir yang didukung oleh kecerdasan buatan untuk meningkatkan harga, penemuan, dan otentikasi, mendistribusikan hadiah kepada investor. Selain itu, Telegram AI Bot, didukung oleh GPT-3, memberikan saran keuangan real-time dan analisis pasar secara gratis untuk semua pengguna Telegram. Nexus AI selanjutnya mendukung keputusan investasi yang terinformasi melalui laporan Asset Intelligence, memberikan wawasan komprehensif tentang aset kripto. Dengan solusi yang didukung AI seperti dasbor staking dan bot investasi cerdas, Nexus AI memberdayakan pengguna untuk mengoperasikan pasar dengan percaya diri dan mencapai tujuan keuangan mereka dengan presisi dan efisiensi.
(6)Lab Modulus
Modulus Labs telah meluncurkan solusi inovatif yang bertujuan untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam teknologi blockchain. Mereka telah meluncurkan prover zero-knowledge (ZK) yang disesuaikan untuk aplikasi AI, memecahkan tantangan untuk memastikan akses AI anti-rusak untuk aplikasi terdesentralisasi (dApps). Solusi ini memungkinkan kontrak pintar untuk memanfaatkan kemampuan AI yang kuat tanpa mengorbankan prinsip-prinsip dasar desentralisasi. Modulus secara aktif bekerja untuk meluncurkan aplikasi AI penting pada platform Ethereum melalui kolaborasi dengan mitra seperti Upshot dan Ion Protocol. Selain itu, mereka adalah prover ZKML open-source untuk masyarakat luas. Modulus membayangkan masa depan di mana akuntabilitas kriptografi dapat memastikan integrasi AI ke semua sektor, termasuk keuangan dan perawatan kesehatan, tanpa mengorbankan keamanan.
(7)Render网络
Render Network adalah platform yang menyediakan kemampuan rendering GPU terdesentralisasi. Jaringan inovatif ini memungkinkan pengguna untuk menskalakan pekerjaan rendering GPU secara global dengan node GPU berkinerja tinggi melalui pasar berbasis blockchain dari sumber daya komputasi GPU yang menganggur. Visi platform ini adalah untuk mendemokratisasikan rendering cloud GPU, membuatnya lebih efisien, terukur, dan tersedia untuk pembuatan konten 3D generasi berikutnya. Ini mengatasi tantangan yang terkait dengan skalabilitas jaringan, pemanfaatan infrastruktur yang efisien, pengoptimalan daya GPU, dan manajemen hak digital untuk media imersif dan aplikasi AI. Jaringan Render mengubah konsumsi daya GPU menjadi ekonomi terdesentralisasi dari aset 3D yang saling berhubungan, memberikan solusi bagi pengembang di seluruh industri, termasuk media, augmented reality, virtual reality, game, dan banyak lagi.
(8)Ritual
Ritual adalah perusahaan yang berdiri di persimpangan kriptografi dan kecerdasan buatan dan telah merevolusi cara pengembang membuat, mendistribusikan, dan menambah model AI. Dengan memanfaatkan kekuatan enkripsi, Ritual menyediakan lapisan eksekusi terbuka, modular, dan berdaulat untuk AI. Ini menghubungkan jaringan node terdistribusi dengan sumber daya komputasi dan pembuat model, memungkinkan pembuat konten untuk meng-host model AI mereka. Pada gilirannya, pengguna dapat dengan mudah mengakses berbagai model AI melalui API terpadu, sambil memanfaatkan infrastruktur kriptografi yang memastikan integritas dan privasi komputasi. Produk pertama platform, Infernet, menandai awal dari rangkaian lengkap protokol dan utilitas bagi pengembang dan aplikasi untuk berintegrasi secara mulus dengan Ritual dan mendapatkan akses tanpa izin ke model dan jaringan penyedia komputasi mereka. Visi Ritual adalah menjadi pusat AI di dunia web3, mendorong inovasi, aksesibilitas, dan demokratisasi di dunia AI.
6. Kesimpulan
Kolaborasi AI dan enkripsi bukan hanya konvergensi teknologi, tetapi juga konvergensi kemungkinan. Ini mewakili masa depan di mana mesin berpikir, belajar, dan berdagang di lingkungan yang terdesentralisasi dan aman. Jalan ke depan memang penuh tantangan, namun setiap tantangan merupakan peluang untuk melahirkan inovasi dan kemajuan. Inovator dan pemikir di persimpangan jalan ini memiliki potensi untuk menulis bab yang mendefinisikan ulang era digital. Ketika kita bergerak maju, kita harus berhati-hati, bijaksana, dan berpandangan jauh ke depan untuk memastikan bahwa kita menuai manfaat sambil mengatasi tantangan dengan cerdas, yang pada akhirnya membentuk masa depan yang lebih cerah dan lebih maju secara teknologi untuk semua.