Dari infrastruktur AI hingga skenario aplikasi, proyek Web3 mana yang patut diperhatikan?

Chatbot ChatGPT OpenAI mencapai 100 juta pengguna aktif bulanan hanya dua bulan setelah diluncurkan, menjadikannya aplikasi dengan pertumbuhan tercepat dalam sejarah. Pada 10 Januari, Bloomberg mengatakan bahwa Microsoft sedang mempertimbangkan untuk menginvestasikan $ 10 miliar di OpenAI, pengembang ChatGPT, dan semua konsep AI cryptocurrency benar-benar diledakkan, dengan FET, AGIX, dll. meningkat lebih dari 200% dalam sebulan.

Dengan bantuan modal, dapatkah kedua teknologi mutakhir ini, yang telah menarik banyak perhatian, bertemu bersama? Kecerdasan buatan menggunakan komputer untuk memecahkan masalah dengan meniru kemampuan berpikir otak manusia. OpenAI menyediakan sejumlah besar data pelatihan untuk model pemrosesan bahasa alami (NLP), membuatnya lebih kuat. Di dunia crypto yang dibangun oleh teknologi blockchain, sejumlah besar data on-chain setiap hari dapat memberikan “bahan bakar” untuk mesin AI, memungkinkan AIGC untuk memberi umpan balik strategi yang lebih baik.

Plus, ketika algoritma AI menjadi lebih pintar, menjadi lebih sulit bagi orang untuk memahami bagaimana mereka membuat keputusan dan kesimpulan. Blockchain tidak dapat diubah dan dapat membantu kami mengakses catatan data dan proses yang tidak dapat diubah yang digunakan oleh AI dalam proses pengambilan keputusannya.

Proyek Crypto > konsep AI (Sumber: Rootdata)

Dibandingkan dengan kecerdasan buatan seperti Stability AI dan ChatGPT, yang telah mendapatkan banyak perhatian dan adopsi di bidang tradisional, imajinasi blockchain yang lebih besar terletak pada sistem ekonomi yang dapat mengubah model AI. Ketika sentimen FOMO memudar, artikel ini akan mengeksplorasi karakteristik proyek crypto yang memperkenalkan teknologi AI, dan reaksi kimia seperti apa yang dapat dikombinasikan dengan blockchain menghasilkan?

Infrastruktur AI

Fitur umum dari proyek infrastruktur AI adalah distribusi dan penjualan arsitektur AI tradisional (data, model, dan daya komputasi). Mereka umumnya menggunakan token asli mereka sendiri sebagai media pertukaran. Mereka cenderung bertindak sebagai perantara antara pengguna dan penyedia layanan, membangun pasar perdagangan yang terdesentralisasi. Ini semua adalah tugas yang menengah untuk kebutuhan AI tradisional, seperti NLP, suara AI, CV dan proyek yang menggunakan DApps sebagai platform perantara untuk transaksi. Pada dasarnya pasar terdesentralisasi yang menggunakan token untuk menentukan harga dan menukar pasar tradisional.

AI Kain Terbuka

Openfabric adalah platform untuk membangun dan menghubungkan aplikasi AI. Melalui platform ini, kolaborasi antara inovator AI, penyedia data, perusahaan, dan penyedia infrastruktur akan memfasilitasi pembuatan dan penggunaan algoritma dan layanan cerdas baru. Ekosistem Openfabric terdiri dari 4 peran: pembuat algoritma, penyedia data, penyedia infrastruktur, dan konsumen layanan, di mana konsumen layanan perlu membayar 3 penyedia layanan lainnya.

Pembuat algoritma: Manfaatkan keahlian mereka untuk membuat algoritme AI yang memecahkan masalah bisnis yang kompleks. Penyedia data: Pastikan bahwa sejumlah besar data yang diperlukan untuk melatih algoritma AI didistribusikan. Penyedia infrastruktur: Semua perangkat keras yang menjalankan platform AI. Konsumen Layanan: Pengguna akhir yang membutuhkan produk atau layanan bisnis tertentu.

Oraichain

Oraichain adalah oracle dan ekosistem blockchain bertenaga AI. Selain oracle data, Oraichain bertujuan untuk menjadi blockchain dengan ekosistem AI lengkap yang berfungsi sebagai lapisan dasar untuk membuat kontrak pintar dan Dapps. Dengan AI sebagai landasannya, Oraichain telah mengembangkan sejumlah produk dan layanan inovatif yang signifikan, termasuk AI Price Feed, Full On-Chain VRF, Data Hub, AI Marketplace dengan lebih dari 100 AI API, generasi NFT berbasis AI dan perlindungan hak cipta NFT, Royalty Protocol, platform agregator hasil bertenaga AI, dan Cosmwasm IDE.

Fetch.ai

Fetch.ai adalah platform blockchain berdasarkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang memungkinkan siapa saja untuk berbagi atau memperdagangkan data. Sebagai ekosistem mesin-ke-mesin otonom, setiap jaringan pihak independen dapat menjadi proxy jaringan untuk Fetch.ai, merekam protokol apa pun yang dihasilkan antara proxy di Fetch.ai blockchain. FET adalah token asli dari blockchain Fetch AI dan merupakan media pertukaran utama untuk transaksi pembayaran.

Sumber: Fetch.ai Blog

SingularityNET

SingularityNET adalah platform dan pasar AI terdesentralisasi. Pengembang mempublikasikan layanan mereka ke jaringan SingularityNET untuk digunakan oleh setiap pengguna dengan akses internet. Pengembang dapat mengenakan biaya untuk layanan mereka menggunakan token AGIX asli. Layanan dapat memberikan inferensi lintas domain atau pelatihan model, seperti gambar, video, ucapan, teks, deret waktu, bio-AI, dan analitik jaringan.

Ekosistem SingularityNET

Ekosistem SingularityNET akan menyediakan layanan AI ke platform dan menciptakan pemanfaatan token AGIX dalam skala besar. Spin-off SingularityNET ini sedang dikembangkan di beberapa pasar vertikal yang dipilih secara strategis, termasuk DeFi, robotika, bioteknologi dan umur panjang, game dan media, seni dan hiburan (musik), dan AI tingkat perusahaan.

Gensyn

Protokol Gensyn adalah jaringan Layer1 untuk komputasi pembelajaran mendalam yang memberi penghargaan kepada peserta sisi penawaran yang menginvestasikan waktu komputasi dalam jaringan dan melakukan tugas ML (pembelajaran mesin) melalui hadiah instan. Protokol ini tidak memerlukan pengawasan administratif atau penegakan hukum, melainkan memfasilitasi penugasan tugas dan pembayaran secara terprogram melalui kontrak pintar. Tantangan mendasar bagi jaringan adalah memvalidasi pekerjaan ML yang telah dilakukan. Ini berada di persimpangan teori kompleksitas, teori permainan, kriptografi, dan optimasi. Ekosistem Gensyn terdiri dari 4 peran: committer, resolver, validator, dan reporter.

Pengirim: Berikan tugas yang akan dihitung dan bayar untuk unit pekerjaan yang telah selesai. Solvers: Melakukan pelatihan model dan menghasilkan bukti untuk diperiksa validator. Verifikator: Kunci untuk menghubungkan proses pelatihan non-deterministik dengan perhitungan linier deterministik, menyalin sebagian dari bukti pemecah, dan membandingkan jarak dengan ambang batas yang diharapkan. Whistleblower: Periksa pekerjaan validator dan buat tantangan dengan harapan mendapatkan jackpot.

Visi Gensyn adalah mengurangi ketergantungan Dapps pada infrastruktur Web2 dengan menyediakan komponen infrastruktur penting untuk aplikasi Web3 melalui komputasi ML terdesentralisasi.

Skenario Aplikasi

Dalam kasus penggunaan seperti itu, proyek ini bertujuan untuk mengatasi kebutuhan yang muncul dari pengembangan blockchain dalam beberapa tahun terakhir dengan cara AI.

Persyaratan ini dapat memungkinkan pengguna game blockchain untuk melewati operasi yang membosankan, memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengembangkan game blockchain, bersosialisasi di platform blockchain, menghasilkan manusia virtual dengan kepribadian mereka sendiri, atau mendeteksi proyek NFT palsu, dll. Berbeda dari platform AI tradisional, proyek semacam itu memiliki permintaan kuat yang tak tergantikan, yang membuat mereka memiliki parit yang dalam, dan pada saat yang sama, kesulitan pengembangan platform dengan permintaan yang muncul sebagai nilai jual terletak pada akuisisi pelanggan, dan bagaimana menarik cukup banyak pelanggan untuk membuktikan bahwa kebutuhan platform mereka berkelanjutan dan obyektif, telah menjadi masalah utama yang dihadapi dalam pengembangan platform tersebut.

Arah Rantai

Di bawah sistem keuangan utama model game crypto “P2E”, pengguna dihadapkan dengan gameplay yang selalu berubah dan sejumlah besar operasi dasar yang berulang, dan AI dapat memberi pemain proses otomatis yang stabil dan merumuskan strategi permainan dengan probabilitas menang yang lebih tinggi. rct AI adalah solusi lengkap untuk industri game yang menggunakan AI, dan teknologi intinya, Chaos Box, adalah mesin AI berdasarkan pembelajaran penguatan mendalam. rct AI telah mengembangkan model DRL (Deep Reinforcement Learning) yang dilatih AI untuk Axie Infinity, yang telah meningkatkan efisiensi dan tingkat kemenangan dalam sejumlah besar data pertempuran simulasi karena fakta bahwa ada sekitar 10^23 kombinasi dari semua kartu di Axie Infinity, serta karakteristik game dalam game.

Selain itu, AI dapat menyediakan prototipe aksi untuk pengembang, Mirror World, dunia virtual matriks game berbasis Solana yang telah menggunakan teknologi AI untuk meluncurkan Mirrama dengan gameplay roguelike, dan Brawl of Mirrors, game arena berbasis PVP. Selain itu, Mirror World telah meluncurkan koleksi NFT yang dapat dioperasikan dalam game, dan prototipe NFT ini dilakukan menggunakan algoritma aksi AI.

Bacaan Terkait: Berbicara dengan RCT AI: Saatnya Memikirkan Bagaimana Blockchain Telah Mengubah Penerbit Game

Orientasi sosial

PLAI Labs, yang berfokus pada pemanfaatan AI dan web3 untuk membangun platform sosial generasi berikutnya bagi pengguna untuk bermain, berbicara, bertarung, berdagang, dan berpetualang bersama, menerima pendanaan $32 juta dari a16z pada Januari 2023. Saat ini, PLAI Labs telah menghadirkan 2 produk ke dunia luar:

Champions Ascension, massively multiplayer online role-playing game (MMORPG) di mana pemain dapat memilih untuk memiliki karakter mereka sendiri dalam bentuk NFT dan dapat bertarung di arena Colosseum besar, melakukan pencarian, membangun dan bersaing di ruang bawah tanah khusus dan memperdagangkan item digital. Platform protokol AI yang akan membantu segala hal mulai dari konten buatan pengguna (UGC) hingga pencocokan dengan rendering aset 2D hingga 3D.

PLAI Labs berencana untuk meluncurkan whitepaper V2 tahun ini, termasuk rincian siklus ekonomi inti (memanfaatkan NFT dan blockchain untuk meningkatkan pengalaman), rencana toolkit UGC (termasuk AI)…

Bacaan terkait: “Veteran Wirausaha Mulai Lagi, Plai Labs Berbicara Mengapa Web3”

Arah NFT

Aletha AI datang dengan konsep iNFT, teknologi yang menggabungkan kecerdasan buatan dan blockchain. Ketika diintegrasikan dengan AI, NFT bersifat interaktif, generatif, terukur, dan unik dalam berbagai ciri kepribadiannya.

Sederhananya, jika NFT adalah karya manusia digital, setelah diintegrasikan dengan AI, itu menjadi iNFT, karya NFT dengan kemampuan untuk mengobrol dengan pengguna. Pada 10 Juni 2021, Alice iNFT pertama di dunia dilelang di Sotheby’s seharga $478,800.

Altered State Machine (ASM) adalah proyek inovatif yang menggabungkan NFT, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk mendukung pelatihan NFT bertenaga AI, dengan visi untuk menjadi protokol kepemilikan dan monetisasi untuk AI menggunakan teknologi NFT. Dalam ekosistem ASM, avatar berbasis AI disebut agen dan terdiri dari dua bagian: otak dan avatar. Proyek ini juga mengeluarkan token ASTO untuk menggerakkan ekosistem ASM.

Bacaan Terkait: Altered State Machine Dijelaskan: Eksplorasi Inovatif NFT yang Berkembang dengan AI dan Machine Learning

Optic sedang membangun protokol verifikasi NFT bertenaga AI yang berfokus pada analisis penipuan NFT dan penemuan nilai NFT dalam komunitas, dengan tujuan membantu seluruh pasar NFT mencapai keaslian dan transparansi yang lebih besar. Optic Intelligence Engine belajar dari koleksi NFT nyata dan kemudian mengambil koleksi NFT di pasar. Optic kemudian mengembalikan skor pertandingan yang menunjukkan seberapa baik NFT yang diperiksa cocok dengan yang asli.

Pada Juli 2022, Optic menutup putaran pendanaan $11 juta yang dipimpin oleh Pantera Capital, Kleiner Perkins, dengan partisipasi dari Circle Ventures, Polygon Ventures, dan lainnya. Saat ini, OpenSea telah mengadopsi layanan deteksi Copymint Optic.

Bacaan terkait: Optik: Protokol Verifikasi NFT Kecerdasan Buatan

Analisis Tren

Dari perspektif jalur pengembangan proyek blockchain AI saat ini, infrastruktur AI terdiri dari tiga bagian: data, algoritma, dan daya komputasi. Agar proyek AI normal dapat mewujudkan kemampuan untuk menghasilkan atau menganalisis kecerdasan buatan, ia perlu memiliki model dan kumpulan data, serta ontologi perangkat lunak dan GUI yang memanggil model. Kemudian distribusi model dan dataset di bidang ini, pelatihan model (computing power leasing), dan pengembangan perangkat lunak front-end memiliki pembentukan perantara, yang akan melahirkan proyek blockchain AI yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan secara efisien.

Misalnya, di atas, Fetch.ai bertindak sebagai perantara untuk memungkinkan pelanggan memperdagangkan kumpulan data menggunakan token asli mereka. SingularityNET memungkinkan pelanggan untuk membeli layanan pelatihan daya komputasi dari pengembang, dan pelanggan Openfabric AI perlu mendapatkan layanan seperti model (algoritma), himpunan data, dan infrastruktur (perangkat lunak) dari penyedia, Humans.ai pada dasarnya model AI yang dilatih dengan kumpulan data yang dikemas dalam NFT, dan pengguna menggunakan token asli untuk membeli.

Gensyn pada dasarnya adalah platform penyewaan daya komputasi terdesentralisasi. Ini semua adalah tugas yang bersifat menengah dari yang harus diselesaikan oleh AI tradisional, seperti pemrosesan bahasa alami, ucapan AI, dan pembuatan gambar, dan proyek yang menggunakan DApps sebagai platform perantara untuk transaksi.

Kemudian aplikasi terdesentralisasi di blockchain telah menghasilkan kebutuhan baru, sehingga proyek AI berdasarkan arah permainan berantai, sosial dan NFT bertujuan untuk memecahkan masalah poin rasa sakit pengguna di blockchain, seperti rct.ai memecahkan masalah operasi berulang manual pengguna game berantai, Mirror World memecahkan pengembangan game berantai, dan proyek lainnya dikembangkan untuk blockchain sosial dan NFT.

Saat ini, pada tahap awal sosialisasi Web3, AI diperkenalkan lebih sebagai perangkat naratif. Di masa depan, ada beberapa kemungkinan arah untuk pengembangan proyek AI:

Tingkatkan privasi data: Web3 dapat memaksimalkan privasi data melalui penggunaan teknologi zk, sementara AI dapat menganalisis data tanpa mengkompromikannya.

Kontrak pintar: Teknologi Web3 dapat mengintegrasikan aplikasi AI ke dalam aplikasi Web3 melalui kontrak pintar, sehingga mencapai kemampuan kontrol atas model AI. Jenis aplikasi ini dapat digunakan untuk memperdagangkan model dan kumpulan data untuk mengotomatiskan proses perdagangan. Dan teknologi ZK digunakan untuk melindungi data pengguna. Namun, jenis proyek ini menghadapi dampak dari kumpulan data sumber terbuka dan model sumber terbuka, bayangkan saja: jika pengguna dapat memperoleh data dan model sumber terbuka di wajah Memeluk dan menggunakan pelatihan kereta otomatis, mengapa mereka akan berdagang di platform blockchain? Menghadapi gempuran perusahaan Web2, model AI Web3 dan transaksi dataset tidak memiliki parit yang cukup.

Pembelajaran mesin yang lebih efisien: Teknologi Web3 dapat membuat aplikasi AI lebih cepat dan lebih andal dengan membuat pembelajaran mesin lebih efisien dengan cara yang terdesentralisasi. Ini telah digunakan dalam pelatihan AI tradisional, seperti KataGo, versi perbaikan dari AlphaGo, yang menggunakan teknologi pelatihan terdistribusi untuk memungkinkan orang-orang di seluruh dunia yang menginginkan pembaruan AI ini secara sukarela memberikan pelatihan komputasi. Aplikasi dalam blockchain dapat mirip dengan Gitcoin, dan sumbangan daya komputasi dapat memperoleh POAP, atau mirip dengan AMM, yang memberikan insentif untuk likuiditas dan menjadi platform untuk menyewa daya komputasi dengan biaya tertentu, tetapi karena volatilitas tinggi dari harga mata uang, aplikasi semacam ini tidak memiliki keunggulan dibandingkan penyewaan daya komputasi GPU tradisional. Kecuali platform itu sendiri terlibat dalam bisnis keuangan dan cukup untuk mensubsidi pengguna dari nilai yang ditangkap oleh protokol, seperti Numerai, yang menggunakan teknologi AI untuk mendapatkan keuntungan dari pasar saham, maka cukup banyak pengguna yang bersedia memberikan tiga elemen AI ke dalam platform.

Ringkasan

Saat ini, baik infrastruktur AI blockchain-native dan proyek crypto yang mewujudkan skenario aplikasi dengan bantuan mesin AI masih dalam masa pertumbuhan, dan tujuan utamanya adalah untuk menciptakan infrastruktur dasar yang sesuai untuk mengasah integrasi tokenomics dengan solusi AI seperti penyedia perangkat keras, penyedia data, dan algoritma AI.

Namun, ada banyak tantangan untuk integrasi keduanya. Pertama-tama, tren blockchain menuju teknologi kompleks seperti Rollup dan ZK akan membawa tantangan bagi AI untuk mendapatkan data. Kedua, tidak ada cukup data eksperimental berkelanjutan untuk mendukung penerapan AI dalam ekosistem blockchain dan kemampuan mesin AI untuk beradaptasi dalam menanggapi keadaan darurat. Akhirnya, sering ada proyek palsu di bidang crypto yang menggosok konsep AI, sehingga mudah bagi orang untuk kehilangan kepercayaan dalam menjelajahi lapangan.

Semua proyek AI blockchain yang memecahkan masalah AI tradisional perlu menjawab pertanyaan: mengapa platform ini perlu memperkenalkan token di blockchain, yang membuat target transaksi dari target yang ada di pasar Web2, seperti platform, model, data, dan daya komputasi, memiliki kelemahan onboarding.

Tokenomics, seperti roda gila, dapat mengubah siklus naik dan turun suatu proyek. Saat ini, jika Anda menginginkan roda gila positif, Anda perlu memperhitungkan pengguna platform yang sebenarnya, yaitu masalah akuisisi pelanggan. Permintaan yang tak tergantikan adalah parit proyek, dan proyek tanpa parit dapat mencapai kesuksesan jangka pendek, tetapi tidak akan memiliki cukup pengguna dan ekosistem pengembang yang kuat. Ketika permintaan adalah proposisi yang salah, insentif ekonomi tidak berkelanjutan dan siklus hidup proyek menjadi lebih pendek. Kami berharap akan ada lebih banyak proyek AI+Web3 berdasarkan pengguna nyata dan kebutuhan yang tak tergantikan. Mereka dirancang untuk memenuhi persyaratan yang tidak atau kurang terpenuhi di Web2 dan dengan demikian secara native perlu diperkenalkan ke Web3.

Bagaimanapun, integrasi AI ke Web3 adalah tren teknologi masa depan, dan sudah ada beberapa contoh aplikasi Web3 yang menggabungkan kecerdasan buatan pada tahap ini. Seiring waktu, infrastruktur Web3 yang lebih relevan dan model baru akan muncul.