Dapatkah AI yang Menumpang Membawa Tren Baru dalam Narasi Pasar Bull?

[TL;DR]

Lintas AI+Web3 dapat secara kasar dibagi menjadi tiga lapisan: lapisan infrastruktur, lapisan menengah, dan lapisan aplikasi. Lapisan infrastruktur berfokus pada penyediaan daya komputasi dan penyimpanan, yang saat ini merupakan bidang paling populer dan populer.

Selain kasus lapisan aplikasi dalam permainan, jaringan sosial, dan perdagangan, AI juga dapat digunakan dalam bidang seperti analisis data, pemantauan dan pelacakan informasi, dan taruhan tawar menawar.

Proyek yang erat kaitannya dengan konsep AI sering kali mendapatkan dukungan pasar dengan cepat, namun perlu diperhatikan untuk menyaring proyek-proyek yang tidak sesuai dengan namanya dan hanya fokus pada topik-topik yang sedang tren.

Pengantar

Baru-baru ini, serangkaian proyek AI+Web3 telah memicu antusiasme pasar. Untuk mengeksplorasi peluang pasar potensial ini secara mendalam, Penelitian Gate.io akan menggabungkan berbagai proyek populer untuk melakukan analisis mendalam terhadap berbagai mata rantai industri AI+Web3, guna memberikan pembaca pemahaman yang komprehensif dan mendalam.

AI+Web3: Teknologi Baru, Arah Baru, Spekulasi Baru

Tahun lalu, dengan munculnya model AI generatif dalam skala besar seperti ChatGPT, AI telah menjadi topik investasi yang hangat yang digunakan oleh pasar modal dunia. Pada saat yang sama, pasar Web3 juga mengalami kebangkitan baru.

Kombinasi organik AI dan Web3 tanpa diragukan lagi menjadi persimpangan dua topik panas dalam bidang teknologi saat ini. Baru-baru ini, kami telah mengamati sejumlah proyek baru dan lama seputar tema ini mendapatkan perhatian pasar, menyoroti minat yang kuat dan harapan tinggi investor terhadap kombinasi ini.

Menurut definisi blockchain Wanxiang, kombinasi AI dan Web3 terutama tercermin dalam dua aspek: bagaimana Web3 mendorong perkembangan AI, dan bagaimana aplikasi Web3 menggabungkan teknologi AI. Saat ini, sebagian besar proyek cenderung memanfaatkan teknologi dan konsep Web3 untuk mendorong kemajuan AI. Untuk menganalisis kombinasi ini, kita dapat memulainya dengan seluruh proses AI dari pelatihan model hingga aplikasi.

Proses produksi AI secara kasar mencakup: akuisisi data, menyediakan dasar untuk pelatihan model; Pemrosesan data dan rekayasa fitur/petunjuk, melibatkan pembersihan data, anotasi, dan kueri terstruktur; Pelatihan dan optimisasi model, meningkatkan kinerja model melalui iterasi; Tinjauan dan tata kelola model untuk memastikan kualitas dan transparansi model; Inferensi model, memprediksi data baru; Penyebaran dan pemantauan model untuk memastikan kinerja model optimal dalam aplikasi praktis.

Dalam proses ini, Web3 memiliki banyak titik integrasi. Misalnya, jaringan terdistribusi dan mekanisme insentif Web3 dapat membangun jaringan dan komunitas AI yang lebih terbuka dan sumber terbuka, memenuhi kebutuhan aplikasi AI untuk infrastruktur dan jaringan data yang murah dan terbuka. Sementara itu, menggabungkan Web3 dengan teknologi crypto seperti ZK dapat meningkatkan masalah kepercayaan AI, mengatasi tantangan seperti transparansi model, bias, dan aplikasi etis.

Sumber: Wanxiang blockchain

Seperti yang ditunjukkan dalam gambar di atas, jalur AI+Web3 dapat secara kasar dibagi menjadi tiga lapisan: lapisan infrastruktur, lapisan perantara, dan lapisan aplikasi.

Lapisan infrastruktur berfokus pada menyediakan daya komputasi dan penyimpanan, serta penambahan Web3 dapat mengurangi biayanya dan melayani lebih banyak aplikasi AI.

Lapisan tengah menggunakan teknologi Web3 untuk mengoptimalkan proses produksi AI, seperti akuisisi data, pra-pemrosesan, dan validasi model, yang menghasilkan banyak proyek inovatif.

Lapisan aplikasi menunjukkan penerapan AI yang luas dalam Web3, seperti generasi konten, analisis, dan prediksi. Berdasarkan pengamatan penulis, deskripsi lapisan aplikasi pada gambar di atas masih cukup konservatif. Kami akan membahasnya secara detail nanti siang. Meskipun belum ada proyek unggulan, potensinya sangat besar, dan persaingan masa depan akan berfokus pada produk dan kemampuan teknologi.

Kami akan menyediakan studi kasus spesifik untuk proyek-proyek tiga tingkat ini dalam bagian-bagian berikut.

Proyek-proyek Trending AI+Web3 Muncul Satu Demi Satu

AI+DePIN

Seluruh alur kerja AI bergantung pada dukungan infrastruktur komputasi dan penyimpanan. Fasilitas ini tidak hanya bertanggung jawab dalam menyediakan daya komputasi yang kuat untuk pelatihan dan prediksi model, tetapi juga untuk menyimpan, mengelola, dan memparsing data sepanjang model data dan siklus hidupnya.

Saat ini, pertumbuhan pesat aplikasi AI telah menyebabkan permintaan yang besar terhadap infrastruktur, terutama kekuatan komputasi berkinerja tinggi. Oleh karena itu, mengembangkan infrastruktur komputasi dan penyimpanan yang lebih efisien, hemat biaya, dan kaya sumber daya telah menjadi tren utama dalam tahap awal pengembangan AI, yang saat ini merupakan bidang paling populer.

Sumber: Render Jaringan

Di bidang ini, beberapa proyek representatif telah muncul, seperti jaringan rendering yang lahir pada pasar bullish sebelumnya dan terutama menyediakan layanan rendering, Akash yang fokus pada komputasi awan, Filecoin dan Arweave yang berfokus pada penyimpanan cloud, IO.NET dan Aethir yang baru diluncurkan di pasar bull ini dan secara utama menyediakan dukungan kekuatan komputasi untuk AI. Dalam artikel terbaru kami “ BOME Menciptakan Rekor untuk Harga yang Melonjak, Analisis Proyek-proyek yang Sedang Tren di Ekosistem SOL” itu memperkenalkan proyek-proyek terkini seperti IO.NET, yang tidak akan dijelaskan lebih lanjut di sini.

AI+Data

Lapisan tengah adalah kunci LINK dalam proses produksi AI, yang menggunakan teknologi Web3 untuk mengoptimalkan dan meningkatkan alur kerja spesifik.

Pertama-tama, pada tahap pengumpulan data, lapisan tengah memperkenalkan manajemen identitas data terdesentralisasi, yang tidak hanya melindungi keamanan data pengguna tetapi juga memastikan kepemilikan data yang jelas. Pada saat yang sama, melalui mekanisme insentif, pengguna dapat didorong untuk berbagi data berkualitas tinggi untuk memperoleh monetisasi, dengan demikian memperluas sumber data.

Karena keterbatasan tahap pengembangan industri, hampir tidak ada proyek yang relatif terkenal dalam bidang ini pada putaran pasar bullish dan bearish sebelumnya. Di pasar bullish ini, ada proyek identitas AI seperti Worldcoin (yang sudah kita tulis beberapa kali), Aspecta yang diinvestasikan oleh Gate.io, Ocean Protocol, platform perdagangan data, dan Grass, jaringan data untuk penambangan broadband.
Sumber: Aspecta

Kedua, dalam tahap pra-pemrosesan data, lapisan tengah bertujuan untuk membangun platform distribusi annotasi dan pemrosesan data AI, memberikan dukungan kuat untuk pelatihan model selanjutnya. Terkait hal ini, proyek seperti Public AI telah mencapai hasil yang signifikan.

Akhirnya, pada tahap validasi dan inferensi model, lapisan tengah sepenuhnya memanfaatkan kombinasi teknologi Web3 dan teknik kriptografi, seperti ZK dan enkripsi homomorfik, untuk memverifikasi apakah proses inferensi model menggunakan data dan parameter yang benar. Ini tidak hanya menjamin akurasi model tetapi juga melindungi privasi data input. Skenario aplikasi tipikal adalah ZKML, seperti Bittensor, Privasea, Modulus, dan Privasea yang diinvestasikan oleh Gate Labs.

AI+intent-centric

Intent centric, diterjemahkan sebagai “berpusat pada niat,” merujuk langsung pada “apa yang ingin Anda lakukan,” fokus pada hasil daripada proses. Tujuan dari pendekatan berpusat pada niat adalah untuk mengoptimalkan protokol dan infrastruktur untuk memungkinkan operasi berantakan di rantai dapat dilakukan dalam satu langkah. Lebih tepatnya, dengan menyembunyikan proses operasional yang rumit di masa lalu, pengguna dapat mencapai tujuan mereka tanpa merasa atau secara langsung, mencerminkan inti abstraksi rantai.

Skenario niat umum untuk menggunakan AI saat ini termasuk lintas rantai, airdrop, tata kelola, transaksi bernilai tinggi, dan operasi batch. Bot Telegram yang sebelumnya kita bahas dalam artikel kita juga dapat digolongkan dalam kategori ini.

Misalnya, Delysium (AGI) berkomitmen untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk menciptakan Jaringan Agen AI yang berpusat pada niat pengguna untuk Web3, yang telah mendapatkan perhatian tinggi di pasar seperti Korea Selatan.

Seperti yang terlihat pada gambar, karena spekulasi pasar dan penemuan nilai, token proyek ini telah mengalami peningkatan yang mengagumkan dalam waktu belakangan ini.

Sumber: Gate.io

Delysium telah meluncurkan Agen AI bernama Lucy. Sebagai sistem operasi Web3 yang didorong oleh AI, Lucy mampu merencanakan secara cerdas dan menjalankan alur kerja secara otomatis yang dapat memecahkan kebutuhan pengguna berdasarkan pemahaman akan niat dan tujuan yang terkandung dalam bahasa alami, menyederhanakan proses operasional yang kompleks dari aplikasi dan protokol Web3 saat ini.

AI+Game

AI+Games juga memiliki ruang imajinasi yang sangat tinggi. Teknologi AI tidak hanya mempercepat proses produksi game, tetapi juga melibatkan setiap aspek produksi game, mulai dari mengeksplorasi kebiasaan pengguna hingga menyesuaikan adegan interaksi pribadi, menunjukkan potensi yang sangat besar. Saat ini, para produsen game utama sedang aktif mengadopsi AI dan merestrukturisasi ekosistem rantai industri game.

Mengenai produksi game, AI memberikan dukungan yang kuat untuk seni, perencanaan, dan operasi. Baik itu inspirasi kreatif, pembuatan level, penulisan salinan, dan analisis operasional, AI memberikan percepatan untuk produksi konten game. Dalam hal pengalaman bermain game, kemampuan generasi bahasa alami dan generasi gambar yang dibawa oleh AI membuat gameplay lebih inovatif dan beragam, dan interaksi antara NPC lebih cerdas dan hidup.

Sebagai contoh, kecerdasan buatan Jue Wu dari “Honor of Kings” telah banyak diterapkan dalam uasi level dan pengujian; Dalam “Mount & Blade II: Bannerlord” ChatGPT memungkinkan NPC untuk merespons secara dinamis terhadap pemain, meningkatkan interaktivitas game; Dalam “Naraka: Bladepoint” pemain bahkan dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat model fashion dan memilih karya paling populer, menunjukkan potensi besar kecerdasan buatan dalam inovasi game.
Sumber: sleeplessAI

Selain game Web2 tradisional yang merangkul kecerdasan buatan, game Web3 tidak terkecuali. Misalnya, Ultriverse menyediakan pengguna dengan analisis fitur AI yang mendalam dan pengalaman sosial, gaming, metaverse yang disesuaikan, dan lainnya melalui mesin AI yang kuat, serta permainan teman virtual AI sleepless AI yang berfokus pada kecerdasan buatan.

AI+Analisis

Selain kasus lapisan aplikasi dalam game, jejaring sosial, dan perdagangan, AI juga dapat digunakan dalam bidang seperti analisis data, pemantauan dan pelacakan informasi, dan taruhan penawaran. Proyek perwakilan seperti Kaito dan Dune telah muncul, menetapkan standar untuk industri tersebut.

Kami sering mengutip grafik data Dune dalam posting blog kami, jadi tidak perlu menjelaskan lebih lanjut di sini.

Singkatnya

Dalam setahun terakhir, integrasi Web3 dan AI tidak hanya memimpin tren baru dalam teknologi, tetapi juga melahirkan konsensus baru di industri: blockchain telah mengubah hubungan produksi, dan AI telah mengubah produktivitas. Konsep ini kini telah merasuk dalam hati masyarakat dan menjadi kekuatan pendorong yang kuat untuk perkembangan industri.

Dengan pengembang game, protokol DeFi, dan proyek infrastruktur Web3 lainnya meningkatkan investasi mereka dalam AI, kombinasi AI dan Web3 menjadi arah penting bagi inovasi industri. Bahkan, proyek yang erat kaitannya dengan konsep AI seringkali dengan cepat mendapatkan dukungan pasar, dan kami telah memperhatikan pertumbuhan yang luar biasa ini sebelumnya.

Namun, di balik kemakmuran dan hiruk-pikuk permukaan, kita tidak bisa mengabaikan hambatan-hambatan praktis di industri AI+Web3. Terutama bagi para praktisi, penting untuk secara mendalam mengeksplorasi skenario aplikasi praktis dan feasible mereka, menguasi kemampuan mereka dalam menciptakan nilai dan membangun naratif industri. Jangka panjangnya, bagaimana pola ekologis industri AI+Web3 akan terbentuk, bidang mana yang akan menunjukkan potensi pengembangan besar, dan apakah akan menghadapi dilema etis dan moral perlu terus dieksplorasi dan dijawab dalam praktik.

Oleh karena itu, di hadapan gelombang AI+Web3, kita tidak hanya harus melihat peluang yang dibawanya, tetapi juga menjaga pikiran yang jernih dan secara rasional melihat tantangan dan kekurangannya. Hanya dengan cara ini kita dapat lebih baik memahami lintasan pengembangan industri AI+Web3, mendorong perkembangannya yang sehat dan berkelanjutan, dan meraih peluang keuntungan yang dibawa oleh tren ini.