Web3 sebagai paradigma internet baru yang desentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, serta menghadapi banyak tantangan seperti bottleneck daya komputasi, kebocoran privasi, dan algoritme kotak hitam. Sementara itu, Web3 yang didasarkan pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi smart contract, algoritme anti-kecurangan, dan membantu pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data yang Didorong: Fondasi yang Kuat antara AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam perkembangan AI, seperti halnya bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Dalam pola pengambilan dan pemanfaatan data AI yang terpusat secara tradisional, terdapat beberapa masalah utama sebagai berikut:
Biaya pengambilan data sangat tinggi, sehingga perusahaan kecil dan menengah sulit untuk menanggungnya.
Sumber daya data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan masalah dari model tradisional dengan paradigma data desentralisasi yang baru:
Mengambil data jaringan secara desentralisasi, setelah dibersihkan dan diubah, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Menggunakan model "label to earn", dengan insentif token untuk mendorong pekerja global berpartisipasi dalam penandaan data, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang transparan dan terbuka bagi kedua belah pihak, mendorong inovasi dan berbagi data.
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, kurangnya keberagaman dan representasi, dll. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Dalam era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang jelas membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data dalam bentuk jelas.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan Daya Komputasi GPU untuk melakukan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model secara terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan eksekusi machine learning yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Daya Komputasi Revolusi: AI Komputasi dalam Jaringan Desentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi, jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini membuat masalah pasokan Daya Komputasi semakin parah. Para praktisi AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan efisien secara biaya.
Beberapa jaringan Daya Komputasi AI desentralisasi mengaggregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, memberikan pasar Daya Komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang memerlukan Daya Komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, smart contract akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan Daya Komputasi, penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah keterbatasan Daya Komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan daya komputasi desentralisasi umum, ada beberapa platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan daya komputasi khusus yang fokus pada inferensi AI.
Desentralisasi daya komputasi jaringan menyediakan pasar daya komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan daya komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan daya komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semuanya memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang kritis seperti mobil otonom.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih akrab — DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses data secara lokal; mekanisme ekonomi Token yang berasal dari Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi dari blockchain publik ini, biaya transaksi yang rendah, serta inovasi teknologi memberikan dukungan yang kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, beberapa proyek DePIN di blockchain publik telah memiliki nilai pasar lebih dari 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang mendasari tokenisasi model AI.
Dalam mode tradisional, karena mekanisme pembagian keuntungan yang hilang, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang seringkali sulit untuk mendapatkan keuntungan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di kemudian hari, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan darinya. Selain itu, kinerja dan efek model AI seringkali kurang transparan, yang membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Beberapa protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi pendapatan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan peningkatan penerimaan pasar dan perluasan jangkauan partisipasi, inovasinya dan nilai potensialnya patut kita nantikan.
AI Agent：Era baru pengalaman interaksi
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi dengan pengguna tentang preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, AI Agent juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi robot, penampilan, suara, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform-platform ini melatih model bahasa besar khusus, sehingga peran dapat diperankan dengan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara, kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk diwujudkan. Dengan AI Agent yang disesuaikan menggunakan platform ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana cara memperoleh data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana cara mengelola model di atas rantai, bagaimana cara meningkatkan penggunaan Daya Komputasi desentralisasi secara efisien, dan bagaimana cara memverifikasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap dari infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.
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.
14 Suka
Hadiah
14
9
Bagikan
Komentar
0/400
WenMoon
· 07-21 17:28
Ah, sepertinya web3.0 masih kurang laku dibandingkan dengan saham!
Lihat AsliBalas0
GateUser-c799715c
· 07-21 16:47
Sekali lagi membahas aplikasi web3 yang sudah diterapkan.
Lihat AsliBalas0
AirdropChaser
· 07-20 22:17
Bull di Web3 bersama AI adalah jalan yang benar.
Lihat AsliBalas0
PensionDestroyer
· 07-20 03:47
Tidak mungkin menghasilkan uang.
Lihat AsliBalas0
SchrodingersPaper
· 07-18 17:58
Sekali lagi pajak IQ datang... papaer hands sedang menunggu buy the dip
Lihat AsliBalas0
FunGibleTom
· 07-18 17:53
masukkan posisi jangan terlalu banyak berpikir web3+ai adalah masa depan
Lihat AsliBalas0
DAOplomacy
· 07-18 17:52
dapat dikatakan sebagai teori yang elegan, tetapi ketergantungan jalur di sini menghadirkan eksternalitas yang tidak sepele...
Lihat AsliBalas0
GasFeeLover
· 07-18 17:39
Aduh, bagaimana cara bilang Daya Komputasi yang dikeluarkan~
Lihat AsliBalas0
staking_gramps
· 07-18 17:30
Perhitungan privasi sudah dibicarakan lama, semua hanya omong kosong.
Web3 dan AI: Membentuk Kembali Pola Data, Privasi, dan Daya Komputasi
Web3 sebagai paradigma internet baru yang desentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki peluang integrasi yang alami dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, serta menghadapi banyak tantangan seperti bottleneck daya komputasi, kebocoran privasi, dan algoritme kotak hitam. Sementara itu, Web3 yang didasarkan pada teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi smart contract, algoritme anti-kecurangan, dan membantu pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data yang Didorong: Fondasi yang Kuat antara AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam perkembangan AI, seperti halnya bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Dalam pola pengambilan dan pemanfaatan data AI yang terpusat secara tradisional, terdapat beberapa masalah utama sebagai berikut:
Web3 dapat menyelesaikan masalah dari model tradisional dengan paradigma data desentralisasi yang baru:
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, kurangnya keberagaman dan representasi, dll. Data sintetik mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetik dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan game, data sintetik telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Dalam era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan yang ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang jelas membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data yang terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data dalam bentuk jelas.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan Daya Komputasi GPU untuk melakukan pelatihan model dan tugas inferensi dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model secara terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, ZKML membuktikan eksekusi machine learning yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Daya Komputasi Revolusi: AI Komputasi dalam Jaringan Desentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi, jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut menjadi tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini membuat masalah pasokan Daya Komputasi semakin parah. Para praktisi AI terjebak dalam dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan efisien secara biaya.
Beberapa jaringan Daya Komputasi AI desentralisasi mengaggregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, memberikan pasar Daya Komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang memerlukan Daya Komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, smart contract akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan Daya Komputasi, penambang menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, dan setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah keterbatasan Daya Komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan daya komputasi desentralisasi umum, ada beberapa platform yang fokus pada pelatihan AI, serta jaringan daya komputasi khusus yang fokus pada inferensi AI.
Desentralisasi daya komputasi jaringan menyediakan pasar daya komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan daya komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan daya komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semuanya memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang kritis seperti mobil otonom.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih akrab — DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses data secara lokal; mekanisme ekonomi Token yang berasal dari Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi dari blockchain publik ini, biaya transaksi yang rendah, serta inovasi teknologi memberikan dukungan yang kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, beberapa proyek DePIN di blockchain publik telah memiliki nilai pasar lebih dari 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang mendasari tokenisasi model AI.
Dalam mode tradisional, karena mekanisme pembagian keuntungan yang hilang, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang seringkali sulit untuk mendapatkan keuntungan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut di kemudian hari, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan darinya. Selain itu, kinerja dan efek model AI seringkali kurang transparan, yang membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi pendapatan yang dihasilkan oleh model di masa depan. Beberapa protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi pendapatan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan peningkatan penerimaan pasar dan perluasan jangkauan partisipasi, inovasinya dan nilai potensialnya patut kita nantikan.
AI Agent：Era baru pengalaman interaksi
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar dari interaksi dengan pengguna tentang preferensi mereka, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, AI Agent juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Beberapa platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi robot, penampilan, suara, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform-platform ini melatih model bahasa besar khusus, sehingga peran dapat diperankan dengan lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, secara signifikan mengurangi biaya sintesis suara, kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk diwujudkan. Dengan AI Agent yang disesuaikan menggunakan platform ini, saat ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana cara memperoleh data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana cara mengelola model di atas rantai, bagaimana cara meningkatkan penggunaan Daya Komputasi desentralisasi secara efisien, dan bagaimana cara memverifikasi model bahasa besar serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap dari infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.