Integrasi Web3 dan Kecerdasan Buatan: Memulai Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan kecerdasan buatan. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI dikendalikan secara ketat, dan terdapat berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis 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 kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, yang mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data-Driven: Fondasi Kuat AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan 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 terpusat yang tradisional, terdapat beberapa masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, membuat perusahaan kecil dan menengah sulit untuk menanggungnya.
Sumber data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Mengambil data jaringan secara terdesentralisasi, setelah dibersihkan dan diubah, untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "label to earn", mendorong pekerja di seluruh dunia untuk berpartisipasi dalam anotasi data melalui insentif token, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak yang membutuhkan dan menyediakan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, kurangnya keragaman, dan representasi yang tidak memadai. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru 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 sintetis 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. Pengeluaran regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang tentunya membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan langsung dilakukan pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan sesuai dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data asli. Ini membawa keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh 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, di mana ZKML membuktikan eksekusi yang benar dari pembelajaran mesin, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, yang menyebabkan permintaan daya komputasi meningkat pesat, jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar tertentu membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun di satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi 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 serius. 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 ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, memberikan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas tersebut kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kendala daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan-jaringan ini menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Perbatasan
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semua memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik AI tepi. Ini memungkinkan pemrosesan terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi AI tepi telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih dikenal—DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk pengembangan proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, serta inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, proyek DePIN di blockchain publik ini memiliki nilai pasar yang signifikan, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Meluncurkan Paradigma Baru
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena mekanisme pembagian pendapatan yang hilang, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan pendapatan dari situ. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di kemudian hari. Protokol tertentu menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberi dorongan pada perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk kita nantikan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, dengan tujuan menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi kreator super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus yang membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya membutuhkan waktu 1 menit untuk direalisasikan. Dengan Agen AI yang disesuaikan pada platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, seperti bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan efisien dari kekuatan komputasi terdesentralisasi, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar, serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita beralasan 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.
10 Suka
Hadiah
10
9
Bagikan
Komentar
0/400
AllTalkLongTrader
· 17jam yang lalu
Bersama-sama menginovasi teknologi masa depan
Lihat AsliBalas0
PumpAnalyst
· 08-01 14:11
Kembali ke pesta para suckers
Lihat AsliBalas0
TokenGuru
· 07-30 05:00
Kembali ke topik esensial.
Lihat AsliBalas0
ChainSauceMaster
· 07-30 04:59
Taburkan satu sendok kecap
Lihat AsliBalas0
ImpermanentLossEnjoyer
· 07-30 04:55
Tren baru yang menarik
Lihat AsliBalas0
OnchainSniper
· 07-30 04:53
Infrastruktur adalah kebenaran yang tak terbantahkan
Lihat AsliBalas0
IronHeadMiner
· 07-30 04:48
Masa depan telah datang, angkat gelas untuk menghangatkan.
Web3 dan AI Bersatu: Memulai Paradigma Baru Internet Generasi Berikutnya
Integrasi Web3 dan Kecerdasan Buatan: Memulai Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan kecerdasan buatan. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI dikendalikan secara ketat, dan terdapat berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, kebocoran privasi, dan kotak hitam algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis 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 kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, yang mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data-Driven: Fondasi Kuat AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama dalam pengembangan 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 terpusat yang tradisional, terdapat beberapa masalah utama berikut:
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Meskipun demikian, pengambilan data di dunia nyata juga memiliki beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, kurangnya keragaman, dan representasi yang tidak memadai. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan di jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru 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 sintetis 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. Pengeluaran regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang tentunya membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan langsung dilakukan pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan sesuai dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data asli. Ini membawa keuntungan besar bagi perusahaan AI. Mereka dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh 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, di mana ZKML membuktikan eksekusi yang benar dari pembelajaran mesin, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas komputasi sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, yang menyebabkan permintaan daya komputasi meningkat pesat, jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar tertentu membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun di satu perangkat. Kekurangan daya komputasi semacam ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat tinggi 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 serius. 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 ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, memberikan pasar komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas tersebut kepada node penambang yang menyumbangkan daya komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi akan mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kendala daya komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi yang umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan-jaringan ini menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan komputasi. Dalam ekosistem web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan AI Perbatasan
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semua memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik AI tepi. Ini memungkinkan pemrosesan terjadi di sumber data, mencapai latensi rendah dan pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi AI tepi telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti mengemudi otomatis.
Di bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih dikenal—DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, DePIN berkembang pesat di beberapa ekosistem blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk pengembangan proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, serta inovasi teknologi memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, proyek DePIN di blockchain publik ini memiliki nilai pasar yang signifikan, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：Model AI Meluncurkan Paradigma Baru
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang men-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena mekanisme pembagian pendapatan yang hilang, setelah model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan pendapatan dari situ. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi bisnis model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di kemudian hari. Protokol tertentu menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, beradaptasi dengan tren pasar kripto, dan memberi dorongan pada perkembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut untuk kita nantikan.
AI Agent: Era Baru Pengalaman Interaksi
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas-tugas kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi asli AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, tampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, dengan tujuan menciptakan ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi kreator super. Platform ini melatih model bahasa besar khusus yang membuat peran bermain lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya membutuhkan waktu 1 menit untuk direalisasikan. Dengan Agen AI yang disesuaikan pada platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, seperti bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan efisien dari kekuatan komputasi terdesentralisasi, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar, serta masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita beralasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.