Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data berada di bawah kontrol ketat, menghadapi 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 kemampuan bagi Web3, seperti optimisasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lain-lain, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data yang Didorong: Dasar yang Kuat antara 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 memperoleh 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.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, sulit bagi usaha kecil dan menengah untuk menanggungnya
Sumber data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan titik sakit model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Pengambilan data terdesentralisasi: Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, untuk mengambil data jaringan, menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Pelabelan data terdesentralisasi: menggunakan model "label to earn", mendorong pekerja di seluruh dunia untuk berpartisipasi dalam pelabelan data melalui insentif token, mengumpulkan pengetahuan profesional global.
Platform perdagangan data blockchain: menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi kedua belah pihak dalam permintaan dan penawaran data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti pengemudian otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan penjagaan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE menyediakan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data mentah. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia bisnis.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data, 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, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model GPT-3 membutuhkan 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, tingkat 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. 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.
Sebuah jaringan kekuatan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, memberikan pasar kekuatan komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan kekuatan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan kekuatan komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasil, setelah diverifikasi mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan kekuatan komputasi di bidang seperti AI.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang berfokus pada pelatihan AI dan inferensi AI.
Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecah monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan 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 Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semua memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di titik asal data, mencapai latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti kendaraan 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 asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat dalam ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melampaui 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI model merilis paradigma baru
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang memtokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme berbagi keuntungan, begitu model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan darinya. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk dukungan dana dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa mendatang. Protokol tertentu menggunakan dua standar ERC, 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, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan teknologi AI yang berkelanjutan. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya layak untuk kita nantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, AI Agent juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli yang terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Dengan memanfaatkan teknologi AI generatif, platform ini memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus untuk membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara dapat dilakukan hanya dalam 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di 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 mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, 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.
21 Suka
Hadiah
21
6
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropHarvester
· 07-22 19:17
Kalian semua bilang desentralisasi, tapi uangnya semua ada di kantong CZ.
Lihat AsliBalas0
LiquidityOracle
· 07-22 15:56
Mulai membicarakan web3 lagi, ya? Mengumpulkan buff, kan?
Lihat AsliBalas0
BlockchainFries
· 07-22 09:01
Wah, ini masih jauh dari kenyataan.
Lihat AsliBalas0
MEVHunterBearish
· 07-19 22:56
Kok terdengar seperti Dianggap Bodoh ya
Lihat AsliBalas0
OnlyOnMainnet
· 07-19 22:56
Orang alat menjadi orang cerdas, ada sedikit arti.
Lihat AsliBalas0
TrustMeBro
· 07-19 22:32
Kedengarannya cukup mengesankan, hanya saja tidak tahu kapan bisa direalisasikan.
Web3 dan AI Berintegrasi: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Integrasi Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Berikutnya
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, komputasi AI dan sumber daya data berada di bawah kontrol ketat, menghadapi 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 kemampuan bagi Web3, seperti optimisasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lain-lain, untuk mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data serta daya komputasi.
Data yang Didorong: Dasar yang Kuat antara 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 memperoleh 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.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 dapat menyelesaikan titik sakit model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Meskipun demikian, pengambilan data dunia nyata masih menghadapi beberapa masalah, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keberagaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang masa depan dalam jalur data Web3. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat meniru karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Di bidang seperti pengemudian otomatis, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Penerapan regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan penjagaan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE adalah enkripsi homomorfik penuh, yang memungkinkan operasi perhitungan dilakukan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data plaintext.
FHE menyediakan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model tanpa menyentuh data mentah. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia bisnis.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data, 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, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melebihi pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model GPT-3 membutuhkan 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, tingkat 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. 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.
Sebuah jaringan kekuatan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, memberikan pasar kekuatan komputasi yang ekonomis dan mudah diakses bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan kekuatan komputasi dapat memposting tugas komputasi di jaringan, kontrak pintar akan mendistribusikan tugas kepada node penambang yang menyumbangkan kekuatan komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasil, setelah diverifikasi mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah kekurangan kekuatan komputasi di bidang seperti AI.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang berfokus pada pelatihan AI dan inferensi AI.
Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecah monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan 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 Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semua memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di titik asal data, mencapai latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan di bidang-bidang kunci seperti kendaraan 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 asli Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat dalam ekosistem suatu blockchain publik, menjadi salah satu platform pilihan untuk penyebaran proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan kuat bagi proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain publik ini telah melampaui 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO：AI model merilis paradigma baru
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol, yang memtokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena kurangnya mekanisme berbagi keuntungan, begitu model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan yang berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan darinya. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang membuat calon investor dan pengguna sulit untuk menilai nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model tersebut.
IMO menyediakan cara baru untuk dukungan dana dan berbagi nilai bagi model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di masa mendatang. Protokol tertentu menggunakan dua standar ERC, 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, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan teknologi AI yang berkelanjutan. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya layak untuk kita nantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
AI Agent dapat merasakan lingkungan, berpikir secara mandiri, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan model bahasa besar, AI Agent tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, AI Agent juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli yang terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka. Dengan memanfaatkan teknologi AI generatif, platform ini memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus untuk membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara dapat dilakukan hanya dalam 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan di 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 mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi secara efisien, 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.