Masuk ke tahun 2025, narasi "AI + Web3" masih tetap hangat. Menurut laporan terbaru Grayscale yang dirilis pada Mei 2025, total nilai pasar untuk jalur AI Crypto telah mencapai 21 miliar dolar AS, mengalami hampir lima kali peningkatan dibandingkan 4,5 miliar dolar AS pada kuartal pertama 2023.
Di balik gelombang ini, apakah ada penggabungan teknologi yang sebenarnya, ataukah ini hanya sekali lagi pembungkusan konsep?
Dari sudut pandang makro, ekosistem AI tradisional telah menunjukkan semakin banyak masalah struktural: ambang pelatihan model yang tinggi, privasi data yang tidak terjamin, monopoli daya komputasi yang tinggi, proses inferensi yang tidak transparan, mekanisme insentif yang tidak seimbang... Dan masalah-masalah ini sangat sesuai dengan keunggulan asli Web3: desentralisasi, mekanisme pasar terbuka, dapat diverifikasi di blockchain, kedaulatan data pengguna, dll.
Gabungan AI + Web3 bukan sekadar penumpukan dua kata populer, melainkan merupakan suatu pelengkap teknologi yang bersifat struktural. Mari kita mulai dari beberapa masalah inti yang dihadapi AI saat ini, dan mendalami proyek Web3 yang secara nyata menyelesaikan masalah, membawa Anda untuk melihat nilai dan arah dari jalur AI Crypto.
Tingkat akses layanan AI terlalu tinggi, biayanya mahal
Layanan AI saat ini biasanya memiliki biaya yang tinggi, sumber daya pelatihan sulit didapat, sehingga menjadi hambatan yang sangat tinggi bagi usaha kecil dan menengah serta pengembang individu; selain itu, layanan ini sering kali kompleks secara teknis dan memerlukan latar belakang profesional untuk bisa digunakan. Pasar layanan AI sangat terpusat, pengguna kekurangan pilihan yang beragam, biaya pemanggilan tidak transparan, anggaran sulit diprediksi, dan bahkan menghadapi masalah monopoli daya komputasi.
Solusi Web3 adalah memecah batasan platform melalui pendekatan desentralisasi, membangun pasar GPU terbuka dan jaringan layanan model, mendukung penjadwalan fleksibel sumber daya yang tidak terpakai, serta melalui penjadwalan tugas di blockchain dan mekanisme ekonomi yang transparan, mendorong lebih banyak peserta untuk berkontribusi dalam daya komputasi dan model, mengurangi biaya keseluruhan dan meningkatkan aksesibilitas layanan.
Mewakili proyek
Render Network: Fokus pada rendering GPU terdesentralisasi, juga mendukung inferensi dan pelatihan AI, menggunakan model "bayar sesuai penggunaan", membantu pengembang untuk mengakses layanan generasi gambar dan AI dengan biaya rendah.
Gensyn: Membangun jaringan pelatihan pembelajaran mendalam terdesentralisasi, menggunakan mekanisme Proof-of-Compute untuk memverifikasi hasil pelatihan, mendorong pelatihan AI dari sistem terpusat platform ke kolaborasi terbuka.
Akash Network: platform komputasi awan terdesentralisasi berbasis teknologi blockchain, pengembang dapat menyewa sumber daya GPU sesuai kebutuhan untuk menerapkan dan menjalankan aplikasi AI, merupakan "versi terdesentralisasi dari komputasi awan."
0G Labs: Layer-1 AI asli terdesentralisasi, yang secara signifikan mengurangi biaya dan kompleksitas menjalankan model AI di blockchain melalui arsitektur pemisahan penyimpanan dan komputasi yang inovatif.
Kontributor data kurang mendapatkan insentif
Data berkualitas tinggi adalah bahan bakar utama bagi model AI, tetapi dalam model tradisional, sulit bagi kontributor data untuk mendapatkan imbalan. Sumber data yang tidak transparan, tingkat pengulangan yang tinggi, dan kurangnya umpan balik dalam cara penggunaan membuat ekosistem data beroperasi secara tidak efisien dalam jangka panjang.
Web3 menawarkan paradigma solusi baru: melalui tanda tangan kriptografi, pengakuan hak di blockchain, dan mekanisme ekonomi yang dapat digabungkan, menciptakan lingkaran kolaborasi dan insentif yang jelas antara kontributor data, pengembang model, dan pengguna.
Mewakili proyek
OpenLedger: inovasi mengusulkan konsep "Payable AI", menggabungkan kontribusi data, pemanggilan model, dan insentif ekonomi, mendorong pembentukan jaringan ekonomi data kolaboratif berbasis AI.
Bittensor: Menggunakan sistem insentif lengkap yang berfokus pada hadiah TAO, mekanisme konsensus Yuma, insentif akurat subnet, kolaborasi pengetahuan, dan lainnya, mengaitkan kontribusi data dengan hasil operasi model secara langsung, meningkatkan kontribusi nilai keseluruhan.
Grass: Jaringan data AI, mengumpulkan data perilaku penelusuran pengguna melalui plugin, berkontribusi pada pelatihan mesin pencari di blockchain, pengguna mendapatkan imbalan berdasarkan kualitas data, membangun mekanisme berbagi data yang didorong oleh komunitas.
Model menjadi kotak hitam, inferensi AI tidak dapat diverifikasi
Proses inferensi dari model AI utama saat ini sangat tertutup, pengguna tidak dapat memverifikasi keakuratan dan kepercayaan hasil, terutama di bidang berisiko tinggi seperti keuangan dan kesehatan. Selain itu, model mungkin terkena serangan seperti manipulasi dan pencemaran, sehingga sulit untuk dilacak atau diaudit.
Untuk itu, proyek Web3 sedang mencoba untuk memperkenalkan bukti nol pengetahuan (ZK), enkripsi homomorfik penuh (FHE), dan lingkungan pelaksanaan tepercaya (TEE), sehingga proses inferensi model memiliki verifikasi dan auditabilitas, meningkatkan keterjelasan dan dasar kepercayaan sistem AI.
Perwakilan proyek
Sentient: Memastikan perilaku panggilan dapat dilacak melalui teknologi pengenalan sidik jari model yang inovatif, meningkatkan transparansi penggunaan model dan kemampuan anti-pemalsuan.
Modulus Labs: Menggunakan teknologi ZK untuk melakukan verifikasi enkripsi pada proses inferensi model, mewujudkan paradigma baru "AI Tepercaya".
Giza: Memanfaatkan kriptografi zero-knowledge untuk mengalihkan perhitungan inferensi pembelajaran mesin ke blockchain, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan dalam penerapan model AI.
Risiko privasi dan keamanan
Proses pelatihan AI sering melibatkan sejumlah besar data sensitif, menghadapi risiko kebocoran privasi, penyalahgunaan atau serangan model, dan kurangnya transparansi dalam pengambilan keputusan. Sementara itu, kepemilikan data dan model tidak jelas, semakin memperburuk risiko keamanan.
Dengan memanfaatkan sifat tidak dapat diubah dari blockchain, teknologi perhitungan kriptografi (seperti ZK, FHE), dan lingkungan eksekusi tepercaya, menjamin keamanan dan kontrol data serta model sistem AI selama seluruh proses pelatihan, penyimpanan, dan pemanggilan.
Mewakili proyek
Phala Network: Menyediakan dukungan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE), membungkus perhitungan kritis dalam perangkat keras yang aman, mencegah kebocoran data dan pencurian model.
ZAMA: Fokus pada teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE), memungkinkan pelatihan dan inferensi model dilakukan dalam keadaan terenkripsi, mewujudkan "dapat menghitung tanpa menggunakan plaintext".
Mind Network: Membangun platform berbagi dan inferensi data AI terdesentralisasi yang mendukung perlindungan privasi, dengan menggunakan teknologi kriptografi mutakhir (seperti enkripsi homomorfik, bukti nol-pengetahuan, dll.) untuk mewujudkan berbagi data yang aman dan komputasi privasi.
Vana: sebuah aplikasi pembuatan identitas AI yang dirancang untuk memungkinkan pengguna mendapatkan kembali kepemilikan dan kendali atas data mereka, serta memastikan privasi dan keamanan data.
Gugatan hak cipta dan kekayaan intelektual model AI
Saat ini, pelatihan model AI banyak menggunakan data internet, tetapi sering kali menggunakan konten yang dilindungi hak cipta tanpa izin, yang menyebabkan seringnya sengketa hukum. Selain itu, kepemilikan hak cipta atas konten yang dihasilkan oleh AI tidak jelas, dan distribusi hak antara pencipta asli, pengembang model, dan pengguna kurang transparan. Kasus penyalinan dan pencurian model secara jahat juga sering terjadi, sehingga perlindungan hak kekayaan intelektual menjadi sulit.
Web3 melalui mekanisme pengakuan hak di blockchain, mencatat waktu pembuatan model, sumber data pelatihan, informasi kontributor, dan sebagainya, serta menggunakan NFT, kontrak pintar, dan alat lainnya untuk menandai kepemilikan hak cipta model atau konten.
Mewakili proyek
Story Protocol: Membangun protokol hak kekayaan intelektual di blockchain, memungkinkan konten AI, kode, model, dan lainnya untuk diakui, digabungkan, dan dilisensikan secara modular, mewujudkan mekanisme "kreativitas sama dengan pengakuan, penggunaan sama dengan pembayaran".
Alethea AI: Menghasilkan model AI generatif (seperti karakter, suara, dll) yang terikat pada identitas on-chain dan NFT, setiap karakter AI memiliki informasi pencipta dan hak cipta yang jelas, mencegah penyalahgunaan dan plagiarisme.
Kekurangan tata kelola AI terdesentralisasi
Pengembangan dan evolusi model AI saat ini sangat bergantung pada perusahaan teknologi besar atau tim tertutup, dengan ritme pembaruan model yang tidak transparan, dan nilai yang sulit untuk dikoreksi, yang dapat menyebabkan bias algoritma, penyalahgunaan, dan tren "feodalisasi teknologi". Komunitas dan pengguna biasanya tidak dapat mengintervensi jalur pembaruan model, penyesuaian parameter, atau batas perilaku, sehingga kurangnya mekanisme untuk mengawasi dan memperbaiki sistem AI secara efektif.
Keuntungan Web3 terletak pada tata kelola yang dapat diprogram dan mekanisme kolaborasi terbuka. Dengan memanfaatkan tata kelola di blockchain, mekanisme DAO, dan struktur insentif, desain model AI, tujuan pelatihan, pembaruan parameter, dan aspek kunci lainnya dapat secara bertahap melibatkan konsensus komunitas, meningkatkan demokrasi, transparansi, dan keragaman dalam pengembangan model.
Mewakili proyek
Fetch.ai: Memperkenalkan Autonomous Economic Agents (AEA) dan mekanisme pemerintahan terbuka, sehingga perilaku agen AI dapat dibatasi oleh aturan komunitas dan mengoordinasikan kerjasama antar agen melalui insentif ekonomi.
SingularityNET: Mengemas layanan AI menjadi modul on-chain yang dapat dikombinasikan, pengguna dapat memilih atau mengganti model di pasar terbuka, dan mekanisme tata kelola platform mendukung evaluasi konsensus dan proposal perbaikan terhadap kualitas model dan layanan.
Masalah kolaborasi AI lintas rantai
Dalam lingkungan multi-rantai, agen AI dan model mungkin tersebar di berbagai blockchain, membuatnya sulit untuk menyatukan status, konteks, atau logika pemanggilan, yang menyebabkan pengalaman pengguna terfragmentasi, pengembangan yang kompleks, dan data yang sulit disinkronkan.
Beberapa proyek sedang menjelajahi "Protokol AI Multi-Rantai", mencoba mendorong kontinuitas dan konsistensi operasi AI agent lintas rantai melalui berbagi konteks, komunikasi lintas rantai, dan mekanisme sinkronisasi status.
Mewakili proyek
OpenPond: Menggunakan protokol lintas rantai MCP untuk menghubungkan model AI dan agen di berbagai rantai, mewujudkan sinkronisasi status pemanggilan dan berbagi konteks, menyederhanakan skenario kolaborasi multi-rantai.
Lava Network: menyediakan layanan RPC lintas rantai dan jembatan data, membuka saluran komunikasi dasar untuk sistem AI multi-rantai, mendukung sinkronisasi data agen dan pelaksanaan tugas yang terintegrasi.
Virtuals Protocol: Melalui ACP (Agent Commerce Protocol) yang merupakan protokol kolaborasi cerdas, mendukung proses permintaan, negosiasi, eksekusi, dan penyelesaian antar agen. Teknologi "Parallel Hypersynchronicity" memungkinkan agen AI untuk beroperasi secara paralel di berbagai platform, menyinkronkan perilaku dan ingatan secara real-time.
Kesimpulan
Kebangkitan AI Crypto bukanlah omong kosong, melainkan sebuah rekonstruksi sistem dari bawah ke atas: ia memecahkan belenggu sentralisasi di era model besar, secara bertahap membangun paradigma AI baru yang dapat diikuti oleh semua orang, transparan dan dapat dipercaya, serta didorong oleh kolaborasi, di berbagai dimensi seperti daya komputasi, data, insentif, keamanan, dan tata kelola.
Saat ini, bidang ini telah beralih dari tahap konsep ke fase implementasi produk yang substansial. Saya percaya bahwa proyek AI Crypto yang benar-benar dapat menciptakan nilai nyata dan menyelesaikan masalah inti, pasti akan memiliki kesempatan untuk memimpin gelombang perkembangan era AI berikutnya, mendorong teknologi kecerdasan buatan menuju arah yang lebih terbuka, adil, dan dapat dipercaya.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Apakah ini hanya isu yang dibuat-buat? Di mana nilai dari jalur AI + Web3?
Ditulis oleh: TinTinLand
Masuk ke tahun 2025, narasi "AI + Web3" masih tetap hangat. Menurut laporan terbaru Grayscale yang dirilis pada Mei 2025, total nilai pasar untuk jalur AI Crypto telah mencapai 21 miliar dolar AS, mengalami hampir lima kali peningkatan dibandingkan 4,5 miliar dolar AS pada kuartal pertama 2023.
Di balik gelombang ini, apakah ada penggabungan teknologi yang sebenarnya, ataukah ini hanya sekali lagi pembungkusan konsep?
Dari sudut pandang makro, ekosistem AI tradisional telah menunjukkan semakin banyak masalah struktural: ambang pelatihan model yang tinggi, privasi data yang tidak terjamin, monopoli daya komputasi yang tinggi, proses inferensi yang tidak transparan, mekanisme insentif yang tidak seimbang... Dan masalah-masalah ini sangat sesuai dengan keunggulan asli Web3: desentralisasi, mekanisme pasar terbuka, dapat diverifikasi di blockchain, kedaulatan data pengguna, dll.
Gabungan AI + Web3 bukan sekadar penumpukan dua kata populer, melainkan merupakan suatu pelengkap teknologi yang bersifat struktural. Mari kita mulai dari beberapa masalah inti yang dihadapi AI saat ini, dan mendalami proyek Web3 yang secara nyata menyelesaikan masalah, membawa Anda untuk melihat nilai dan arah dari jalur AI Crypto.
Tingkat akses layanan AI terlalu tinggi, biayanya mahal
Layanan AI saat ini biasanya memiliki biaya yang tinggi, sumber daya pelatihan sulit didapat, sehingga menjadi hambatan yang sangat tinggi bagi usaha kecil dan menengah serta pengembang individu; selain itu, layanan ini sering kali kompleks secara teknis dan memerlukan latar belakang profesional untuk bisa digunakan. Pasar layanan AI sangat terpusat, pengguna kekurangan pilihan yang beragam, biaya pemanggilan tidak transparan, anggaran sulit diprediksi, dan bahkan menghadapi masalah monopoli daya komputasi.
Solusi Web3 adalah memecah batasan platform melalui pendekatan desentralisasi, membangun pasar GPU terbuka dan jaringan layanan model, mendukung penjadwalan fleksibel sumber daya yang tidak terpakai, serta melalui penjadwalan tugas di blockchain dan mekanisme ekonomi yang transparan, mendorong lebih banyak peserta untuk berkontribusi dalam daya komputasi dan model, mengurangi biaya keseluruhan dan meningkatkan aksesibilitas layanan.
Mewakili proyek
Render Network: Fokus pada rendering GPU terdesentralisasi, juga mendukung inferensi dan pelatihan AI, menggunakan model "bayar sesuai penggunaan", membantu pengembang untuk mengakses layanan generasi gambar dan AI dengan biaya rendah.
Gensyn: Membangun jaringan pelatihan pembelajaran mendalam terdesentralisasi, menggunakan mekanisme Proof-of-Compute untuk memverifikasi hasil pelatihan, mendorong pelatihan AI dari sistem terpusat platform ke kolaborasi terbuka.
Akash Network: platform komputasi awan terdesentralisasi berbasis teknologi blockchain, pengembang dapat menyewa sumber daya GPU sesuai kebutuhan untuk menerapkan dan menjalankan aplikasi AI, merupakan "versi terdesentralisasi dari komputasi awan."
0G Labs: Layer-1 AI asli terdesentralisasi, yang secara signifikan mengurangi biaya dan kompleksitas menjalankan model AI di blockchain melalui arsitektur pemisahan penyimpanan dan komputasi yang inovatif.
Kontributor data kurang mendapatkan insentif
Data berkualitas tinggi adalah bahan bakar utama bagi model AI, tetapi dalam model tradisional, sulit bagi kontributor data untuk mendapatkan imbalan. Sumber data yang tidak transparan, tingkat pengulangan yang tinggi, dan kurangnya umpan balik dalam cara penggunaan membuat ekosistem data beroperasi secara tidak efisien dalam jangka panjang.
Web3 menawarkan paradigma solusi baru: melalui tanda tangan kriptografi, pengakuan hak di blockchain, dan mekanisme ekonomi yang dapat digabungkan, menciptakan lingkaran kolaborasi dan insentif yang jelas antara kontributor data, pengembang model, dan pengguna.
Mewakili proyek
OpenLedger: inovasi mengusulkan konsep "Payable AI", menggabungkan kontribusi data, pemanggilan model, dan insentif ekonomi, mendorong pembentukan jaringan ekonomi data kolaboratif berbasis AI.
Bittensor: Menggunakan sistem insentif lengkap yang berfokus pada hadiah TAO, mekanisme konsensus Yuma, insentif akurat subnet, kolaborasi pengetahuan, dan lainnya, mengaitkan kontribusi data dengan hasil operasi model secara langsung, meningkatkan kontribusi nilai keseluruhan.
Grass: Jaringan data AI, mengumpulkan data perilaku penelusuran pengguna melalui plugin, berkontribusi pada pelatihan mesin pencari di blockchain, pengguna mendapatkan imbalan berdasarkan kualitas data, membangun mekanisme berbagi data yang didorong oleh komunitas.
Model menjadi kotak hitam, inferensi AI tidak dapat diverifikasi
Proses inferensi dari model AI utama saat ini sangat tertutup, pengguna tidak dapat memverifikasi keakuratan dan kepercayaan hasil, terutama di bidang berisiko tinggi seperti keuangan dan kesehatan. Selain itu, model mungkin terkena serangan seperti manipulasi dan pencemaran, sehingga sulit untuk dilacak atau diaudit.
Untuk itu, proyek Web3 sedang mencoba untuk memperkenalkan bukti nol pengetahuan (ZK), enkripsi homomorfik penuh (FHE), dan lingkungan pelaksanaan tepercaya (TEE), sehingga proses inferensi model memiliki verifikasi dan auditabilitas, meningkatkan keterjelasan dan dasar kepercayaan sistem AI.
Perwakilan proyek
Sentient: Memastikan perilaku panggilan dapat dilacak melalui teknologi pengenalan sidik jari model yang inovatif, meningkatkan transparansi penggunaan model dan kemampuan anti-pemalsuan.
Modulus Labs: Menggunakan teknologi ZK untuk melakukan verifikasi enkripsi pada proses inferensi model, mewujudkan paradigma baru "AI Tepercaya".
Giza: Memanfaatkan kriptografi zero-knowledge untuk mengalihkan perhitungan inferensi pembelajaran mesin ke blockchain, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan dalam penerapan model AI.
Risiko privasi dan keamanan
Proses pelatihan AI sering melibatkan sejumlah besar data sensitif, menghadapi risiko kebocoran privasi, penyalahgunaan atau serangan model, dan kurangnya transparansi dalam pengambilan keputusan. Sementara itu, kepemilikan data dan model tidak jelas, semakin memperburuk risiko keamanan.
Dengan memanfaatkan sifat tidak dapat diubah dari blockchain, teknologi perhitungan kriptografi (seperti ZK, FHE), dan lingkungan eksekusi tepercaya, menjamin keamanan dan kontrol data serta model sistem AI selama seluruh proses pelatihan, penyimpanan, dan pemanggilan.
Mewakili proyek
Phala Network: Menyediakan dukungan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE), membungkus perhitungan kritis dalam perangkat keras yang aman, mencegah kebocoran data dan pencurian model.
ZAMA: Fokus pada teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE), memungkinkan pelatihan dan inferensi model dilakukan dalam keadaan terenkripsi, mewujudkan "dapat menghitung tanpa menggunakan plaintext".
Mind Network: Membangun platform berbagi dan inferensi data AI terdesentralisasi yang mendukung perlindungan privasi, dengan menggunakan teknologi kriptografi mutakhir (seperti enkripsi homomorfik, bukti nol-pengetahuan, dll.) untuk mewujudkan berbagi data yang aman dan komputasi privasi.
Vana: sebuah aplikasi pembuatan identitas AI yang dirancang untuk memungkinkan pengguna mendapatkan kembali kepemilikan dan kendali atas data mereka, serta memastikan privasi dan keamanan data.
Gugatan hak cipta dan kekayaan intelektual model AI
Saat ini, pelatihan model AI banyak menggunakan data internet, tetapi sering kali menggunakan konten yang dilindungi hak cipta tanpa izin, yang menyebabkan seringnya sengketa hukum. Selain itu, kepemilikan hak cipta atas konten yang dihasilkan oleh AI tidak jelas, dan distribusi hak antara pencipta asli, pengembang model, dan pengguna kurang transparan. Kasus penyalinan dan pencurian model secara jahat juga sering terjadi, sehingga perlindungan hak kekayaan intelektual menjadi sulit.
Web3 melalui mekanisme pengakuan hak di blockchain, mencatat waktu pembuatan model, sumber data pelatihan, informasi kontributor, dan sebagainya, serta menggunakan NFT, kontrak pintar, dan alat lainnya untuk menandai kepemilikan hak cipta model atau konten.
Mewakili proyek
Story Protocol: Membangun protokol hak kekayaan intelektual di blockchain, memungkinkan konten AI, kode, model, dan lainnya untuk diakui, digabungkan, dan dilisensikan secara modular, mewujudkan mekanisme "kreativitas sama dengan pengakuan, penggunaan sama dengan pembayaran".
Alethea AI: Menghasilkan model AI generatif (seperti karakter, suara, dll) yang terikat pada identitas on-chain dan NFT, setiap karakter AI memiliki informasi pencipta dan hak cipta yang jelas, mencegah penyalahgunaan dan plagiarisme.
Kekurangan tata kelola AI terdesentralisasi
Pengembangan dan evolusi model AI saat ini sangat bergantung pada perusahaan teknologi besar atau tim tertutup, dengan ritme pembaruan model yang tidak transparan, dan nilai yang sulit untuk dikoreksi, yang dapat menyebabkan bias algoritma, penyalahgunaan, dan tren "feodalisasi teknologi". Komunitas dan pengguna biasanya tidak dapat mengintervensi jalur pembaruan model, penyesuaian parameter, atau batas perilaku, sehingga kurangnya mekanisme untuk mengawasi dan memperbaiki sistem AI secara efektif.
Keuntungan Web3 terletak pada tata kelola yang dapat diprogram dan mekanisme kolaborasi terbuka. Dengan memanfaatkan tata kelola di blockchain, mekanisme DAO, dan struktur insentif, desain model AI, tujuan pelatihan, pembaruan parameter, dan aspek kunci lainnya dapat secara bertahap melibatkan konsensus komunitas, meningkatkan demokrasi, transparansi, dan keragaman dalam pengembangan model.
Mewakili proyek
Fetch.ai: Memperkenalkan Autonomous Economic Agents (AEA) dan mekanisme pemerintahan terbuka, sehingga perilaku agen AI dapat dibatasi oleh aturan komunitas dan mengoordinasikan kerjasama antar agen melalui insentif ekonomi.
SingularityNET: Mengemas layanan AI menjadi modul on-chain yang dapat dikombinasikan, pengguna dapat memilih atau mengganti model di pasar terbuka, dan mekanisme tata kelola platform mendukung evaluasi konsensus dan proposal perbaikan terhadap kualitas model dan layanan.
Masalah kolaborasi AI lintas rantai
Dalam lingkungan multi-rantai, agen AI dan model mungkin tersebar di berbagai blockchain, membuatnya sulit untuk menyatukan status, konteks, atau logika pemanggilan, yang menyebabkan pengalaman pengguna terfragmentasi, pengembangan yang kompleks, dan data yang sulit disinkronkan.
Beberapa proyek sedang menjelajahi "Protokol AI Multi-Rantai", mencoba mendorong kontinuitas dan konsistensi operasi AI agent lintas rantai melalui berbagi konteks, komunikasi lintas rantai, dan mekanisme sinkronisasi status.
Mewakili proyek
OpenPond: Menggunakan protokol lintas rantai MCP untuk menghubungkan model AI dan agen di berbagai rantai, mewujudkan sinkronisasi status pemanggilan dan berbagi konteks, menyederhanakan skenario kolaborasi multi-rantai.
Lava Network: menyediakan layanan RPC lintas rantai dan jembatan data, membuka saluran komunikasi dasar untuk sistem AI multi-rantai, mendukung sinkronisasi data agen dan pelaksanaan tugas yang terintegrasi.
Virtuals Protocol: Melalui ACP (Agent Commerce Protocol) yang merupakan protokol kolaborasi cerdas, mendukung proses permintaan, negosiasi, eksekusi, dan penyelesaian antar agen. Teknologi "Parallel Hypersynchronicity" memungkinkan agen AI untuk beroperasi secara paralel di berbagai platform, menyinkronkan perilaku dan ingatan secara real-time.
Kesimpulan
Kebangkitan AI Crypto bukanlah omong kosong, melainkan sebuah rekonstruksi sistem dari bawah ke atas: ia memecahkan belenggu sentralisasi di era model besar, secara bertahap membangun paradigma AI baru yang dapat diikuti oleh semua orang, transparan dan dapat dipercaya, serta didorong oleh kolaborasi, di berbagai dimensi seperti daya komputasi, data, insentif, keamanan, dan tata kelola.
Saat ini, bidang ini telah beralih dari tahap konsep ke fase implementasi produk yang substansial. Saya percaya bahwa proyek AI Crypto yang benar-benar dapat menciptakan nilai nyata dan menyelesaikan masalah inti, pasti akan memiliki kesempatan untuk memimpin gelombang perkembangan era AI berikutnya, mendorong teknologi kecerdasan buatan menuju arah yang lebih terbuka, adil, dan dapat dipercaya.