Integrasi AI dan Blockchain: Menjelajahi Prospek dan Tantangan Kombinasi Web3 dan Kecerdasan Buatan

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) dan teknologi blockchain telah menjadikan AI+Crypto sebagai fokus investasi. Desentralisasi, transparansi tinggi, dan karakter anti-monopoli dari blockchain mengimbangi kekurangan sistem AI, dan kombinasi keduanya membawa kita peluang baru.

Para ahli industri mengklasifikasikan aplikasi kombinasi AI dan blockchain menjadi empat kategori: sebagai peserta aplikasi, antarmuka, aturan, dan tujuan. Mereka percaya bahwa AI dalam Crypto harus lebih dipertimbangkan dari sudut pandang "aplikasi", termasuk optimasi kekuatan komputasi, algoritma, dan data.

Lembaga penelitian membagi proyek AI+Crypto menjadi lapisan dasar, lapisan eksekusi, dan lapisan aplikasi. Di lapisan dasar, teknologi zkML menggabungkan bukti nol pengetahuan dan Blockchain, memberikan solusi yang aman dan dapat diverifikasi untuk perilaku agen AI. Di lapisan eksekusi, AI menunjukkan potensi dalam pemrosesan data, pengembangan otomatis, keamanan transaksi on-chain, dan sebagainya. Di lapisan aplikasi, robot perdagangan yang didorong AI, alat analisis prediktif, dan manajemen likuiditas AMM memainkan peran penting di bidang DeFi.

Artikel ini akan membahas arah investasi di jalur AI+Crypto, dengan fokus pada inovasi dan perkembangan di tingkat infrastruktur dan aplikasi, serta menganalisis prospek dan tantangan dari kombinasi AI dan Blockchain.

Arah Utama Jalur AI

Para ahli membagi aplikasi kombinasi AI dan Blockchain menjadi 4 kategori besar:

1. AI sebagai peserta dalam aplikasi
2. AI sebagai antarmuka aplikasi
3. Aturan AI sebagai aplikasi
4. AI sebagai tujuan aplikasi

Dari sudut pandang produktivitas vs hubungan produksi, Crypto terutama menyediakan hubungan produksi. Dapat dipertimbangkan dari tiga arah:

1. Optimalkan daya komputasi: Menyediakan sumber daya komputasi yang terdistribusi dan efisien, mengurangi risiko kegagalan titik tunggal, dan meningkatkan efisiensi perhitungan.
2. Optimasi Algoritma: Mendorong sumber terbuka, berbagi, dan inovasi algoritma atau model.
3. Optimalkan data: Wujudkan penyimpanan data yang terdesentralisasi, kontribusi, penggunaan, dan manajemen keamanan.

Lembaga penelitian membagi proyek AI+Web3 ke dalam lapisan dasar, lapisan eksekusi, dan lapisan aplikasi:

• Lapisan dasar: mencakup pelatihan model, data, komputasi terdesentralisasi, dan perangkat keras, dengan fokus pada penggabungan teknologi zk dan teknologi ML.
• Lapisan eksekusi: pemrosesan dan transmisi data, agen AI, zkML, FHE, dll.
• Lapisan aplikasi: AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverse, AIGC, dan Meme, serta RAAS, oracle, co-processor, UBI, dll.

Di mana proyek di lapisan infrastruktur dan aplikasi berkembang dengan cepat, seperti Io.net di lapisan kekuatan komputasi, Flock di lapisan model dasar, ZeroGravity sebagai infrastruktur blockchain, Myshell sebagai agen AI, dan 0xScope di lapisan aplikasi.

Beberapa arah berikut layak dieksplorasi dengan fokus:

Satu, Arah zkML

Teknologi zkML menawarkan solusi yang aman, dapat diverifikasi, dan transparan untuk memantau dan membatasi perilaku agen AI dengan menggabungkan bukti nol pengetahuan dan teknologi Blockchain. Ini membuka metode baru untuk menggunakan model publik saat memverifikasi data pribadi, atau menggunakan data publik saat memverifikasi model pribadi. Inovasi ini membuat kontrak pintar lebih fleksibel, mampu beradaptasi dengan lebih banyak skenario aplikasi yang berbeda.

proyek khas teknologi zkML

1. Modulus Labs: Salah satu proyek paling beragam di bidang ZKML, membangun contoh aplikasi AI di blockchain, seperti RockyBot dan Leela vs. the World.

2. Giza: sebuah protokol yang memungkinkan penerapan model AI di blockchain, menggunakan format ONNX, Giza Transpiler, ONNX Cairo Runtime, dan tumpukan teknologi lainnya.

3. Zkaptcha: Fokus pada masalah robot di Web3, menyediakan layanan captcha untuk kontrak pintar, menggunakan bukti nol pengetahuan untuk membuat kontrak pintar yang tahan terhadap serangan penyihir.

Dua, Arah Pengolahan Data

AI dalam terobosan tingkat eksekusi terutama tercermin dalam aspek-aspek berikut:

a. AI dan analisis data di blockchain: memanfaatkan teknologi AI untuk menggali data blockchain secara mendalam, mendapatkan lebih banyak wawasan.

b. Pengembangan dApp AI dan otomatisasi: Proyek infrastruktur untuk Devops, membantu pengembang menulis kontrak pintar lebih cepat dan secara otomatis memperbaiki kesalahan.

c. AI dan keamanan transaksi di blockchain: menerapkan agen AI di blockchain untuk meningkatkan keamanan dan kredibilitas aplikasi AI.

Studi Kasus Proyek: SeQure adalah platform keamanan yang menggunakan AI untuk pemantauan dan analisis waktu nyata, menjamin stabilitas dan keamanan transaksi di Blockchain.

Tiga, Arah AI+DeFi

Kombinasi AI dan DeFi terutama tercermin dalam beberapa aspek berikut:

1. Robot trading yang didorong AI: mengeksekusi transaksi dengan cepat dan akurat, menganalisis data pasar dan tren harga.

2. Analisis prediksi: Menyediakan prediksi yang dapat diandalkan tentang tren pasar dan potensi pergerakan harga.

3. Manajemen Likuiditas AMM: Mengintegrasikan melalui AI, menyesuaikan rentang likuiditas secara cerdas, mengoptimalkan efisiensi dan imbal hasil AMM.

4. Perlindungan Likuidasi dan Manajemen Posisi Utang: Menggabungkan data on-chain dan off-chain untuk mewujudkan strategi perlindungan likuidasi yang cerdas.

5. Desain produk terstruktur DeFi yang kompleks: bergantung pada model AI keuangan untuk merancang mekanisme kas, meningkatkan kecerdasan dan fleksibilitas produk.

Empat, Arah AI+GameFi

Penerapan AI dalam proyek GameFi terutama terlihat dalam aspek-aspek berikut:

1. Optimasi strategi permainan: Dengan mempelajari kebiasaan pemain, menyesuaikan tingkat kesulitan dan strategi permainan secara real-time.

2. Manajemen Pemanfaatan Aset Permainan: Membantu pemain mengelola dan memperdagangkan aset virtual dalam permainan dengan lebih efektif.

3. Meningkatkan interaksi permainan: Membuat NPC yang lebih cerdas dan responsif, meningkatkan rasa imersi permainan dan kepuasan pemain.

Dimensi Waktu Strategi Investasi

• Jangka pendek: Perhatikan AI di bidang Crypto yang pertama kali diterapkan, seperti aplikasi AI konseptual dan meme.
• Jangka menengah: Perhatikan kombinasi AI Agent dan Intent, serta kombinasi dengan kontrak pintar.
• Jangka panjang: Memperhatikan kombinasi teknologi AI dan zkML, ini pada akhirnya akan mempengaruhi bidang Crypto.