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

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

Para ahli industri percaya bahwa aplikasi gabungan AI dan blockchain terutama dibagi menjadi empat kategori: sebagai peserta aplikasi, antarmuka, aturan, dan tujuan. Peran AI dalam Crypto harus lebih dipertimbangkan dari sudut pandang "aplikasi", termasuk pengoptimalan daya komputasi, algoritma, dan data.

Lembaga penelitian membagi aplikasi AI dalam Crypto menjadi lapisan dasar, lapisan eksekusi, dan lapisan aplikasi. Di setiap lapisan terdapat peluang yang layak untuk dijelajahi. Misalnya, teknologi zkML yang menggabungkan bukti nol pengetahuan dan Blockchain, menyediakan solusi yang aman, dapat diverifikasi, dan transparan untuk perilaku agen AI. Selain itu, AI juga menunjukkan potensi besar dalam pemrosesan data, pengembangan dApp otomatis, dan keamanan transaksi on-chain di tingkat eksekusi. Di lapisan aplikasi, robot perdagangan yang didorong oleh AI, alat analisis prediktif, dan manajemen likuiditas AMM memainkan peran penting di bidang DeFi.

Artikel ini akan membahas secara mendetail arah investasi di jalur AI+Crypto, dengan fokus pada inovasi dan perkembangan di tingkat infrastruktur dan aplikasi, serta menganalisis prospek dan tantangan kombinasi AI dan Blockchain dari sudut pandang strategi investasi jangka menengah dan panjang.

Arah Fokus Utama AI

Blockchain secara jelas kontras dengan kecerdasan buatan dalam hal sentralisasi, transparansi, konsumsi energi, dan monopoli. Para ahli industri membagi aplikasi kombinasi AI dan Blockchain menjadi 4 kategori utama:

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 daya komputasi yang terdistribusi dan efisien, mengurangi risiko kegagalan titik tunggal, dan meningkatkan efisiensi komputasi secara keseluruhan.
2. Algoritma yang Dioptimalkan: Mendorong algoritma atau model untuk bersifat open source, berbagi, dan inovasi.
3. Optimalkan data: Mewujudkan penyimpanan, kontribusi, penggunaan, dan pengelolaan keamanan data yang terdesentralisasi.

Proyek AI+Web3 dapat dieksplorasi dari tiga arah: lapisan dasar, lapisan eksekusi, dan lapisan aplikasi:

• Lapisan dasar: mencakup pelatihan model, data, komputasi terdesentralisasi, dan perangkat keras, dengan fokus pada kombinasi teknologi zk dan teknologi ML.
• Lapisan eksekusi: melibatkan pemrosesan data, transmisi, serta teknologi di tingkat model seperti agen AI, zkML, FHE.
• Lapisan aplikasi: terutama fokus pada AI+DeFi, AI+GameFi, metaverse, AIGC, dan Meme, serta RAAS, orakel, koprosesor, UBI, dan lainnya di tingkat blockchain.

Di antara itu, proyek di tingkat infrastruktur dan aplikasi berkembang dengan cepat, seperti Io.net di tingkat daya komputasi, Flock di tingkat model dasar, infrastruktur blockchain ZeroGravity, agen AI Myshell, dan 0xScope di tingkat aplikasi.

Arah Eksplorasi Utama

Satu, arah zkML

Teknologi zkML menyediakan solusi yang aman, dapat diverifikasi, dan transparan untuk memantau dan membatasi perilaku agen AI dengan menggabungkan bukti nol pengetahuan dan Blockchain. Ini dapat memverifikasi AI dalam melaksanakan tugas tertentu sambil melindungi privasi, menjadikan kontrak pintar lebih fleksibel dan dapat disesuaikan dengan lebih banyak skenario aplikasi.

Proyek khas termasuk:

1. Modulus Labs: Proyek zkML yang beragam, membangun contoh aplikasi AI di blockchain.
2. Giza: Protokol yang memungkinkan penerapan model AI di blockchain, menyediakan jalur alternatif untuk pengembangan AI di blockchain.
3. Zkaptcha: Fokus pada masalah robot di Web3, menyediakan layanan CAPTCHA untuk kontrak pintar.

Dua, Arah Pengolahan Data

Terobosan AI di lapisan eksekusi terutama tercermin dalam aspek-aspek berikut:

1. AI dan analisis data di blockchain: Memanfaatkan teknologi AI untuk menggali data blockchain secara mendalam, mendapatkan lebih banyak wawasan.
2. AI dan pengembangan dApp otomatis: Menggunakan alat pengembangan AI untuk membantu pengembang dengan cepat menulis kontrak pintar dan secara otomatis memperbaiki kesalahan.
3. AI dan keamanan transaksi di Blockchain: Mengimplementasikan agen AI di Blockchain, meningkatkan keamanan dan keandalan aplikasi AI.

Studi Kasus Proyek: SeQure, sebuah platform keamanan yang menggunakan AI untuk pemantauan dan analisis secara real-time.

Tiga, Arah AI+DeFi

Kombinasi AI dan DeFi terutama terlihat dalam beberapa aspek berikut:

1. Robot trading yang didorong AI: mengeksekusi trading dengan cepat dan tepat, menganalisis data pasar.
2. Analisis Prediksi: Menyediakan prediksi yang dapat diandalkan tentang tren pasar dan potensi pergerakan harga.
3. Manajemen Likuiditas AMM: Penyesuaian cerdas rentang likuiditas, mengoptimalkan efisiensi dan 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 treasury, meningkatkan kecerdasan dan fleksibilitas produk.

Empat, Arah AI+GameFi

Penerapan AI dalam proyek GameFi terutama terletak pada:

1. Optimalisasi strategi permainan: dengan mempelajari kebiasaan pemain, sesuaikan tingkat kesulitan dan strategi permainan.
2. Manajemen Pemanfaatan Aset Game: Membantu pemain mengelola dan memperdagangkan aset virtual dalam game secara efektif.
3. Meningkatkan interaksi permainan: Membuat NPC yang responsif secara cerdas, meningkatkan rasa imersif dalam permainan.

Analisis 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: Perhatikan penggabungan teknologi AI dan zkML, yang dapat memiliki dampak mendalam pada bidang Crypto.

AI Agent sebagai salah satu sub-direksi, dianggap sebagai bidang AI yang paling dekat dengan aplikasi skala besar. Dari sudut pandang naratif, AI Agent dapat disamakan dengan wanita seksi dan menggoda, sementara GPU cloud computing ibarat pengusaha paruh baya yang stabil dan matang, dan model AI besar yang menggabungkan lapisan DA mirip dengan ilmuwan dengan rambut acak-acakan.