Integrasi AI dan Web3: Eksplorasi dari Infrastruktur hingga Aplikasi Praktis

AI dan Web3 sebagai dua bidang teknologi yang sangat diperhatikan dalam beberapa tahun terakhir, sedang mendorong umat manusia memasuki tahap pertumbuhan teknologi baru. Setelah ChatGPT menghadirkan pengalaman AI yang revolusioner, AI on-chain juga dengan cepat beralih dari penggandaan konsep menjadi infrastruktur yang sebenarnya, menjadi jalur baru yang paling berpotensi untuk terus meledak di mata para praktisi Web3.

Pada konferensi Konsensus Hong Kong 2025 yang baru saja berakhir, penggabungan AI dan Web3 menjadi topik hangat yang mengalir sepanjang berbagai sesi konferensi. Mari kita lihat perkembangan terbaru dalam penggabungan AI dan Web3 saat ini.

I. Infrastruktur AI

1. Platform dan kerangka AI Agent

Dalam setengah tahun terakhir, platform peluncuran AI Agent dan pembangunan infrastruktur dasar AI berbasis kerangka kerja sangat aktif. Proyek-proyek ini menyediakan platform bagi pengembang dan pengguna biasa untuk memiliki dan menggunakan AI Agent dengan hambatan yang rendah, dan merupakan salah satu arah utama proyek AI saat ini.

• 0G Labs: Sistem operasi kecerdasan buatan terdesentralisasi pertama (deAIOS), dengan membangun Layer 1 khusus AI, menghubungkan sumber daya komputasi, data, dan model, untuk membangun ekosistem pengembangan AI terdistribusi.

• DeAgentAI: Platform inovasi yang fokus pada Agen AI terdesentralisasi, berkomitmen untuk memajukan perkembangan teknologi multi-agen (Multi-Agent Systems).

• Autonomys Network: tumpukan infrastruktur terdesentralisasi yang bertujuan untuk mencapai kolaborasi manusia-mesin yang aman dan otonom. Pengguna dapat membuat agen AI khusus untuk menjalankan berbagai tugas otonom.

• Gaia Network: Platform infrastruktur AI terdesentralisasi yang mendukung pengembangan dan operasi terdistribusi agen dan aplikasi AI, mengintegrasikan penyimpanan terdistribusi, komputasi, dan verifikasi data melalui teknologi blockchain.

• Questflow: Jaringan AI Agent multi-desentralisasi yang terdiri dari beberapa AI, pengguna hanya perlu mendeskripsikan kebutuhan, jaringan agen AI dapat menyelesaikan tugas secara mandiri.

2. AI terdesentralisasi

AI terdesentralisasi adalah tujuan akhir dari AI on-chain. Saat ini, banyak proyek yang terus berupaya dalam hal daya komputasi, data, model, dan lainnya untuk tujuan ini, berharap dapat memecahkan monopoli perusahaan besar terhadap LLM melalui cara terdesentralisasi, membantu masyarakat mendapatkan kepemilikan atas data dan model.

• Vana: Berkomitmen untuk membangun platform kedaulatan data pengguna yang terdesentralisasi, menjadikan data pribadi sebagai aset keuangan.

• Hyperbolic: Platform AI cloud akses terbuka, mengintegrasikan sumber daya komputasi global, menyediakan sumber daya GPU dan layanan AI yang terjangkau dan dapat diskalakan untuk pengguna.

• OpenLedger: Fokus pada jaringan generasi berikutnya yang menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan infrastruktur ekonomi terdesentralisasi yang mendukung pengembang dalam mengakses data berkualitas tinggi, menyesuaikan model bahasa khusus, dan menerapkannya sebagai layanan berbayar.

• IO.NET: Platform komputasi terdesentralisasi yang menyediakan layanan akses sesuai permintaan ke kluster GPU dan CPU.

• Aethir: Platform inovatif yang fokus pada penyediaan infrastruktur komputasi awan terdistribusi.

• MinionLab: Jaringan agen AI otonom terdesentralisasi yang digunakan untuk挖掘数据 secara real-time dari internet.

• GAIB: Berkomitmen untuk solusi lapisan ekonomi di bidang AI dan komputasi berkinerja tinggi, bertujuan untuk menciptakan kelas aset dan sistem ekonomi yang baru melalui finansialisasi dan tokenisasi sumber daya GPU.

• Kite AI: Platform blockchain terdesentralisasi Layer 1 yang dirancang untuk ekonomi kecerdasan buatan, membuka akses dan penghargaan yang adil terhadap aset AI melalui mekanisme konsensus inovatif Proof of AI (PoAI).

• Automata: Menyediakan perlindungan privasi dan fungsi komputasi tanpa jejak sebagai lapisan perantara untuk aplikasi terdesentralisasi.

• Public AI: Berkomitmen untuk membangun platform data AI yang terbuka dan transparan, mendukung pengumpulan dan pelabelan data multimodal.

3. AI yang Dapat Diverifikasi

Salah satu tantangan penting dalam pengembangan AI adalah ketidaktransparan proses pelatihan dan ketidakmampuan untuk menjamin akurasi hasil keluaran AI. Saat ini, banyak proyek yang berharap dapat mencapai verifikasi proses pelatihan AI melalui teknologi ZKP, TEE, dan sejenisnya, untuk memastikan keandalan hasil keluaran AI.

• Phala Network: platform cloud terdesentralisasi yang menyediakan layanan komputasi privasi dan inferensi AI yang dapat dipercaya untuk aplikasi on-chain.

• Brevis: Mesin komputasi terdesentralisasi yang menyediakan AI dan komputasi blockchain off-chain yang dapat diverifikasi, menggabungkan bukti nol-pengetahuan untuk meningkatkan privasi dan efisiensi.

• Verisense Network: platform inovasi yang fokus pada verifikasi data terdesentralisasi dan AI yang dapat dipercaya, membantu pengembang memverifikasi sumber data, memastikan keaslian dan integritas data pelatihan.

Dua, Kasus Penggunaan AI: Potensi dan Harapan

Dibandingkan dengan infrastruktur AI yang kaya, proyek contoh penggunaan AI yang menonjol saat ini masih relatif sedikit. Berikut adalah beberapa proyek yang patut diperhatikan:

• Narra: Platform Gamefi AI Agent berbasis blockchain tertentu, menggunakan mesin AI untuk menghasilkan konten naratif dinamis secara real-time, berinteraksi dengan pemain, dan mendorong perkembangan cerita.

• AI Travel: Asisten perjalanan berbasis AI yang dapat membantu pengguna secara otomatis merancang rencana perjalanan melalui percakapan, serta menyediakan layanan pemesanan dan perbandingan harga.

• HeyTracyAI: AI Agent analisis olahraga yang fokus pada bidang basket, dapat memberikan analisis real-time dan wawasan prediktif untuk pertandingan.

• AskJimmy: Platform AI Agent yang fokus pada bidang keuangan dan perdagangan, bertujuan untuk menciptakan dana lindung nilai multi-strategi terdesentralisasi yang dijalankan secara mandiri oleh AI Agent.

Tiga, Transformasi Proyek Tradisional ke AI

Tren yang tidak dapat dihindari, banyak proyek Web3 tradisional juga mulai mengadopsi AI, mengumumkan rencana peralihan AI mereka masing-masing.

Beberapa blockchain publik yang matang aktif berpartisipasi dalam konferensi terkait AI, menyatakan bahwa kemunculan AI Agent membantu menyederhanakan proses interaksi blockchain yang kompleks, sehingga dapat menarik lebih banyak pengguna ke dunia Web3. Blockchain publik ini menyatakan tujuan pengembangan yang dipimpin oleh AI, yang akan secara menyeluruh mendukung perkembangan AI dari aspek infrastruktur dasar, inovasi akun, dan sebagainya, sambil mendorong pengembang untuk berinovasi dan mengembangkan aplikasi AI di blockchain melalui acara hackathon.

Beberapa proyek yang fokus pada bidang tertentu juga mulai menjelajahi bidang AI. Misalnya, proyek tertentu yang sebelumnya fokus pada layanan Restaking menyatakan bahwa mereka sedang berusaha membangun lapisan kepercayaan terdesentralisasi, menyediakan layanan cloud yang dapat diverifikasi, memberikan bukti on-chain untuk pelatihan dan inferensi AI, perhitungan off-chain seperti prediksi, dan mendukung pengembangan AI Agent yang dapat diverifikasi.

Empat, Tantangan dan Masa Depan

Meskipun prospek integrasi AI dan Web3 terlihat cerah, perkembangan saat ini masih menghadapi banyak tantangan, termasuk kurangnya keandalan model, ambiguitas niat dalam kata kunci, keterbatasan penyimpanan dan perangkat keras, serta masalah privasi dan keamanan. Tantangan ini tidak hanya membawa masalah teknis, tetapi juga melahirkan peluang inovasi yang besar.

Dalam jangka panjang, industri memiliki harapan besar terhadap perkembangan AI di blockchain, berharap untuk mendorong integrasi dan kemakmuran AI dengan Web3 melalui perbaikan infrastruktur, inovasi kasus penggunaan, dan kolaborasi komunitas. Dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut dan munculnya lebih banyak aplikasi nyata, penggabungan AI dan Web3 akan membawa lebih banyak kemungkinan menarik ke dunia digital.