Pada 7 Mei, Bithumb menambahkan pasangan perdagangan won Korea untuk dua proyek kecerdasan buatan, AIOZ dan NEAR. NEAR, sebagai protokol L1 yang sudah mapan, tidak perlu pengenalan. Jaringan AIOZ, di sisi lain, mungkin kurang dikenal. Dahulu fokus pada penyimpanan dan streaming, Jaringan AIOZ sekarang memanfaatkan keunggulannya yang terakumulasi untuk bergerak menuju AI-as-a-Service secara bertahap dan daya komputasi bersama. Baru-baru ini, dirilislah whitepaper untuk proyek AI terdesentralisasi, W3AI.

Saat lanskap AI menjadi semakin ramai, strategi baru apa yang dapat ditawarkan oleh proyek-proyek yang sudah mapan untuk mengamankan posisi di pasar di mana likuiditas dan perhatian keduanya langka?

Karena kompleksitas whitepaper, TechFlow melakukan analisis mendalam untuk membantu pembaca memahami dengan cepat fitur teknis dan implementasi proyek AIOZ W3AI.

Di Tengah Aave, Kesempatan AIOZ untuk Masuk ke Pasar AI

Meskipun bukan proyek baru, transisi AIOZ ke kecerdasan buatan tampaknya merupakan kemajuan alami. Sebelumnya, Jaringan AIOZ beroperasi sebagai jaringan Layer-1 dengan interoperabilitas antara Ethereum dan Cosmos. Ini memanfaatkan AIOZ DePIN, didorong oleh lebih dari 120.000 node global, untuk menyediakan sumber daya komputasi. Infrastruktur ini mendukung kecepatan pemrosesan kecerdasan buatan, iterasi cepat, skalabilitas, dan keamanan jaringan, menjadi sumber daya penting untuk transisi naratif proyek ini.

Selain itu, perkembangan AI menghadapi tantangan dengan solusi komputasi awan terpusat yang kesulitan menangani kumpulan data besar, menyebabkan keterbatasan skalabilitas dan biaya tinggi. Selain itu, kekhawatiran privasi dan keamanan data muncul ketika kontrol data berada di tangan penyedia terpusat daripada pengguna.

Selain itu, hambatan tinggi untuk mengakses sumber daya kecerdasan buatan kelas atas membatasi partisipasi banyak bisnis kecil dan perorangan, menghambat inovasi. Komputasi tepi menawarkan solusi dengan menyediakan layanan hampir ujung untuk sumber data. Aplikasi dimulai dari tepi, menghasilkan respon layanan jaringan yang lebih cepat. Karena data diproses secara lokal di node, tidak ada kebutuhan untuk transmisi jarak jauh ke server pusat, yang secara alami mengurangi risiko kebocoran data. Dengan node komputasi tepi terdistribusi secara global dari AIOZ DePIN, AIOZ mendapatkan kepercayaan untuk melakukan masuk dalam skala besar ke ranah kecerdasan buatan.

Data node saat ini dioperasikan oleh Jaringan AIOZ.

W3AI: "Arsitektur lapisan ganda" dari DePIN + AI sebagai layanan

Saat AIOZ menjelajahi arena kecerdasan buatan, langkah kunci adalah pengenalan W3AI—arsitektur dual-layer yang mencakup infrastruktur dan aplikasi.

Arsitektur berlapis ganda sangat penting untuk proyek AIOZ W3AI, menawarkan pendekatan inovatif untuk mengatasi isu-isu mendasar dalam komputasi kecerdasan buatan seperti skalabilitas, efisiensi biaya, dan perlindungan privasi pengguna.

Desain arsitektural ini membagi operasi seluruh jaringan menjadi dua lapisan utama: lapisan infrastruktur (Infrastruktur W3AI) dan lapisan aplikasi (Aplikasi W3AI). Setiap lapisan memiliki fungsi dan peran uniknya masing-masing, secara bersama-sama mendukung operasi efisien seluruh jaringan.

Lapisan infrastruktur (Infrastruktur W3AI) berfungsi sebagai dasar jaringan.

1. Node buatan AIOZ DePIN tersebar di seluruh dunia

Dasar dari AIOZ W3AI terletak pada simpul komputasi tepi buatan yang didistribusikan secara luas, yang menyumbangkan sumber daya komputasinya termasuk penyimpanan, CPU, dan GPU secara global untuk membentuk sumber daya terdesentralisasi. Topologi Multigraph memastikan jalur komunikasi yang efisien antara AIOZ DePIN, sehingga meminimalkan biaya komunikasi dan meningkatkan kecepatan pemrosesan. Simpul-simpul ini bekerja sama melalui metode komputasi terdistribusi untuk bersama-sama melatih dan menjalankan model AI. Dengan cara ini, platform AIOZ W3AI secara efektif memanfaatkan sumber daya komputasi terdistribusi untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi untuk aplikasi AI serta meningkatkan perlindungan privasi data. Pendekatan terdesentralisasi ini secara signifikan mengurangi risiko bottleneck server dan meningkatkan privasi pengguna dengan menghilangkan titik kontrol tunggal.

Infrastruktur komputasi terdesentralisasi dari W3AI, didorong oleh jaringan node AIOZ.

Area ungu menunjukkan distribusi node penyimpanan, sementara area biru mewakili distribusi node komputasi.

2. Pengolahan data dan penyimpanan

Melalui AIOZ W3S, data disimpan secara aman di sejumlah node yang tersebar di seluruh dunia, meningkatkan keamanan data sambil meningkatkan waktu respons pemrosesan data.

Sistem file terdistribusi seperti AIOZ IPFS dan teknologi kripto melindungi data yang disimpan pada node, mencegah akses tidak sah dan pelanggaran data.

Lapisan aplikasi yang fleksibel (Aplikasi W3AI)

Platform AI Web 3 menawarkan AI sebagai Layanan (AIaaS).

Secara sederhana, AI as a Service adalah model di mana teknologi AI disediakan kepada pengguna sebagai layanan online, memungkinkan bisnis atau individu menikmati kenyamanan teknologi AI tanpa perlu investasi mahal.

Bayangkan pedagang e-commerce yang ingin memahami riwayat pembelian pengguna dan menganalisis perilaku konsumen untuk memberikan rekomendasi belanja yang dipersonalisasi. AI sebagai Layanan dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data pengguna, menghasilkan strategi penjualan yang sesuai. Ini adalah contoh AI sebagai Layanan yang diterapkan dalam e-commerce.

Dalam hal bentuk produk, W3AI menawarkan alur kerja pelatihan AI yang disederhanakan dan antarmuka pengguna yang intuitif, menyediakan pengguna dengan antarmuka dan API untuk akses mudah ke layanan W3AI, pengembangan, dan implementasi model AI, di antara fungsionalitas lainnya. Desain lapisan ini berfokus pada pengalaman pengguna dan aksesibilitas layanan. Selain itu, platform mengintegrasikan berbagai penawaran AI sebagai Layanan, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf, memungkinkan pengguna untuk memilih layanan dan alat yang berbeda sesuai dengan kebutuhan mereka.

2. Pelatihan Model dan Inferensi

Platform W3AI mendukung pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan terdesentralisasi. Pelatihan W3AI (Infrastruktur AIOZ W3AI) menggunakan teknik seperti Pembelajaran Terfederasi Terdesentralisasi seperti enkripsi homomorfik untuk memungkinkan kolaborasi di antara banyak node komputasi tepi (DePINs) tanpa perlu membagikan data mereka sendiri, meningkatkan kinerja pelatihan model sambil juga menjamin privasi data. Model-model yang terlatih diterapkan pada DePINs tepi AIOZ, mendekatkan KI ke sumber data. Inferensi W3AI didukung oleh teknologi W3S (Infrastruktur AIOZ W3S) memungkinkan pengguna untuk mengunggah kumpulan data mereka sendiri untuk pelatihan model atau menggunakan model-model yang ada di platform untuk analisis dan prediksi data.

3. Pasar W3AI Terdesentralisasi dan Mekanisme Insentif

Lapisan aplikasi juga menyediakan pengguna dengan pasar terdesentralisasi seperti AIOZ AI dApp Store dan AI Model & Dataset Marketplace. Individu dan organisasi dapat secara bebas berkontribusi, menjual kumpulan data dan model kecerdasan buatan, membangun dan menerapkan aplikasi AI inovatif, dan mengubah kontribusi mereka menjadi imbalan token.

Arsitektur dua lapisan AIOZ W3AI

"Perutean bertenaga AI" yang Menavigasi melalui "Arsitektur Dual-layer"

Sementara arsitekturnya terstruktur dengan baik, mengelola sumber daya logis dan data tugas antara operasi arsitektur dual-layer adalah hal yang penting. Oleh karena itu, W3AI memperkenalkan routing yang didukung AI ke dalam arsitektur dual-layer untuk mengoptimalkan setiap tugas secara dinamis, memastikan efisiensi sistem keseluruhan yang lebih tinggi.

Pada lapisan infrastruktur, routing yang didukung AI menilai tuntutan komputasi dan beban kerja saat ini dari node-node, mengalokasikan tugas secara dinamis untuk memastikan setiap node dapat berpartisipasi dalam tugas-tugas yang sesuai berdasarkan kemampuannya dan kondisi jaringan real-time. Ini juga memantau status kesehatan node-node, dengan cepat mengidentifikasi dan menangani kegagalan node potensial atau bottleneck kinerja untuk menghindari kegagalan titik-tunggal yang dapat memengaruhi efisiensi secara keseluruhan.

Pada lapisan aplikasi, routing pintar memungkinkan respons cepat terhadap permintaan pengguna, menyesuaikan aliran data dan strategi pemrosesan secara dinamis dalam waktu nyata. Ini juga dapat mengalokasikan node yang paling sesuai kepada pengguna berdasarkan lokasi geografis dan persyaratan spesifik mereka secara cerdas. Dihadapkan dengan tugas high-concurrency berskala besar, arsitektur routing AI menjadwalkan dan mengoptimalkan tugas secara cerdas untuk mendukung lapisan aplikasi dalam menangani model AI kompleks dan analisis big data.

Whitepaper juga merujuk pada banyak perhitungan rumus kompleks untuk menunjukkan implementasi routing tertentu. Pembaca yang tertarik dapat merujuk kedokumen whitepaperuntuk lebih detail.

Pengambilan keputusan Routing yang didukung AI menentukan jalur transmisi untuk alokasi tugas di antara node-node AIOZ DePIN. Hijau menunjukkan node-node dengan koneksi, sedangkan biru mewakili bagian-bagian yang dilewati karena kepercayaan rendah.

Alur Kerja: Contoh Eksekusi Tugas AI

Dengan infrastruktur yang kaya ini, bagaimana W3AI mengungkapkan alur kerjanya? Dari input data hingga output hasil, alur kerja W3AI mencerminkan mode operasi terdesentralisasi lengkap: output terenkripsi → dekomposisi dan alokasi tugas → eksekusi tugas komputasi dan penyimpanan → pengumpulan komputasi yang selesai dalam kontainer → pengguna mendapatkan hasil output terdekripsi.

Kita dapat menyempurnakan proses di atas menjadi langkah-langkah sederhana:

1. Pertama-tama, sebelum memasuki platform, data yang diunggah pengguna dienkripsi secara homomorfik untuk memastikan keamanan data selama pemrosesan - Input Data dan enkripsi;
2. Data terenkripsi kemudian dibagi menjadi beberapa segmen berdasarkan kebutuhan tugas, dengan setiap tugas ditugaskan ke node yang paling sesuai untuk dieksekusi - Dekomposisi tugas dan alokasi;
3. Node-node terpilih menjalankan tugas komputasi tertentu, seperti pelatihan model AI atau analisis data, sambil juga bertanggung jawab atas penyimpanan data terkait - Eksekusi komputasi dan penyimpanan;
4. Setelah penyelesaian tugas, hasilnya dienkripsi ulang dan disimpan dalam wadah yang telah diubah, menunggu pengambilan oleh pengguna akhir - Pengumpulan dan enkripsi hasil;
5. Hanya pengguna yang sah yang dapat mengakses hasil akhir, dengan hasil yang dienkripsi secara homomorfik sebelum output - Dekripsi hasil dan output.

Arsitektur alur kerja W3AI

Melalui proses ini, W3AI meningkatkan efisiensi pemrosesan sambil menyeimbangkan karakteristik fleksibel, dapat diskalakan, dan keamanan serta privasi data. Ini mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya sistem, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan biaya operasional.

Ekonomi Token yang Mengelilingi Seluruh Ekosistem

$AIOZ adalah elemen penting dalam seluruh ekosistem AIOZ W3AI. Dengan munculnya AI sebagai Layanan dan daya komputasi bersama, tokennya telah mendapatkan lebih banyak kasus penggunaan dan nilai tangkapan.

Perdagangan Data dan Insentif Kontribusi

$AIOZ digunakan untuk memberi imbalan kepada pengguna yang menyediakan daya komputasi dan sumber daya penyimpanan, memastikan operasi jaringan yang stabil. Di pasar perdagangan platform, pengguna dapat menggunakan $AIOZ untuk membeli berbagai penawaran AI-as-a-service atau melakukan perdagangan model AI dan dataset. Selain itu, pemegang token dapat berpartisipasi dalam tata kelola jaringan dengan memberikan suara untuk memutuskan langkah-langkah berikutnya dalam ekosistem.

Operasi Ekosistem yang Berkelanjutan

Sebagian dari biaya transaksi yang dibayarkan dalam $AIZO dialokasikan untuk operasi jaringan AIOZ dan manajemen keuangan, memastikan pemeliharaan dan pengembangan platform yang berkelanjutan. Sebagian lainnya langsung dibakar, membantu mengatur pasokan token dan mengurangi inflasi. Siklus peredaran token yang dirancang dengan cermat ini mendorong inovasi dan memberikan insentif bagi partisipasi, serta mendorong pengembangan berkelanjutan dari ekosistem AIOZ W3AI.

Aliran Token Dalam Ekosistem W3AI

Kesimpulan

Sebagai proyek terdesentralisasi yang merevolusi kecerdasan buatan, AIOZ W3AI memiliki keunggulan bawaan dalam sumber daya teknis dan mekanisme operasional. W3AI telah menunjukkan potensi yang signifikan dalam teknologi dan konsep, menjanjikan pengguna layanan komputasi yang lebih aman, fleksibel, dan efisien serta pengalaman ekologis yang menarik. Namun, penting untuk diakui bahwa W3AI juga menghadapi tantangan seperti pengakuan dan kepercayaan yang belum lengkap di pasar terhadap solusi kecerdasan buatan terpusat, dan potensi biaya operasional tinggi di bawah mode operasi standar tinggi sistem.

Whitepaper saat ini lebih mirip dengan blue print yang disusun dalam tahap awal proyek, menetapkan dasar untuk masa depan namun belum sepenuhnya diimplementasikan dan dieksekusi. Kegunaannya dan segala isu keamanan atau teknis potensial belum diuji oleh pasar.

Namun, beradaptasi dengan narasi dan secara aktif berevolusi tetap menjadi pendekatan yang bijaksana bagi proyek Web3 di tengah relevansi tinggi lanskap bisnis, di mana baik proyek-proyek baru maupun yang sudah mapan terlibat dalam saga AI. Waktu akan secara alami mengungkap apakah pengguna kripto di panggung dapat membenarkan nilainya.

Pernyataan:

1. Artikel ini yang awalnya berjudul “AIOZ W3AI Dijelaskan: Daya Komputasi Terbagi dan AI sebagai Layanan 'Arsitektur Dua Lapisan',” Gameplay Baru Apa yang Akan Dibawa Transisi Naratif?” direproduksi dari [ techflow]. Semua hak cipta milik penulis asli [深潮 TechFlow]. Jika Anda memiliki keberatan terhadap pencetakan ulang, harap hubungi Gate Belajartim, tim akan menanganinya sesegera mungkin.

2. Penafian: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini hanya mewakili pandangan pribadi penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.

3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.