AI dan Web3 Bersatu: Pengalaman Konferensi Konsensus Hong Kong 2025
AI dan Web3 sebagai dua bidang teknologi yang paling menarik perhatian saat ini, terus mendorong masyarakat manusia menuju puncak teknologi baru. Dengan pengalaman AI revolusioner yang dibawa oleh ChatGPT, AI di blockchain juga secara bertahap beralih dari konsep ke praktik, menjadi salah satu jalur baru yang paling menjanjikan di bidang Web3.
Di konferensi Konsensus Hong Kong 2025 yang baru saja berakhir, penggabungan AI dan Web3 menjadi topik hangat, dengan diskusi terkait berlangsung sepanjang acara. Mari kita tinjau kembali pandangan menarik dan proyek-proyek terdepan tentang AI x Web3 yang dibahas di konferensi ini.
I. Infrastruktur AI
1. Platform dan Kerangka AI Agent
Selama setengah tahun terakhir, pembangunan infrastruktur platform peluncuran dan kerangka kerja AI Agent sangat ramai. Proyek-proyek ini menyediakan platform bagi pengembang dan pengguna biasa untuk menggunakan AI Agent dengan mudah, yang 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, menciptakan ekosistem pengembangan AI terdistribusi.
DeAgentAI: platform inovasi yang fokus pada Agen AI terdesentralisasi, berkomitmen untuk mendorong perkembangan teknologi multi-agen. Pengguna dapat membuat, mengelola, dan mengoordinasikan jaringan Agen AI, diterapkan dalam otomatisasi bisnis, analisis data, dan skenario lainnya.
Autonomys Network: tumpukan infrastruktur terdesentralisasi, mewujudkan kolaborasi manusia-mesin yang aman dan mandiri. Pengguna dapat membuat agen AI khusus, untuk menjalankan layanan pemesanan, manajemen dana, dan tugas lainnya.
Gaia Network: platform infrastruktur AI terdesentralisasi, mendukung pengembangan dan operasi terdistribusi AI Agent dan aplikasi, mengintegrasikan penyimpanan terdistribusi, komputasi, dan verifikasi data melalui blockchain.
Questflow: Jaringan Agen AI Multi-decentralized, setelah pengguna mendeskripsikan kebutuhan, jaringan agen AI dapat menyelesaikan tugas secara mandiri, memanfaatkan keunggulan kecerdasan kolektif.
2. Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi
AI terdesentralisasi adalah tujuan akhir dari AI di atas blockchain. Saat ini, beberapa proyek sedang berupaya dalam hal daya komputasi, data, dan model, berharap dapat memecahkan monopoli perusahaan besar terhadap LLM melalui cara terdesentralisasi, membantu masyarakat untuk mendapatkan kepemilikan atas data dan model.
Vana: platform kedaulatan data pengguna terdesentralisasi, menjadikan data pribadi sebagai aset keuangan melalui Data Liquidity Pools.
Hyperbolic: Platform AI cloud akses terbuka, mengintegrasikan sumber daya komputasi global, menyediakan sumber daya GPU dan layanan AI yang terjangkau.
OpenLedger: fokus pada jaringan generasi berikutnya yang berbasis AI dan blockchain, mendukung pengembang untuk mendapatkan data berkualitas tinggi, menyesuaikan model bahasa khusus, dan menerapkannya sebagai layanan berbayar.
IO.NET: Platform komputasi terdesentralisasi, menyediakan layanan akses berdasarkan permintaan ke kluster GPU dan CPU, tanpa perlu pengguna membeli perangkat keras mahal.
Aethir: platform infrastruktur komputasi awan terdistribusi, termasuk Aethir Earth yang khusus untuk komputasi AI dan Aethir Atmosphere yang dioptimalkan untuk permainan.
MinionLab: Jaringan agen cerdas AI otonom terdesentralisasi, digunakan untuk挖掘 data internet secara real-time, pemilik perangkat dapat memperoleh hadiah token.
GAIB: Solusi lapisan ekonomi di bidang AI dan komputasi berkinerja tinggi, menganggap GPU sebagai aset dan kapasitas komputasi sebagai mata uang.
Kite AI: Platform blockchain terdesentralisasi Layer 1 yang dirancang khusus untuk ekonomi AI, yang mencapai akses dan hadiah yang adil melalui mekanisme Proof of AI.
Automata: menyediakan lapisan privasi dan fungsi komputasi tanpa jejak untuk aplikasi terdesentralisasi.
Public AI: Platform data AI yang terbuka dan transparan, mendukung pengumpulan dan penandaan data multimodal, menggunakan mekanisme konsensus Proof of AI.
3. AI yang Dapat Diverifikasi
Salah satu tantangan penting dalam pengembangan AI adalah ketidaktransparanan proses pelatihan dan ketidakpastian akurasi hasil. Beberapa proyek sedang mencoba untuk mencapai verifikasi proses pelatihan AI melalui teknologi seperti ZKP, TEE, dan lain-lain, untuk memastikan keandalan hasil keluaran.
Phala Network: platform cloud terdesentralisasi, menyediakan layanan komputasi privasi dan inferensi AI yang dapat dipercaya untuk aplikasi di atas blockchain.
Brevis: Mesin komputasi terdesentralisasi, menyediakan AI dan komputasi blockchain yang dapat diverifikasi di luar rantai, 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 memverifikasi sumber data dan proses pengambilan keputusan AI.
Dua, Kasus AI: Potensi dan Harapan
Saat ini, proyek penggunaan AI yang menonjol masih relatif sedikit, tetapi beberapa proyek baru muncul memberikan lebih banyak kemungkinan untuk aplikasi AI Agent:
Narra: Platform Gamefi AI Agent di Berachain, menghasilkan konten naratif dinamis secara real-time, mendukung pembuatan dan interaksi AI-NFT.
AI Travel: Asisten perjalanan yang didorong oleh AI, dapat secara otomatis menyesuaikan rencana perjalanan, memesan hotel, dan layanan perbandingan harga.
HeyTracyAI: Agen AI di bidang basket yang melibatkan juara NBA Tristan Thompson, menyediakan analisis waktu nyata dan wawasan prediktif.
AskJimmy: Platform AI Agent yang fokus pada bidang keuangan dan trading, bertujuan untuk menciptakan hedge fund multi-strategi terdesentralisasi yang dijalankan secara mandiri oleh AI Agent.
Tiga, Proyek Tradisional Beralih ke AI
Banyak proyek Web3 tradisional juga mulai merangkul AI, mengumumkan rencana peralihan AI mereka masing-masing:
Sui, Near, Flow, dan Aptos, antara lain, secara aktif berpartisipasi dalam konferensi terkait AI, menyatakan akan sepenuhnya mendukung perkembangan AI dari aspek arsitektur dasar, inovasi akun, dan lain-lain.
Eigenlayer sedang berusaha membangun lapisan kepercayaan terdesentralisasi dan layanan cloud yang dapat diverifikasi, untuk menyediakan bukti on-chain untuk perhitungan off-chain seperti pelatihan, inferensi, dan prediksi AI.
Empat, Tantangan dan Masa Depan
Meskipun prospeknya cerah, pengembangan AI di blockchain masih menghadapi berbagai tantangan, termasuk kurangnya keandalan model, ambiguitas niat kata kunci, keterbatasan penyimpanan dan perangkat keras, serta masalah keamanan privasi. Tantangan ini merupakan masalah teknis sekaligus melahirkan peluang inovasi besar. Dalam jangka panjang, industri sangat optimis tentang perkembangan AI di blockchain, berharap melalui perbaikan infrastruktur, inovasi kasus penggunaan, dan kolaborasi komunitas, dapat bersama-sama mendorong integrasi dan kemakmuran AI dengan Web3.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ApyWhisperer
· 08-12 05:35
Gelombang ini dapat diandalkan, sangat kering, gunakan leverage penuh.
Lihat AsliBalas0
ForkTrooper
· 08-12 05:32
Dan bilang omong kosong, kapan bisa direalisasikan?
Lihat AsliBalas0
ProofOfNothing
· 08-12 05:17
Lihat lagi jebakan lama, sudah tahun 2025 masih mengerjakan AI.
Lihat AsliBalas0
YieldWhisperer
· 08-12 05:15
sama hopium yang kita dengar di 2023... tampilkan saya angka tvl yang sebenarnya
Lihat AsliBalas0
IntrovertMetaverse
· 08-12 05:14
Ada yang bilang, sudah saatnya web3 mengembangkan AI.
AI x Web3 mengintegrasikan masa depan: Tinjauan sorotan Kongres Konsensus Hong Kong 2025
AI dan Web3 Bersatu: Pengalaman Konferensi Konsensus Hong Kong 2025
AI dan Web3 sebagai dua bidang teknologi yang paling menarik perhatian saat ini, terus mendorong masyarakat manusia menuju puncak teknologi baru. Dengan pengalaman AI revolusioner yang dibawa oleh ChatGPT, AI di blockchain juga secara bertahap beralih dari konsep ke praktik, menjadi salah satu jalur baru yang paling menjanjikan di bidang Web3.
Di konferensi Konsensus Hong Kong 2025 yang baru saja berakhir, penggabungan AI dan Web3 menjadi topik hangat, dengan diskusi terkait berlangsung sepanjang acara. Mari kita tinjau kembali pandangan menarik dan proyek-proyek terdepan tentang AI x Web3 yang dibahas di konferensi ini.
I. Infrastruktur AI
1. Platform dan Kerangka AI Agent
Selama setengah tahun terakhir, pembangunan infrastruktur platform peluncuran dan kerangka kerja AI Agent sangat ramai. Proyek-proyek ini menyediakan platform bagi pengembang dan pengguna biasa untuk menggunakan AI Agent dengan mudah, yang 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, menciptakan ekosistem pengembangan AI terdistribusi.
DeAgentAI: platform inovasi yang fokus pada Agen AI terdesentralisasi, berkomitmen untuk mendorong perkembangan teknologi multi-agen. Pengguna dapat membuat, mengelola, dan mengoordinasikan jaringan Agen AI, diterapkan dalam otomatisasi bisnis, analisis data, dan skenario lainnya.
Autonomys Network: tumpukan infrastruktur terdesentralisasi, mewujudkan kolaborasi manusia-mesin yang aman dan mandiri. Pengguna dapat membuat agen AI khusus, untuk menjalankan layanan pemesanan, manajemen dana, dan tugas lainnya.
Gaia Network: platform infrastruktur AI terdesentralisasi, mendukung pengembangan dan operasi terdistribusi AI Agent dan aplikasi, mengintegrasikan penyimpanan terdistribusi, komputasi, dan verifikasi data melalui blockchain.
Questflow: Jaringan Agen AI Multi-decentralized, setelah pengguna mendeskripsikan kebutuhan, jaringan agen AI dapat menyelesaikan tugas secara mandiri, memanfaatkan keunggulan kecerdasan kolektif.
2. Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi
AI terdesentralisasi adalah tujuan akhir dari AI di atas blockchain. Saat ini, beberapa proyek sedang berupaya dalam hal daya komputasi, data, dan model, berharap dapat memecahkan monopoli perusahaan besar terhadap LLM melalui cara terdesentralisasi, membantu masyarakat untuk mendapatkan kepemilikan atas data dan model.
Vana: platform kedaulatan data pengguna terdesentralisasi, menjadikan data pribadi sebagai aset keuangan melalui Data Liquidity Pools.
Hyperbolic: Platform AI cloud akses terbuka, mengintegrasikan sumber daya komputasi global, menyediakan sumber daya GPU dan layanan AI yang terjangkau.
OpenLedger: fokus pada jaringan generasi berikutnya yang berbasis AI dan blockchain, mendukung pengembang untuk mendapatkan data berkualitas tinggi, menyesuaikan model bahasa khusus, dan menerapkannya sebagai layanan berbayar.
IO.NET: Platform komputasi terdesentralisasi, menyediakan layanan akses berdasarkan permintaan ke kluster GPU dan CPU, tanpa perlu pengguna membeli perangkat keras mahal.
Aethir: platform infrastruktur komputasi awan terdistribusi, termasuk Aethir Earth yang khusus untuk komputasi AI dan Aethir Atmosphere yang dioptimalkan untuk permainan.
MinionLab: Jaringan agen cerdas AI otonom terdesentralisasi, digunakan untuk挖掘 data internet secara real-time, pemilik perangkat dapat memperoleh hadiah token.
GAIB: Solusi lapisan ekonomi di bidang AI dan komputasi berkinerja tinggi, menganggap GPU sebagai aset dan kapasitas komputasi sebagai mata uang.
Kite AI: Platform blockchain terdesentralisasi Layer 1 yang dirancang khusus untuk ekonomi AI, yang mencapai akses dan hadiah yang adil melalui mekanisme Proof of AI.
Automata: menyediakan lapisan privasi dan fungsi komputasi tanpa jejak untuk aplikasi terdesentralisasi.
Public AI: Platform data AI yang terbuka dan transparan, mendukung pengumpulan dan penandaan data multimodal, menggunakan mekanisme konsensus Proof of AI.
3. AI yang Dapat Diverifikasi
Salah satu tantangan penting dalam pengembangan AI adalah ketidaktransparanan proses pelatihan dan ketidakpastian akurasi hasil. Beberapa proyek sedang mencoba untuk mencapai verifikasi proses pelatihan AI melalui teknologi seperti ZKP, TEE, dan lain-lain, untuk memastikan keandalan hasil keluaran.
Phala Network: platform cloud terdesentralisasi, menyediakan layanan komputasi privasi dan inferensi AI yang dapat dipercaya untuk aplikasi di atas blockchain.
Brevis: Mesin komputasi terdesentralisasi, menyediakan AI dan komputasi blockchain yang dapat diverifikasi di luar rantai, 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 memverifikasi sumber data dan proses pengambilan keputusan AI.
Dua, Kasus AI: Potensi dan Harapan
Saat ini, proyek penggunaan AI yang menonjol masih relatif sedikit, tetapi beberapa proyek baru muncul memberikan lebih banyak kemungkinan untuk aplikasi AI Agent:
Narra: Platform Gamefi AI Agent di Berachain, menghasilkan konten naratif dinamis secara real-time, mendukung pembuatan dan interaksi AI-NFT.
AI Travel: Asisten perjalanan yang didorong oleh AI, dapat secara otomatis menyesuaikan rencana perjalanan, memesan hotel, dan layanan perbandingan harga.
HeyTracyAI: Agen AI di bidang basket yang melibatkan juara NBA Tristan Thompson, menyediakan analisis waktu nyata dan wawasan prediktif.
AskJimmy: Platform AI Agent yang fokus pada bidang keuangan dan trading, bertujuan untuk menciptakan hedge fund multi-strategi terdesentralisasi yang dijalankan secara mandiri oleh AI Agent.
Tiga, Proyek Tradisional Beralih ke AI
Banyak proyek Web3 tradisional juga mulai merangkul AI, mengumumkan rencana peralihan AI mereka masing-masing:
Sui, Near, Flow, dan Aptos, antara lain, secara aktif berpartisipasi dalam konferensi terkait AI, menyatakan akan sepenuhnya mendukung perkembangan AI dari aspek arsitektur dasar, inovasi akun, dan lain-lain.
Eigenlayer sedang berusaha membangun lapisan kepercayaan terdesentralisasi dan layanan cloud yang dapat diverifikasi, untuk menyediakan bukti on-chain untuk perhitungan off-chain seperti pelatihan, inferensi, dan prediksi AI.
Empat, Tantangan dan Masa Depan
Meskipun prospeknya cerah, pengembangan AI di blockchain masih menghadapi berbagai tantangan, termasuk kurangnya keandalan model, ambiguitas niat kata kunci, keterbatasan penyimpanan dan perangkat keras, serta masalah keamanan privasi. Tantangan ini merupakan masalah teknis sekaligus melahirkan peluang inovasi besar. Dalam jangka panjang, industri sangat optimis tentang perkembangan AI di blockchain, berharap melalui perbaikan infrastruktur, inovasi kasus penggunaan, dan kolaborasi komunitas, dapat bersama-sama mendorong integrasi dan kemakmuran AI dengan Web3.