Kemajuan pesat AI telah menciptakan konsentrasi kekuatan komputasi, data, dan kemampuan algoritmik yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam beberapa perusahaan teknologi besar. Seiring sistem AI menjadi semakin penting bagi masyarakat kita, pertanyaan tentang aksesibilitas, transparansi, dan kontrol telah menjadi pusat perhatian dalam diskusi teknis dan kebijakan. Dalam konteks ini, persimpangan antara Blockchain dan AI menawarkan alternatif menarik - yang berpotensi mengubah cara sistem AI dikembangkan, diterapkan, diperbesar, dan diatur.

Daripada menganjurkan untuk gangguan lengkap dari infrastruktur AI yang ada, kami menjelajahi kasus penggunaan tertentu di mana pendekatan terdesentralisasi mungkin menawarkan keunggulan unik sambil mengakui skenario di mana sistem terpusat tradisional tetap lebih praktis.

Beberapa pertanyaan kunci memandu analisis kami:

• Bagaimana sifat-sifat fundamental dari sistem terdesentralisasi melengkapi atau bertentangan dengan persyaratan sistem AI modern?
• Dimana di sepanjang tumpukan pengembangan AI - mulai dari pengumpulan data hingga pelatihan model hingga inferensi - teknologi blockchain dapat memberikan perbaikan yang bermakna?
• Apa trade-off teknis dan ekonomi muncul ketika mendesentralisasi berbagai aspek sistem AI?

Kendala Saat Ini dalam Tumpukan AI:

Epoch AI telah melakukan pekerjaan yang luar biasa dalam menyusun pemecahan rinci dari kendala-kendala saat ini dalam Tumpukan AI. Inipenelitiandari Epoch AI menyoroti pembatasan yang diproyeksikan pada penskalaan komputasi pelatihan AI pada tahun 2030. Grafik mengevaluasi berbagai bottleneck yang dapat membatasi ekspansi komputasi pelatihan AI, menggunakan Floating Point Operations per Second (FLoPs) sebagai metrik kunci.

Pengskalaan komputasi pelatihan AI kemungkinan akan dibatasi oleh kombinasi ketersediaan daya, kemampuan manufaktur chip, kelangkaan data, dan masalah laten. Setiap faktor ini memberlakukan batas yang berbeda pada komputasi yang dapat dicapai, dengan tembok laten menunjukkan batas teoritis tertinggi.

Grafik ini menekankan perlunya kemajuan dalam perangkat keras, efisiensi energi, membuka data yang terperangkap pada perangkat tepi, dan jaringan untuk mendukung pertumbuhan AI di masa depan.

• Kendala Daya (Kinerja):
  • Kemungkinan untuk meningkatkan infrastruktur tenaga skala besar pada tahun 2030: Proyeksi menunjukkan bahwa kampus pusat data dengan kapasitas antara 1 hingga 5 gigawatt (GW) mungkin tercapai pada tahun 2030. Namun, pertumbuhan ini tergantung pada investasi yang substansial dalam infrastruktur tenaga dan mengatasi hambatan logistik dan regulasi yang potensial.
  • Terbatas oleh ketersediaan energi dan infrastruktur listrik, memungkinkan pertumbuhan hingga 10.000 kali tingkat komputasi saat ini.
• Kapasitas Produksi Chip (Verifiabilitas):
  • Produksi chip yang mampu mendukung komputasi canggih ini (misalnya NVIDIA H100, Google TPU v5) saat ini terbatas karena kendala kemasan (misalnya TSMC CoWoS). Hal ini secara langsung memengaruhi ketersediaan dan skalabilitas komputasi yang dapat diverifikasi.
  • Terhambat oleh rantai pasokan dan produksi, memungkinkan peningkatan daya komputasi sebesar 50.000x.
  • Chip canggih sangat penting untuk mengaktifkan lingkungan yang aman atau Lingkungan Eksekusi Terpercaya (TEEs) pada perangkat tepi, yang memverifikasi perhitungan dan melindungi data sensitif.
• Ketidakcukupan Data (Privasi):

* Kelangkaan Data dan Pelatihan AI: Ketimpangan antara web yang terindeks dan web secara keseluruhan menyoroti tantangan aksesibilitas untuk pelatihan AI. Banyak data potensial entah bersifat pribadi atau tidak terindeks, membatasi kegunaannya.* Kebutuhan akan AI Multimodal: Stok besar data gambar dan video menunjukkan pentingnya sistem AI multimodal yang mampu memproses data selain teks.* Tantangan Data di Masa Depan: Ini adalah wilayah baru AI, menemukan cara untuk mengakses data pribadi berkualitas tinggi sambil memberikan kendali kepada pemilik data dan nilai yang adil.

• Latency Wall (Kinerja):
  • Keterbatasan Latensi Bawaan dalam Pelatihan Model: Saat model AI bertumbuh ukurannya, waktu yang dibutuhkan untuk satu kali proses maju dan mundur meningkat karena sifat berurutan dari perhitungan. Hal ini memperkenalkan latensi mendasar yang tidak dapat dilewati, membatasi kecepatan di mana model dapat dilatih.
  • Tantangan dalam Penskalaan Ukuran Batch: Untuk mengurangi latensi, salah satu pendekatan adalah dengan meningkatkan ukuran batch, memungkinkan lebih banyak data diproses secara paralel. Namun, ada batasan praktis dalam penskalaan ukuran batch, seperti batasan memori dan hasil konvergensi model yang semakin menurun. Batasan-batasan ini membuat sulit untuk mengimbangi latensi yang diperkenalkan oleh model yang lebih besar.

Yayasan:

Segitiga AI Terdesentralisasi

Keterbatasan Kecerdasan Buatan seperti kelangkaan data, batasan komputasi, latensi, dan kapasitas produksi menyatu menjadi Segitiga AI Terdesentralisasi, yang menyeimbangkan Privasi, Verifikasi, dan Kinerja. Properti-properti ini fundamental untuk memastikan efektivitas, kepercayaan, dan skalabilitas dari kecerdasan buatan terdesentralisasi.

Tabel ini mengeksplorasi kompromi kunci antara ketiga properti, memberikan wawasan tentang deskripsi mereka, teknik yang memungkinkan, dan tantangan yang terkait:

Privasi: Berfokus pada perlindungan data sensitif selama proses pelatihan dan inferensi. Teknik kunci termasuk TEEs, MPC, Pembelajaran Terdistribusi, FHE, dan Privasi Diferensial. Tergantung pada keseimbangan yang muncul dengan kinerja tambahan, tantangan transparansi yang memengaruhi verifikasi, dan batasan skalabilitas.

Verifiabilitas: Memastikan kebenaran dan integritas komputasi menggunakan ZKPs, kredensial kriptografis, dan komputasi yang dapat diverifikasi. Namun, menyeimbangkan privasi dan kinerja dengan verifiabilitas memperkenalkan tuntutan sumber daya dan keterlambatan komputasi.

Performa: Merujuk pada mengeksekusi komputasi kecerdasan buatan dengan efisien dan secara besar-besaran, memanfaatkan infrastruktur komputasi terdistribusi, percepatan perangkat keras, dan jaringan yang efisien. Kompromi meliputi komputasi yang lebih lambat karena teknik penguatan privasi dan overhead dari komputasi yang dapat diverifikasi.

Trilema Blockchain:

Trilema Blockchain menangkap kompromi inti yang harus dihadapi setiap blockchain:

• Desentralisasi: Menjaga jaringan didistribusikan di banyak node independen, mencegah entitas tunggal mengendalikan sistem
• Keamanan: Memastikan jaringan tetap aman dari serangan dan mempertahankan integritas data, yang umumnya memerlukan validasi dan overhead konsensus yang lebih banyak
• Skalabilitas: Mengatasi volume transaksi tinggi dengan cepat dan murah - tetapi ini biasanya berarti mengorbankan desentralisasi (lebih sedikit node) atau keamanan (validasi yang kurang teliti)

Misalnya, Ethereum mengutamakan desentralisasi dan keamanan, oleh karena itu kecepatannya lebih lambat. Untuk pemahaman lebih lanjut tentang kompromi dalam arsitektur Blockchain,mengacu pada ini.

Matriks Analisis Sinergi AI-Blockchain (3x3)

Perpotongan AI dan blockchain adalah tarian kompleks dari trade-off dan peluang. Matriks ini memetakan di mana kedua teknologi ini menciptakan gesekan, menemukan harmoni, dan kadang-kadang memperkuat kelemahan satu sama lain.

Bagaimana Cara Kerja Matriks Sinergi

Kekuatan sinergi mencerminkan tingkat kompatibilitas dan dampak antara properti blockchain dan AI dalam kategori-kategori tertentu. Hal ini ditentukan oleh seberapa baik kedua teknologi ini mengatasi tantangan bersama dan meningkatkan fungsionalitas satu sama lain.

Bagaimana Matrix Sinergi Bekerja

Contoh 1: Kinerja + Desentralisasi (Sinergi Lemah) —Dalam jaringan terdesentralisasi, seperti Bitcoin atau Ethereum, kinerja secara inheren dibatasi oleh faktor-faktor seperti variabilitas sumber daya, laten komunikasi tinggi, biaya transaksi, dan mekanisme konsensus. Untuk aplikasi kecerdasan buatan yang memerlukan pemrosesan low-latency, high-throughput—seperti inference AI real-time atau pelatihan model berskala besar—jaringan-jaringan ini kesulitan untuk menyediakan kecepatan dan keandalan komputasi yang diperlukan untuk kinerja optimal.

Contoh 2: Privasi + Desentralisasi (Sinergi Kuat)—Teknik AI yang menjaga privasi, seperti Pembelajaran Terdistribusi, mendapatkan manfaat dari infrastruktur terdesentralisasi blockchain untuk melindungi data pengguna sambil memungkinkan kolaborasi.SoraChain AImenggambarkan hal ini dengan memungkinkan pembelajaran federasi di mana kepemilikan data dipertahankan, memberdayakan pemilik data untuk menyumbangkan data berkualitas mereka untuk pelatihan sambil tetap menjaga privasi.

Matriks ini bertujuan untuk memberdayakan industri dalam menghadapi pertemuan antara blockchain dan AI dengan jelas, membantu para inovator dan investor mengutamakan apa yang berhasil, mengeksplorasi apa yang menjanjikan, dan menghindari apa yang hanya bersifat spekulatif.

Matriks Sinergi AI-Blockchain

Pada satu sisi, kita memiliki properti fundamental dari sistem AI terdesentralisasi: verifikasi, privasi, dan performa. Di sisi lain, kita menghadapi trilema abadi blockchain: keamanan, skalabilitas, dan desentralisasi. Ketika kekuatan-kekuatan ini bertabrakan, mereka menciptakan spektrum sinergi - dari kesesuaian yang kuat hingga ketidaksesuaian yang menantang.

Misalnya, ketika verifikasi bertemu dengan keamanan (sinergi tinggi), kita mendapatkan sistem yang tangguh untuk membuktikan perhitungan AI. Tetapi ketika permintaan kinerja bertentangan dengan desentralisasi (sinergi rendah), kita menghadapi realitas sulit dari overhead sistem terdistribusi. Beberapa kombinasi, seperti privasi dan skalabilitas, berada di tengah - menjanjikan tapi rumit.

• Mengapa Ini Penting?
  • Kompas Strategis: Tidak semua proyek AI atau blockchain memberikan nilai nyata. Matriks ini mengarahkan para pengambil keputusan, peneliti, dan pengembang ke kategori-kategori sinergi tinggi yang mengatasi tantangan dunia nyata, seperti memastikan privasi data dalam pembelajaran federated atau menggunakan komputasi terdesentralisasi untuk pelatihan AI yang skalabel.
  • Berfokus pada Inovasi Bermakna dan Alokasi Sumber Daya: Dengan memahami di mana sinergi terkuat berada (misalnya, Keamanan + Verifikasi, Privasi + Desentralisasi), alat ini memungkinkan pemangku kepentingan untuk berkonsentrasi pada upaya dan investasi di area yang menjanjikan dampak yang dapat diukur, menghindari energi yang terbuang pada integrasi yang lemah atau tidak praktis.
  • Membimbing Evolusi Ekosistem: Seiring AI dan blockchain berkembang, matriks dapat berfungsi sebagai panduan dinamis untuk mengevaluasi proyek-proyek yang muncul, memastikan mereka sejalan dengan kasus penggunaan yang bermakna daripada berkontribusi pada narasi yang terlalu dibesar-besarkan.

Tabel ini merangkum kombinasi-kombinasi ini berdasarkan kekuatan sinergi mereka--dari yang kuat hingga yang lemah--dan menjelaskan bagaimana persilangan-persilangan ini bekerja dalam sistem AI terdesentralisasi. Contoh proyek-proyek inovatif disediakan untuk mengilustrasikan aplikasi dunia nyata di setiap kategori. Tabel ini berfungsi sebagai panduan praktis untuk memahami di mana teknologi blockchain dan AI berpotensi bertemu, membantu mengidentifikasi area-area berdampak sambil menghindari kombinasi yang terlalu dibesar-besarkan atau kurang feasible.

Matriks Sinergi AI-Blockchain: Mengkategorikan persimpangan kunci teknologi AI dan Blockchain berdasarkan kekuatan sinergi

Kesimpulan

Persimpangan antara blockchain dan AI menawarkan potensi transformatif, tetapi jalan ke depan memerlukan kejelasan dan fokus. Proyek-proyek yang benar-benar inovatif—seperti yang ada dalam Federated Learning (Privasi + Desentralisasi), Distributed Compute/Training (Kinerja + Skalabilitas), dan zkML (Verifikasi + Keamanan)—sedang membentuk masa depan kecerdasan terdesentralisasi dengan menangani tantangan-tantangan kritis seperti privasi data, skalabilitas, dan kepercayaan.

Namun, sama pentingnya untuk mendekati ruang ini dengan mata yang tajam. Banyak agen AI yang disebut-sebut hanyalah pembungkus di sekitar model-model yang ada, menawarkan utilitas minimal dan integrasi terbatas dengan blockchain. Terobosan nyata akan datang dari proyek-proyek yang memanfaatkan kekuatan kedua domain untuk memecahkan masalah dunia nyata, daripada hanya mengikuti gelombang histeria.

Ketika kita maju, Matriks Sinergi AI-Blockchain menjadi lensa yang kuat untuk mengevaluasi proyek-proyek, membedakan inovasi yang berdampak dari kebisingan.

Melihat ke depan, dekade mendatang akan menjadi milik proyek-proyek yang menggabungkan ketahanan blockchain dengan potensi transformatif AI untuk menyelesaikan tantangan nyata seperti pelatihan model yang efisien secara energi, kolaborasi yang menjaga privasi, dan tata kelola AI yang skalabel. Industri harus merangkul titik-titik fokus ini untuk membuka masa depan kecerdasan terdesentralisasi.

Penolakan:

1. Artikel ini diambil ulang dari [BotsnBlocks], Semua hak cipta milik penulis asli [Swayam]. Jika ada keberatan terhadap penggandaan ini, silakan hubungi Gate Belajartim, dan mereka akan menanganinya dengan segera.
2. Penolakan Tanggung Jawab: Pandangan dan opini yang diungkapkan dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Belajar gate. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.