Pada 7 Mei, Bithumb menambahkan pasangan dagang won Korea untuk dua proyek AI, AIOZ dan NEAR. Sementara NEAR adalah proyek L1 yang terkenal, AIOZ Network mungkin tampak asing. Sebelumnya berfokus pada penyimpanan dan media streaming, AIOZ Network sekarang secara bertahap menyatu menuju AI sebagai layanan dan daya komputasi bersama, memanfaatkan akumulasi keuntungannya. Baru-baru ini, ia merilis whitepaper untuk proyek AI terdesentralisasi, W3AI.

Di arena AI yang semakin kompetitif, strategi baru apa yang dapat ditawarkan proyek mapan untuk mengamankan posisi di pasar di mana likuiditas dan perhatian keduanya langka?

Karena kompleksitas whitepaper, Deep Tide TechFlow melakukan penelitian menyeluruh pada kontennya untuk membantu pembaca dengan cepat memahami fitur teknis dan implementasi proyek AIOZ W3AI.

Under the Wave, Masuknya AIOZ ke Peluang Pasar AI

AIOZ bukanlah proyek baru, tetapi transisinya ke AI tampaknya logis.

Sebelumnya, AIOZ Network beroperasi sebagai jaringan Layer-1 dengan interoperabilitas antara Ethereum dan Cosmos. Ini menggunakan AIOZ DePIN, didorong oleh lebih dari 120.000 node global, untuk menyediakan sumber daya komputasi. Pengaturan ini mendukung kecepatan pemrosesan AI, iterasi cepat, skalabilitas, dan keamanan jaringan, berfungsi sebagai dasar untuk pergeseran narasi proyek.

Selain itu, dalam konteks yang lebih luas, pengembangan AI menghadapi tantangan dengan solusi komputasi awan terpusat yang berjuang untuk menangani volume data yang besar. Keterbatasan ini menyebabkan masalah skalabilitas dan biaya penggunaan yang tinggi. Selain itu, kekhawatiran muncul mengenai privasi dan keamanan data ketika kontrol terletak pada penyedia terpusat daripada pengguna.

Selain itu, mengakses sumber daya AI tingkat atas mungkin sulit, membatasi partisipasi usaha kecil dan individu dan menghambat inovasi. Edge computing menawarkan solusi dengan menyediakan layanan near-end untuk sumber data. Aplikasi dimulai di tepi, menghasilkan respons layanan jaringan yang lebih cepat. Karena pemrosesan data terjadi secara lokal di node, menghilangkan kebutuhan untuk transmisi jarak jauh ke server pusat, komputasi tepi secara alami mengurangi risiko pelanggaran data. Dengan node komputasi tepi AIOZ DePIN yang didistribusikan secara global, AIOZ mendapatkan kepercayaan substansial dalam memasuki domain AI dalam skala besar.

AIOZ Network saat ini mengoperasikan data node.

W3AI: DePIN + AI sebagai Layanan Arsitektur Dual-layer

Dalam pergerakannya menuju arena AI, langkah penting AIOZ adalah W3AI – arsitektur dual-layer yang mencakup infrastruktur dan aplikasi.

Arsitektur dual-layer adalah inti dari proyek AIOZ W3AI, menawarkan solusi inovatif untuk masalah mendasar dalam komputasi AI, seperti skalabilitas, efisiensi biaya, dan perlindungan privasi pengguna.

Desain arsitektur ini membagi operasi jaringan menjadi dua lapisan utama: lapisan infrastruktur (Infrastruktur W3AI) dan lapisan aplikasi (Aplikasi W3AI). Setiap lapisan memiliki fungsi dan peran yang unik, secara kolektif mendukung operasi yang efisien dari seluruh jaringan.

Lapisan Infrastruktur (Infrastruktur W3AI) sebagai Fondasi Jaringan

AIOZ DePIN: Node buatan yang didistribusikan secara global

Dasar dari AIOZ W3AI terletak pada node komputasi tepi buatan yang tersebar luas. Node yang didistribusikan secara global ini menyumbangkan sumber daya komputasi, termasuk penyimpanan, CPU, dan GPU, membentuk sumber daya yang terdesentralisasi. Topologi multigraf memastikan rute komunikasi yang efisien antara AIOZ DePIN, meminimalkan biaya komunikasi dan meningkatkan kecepatan pemrosesan. Node ini berkolaborasi melalui metode komputasi terdistribusi untuk melatih dan menjalankan model AI secara kolektif. Melalui pendekatan ini, platform AIOZ W3AI secara efektif memanfaatkan sumber daya komputasi yang tersebar untuk mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi untuk aplikasi AI, dan meningkatkan perlindungan privasi data. Pendekatan terdesentralisasi ini secara signifikan mengurangi risiko kemacetan server dan memperkuat privasi pengguna dengan menghilangkan kontrol satu titik.

Infrastruktur komputasi terdesentralisasi W3AI, didorong oleh jaringan node AIOZ. Area ungu mewakili distribusi node penyimpanan, sedangkan area biru mewakili distribusi node komputasi.

Pemrosesan dan Penyimpanan Data

Melalui AIOZ W3S, data disimpan dengan aman di beberapa node yang tersebar secara global, meningkatkan keamanan data sekaligus meningkatkan responsivitas pemrosesan data.

Penggunaan sistem file terdistribusi seperti AIOZ IPFS dan teknologi enkripsi melindungi data yang tersimpan di node, mencegah akses tidak sah dan kebocoran data.

Lapisan Aplikasi Fleksibel (Aplikasi W3AI)

Platform AI Web 3 menyediakan AI sebagai layanan.

AI as a Service (AIaaS) mengacu pada model di mana teknologi AI disediakan sebagai layanan online kepada pengguna, memungkinkan perusahaan atau individu untuk menikmati manfaat teknologi AI tanpa biaya tinggi.

Bayangkan seorang pedagang e-commerce ingin memahami riwayat pembelian pengguna dan menganalisis perilaku konsumsi pengguna untuk memberikan rekomendasi belanja yang dipersonalisasi. Teknologi AI dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data pengguna, menghasilkan strategi penjualan yang sesuai. Ini adalah penerapan AI sebagai layanan dalam e-commerce.

Dalam hal bentuk produk, W3AI menyediakan alur kerja pelatihan AI yang disederhanakan dan UI / UX intuitif, menawarkan antarmuka pengguna dan API yang memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengakses layanan W3AI, dan mengembangkan, dan menyebarkan model AI, di antara tugas-tugas lainnya. Desain lapisan ini berfokus pada pengalaman pengguna dan aksesibilitas layanan. Selain itu, platform ini mengintegrasikan berbagai penawaran AI-as-a-service, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf, memungkinkan pengguna untuk memilih berbagai layanan dan alat sesuai kebutuhan.

Pelatihan Model dan Inferensi

Platform W3AI mendukung pelatihan model dan inferensi dalam lingkungan yang terdesentralisasi. Pelatihan W3AI (AIOZ W3AI Infrastructure) menggunakan pembelajaran federasi terdesentralisasi dan teknologi enkripsi homomorfik, memungkinkan banyak node komputasi tepi (DePIN) untuk berkolaborasi dalam melatih model AI tanpa membagikan data mereka sendiri. Ini meningkatkan performa pelatihan model sekaligus memastikan privasi data. Model terlatih dapat dijalankan di edge AIOZ DePINs, membawa AI lebih dekat ke sumber data. Didukung oleh teknologi W3S, inferensi W3AI (AIOZ W3S Infrastructure) memungkinkan pengguna untuk mengunggah himpunan data mereka sendiri untuk pelatihan model atau menggunakan model yang ada di platform untuk analisis dan prediksi data.

Pasar W3AI Terdesentralisasi dan Mekanisme Insentif

Lapisan aplikasi juga menyediakan pengguna dengan pasar terdesentralisasi, seperti AIOZ AI dApp Store dan AI Model &; Dataset Marketplace. Pengguna individu dan organisasi bisnis dapat dengan bebas berkontribusi, menjual kumpulan data dan model AI, membangun dan menerapkan aplikasi AI inovatif, dan mengubah kontribusi mereka menjadi hadiah token.

Arsitektur dua lapis AIOZ W3AI

Melintasi "Arsitektur Dual-layer" dengan "Artificial Intelligence Routing".

Di tengah-tengah arsitektur yang terstruktur dengan baik, mengelola sumber daya logika dan aliran data tugas antara operasi arsitektur dual-layer sangat penting. Oleh karena itu, W3AI memperkenalkan routing kecerdasan buatan ke dalam arsitektur dual-layer, secara dinamis mengoptimalkan setiap tugas untuk meningkatkan efisiensi sistem secara keseluruhan.

Pada lapisan infrastruktur, perutean kecerdasan buatan menilai tuntutan komputasi dan beban node saat ini, mengalokasikan tugas secara dinamis untuk memastikan setiap node berpartisipasi dalam tugas yang sesuai berdasarkan kemampuan dan kondisi jaringan real-time. Ini juga memantau kesehatan node, segera mendeteksi dan mengatasi potensi kegagalan node atau kemacetan kinerja untuk mencegah kegagalan satu titik mempengaruhi efisiensi secara keseluruhan.

Pada lapisan aplikasi, perutean cerdas memungkinkan respons cepat terhadap permintaan pengguna, secara dinamis menyesuaikan aliran data dan strategi pemrosesan secara real-time. Selain itu, ia secara cerdas mengalokasikan node yang paling cocok berdasarkan lokasi dan persyaratan geografis khusus pengguna. Menghadapi tugas konkurensi tinggi berskala besar, arsitektur perutean AI mengoptimalkan penjadwalan tugas secara cerdas, mendukung lapisan aplikasi dalam menangani model AI yang kompleks dan analisis data besar.

Whitepaper mencakup berbagai formula kompleks untuk menggambarkan implementasi spesifik perutean. Pembaca yang tertarik dapat merujuk ke dokumen whitepaper untuk rincian lebih lanjut.

Perutean kecerdasan buatan mengalokasikan jalur transmisi tugas untuk node DePIN AIOZ. Dalam diagram, hijau mewakili node yang terhubung, sedangkan biru mewakili bagian yang dilewati karena kepercayaan diri yang rendah.

Alur Kerja: Contoh Implementasi Tugas AI

Dengan arsitektur infrastruktur yang kaya ini, bagaimana W3AI membuka alur kerjanya? Dari input data hingga output hasil, alur kerja W3AI mewujudkan mode operasional terdesentralisasi lengkap: enkripsi output → segmentasi dan alokasi tugas → pelaksanaan tugas komputasi dan penyimpanan → mengumpulkan perhitungan lengkap dalam wadah → pengguna mendapatkan hasil output yang didekripsi.

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

Pertama, sebelum input dan enkripsi data, data yang diunggah pengguna mengalami enkripsi homomorfik untuk memastikan keamanan data selama perjalanan pemrosesan — input dan enkripsi data;

Data terenkripsi kemudian disegmentasi menjadi beberapa segmen kecil berdasarkan persyaratan tugas, dengan setiap tugas ditetapkan ke node yang paling sesuai untuk dieksekusi — segmentasi dan alokasi tugas;

Node yang dipilih menjalankan tugas komputasi tertentu, seperti pelatihan model AI atau analisis data, sementara juga bertanggung jawab atas penyimpanan data yang relevan — komputasi dan eksekusi penyimpanan;

Setelah tugas selesai, hasilnya dienkripsi ulang dan disimpan dalam kontainer yang diubah, menunggu pengambilan oleh pengguna akhir — pengumpulan dan enkripsi hasil;

Hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses hasil akhir, yang menjalani dekripsi homomorfik sebelum output — dekripsi dan output hasil.

Arsitektur Alur Kerja W3AI

Melalui proses di atas, W3AI meningkatkan efisiensi pemrosesan sekaligus menyeimbangkan karakteristik yang fleksibel dan terukur dengan keamanan dan privasi data. Ini mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya sistem, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan biaya operasional.

Ekonomi Token yang Mengelilingi Seluruh Ekosistem

$AIOZ memainkan peran penting dalam menghubungkan seluruh ekosistem AIOZ W3AI. Dengan munculnya AI-as-a-service dan bisnis daya komputasi bersama, tokennya telah mendapatkan lebih banyak skenario penggunaan dan penangkapan nilai.

Perdagangan Data dan Insentif Kontribusi

$AIOZ digunakan untuk memberi penghargaan 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 layanan AI atau membeli dan menjual model dan kumpulan data AI. Selain itu, pemegang token dapat berpartisipasi dalam tata kelola jaringan dengan memberikan suara untuk memutuskan langkah selanjutnya dari ekosistem.

Pemeliharaan Ekosistem

Sebagian dari biaya transaksi yang dibayarkan dalam $AIZO digunakan untuk operasi jaringan AIOZ dan manajemen keuangan, memastikan pemeliharaan dan pengembangan platform yang berkelanjutan. Bagian lain dibakar langsung untuk membantu mengatur pasokan token dan mengurangi inflasi. Siklus aliran token yang dirancang dengan cermat ini memberi insentif pada inovasi, menghargai partisipasi, dan mendorong pengembangan berkelanjutan ekosistem AIOZ W3AI.

Aliran token dalam ekosistem W3AI

Kesimpulan

Sebagai proyek terdesentralisasi yang beralih ke AI, AIOZ W3AI memiliki keunggulan alami dalam sumber daya teknologi dan mekanisme operasional. Dalam hal teknologi dan konsep, W3AI menunjukkan potensi yang signifikan untuk menyediakan pengguna dengan layanan komputasi yang lebih aman, fleksibel, dan efisien dan pengalaman ekosistem yang menarik. Namun, penting untuk dicatat bahwa W3AI juga menghadapi tantangan seperti kematangan pasar dalam mengenali dan mempercayai solusi AI yang terdesentralisasi dan potensi biaya operasi yang tinggi di bawah sistem dengan standar yang ketat.

Whitepaper saat ini lebih menyerupai cetak biru yang disusun pada tahap awal proyek, mempersiapkan masa depan tetapi belum diimplementasikan dan dieksekusi. Pertanyaan tetap ada tentang berapa banyak orang yang akan menggunakannya dan apakah ada masalah keamanan dan teknis lainnya, yang semuanya menunggu validasi pasar.

Namun demikian, merangkul transisi narasi positif tetap menjadi postur yang tepat untuk proyek Web3 ketika relevansi bisnis tinggi. Baik proyek baru maupun yang sudah mapan dengan antusias mementaskan drama AI, dan hanya waktu yang akan mengatakan apakah pemain kriptografi di luar panggung akan mendapatkan nilai uang mereka.

Sanggahan:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [TechFlow]. Semua hak cipta adalah milik penulis asli [TechFlow]. Jika ada keberatan dengan cetak ulang ini, silakan hubungi tim Gate Learn , dan mereka akan segera menanganinya.
2. Penafian Kewajiban: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan bukan merupakan saran investasi.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.