Kebangkitan AI Crypto bukanlah omong kosong, melainkan suatu rekonstruksi sistem dari bawah ke atas.
Penulis: TinTinLand
Memasuki tahun 2025, narasi "AI + Web3" masih tetap panas. Menurut laporan terbaru Grayscale yang dirilis pada Mei 2025, total kapitalisasi pasar AI Crypto telah mencapai 21 miliar dolar, meningkat hampir lima kali lipat dibandingkan dengan 4,5 miliar dolar pada kuartal pertama tahun 2023.
Di balik gelombang ini, apakah itu benar-benar penggabungan teknologi, atau sekali lagi kemasan konsep?
Dari sudut pandang makro, ekosistem AI tradisional telah menunjukkan semakin banyak masalah struktural: ambang pelatihan model yang tinggi, privasi data yang tidak terjamin, monopoli daya komputasi yang tinggi, proses inferensi yang kotak hitam, dan mekanisme insentif yang tidak seimbang... Dan masalah-masalah ini sangat sesuai dengan keuntungan asli Web3: desentralisasi, mekanisme pasar terbuka, dapat diverifikasi di blockchain, dan kedaulatan data pengguna.
Kombinasi AI + Web3 bukan hanya sekadar menumpuk dua kata populer, tetapi merupakan saling melengkapi teknologi secara struktural. Mari kita mulai dari beberapa masalah inti yang dihadapi AI saat ini, dan mendalami proyek-proyek Web3 yang secara nyata menyelesaikan masalah, membawa Anda untuk melihat nilai dan arah dari jalur AI Crypto.
🤖 Ambang akses layanan AI terlalu tinggi, biayanya mahal
Layanan AI saat ini biasanya memiliki biaya yang tinggi, sumber daya pelatihan sulit didapat, sehingga menjadi hambatan yang sangat besar bagi perusahaan kecil dan menengah serta pengembang individu; selain itu, layanan ini seringkali teknis dan kompleks, memerlukan latar belakang profesional untuk dapat menggunakannya. Pasar layanan AI sangat terpusat, pengguna kekurangan pilihan yang beragam, biaya pemanggilan tidak transparan, anggaran sulit diprediksi, dan bahkan menghadapi masalah monopoli daya komputasi.
Solusi Web3 adalah memecahkan hambatan platform melalui cara yang terdesentralisasi, membangun pasar GPU terbuka dan jaringan layanan model, mendukung penjadwalan fleksibel sumber daya yang tidak terpakai, serta melalui penjadwalan tugas di blockchain dan mekanisme ekonomi yang transparan, mendorong lebih banyak peserta untuk berkontribusi pada kekuatan komputasi dan model, mengurangi biaya keseluruhan dan meningkatkan aksesibilitas layanan.
mewakili proyek
Render Network: Fokus pada rendering GPU terdesentralisasi, juga mendukung inferensi dan pelatihan AI, menggunakan model "bayar sesuai penggunaan", membantu pengembang mengakses layanan generasi gambar dan AI dengan biaya rendah.
Gensyn: Membangun jaringan pelatihan pembelajaran mendalam terdesentralisasi, menggunakan mekanisme Proof-of-Compute untuk memverifikasi hasil pelatihan, mendorong pelatihan AI dari sentralisasi platform ke kolaborasi terbuka.
Akash Network: Platform komputasi awan terdesentralisasi berbasis teknologi blockchain, di mana pengembang dapat menyewa sumber daya GPU sesuai permintaan untuk menerapkan dan menjalankan aplikasi AI, adalah "versi terdesentralisasi dari komputasi awan."
0G Labs: Layer-1 AI asli terdesentralisasi, yang secara signifikan mengurangi biaya dan kompleksitas menjalankan model AI di blockchain melalui arsitektur pemisahan penyimpanan dan komputasi yang inovatif.
🤖 Kurangnya insentif untuk kontributor data
Data berkualitas tinggi adalah bahan bakar inti untuk model AI, tetapi dalam model tradisional, kontributor data sulit untuk mendapatkan imbalan. Sumber data yang tidak transparan, tingginya tingkat pengulangan, dan kurangnya umpan balik dalam cara penggunaan membuat ekosistem data beroperasi secara tidak efisien dalam jangka panjang.
Web3 menawarkan paradigma solusi baru: melalui tanda tangan kriptografi, pengakuan kepemilikan di blockchain, dan mekanisme ekonomi yang dapat digabungkan, menciptakan siklus kolaborasi dan insentif yang jelas antara kontributor data, pengembang model, dan pengguna.
mewakili proyek
OpenLedger: Inovasi mengusulkan konsep "Payable AI", menggabungkan kontribusi data, pemanggilan model, dan insentif ekonomi untuk mendorong pembentukan jaringan ekonomi data kolaborasi AI di blockchain.
Bittensor: Mengadopsi sistem insentif lengkap yang berfokus pada penghargaan TAO, mekanisme konsensus Yuma, insentif subnet yang tepat, kolaborasi pengetahuan, dan lainnya, menghubungkan kontribusi data dengan hasil operasi model secara langsung, meningkatkan kontribusi nilai secara keseluruhan.
Grass: Jaringan data AI yang mengumpulkan data perilaku penelusuran pengguna melalui plugin, berkontribusi pada pelatihan mesin pencari berbasis blockchain, pengguna mendapatkan imbalan berdasarkan kualitas data, menciptakan mekanisme berbagi data yang dipimpin oleh komunitas.
🤖 Kotak hitam model, inferensi AI tidak dapat diverifikasi
Proses inferensi model AI arus utama saat ini sangat bersifat kotak hitam, sehingga pengguna tidak dapat memverifikasi kebenaran dan keandalan hasilnya, terutama di bidang berisiko tinggi seperti keuangan dan kesehatan. Selain itu, model mungkin mengalami serangan seperti manipulasi dan pencemaran, sehingga sulit untuk dilacak atau diaudit.
Untuk itu, proyek Web3 sedang mencoba memperkenalkan bukti nol pengetahuan (ZK), enkripsi homomorfik penuh (FHE), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE), sehingga proses inferensi model memiliki verifikasi dan auditabilitas, meningkatkan keterjelasan dan dasar kepercayaan sistem AI.
mewakili proyek
Sentient: Memastikan perilaku panggilan dapat dilacak melalui teknologi pengenalan sidik jari model yang inovatif, meningkatkan transparansi penggunaan model dan kemampuan anti-manipulasi.
Modulus Labs: Menggunakan teknologi ZK untuk melakukan verifikasi enkripsi pada proses inferensi model, mewujudkan paradigma baru "AI Tepercaya".
Giza: Menggunakan kriptografi zero-knowledge untuk mengalihkan perhitungan inferensi pembelajaran mesin ke blockchain, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan dalam penerapan model AI.
🤖 Risiko Privasi dan Keamanan
Proses pelatihan AI sering melibatkan sejumlah besar data sensitif, menghadapi risiko kebocoran privasi, penyalahgunaan atau serangan model, dan kurangnya transparansi keputusan. Pada saat yang sama, batas kepemilikan data dan model tidak jelas, yang semakin memperburuk risiko keamanan.
Dengan memanfaatkan ketidakberubahan blockchain, teknologi komputasi kripto (seperti ZK, FHE), dan lingkungan eksekusi yang terpercaya, memastikan keamanan dan kontrol data serta model sistem AI sepanjang proses pelatihan, penyimpanan, dan pemanggilan.
mewakili proyek
Phala Network: Menyediakan dukungan lingkungan eksekusi terpercaya (TEE), membungkus perhitungan penting dalam perangkat keras yang aman, mencegah kebocoran data dan pencurian model.
ZAMA: Fokus pada teknologi enkripsi homomorfik penuh (FHE), memungkinkan pelatihan dan inferensi model dilakukan dalam keadaan terenkripsi, mencapai "dapat dihitung tanpa menggunakan plaintext."
Mind Network: Membangun platform berbagi dan inferensi data AI terdesentralisasi yang mendukung perlindungan privasi, dengan menggunakan teknologi enkripsi mutakhir (seperti enkripsi homomorfik, bukti nol-pengetahuan, dll.) untuk mewujudkan berbagi data yang aman dan komputasi privasi.
Vana: sebuah aplikasi pembuatan identitas AI yang dirancang untuk memberikan kembali hak dan kontrol penuh kepada pengguna atas data mereka, memastikan privasi dan keamanan data.
🤖 Sengketa Hak Cipta dan Kekayaan Intelektual Model AI
Model AI saat ini banyak menggunakan data internet untuk pelatihan, tetapi sering kali menggunakan konten yang dilindungi hak cipta tanpa izin, yang mengakibatkan seringnya perselisihan hukum. Pada saat yang sama, kepemilikan hak cipta atas konten yang dihasilkan AI tidak jelas, dan distribusi hak antara pencipta, pengembang model, dan pengguna kurang memiliki mekanisme transparan. Kasus model yang disalin atau dicuri dengan niat jahat juga sering terjadi, dan perlindungan kekayaan intelektual menjadi sulit.
Web3 melalui mekanisme pengesahan di blockchain, mencatat waktu pembuatan model, sumber data pelatihan, informasi kontributor, dan lainnya, serta menggunakan NFT, kontrak pintar, dan alat lainnya untuk mengidentifikasi kepemilikan hak cipta model atau konten.
mewakili proyek
Story Protocol: Membangun protokol hak kekayaan intelektual di blockchain, memungkinkan konten AI, kode, model, dll., untuk melakukan pengakuan hak, penggabungan, dan pemberian lisensi secara modular, mewujudkan mekanisme "kreativitas berarti pengakuan hak, pemanggilan berarti pembayaran".
Alethea AI: Menghasilkan model AI generatif yang terikat pada identitas on-chain dan NFT (seperti karakter, suara, dll), setiap karakter AI memiliki informasi pencipta dan hak cipta yang jelas, menghindari penyalahgunaan dan plagiarisme.
🤖 Hilangnya Tata Kelola AI Terdesentralisasi
Pengembangan dan evolusi model AI saat ini sangat bergantung pada perusahaan teknologi besar atau tim tertutup, dengan ritme pembaruan model yang tidak transparan, dan bias nilai yang sulit dikoreksi, yang dapat menyebabkan bias algoritmik, penyalahgunaan, dan tren "feodalisasi teknologi". Komunitas dan pengguna biasanya tidak dapat ikut campur dalam jalur pembaruan model, penyesuaian parameter, atau batas perilaku, dan kekurangan mekanisme untuk melakukan pengawasan dan koreksi yang efektif terhadap sistem AI.
Keuntungan Web3 terletak pada tata kelola yang dapat diprogram dan mekanisme kolaborasi terbuka. Dengan memanfaatkan tata kelola di blockchain, mekanisme DAO, dan struktur insentif, desain model AI, tujuan pelatihan, pembaruan parameter, dan aspek kunci lainnya dapat secara bertahap melibatkan konsensus komunitas, meningkatkan demokrasi, transparansi, dan keragaman dalam pengembangan model.
mewakili proyek
Fetch.ai: Memperkenalkan Autonomous Economic Agents (AEA) dan mekanisme tata kelola terbuka, sehingga perilaku agen AI dapat dikendalikan oleh aturan komunitas, dan melalui insentif ekonomi, mengkoordinasikan kerja sama antar agen.
SingularityNET: Mengemas layanan AI menjadi modul on-chain yang dapat dikombinasikan, pengguna dapat memilih atau mengganti model di pasar terbuka, dan mekanisme tata kelola platform mendukung evaluasi konsensus dan proposal perbaikan untuk kualitas model dan layanan.
🤖 Masalah Kolaborasi AI Lintas Rantai
Dalam lingkungan multi-rantai, agen AI dan model mungkin tersebar di berbagai blockchain, menyulitkan penyatuan status, konteks, atau logika panggilan, yang mengakibatkan pengalaman pengguna yang terputus, pengembangan yang rumit, dan data yang sulit disinkronkan.
Beberapa proyek sedang mengeksplorasi "Protokol AI Multichain", mencoba mendorong kontinuitas dan konsistensi operasi AI agent lintas rantai melalui berbagi konteks, komunikasi lintas rantai, dan mekanisme sinkronisasi status.
mewakili proyek
OpenPond: Menggunakan protokol lintas rantai MCP untuk menghubungkan model AI dan agen di berbagai rantai, mewujudkan sinkronisasi status pemanggilan dan berbagi konteks, menyederhanakan skenario kolaborasi multi-rantai.
Lava Network: Menyediakan layanan RPC lintas rantai dan jembatan data, membuka saluran komunikasi dasar untuk sistem AI multi-rantai, mendukung sinkronisasi data agen dan pelaksanaan tugas yang terintegrasi.
Protokol Virtuals: Melalui ACP (Agent Commerce Protocol), mendukung proses permintaan, negosiasi, eksekusi, dan penyelesaian antar agen secara cerdas. Teknologi "Parallel Hypersynchronicity" memungkinkan agen AI untuk beroperasi secara paralel di berbagai platform, mensinkronkan perilaku dan memori secara real-time.
🎯 Kesimpulan
Kebangkitan AI Crypto bukanlah omong kosong, melainkan sebuah rekonstruksi sistem dari bawah ke atas: ia memecahkan belenggu sentralisasi di era model besar, secara bertahap membangun sebuah paradigma AI baru yang dapat diikuti oleh semua orang, transparan dan dapat dipercaya, serta didorong oleh kolaborasi, dalam dimensi kekuatan komputasi, data, insentif, keamanan, dan tata kelola.
Saat ini, bidang ini telah beralih dari tahap konsep ke fase implementasi produk yang substansial. Saya yakin bahwa proyek AI Crypto yang benar-benar dapat menciptakan nilai nyata dan menyelesaikan masalah inti, pasti akan memiliki kesempatan untuk memimpin gelombang perkembangan era AI berikutnya dan mendorong teknologi kecerdasan buatan menuju arah yang lebih terbuka, adil, dan dapat dipercaya.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Apakah ini hanya tren atau isu yang tidak relevan? Apa nilai dari jalur AI + Web3?
Penulis: TinTinLand
Memasuki tahun 2025, narasi "AI + Web3" masih tetap panas. Menurut laporan terbaru Grayscale yang dirilis pada Mei 2025, total kapitalisasi pasar AI Crypto telah mencapai 21 miliar dolar, meningkat hampir lima kali lipat dibandingkan dengan 4,5 miliar dolar pada kuartal pertama tahun 2023.
Di balik gelombang ini, apakah itu benar-benar penggabungan teknologi, atau sekali lagi kemasan konsep?
Dari sudut pandang makro, ekosistem AI tradisional telah menunjukkan semakin banyak masalah struktural: ambang pelatihan model yang tinggi, privasi data yang tidak terjamin, monopoli daya komputasi yang tinggi, proses inferensi yang kotak hitam, dan mekanisme insentif yang tidak seimbang... Dan masalah-masalah ini sangat sesuai dengan keuntungan asli Web3: desentralisasi, mekanisme pasar terbuka, dapat diverifikasi di blockchain, dan kedaulatan data pengguna.
Kombinasi AI + Web3 bukan hanya sekadar menumpuk dua kata populer, tetapi merupakan saling melengkapi teknologi secara struktural. Mari kita mulai dari beberapa masalah inti yang dihadapi AI saat ini, dan mendalami proyek-proyek Web3 yang secara nyata menyelesaikan masalah, membawa Anda untuk melihat nilai dan arah dari jalur AI Crypto.
🤖 Ambang akses layanan AI terlalu tinggi, biayanya mahal
Layanan AI saat ini biasanya memiliki biaya yang tinggi, sumber daya pelatihan sulit didapat, sehingga menjadi hambatan yang sangat besar bagi perusahaan kecil dan menengah serta pengembang individu; selain itu, layanan ini seringkali teknis dan kompleks, memerlukan latar belakang profesional untuk dapat menggunakannya. Pasar layanan AI sangat terpusat, pengguna kekurangan pilihan yang beragam, biaya pemanggilan tidak transparan, anggaran sulit diprediksi, dan bahkan menghadapi masalah monopoli daya komputasi.
Solusi Web3 adalah memecahkan hambatan platform melalui cara yang terdesentralisasi, membangun pasar GPU terbuka dan jaringan layanan model, mendukung penjadwalan fleksibel sumber daya yang tidak terpakai, serta melalui penjadwalan tugas di blockchain dan mekanisme ekonomi yang transparan, mendorong lebih banyak peserta untuk berkontribusi pada kekuatan komputasi dan model, mengurangi biaya keseluruhan dan meningkatkan aksesibilitas layanan.
mewakili proyek
🤖 Kurangnya insentif untuk kontributor data
Data berkualitas tinggi adalah bahan bakar inti untuk model AI, tetapi dalam model tradisional, kontributor data sulit untuk mendapatkan imbalan. Sumber data yang tidak transparan, tingginya tingkat pengulangan, dan kurangnya umpan balik dalam cara penggunaan membuat ekosistem data beroperasi secara tidak efisien dalam jangka panjang.
Web3 menawarkan paradigma solusi baru: melalui tanda tangan kriptografi, pengakuan kepemilikan di blockchain, dan mekanisme ekonomi yang dapat digabungkan, menciptakan siklus kolaborasi dan insentif yang jelas antara kontributor data, pengembang model, dan pengguna.
mewakili proyek
🤖 Kotak hitam model, inferensi AI tidak dapat diverifikasi
Proses inferensi model AI arus utama saat ini sangat bersifat kotak hitam, sehingga pengguna tidak dapat memverifikasi kebenaran dan keandalan hasilnya, terutama di bidang berisiko tinggi seperti keuangan dan kesehatan. Selain itu, model mungkin mengalami serangan seperti manipulasi dan pencemaran, sehingga sulit untuk dilacak atau diaudit.
Untuk itu, proyek Web3 sedang mencoba memperkenalkan bukti nol pengetahuan (ZK), enkripsi homomorfik penuh (FHE), dan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE), sehingga proses inferensi model memiliki verifikasi dan auditabilitas, meningkatkan keterjelasan dan dasar kepercayaan sistem AI.
mewakili proyek
🤖 Risiko Privasi dan Keamanan
Proses pelatihan AI sering melibatkan sejumlah besar data sensitif, menghadapi risiko kebocoran privasi, penyalahgunaan atau serangan model, dan kurangnya transparansi keputusan. Pada saat yang sama, batas kepemilikan data dan model tidak jelas, yang semakin memperburuk risiko keamanan.
Dengan memanfaatkan ketidakberubahan blockchain, teknologi komputasi kripto (seperti ZK, FHE), dan lingkungan eksekusi yang terpercaya, memastikan keamanan dan kontrol data serta model sistem AI sepanjang proses pelatihan, penyimpanan, dan pemanggilan.
mewakili proyek
🤖 Sengketa Hak Cipta dan Kekayaan Intelektual Model AI
Model AI saat ini banyak menggunakan data internet untuk pelatihan, tetapi sering kali menggunakan konten yang dilindungi hak cipta tanpa izin, yang mengakibatkan seringnya perselisihan hukum. Pada saat yang sama, kepemilikan hak cipta atas konten yang dihasilkan AI tidak jelas, dan distribusi hak antara pencipta, pengembang model, dan pengguna kurang memiliki mekanisme transparan. Kasus model yang disalin atau dicuri dengan niat jahat juga sering terjadi, dan perlindungan kekayaan intelektual menjadi sulit.
Web3 melalui mekanisme pengesahan di blockchain, mencatat waktu pembuatan model, sumber data pelatihan, informasi kontributor, dan lainnya, serta menggunakan NFT, kontrak pintar, dan alat lainnya untuk mengidentifikasi kepemilikan hak cipta model atau konten.
mewakili proyek
🤖 Hilangnya Tata Kelola AI Terdesentralisasi
Pengembangan dan evolusi model AI saat ini sangat bergantung pada perusahaan teknologi besar atau tim tertutup, dengan ritme pembaruan model yang tidak transparan, dan bias nilai yang sulit dikoreksi, yang dapat menyebabkan bias algoritmik, penyalahgunaan, dan tren "feodalisasi teknologi". Komunitas dan pengguna biasanya tidak dapat ikut campur dalam jalur pembaruan model, penyesuaian parameter, atau batas perilaku, dan kekurangan mekanisme untuk melakukan pengawasan dan koreksi yang efektif terhadap sistem AI.
Keuntungan Web3 terletak pada tata kelola yang dapat diprogram dan mekanisme kolaborasi terbuka. Dengan memanfaatkan tata kelola di blockchain, mekanisme DAO, dan struktur insentif, desain model AI, tujuan pelatihan, pembaruan parameter, dan aspek kunci lainnya dapat secara bertahap melibatkan konsensus komunitas, meningkatkan demokrasi, transparansi, dan keragaman dalam pengembangan model.
mewakili proyek
🤖 Masalah Kolaborasi AI Lintas Rantai
Dalam lingkungan multi-rantai, agen AI dan model mungkin tersebar di berbagai blockchain, menyulitkan penyatuan status, konteks, atau logika panggilan, yang mengakibatkan pengalaman pengguna yang terputus, pengembangan yang rumit, dan data yang sulit disinkronkan.
Beberapa proyek sedang mengeksplorasi "Protokol AI Multichain", mencoba mendorong kontinuitas dan konsistensi operasi AI agent lintas rantai melalui berbagi konteks, komunikasi lintas rantai, dan mekanisme sinkronisasi status.
mewakili proyek
🎯 Kesimpulan
Kebangkitan AI Crypto bukanlah omong kosong, melainkan sebuah rekonstruksi sistem dari bawah ke atas: ia memecahkan belenggu sentralisasi di era model besar, secara bertahap membangun sebuah paradigma AI baru yang dapat diikuti oleh semua orang, transparan dan dapat dipercaya, serta didorong oleh kolaborasi, dalam dimensi kekuatan komputasi, data, insentif, keamanan, dan tata kelola.
Saat ini, bidang ini telah beralih dari tahap konsep ke fase implementasi produk yang substansial. Saya yakin bahwa proyek AI Crypto yang benar-benar dapat menciptakan nilai nyata dan menyelesaikan masalah inti, pasti akan memiliki kesempatan untuk memimpin gelombang perkembangan era AI berikutnya dan mendorong teknologi kecerdasan buatan menuju arah yang lebih terbuka, adil, dan dapat dipercaya.