Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, menghadapi banyak tantangan seperti bottleneck komputasi, kebocoran privasi, dan algoritma kotak hitam. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Biaya pengambilan data yang tinggi, membuat usaha kecil dan menengah sulit untuk menanggungnya
Sumber data didominasi oleh raksasa teknologi, membentuk pulau data
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Pengguna dapat menjual jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengambil data jaringan untuk menyediakan data yang nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Menggunakan model "label to earn", mendorong pekerja global untuk berpartisipasi dalam penandaan data melalui insentif token, mengumpulkan pengetahuan profesional global, dan meningkatkan kemampuan analisis data.
Platform perdagangan data blockchain menyediakan lingkungan perdagangan yang terbuka dan transparan bagi pihak penawaran dan permintaan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Namun, ada beberapa masalah dalam pengambilan data di dunia nyata, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang di jalur data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era berbasis data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE (Fully Homomorphic Encryption) memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data dalam bentuk plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini membuat masalah pasokan daya komputasi menjadi semakin serius. Para profesional AI terjebak dalam dilema: mereka harus membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, dan mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang mudah diakses secara ekonomi bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang yang berkontribusi sumber daya komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi masalah hambatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang berfokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, mengurangi hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semua memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, menghasilkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan dalam bidang-bidang kunci seperti mobil otonom.
Dalam bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familiar — DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses data secara lokal; mekanisme ekonomi Token yang asli di Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat dalam ekosistem tertentu, menjadi salah satu platform blockchain publik pilihan untuk pengembangan proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO: Paradigma Baru Peluncuran Model AI
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol untuk men-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena tidak adanya mekanisme berbagi keuntungan, begitu model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan dari situ. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang menyulitkan investor dan pengguna potensial untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO memberikan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai baru untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di kemudian hari. Protokol tertentu menggunakan dua standar ERC, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut dinantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli yang terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus, yang membuat peran bermain menjadi lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara sebesar 99%, dan kloning suara dapat dilakukan dalam waktu hanya 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih fokus pada eksplorasi lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di atas blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar adalah beberapa masalah kunci. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.
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.
14 Suka
Hadiah
14
7
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ShibaSunglasses
· 5jam yang lalu
Merasa hidup di dunia fiksi ilmiah.
Lihat AsliBalas0
GateUser-9ad11037
· 08-11 02:18
Ngomong besar tanpa tindakan, mari gunakan dulu baru bicara.
Web3 dan AI: Membangun infrastruktur internet generasi berikutnya
Perpaduan Web3 dan AI: Membangun Infrastruktur Internet Generasi Baru
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki kesempatan alami untuk berintegrasi dengan AI. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI berada di bawah kontrol ketat, menghadapi banyak tantangan seperti bottleneck komputasi, kebocoran privasi, dan algoritma kotak hitam. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi dapat memberikan dorongan baru untuk pengembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, pasar data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak pemberdayaan bagi Web3, seperti optimasi kontrak pintar, algoritma anti-kecurangan, dan lainnya, mendukung pembangunan ekosistemnya. Menjelajahi kombinasi Web3 dan AI sangat penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Dasar yang Kuat untuk AI dan Web3
Data adalah kekuatan pendorong utama perkembangan AI. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam dan kemampuan penalaran yang kuat. Data tidak hanya menyediakan dasar pelatihan bagi model pembelajaran mesin, tetapi juga menentukan akurasi dan keandalan model.
Model pengambilan dan pemanfaatan data AI terpusat tradisional memiliki masalah utama berikut:
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Namun, ada beberapa masalah dalam pengambilan data di dunia nyata, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pemrosesan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi bintang di jalur data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan atribut data nyata, sebagai pelengkap yang efektif untuk data nyata, meningkatkan efisiensi penggunaan data. Dalam bidang seperti mobil otonom, perdagangan pasar keuangan, dan pengembangan permainan, data sintetis telah menunjukkan potensi aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Peran FHE dalam Web3
Di era berbasis data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global. Regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan penalaran model AI.
FHE (Fully Homomorphic Encryption) memungkinkan operasi perhitungan langsung pada data yang dienkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan yang dilakukan pada data dalam bentuk plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk komputasi privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk menjalankan tugas pelatihan dan inferensi model dalam lingkungan yang tidak menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, yang dapat membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pemrosesan enkripsi data dan model selama seluruh siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. FHEML memperkuat privasi data, menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap ZKML, di mana ZKML membuktikan pelaksanaan pembelajaran mesin yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan pada data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Kompleksitas perhitungan sistem AI saat ini berlipat ganda setiap 3 bulan, menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model AI terkenal memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun pada satu perangkat. Kekurangan daya komputasi seperti ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut tidak terjangkau bagi sebagian besar peneliti dan pengembang.
Sementara itu, tingkat pemanfaatan GPU global kurang dari 40%, ditambah dengan perlambatan peningkatan kinerja mikroprosesor, serta kekurangan chip yang disebabkan oleh faktor rantai pasokan dan geopolitik, semua ini membuat masalah pasokan daya komputasi menjadi semakin serius. Para profesional AI terjebak dalam dilema: mereka harus membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, dan mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengagregasi sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang mudah diakses secara ekonomi bagi perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas perhitungan di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas kepada node penambang yang berkontribusi sumber daya komputasi, penambang melaksanakan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi mereka mendapatkan imbalan poin. Solusi ini meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya dan membantu mengatasi masalah hambatan komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan komputasi terdesentralisasi umum, ada juga jaringan komputasi khusus yang berfokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan komputasi terdesentralisasi menyediakan pasar komputasi yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, mengurangi hambatan aplikasi, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan komputasi. Dalam ekosistem Web3, jaringan komputasi terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak dapp inovatif untuk bergabung, dan bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
DePIN: Web3 Memberdayakan Edge AI
Bayangkan, ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda, semua memiliki kemampuan untuk menjalankan AI—itulah daya tarik Edge AI. Ini memungkinkan komputasi terjadi di sumber data, menghasilkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sekaligus melindungi privasi pengguna. Teknologi Edge AI telah diterapkan dalam bidang-bidang kunci seperti mobil otonom.
Dalam bidang Web3, kita memiliki nama yang lebih familiar — DePIN. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, DePIN dapat meningkatkan perlindungan privasi pengguna dan mengurangi risiko kebocoran data dengan memproses data secara lokal; mekanisme ekonomi Token yang asli di Web3 dapat mendorong node DePIN untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini DePIN berkembang pesat dalam ekosistem tertentu, menjadi salah satu platform blockchain publik pilihan untuk pengembangan proyek. TPS tinggi, biaya transaksi rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain ini memberikan dukungan kuat untuk proyek DePIN. Saat ini, nilai pasar proyek DePIN di blockchain ini telah melebihi 10 miliar USD, dan beberapa proyek terkenal telah mencapai kemajuan yang signifikan.
IMO: Paradigma Baru Peluncuran Model AI
Konsep IMO pertama kali diusulkan oleh suatu protokol untuk men-tokenisasi model AI.
Dalam model tradisional, karena tidak adanya mekanisme berbagi keuntungan, begitu model AI dikembangkan dan diluncurkan ke pasar, pengembang sering kali sulit untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model tersebut, terutama ketika model tersebut diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli sulit untuk melacak penggunaan, apalagi mendapatkan keuntungan dari situ. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, yang menyulitkan investor dan pengguna potensial untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO memberikan dukungan pendanaan dan cara berbagi nilai baru untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO untuk berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model di kemudian hari. Protokol tertentu menggunakan dua standar ERC, menggabungkan oracle AI dan teknologi OPML untuk memastikan keaslian model AI dan agar pemegang token dapat berbagi keuntungan.
Model IMO meningkatkan transparansi dan kepercayaan, mendorong kolaborasi sumber terbuka, menyesuaikan dengan tren pasar kripto, dan memberikan dorongan untuk pengembangan berkelanjutan teknologi AI. IMO saat ini masih dalam tahap percobaan awal, tetapi seiring meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut dinantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, berpikir secara independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Didukung oleh model bahasa besar, Agen AI tidak hanya dapat memahami bahasa alami, tetapi juga merencanakan keputusan dan melaksanakan tugas yang kompleks. Mereka dapat berfungsi sebagai asisten virtual, belajar tentang preferensi pengguna melalui interaksi, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Tanpa instruksi yang jelas, Agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI asli yang terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi, penampilan, suara robot, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk membangun ekosistem konten AI yang adil dan terbuka, memanfaatkan teknologi AI generatif, memberdayakan individu untuk menjadi pencipta super. Platform ini telah melatih model bahasa besar khusus, yang membuat peran bermain menjadi lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi pribadi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara sebesar 99%, dan kloning suara dapat dilakukan dalam waktu hanya 1 menit. Dengan AI Agent yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan pembuatan gambar.
Dalam penggabungan Web3 dan AI, saat ini lebih fokus pada eksplorasi lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di atas blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan daya komputasi terdesentralisasi yang efisien, dan bagaimana memverifikasi model bahasa besar adalah beberapa masalah kunci. Seiring dengan perbaikan bertahap infrastruktur ini, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa penggabungan Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.