Integrasi Web3 dan AI: Membangun Ekosistem Internet Masa Depan
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik kesesuaian alami dengan teknologi kecerdasan buatan. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI terbatasi dengan ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, masalah privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, perdagangan data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak keuntungan bagi Web3, seperti optimisasi kontrak pintar, mekanisme anti-kecurangan, dan mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah penggerak inti dalam pengembangan AI, seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi agar dapat memperoleh 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 sebagai berikut:
Biaya pengambilan data tinggi, sehingga sulit bagi perusahaan kecil dan menengah untuk menanggungnya.
Sumber daya data dikuasai oleh perusahaan teknologi besar, membentuk pulau data.
Risiko kebocoran dan penyalahgunaan privasi data pribadi
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Pengguna dapat menjual sumber daya jaringan yang tidak terpakai kepada perusahaan AI, secara terdesentralisasi mengumpulkan data jaringan, setelah dibersihkan dan diubah menjadi data nyata dan berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI.
Mengadopsi model "markup untuk mendapatkan", 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 kedua belah pihak dalam pasokan dan permintaan data, mendorong inovasi dan berbagi data.
Namun, ada beberapa masalah dalam pengambilan data dunia nyata, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi sorotan di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi pemanfaatan data. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, transaksi keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan prospek aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi Enkripsi Homomorfik Penuh dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan keluarnya regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan inferensi model AI.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk melatih model dan melakukan inferensi tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap dari ZKML, ZKML membuktikan eksekusi machine learning yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan Komputasi: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Sistem AI saat ini mengalami peningkatan kompleksitas perhitungan setiap 3 bulan, yang menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh 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, membuat masalah pasokan komputasi semakin serius. Praktisi AI menghadapi dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang mudah diakses secara ekonomi untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node yang menyumbangkan komputasi, node menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi umum, ada juga platform kekuatan khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan kekuatan terdesentralisasi ini menyediakan pasar kekuatan yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan kekuatan. Dalam ekosistem Web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi terdesentralisasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
Perangkat IoT: Web3 Memberdayakan AI Edge
Bayangkan ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan menjalankan AI—itulah daya tarik AI tepi. Ini memungkinkan pengolahan terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi AI tepi telah diterapkan di bidang kunci seperti mengemudi otonom.
Dalam bidang Web3, kita menyebutnya jaringan infrastruktur fisik yang terdesentralisasi. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, jaringan ini meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, jaringan jenis ini berkembang pesat dalam ekosistem suatu blockchain publik berperforma tinggi, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penerapan proyek. Tingginya throughput, biaya transaksi yang rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek-proyek terkait. Saat ini, nilai pasar proyek-proyek semacam itu di blockchain publik ini telah melampaui sepuluh miliar dolar AS, dengan beberapa proyek terkenal mencapai kemajuan yang signifikan.
Peluncuran Model Awal: Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI
Model awal diterbitkan ( IMO ) konsep yang diusulkan pertama kali oleh suatu protokol, untuk men-tokenisasi model AI.
Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang model AI kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di kemudian hari, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli kesulitan untuk melacak penggunaan dan mendapatkan pendapatan. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa mendatang. Suatu protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk 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 berada dalam fase percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut dinantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, melakukan pemikiran independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan 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 preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi robot, penampilan, suara, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan 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 untuk membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk dicapai. Dengan agen AI yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam aspek integrasi Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan efisiensi dari daya komputasi terdesentralisasi, serta bagaimana memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan infrastruktur ini, kita punya alasan untuk percaya bahwa integrasi Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
12 Suka
Hadiah
12
2
Bagikan
Komentar
0/400
StablecoinAnxiety
· 9jam yang lalu
Apakah benar ada orang yang berpikir bahwa keduanya bisa digabungkan?
Web3 dan AI bergabung: Membangun ekosistem cerdas Desentralisasi
Integrasi Web3 dan AI: Membangun Ekosistem Internet Masa Depan
Web3 sebagai paradigma internet baru yang terdesentralisasi, terbuka, dan transparan, memiliki titik kesesuaian alami dengan teknologi kecerdasan buatan. Dalam arsitektur terpusat tradisional, sumber daya komputasi dan data AI terbatasi dengan ketat, menghadapi berbagai tantangan seperti batasan daya komputasi, masalah privasi, dan ketidaktransparanan algoritma. Sementara itu, Web3 yang berbasis teknologi terdistribusi, dapat memberikan dorongan baru bagi perkembangan AI melalui jaringan berbagi daya komputasi, perdagangan data terbuka, dan komputasi privasi. Pada saat yang sama, AI juga dapat memberikan banyak keuntungan bagi Web3, seperti optimisasi kontrak pintar, mekanisme anti-kecurangan, dan mendukung pembangunan ekosistemnya. Oleh karena itu, menjelajahi kombinasi Web3 dan AI memiliki arti penting untuk membangun infrastruktur internet generasi berikutnya dan melepaskan nilai data dan daya komputasi.
Data Driven: Fondasi AI dan Web3
Data adalah penggerak inti dalam pengembangan AI, seperti bahan bakar bagi mesin. Model AI perlu mencerna sejumlah besar data berkualitas tinggi agar dapat memperoleh 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 sebagai berikut:
Web3 dapat menyelesaikan titik nyeri dari model tradisional dengan paradigma data terdesentralisasi yang baru:
Namun, ada beberapa masalah dalam pengambilan data dunia nyata, seperti kualitas data yang bervariasi, kesulitan dalam pengolahan, serta kurangnya keragaman dan representativitas. Data sintetis mungkin menjadi sorotan di bidang data Web3 di masa depan. Berdasarkan teknologi AI generatif dan simulasi, data sintetis dapat mensimulasikan karakteristik data nyata, sebagai pelengkap yang efektif, meningkatkan efisiensi pemanfaatan data. Dalam bidang seperti mengemudi otomatis, transaksi keuangan, dan pengembangan game, data sintetis telah menunjukkan prospek aplikasi yang matang.
Perlindungan Privasi: Aplikasi Enkripsi Homomorfik Penuh dalam Web3
Di era yang didorong oleh data, perlindungan privasi telah menjadi fokus perhatian global, dengan keluarnya regulasi seperti GDPR Uni Eropa mencerminkan perlindungan ketat terhadap privasi individu. Namun, ini juga membawa tantangan: beberapa data sensitif tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya karena risiko privasi, yang membatasi potensi dan kemampuan inferensi model AI.
Enkripsi homomorfik penuh ( FHE ) memungkinkan perhitungan langsung pada data terenkripsi tanpa perlu mendekripsi data, dan hasil perhitungan konsisten dengan hasil perhitungan data plaintext. FHE memberikan perlindungan yang kuat untuk perhitungan privasi AI, memungkinkan kekuatan komputasi GPU untuk melatih model dan melakukan inferensi tanpa menyentuh data asli. Ini memberikan keuntungan besar bagi perusahaan AI, memungkinkan mereka membuka layanan API dengan aman sambil melindungi rahasia dagang.
FHEML mendukung pengolahan data dan model yang terenkripsi sepanjang siklus pembelajaran mesin, memastikan keamanan informasi sensitif dan mencegah risiko kebocoran data. Dengan cara ini, FHEML memperkuat privasi data dan menyediakan kerangka komputasi yang aman untuk aplikasi AI.
FHEML adalah pelengkap dari ZKML, ZKML membuktikan eksekusi machine learning yang benar, sementara FHEML menekankan perhitungan data terenkripsi untuk menjaga privasi data.
Revolusi Kekuatan Komputasi: Komputasi AI dalam Jaringan Terdesentralisasi
Sistem AI saat ini mengalami peningkatan kompleksitas perhitungan setiap 3 bulan, yang menyebabkan lonjakan permintaan daya komputasi yang jauh melampaui pasokan sumber daya komputasi yang ada. Misalnya, pelatihan model bahasa besar memerlukan daya komputasi yang sangat besar, setara dengan waktu pelatihan 355 tahun untuk satu perangkat. Kekurangan daya komputasi ini tidak hanya membatasi kemajuan teknologi AI, tetapi juga membuat model AI tingkat lanjut sulit dijangkau oleh 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, membuat masalah pasokan komputasi semakin serius. Praktisi AI menghadapi dilema: membeli perangkat keras sendiri atau menyewa sumber daya cloud, mereka sangat membutuhkan cara layanan komputasi yang sesuai permintaan dan ekonomis.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi mengumpulkan sumber daya GPU yang tidak terpakai di seluruh dunia, menyediakan pasar komputasi yang mudah diakses secara ekonomi untuk perusahaan AI. Pihak yang membutuhkan komputasi dapat memposting tugas di jaringan, kontrak pintar akan membagikan tugas tersebut kepada node yang menyumbangkan komputasi, node menjalankan tugas dan mengirimkan hasilnya, setelah diverifikasi, mereka mendapatkan imbalan. Solusi ini meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya dan membantu mengatasi masalah bottleneck komputasi di bidang AI dan lainnya.
Selain jaringan kekuatan terdesentralisasi umum, ada juga platform kekuatan khusus yang fokus pada pelatihan dan inferensi AI. Jaringan kekuatan terdesentralisasi ini menyediakan pasar kekuatan yang adil dan transparan, memecahkan monopoli, menurunkan ambang aplikasi, dan meningkatkan efisiensi penggunaan kekuatan. Dalam ekosistem Web3, jaringan kekuatan terdesentralisasi akan memainkan peran kunci, menarik lebih banyak aplikasi terdesentralisasi inovatif untuk bergabung, bersama-sama mendorong perkembangan dan penerapan teknologi AI.
Perangkat IoT: Web3 Memberdayakan AI Edge
Bayangkan ponsel Anda, jam tangan pintar, bahkan perangkat pintar di rumah Anda memiliki kemampuan menjalankan AI—itulah daya tarik AI tepi. Ini memungkinkan pengolahan terjadi di sumber data, mewujudkan latensi rendah, pemrosesan waktu nyata, sambil melindungi privasi pengguna. Teknologi AI tepi telah diterapkan di bidang kunci seperti mengemudi otonom.
Dalam bidang Web3, kita menyebutnya jaringan infrastruktur fisik yang terdesentralisasi. Web3 menekankan desentralisasi dan kedaulatan data pengguna, jaringan ini meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan memproses data secara lokal, mengurangi risiko kebocoran data; mekanisme ekonomi token asli Web3 dapat mendorong node untuk menyediakan sumber daya komputasi, membangun ekosistem yang berkelanjutan.
Saat ini, jaringan jenis ini berkembang pesat dalam ekosistem suatu blockchain publik berperforma tinggi, menjadi salah satu platform pilihan utama untuk penerapan proyek. Tingginya throughput, biaya transaksi yang rendah, dan inovasi teknologi dari blockchain publik ini memberikan dukungan yang kuat untuk proyek-proyek terkait. Saat ini, nilai pasar proyek-proyek semacam itu di blockchain publik ini telah melampaui sepuluh miliar dolar AS, dengan beberapa proyek terkenal mencapai kemajuan yang signifikan.
Peluncuran Model Awal: Paradigma Baru untuk Peluncuran Model AI
Model awal diterbitkan ( IMO ) konsep yang diusulkan pertama kali oleh suatu protokol, untuk men-tokenisasi model AI.
Dalam mode tradisional, karena kurangnya mekanisme pembagian pendapatan, pengembang model AI kesulitan untuk mendapatkan pendapatan berkelanjutan dari penggunaan model di kemudian hari, terutama ketika model diintegrasikan ke dalam produk dan layanan lain, pencipta asli kesulitan untuk melacak penggunaan dan mendapatkan pendapatan. Selain itu, kinerja dan efektivitas model AI sering kali kurang transparan, membuat investor dan pengguna potensial sulit untuk mengevaluasi nilai sebenarnya, yang membatasi pengakuan pasar dan potensi komersial model.
IMO menyediakan cara baru untuk mendukung pendanaan dan berbagi nilai untuk model AI sumber terbuka, di mana investor dapat membeli token IMO dan berbagi keuntungan yang dihasilkan oleh model tersebut di masa mendatang. Suatu protokol menggunakan standar ERC tertentu, menggabungkan oracle AI dan teknologi pembelajaran mesin di blockchain untuk memastikan keaslian model AI dan memungkinkan pemegang token untuk 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 berada dalam fase percobaan awal, tetapi seiring dengan meningkatnya penerimaan pasar dan meluasnya jangkauan partisipasi, inovasi dan nilai potensialnya patut dinantikan.
Agen AI: Era Baru Pengalaman Interaktif
Agen AI dapat merasakan lingkungan, melakukan pemikiran independen, dan mengambil tindakan yang sesuai untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Dengan dukungan 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 preferensi melalui interaksi dengan pengguna, dan memberikan solusi yang dipersonalisasi. Bahkan tanpa instruksi yang jelas, agen AI juga dapat secara mandiri menyelesaikan masalah, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan nilai baru.
Sebuah platform aplikasi AI terbuka menyediakan kumpulan alat kreatif yang komprehensif dan mudah digunakan, mendukung pengguna untuk mengonfigurasi fungsi robot, penampilan, suara, serta menghubungkan ke basis pengetahuan eksternal, berkomitmen untuk menciptakan 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 untuk membuat peran lebih manusiawi; teknologi kloning suara dapat mempercepat interaksi personalisasi produk AI, mengurangi biaya sintesis suara hingga 99%, dan kloning suara hanya memerlukan 1 menit untuk dicapai. Dengan agen AI yang disesuaikan dari platform ini, saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti obrolan video, pembelajaran bahasa, dan generasi gambar.
Dalam aspek integrasi Web3 dan AI, saat ini lebih banyak eksplorasi pada lapisan infrastruktur, bagaimana mendapatkan data berkualitas tinggi, melindungi privasi data, bagaimana mengelola model di blockchain, bagaimana meningkatkan penggunaan efisiensi dari daya komputasi terdesentralisasi, serta bagaimana memverifikasi model bahasa besar dan masalah kunci lainnya. Seiring dengan perbaikan infrastruktur ini, kita punya alasan untuk percaya bahwa integrasi Web3 dan AI akan melahirkan serangkaian model bisnis dan layanan inovatif.