Ikhtisar

Seiring perkembangan AI yang pesat, diperlukan lebih banyak daya komputasi, pemrosesan data, dan kolaborasi. Sistem blockchain tradisional, dengan batasan kinerjanya, tidak lagi dapat memenuhi tuntutan yang semakin meningkat dari aplikasi AI.

Generasi baru blockchain Layer 1 yang dirancang untuk kecerdasan buatan telah muncul. Proyek-proyek ini fokus pada menyelesaikan tantangan kunci seperti efisiensi, privasi data, alokasi sumber daya, dan kolaborasi terdesentralisasi dengan teknologi inovatif.

Artikel ini meninjau dan menganalisis proyek AI Layer 1 kunci seperti Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion, dan Sahara dengan fokus pada teknologi inti, kasus penggunaan, dan potensi masa depan mereka.

Apa itu AI Layer 1?

Blockchain Layer 1 adalah jaringan blockchain dasar dengan sistem konsensus dan infrastruktur sendiri. Berbeda dengan solusi Layer 2, yang bergantung pada blockchain yang sudah ada, blockchain Layer 1 menciptakan dan menjaga ekosistem yang sepenuhnya terdesentralisasi.

Sebuah Layer 1 AI adalah blockchain yang dibangun untuk kecerdasan buatan. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan sistem terdesentralisasi untuk melatih model AI, menjalankan tugas AI, berbagi data, dan memberikan insentif.

Proyek Layer 1 AI mengintegrasikan teknologi blockchain untuk meningkatkan transparansi dan keadilan dalam sistem AI serta menangani masalah persisten AI yang menjadi "kotak hitam" dengan memanfaatkan verifikasi dan ketidakubahannya blockchain.

Signifikansi:
Integrasi AI dan blockchain adalah area kunci inovasi teknologi, didorong oleh dinamika pasokan-dan-permintaan yang jelas:
AI bergantung pada data besar dan daya komputasi: Blockchain dapat menyediakan penyimpanan data terdesentralisasi, hosting model, dan pasar daya komputasi;
Keputusan AI tidak transparan: Catatan Blockchain menyediakan proses yang dapat dilacak dan diverifikasi, yang meningkatkan kepercayaan;
Kekurangan mekanisme insentif: Ekonomi token asli Blockchain dapat efektif memberikan insentif kepada kontributor data, node komputasi, dan pengembang model;
Kepemilikan data dan model sulit untuk didefinisikan: Kontrak pintar dan verifikasi on-chain menyediakan dasar untuk kepemilikan aset AI dan transaksi.
Kebutuhan inti ini adalah kekuatan di balik pertumbuhan cepat proyek AI Layer 1.

Fitur Utama
Layer 1 AI bukan hanya narasi baru; ia memiliki fokus teknologi yang berbeda dibandingkan dengan blockchain umum tujuan umum:
Kemampuan komputasi berperforma tinggi dan kemampuan pemrosesan paralel: Menyediakan dukungan dasar untuk pelatihan model dan inferensi;
Dukungan Agen AI Native: Mengembangkan lingkungan runtime dan mekanisme interaksi yang dirancang khusus untuk Agen AI;
Mekanisme insentif data asli: Menggunakan token untuk mendorong kontribusi data dan kolaborasi model;
Verifikasi dan transaksi on-chain dari model dan tugas: Memungkinkan integrasi Web3 yang sebenarnya dari aset kecerdasan buatan.

Empat Tren Kunci yang Mendorong AI Layer 1
Kemunculan AI Layer 1 tidak bersifat kebetulan; ini didorong oleh empat tren kunci:
Ledakan AI generatif: Proliferasi model-model besar telah mendorong permintaan eksponensial terhadap kekuatan komputasi dan data;
Evolusi mekanisme insentif Web3: Menciptakan siklus ekonomi untuk data, model, dan daya komputasi.
Pendirian progresif ekosistem AI Agen: Membutuhkan lingkungan eksekusi dasar yang aman dan jaringan nilai yang kuat.
Sebuah pergeseran yang dapat dikenali menuju modularitas blockchain: Beralih dari blockchain Layer 1 yang "umum" menjadi arsitektur yang "khusus".

Proyek Utama

Ikhtisar Proyek dengan Token Asli

Bittensor

Latar Belakang dan Visi
Bittensor bertujuan untuk membangun jaringan kolaborasi AI terdesentralisasi yang meruntuhkan hambatan terpusat dalam pengembangan AI tradisional. Ini mendorong pengembang global dan penyedia komputasi untuk melatih dan mengoptimalkan model AI secara bersama-sama. Visinya adalah mendorong koevolusi ekosistem AI melalui mekanisme yang didorong oleh pasar, sehingga menciptakan jaringan cerdas yang terbuka dan transparan.

Arsitektur Teknologi dan Inovasi
Bittensor menggunakan arsitektur dual-layer: jaringan akar mengkoordinasikan sistem global, sementara ekosistem subnet mendukung berbagai tugas AI. Inovasi inti terletak pada mekanisme alokasi sumber daya berbasis pasar dTAO, yang memperkenalkan token subnet Alpha untuk bersaing di pasar. Sumber daya dialokasikan sesuai permintaan, sementara kekuatan validasi didesentralisasi untuk menghindari kendali oleh satu entitas tunggal. Desain ini meningkatkan efisiensi dan ketahanan sistem terhadap sensor.

Skenario Aplikasi dan Ekosistem
Ekosistem Bittensor mencakup beberapa subnet dengan aplikasi khas seperti Targon (berfokus pada generasi teks, mirip dengan model bahasa canggih), Chutes (menyediakan layanan antarmuka API LLM), PTN (menghasilkan sinyal perdagangan keuangan), dan Dojo (kolaborasi pelabelan data). Modul-submodul ini memperlihatkan aplikabilitas luas Bittensor di bidang seperti generasi teks, prediksi keuangan, dan pemrosesan data. Mereka menarik pengembang dan pengguna industri.

Ekonomi Token dan Nilai
Token $TAO adalah inti dari ekosistem Bittensor, digunakan untuk membayar kekuatan komputasi, memberi imbalan kepada kontributor, dan mendorong persaingan subnet. Pemegang dapat memasang $TAO untuk berpartisipasi dalam tata kelola jaringan atau mendapatkan imbalan subnet. Saat ekosistem subnet berkembang, permintaan akan $TAO diharapkan tumbuh, dengan nilainya erat terkait dengan kekuatan komputasi jaringan dan aktivitas aplikasi.

Sumber

Vana

Latar Belakang dan Visi
Tujuan Vana adalah untuk membentuk kedaulatan data agar pengguna benar-benar memiliki dan mendapatkan manfaat dari data pribadi mereka, daripada dieksploitasi oleh raksasa teknologi. Visinya adalah untuk merekonstruksi nilai data melalui teknologi terdesentralisasi, sehingga menciptakan ekosistem ekonomi data yang didorong oleh pengguna.

Arsitektur Teknologi dan Inovasi
Teknologi Vana terbagi menjadi Lapisan Likuiditas Data dan Lapisan Portabilitas Data, dilengkapi dengan desain penyimpanan non-custodial. Inovasi kunci adalah data pengguna tetap di luar rantai untuk memastikan privasi, sambil tetap memungkinkan berbagi data dan distribusi nilai melalui insentif likuiditas dan reward kontributor. Model ini berorientasi pada pengguna seimbang antara perlindungan privasi dengan insentif ekonomi yang berarti.

Skema Aplikasi dan Ekosistem
Aplikasi tipikal Vana termasuk Finquarium (pasar data keuangan), GPT Data DAO (pengumpulan data percakapan dan tata kelola), dan proyek-proyek data Reddit/Twitter (menggunakan data media sosial). Skenario-skenario ini menunjukkan potensi Vana di bidang keuangan, pelatihan AI, dan analisis sosial. Mereka menarik kontributor data dan pengembang untuk bergabung dengan ekosistem.

Ekonomi Token dan Nilai
$VANA menggerakkan ekosistem Vana. Pengguna mendapatkannya dengan menyumbang data, dan bisnis menghabiskannya untuk mengakses data tersebut. Ini juga memungkinkan partisipasi dalam tata kelola. Seiring dengan pertumbuhan penggunaan data, nilai token ini semakin terikat dengan aktivitas jaringan.

Sumber: https://www.vana.org/

Nillion

Latar Belakang dan Visi
Nillion sedang membangun jaringan komputasi yang memprioritaskan privasi yang dirancang untuk menyelesaikan tantangan privasi data. Dengan memanfaatkan “komputasi buta”—metode yang memungkinkan komputasi pada data terenkripsi—tujuannya adalah mendukung adopsi aplikasi kecerdasan buatan dan Web3 yang aman dan berskala besar.

Arsitektur Teknologi dan Inovasi
Di jantung Nillion adalah Nil Message Compute (NMC), sebuah paradigma "komputasi buta" yang mengintegrasikan komputasi multi-pihak (MPC) dan bukti pengetahuan nol (ZKPs) untuk memungkinkan pertukaran data pengetahuan nol. Inovasi intinya terletak pada pencapaian konsensus tanpa blockchain tradisional, sambil mempertahankan pemrosesan terenkripsi tanpa kebocoran, membuka kemungkinan baru untuk aplikasi yang kritis terhadap privasi.

Skenario Aplikasi dan Ekosistem
Aplikasi Nillion termasuk otentikasi Web3 (melindungi privasi identitas pengguna), pelatihan privasi AI (melatih model pada data terenkripsi), dan pemodelan data rahasia (komputasi privasi tingkat perusahaan). Skenario-skenario ini menunjukkan aplikabilitas yang luas dalam manajemen identitas, pengembangan AI, dan pemrosesan data bisnis, menarik pengguna industri dengan kebutuhan privasi.

Ekonomi Token dan Nilai
$NIL berfungsi sebagai token utilitas asli dari jaringan Nillion. Ini memfasilitasi pembayaran untuk tugas komputasi, mendorong operator node, dan mendukung pertumbuhan ekosistem secara keseluruhan. Seiring dengan meningkatnya permintaan untuk komputasi yang menjaga privasi, nilai $NIL semakin terkait dengan aktivitas jaringan dan daya komputasi yang diberikan, menempatkannya pada potensi jangka panjang yang kuat.

Sumber

HyperCycle

Latar Belakang dan Visi
HyperCycle adalah proyek yang menyediakan infrastruktur high-performance untuk AI Agents. Proyek ini bekerjasama dengan SingularityNET untuk mempercepat kolaborasi lintas platform dan operasi efisien dari AI agents. Visinya adalah membangun infrastruktur untuk mendukung generasi berikutnya aplikasi AI, sehingga mendorong adopsi luas teknologi AI.

Arsitektur Teknologi dan Inovasi
Arsitektur teknis HyperCycle berfokus pada lapisan dukungan komputasi AI high-performance yang bekerja sama secara mendalam dengan ekosistem SingularityNET. Sorotan inovasi termasuk mendukung operasi AI high-performance, kemampuan kolaborasi lintas platform, dan mengoptimalkan efisiensi eksekusi agen AI, memberikan dukungan foundational untuk sistem multi-agen kompleks.

Skenario Aplikasi dan Ekosistem
HyperCycle belum sepenuhnya diluncurkan, tetapi aplikasi khasnya mungkin melibatkan klaster agen AI, seperti pemrosesan tugas terdistribusi atau kolaborasi cerdas lintas platform. Dengan kerjasamanya dengan SingularityNET, ekosistemnya diharapkan mencakup aplikasi AI di bidang seperti pendidikan, kesehatan, dan keuangan, dengan potensi yang menjanjikan.

Ekonomi Token dan Nilai
$HYPC adalah token dari HyperCycle, digunakan untuk membayar sumber daya komputasi, memberi imbalan kepada kontributor, dan berpartisipasi dalam tata kelola ekosistem. Sebagai bagian dari infrastruktur AI berkinerja tinggi, nilai $HYPC erat terkait dengan skala penggunaan AI Agent dan permintaan komputasi. Pertumbuhannya jangka panjang bergantung pada kematangan ekosistem.

Sumber

OriginTrail

Latar Belakang Proyek dan Visi
OriginTrail mengintegrasikan teknologi graf pengetahuan dengan kecerdasan buatan untuk membangun platform terdesentralisasi untuk mengelola aset pengetahuan. Tujuannya adalah meningkatkan verifikasi data dan mendorong kolaborasi lintas domain, dengan visi untuk mendorong transformasi digital di bidang seperti rantai pasok dan penelitian ilmiah melalui pertukaran pengetahuan yang terpercaya.

Arsitektur Teknologi dan Inovasi
Inti OriginTrail dibangun dengan teknologi grafik pengetahuan dan sistem terdesentralisasi untuk menyimpan dan memverifikasi aset pengetahuan. Inovasinya terletak pada kemampuan berbagi pengetahuan yang dapat diverifikasi, memastikan kehandalan data, dan memfasilitasi integrasi lintas domain. Hal ini memberikan infrastruktur yang kokoh untuk aplikasi data kompleks.

Skenario Aplikasi dan Ekosistem
Aplikasi khas OriginTrail meliputi pelacakan rantai pasokan (memastikan transparansi asal produk) dan verifikasi kepercayaan data (memverifikasi data ilmiah). Ekosistem ini sudah bermitra dengan berbagai industri, seperti rantai pasokan makanan dan manajemen data kesehatan. Hal ini memperlihatkan nilai dunia nyata dari grafik pengetahuan.

Ekonomi Token dan Nilai
$TRAC adalah token asli OriginTrail, digunakan untuk membayar biaya penyimpanan data, biaya verifikasi, dan mendorong operasi node. Saat aplikasi graf pengetahuan berkembang ke lebih banyak domain, permintaan untuk $TRAC terkait dengan volume data ekosistem dan adopsi industri, memberikan dukungan nilai yang stabil.

Sumber: https://origintrail.io/

Arsitektur Teknis Utama

Blockchain Layer 1 publik AI adalah jaringan blockchain yang dibangun khusus untuk mendukung aplikasi AI. Mereka menawarkan infrastruktur yang efisien, aman, dan dapat diskalakan untuk tugas-tugas seperti pelatihan model AI, inferensi, pengolahan data, dan operasi kolaboratif.

Tidak seperti blockchain Layer 1 tradisional (seperti Ethereum, Solana), Layer 1 AI harus menyesuaikan kebutuhan seperti distribusi daya komputasi, privasi data, eksekusi model, dan tata kelola terdesentralisasi. Hal ini memberikan arsitektur teknisnya dengan inovasi yang unik.

Berikut adalah gambaran umum tentang arsitektur teknis kunci dari blockchain AI Layer 1, berfokus pada tren utama dan proyek-proyek teladan seperti Kite AI dan Bittensor.

Prospek Masa Depan dan Nilai Investasi

1. Evolusi Teknologi: Kecerdasan dan Integrasi

Integrasi Komprehensif AI Multimodal
Ekosistem AI masa depan akan melampaui modalitas tunggal (misalnya, generasi teks) dan beralih ke integrasi multimodal (teks, gambar, audio, video, dan bahkan data sensor). Ekosistem subnet Bittensor mungkin berkembang untuk mendukung pelatihan model multimodal, dan infrastruktur AI Agent HyperCycle dapat menjadi inti untuk kolaborasi lintas modal.

Mekanisme Konsensus Adaptif
Mekanisme seperti PoAI (Kite AI) dan dTAO (Bittensor) akan lebih dioptimalkan dengan memperkenalkan algoritma adaptif yang secara dinamis menyesuaikan aturan konsensus berdasarkan kompleksitas tugas, kebutuhan daya komputasi, dan kebutuhan privasi untuk meningkatkan efisiensi dan keadilan.

Standardisasi Komputasi Privasi
Teknologi "komputasi buta" dan teknologi ZKP/MPC dari Nillion mungkin akan menjadi standar industri. Hal ini akan mengubah perlindungan privasi dari fungsi pinggiran menjadi komponen inti dari Lapisan AI 1. Integrasi mendalam dari TEE (Lingkungan Eksekusi Terpercaya) dengan blockchain juga akan mempercepat.

Pengantar Awal Komputasi Kuantum
Pada tahun 2030, komputasi kuantum mungkin mulai terintegrasi dengan ekosistem kecerdasan buatan, terutama di bidang komputasi berkinerja tinggi (misalnya, HyperCycle). Hal ini akan signifikan meningkatkan kecepatan pelatihan dan kemampuan optimasi dari model-model kompleks.

Outlook: Teknologi akan beralih dari inovasi terdesentralisasi ke integrasi dan standarisasi, dengan daya saing inti dari ekosistem kecerdasan buatan terletak pada kecerdasan dan adaptabilitas lintas domain.

Sumber:Kite AI

2. Perluasan Ekosistem: Globalisasi dan Penetrasi Industri

Pembentukan Jaringan Daya Komputasi Global
Pasar daya komputasi terdesentralisasi (misalnya, Gensyn, Bittensor) akan mengintegrasikan sumber daya yang menganggur secara global untuk membentuk jaringan daya komputasi yang mirip dengan “internet AI”. Daya komputasi berbiaya rendah di negara-negara berkembang mungkin akan menjadi suplemen kunci bagi ekosistem.

Mekarannya Sub-Ecosystems yang Spesifik untuk Industri
Sub-ekosistem vertikal seperti subnet medis Kite AI dan pelacakan rantai pasokan OriginTrail akan lebih tersegmentasi ke lebih banyak industri seperti pendidikan, energi, dan hiburan. Setiap sub-ekosistem dapat mengembangkan token dan mekanisme tata kelola independen.

Kolaborasi lintas-rantai dan lintas-ekosistem
Layer 1 AI akan membentuk interoperabilitas yang lebih ketat dengan blockchain tradisional (misalnya, Ethereum, Polkadot). Sebagai contoh, lapisan data Vana bisa terintegrasi dengan protokol DeFi, dan graf pengetahuan OriginTrail mungkin terhubung dengan pasar NFT.

Pertumbuhan Ekosistem yang Didorong Pengguna
Model kedaulatan data Vana mungkin akan diperluas ke lebih banyak pengguna individu. Sumber data dari media sosial, perangkat IoT, dll., akan menjadi masukan penting untuk ekosistem AI, dan peran kontributor komunitas akan menjadi lebih menonjol.
Perspektif: Ekosistem kecerdasan buatan akan beralih dari teknologi-driven menjadi aplikasi-dan pengguna-driven, sehingga membentuk struktur jaringan global, multi-lapisan yang meresap ke semua aspek kehidupan sosial.

3. Dampak Ekonomi dan Sosial: Pembaruan Nilai

Kematangan Ekonomi Token
Token seperti $TAO, $VANA, dan $NIL tidak hanya akan berfungsi sebagai alat pembayaran tetapi juga dapat berkembang menjadi “aset pintar,” dengan nilainya langsung terkait dengan kontribusi daya komputasi, kualitas data, dan kinerja model. $HYPC dari HyperCycle mungkin menjadi mata uang standar di pasar AI Agent.

Model Karir Baru dan Ekonomi
Ekosistem kecerdasan buatan akan melahirkan profesi baru seperti "penambang daya komputasi," "penyedia data," dan "pengoptimalkan model." Mekanisme pembagian keuntungan Vana mungkin menjadi umum dan memungkinkan individu untuk menghasilkan pendapatan stabil dengan menyumbangkan data atau daya komputasi.

Efisiensi Sosial Ditingkatkan
Aplikasi seperti transparansi rantai pasokan OriginTrail dan generasi sinyal keuangan Bittensor akan mengoptimalkan alokasi sumber daya dan mengurangi pemborosan. Pasar inferensi AI (misalnya, Ritual) dapat mengurangi biaya bisnis untuk memperoleh layanan cerdas.

Tantangan Kesenjangan Digital
Wilayah yang berkembang mungkin akan mengambil manfaat pertama dari ekosistem kecerdasan buatan, sementara daerah yang belum berkembang berisiko tertinggal karena hambatan teknologi dan kurangnya infrastruktur. Hal ini berpotensi memperburuk kesenjangan digital global.
Tinjauan: Ekosistem AI akan membentuk kembali struktur ekonomi. Hal ini akan memberdayakan individu untuk berpartisipasi lebih banyak sambil memperbesar potensi risiko ketimpangan sosial.

Sumber:OriginTrail

Tantangan

1. Tantangan Teknis

Kompleksitas teknis dari ekosistem AI menyajikan beberapa isu inti yang harus diatasi:

Kekuatan Komputasi dan Kendala Energi
Tantangan: Pelatihan dan inferensi model AI memerlukan daya komputasi yang sangat besar, terutama untuk model multimodal besar (misalnya, pembangkitan video atau inferensi lintas domain). Ekosistem subnet Bittensor dan pelatihan terdistribusi Gensyn mengandalkan integrasi daya komputasi global, namun pasokan GPU saat ini terbatas, dan konsumsi energi komputasi berperforma tinggi sangat besar, yang dapat menyebabkan peningkatan biaya atau bottleneck jaringan.
Dampak: Kekurangan daya komputasi mungkin membatasi ekspansi ekosistem, dan masalah energi bisa memicu kontroversi lingkungan, sehingga merusak keberlanjutan proyek.
Solusi Potensial: Mengembangkan algoritma berdaya rendah (misalnya, varian Transformer yang lebih efisien), mengintegrasikan node komputasi yang didukung energi terbarukan, atau mengeksplorasi aplikasi komputasi kuantum awal.

Sumber:TFSC

Implementasi Teknis Privasi dan Keamanan
Tantangan: "Komputasi buta" Nillion dan penyimpanan non-penahanan Vana perlu memastikan nol kebocoran data di lingkungan yang terdesentralisasi, tetapi ZKP (zero-knowledge proofs) dan MPC (multi-party computation) mengeluarkan biaya komputasi yang tinggi, berpotensi mengurangi efisiensi. TEE (Trusted Execution Environment) Kite AI juga menghadapi kepercayaan perangkat keras dan risiko keamanan rantai pasokan.
Dampak: Jika teknologi privasi tidak dapat seimbang antara efisiensi dan keamanan, penggunaannya dalam skenario high-throughput (misalnya, inferensi real-time) mungkin terbatas.
Solusi Potensial: Mengoptimalkan algoritma enkripsi (misalnya, ZKP ringan), mengembangkan chip komputasi privasi khusus, atau memperkenalkan mekanisme kepercayaan yang dapat diverifikasi di rantai.

Ketidaksesuaian dan Standarisasi yang Kurang
Tantangan: Proyek AI Layer 1 (misalnya, Bittensor, Kite AI) masing-masing membangun subnets atau modul independen tetapi kurang standar protokol yang terpadu, membuat kolaborasi lintas-ekosistem menjadi sulit. Sebagai contoh, klaster AI Agent HyperCycle mungkin mengalami kesulitan untuk berintegrasi langsung dengan grafik pengetahuan OriginTrail.
Dampak: Fragmentasi ekosistem mungkin melemahkan daya saing secara keseluruhan, dan para pengembang akan perlu beradaptasi dengan platform-platform yang berbeda, yang secara berulang meningkatkan biaya pengembangan.
Solusi Potensial: Promosikan protokol interoperabilitas lintas-rantai (misalnya, mekanisme penghubung mirip Polkadot) atau standar industri (misalnya, format model AI yang terpadu).

Sumber:Polkadot Wiki

Tata Kelola Model dan Pelacakan
Tantangan: Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi (misalnya, subnet Targon Bittensor) kurang memiliki mekanisme tata kelola on-chain yang efektif untuk melacak dan membatasi penyalahgunaan dan bisa digunakan untuk menghasilkan informasi palsu atau konten jahat. Meskipun grafik pengetahuan OriginTrail dapat memverifikasi kredibilitas data, sulit untuk memantau output AI yang dihasilkan secara dinamis secara real time.
Dampak: Penyalahgunaan teknologi dapat menyebabkan krisis kepercayaan dan menghambat adopsi luas dari ekosistem.
Solusi Potensial: Memperkenalkan otentikasi identitas on-chain, mekanisme penelusuran konten, atau mengembangkan alat tinjauan etis terdesentralisasi.

2. Tantangan Pasar

Persaingan pasar dan adopsi pengguna dalam ekosistem AI sangat penting untuk keberhasilan komersialisasinya. Tantangan saat ini termasuk:

Persaingan Intens dan Fragmentasi Ekosistem
Tantangan: Proyek Layer 1 AI (misalnya, Bittensor vs. Kite AI) dan ekosistem terkait (misalnya, Vana vs. Nillion) tumpang tindih dalam fungsionalitas (misalnya, alokasi daya komputasi, privasi data), yang mengakibatkan fragmentasi sumber daya dan pengguna. Raksasa teknologi tradisional (misalnya, Google, Microsoft) juga menempatkan diri dengan solusi AI terpusat. Mereka memanfaatkan ekosistem matang dan keunggulan merek untuk merebut pangsa pasar.
Dampak: Proyek terdesentralisasi mungkin mengalami kesulitan dalam pengembangan karena basis pengguna yang tidak mencukupi atau biaya migrasi yang tinggi bagi pengembang.
Solusi Potensial: Tarik pasar niche melalui posisi yang berbeda (misalnya, Bittensor berfokus pada kompetisi subnet, Vana pada kedaulatan data), atau bekerja sama dengan perusahaan tradisional (misalnya, OriginTrail dengan industri rantai pasok) untuk memperluas pengaruh.

Pendidikan Pengguna dan Hambatan Penerimaan
Tantangan: Sifat terdesentralisasi dari ekosistem AI (misalnya, insentif token, tata kelola on-chain) kompleks bagi pengguna rata-rata dan perusahaan. Misalnya, model kontribusi data Vana memerlukan pengguna memahami konsep kedaulatan data, dan partisipasi subnet Bittensor memerlukan pengembang memiliki keahlian di kedua bidang blockchain dan AI.
Dampak: Kurva belajar yang curam dapat membatasi partisipasi pengguna dan memperlambat pertumbuhan ekosistem.
Solusi Potensial: Mengembangkan antarmuka yang ramah pengguna (misalnya, alat unggah data yang disederhanakan Vana), menyediakan sumber daya pendidikan, atau mengurangi hambatan masuk pengembang melalui SDK.

Instabilitas dalam Ekonomi Token
Tantangan: Token seperti $TAO, $VANA, dan $NIL terkait dengan aktivitas ekosistem, tetapi volatilitas pasar dapat menyebabkan perilaku yang didorong oleh spekulasi (misalnya, harga jatuh setelah kehypean awal). Risiko $HYPC HyperCycle adalah nilai yang tidak jelas karena aplikasinya belum sepenuhnya diterapkan.
Dampak: Ketidakstabilan harga token dapat merusak kepercayaan pengguna, mempengaruhi investasi jangka panjang dan partisipasi dalam ekosistem.
Solusi Potensial: Merancang mekanisme token yang lebih kokoh (misalnya, pembakaran dinamis, imbalan kunci jangka panjang) atau meningkatkan nilai intrinsik token melalui kasus penggunaan dunia nyata (misalnya, skenario pembayaran rantai pasok OriginTrail).

Sumber

Keberlanjutan Model Bisnis
Tantangan: Banyak proyek ekosistem kecerdasan buatan menggunakan insentif token untuk menarik pengguna awal, tetapi model profitabilitas jangka panjang tetap tidak jelas. Misalnya, pasar inferensi Ritual perlu membuktikan efisiensinya dibanding layanan awan terpusat, dan pelatihan terdistribusi Gensyn perlu memvalidasi kompetitifitas komersialnya.
Dampak: Kurangnya aliran pendapatan yang berkelanjutan dapat menyebabkan kesenjangan pendanaan proyek, sehingga membatasi ekspansi ekosistem.
Solusi Potensial: Jelajahi model bisnis hibrida (misalnya, langganan + pembayaran token), atau tandatangani kontrak jangka panjang dengan klien perusahaan (misalnya, layanan komputasi privasi Nillion’s).

3. Tantangan Regulasi

Saat teknologi AI dan blockchain semakin merata, lanskap regulasi global semakin berdampak pada ekosistem AI:

Privasi Data dan Kepatuhan lintas Batas
Tantangan: Proyek-proyek seperti Vana dan Nillion menekankan kedaulatan data dan privasi, tetapi terdapat perbedaan regulasi yang signifikan antara negara-negara mengenai penyimpanan data dan transmisi lintas batas (misalnya, GDPR UE). Penyimpanan terdesentralisasi mungkin dianggap sebagai cara untuk menghindari regulasi, yang mengakibatkan risiko hukum.
Dampak: Biaya kepatuhan yang meningkat dapat melemahkan daya saing global proyek dan bahkan menyebabkan larangan pasar di beberapa wilayah.
Solusi Potensial: Mengembangkan kerangka kerja kepatuhan yang fleksibel (misalnya, implementasi node regional) atau berkolaborasi dengan regulator lokal (misalnya, praktik kepatuhan rantai pasok OriginTrail di UE).

Sumber

Etika dan Akuntabilitas Kecerdasan Buatan
Tantangan: Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi (misalnya, subnet generasi teks Bittensor) mungkin menghasilkan konten berbahaya, tetapi tata kelola on-chain mungkin kesulitan menetapkan pertanggungjawaban. Regulator global (misalnya, Undang-Undang AI UE) menuntut transparansi dan pertanggungjawaban yang ketat untuk aplikasi kecerdasan buatan berisiko tinggi, yang bertentangan dengan sifat terdesentralisasi dari anonimitas.
Dampak: Tekanan regulasi bisa memaksa proyek untuk menyesuaikan arsitektur mereka atau menarik diri dari pasar tertentu, meningkatkan kompleksitas operasional.
Solusi Potensial: Memperkenalkan jejak on-chain (mis., verifikasi konten berbasis OriginTrail), atau bekerja sama dengan asosiasi industri untuk mengembangkan standar etika AI.

Sumber

Token dan Regulasi Keuangan
Tantangan: Token seperti $TAO dan $VANA mungkin dapat diklasifikasikan sebagai surat berharga atau alat pembayaran. Mereka harus mematuhi peraturan keuangan (misalnya, Undang-Undang Surat Berharga SEC di AS). $HYPC dari HyperCycle, jika digunakan untuk pembayaran lintas batas, dapat memicu pengawasan anti pencucian uang (AML).
Dampak: Ketidakpastian regulasi dapat membatasi peredaran token dan memengaruhi model ekonomi dari ekosistem.
Solusi Potensial: Menerangkan atribut utilitas token (bukan atribut investasi), atau mengajukan uji coba kotak pasir regulasi (misalnya, model proyek blockchain di Singapura).

Persyaratan Kepatuhan Khusus Industri
Tantangan: sub-jaringan medis Kite AI dan komputasi privasi Nillion harus mematuhi peraturan khusus industri (misalnya, HIPAA untuk perlindungan data kesehatan). Arsitektur terdesentralisasi mungkin mengalami kesulitan untuk menyediakan kemampuan audit yang diperlukan oleh sistem tradisional.
Dampak: Kompleksitas kepatuhan industri dapat menunda implementasi proyek dan membatasi akses pasar.
Solusi Potensial: Bermitra dengan penyedia teknologi kepatuhan (misalnya, alat audit on-chain), atau fokus pada pasar dengan ambang batas regulasi yang lebih rendah untuk implementasi awal.

Sumber

Kesimpulan

Saat teknologi AI terus berkembang, proyek blockchain AI Lapisan 1 muncul sebagai infrastruktur kritis untuk mengatasi tantangan dalam komputasi, pemrosesan data, dan koordinasi terdesentralisasi. Dengan memanfaatkan arsitektur inovatif, proyek-proyek ini menunjukkan potensi besar untuk meningkatkan efisiensi sistem AI, meningkatkan privasi data, dan mengoptimalkan distribusi serta insentif sumber daya komputasi.

Meskipun prospek untuk proyek AI Layer 1 menjanjikan, namun tidak tanpa hambatan. Kerumitan implementasi dan integrasi lintas domain mungkin menghambat kemajuan yang cepat. Adopsi masih berada dalam tahap awal, dengan kepercayaan pasar pada konvergensi AI-blockchain yang belum sepenuhnya mapan. Ketidakpastian regulasi lebih lanjut mempersulit pemandangan. Di atas semua itu, menjaga privasi sambil memungkinkan berbagi data yang bermakna tetap menjadi tantangan sentral—dan belum terpecahkan—terutama dalam implementasi tingkat perusahaan.

Secara ringkas, meskipun proyek-proyek ini membawa inovasi teknologi dan peluang transformasional, para peserta sebaiknya tetap waspada terhadap risiko-risiko yang terkait. Iterasi teknologi yang berkelanjutan dan validasi pasar yang kuat akan menjadi hal yang penting untuk memastikan keberlanjutan jangka panjang dan ketahanan dalam bidang yang berkembang dengan cepat ini.