perkenalan
Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN) adalah konsep mutakhir yang menggabungkan teknologi blockchain dengan Internet of Things (IoT), yang secara bertahap menarik perhatian luas di dalam dan di luar industri. DePIN mendefinisikan ulang model pengelolaan dan pengendalian perangkat fisik melalui arsitektur terdesentralisasi, menunjukkan potensi memicu perubahan disruptif di bidang infrastruktur tradisional seperti jaringan listrik dan sistem pengelolaan limbah. Proyek infrastruktur tradisional telah lama dikendalikan secara terpusat oleh pemerintah dan perusahaan besar, dan seringkali menghadapi permasalahan seperti biaya layanan yang tinggi, kualitas layanan yang tidak konsisten, dan terbatasnya inovasi. DePin memberikan solusi baru yang dirancang untuk mencapai pengelolaan dan pengendalian peralatan fisik yang terdesentralisasi melalui buku besar terdistribusi dan teknologi kontrak pintar, sehingga meningkatkan transparansi, kredibilitas, dan keamanan sistem.
Fungsi dan keunggulan Depin
Manajemen dan transparansi yang terdesentralisasi: DePIN mewujudkan manajemen peralatan fisik yang terdesentralisasi melalui buku besar terdistribusi dan kontrak pintar teknologi blockchain, yang memungkinkan pemilik peralatan, pengguna, dan pemangku kepentingan terkait untuk memverifikasi peralatan melalui mekanisme konsensus dan operasi. Hal ini tidak hanya meningkatkan keamanan dan keandalan peralatan, namun juga memastikan transparansi operasional sistem. Misalnya, di bidang Pembangkit Listrik Virtual (VPP), DePIN dapat mengungkapkan dan membuat data ketertelusuran soket menjadi transparan, sehingga pengguna dapat memahami dengan jelas proses produksi dan sirkulasi data.
Penyebaran risiko dan kontinuitas sistem: Dengan mendistribusikan perangkat fisik ke lokasi geografis yang berbeda dan di tangan banyak peserta, DePIN secara efektif mengurangi risiko sentralisasi sistem dan menghindari dampak satu titik kegagalan pada keseluruhan sistem. Bahkan jika sebuah node gagal, node lain dapat terus berjalan dan menyediakan layanan, memastikan kelangsungan sistem dan ketersediaan yang tinggi.
Operasi otomatis kontrak pintar: DePIN menggunakan kontrak pintar untuk mengotomatiskan pengoperasian peralatan, sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi operasional. Proses pelaksanaan kontrak pintar sepenuhnya dapat dilacak di blockchain, dan setiap langkah operasi dicatat, sehingga siapa pun dapat memverifikasi pelaksanaan kontrak. Mekanisme ini tidak hanya meningkatkan efisiensi pelaksanaan kontrak, namun juga meningkatkan transparansi dan kredibilitas sistem.
Analisis arsitektur lima lapisan DePIN
Ringkasan
Meskipun perangkat cloud seringkali sangat tersentralisasi, DePIN (Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi) berhasil mensimulasikan fungsi komputasi awan terpusat melalui desain tumpukan teknologi modular multi-lapis. Arsitekturnya mencakup lapisan aplikasi, lapisan tata kelola, lapisan data, lapisan blockchain, dan lapisan infrastruktur, setiap lapisan memainkan peran kunci dalam keseluruhan sistem untuk memastikan pengoperasian jaringan yang efisien, aman, dan terdesentralisasi. Arsitektur lima lapisan ini akan dianalisis secara rinci di bawah.
Lapisan Aplikasi
Fungsi: Lapisan aplikasi adalah bagian ekosistem DePIN yang berhadapan langsung dengan pengguna dan bertanggung jawab untuk menyediakan berbagai aplikasi dan layanan spesifik. Melalui lapisan ini, teknologi dan infrastruktur yang mendasarinya diubah menjadi fungsi yang dapat langsung digunakan oleh pengguna, seperti aplikasi Internet of Things (IoT), penyimpanan terdistribusi, layanan keuangan terdesentralisasi (DeFi), dll.
pentingnya:
Pengalaman pengguna: Lapisan aplikasi menentukan bagaimana pengguna berinteraksi dengan jaringan DePIN, yang secara langsung memengaruhi pengalaman pengguna dan popularitas jaringan.
Keanekaragaman dan inovasi: Lapisan ini mendukung beragam aplikasi, berkontribusi terhadap keragaman dan pengembangan ekosistem yang inovatif, serta menarik pengembang dan pengguna dari berbagai bidang untuk berpartisipasi.
Realisasi nilai: Lapisan aplikasi mengubah keunggulan teknis jaringan menjadi nilai aktual, mendorong pengembangan jaringan yang berkelanjutan dan mewujudkan manfaat bagi pengguna.
Lapisan Tata Kelola
Fungsi: Lapisan tata kelola dapat berjalan secara on-chain, off-chain, atau dalam mode hybrid dan bertanggung jawab untuk merumuskan dan menegakkan aturan jaringan, termasuk peningkatan protokol, alokasi sumber daya, dan resolusi konflik. Mekanisme tata kelola yang terdesentralisasi, seperti DAO (Organisasi Otonomi Terdesentralisasi), sering digunakan untuk memastikan transparansi, keadilan dan demokrasi dalam proses pengambilan keputusan.
pentingnya:
Pengambilan keputusan yang terdesentralisasi: Dengan mendesentralisasikan kekuasaan pengambilan keputusan, lapisan tata kelola mengurangi risiko kontrol satu titik dan meningkatkan ketahanan sensor dan stabilitas jaringan.
Partisipasi komunitas: Lapisan ini mendorong partisipasi aktif anggota komunitas, meningkatkan rasa memiliki pengguna, dan mendorong perkembangan jaringan yang sehat.
Fleksibilitas dan kemampuan beradaptasi: Mekanisme tata kelola yang efektif memungkinkan jaringan merespons dengan cepat terhadap perubahan lingkungan eksternal dan kemajuan teknologi serta mempertahankan daya saing.
Lapisan Data
Fungsi: Lapisan data bertanggung jawab untuk mengelola dan menyimpan semua data dalam jaringan, termasuk data transaksi, informasi pengguna, dan kontrak pintar. Ini memastikan integritas data, ketersediaan, dan perlindungan privasi sekaligus menyediakan akses data dan kemampuan pemrosesan yang efisien.
pentingnya:
Keamanan Data: Melalui enkripsi dan penyimpanan terdesentralisasi, lapisan data melindungi data pengguna dari akses dan gangguan yang tidak sah.
Skalabilitas: Mekanisme manajemen data yang efisien mendukung perluasan jaringan, menangani sejumlah besar permintaan data secara bersamaan, dan memastikan kinerja dan stabilitas sistem.
Transparansi data: Penyimpanan data yang terbuka dan transparan meningkatkan kepercayaan pada jaringan dan memungkinkan pengguna memverifikasi dan mengaudit keaslian data.
Lapisan Blockchain
Fungsi: Lapisan blockchain adalah inti dari jaringan DePIN dan bertanggung jawab untuk mencatat semua transaksi dan kontrak pintar untuk memastikan data tidak dapat dirusak dan ditelusuri. Lapisan ini menyediakan mekanisme konsensus terdesentralisasi, seperti PoS (Proof of Stake) atau PoW (Proof of Work), untuk memastikan keamanan dan konsistensi jaringan.
pentingnya:
Kepercayaan yang terdesentralisasi: Teknologi Blockchain menghilangkan ketergantungan pada perantara terpusat dan membangun mekanisme kepercayaan melalui buku besar yang didistribusikan.
Keamanan: Enkripsi yang kuat dan mekanisme konsensus melindungi jaringan dari serangan dan penipuan, menjaga integritas sistem.
Kontrak pintar: Lapisan blockchain mendukung logika bisnis otomatis dan terdesentralisasi, meningkatkan fungsionalitas dan efisiensi jaringan.
Lapisan Infrastruktur
Fungsi: Lapisan infrastruktur mencakup infrastruktur fisik dan teknis yang mendukung pengoperasian seluruh jaringan DePIN, seperti server, peralatan jaringan, pusat data, dan pasokan energi. Lapisan ini memastikan ketersediaan, stabilitas, dan kinerja jaringan yang tinggi.
pentingnya:
Keandalan: Infrastruktur yang solid memastikan pengoperasian jaringan secara berkelanjutan dan menghindari tidak tersedianya layanan karena kegagalan perangkat keras atau gangguan jaringan.
Pengoptimalan kinerja: Infrastruktur yang efisien meningkatkan kecepatan dan daya tanggap pemrosesan jaringan, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna.
Skalabilitas: Desain infrastruktur yang fleksibel memungkinkan jaringan berkembang sesuai kebutuhan untuk mendukung lebih banyak pengguna dan skenario aplikasi yang lebih kompleks.
Lapisan Koneksi
Dalam beberapa kasus, lapisan konektivitas ditambahkan antara lapisan infrastruktur dan lapisan aplikasi, yang menangani komunikasi antara perangkat pintar dan jaringan. Lapisan koneksi dapat berupa layanan cloud terpusat atau jaringan terdesentralisasi, mendukung berbagai protokol komunikasi, seperti HTTP(s), WebSocket, MQTT, CoAP, dll., untuk memastikan transmisi data yang andal.
Bagaimana AI mengubah DePin
Manajemen dan otomatisasi yang cerdas
Manajemen dan pemantauan peralatan: Teknologi AI membuat manajemen dan pemantauan peralatan menjadi lebih cerdas dan efisien. Dalam infrastruktur fisik tradisional, manajemen dan pemeliharaan peralatan sering kali bergantung pada inspeksi rutin dan perbaikan pasif, yang tidak hanya mahal tetapi juga rentan terhadap kegagalan peralatan yang tidak diketahui tepat waktu. Dengan memperkenalkan AI, sistem dapat mencapai optimalisasi dalam aspek-aspek berikut:
Prediksi dan pencegahan kegagalan: Algoritme pembelajaran mesin dapat memprediksi kemungkinan kegagalan peralatan dengan menganalisis data historis pengoperasian peralatan dan data pemantauan waktu nyata. Misalnya, melalui analisis data sensor, AI dapat mendeteksi terlebih dahulu kemungkinan kesalahan pada transformator atau peralatan pembangkit listrik di jaringan listrik, mengatur pemeliharaan terlebih dahulu, dan menghindari pemadaman listrik skala besar.
Pemantauan waktu nyata dan peringatan otomatis: AI dapat melakukan pemantauan waktu nyata 24/7 terhadap semua perangkat di jaringan dan segera mengeluarkan alarm ketika anomali terdeteksi. Ini tidak hanya mencakup status perangkat keras perangkat, tetapi juga kinerja pengoperasiannya, seperti perubahan parameter yang tidak normal seperti suhu, tekanan, dan arus. Misalnya, dalam sistem pengolahan air yang terdesentralisasi, AI dapat memantau parameter kualitas air secara real-time ketika polutan ditemukan melebihi standar, petugas pemeliharaan akan segera diberitahu untuk melakukan pengolahan.
Pemeliharaan dan pengoptimalan yang cerdas: AI dapat secara dinamis menyesuaikan rencana pemeliharaan berdasarkan penggunaan dan status pengoperasian peralatan untuk menghindari pemeliharaan yang berlebihan dan pemeliharaan yang kurang. Misalnya, dengan menganalisis data pengoperasian turbin angin, AI dapat menentukan siklus pemeliharaan optimal dan langkah-langkah pemeliharaan untuk meningkatkan efisiensi pembangkit listrik dan umur peralatan.
Alokasi dan optimalisasi sumber daya: Penerapan AI dalam alokasi dan optimalisasi sumber daya dapat meningkatkan efisiensi dan kinerja jaringan DePin secara signifikan. Alokasi sumber daya tradisional sering kali bergantung pada penjadwalan manual dan aturan statis, yang sulit untuk mengatasi situasi aktual yang kompleks dan dapat berubah. AI dapat secara dinamis menyesuaikan strategi alokasi sumber daya melalui analisis data dan algoritma optimasi untuk mencapai tujuan berikut:
Penyeimbangan beban dinamis: Dalam jaringan komputasi dan penyimpanan terdesentralisasi, AI dapat secara dinamis menyesuaikan alokasi tugas dan lokasi penyimpanan data berdasarkan kondisi beban dan indikator kinerja node. Misalnya, dalam jaringan penyimpanan terdistribusi, AI dapat menyimpan data dengan frekuensi akses lebih tinggi pada node dengan kinerja lebih baik, sekaligus mendistribusikan data dengan frekuensi akses lebih rendah pada node dengan beban lebih ringan, sehingga meningkatkan efisiensi penyimpanan dan kecepatan akses seluruh jaringan.
Optimalisasi efisiensi energi: AI dapat mengoptimalkan produksi dan penggunaan energi dengan menganalisis data konsumsi energi dan mode pengoperasian peralatan. Misalnya, dalam jaringan pintar, AI dapat mengoptimalkan strategi memulai dan menghentikan unit pembangkit dan rencana distribusi listrik berdasarkan kebiasaan konsumsi listrik pengguna dan kebutuhan listrik, sehingga mengurangi konsumsi energi dan emisi karbon.
Peningkatan pemanfaatan sumber daya: AI dapat memaksimalkan pemanfaatan sumber daya melalui pembelajaran mendalam dan algoritma pengoptimalan. Misalnya, dalam jaringan logistik yang terdesentralisasi, AI dapat secara dinamis menyesuaikan rute distribusi dan rencana penjadwalan kendaraan berdasarkan kondisi lalu lintas waktu nyata, lokasi kendaraan, dan kebutuhan kargo, sehingga meningkatkan efisiensi distribusi dan mengurangi biaya logistik.
Analisis data dan pendukung keputusan
Pengumpulan dan pemrosesan data: Dalam jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePin), data adalah salah satu aset inti. Berbagai perangkat fisik dan sensor di jaringan DePin akan terus menghasilkan data dalam jumlah besar, termasuk pembacaan sensor, informasi status perangkat, data lalu lintas jaringan, dll. Teknologi AI menunjukkan keuntungan signifikan dalam pengumpulan dan pemrosesan data:
Pengumpulan data yang efisien: Metode pengumpulan data tradisional mungkin menghadapi masalah seperti penyebaran data dan kualitas data yang rendah. AI dapat mengumpulkan data berkualitas tinggi secara lokal di perangkat secara real-time melalui sensor cerdas dan komputasi edge, serta secara dinamis menyesuaikan frekuensi dan cakupan pengumpulan data berdasarkan permintaan.
Pemrosesan dan pembersihan data: Data mentah sering kali mengandung gangguan, redundansi, dan nilai yang hilang. Teknologi AI dapat meningkatkan kualitas data melalui pembersihan dan pra-pemrosesan data otomatis. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin digunakan untuk mendeteksi dan memperbaiki data abnormal serta mengisi nilai yang hilang untuk memastikan keakuratan dan keandalan analisis selanjutnya.
Pemrosesan data waktu nyata: Jaringan DePin memerlukan pemrosesan dan analisis data besar secara waktu nyata agar dapat merespons perubahan di dunia fisik dengan cepat. Teknologi AI, khususnya pemrosesan streaming dan kerangka komputasi terdistribusi, memungkinkan pemrosesan data secara real-time.
Pengambilan keputusan dan prediksi yang cerdas: Dalam jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePin), pengambilan keputusan dan prediksi yang cerdas adalah salah satu bidang inti aplikasi AI. Teknologi AI dapat mewujudkan pengambilan keputusan yang cerdas dan prediksi akurat terhadap sistem yang kompleks melalui pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan model prediktif, serta meningkatkan otonomi dan kecepatan respons sistem:
Model pembelajaran mendalam dan prediktif: Model pembelajaran mendalam mampu menangani hubungan non-linier yang kompleks dan mengekstraksi pola laten dari data berskala besar. Misalnya, dengan menganalisis data pengoperasian peralatan dan data sensor melalui model pembelajaran mendalam, sistem dapat mengidentifikasi potensi tanda-tanda kegagalan, melakukan pemeliharaan preventif terlebih dahulu, mengurangi waktu henti peralatan, dan meningkatkan efisiensi produksi.
Algoritme pengoptimalan dan penjadwalan: Algoritme pengoptimalan dan penjadwalan adalah aspek penting lainnya dari AI yang mewujudkan pengambilan keputusan cerdas di jaringan DePin. Dengan mengoptimalkan alokasi sumber daya dan solusi penjadwalan, AI dapat meningkatkan efisiensi sistem secara signifikan dan mengurangi biaya pengoperasian.
keamanan
Pemantauan real-time dan deteksi anomali: Dalam jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePin), keamanan merupakan faktor penting. Teknologi AI dapat dengan cepat mendeteksi dan merespons berbagai potensi ancaman keamanan melalui pemantauan real-time dan deteksi anomali. Secara khusus, sistem AI dapat menganalisis lalu lintas jaringan, status perangkat, dan perilaku pengguna secara real time untuk mengidentifikasi aktivitas abnormal. Misalnya, dalam jaringan komunikasi terdesentralisasi, AI dapat memantau aliran paket data dan mendeteksi lalu lintas abnormal dan serangan berbahaya. Melalui pembelajaran mesin dan teknologi pengenalan pola, sistem dapat dengan cepat mengidentifikasi dan mengisolasi node yang terinfeksi untuk mencegah penyebaran serangan lebih lanjut.
Respons ancaman otomatis: AI tidak hanya dapat mendeteksi ancaman tetapi juga mengotomatiskan tindakan respons. Sistem keamanan tradisional sering kali mengandalkan intervensi manusia, sementara sistem keamanan berbasis AI dapat mengambil tindakan segera setelah ancaman terdeteksi sehingga mengurangi waktu respons. Misalnya, dalam jaringan energi terdesentralisasi, jika AI mendeteksi aktivitas abnormal pada sebuah node, AI dapat secara otomatis memutus koneksi node tersebut dan memulai sistem cadangan untuk memastikan pengoperasian jaringan yang stabil. Selain itu, AI dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi dan respons ancaman melalui pembelajaran dan optimalisasi yang berkelanjutan.
Pemeliharaan dan perlindungan prediktif: Melalui analisis data dan model prediktif, AI dapat memprediksi potensi ancaman keamanan dan kegagalan peralatan serta mengambil tindakan perlindungan terlebih dahulu. Misalnya, dalam sistem transportasi cerdas, AI dapat menganalisis arus lalu lintas dan data kecelakaan, memprediksi kemungkinan area dengan insiden tinggi kecelakaan lalu lintas, dan menerapkan tindakan darurat terlebih dahulu untuk mengurangi kemungkinan kecelakaan. Demikian pula, dalam jaringan penyimpanan terdistribusi, AI dapat memprediksi risiko kegagalan node penyimpanan dan melakukan pemeliharaan terlebih dahulu untuk memastikan keamanan dan ketersediaan data.
Bagaimana DePin mengubah AI
Keunggulan penerapan DePin di AI
Berbagi dan mengoptimalkan sumber daya: DePin memungkinkan komputasi, penyimpanan, dan sumber daya data dibagi antar entitas yang berbeda. Hal ini sangat penting terutama untuk skenario ketika pelatihan dan inferensi AI memerlukan sumber daya komputasi dan data dalam jumlah besar. Mekanisme pembagian sumber daya yang terdesentralisasi dapat secara signifikan mengurangi biaya pengoperasian sistem AI dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya.
Privasi dan keamanan data: Dalam sistem AI terpusat tradisional, data sering kali disimpan di server pusat, yang menyebabkan kebocoran data dan masalah privasi. DePin memastikan keamanan dan privasi data melalui penyimpanan terdistribusi dan teknologi enkripsi. Pemegang data dapat berbagi data dengan model AI untuk komputasi terdistribusi sambil tetap mempertahankan kepemilikan data.
Peningkatan keandalan dan ketersediaan: Melalui struktur jaringan terdesentralisasi, DePin meningkatkan keandalan dan ketersediaan sistem AI. Sekalipun sebuah node gagal, sistem tetap beroperasi. Infrastruktur yang terdesentralisasi mengurangi risiko satu titik kegagalan dan meningkatkan ketahanan dan stabilitas sistem.
Mekanisme insentif yang transparan: Ekonomi token di DePin menyediakan mekanisme insentif yang transparan dan adil untuk transaksi antara penyedia sumber daya dan pengguna. Peserta dapat memperoleh hadiah token dengan menyumbangkan sumber daya komputasi, sumber daya penyimpanan, atau data, membentuk siklus yang baik.
Skenario penerapan potensial DePin di AI
Pelatihan AI terdistribusi: Pelatihan model AI memerlukan sumber daya komputasi dalam jumlah besar. Melalui DePin, node komputasi yang berbeda dapat bekerja sama untuk membentuk jaringan pelatihan terdistribusi, sehingga mempercepat pelatihan secara signifikan. Misalnya, jaringan GPU terdesentralisasi dapat memberikan dukungan pelatihan untuk model pembelajaran mendalam.
Komputasi tepi: Dengan popularitas perangkat Internet of Things (IoT), komputasi tepi telah menjadi arah penting bagi pengembangan AI. DePin dapat mengalokasikan tugas komputasi ke perangkat edge yang dekat dengan sumber data, sehingga meningkatkan efisiensi komputasi dan kecepatan respons. Misalnya, perangkat rumah pintar dapat menggunakan DePin untuk menerapkan penalaran AI yang dilokalkan dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Pasar Data: Performa model AI bergantung pada data berkualitas tinggi dalam jumlah besar. DePin dapat membangun pasar data yang terdesentralisasi, memungkinkan penyedia dan pengguna data melakukan transaksi data sambil memastikan privasi. Melalui kontrak pintar, proses transaksi data transparan dan kredibel, memastikan keaslian dan integritas data.
Platform layanan AI terdesentralisasi: DePin dapat berfungsi sebagai infrastruktur untuk memberikan dukungan bagi platform layanan AI terdesentralisasi. Misalnya, dalam platform layanan pengenalan gambar AI yang terdesentralisasi, pengguna dapat mengunggah gambar, dan platform memproses serta mengembalikan hasilnya melalui node komputasi terdistribusi. Platform semacam ini tidak hanya meningkatkan keandalan layanan, tetapi juga mendorong pengembang untuk terus mengoptimalkan algoritma melalui mekanisme token.
Proyek AI + DePin
Pada bagian ini, kita akan mengeksplorasi beberapa proyek DePin terkait AI, dengan fokus pada penyimpanan file terdesentralisasi dan platform akses Filecoin, platform penyewaan daya komputasi GPU terdesentralisasi Io.net, dan penerapan model AI terdesentralisasi dan Platform akses Bittensor. Ketiganya masing-masing memainkan peran penting dalam akses penyimpanan data, pelatihan dukungan daya komputasi, serta penerapan dan penggunaan model di bidang AI.
Filecoin
Filecoin adalah jaringan penyimpanan terdesentralisasi yang menggunakan teknologi blockchain dan model ekonomi mata uang kripto untuk mencapai penyimpanan data terdistribusi dalam skala global. Dikembangkan oleh Protocol Labs, Filecoin bertujuan untuk menciptakan pasar penyimpanan terbuka dan publik di mana pengguna dapat membeli ruang penyimpanan di jaringan dengan membayar token Filecoin (FIL) atau mendapatkan FIL dengan menyediakan layanan penyimpanan.
Fungsi
Penyimpanan terdesentralisasi: Filecoin menyimpan data dengan cara yang terdesentralisasi, menghindari kelemahan terpusat dari penyimpanan cloud tradisional, seperti titik kegagalan tunggal dan risiko sensor data.
Berbasis pasar: Pasar penyimpanan Filecoin ditentukan oleh penawaran dan permintaan. Harga penyimpanan dan kualitas layanan disesuaikan secara dinamis melalui mekanisme pasar bebas.
Penyimpanan yang dapat diverifikasi: Filecoin memastikan bahwa data disimpan dan dicadangkan secara efektif di penyedia penyimpanan melalui mekanisme seperti Proof-of-Spacetime (PoSt) dan Proof-of-Replication (PoRep).
Mekanisme insentif: Melalui mekanisme penambangan dan imbalan transaksi, Filecoin mendorong peserta jaringan untuk menyediakan layanan penyimpanan dan pengambilan, sehingga meningkatkan kapasitas penyimpanan dan ketersediaan jaringan.
Skalabilitas: Jaringan Filecoin mendukung penyimpanan data berskala besar dan akses cepat dengan memperkenalkan sharding dan sarana teknis lainnya untuk memenuhi permintaan pertumbuhan data besar-besaran di masa depan.
Poin nyeri terpecahkan
Biaya penyimpanan data yang tinggi: Melalui pasar penyimpanan terdesentralisasi Filecoin, pengguna dapat lebih fleksibel memilih penyedia penyimpanan dan mengurangi biaya penyimpanan data.
Masalah keamanan dan privasi data: Teknologi penyimpanan dan enkripsi terdesentralisasi menjamin privasi dan keamanan data, mengurangi risiko kebocoran data yang disebabkan oleh penyimpanan terpusat.
Keandalan penyimpanan data: Mekanisme bukti ruang-waktu dan bukti replikasi yang disediakan oleh Filecoin memastikan integritas dan verifikasi data selama proses penyimpanan, sehingga meningkatkan keandalan penyimpanan data.
Masalah kepercayaan pada platform penyimpanan tradisional: Filecoin mencapai transparansi penyimpanan melalui teknologi blockchain, menghilangkan monopoli dan manipulasi data oleh organisasi pihak ketiga, dan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap layanan penyimpanan.
pengguna sasaran
Penyedia penyimpanan: Tanggapi permintaan penyimpanan pengguna dan dapatkan token dengan menyediakan akses ruang disk yang menganggur ke platform. Penyedia penyimpanan perlu melakukan staking token, dan jika mereka tidak dapat memberikan bukti penyimpanan yang valid, mereka akan dikenakan sanksi dan kehilangan sebagian dari token yang dipertaruhkan.
Pengambil File: Saat pengguna perlu mengakses file, ambil lokasi file untuk mendapatkan token. Pengambil file tidak perlu mempertaruhkan token.
Penyimpan data: Melalui mekanisme pasar, kirimkan harga yang bersedia Anda bayarkan, lalu kirimkan data ke penyimpan setelah mencocokkannya. Kedua belah pihak menandatangani perintah transaksi dan mengirimkannya ke blockchain.
Pengguna data: Dengan mengirimkan pengidentifikasi file unik dan membayar harga, pengambil file akan menemukan lokasi penyimpanan file, merespons permintaan penyimpanan, dan menyediakan data.
Sistem ekonomi token
Peredaran token FIL: FIL adalah mata uang kripto asli di jaringan Filecoin dan digunakan untuk membayar biaya penyimpanan, memberi penghargaan kepada penambang, dan melakukan transaksi di jaringan. Peredaran token FIL menjaga operasi normal jaringan Filecoin.
Hadiah untuk penambang penyimpanan dan penambang pengambilan: Penyedia penyimpanan mendapatkan token FIL dengan menyediakan ruang penyimpanan dan layanan pengambilan data. Imbalan bagi penambang terkait dengan ruang penyimpanan yang mereka sediakan, frekuensi akses ke data, dan kontribusi mereka terhadap konsensus jaringan.
Biaya jaringan: Pengguna perlu membayar token FIL untuk membeli layanan penyimpanan dan pengambilan. Biaya ditentukan oleh hubungan penawaran dan permintaan di pasar penyimpanan.
Penerbitan Token dan Inflasi: Total pasokan Filecoin adalah 2 miliar, dan token FIL baru dikeluarkan secara bertahap melalui hadiah penambangan. Seiring bertambahnya jumlah penambang, tingkat inflasi jaringan akan menurun secara bertahap.
Io.net
Io.net adalah platform komputasi GPU terdistribusi yang menyediakan penjadwalan daya komputasi dan suplemen sementara ke pasar dengan mengumpulkan dan mengelompokkan daya komputasi yang menganggur, alih-alih mengganti sumber daya komputasi awan yang ada. Platform ini memungkinkan pemasok untuk menyebarkan perangkat keras yang didukung untuk disewa pengguna melalui perintah Docker sederhana untuk memenuhi kebutuhan distribusi dan pemrosesan tugas. Melalui model pembagian daya komputasi terdistribusi, io.net berharap dapat memberikan efek yang mirip dengan platform komputasi awan sekaligus mengurangi biaya layanan secara signifikan.
Fungsi
Penerapan yang mudah: Pemasok dapat dengan mudah menerapkan perangkat keras melalui perintah Docker, dan pengguna dapat dengan mudah menyewa cluster perangkat keras melalui platform untuk mendapatkan daya komputasi yang diperlukan.
Daya komputasi yang terklaster: Dengan mengelompokkan daya komputasi yang menganggur, platform ini berfungsi sebagai pengirim dan pelengkap sementara daya komputasi pasar, sehingga meningkatkan pemanfaatan sumber daya komputasi secara keseluruhan.
Transmisi aman dan penyimpanan on-chain: Platform ini menggunakan teknologi enkripsi ujung ke ujung untuk memastikan keamanan data pengguna. Pada saat yang sama, informasi pelaksanaan tugas akan disimpan dalam rantai untuk mencapai penyimpanan log yang transparan dan permanen.
Pemantauan kesehatan node: Platform mencatat dan mengungkapkan status kesehatan setiap node, termasuk waktu offline, kecepatan jaringan, dan pelaksanaan tugas, untuk memastikan stabilitas dan keandalan sistem.
Poin nyeri terpecahkan
Daya komputasi tidak mencukupi: Karena maraknya model-model besar, permintaan pasar akan daya komputasi GPU yang diperlukan untuk pelatihan telah meningkat secara dramatis. Io.net mengisi kesenjangan daya komputasi ini dengan mengintegrasikan sumber daya GPU pribadi yang menganggur.
Privasi dan kepatuhan: Penyedia layanan platform cloud besar seperti AWS dan Google Cloud memiliki persyaratan KYC yang ketat bagi pengguna, sementara io.net menghindari masalah kepatuhan melalui desentralisasi, dan pengguna dapat memilih untuk menggunakan sumber daya dengan lebih fleksibel.
Biaya tinggi: Harga layanan platform komputasi awan relatif tinggi, sementara io.net secara signifikan mengurangi biaya melalui pembagian daya komputasi terdistribusi, dan pada saat yang sama mencapai kualitas layanan yang mendekati platform cloud melalui teknologi clustering.
pengguna sasaran
Penyedia daya komputasi: Hubungkan GPU yang menganggur ke platform agar dapat digunakan orang lain. Hadiah Token dapat diperoleh berdasarkan kinerja dan stabilitas peralatan yang disediakan.
Pengguna yang mahir dalam komputasi: menyewa GPU atau kluster GPU dengan menggunakan token untuk penyerahan tugas atau pelatihan model besar.
Pemberi Gadai: Pemberi gadai menjaminkan token platform untuk mendukung operasi platform yang stabil dalam jangka panjang dan memperoleh pendapatan jaminan dari penyewaan peralatan, yang membantu meningkatkan peringkat peralatan unggulan.
Sistem ekonomi token
Penggunaan token: Semua transaksi dalam platform menggunakan token asli $IO untuk mengurangi gesekan transaksi dalam kontrak pintar. Pengguna dan pemasok dapat membayar menggunakan USDC atau $IO, tetapi ada biaya layanan 2% untuk menggunakan USDC.
Total pasokan token: Pasokan maksimum $IO adalah 800 juta, 500 juta akan dikeluarkan saat peluncuran, dan 300 juta sisanya akan digunakan untuk memberi penghargaan kepada pemasok dan pemangku kepentingan. Token akan dirilis secara bertahap selama 20 tahun, dimulai dari 8% dari jumlah total pada tahun pertama dan menurun sebesar 1,02% setiap bulan.
Penghancuran token: Sebagian dari pendapatan platform akan digunakan untuk membeli kembali dan menghancurkan $IO, dengan biaya termasuk biaya pemesanan bilateral sebesar 0,25% dan biaya layanan 2% yang dibebankan untuk pembayaran USDC.
Distribusi Token: Token akan didistribusikan ke investor awal, investor Seri A, tim, ekosistem dan komunitas, serta hadiah pemasok.
Bittensor (TAO)
Bittensor adalah pasar model AI peer-to-peer terdesentralisasi yang bertujuan untuk mempromosikan produksi dan sirkulasi model AI dengan memungkinkan sistem cerdas yang berbeda untuk mengevaluasi dan memberi penghargaan satu sama lain. Melalui arsitektur terdistribusi, Bittensor menciptakan pasar yang dapat terus menghasilkan model baru dan memberi penghargaan kepada kontributor dengan nilai informasi. Platform ini menyediakan platform bagi peneliti dan pengembang untuk menerapkan model AI guna memperoleh pendapatan; sementara pengguna dapat menggunakan berbagai model dan fungsi AI melalui platform.
Fungsi
Pasar terdistribusi: Bittensor telah membentuk pasar model AI yang terdesentralisasi, memungkinkan para insinyur dan sistem AI kecil untuk secara langsung memonetisasi pekerjaan mereka, mematahkan monopoli perusahaan besar terhadap AI.
Standardisasi dan modularisasi: Jaringan ini mendukung berbagai mode (seperti teks, gambar, suara), memungkinkan model AI yang berbeda untuk berinteraksi dan berbagi pengetahuan, dan dapat diperluas ke sistem multimodal yang lebih kompleks.
Pemeringkatan sistem: Setiap node diberi peringkat berdasarkan kontribusinya terhadap jaringan. Ukuran kontribusi mencakup kinerja node dalam menjalankan tugas, evaluasi outputnya oleh node lain, dan kepercayaan yang diperolehnya dalam jaringan. Node dengan peringkat lebih tinggi akan menerima lebih banyak bobot dan imbalan jaringan, sehingga memotivasi node untuk terus memberikan layanan berkualitas tinggi di pasar yang terdesentralisasi. Mekanisme pemeringkatan ini tidak hanya menjamin keadilan sistem, namun juga meningkatkan efisiensi komputasi secara keseluruhan dan kualitas model jaringan.
Poin nyeri terpecahkan
Sentralisasi produksi cerdas: Ekosistem AI saat ini terkonsentrasi di beberapa perusahaan besar, sehingga menyulitkan pengembang independen untuk melakukan monetisasi. Bittensor memberi pengembang independen dan sistem AI kecil peluang keuntungan langsung melalui pasar terdesentralisasi peer-to-peer.
Rendahnya pemanfaatan sumber daya komputasi: Pelatihan model AI tradisional bergantung pada satu tugas dan tidak dapat sepenuhnya memanfaatkan beragam sistem cerdas. Bittensor memungkinkan berbagai jenis sistem cerdas untuk berkolaborasi satu sama lain guna meningkatkan efisiensi pemanfaatan sumber daya komputasi.
pengguna sasaran
Operator node: Hubungkan daya komputasi dan model ke jaringan Bittensor, dan dapatkan hadiah token dengan berpartisipasi dalam pemrosesan tugas dan pelatihan model. Operator node dapat berupa pengembang independen, perusahaan AI kecil, atau bahkan peneliti individu, yang menyediakan sumber daya dan model komputasi berkualitas tinggi untuk meningkatkan peringkat dan keuntungan dalam jaringan.
Pengguna model AI: Pengguna yang membutuhkan sumber daya komputasi AI dan layanan model menyewa daya komputasi dan model cerdas di jaringan Bittensor dengan membayar token. Pengguna dapat berupa perusahaan, lembaga penelitian ilmiah, atau pengembang individu yang menggunakan model berkualitas tinggi di jaringan untuk menyelesaikan tugas tertentu, seperti analisis data, penalaran model, dll.
Pemangku Kepentingan: Pengguna yang memegang token Bittensor mendukung operasi jaringan yang stabil dalam jangka panjang melalui staking dan menerima hadiah staking. Pemangku kepentingan tidak hanya mendapatkan keuntungan dari inflasi jaringan, tetapi juga meningkatkan peringkat node yang mereka dukung melalui staking, sehingga secara tidak langsung mempengaruhi efisiensi komputasi secara keseluruhan dan distribusi pendapatan jaringan.
Sistem ekonomi token
Penggunaan token: Semua transaksi dan insentif dalam jaringan Bittensor dilakukan melalui token asli, sehingga mengurangi gesekan dalam proses transaksi. Pengguna dapat menggunakan token untuk membayar sumber daya komputasi dan layanan model, dan operator node mendapatkan token dengan menyediakan layanan.
Pembuatan token: Sebuah blok diproduksi setiap 12 detik, dan 1 token TAO dihasilkan, yang didistribusikan sesuai dengan kinerja subnet dan kinerja node di dalamnya. Rasio distribusi token adalah: 18% dialokasikan kepada pemilik subnet, dan penambang subnet serta validator masing-masing menerima 41%. Pasokan maksimum token adalah 21 juta.
Tantangan dan kesimpulan yang dihadapi DePin
DePIN, sebagai arsitektur jaringan yang sedang berkembang, mencapai pengelolaan infrastruktur fisik yang terdesentralisasi dengan menggabungkan teknologi blockchain. Inovasi ini tidak hanya memecahkan masalah privasi data, gangguan layanan, dan biaya ekspansi tinggi yang dihadapi oleh infrastruktur tradisional, namun juga memberikan lebih banyak kendali dan partisipasi kepada peserta jaringan melalui mekanisme insentif token dan model pengorganisasian mandiri. Meskipun DePIN telah menunjukkan potensi yang kuat, namun masih menghadapi beberapa tantangan.
Skalabilitas: Masalah skalabilitas DePIN berasal dari ketergantungannya pada sifat teknologi blockchain yang terdesentralisasi. Seiring dengan meningkatnya jumlah pengguna dan skala jaringan, volume transaksi pada jaringan blockchain juga akan meningkat. Khususnya, koneksi antara aplikasi DePIN dan dunia fisik memerlukan persyaratan transmisi informasi yang lebih tinggi. Hal ini akan menyebabkan waktu konfirmasi transaksi lebih lama dan biaya transaksi lebih tinggi, yang akan berdampak pada efisiensi jaringan dan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Interoperabilitas: Ekosistem DePIN dibangun di atas banyak blockchain, yang memerlukan aplikasi DePIN untuk mendukung transisi keadaan yang homogen atau heterogen dan mencapai interoperabilitas yang lancar dengan jaringan blockchain lainnya. Namun, solusi interoperabilitas saat ini biasanya terbatas pada ekosistem blockchain tertentu atau disertai dengan biaya lintas rantai yang tinggi, sehingga sulit untuk memenuhi kebutuhan DePIN sepenuhnya.
Kepatuhan terhadap Peraturan: Sebagai bagian dari ekosistem Web 3.0, DePIN menghadapi berbagai tantangan peraturan. Sifatnya yang terdesentralisasi dan anonim menyulitkan regulator untuk memantau aliran modal, yang dapat menyebabkan peningkatan penggalangan dana ilegal, skema piramida, dan aktivitas pencucian uang. Selain itu, dalam hal pengawasan perpajakan, karena anonimitas rekening, sulit bagi pemerintah untuk mengumpulkan bukti-bukti yang diperlukan untuk perpajakan, sehingga menimbulkan tantangan bagi sistem perpajakan yang ada.
Di masa depan, pengembangan DePIN akan bergantung pada solusi dari permasalahan utama ini dan diharapkan dapat memainkan peran penting dalam berbagai skenario aplikasi dan membentuk kembali model pengoperasian infrastruktur fisik.
