10 Perusahaan AI Teratas yang Mengembangkan Model Bahasa Skala Besar untuk Kripto
Kecerdasan buatan dan mata uang kripto tidak lagi berkembang di sudut-sudut terpisah industri teknologi. Seiring aplikasi blockchain menjadi semakin kompleks, pengembang dan pengguna semakin membutuhkan sistem AI yang memahami kontrak pintar, tokenomics, aktivitas on-chain, keuangan terdesentralisasi, dan bahasa khas blockchain. Web3.
Di situlah model bahasa besar khusus kriptografi mulai membuat perbedaan. Model tujuan umum dapat menjelaskan apa itu blockchain, tetapi mereka dapat kesulitan ketika diminta untuk menafsirkan transaksi yang kompleks, menilai... DeFi protokol atau memahami hubungan antara aktivitas dompet dan kondisi pasar. Model yang berfokus pada kripto sedang dilatih, disempurnakan, atau dihubungkan ke kumpulan data yang memberi mereka pemahaman yang jauh lebih kuat tentang lingkungan ini.
Pasar ini masih relatif baru, dan tidak setiap proyek yang digambarkan sebagai "perusahaan AI kripto" membangun model dasar dari awal. Beberapa melatih model mereka sendiri, sementara yang lain menyempurnakan model sumber terbuka yang sudah ada atau membangun infrastruktur khusus di sekitar LLM. Meskipun demikian, perusahaan dan platform ini membantu mendorong industri menuju sistem AI yang dapat melakukan lebih dari sekadar berbicara tentang kripto.
RantaiGPT
RantaiGPT merupakan salah satu contoh paling jelas dari sebuah perusahaan yang membangun AI secara khusus berdasarkan kebutuhan Web3 industrinya. Web3 AI LLM dirancang berdasarkan data blockchain, kontrak pintar, DeFi, NFTs dan tokenomika, alih-alih hanya mengandalkan pengetahuan luas yang terdapat dalam model tujuan umum.
Salah satu aspek yang paling menarik dari ChainGPTPendekatan yang digunakan adalah keterkaitannya dengan informasi langsung. Dokumentasinya menyatakan bahwa model ini dapat bekerja dengan data on-chain, informasi pasar, berita, dan umpan media sosial, memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi yang membutuhkan konteks yang lebih terkini daripada yang dapat disediakan oleh model bahasa statis.
Hal itu membuat teknologi ini berguna untuk segala hal, mulai dari riset kripto dan dukungan pelanggan hingga bantuan perdagangan dan analisis kontrak pintar. ChainGPT juga telah menyediakan modelnya melalui API dan SDK, memberikan akses kepada pihak lain. Web3 perusahaan memiliki cara untuk menambahkan AI yang memahami kriptografi tanpa harus mengembangkan seluruh tumpukan model sendiri.
Ambil
Fetch.ai mengambil jalur yang sedikit berbeda dengan berfokus pada model AI yang dapat beroperasi sebagai bagian dari sistem agen otonom. Pada Februari 2025, Fetch.ai memperkenalkan ASI-1 Mini, yang mereka gambarkan sebagai sebuah Web3-Model bahasa besar asli yang dibangun untuk alur kerja AI berbasis agen.
Perbedaan pentingnya adalah ASI-1 Mini tidak sekadar diposisikan sebagai chatbot lain yang dilatih untuk menjawab pertanyaan tentang mata uang kripto. Fetch.ai mendesainnya berdasarkan penalaran, pengambilan keputusan, dan alur kerja otonom, dengan berbagai mode penalaran yang bertujuan untuk menyeimbangkan kecepatan dan kedalaman.
Pendekatan tersebut penting karena fase selanjutnya dari AI kripto kemungkinan akan melibatkan agen yang benar-benar dapat berinteraksi dengan jaringan blockchain. Alih-alih menanyakan kepada AI token mana yang memiliki imbal hasil tertinggi dan kemudian secara manual mengeksekusi transaksi, pengguna pada akhirnya dapat mendelegasikan sebagian dari proses tersebut ke sistem otonom. Model seperti ASI-1 Mini sedang dikembangkan dengan visi yang lebih luas tersebut.
kriptoGPT
kriptoGPT adalah proyek lain yang berupaya membangun infrastruktur AI khusus untuk sektor mata uang kripto dan blockchain. Fokus yang dinyatakannya meluas melampaui chatbot AI sederhana ke aplikasi seperti pembuatan kontrak pintar, audit, bantuan perdagangan, dan lain-lain. Web3alat-alat yang berhubungan.
Proyek ini juga telah menguraikan rencana untuk infrastruktur blockchain yang berfokus pada AI melalui AIVM-nya, yang dimaksudkan untuk mendukung eksekusi, pelatihan, dan penyediaan sumber daya komputasi untuk model AI di dalam blockchain.
Namun, ada perbedaan penting di sini. KriptoGPTDokumentasi resmi perusahaan tersebut menyatakan bahwa model AI-nya bukanlah sumber terbuka, sementara akses dimaksudkan untuk diberikan melalui API dan SDK. Hal ini membuat strateginya lebih dekat dengan penyedia infrastruktur AI daripada laboratorium penelitian terbuka.
Bagi pengguna kripto, daya tariknya cukup jelas. Alih-alih memaksa sistem AI umum untuk mempelajari terminologi blockchain dari awal, CryptoGPT berupaya untuk mengintegrasikan pengetahuan domain tersebut ke dalam produk.
BytomDAO
BytomDAO telah mengambil salah satu pendekatan yang lebih langsung untuk menciptakan model bahasa yang berfokus pada kriptografi. Crypto-nyaGPT Inisiatif ini didasarkan pada CryptoInstruct, sebuah kumpulan data yang berisi jutaan contoh instruksi yang dirancang seputar informasi dan tugas terkait mata uang kripto.
Proyek tersebut menyatakan telah melakukan penyempurnaan. Llama 3 menggunakan dataset CryptoInstruct untuk menghasilkan CryptoGPT model pada skala parameter yang berbeda. Gagasan di balik pendekatan ini sangat relevan dengan industri kripto karena informasi blockchain sangat terspesialisasi dan terus berubah.
Alih-alih mencoba bersaing dengan model umum terbesar di setiap bidang yang mungkin, model khusus dapat memusatkan kemampuannya pada area seperti informasi proyek, konsep blockchain, dan tugas-tugas khusus kripto.
Ini adalah salah satu contoh paling jelas mengapa pelatihan khusus bidang tertentu dapat menjadi penting dalam Web3Model yang lebih kecil namun memahami kriptografi secara mendalam terkadang bisa lebih bermanfaat untuk aplikasi blockchain daripada model yang jauh lebih besar yang hanya mengetahui sedikit tentang segala hal.
IndeksAI
IndexAI adalah proyek lain yang dibangun berdasarkan gagasan bahwa model bahasa harus mampu berinteraksi langsung dengan jaringan blockchain. Platform ini mendeskripsikan model dasarnya sebagai LLM (Language Learning Model) sumber terbuka yang dilatih berdasarkan pengetahuan blockchain.
Ambisi IndexAI melampaui sekadar menjawab pertanyaan. IndexAI mengatakan teknologinya memungkinkan agen AI untuk membaca informasi di berbagai blockchain dan, dengan kemampuan yang sesuai, menulis ke jaringan tersebut dengan menandatangani transaksi, mengeksekusi perdagangan, dan melakukan pertukaran.
Perbedaan itu sangat penting. Peluang sebenarnya dalam LLM khusus kripto mungkin bukan percakapan yang lebih baik tentang Bitcoin atau Ethereum. Melainkan kemampuan untuk mengubah instruksi bahasa alami menjadi tindakan blockchain yang aman dan dapat diverifikasi.
Pada akhirnya, pengguna dapat menjelaskan suatu tujuan dalam bahasa sehari-hari sementara sistem AI menangani interaksi blockchain yang mendasarinya. Hal itu membutuhkan pemahaman domain yang jauh lebih luas daripada chatbot konvensional.
DMind
DMind memposisikan dirinya sebagai organisasi riset AGI sumber terbuka yang secara khusus berfokus pada keuangan digital. Karyanya mencakup model bahasa besar, kumpulan data, tolok ukur, dan alat yang ditujukan untuk sektor keuangan dan Web3 aplikasi.
Model DMind-3 perusahaan ini sangat menarik karena dirancang berdasarkan realitas pelaksanaan keuangan. Web3DMind menyatakan bahwa model-model tersebut dimaksudkan untuk mengatasi situasi di mana satu tindakan pengguna dapat melewati beberapa kontrak pintar, memicu likuidasi, atau mengekspos dana terhadap eksekusi yang merugikan.
Itu adalah masalah yang berbeda dari sekadar menghasilkan jawaban yang koheren. Dalam keuangan terdesentralisasi, sistem AI berpotensi memengaruhi transaksi yang melibatkan uang sungguhan. Akibatnya, memahami lingkungan eksekusi di sekitarnya, risiko, dan interaksi antar kontrak menjadi sama pentingnya dengan menghasilkan teks yang lancar.
Pendekatan sumber terbuka DMind juga dapat membuat karyanya bermanfaat bagi para pengembang yang ingin memeriksa, mengadaptasi, dan membangun model AI keuangan khusus daripada bergantung sepenuhnya pada sistem komersial tertutup.
Laboratorium Nexis
Nexis Labs sedang mengembangkan platform Nex-T1 yang menggabungkan model bahasa skala besar, agen otonom, dan eksekusi blockchain. Perusahaan ini mendeskripsikan Nex-T1 sebagai sistem AI kelas perusahaan yang dirancang untuk menghubungkan model bahasa skala besar (LLM) tingkat lanjut dengan eksekusi blockchain yang dapat ditindaklanjuti.
Fokusnya sangat relevan dengan DeFi, di mana sistem otonom perlu menafsirkan informasi pasar dan kemudian berpotensi mengambil tindakan. Nexis Labs menggambarkan pekerjaannya seputar orkestrasi multi-agen, otonom. DeFi perdagangan dan kontrol yang melibatkan manusia.
Hal ini menyoroti evolusi penting di pasar AI kripto. Model itu sendiri hanyalah satu bagian dari teka-teki. Agar sistem AI benar-benar berguna dalam keuangan terdesentralisasi, ia membutuhkan lapisan orkestrasi, akses ke informasi blockchain yang andal, dan perlindungan seputar eksekusi.
Oleh karena itu, Nexis Labs mendekati masalah ini dari sisi agen, di mana LLM menjadi bagian dari sistem yang lebih besar yang mampu melakukan penalaran atas informasi keuangan dan berinteraksi dengan infrastruktur blockchain.
0G
0G sedang membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang lebih luas yang mencakup infrastruktur modelnya sendiri. Platformnya saat ini mencantumkan model-model termasuk 0GM-1.0-35B-A3B bersama dengan model-model lain yang tersedia melalui platformnya. AI tumpukan.
Tujuan utama perusahaan adalah untuk mendekatkan komputasi, penyimpanan, dan inferensi AI ke infrastruktur blockchain. Perusahaan ini mendeskripsikan jaringannya sebagai pendukung AI on-chain sepenuhnya, komputasi yang dapat diverifikasi, dan inferensi privat.
Hal itu membuat 0G relevan dengan percakapan LLM khusus kripto meskipun ambisinya melampaui satu model bahasa tertentu. Perusahaan ini pada dasarnya sedang mengerjakan infrastruktur yang dibutuhkan agar model AI dapat berfungsi dalam aplikasi terdesentralisasi.
Hal ini bisa jadi sama pentingnya dengan model itu sendiri. Menjalankan sistem AI yang canggih membutuhkan sumber daya komputasi dan penyimpanan yang sangat besar, sementara aplikasi blockchain membutuhkan transparansi dan verifikasi. Menggabungkan kedua persyaratan tersebut merupakan salah satu tantangan teknis terbesar di industri ini.
Penelitian yang Baik
Nous Research agak berbeda dari nama-nama lain dalam daftar ini karena model bahasanya tidak dirancang khusus untuk mata uang kripto. Pentingnya perusahaan ini berasal dari pekerjaannya di bidang AI sumber terbuka dan pelatihan model terdesentralisasi.
Laboratorium ini mengembangkan model bahasa open-weight, termasuk keluarga Hermes, sekaligus mengerjakan infrastruktur untuk pelatihan terdistribusi. Penelitiannya seputar AI terdesentralisasi mencakup penggunaan koordinasi berbasis blockchain dan komputasi terdistribusi.
Oleh karena itu, keterkaitan dengan kripto bukan hanya tentang menciptakan "chatbot Bitcoin", tetapi lebih tentang mengubah cara model bahasa yang canggih dapat dilatih dan dioperasikan. Perbedaan ini menjadi semakin penting seiring proyek-proyek kripto mengeksplorasi alternatif terdesentralisasi untuk infrastruktur AI terpusat yang didominasi oleh sekelompok kecil perusahaan teknologi.
Karya Nous Research menunjukkan bahwa AI khusus kripto tidak harus berarti model yang dilatih secara eksklusif menggunakan data kripto. Ini juga bisa berarti membangun model dan infrastruktur yang secara alami sesuai dengan ekosistem terdesentralisasi.
Galadriel
Galadriel mendekati hubungan antara LLM dan blockchain dari sudut pandang lain: membuat inferensi AI dapat diverifikasi.
Proyek Sentience-nya memungkinkan pengembang untuk membuat agen AI otonom yang inferensi LLM-nya dapat diverifikasi melalui bukti kriptografi. Sistem ini menggunakan lingkungan eksekusi tepercaya untuk memproses permintaan LLM dan memposting pengesahan di Solana, memungkinkan aplikasi untuk memverifikasi bahwa inferensi telah dieksekusi seperti yang diklaim.
Meskipun Galadriel tidak sekadar membangun chatbot kripto eksklusif, karyanya mengatasi masalah utama bagi AI berbasis blockchain. Jika agen AI membuat keputusan yang dapat memindahkan uang atau mengeksekusi transaksi, pengguna membutuhkan lebih dari sekadar pernyataan model bahwa proses tersebut ditangani dengan benar.
AI yang dapat diverifikasi pada akhirnya dapat menjadi bagian penting dari model bahasa kripto-asli, terutama karena agen otonom memperoleh kendali yang lebih besar atas dompet dan transaksi keuangan.
Persaingan yang Lebih Besar Bukan Hanya Soal Chatbot
Munculnya LLM (Learning Learning Model) khusus kripto menunjukkan pergeseran yang lebih luas dalam industri AI. Model tujuan umum telah menjadi sangat mampu menjelaskan konsep blockchain, menulis kode kontrak pintar, dan meringkas berita kripto. Tantangan selanjutnya adalah membuat AI memahami lingkungan blockchain secara mendalam agar dapat bertindak di dalamnya dengan aman.
Artinya, memiliki akses ke informasi on-chain secara real-time, memahami interaksi smart contract, mengenali risiko finansial, dan mengetahui kapan suatu tindakan dapat memiliki konsekuensi yang tidak dapat diubah.
Perusahaan-perusahaan yang membangun di bidang ini mendekati masalah ini dari arah yang berbeda. Beberapa melatih model pada kumpulan data khusus kriptografi. Yang lain membangun Web3- LLM asli, jaringan pelatihan terdesentralisasi, agen otonom, atau sistem verifikasi yang membuat aktivitas AI lebih transparan.
Pasar ini masih dalam tahap awal, dan beberapa proyek kemungkinan akan menghilang sementara yang lain berkembang menjadi perusahaan infrastruktur AI yang jauh lebih besar. Tetapi arahnya semakin jelas. Kripto tidak selalu membutuhkan chatbot lain yang dapat menjelaskan apa itu Bitcoin. Yang dibutuhkan adalah sistem AI yang memahami bagaimana pasar terdesentralisasi sebenarnya bekerja.
Jika itu terjadi, model AI kripto yang paling penting mungkin pada akhirnya adalah model yang hampir tidak disadari pengguna. Mereka akan berada di balik dompet, bursa, DeFi aplikasi dan agen otonom, secara diam-diam menafsirkan data blockchain dan membantu mengubah instruksi bahasa alami menjadi tindakan di dalam blockchain.
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Alisa, seorang jurnalis yang berdedikasi di MPost, berspesialisasi dalam kripto, AI, investasi, dan ranah yang luas dari Web3. Dengan ketertarikannya terhadap tren dan teknologi yang sedang berkembang, ia memberikan liputan komprehensif untuk memberikan informasi dan melibatkan pembaca dalam lanskap keuangan digital yang terus berkembang.
lebih artikel
Alisa, seorang jurnalis yang berdedikasi di MPost, berspesialisasi dalam kripto, AI, investasi, dan ranah yang luas dari Web3. Dengan ketertarikannya terhadap tren dan teknologi yang sedang berkembang, ia memberikan liputan komprehensif untuk memberikan informasi dan melibatkan pembaca dalam lanskap keuangan digital yang terus berkembang.
