Ditulis oleh 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Dalam laporan kami bulan Juni “Grail Suci dari Crypto AI: Eksplorasi Perbatasan Pelatihan Terdesentralisasi”, kami membahas Pembelajaran Terfederasi—sebuah paradigma “desentralisasi terkendali” yang terletak di antara pelatihan terdistribusi dan pelatihan sepenuhnya terdesentralisasi. Prinsip intinya adalah menjaga data lokal sambil mengagregasi parameter secara pusat, sebuah desain yang sangat cocok untuk industri yang sensitif terhadap privasi dan berat kepatuhan seperti kesehatan dan keuangan.
Pada saat yang sama, penelitian kami di masa lalu secara konsisten telah menyoroti munculnya Jaringan Agen. Nilai mereka terletak pada memungkinkan tugas kompleks diselesaikan melalui kerjasama otonom dan pembagian kerja di antara beberapa agen, mempercepat pergeseran dari "model monolitik besar" menuju "ekosistem multi-agen."
Pembelajaran Terfederasi, dengan fondasi retensi data lokal, insentif berbasis kontribusi, desain terdistribusi, penghargaan transparan, perlindungan privasi, dan kepatuhan regulasi, telah meletakkan dasar yang penting untuk kolaborasi multi-pihak. Prinsip-prinsip yang sama dapat langsung diadaptasi untuk pengembangan Jaringan Agen. Tim FedML telah mengikuti jalur ini: berkembang dari akar open-source ke TensorOpera (layer infrastruktur AI untuk industri), dan maju lebih lanjut ke ChainOpera (Jaringan Agen terdesentralisasi).
Namun, Jaringan Agen bukan sekadar perpanjangan yang tak terhindarkan dari Pembelajaran Terfederasi. Esensinya terletak pada kolaborasi otonom dan spesialisasi tugas di antara agen, dan mereka juga dapat dibangun langsung di atas Sistem Multi-Agen (MAS), Pembelajaran Penguatan (RL), atau mekanisme insentif berbasis blockchain.
I. Pembelajaran Terfederasi dan Tumpukan Teknologi Agen AI
Pembelajaran Terfederasi (FL) adalah kerangka kerja untuk pelatihan kolaboratif tanpa memusatkan data. Prinsip intinya adalah bahwa setiap peserta melatih model secara lokal dan hanya mengunggah parameter atau gradien ke server pengatur untuk agregasi, sehingga memastikan "data tetap dalam domainnya" dan memenuhi persyaratan privasi dan kepatuhan.
Setelah diuji di sektor-sektor seperti kesehatan, keuangan, dan aplikasi seluler, FL telah memasuki tahap komersialisasi yang relatif matang. Namun, ia masih menghadapi tantangan seperti overhead komunikasi yang tinggi, jaminan privasi yang tidak lengkap, dan bottleneck efisiensi yang disebabkan oleh perangkat heterogen.
Dibandingkan dengan paradigma pelatihan lainnya:
Pelatihan terdistribusi menekankan cluster komputasi terpusat untuk memaksimalkan efisiensi dan skala.
Pelatihan terdesentralisasi mencapai kolaborasi terdistribusi sepenuhnya melalui jaringan komputasi terbuka.
Pembelajaran terfederasi terletak di antara keduanya, berfungsi sebagai bentuk "desentralisasi terkontrol": memenuhi persyaratan industri untuk privasi dan kepatuhan sambil memungkinkan kolaborasi lintas-institusi, menjadikannya lebih cocok sebagai arsitektur penyebaran transisi.
Tumpukan Protokol Agen AI
Dalam penelitian kami sebelumnya, kami mengkategorikan tumpukan protokol Agen AI menjadi tiga lapisan utama:
1. Lapisan Infrastruktur (Lapisan Infrastruktur Agen)
Dukungan runtime dasar untuk agen, berfungsi sebagai dasar teknis dari semua sistem Agen.
Modul Inti:
Kerangka Agen – lingkungan pengembangan dan runtime untuk agen.
Sistem Operasi Agen – penjadwalan multitugas tingkat lebih dalam dan runtime modular, menyediakan manajemen siklus hidup untuk agen.
Modul Pendukung:
Agen DID (identitas terdesentralisasi)
Dompet Agen & Abstraksi (abstraksi akun & eksekusi transaksi)
Pembayaran/Setel Agen (kemampuan pembayaran dan penyelesaian)
2. Lapisan Koordinasi & Eksekusi
Fokus pada kolaborasi agen, penjadwalan tugas, dan sistem insentif—kunci untuk membangun kecerdasan kolektif di antara agen.
Orkestrasi Agen: Orkestrasi terpusat dan manajemen siklus hidup, alokasi tugas, dan eksekusi alur kerja—cocok untuk lingkungan yang terkontrol.
Swarma Agen: Struktur kolaborasi terdistribusi yang menekankan otonomi, pembagian kerja, dan koordinasi yang tangguh—cocok untuk lingkungan yang kompleks dan dinamis.
Lapisan Insentif Agen: Lapisan ekonomi dari jaringan agen yang memberi insentif kepada pengembang, pelaksana, dan validator, memastikan pertumbuhan ekosistem yang berkelanjutan.
3. Lapisan Aplikasi & Distribusi
Mencakup saluran distribusi, aplikasi pengguna akhir, dan produk yang berfokus pada konsumen.
Sub-lapisan Distribusi: Peluncuran Agen, Pasar Agen, Jaringan Plugin Agen
Sub-lapisan Aplikasi: AgentFi, DApps native Agen, Agen-sebagai-Layanan
Sub-lapisan Konsumen: agen sosial/konsumen, fokus pada skenario pengguna akhir yang ringan
Sub-lapisan Meme: Proyek “Agen” yang didorong oleh hype dengan sedikit teknologi atau aplikasi yang nyata—terutama didorong oleh pemasaran.
II. Tolok Ukur Pembelajaran Terfederasi: FedML dan Platform Full-Stack TensorOpera
FedML adalah salah satu kerangka kerja open-source pertama untuk Pembelajaran Terfederasi (FL) dan pelatihan terdistribusi. Berasal dari tim akademis di USC, ia secara bertahap berkembang menjadi produk inti TensorOpera AI melalui komersialisasi.
Untuk peneliti dan pengembang, FedML menyediakan alat lintas-institusi dan lintas-perangkat untuk pelatihan data kolaboratif. Di dunia akademis, FedML telah menjadi platform eksperimental yang banyak diadopsi untuk penelitian FL, sering muncul di konferensi teratas seperti NeurIPS, ICML, dan AAAI. Di industri, ia telah mendapatkan reputasi yang kuat di bidang-bidang yang sensitif terhadap privasi seperti kesehatan, keuangan, AI tepi, dan AI Web3—menempatkan dirinya sebagai alat acuan untuk pembelajaran terfederasi.
TensorOpera mewakili evolusi komersialisasi dari FedML, ditingkatkan menjadi platform infrastruktur AI full-stack untuk perusahaan dan pengembang. Sambil mempertahankan kemampuan pembelajaran terfederasinya, ia memperluas ke pasar GPU, layanan model, dan MLOps, sehingga memperluas ke pasar yang lebih luas di era LLM dan Agen.
Arsitektur keseluruhannya disusun menjadi tiga lapisan: Lapisan Komputasi (fondasi), Lapisan Penjadwal (koordinasi), dan Lapisan MLOps (aplikasi).
Lapisan Komputasi (Fondasi)
Lapisan Komputasi membentuk tulang punggung teknis TensorOpera, melanjutkan DNA open-source dari FedML.Fungsi Inti: Server Parameter, Pelatihan Terdistribusi, Titik Akhir Inferensi, dan Server Agregasi.
Proposisi Nilai: Menyediakan pelatihan terdistribusi, pembelajaran terfederasi yang menjaga privasi, dan mesin inferensi yang skalabel. Bersama-sama, ini mendukung tiga kemampuan inti dari Latih / Terapkan / Federasi, mencakup seluruh pipeline dari pelatihan model hingga penerapan dan kolaborasi lintas-institusi.
Lapisan Penjadwal (Koordinasi)
Lapisan Penjadwal bertindak sebagai pasar komputasi dan pusat penjadwalan, terdiri dari Pasar GPU, Penyedia, Agen Utama, dan modul Jadwalkan & Orkestrasi.Kemampuan: Memungkinkan alokasi sumber daya di seluruh cloud publik, penyedia GPU, dan kontributor independen.
Signifikansi: Ini menandai langkah penting dari FedML ke TensorOpera—mendukung pelatihan dan inferensi AI skala besar melalui penjadwalan dan orkestrasi yang cerdas, mencakup beban kerja LLM dan AI generatif.
Potensi Tokenisasi: Model "Bagikan & Dapatkan" meninggalkan antarmuka mekanisme insentif terbuka, menunjukkan kompatibilitas dengan DePIN atau model Web3 yang lebih luas.
Lapisan MLOps (Aplikasi)
Lapisan MLOps menyediakan layanan langsung untuk pengembang dan perusahaan, termasuk Penyajian Model, Agen AI, dan modul Studio.Aplikasi: chatbot LLM, AI generatif multimodal, dan alat copilot untuk pengembang.
Proposisi Nilai: Mengabstraksi kemampuan komputasi dan pelatihan tingkat rendah menjadi API dan produk tingkat tinggi, menurunkan hambatan untuk digunakan. Ini menawarkan agen siap pakai, lingkungan low-code, dan solusi penerapan yang dapat diskalakan.
Posisi: Sebanding dengan platform infrastruktur AI generasi baru seperti Anyscale, Together, dan Modal—berfungsi sebagai jembatan dari infrastruktur ke aplikasi.
Pada bulan Maret 2025, TensorOpera ditingkatkan menjadi platform full-stack yang berorientasi pada Agen AI, dengan produk inti yang mencakup Aplikasi AgentOpera AI, Kerangka Kerja, dan Platform:
Lapisan Aplikasi: Menyediakan titik masuk multi-agen seperti ChatGPT.
Lapisan Kerangka: Berubah menjadi "OS Agens" melalui sistem multi-agen terstruktur grafis dan modul Orkestrator/Routers.
Lapisan Platform: Terintegrasi secara mendalam dengan platform model TensorOpera dan FedML, memungkinkan layanan model terdistribusi, optimisasi RAG, dan penerapan hybrid edge–cloud.
Visi keseluruhan adalah membangun "satu sistem operasi, satu jaringan agen", memungkinkan pengembang, perusahaan, dan pengguna untuk bersama-sama menciptakan ekosistem AI generasi berikutnya yang bersifat agensi dalam lingkungan yang terbuka dan menjaga privasi.
III. Ekosistem AI ChainOpera: Dari Ko-Pencipta dan Pemilik Bersama ke Fondasi Teknis
Jika FedML mewakili inti teknis, menyediakan fondasi open-source untuk pembelajaran terfederasi dan pelatihan terdistribusi; dan TensorOpera mengabstraksi hasil penelitian FedML menjadi infrastruktur AI full-stack yang dikomersialkan—maka ChainOpera mengambil kemampuan platform ini secara on-chain.
Dengan menggabungkan Terminal AI + Jaringan Sosial Agen + lapisan komputasi/data berbasis DePIN + blockchain native AI, ChainOpera berusaha membangun ekosistem Jaringan Agen terdesentralisasi.
Perubahan fundamental adalah ini: sementara TensorOpera tetap terutama berorientasi pada perusahaan dan pengembang, ChainOpera memanfaatkan mekanisme tata kelola dan insentif gaya Web3 untuk menyertakan pengguna, pengembang, penyedia GPU, dan kontributor data sebagai pencipta dan pemilik bersama. Dengan cara ini, Agen AI tidak hanya "digunakan" tetapi juga "diciptakan dan dimiliki bersama."
Ekosistem Ko-Pencipta
Melalui Platform Model & GPU dan Platform Agen, ChainOpera menyediakan rangkaian alat, infrastruktur, dan lapisan koordinasi untuk penciptaan kolaboratif. Ini memungkinkan pelatihan model, pengembangan agen, penerapan, dan penskalaan kooperatif.
Ko-pencipta ekosistem meliputi:
Pengembang Agen AI – merancang dan mengoperasikan agen.
Penyedia Alat & Layanan – template, MCP, basis data, API.
Pengembang Model – melatih dan menerbitkan kartu model.
Penyedia GPU – berkontribusi daya komputasi melalui kemitraan DePIN atau cloud Web2.
Kontributor & Anotator Data – mengunggah dan memberi label pada dataset multimodal.
Bersama-sama, ketiga pilar ini—pengembangan, komputasi, dan data—mendorong pertumbuhan berkelanjutan dari jaringan agen.
Ekosistem Pemilik Bersama
ChainOpera juga memperkenalkan mekanisme kepemilikan bersama melalui partisipasi bersama dalam membangun jaringan.
Pencipta Agen AI (individu atau tim) merancang dan menerapkan agen baru melalui Platform Agen, meluncurkan dan memeliharanya sambil mendorong inovasi tingkat fungsional dan aplikasi.
Peserta Agen AI (dari komunitas) bergabung dengan siklus hidup agen dengan memperoleh dan memegang Unit Akses, sehingga mendukung pertumbuhan dan aktivitas agen melalui penggunaan dan promosi.
Kedua peran ini mewakili sisi penawaran dan sisi permintaan, bersama-sama membentuk model berbagi nilai dan pengembangan bersama di dalam ekosistem.
Mitra Ekosistem: Platform dan Kerangka Kerja
ChainOpera bekerja sama secara luas untuk meningkatkan kegunaan, keamanan, dan integrasi Web3:
Aplikasi Terminal AI menggabungkan dompet, algoritma, dan platform agregasi untuk memberikan rekomendasi layanan cerdas.
Platform Agen mengintegrasikan multi-framework dan alat low-code untuk menurunkan hambatan pengembangan.
TensorOpera AI memberdayakan pelatihan model dan inferensi.
FedML berfungsi sebagai mitra eksklusif, memungkinkan pelatihan yang menjaga privasi lintas-institusi, lintas-perangkat.
Hasilnya adalah ekosistem terbuka yang menyeimbangkan aplikasi tingkat perusahaan dengan pengalaman pengguna native Web3.
Titik Masuk Perangkat Keras: Perangkat Keras AI & Mitra
Melalui DeAI Phones, perangkat wearable, dan mitra AI robotik, ChainOpera mengintegrasikan blockchain dan AI ke dalam terminal pintar. Perangkat ini memungkinkan interaksi dApp, pelatihan sisi-tepi, dan perlindungan privasi, secara bertahap membentuk ekosistem perangkat keras AI terdesentralisasi.
Platform dan Fondasi Teknis Pusat
Platform GenAI TensorOpera – menyediakan layanan full-stack di seluruh MLOps, Penjadwal, dan Komputasi; mendukung pelatihan dan penerapan model skala besar.
Platform FedML TensorOpera – platform pembelajaran terdistribusi/federasi tingkat perusahaan, memungkinkan pelatihan yang menjaga privasi lintas organisasi/perangkat dan berfungsi sebagai jembatan antara akademia dan industri.
FedML Open Source – perpustakaan ML terdistribusi/pembelajaran terfederasi terkemuka secara global, berfungsi sebagai dasar teknis dari ekosistem dengan kerangka kerja open-source yang terpercaya dan skalabel.
Struktur Ekosistem AI ChainOpera
IV. Produk Inti ChainOpera dan Infrastruktur Agen AI Full-Stack
Pada bulan Juni 2025, ChainOpera secara resmi meluncurkan Aplikasi Terminal AI dan tumpukan teknologi terdesentralisasi, memposisikan dirinya sebagai "Decentralized OpenAI." Produk inti mencakup empat modul:
Lapisan Aplikasi – Terminal AI & Jaringan Agen
Lapisan Pengembang – Pusat Pencipta Agen
Lapisan Model & GPU – Jaringan Model & Komputasi
Protokol CoAI & Rantai Khusus
Bersama-sama, modul-modul ini mencakup seluruh siklus dari titik masuk pengguna hingga komputasi dasar dan insentif on-chain.
Aplikasi Terminal AI
Sudah terintegrasi dengan BNB Chain, Terminal AI mendukung transaksi on-chain dan agen native DeFi. Pusat Pencipta Agen terbuka untuk pengembang, menyediakan MCP/HUB, basis pengetahuan, dan kemampuan RAG, dengan penerimaan berkelanjutan dari agen yang dibangun oleh komunitas. Sementara itu, ChainOpera meluncurkan Aliansi CO-AI, bermitra dengan io.net, Render, TensorOpera, FedML, dan MindNetwork.
Menurut data on-chain BNB DApp Bay (30 hari terakhir): 158,87K pengguna unik, 2,6M transaksi dan Peringkat #2 di seluruh kategori "Agen AI" di BSC, Ini menunjukkan aktivitas on-chain yang kuat dan berkembang.
Aplikasi Super AI Agen – Terminal AI 👉 chat.chainopera.ai
Diposisikan sebagai ChatGPT + Pusat Sosial AI terdesentralisasi, Terminal AI menyediakan: Kolaborasi multimodal, insentif kontribusi data, integrasi alat DeFi, bantuan lintas-platform, kolaborasi agen yang menjaga privasi (Data Anda, Agen Anda). Pengguna dapat langsung memanggil model DeepSeek-R1 open-source dan agen yang dibangun oleh komunitas dari ponsel. Selama interaksi, baik token bahasa maupun token kripto bersirkulasi secara transparan di on-chain.
Nilai Inti: mengubah pengguna dari "konsumen konten" menjadi "pencipta cerdas." Dapat diterapkan di seluruh DeFi, RWA, PayFi, e-commerce, dan domain lainnya melalui jaringan agen yang dipersonalisasi.
Jaringan Sosial Agen AI 👉 chat.chainopera.ai/agent-social-network
Diharapkan sebagai LinkedIn + Messenger untuk Agen AI. Menyediakan ruang kerja virtual dan mekanisme kolaborasi Agen-ke-Agen (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel). Mengembangkan agen tunggal menjadi jaringan kooperatif multi-agen yang mencakup keuangan, permainan, e-commerce, dan penelitian. Secara bertahap meningkatkan memori dan otonomi.
Platform Pengembang Agen AI 👉 agent.chainopera.ai
Dirancang sebagai pengalaman penciptaan "gaya LEGO" untuk pengembang. Mendukung ekstensi tanpa kode dan modular, kontrak pintar Blockchain memastikan hak kepemilikan, DePIN + infrastruktur cloud menurunkan hambatan masuk dan Pasar memungkinkan penemuan dan distribusi.
Nilai Inti: memberdayakan pengembang untuk dengan cepat menjangkau pengguna, dengan kontribusi dicatat dan diberi penghargaan secara transparan.
Model AI & Platform GPU 👉 platform.chainopera.ai
Bertindak sebagai lapisan infrastruktur, menggabungkan DePIN dan pembelajaran terfederasi untuk mengatasi ketergantungan AI Web3 pada komputasi terpusat. Kemampuan mencakup: Jaringan GPU terdistribusi, Pelatihan data yang menjaga privasi, Pasar model dan data, MLOps end-to-end.
Visi: pergeseran dari "monopoli teknologi besar" ke "infrastruktur yang dipimpin komunitas"—memungkinkan kolaborasi multi-agen dan AI yang dipersonalisasi.
Gambaran Umum Arsitektur Full-Stack ChainOpera
V. Peta Jalan ChainOpera AI
Di luar platform Agen AI full-stack yang telah diluncurkan, ChainOpera AI memiliki keyakinan yang kuat bahwa Kecerdasan Umum Buatan (AGI) akan muncul dari jaringan kolaboratif multimodal dan multi-agen. Peta jalan jangka panjangnya tersusun dalam empat fase:
Fase I (Komputasi → Modal):
Membangun infrastruktur terdesentralisasi: jaringan DePIN GPU, pembelajaran terfederasi, platform pelatihan/inferensi terdistribusi.
Memperkenalkan Router Model untuk mengoordinasikan inferensi multi-akhir.
Memberi insentif kepada penyedia komputasi, model, dan data dengan pembagian pendapatan berbasis penggunaan.
Fase II (Aplikasi Agens → Ekonomi AI Kolaboratif):
Meluncurkan Terminal AI, Pasar Agen, dan Jaringan Sosial Agen, membentuk ekosistem aplikasi multi-agen.
Menerapkan Protokol CoAI untuk menghubungkan pengguna, pengembang, dan penyedia sumber daya.
Memperkenalkan pencocokan pengguna-pengembang dan sistem kredit, memungkinkan interaksi frekuensi tinggi dan aktivitas ekonomi yang berkelanjutan.
Fase III (AI Kolaboratif → AI Native Kripto):
Memperluas ke DeFi, RWA, pembayaran, dan skenario e-commerce.
Memperluas ke kasus penggunaan pertukaran data pribadi yang didorong KOL.
Mengembangkan LLM yang khusus untuk keuangan/kripto dan meluncurkan pembayaran dan sistem dompet Agen-ke-Agen, membuka aplikasi "Crypto AGI".
Fase IV (Ekosistem → Ekonomi AI Otonom):
Berkembang menjadi ekonomi subnet otonom, masing-masing subnet mengkhususkan diri dalam aplikasi, infrastruktur, komputasi, model, atau data.
Memungkinkan tata kelola subnet dan operasi ter-tokenisasi, sementara protokol lintas-subnet mendukung interoperabilitas dan kerja sama.
Memperluas dari AI Agens menjadi AI Fisik (robotika, mengemudi otonom, aerospace).
Penafian: Peta jalan ini hanya untuk referensi. Garis waktu dan fungsionalitas dapat disesuaikan secara dinamis dengan kondisi pasar dan tidak merupakan jaminan pengiriman.
VI. Insentif Token dan Tata Kelola Protokol
ChainOpera belum merilis rencana insentif token penuh, tetapi Protokol CoAI berfokus pada "ko-kreasi dan kepemilikan bersama." Kontribusi dicatat secara transparan dan dapat diverifikasi melalui blockchain dan mekanisme Bukti-Kecerdasan (PoI). Pengembang, penyedia komputasi, kontributor data, dan penyedia layanan diberi kompensasi berdasarkan metrik kontribusi yang distandarisasi. Pengguna mengkonsumsi layanan. Penyedia sumber daya mempertahankan operasi. Pengembang membangun aplikasi. Semua peserta berbagi dalam dividen pertumbuhan ekosistem. Platform ini mempertahankan dirinya melalui biaya layanan 1%, alokasi imbalan, dan dukungan likuiditas—membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang terbuka, adil, dan kolaboratif.
Kerangka Bukti-Kecerdasan (PoI)
PoI adalah mekanisme konsensus inti ChainOpera di bawah Protokol CoAI, dirancang untuk membangun sistem insentif dan tata kelola yang transparan, adil, dan dapat diverifikasi untuk AI terdesentralisasi. Ini memperluas Bukti-Kontribusi ke dalam kerangka kerja pembelajaran mesin kolaboratif yang diaktifkan blockchain, mengatasi masalah yang terus-menerus dalam pembelajaran terfederasi: insentif yang tidak memadai, risiko privasi, dan kurangnya verifikasi.
Desain Inti:
Berbasis pada kontrak pintar, terintegrasi dengan penyimpanan terdesentralisasi (IPFS), node agregasi, dan bukti pengetahuan nol (zkSNARKs).
Mencapai lima tujuan kunci:
Hadiah yang adil berdasarkan kontribusi, memastikan pelatih diberi insentif untuk perbaikan model yang nyata.
Data tetap lokal, menjamin perlindungan privasi.
Mekanisme ketahanan terhadap peserta yang berbahaya (mengacaukan, serangan agregasi).
Verifikasi ZKP untuk proses kritis: agregasi model, deteksi anomali, evaluasi kontribusi.
Efisiensi dan generalitas di seluruh data heterogen dan tugas pembelajaran yang beragam.
Aliran Nilai Token dalam AI Full-Stack
Desain token ChainOpera berakar pada utilitas dan pengakuan kontribusi, bukan spekulasi. Ini berputar di sekitar lima aliran nilai inti:
LaunchPad – untuk inisiasi agen/aplikasi.
API Agen – akses layanan dan integrasi.
Penyajian Model – biaya inferensi dan penerapan.
Kontribusi – anotasi data, berbagi komputasi, atau input layanan.
Pelatihan Model – tugas pelatihan terdistribusi.
Pemangku kepentingan:
Pengguna AI – menghabiskan token untuk mengakses layanan atau berlangganan aplikasi; berkontribusi dengan menyediakan/melabeli/mendukung data.
Pengembang Agen & Aplikasi – menggunakan komputasi/data untuk pengembangan; diberi penghargaan atas kontribusi agen, aplikasi, atau dataset.
Penyedia Sumber Daya – berkontribusi komputasi, data, atau model; diberi penghargaan secara transparan.
Peserta Tata Kelola (Komunitas & DAO) – menggunakan token untuk memberikan suara, membentuk mekanisme, dan mengoordinasikan ekosistem.
Lapisan Protokol (CoAI) – mendukung pengembangan melalui biaya layanan dan penyeimbangan otomatis antara penawaran/permintaan.
Node & Validator – mengamankan jaringan dengan menyediakan layanan validasi, komputasi, dan keamanan.
Tata Kelola Protokol
ChainOpera mengadopsi tata kelola berbasis DAO, di mana staking token memungkinkan partisipasi dalam proposal dan pemungutan suara, memastikan transparansi dan keadilan.
Mekanisme tata kelola meliputi:
Sistem Reputasi – memvalidasi dan mengukur kontribusi.
Kolaborasi Komunitas – proposal dan pemungutan suara mendorong evolusi ekosistem.
Penyesuaian Parameter – mencakup penggunaan data, keamanan, dan akuntabilitas validator.
Tujuan keseluruhan: mencegah konsentrasi kekuasaan, memastikan stabilitas sistem, dan mempertahankan co-creation komunitas.
VIII. Latar Belakang Tim dan Pembiayaan Proyek
Proyek ChainOpera didirikan bersama oleh Profesor Salman Avestimehr, seorang cendekiawan terkemuka dalam pembelajaran terfederasi, dan Dr. Aiden Chaoyang He. Tim inti mencakup latar belakang akademis dan industri dari institusi seperti UC Berkeley, Stanford, USC, MIT, Universitas Tsinghua, dan pemimpin teknologi termasuk Google, Amazon, Tencent, Meta, dan Apple. Tim ini menggabungkan keahlian penelitian mendalam dengan kemampuan eksekusi industri yang luas dan telah berkembang menjadi lebih dari 40 anggota hingga saat ini.
Co-Founder: Profesor Salman Avestimehr
Judul & Peran: Profesor Dekan Teknik Elektro & Komputer di Universitas California Selatan (USC), Direktur Pendiri Pusat AI Terpercaya USC-Amazon, dan kepala Lab vITAL (Teori Informasi & Pembelajaran Mesin) di USC.
Kewirausahaan: Co-Founder & CEO FedML, dan pada tahun 2022 mendirikan TensorOpera/ChainOpera AI.
Pendidikan & Penghargaan: Ph.D. dalam EECS dari UC Berkeley (Penghargaan Disertasi Terbaik). Anggota IEEE dengan 300+ publikasi dalam teori informasi, komputasi terdistribusi, dan pembelajaran terfederasi, yang telah dikutip lebih dari 30.000 kali. Penerima PECASE, Penghargaan CAREER NSF, dan Penghargaan Massey IEEE, antara lain.
Kontribusi: Pencipta dari kerangka kerja open-source FedML, yang banyak diadopsi dalam kesehatan, keuangan, dan AI yang menjaga privasi, yang menjadi dasar inti untuk TensorOpera/ChainOpera AI.
Co-Founder: Dr. Aiden Chaoyang He
Judul & Peran: Co-Founder & Presiden TensorOpera/ChainOpera AI; Ph.D. dalam Ilmu Komputer dari USC; pencipta asli FedML.
Fokus Penelitian: Pembelajaran terdistribusi & terfederasi, pelatihan model berskala besar, blockchain, dan komputasi yang menjaga privasi.
Pengalaman Industri: Sebelumnya memegang peran R&D di Meta, Amazon, Google, Tencent; menjabat di posisi teknik inti dan manajemen di Tencent, Baidu, dan Huawei, memimpin penerapan berbagai produk dan platform AI berskala internet.
Dampak Akademis: Menerbitkan 30+ makalah dengan lebih dari 13.000 kutipan di Google Scholar. Penerima Beasiswa Ph.D. Amazon, Beasiswa Inovasi Qualcomm, dan Penghargaan Makalah Terbaik di NeurIPS dan AAAI.
Kontribusi Teknis: Memimpin pengembangan FedML, salah satu kerangka kerja open-source yang paling banyak digunakan dalam pembelajaran terfederasi, mendukung 27 miliar permintaan harian. Kontributor inti untuk FedNLP dan metode pelatihan paralel model hibrida, diterapkan dalam proyek AI terdesentralisasi seperti Sahara AI.
Pada bulan Desember 2024, ChainOpera AI mengumumkan penyelesaian putaran pendanaan awal sebesar $3,5 juta, membawa total pendanaannya (digabungkan dengan TensorOpera) menjadi $17 juta. Dana akan dialokasikan untuk membangun Layer 1 blockchain dan sistem operasi AI untuk Agen AI terdesentralisasi.
Investor Utama: Finality Capital, Road Capital, IDG Capital
Peserta Lainnya: Camford VC, ABCDE Capital, Amber Group, Modular Capital
Pendorong Strategis: Sparkle Ventures, Plug and Play, USC
Investor Individu Terkenal: Sreeram Kannan, Pendiri EigenLayer dan David Tse, Co-Founder BabylonChain
Tim menyatakan bahwa putaran ini akan mempercepat visinya untuk menciptakan ekosistem AI terdesentralisasi di mana penyedia sumber daya, pengembang, dan pengguna memiliki dan menciptakan bersama.
IX. Analisis Lanskap Pasar: Pembelajaran Terfederasi dan Jaringan Agen AI
Lanskap Pembelajaran Terfederasi
Bidang pembelajaran terfederasi (FL) dibentuk oleh empat kerangka utama. FedML adalah yang paling komprehensif, menggabungkan FL, pelatihan model besar terdistribusi, dan MLOps, menjadikannya siap untuk perusahaan. Flower ringan dan banyak digunakan dalam pengajaran dan eksperimen berskala kecil. TFF (TensorFlow Federated) memiliki nilai akademis tetapi lemah dalam industrialisasi. OpenFL menargetkan kesehatan dan keuangan, dengan fitur kepatuhan yang kuat tetapi ekosistem tertutup. Singkatnya: FedML adalah all-rounder kelas industri, Flower menekankan kemudahan penggunaan, TFF tetap akademis, dan OpenFL unggul dalam kepatuhan vertikal.
Platform & Infrastruktur Industri
TensorOpera, evolusi komersialisasi dari FedML, mengintegrasikan penjadwalan GPU lintas-cloud, pelatihan terdistribusi, pembelajaran terfederasi, dan MLOps dalam satu tumpukan terpadu. Diposisikan sebagai jembatan antara penelitian dan industri, ia melayani pengembang, UKM, dan ekosistem Web3/DePIN. Secara efektif, TensorOpera seperti "Hugging Face + W&B" untuk pembelajaran terdistribusi dan terfederasi, menawarkan platform yang lebih lengkap dan umum dibandingkan alternatif yang spesifik alat atau sektor.
Lapisan Inovasi: ChainOpera vs. Flock
ChainOpera dan Flock keduanya menggabungkan FL dengan Web3 tetapi berbeda dalam fokus. ChainOpera membangun platform Agen AI full-stack, mengubah pengguna menjadi pencipta bersama melalui Terminal AI dan Jaringan Sosial Agen. Flock berfokus pada Pembelajaran FL yang Ditingkatkan Blockchain (BAFL), menekankan privasi dan insentif di lapisan komputasi dan data. Singkatnya: ChainOpera menekankan aplikasi dan jaringan agen, sementara Flock fokus pada pelatihan tingkat rendah dan komputasi yang menjaga privasi.
Lanskap Pembelajaran Terfederasi & Infrastruktur AI
Lapisan Jaringan Agen: ChainOpera vs. Olas
Di tingkat jaringan agen, proyek yang paling representatif adalah ChainOpera dan Jaringan Olas.
ChainOpera: berakar pada pembelajaran terfederasi, membangun loop full-stack di seluruh model, komputasi, dan agen. Jaringan Sosial Agennya bertindak sebagai tempat uji untuk interaksi multi-agen dan kolaborasi sosial.
Jaringan Olas (Autonolas / Pearl): berasal dari kolaborasi DAO dan ekosistem DeFi, diposisikan sebagai jaringan layanan otonom terdesentralisasi. Melalui Pearl, ia memberikan aplikasi agen DeFi langsung ke pasar—menunjukkan jalur yang sangat berbeda dari ChainOpera.
X. Teori Investasi dan Analisis Risiko
Teori Investasi
Benteng Teknis: Kekuatan ChainOpera terletak pada jalur evolusionernya yang unik: dari FedML (kerangka open-source acuan untuk pembelajaran terfederasi) → TensorOpera (infrastruktur AI full-stack tingkat perusahaan) → ChainOpera (jaringan agen yang diaktifkan Web3 + DePIN + tokenomi). Jalur ini mengintegrasikan fondasi akademis, penerapan industri, dan narasi native-kripto, menciptakan benteng yang terpisah.
Aplikasi & Skala Pengguna: Terminal AI telah mencapai ratusan ribu pengguna aktif harian dan ekosistem yang berkembang dengan lebih dari 1.000 aplikasi agen. Ini menduduki peringkat #1 di kategori AI di BNBChain DApp Bay, menunjukkan pertumbuhan pengguna on-chain yang jelas dan aktivitas transaksi yang dapat diverifikasi. Skenario multimodalnya, yang awalnya berakar pada kasus penggunaan native-kripto, memiliki potensi untuk secara bertahap berkembang ke basis pengguna Web2 yang lebih luas.
Kemitraan Ekosistem: ChainOpera meluncurkan Aliansi CO-AI, bermitra dengan io.net, Render, TensorOpera, FedML, dan MindNetwork untuk membangun efek jaringan multi-sisi di seluruh GPU, model, data, dan komputasi yang menjaga privasi. Secara bersamaan, kolaborasinya dengan Samsung Electronics untuk memvalidasi GenAI multimodal seluler menunjukkan potensi ekspansi ke perangkat keras dan AI tepi.
Token & Model Ekonomi: Ekonomi token ChainOpera didasarkan pada konsensus Bukti-Kecerdasan, dengan insentif yang didistribusikan di seluruh lima aliran nilai: LaunchPad, API Agen, Penyajian Model, Kontribusi, dan Pelatihan Model. Biaya layanan platform 1%, alokasi imbalan, dan dukungan likuiditas membentuk umpan balik positif, menghindari ketergantungan pada "spekulasi token" murni dan meningkatkan keberlanjutan.
Risiko Potensial
Risiko eksekusi teknis: Arsitektur terdesentralisasi lima lapis yang diusulkan oleh ChainOpera mencakup cakupan yang luas. Koordinasi lintas-lapis—terutama dalam inferensi terdistribusi untuk model besar dan pelatihan yang menjaga privasi—masih menghadapi tantangan kinerja dan stabilitas dan belum divalidasi secara skala.
Daya tarik pengguna dan ekosistem: Meskipun pertumbuhan pengguna awal sangat mencolok, masih harus dilihat apakah Pasar Agen dan rangkaian alat pengembang dapat mempertahankan aktivitas jangka panjang dan kontribusi berkualitas tinggi. Jaringan Sosial Agen saat ini terutama didorong oleh dialog teks LLM; pengalaman pengguna dan retensi masih perlu diperbaiki. Tanpa insentif yang dirancang dengan baik, ekosistem berisiko mengalami hype jangka pendek tanpa nilai jangka panjang.
Keberlanjutan model bisnis: Saat ini, pendapatan terutama bergantung pada biaya layanan platform dan sirkulasi token; arus kas yang stabil belum terbangun. Dibandingkan dengan aplikasi yang berfokus pada AgentFi atau Pembayaran yang membawa atribut keuangan atau produktivitas yang lebih kuat, model saat ini ChainOpera masih memerlukan validasi lebih lanjut dari nilai komersialnya. Selain itu, ekosistem seluler dan perangkat keras tetap eksploratif, meninggalkan prospek pasarnya tidak pasti.
Penafian: Laporan ini disiapkan dengan bantuan alat AI (ChatGPT-5). Penulis telah melakukan segala upaya untuk memeriksa dan memastikan akurasi, tetapi beberapa kesalahan atau kelalaian mungkin masih ada. Pembaca harus mencatat bahwa pasar aset kripto sering menunjukkan perbedaan antara fundamental proyek dan kinerja token di pasar sekunder. Laporan ini dimaksudkan hanya untuk konsolidasi informasi dan diskusi akademis/penelitian. Ini tidak merupakan nasihat investasi, dan tidak boleh diartikan sebagai rekomendasi untuk membeli atau menjual token mana pun.