Sự kết hợp giữa AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng và ứng dụng đổi mới
AI và Web3 được coi là hai động lực chính cho sự đổi mới công nghệ. Với sự xuất hiện của ChatGPT, AI trên chuỗi đã nhanh chóng phát triển từ một khái niệm thành cơ sở hạ tầng quan trọng trong lĩnh vực Web3, trở thành một con đường phát triển bền vững được công nhận trong ngành.
Tại hội nghị Hong Kong Consensus gần đây, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các phòng hội nghị phụ, các cuộc thảo luận liên quan không ngừng diễn ra. Hãy cùng tìm hiểu về những hướng phát triển chính của AI trên chuỗi hiện nay và các dự án tiềm năng.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Nền tảng và khung phát triển của AI Agent đã thu hút sự chú ý trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với rào cản thấp, là một trong những hướng đi trọng điểm của các dự án AI trong đợt này.
Một hệ thống vận hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình bằng cách xây dựng Layer 1 riêng cho AI, tạo ra một hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
Một nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa đại lý, người dùng có thể tạo, quản lý và điều phối mạng lưới AI Agent.
Một ngăn xếp cơ sở hạ tầng phi tập trung nhằm mục đích đạt được sự hợp tác giữa con người và máy móc một cách an toàn và tự chủ. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng, những tác nhân này có khả năng hành động độc lập.
Một nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán của AI Agent và ứng dụng, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Một mạng lưới đa AI Agent phi tập trung cho phép người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI代理 có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người không thể so sánh được.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung để phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Một nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế độc đáo, cho phép người dùng đóng góp và xác thực dữ liệu qua blockchain, tạo ra tài sản được mã hóa cho việc đào tạo mô hình AI.
Một nền tảng điện toán đám mây AI mở tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
Một mạng lưới thế hệ tiếp theo tập trung vào AI và blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển truy cập dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng và triển khai chúng dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
Một nền tảng tính toán phi tập trung cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu vào các cụm GPU và CPU, nhằm loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
Một nền tảng đổi mới chuyên cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán đã thiết kế đám mây GPU bare metal cho các nhiệm vụ tính toán AI, cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao.
Một mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung hoạt động trên thiết bị của người dùng, dùng để khai thác dữ liệu từ internet theo thời gian thực, và chủ sở hữu thiết bị có thể nhận phần thưởng bằng token.
Một giải pháp kinh tế tập trung vào lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Một nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế đặc biệt cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận sáng tạo.
Một nền tảng cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, mang đến cho các nhà phát triển và người dùng một môi trường hiệu quả, đáng tin cậy và phi tập trung.
Một nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình, đồng thời cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI đang phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình đào tạo và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện nay, có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong việc xác minh quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Một nền tảng điện toán đám mây phi tập trung cung cấp dịch vụ tính toán bảo mật và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Các dịch vụ sản phẩm của nó bao gồm mạng tính toán bảo mật dựa trên môi trường thực thi đáng tin cậy, hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy diễn mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Một công cụ tính toán phi tập trung cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp bằng chứng không kiến thức để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính.
Một nền tảng sáng tạo tập trung vào xác minh dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy giúp các nhà phát triển xác minh nguồn dữ liệu, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện; đồng thời hỗ trợ việc kiểm toán và xác minh quá trình ra quyết định của AI.
Hai, Các trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và mong đợi
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án trường hợp sử dụng AI nổi bật thực tế vẫn còn tương đối ít. Một số dự án tiềm năng bao gồm:
Nền tảng Gamefi AI Agent trên một nền tảng trò chơi có thể sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa trong các cảnh trò chơi.
Một trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI có thể giúp người dùng tự động tùy chỉnh các kế hoạch du lịch khác nhau thông qua trò chuyện, và cung cấp dịch vụ đặt khách sạn, so sánh giá chuyến bay, v.v.
Một AI Agent trong lĩnh vực thể thao có thể cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
Một nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, với mục tiêu chính là tạo ra quỹ phòng ngừa rủi ro đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Nhiều dự án Web3 truyền thống cũng đang ôm lấy AI, công bố các kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai nổi tiếng tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Họ dự định hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và nhiều lĩnh vực khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới ứng dụng AI thông qua các hoạt động như hackathon.
Một dự án tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy diễn AI, dự đoán, nhằm thúc đẩy sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề liên quan đến an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về mặt công nghệ mà còn ẩn chứa những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới ứng dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI với Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnChain_Detective
· 07-18 19:07
hmm phân tích mẫu cho thấy rủi ro cao về hũ mật ong cơ sở hạ tầng... hãy giữ cảnh giác ẩn danh
AI và Web3 độ sâu hòa nhập: Bản đồ toàn cảnh về xây dựng cơ sở hạ tầng và ứng dụng đổi mới
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng và ứng dụng đổi mới
AI và Web3 được coi là hai động lực chính cho sự đổi mới công nghệ. Với sự xuất hiện của ChatGPT, AI trên chuỗi đã nhanh chóng phát triển từ một khái niệm thành cơ sở hạ tầng quan trọng trong lĩnh vực Web3, trở thành một con đường phát triển bền vững được công nhận trong ngành.
Tại hội nghị Hong Kong Consensus gần đây, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các phòng hội nghị phụ, các cuộc thảo luận liên quan không ngừng diễn ra. Hãy cùng tìm hiểu về những hướng phát triển chính của AI trên chuỗi hiện nay và các dự án tiềm năng.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Nền tảng và khung phát triển của AI Agent đã thu hút sự chú ý trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với rào cản thấp, là một trong những hướng đi trọng điểm của các dự án AI trong đợt này.
Một hệ thống vận hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình bằng cách xây dựng Layer 1 riêng cho AI, tạo ra một hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
Một nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa đại lý, người dùng có thể tạo, quản lý và điều phối mạng lưới AI Agent.
Một ngăn xếp cơ sở hạ tầng phi tập trung nhằm mục đích đạt được sự hợp tác giữa con người và máy móc một cách an toàn và tự chủ. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng, những tác nhân này có khả năng hành động độc lập.
Một nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán của AI Agent và ứng dụng, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Một mạng lưới đa AI Agent phi tập trung cho phép người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI代理 có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người không thể so sánh được.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung để phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Một nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế độc đáo, cho phép người dùng đóng góp và xác thực dữ liệu qua blockchain, tạo ra tài sản được mã hóa cho việc đào tạo mô hình AI.
Một nền tảng điện toán đám mây AI mở tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
Một mạng lưới thế hệ tiếp theo tập trung vào AI và blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển truy cập dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng và triển khai chúng dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
Một nền tảng tính toán phi tập trung cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu vào các cụm GPU và CPU, nhằm loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
Một nền tảng đổi mới chuyên cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán đã thiết kế đám mây GPU bare metal cho các nhiệm vụ tính toán AI, cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao.
Một mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung hoạt động trên thiết bị của người dùng, dùng để khai thác dữ liệu từ internet theo thời gian thực, và chủ sở hữu thiết bị có thể nhận phần thưởng bằng token.
Một giải pháp kinh tế tập trung vào lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Một nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế đặc biệt cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận sáng tạo.
Một nền tảng cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, mang đến cho các nhà phát triển và người dùng một môi trường hiệu quả, đáng tin cậy và phi tập trung.
Một nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình, đồng thời cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI đang phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình đào tạo và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện nay, có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong việc xác minh quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Một nền tảng điện toán đám mây phi tập trung cung cấp dịch vụ tính toán bảo mật và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Các dịch vụ sản phẩm của nó bao gồm mạng tính toán bảo mật dựa trên môi trường thực thi đáng tin cậy, hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy diễn mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Một công cụ tính toán phi tập trung cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp bằng chứng không kiến thức để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính.
Một nền tảng sáng tạo tập trung vào xác minh dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy giúp các nhà phát triển xác minh nguồn dữ liệu, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện; đồng thời hỗ trợ việc kiểm toán và xác minh quá trình ra quyết định của AI.
Hai, Các trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và mong đợi
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án trường hợp sử dụng AI nổi bật thực tế vẫn còn tương đối ít. Một số dự án tiềm năng bao gồm:
Nền tảng Gamefi AI Agent trên một nền tảng trò chơi có thể sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa trong các cảnh trò chơi.
Một trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI có thể giúp người dùng tự động tùy chỉnh các kế hoạch du lịch khác nhau thông qua trò chuyện, và cung cấp dịch vụ đặt khách sạn, so sánh giá chuyến bay, v.v.
Một AI Agent trong lĩnh vực thể thao có thể cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
Một nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, với mục tiêu chính là tạo ra quỹ phòng ngừa rủi ro đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Nhiều dự án Web3 truyền thống cũng đang ôm lấy AI, công bố các kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai nổi tiếng tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Họ dự định hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và nhiều lĩnh vực khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới ứng dụng AI thông qua các hoạt động như hackathon.
Một dự án tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy diễn AI, dự đoán, nhằm thúc đẩy sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề liên quan đến an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về mặt công nghệ mà còn ẩn chứa những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới ứng dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI với Web3.