Sự kết hợp của AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3, như một mô hình Internet hoàn toàn mới, phi tập trung, mở và minh bạch, có lợi thế tự nhiên trong việc kết hợp với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát nghiêm ngặt, gặp phải nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang đến nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, nhằm hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị của dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng huấn luyện cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể chịu đựng
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, tạo ra các hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với nguy cơ rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua các phần thưởng bằng token để khuyến khích người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn từ khắp nơi trên thế giới, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp một môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cấp và nhu cầu dữ liệu, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu suất sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành của nó.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành trọng tâm toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của EU (GDPR) phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh vào việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng lưới phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, tương đương với thời gian đào tạo 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến những mô hình AI cao cấp trở nên ngoài tầm với đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại, cũng như việc thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình huống khó xử: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ đào đóng góp sức mạnh tính toán, thợ đào thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này tăng cường hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có một số nền tảng tập trung vào đào tạo AI, cũng như mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút sự tham gia của nhiều dapp đổi mới, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra tại nơi dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái chuỗi công cộng nào đó, trở thành một trong những nền tảng chuỗi công cộng được ưa chuộng nhất để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công cộng này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến các mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng tiếp theo của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến cho các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó khăn trong việc đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với mức độ chấp nhận của thị trường tăng lên và phạm vi tham gia mở rộng, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong chờ.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động thích hợp để đạt được mục tiêu đã đặt ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể đóng vai trò như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, tận dụng công nghệ AI sinh sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng kịch trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói đến 99%, và việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh, v.v.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá các lớp hạ tầng cơ sở, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi các hạ tầng cơ sở này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ sáng tạo.
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.
8 thích
Phần thưởng
8
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GamefiHarvester
· 7giờ trước
Haha, tôi đã quen với việc chơi đùa với mọi người.
AI và Web3 độ sâu hòa nhập: Xây dựng hệ sinh thái internet thông minh phi tập trung
Sự kết hợp của AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3, như một mô hình Internet hoàn toàn mới, phi tập trung, mở và minh bạch, có lợi thế tự nhiên trong việc kết hợp với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát nghiêm ngặt, gặp phải nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang đến nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, nhằm hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị của dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng huấn luyện cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau:
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu suất sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành của nó.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành trọng tâm toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của EU (GDPR) phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh vào việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng lưới phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, tương đương với thời gian đào tạo 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến những mô hình AI cao cấp trở nên ngoài tầm với đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại, cũng như việc thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình huống khó xử: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ đào đóng góp sức mạnh tính toán, thợ đào thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này tăng cường hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có một số nền tảng tập trung vào đào tạo AI, cũng như mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút sự tham gia của nhiều dapp đổi mới, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra tại nơi dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái chuỗi công cộng nào đó, trở thành một trong những nền tảng chuỗi công cộng được ưa chuộng nhất để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công cộng này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến các mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng tiếp theo của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến cho các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó khăn trong việc đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với mức độ chấp nhận của thị trường tăng lên và phạm vi tham gia mở rộng, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong chờ.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động thích hợp để đạt được mục tiêu đã đặt ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể đóng vai trò như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, tận dụng công nghệ AI sinh sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng kịch trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói đến 99%, và việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh, v.v.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá các lớp hạ tầng cơ sở, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi các hạ tầng cơ sở này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ sáng tạo.