Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. AI dưới kiến trúc tập trung truyền thống đang đối mặt với các thách thức như giới hạn sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và thuật toán không minh bạch, trong khi Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho 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 lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và thuật toán chống gian lận. Khám phá sự kết hợp của hai lĩnh vực này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải một số vấn đề chính:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể chịu đựng.
Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, tạo ra những hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với nguy cơ bị rò rỉ và lạm dụng
Mô hình dữ liệu phi tập trung của Web3 có thể giải quyết những điểm đau này:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng 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 tế và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để các công nhân toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích 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, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tổng hợp và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả để 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 thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, một số quy định ra đời phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa đồng nhất hoàn toàn, cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ giống với kết quả của phép tính được thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán bảo mật AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các tác vụ đào tạo và suy diễn mô hình trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép họ mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi vẫn bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu trình học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư của 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 việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Chẳng hạn, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng cần một sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo 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 các mô hình AI cao cấp trở nên ngoài tầm với đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị gây ra tình trạng thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu, hiệu quả về chi phí.
Một số mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao 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 nền tảng chuyên chú vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng 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 gốc 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 công chain nhất định, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưu tiên. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, vốn hóa thị trường của các dự án DePIN trên công chain 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 quy chuẩn mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI thường gặp khó khăn trong việc thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu rất khó để theo dõi tình trạng sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó 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 đã cung cấp một hình thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, cho phép nhà đầu tư mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc nâng cao mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
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 phù hợp để đạt được mục tiêu đã định. 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 hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent vẫn có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Nền tảng ứng dụng AI gốc này cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho tri thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh sinh, nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, và việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với 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, và nhiều lĩnh vực khác.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp độ hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư 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 thực các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi các hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình và dịch vụ kinh doanh đổi mới.
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.
15 thích
Phần thưởng
15
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
quietly_staking
· 9giờ trước
Nói nhiều cũng không bằng ai thực hiện.
Xem bản gốcTrả lời0
JustHereForAirdrops
· 9giờ trước
Khái niệm này thật cao siêu, đi thôi đi thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
TxFailed
· 9giờ trước
sai lầm cổ điển... nghĩ rằng web3 + ai = phép thuật. đã học được theo cách khó khăn rằng các giao thức vẫn cần cơ sở hạ tầng đúng cách
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrier
· 10giờ trước
Thực sự miễn phí và còn có thể tham gia
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCry
· 10giờ trước
Ôi trời, bò à, dữ liệu không ai quản lý cả.
Xem bản gốcTrả lời0
BakedCatFanboy
· 10giờ trước
Bạn vẫn chưa hiểu rõ về thị trường khả năng tính toán phải không?
Web3 và AI hội nhập: Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu và khả năng tính toán phi tập trung
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. AI dưới kiến trúc tập trung truyền thống đang đối mặt với các thách thức như giới hạn sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và thuật toán không minh bạch, trong khi Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho 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 lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và thuật toán chống gian lận. Khám phá sự kết hợp của hai lĩnh vực này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải một số vấn đề chính:
Mô hình dữ liệu phi tập trung của Web3 có thể giải quyết những điểm đau này:
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, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tổng hợp và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả để 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 thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, một số quy định ra đời phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa đồng nhất hoàn toàn, cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ giống với kết quả của phép tính được thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán bảo mật AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các tác vụ đào tạo và suy diễn mô hình trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép họ mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi vẫn bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu trình học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư của 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 việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Chẳng hạn, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng cần một sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo 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 các mô hình AI cao cấp trở nên ngoài tầm với đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị gây ra tình trạng thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu, hiệu quả về chi phí.
Một số mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao 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 nền tảng chuyên chú vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng 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 gốc 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 công chain nhất định, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưu tiên. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, vốn hóa thị trường của các dự án DePIN trên công chain 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 quy chuẩn mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI thường gặp khó khăn trong việc thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu rất khó để theo dõi tình trạng sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó 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 đã cung cấp một hình thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, cho phép nhà đầu tư mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc nâng cao mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng được mong đợi.
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 phù hợp để đạt được mục tiêu đã định. 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 hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent vẫn có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Nền tảng ứng dụng AI gốc này cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho tri thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh sinh, nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, và việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với 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, và nhiều lĩnh vực khác.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp độ hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư 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 thực các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi các hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình và dịch vụ kinh doanh đổi mới.