Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát nghiêm ngặt, và có nhiều thách thức như nghẽn cổ chai tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và hộp đen thuật toán. 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 quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, và hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng hạ tầng internet thế hệ tiếp theo và giải phóng giá trị 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. Các mô hình AI cần tiêu hóa 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.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh chịu.
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành các hòn đảo dữ liệu
Rủi ro lộ thông tin cá nhân và lạm dụng dữ liệu
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách áp dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Bằng cách thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thật và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token, thu hút người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, tăng cường khả năng phân tích dữ liệu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp cho cả hai bên cung cầu dữ liệu một môi trường giao dịch công khai và minh bạch, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng tồn tại một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu quả 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.
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 tâm điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn đã hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE tức 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 của phép toán sẽ nhất quán với kết quả của phép toán được thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp một sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo mô hình và suy diễn trong một môi trường không chạm đến 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 vòng đời học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn 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 đúng của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng điện toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về 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 ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, 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 cho các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng thêm với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại, cùng với tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán tiết kiệm chi phí và theo nhu cầu.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi toàn cầu, 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 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 minh sẽ nhận phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có những nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy diễn AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một 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 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 của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh và thậm chí 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 diễn ra ngay tại nguồn dữ liệu, mang lại độ trễ thấp và 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 việc phân quyền và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; 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 blockchain công cộng, trở thành một trong những nền tảng blockchain công cộng được lựa chọn để triển khai dự án. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của blockchain công cộng này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên blockchain 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 công bố mô hình mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa mô hình AI.
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 liên tục 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 gặp khó khăn trong việc theo dõi tình trạng sử dụng, chưa kể đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu sự minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của mô hình trên thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO cung cấp một cách 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 hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với AI Oracle (Onchain AI Oracle) 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.
Chế độ IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm sức mạnh cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc tăng cường mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta 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 tương ứng để đạt được mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng 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 cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho tri thức bên ngoài, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo 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 tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc sao chép giọng nói chỉ cần 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.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại nhiều hơn là khám phá ở tầng cơ sở 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 cải thiện việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề then chốt khác. Khi các cơ sở 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 kinh doanh và dịch vụ 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.
10 thích
Phần thưởng
10
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Deconstructionist
· 07-30 18:38
shitcoin cũng ở ai + web3?
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketLightning
· 07-30 18:27
Web3 và AI lại đến để lừa đồ ngốc phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
MiningDisasterSurvivor
· 07-29 05:51
Lại vẽ BTC rồi, những người khai thác cũ đều không có ngày tốt để sống, còn làm những thứ hoa mỹ này.
Xem bản gốcTrả lời0
TideReceder
· 07-29 05:49
Lại tiếp tục tận dụng sự nóng của AI à.
Xem bản gốcTrả lời0
OneBlockAtATime
· 07-29 05:42
Nói những điều này sao cứ cảm thấy không đáng tin cậy nhỉ
Xem bản gốcTrả lời0
0xSoulless
· 07-29 05:41
Lại có thuật ngữ mới để được chơi cho Suckers rồi.
Web3 và AI tích hợp: Xây dựng cơ sở hạ tầng 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 tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát nghiêm ngặt, và có nhiều thách thức như nghẽn cổ chai tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và hộp đen thuật toán. 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 quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, và hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng hạ tầng internet thế hệ tiếp theo và giải phóng giá trị 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. Các mô hình AI cần tiêu hóa 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.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách áp dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng tồn tại một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu quả 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.
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 tâm điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn đã hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE tức 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 của phép toán sẽ nhất quán với kết quả của phép toán được thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp một sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo mô hình và suy diễn trong một môi trường không chạm đến 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 vòng đời học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn 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 đúng của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng điện toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về 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 ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, 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 cho các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng thêm với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại, cùng với tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán tiết kiệm chi phí và theo nhu cầu.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi toàn cầu, 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 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 minh sẽ nhận phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có những nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy diễn AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một 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 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 của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh và thậm chí 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 diễn ra ngay tại nguồn dữ liệu, mang lại độ trễ thấp và 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 việc phân quyền và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; 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 blockchain công cộng, trở thành một trong những nền tảng blockchain công cộng được lựa chọn để triển khai dự án. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của blockchain công cộng này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên blockchain 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 công bố mô hình mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa mô hình AI.
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 liên tục 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 gặp khó khăn trong việc theo dõi tình trạng sử dụng, chưa kể đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu sự minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của mô hình trên thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO cung cấp một cách 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 hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với AI Oracle (Onchain AI Oracle) 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.
Chế độ IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm sức mạnh cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc tăng cường mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta 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 tương ứng để đạt được mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng 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 cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho tri thức bên ngoài, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo 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 tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc sao chép giọng nói chỉ cần 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.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại nhiều hơn là khám phá ở tầng cơ sở 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 cải thiện việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề then chốt khác. Khi các cơ sở 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 kinh doanh và dịch vụ đổi mới.