Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Khám phá cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet phi tập trung mới, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, AI đối mặt với những thách thức như giới hạn về sức mạnh tính toán và rò rỉ thông tin cá nhân. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể tiếp thêm sức mạnh cho AI thông qua mạng lưới sức mạnh tính toán chia sẻ, thị trường dữ liệu mở và các phương thức khác. Đồng thời, AI cũng có thể cung cấp năng lượng cho hệ sinh thái Web3. Việc khám phá sự kết hợp giữa hai bên có ý nghĩa lớn 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 được điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có thể hiểu sâu sắc và có khả năng suy luận mạnh mẽ, chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình.
Mô hình dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải những vấn đề sau:
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 độc quyền, hình thành các đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro bị rò rỉ
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng, thu thập dữ liệu mạng phi tập trung để sử dụng cho đào tạo AI.
Áp dụng mô hình "kiếm tiền từ ghi chú", khuyến khích người lao động toàn cầu tham gia vào việc ghi chú dữ liệu
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng đều và độ khó trong xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành điểm nổi bật trong tương lai, nó có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực và đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như lái xe tự động và giao dịch tài chính.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò quan trọng của FHE
Trong kỷ nguyên dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư trở thành tâm điểm. Một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của mô hình AI.
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, không cần giải mã để có được kết quả giống như tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ cho tính toán riêng tư của AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo và suy luận trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn, ngăn chặn nguy cơ rò rỉ. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, cái sau chứng minh tính chính xác trong việc thực hiện học máy, trong khi cái trước nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư.
Cách mạng sức mạnh: Mạng lưới tính toán AI phi tập trung
Sự phức tạp của hệ thống AI đang gia tăng nhanh chóng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt. Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với các yếu tố như thiếu hụt chip, vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng. Những người làm việc trong lĩnh vực AI đang rất cần các dịch vụ tính toán theo nhu cầu và hiệu quả.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp nguồn tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ dàng tiếp cận về mặt kinh tế. Bên có nhu cầu phát hành nhiệm vụ, hợp đồng thông minh phân phối cho các nút thợ mỏ thực hiện, sau khi hoàn thành sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết nút thắt sức mạnh tính toán.
Ngoài mạng lưới tính toán chung, còn có các nền tảng chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản, nâng cao hiệu quả, sẽ đóng vai trò then chốt trong hệ sinh thái web3.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
AI biên giới cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu, đạt được xử lý độ trễ thấp và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Trong lĩnh vực Web3, khái niệm này được gọi là DePIN. Nó tăng cường bảo vệ quyền riêng tư thông qua xử lý tại chỗ, kinh tế Token khuyến khích các nút cung cấp tài nguyên, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái, trở thành một trong những nền tảng dự án được lựa chọn hàng đầu. Nền tảng này có TPS cao, phí thấp và đổi mới công nghệ cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Giá trị thị trường của các dự án DePIN trên nền tảng đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được sáng tạo bởi một giao thức, biến token mô hình AI thành tài sản. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể thu lợi từ việc sử dụng mô hình sau này, và hiệu suất của mô hình cũng thiếu tính minh bạch.
IMO cung cấp hỗ trợ tài chính mới và cách chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư mua token để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn cụ thể kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình và chia sẻ lợi nhuận.
IMO 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, tiếp thêm động lực cho sự phát triển của AI. Hiện tại đang ở giai đoạn đầu, nhưng giá trị tiềm năng rất đáng mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên trải nghiệm tương tác mới
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Là một trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích của người dùng, cung cấp giải pháp cá nhân hóa, tự giải quyết vấn đề và nâng cao hiệu quả.
Một nền tảng ứng dụng AI nguồn mở cung cấp các công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình các chức năng, ngoại hình, âm thanh của robot, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt để làm cho vai trò đóng trở nên nhân văn hơn, công nghệ sao chép giọng nói tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh của nó có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI đang khám phá nhiều hơn về lớp cơ sở hạ tầng, như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư, lưu trữ mô hình trên chuỗi, nâng cao việc sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, v.v. Khi cơ sở hạ tầng được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ nảy sinh ra 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.
Web3 và AI hội tụ: 7 xu hướng xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Khám phá cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet phi tập trung mới, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, AI đối mặt với những thách thức như giới hạn về sức mạnh tính toán và rò rỉ thông tin cá nhân. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể tiếp thêm sức mạnh cho AI thông qua mạng lưới sức mạnh tính toán chia sẻ, thị trường dữ liệu mở và các phương thức khác. Đồng thời, AI cũng có thể cung cấp năng lượng cho hệ sinh thái Web3. Việc khám phá sự kết hợp giữa hai bên có ý nghĩa lớn 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 được điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có thể hiểu sâu sắc và có khả năng suy luận mạnh mẽ, chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình.
Mô hình dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải những vấn đề sau:
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng đều và độ khó trong xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành điểm nổi bật trong tương lai, nó có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực và đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như lái xe tự động và giao dịch tài chính.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò quan trọng của FHE
Trong kỷ nguyên dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư trở thành tâm điểm. Một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của mô hình AI.
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, không cần giải mã để có được kết quả giống như tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ cho tính toán riêng tư của AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo và suy luận trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn, ngăn chặn nguy cơ rò rỉ. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, cái sau chứng minh tính chính xác trong việc thực hiện học máy, trong khi cái trước nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư.
Cách mạng sức mạnh: Mạng lưới tính toán AI phi tập trung
Sự phức tạp của hệ thống AI đang gia tăng nhanh chóng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt. Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với các yếu tố như thiếu hụt chip, vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng. Những người làm việc trong lĩnh vực AI đang rất cần các dịch vụ tính toán theo nhu cầu và hiệu quả.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp nguồn tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ dàng tiếp cận về mặt kinh tế. Bên có nhu cầu phát hành nhiệm vụ, hợp đồng thông minh phân phối cho các nút thợ mỏ thực hiện, sau khi hoàn thành sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết nút thắt sức mạnh tính toán.
Ngoài mạng lưới tính toán chung, còn có các nền tảng chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản, nâng cao hiệu quả, sẽ đóng vai trò then chốt trong hệ sinh thái web3.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
AI biên giới cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu, đạt được xử lý độ trễ thấp và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Trong lĩnh vực Web3, khái niệm này được gọi là DePIN. Nó tăng cường bảo vệ quyền riêng tư thông qua xử lý tại chỗ, kinh tế Token khuyến khích các nút cung cấp tài nguyên, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái, trở thành một trong những nền tảng dự án được lựa chọn hàng đầu. Nền tảng này có TPS cao, phí thấp và đổi mới công nghệ cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Giá trị thị trường của các dự án DePIN trên nền tảng đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được sáng tạo bởi một giao thức, biến token mô hình AI thành tài sản. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể thu lợi từ việc sử dụng mô hình sau này, và hiệu suất của mô hình cũng thiếu tính minh bạch.
IMO cung cấp hỗ trợ tài chính mới và cách chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư mua token để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn cụ thể kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình và chia sẻ lợi nhuận.
IMO 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, tiếp thêm động lực cho sự phát triển của AI. Hiện tại đang ở giai đoạn đầu, nhưng giá trị tiềm năng rất đáng mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên trải nghiệm tương tác mới
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Là một trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích của người dùng, cung cấp giải pháp cá nhân hóa, tự giải quyết vấn đề và nâng cao hiệu quả.
Một nền tảng ứng dụng AI nguồn mở cung cấp các công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình các chức năng, ngoại hình, âm thanh của robot, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt để làm cho vai trò đóng trở nên nhân văn hơn, công nghệ sao chép giọng nói tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh của nó có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI đang khám phá nhiều hơn về lớp cơ sở hạ tầng, như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư, lưu trữ mô hình trên chuỗi, nâng cao việc sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, v.v. Khi cơ sở hạ tầng được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ nảy sinh ra các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.