Đánh giá Gplusck: Động cơ Khả năng tính toán xanh trong thế giới Web3
Gần đây, câu chuyện trong không gian Web3 đã bắt đầu chuyển hướng sang “AI +”, đặc biệt là sau khi OpenAI ra mắt Sora. Nhiều người đã cảm nhận rõ ràng rằng AI không chỉ là một xu hướng thoáng qua trong một chu kỳ thổi phồng, mà thực sự có tiềm năng trở thành lớp công nghệ nền tảng tiếp theo, giống như internet di động đã làm. Cuối cùng, dù là tạo văn bản, tạo hình ảnh, hay suy luận và huấn luyện mô hình lớn, bản chất của AI vẫn xoay quanh một thuật ngữ chính: khả năng tính toán.
Đây chính là vấn đề nằm ở chỗ này. Các dịch vụ AI mà chúng ta sử dụng ngày nay có thể xuất hiện "miễn phí" và "thông minh," nhưng ở hậu trường, chúng được xây dựng trên một cấu trúc tài nguyên cực kỳ tập trung: các GPU hiệu suất cao bị các tập đoàn lớn độc quyền, khiến các nhà phát triển thông thường khó tiếp cận; chủ quyền dữ liệu bị mất ngay khi dữ liệu được tải lên, và "lo âu về tiêu thụ năng lượng" đã trở thành một nguồn ô nhiễm kỹ thuật số mới. Web3 luôn tuyên bố sẽ "tái định hình mối quan hệ giá trị," vậy có dự án nào trong lĩnh vực AI cung cấp một giải pháp thực sự chân thành không?
Tình cờ, gần đây tôi đã thử một dự án mới có tên là Gplusck. Thay vì định vị mình là một "nền tảng AI," Gplusck giới thiệu khái niệm "hệ điều hành AI phi tập trung," điều mà tôi thấy khá thú vị. Tôi muốn chia sẻ những trải nghiệm và hiểu biết của mình từ việc sử dụng và khám phá dự án.
Ban đầu, tôi bị thu hút bởi tính năng "NFT dấu chân carbon" của nó. Nói đơn giản, mỗi khi bạn đóng góp khả năng tính toán, hệ thống sẽ tạo ra một chứng nhận carbon có thể theo dõi dựa trên loại điện địa phương của bạn ( như năng lượng mặt trời, thủy điện hoặc nhiệt ). Chứng nhận carbon này có thể được giao dịch, tiêu hủy, hoặc sử dụng như một động lực xanh trong việc tham gia DeFi. Lần đầu tiên trong Web3, tôi thấy "năng lượng xanh" không chỉ là một khẩu hiệu, mà thực sự được viết vào các hợp đồng thông minh trên chuỗi.
Khi khám phá sâu hơn, tôi nhận thấy rằng Gplusck đã thực hiện một số đổi mới kiến trúc kỹ thuật. Ví dụ, cơ chế phân mảnh khả năng tính toán của nó phân chia các nhiệm vụ đào tạo AI lớn thành "các vi ô" tính toán, được lập lịch thông minh dựa trên hiệu suất nút, độ trễ và loại năng lượng. Truyền dữ liệu sử dụng mã hóa lượng tử và phân mảnh vô hình, với các hộp cát tuân thủ dữ liệu tích hợp cho nhiều khu vực pháp lý—một điểm cộng quan trọng cho sự tuân thủ của dự án. Ngay cả việc đào tạo mô hình cũng bao gồm AutoML và học tập liên kết, đảm bảo rằng dữ liệu "không bao giờ rời khỏi môi trường địa phương."
Hơn nữa, Gplusck không chỉ nói về lý tưởng. Dự án cung cấp một công cụ low-code mang tên GemForge. Tôi đã thử nghiệm nó và thấy rằng bạn có thể thực sự xây dựng một dApp “thị trường dự đoán + oracle AI” chỉ bằng cách kéo và thả các thành phần—rất thân thiện với người dùng không có kỹ thuật. Tôi cũng đã duyệt qua thư viện mô hình ModelVerse chính thức, hiện đã cung cấp hơn 800 mô hình đã được đào tạo sẵn để sử dụng, bao gồm các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và kiểm duyệt nội dung.
Tất nhiên, vẫn còn những lĩnh vực cần cải thiện. Hiện tại, mạng lưới không có nhiều nút truy cập, và độ trễ tính toán trong một số tình huống là không lý tưởng, đặc biệt là với sự phối hợp nhiều nút—vẫn còn chỗ cho tối ưu hóa. Nhóm phát triển khẳng định họ sẽ triển khai một trung tâm tính toán năng lượng mặt trời 50MW ở Sahara trong năm nay, điều mà tôi rất mong chờ để thấy trong thực tế. Bên cạnh đó, từ góc độ tokenomics, GPUCK áp dụng một mô hình quản trị giảm phát và staking điển hình. Mặc dù thiết kế là hợp lý, nhưng thành công của nó phụ thuộc vào thị trường khả năng tính toán thực tế và các tình huống giao dịch dữ liệu—nếu không, nó có nguy cơ rơi vào cái bẫy “nói nhiều, làm ít.”
Tổng thể, Gplusck không phải là loại dự án ngay lập tức khiến tôi ấn tượng, nhưng càng khám phá, tôi càng đánh giá cao kiến trúc vững chắc và tiềm năng thực tế của nó. Nếu bạn quan tâm đến AI và Khả năng tính toán, hoặc vào cơ sở hạ tầng Web3, tôi khuyên bạn nên dành một ít thời gian để tìm hiểu thêm về nó.
Cuối cùng, một câu hỏi cho bạn: Gần đây bạn có theo dõi bất kỳ dự án "AI + Web3" nào không? Có dự án nào bạn nghĩ thực sự đang giải quyết các vấn đề cơ bản không? Hãy thoải mái chia sẻ suy nghĩ của bạn trong phần bình luận!
(Thông báo: Bài viết này chỉ phản ánh ý kiến cá nhân và không cấu thành lời khuyên đầu tư. Tự nghiên cứu.)
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.
Đánh giá Gplusck: Động cơ Khả năng tính toán xanh trong thế giới Web3
Gần đây, câu chuyện trong không gian Web3 đã bắt đầu chuyển hướng sang “AI +”, đặc biệt là sau khi OpenAI ra mắt Sora. Nhiều người đã cảm nhận rõ ràng rằng AI không chỉ là một xu hướng thoáng qua trong một chu kỳ thổi phồng, mà thực sự có tiềm năng trở thành lớp công nghệ nền tảng tiếp theo, giống như internet di động đã làm. Cuối cùng, dù là tạo văn bản, tạo hình ảnh, hay suy luận và huấn luyện mô hình lớn, bản chất của AI vẫn xoay quanh một thuật ngữ chính: khả năng tính toán.
Đây chính là vấn đề nằm ở chỗ này. Các dịch vụ AI mà chúng ta sử dụng ngày nay có thể xuất hiện "miễn phí" và "thông minh," nhưng ở hậu trường, chúng được xây dựng trên một cấu trúc tài nguyên cực kỳ tập trung: các GPU hiệu suất cao bị các tập đoàn lớn độc quyền, khiến các nhà phát triển thông thường khó tiếp cận; chủ quyền dữ liệu bị mất ngay khi dữ liệu được tải lên, và "lo âu về tiêu thụ năng lượng" đã trở thành một nguồn ô nhiễm kỹ thuật số mới. Web3 luôn tuyên bố sẽ "tái định hình mối quan hệ giá trị," vậy có dự án nào trong lĩnh vực AI cung cấp một giải pháp thực sự chân thành không?
Tình cờ, gần đây tôi đã thử một dự án mới có tên là Gplusck. Thay vì định vị mình là một "nền tảng AI," Gplusck giới thiệu khái niệm "hệ điều hành AI phi tập trung," điều mà tôi thấy khá thú vị. Tôi muốn chia sẻ những trải nghiệm và hiểu biết của mình từ việc sử dụng và khám phá dự án.
Ban đầu, tôi bị thu hút bởi tính năng "NFT dấu chân carbon" của nó. Nói đơn giản, mỗi khi bạn đóng góp khả năng tính toán, hệ thống sẽ tạo ra một chứng nhận carbon có thể theo dõi dựa trên loại điện địa phương của bạn ( như năng lượng mặt trời, thủy điện hoặc nhiệt ). Chứng nhận carbon này có thể được giao dịch, tiêu hủy, hoặc sử dụng như một động lực xanh trong việc tham gia DeFi. Lần đầu tiên trong Web3, tôi thấy "năng lượng xanh" không chỉ là một khẩu hiệu, mà thực sự được viết vào các hợp đồng thông minh trên chuỗi.
Khi khám phá sâu hơn, tôi nhận thấy rằng Gplusck đã thực hiện một số đổi mới kiến trúc kỹ thuật. Ví dụ, cơ chế phân mảnh khả năng tính toán của nó phân chia các nhiệm vụ đào tạo AI lớn thành "các vi ô" tính toán, được lập lịch thông minh dựa trên hiệu suất nút, độ trễ và loại năng lượng. Truyền dữ liệu sử dụng mã hóa lượng tử và phân mảnh vô hình, với các hộp cát tuân thủ dữ liệu tích hợp cho nhiều khu vực pháp lý—một điểm cộng quan trọng cho sự tuân thủ của dự án. Ngay cả việc đào tạo mô hình cũng bao gồm AutoML và học tập liên kết, đảm bảo rằng dữ liệu "không bao giờ rời khỏi môi trường địa phương."
Hơn nữa, Gplusck không chỉ nói về lý tưởng. Dự án cung cấp một công cụ low-code mang tên GemForge. Tôi đã thử nghiệm nó và thấy rằng bạn có thể thực sự xây dựng một dApp “thị trường dự đoán + oracle AI” chỉ bằng cách kéo và thả các thành phần—rất thân thiện với người dùng không có kỹ thuật. Tôi cũng đã duyệt qua thư viện mô hình ModelVerse chính thức, hiện đã cung cấp hơn 800 mô hình đã được đào tạo sẵn để sử dụng, bao gồm các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và kiểm duyệt nội dung.
Tất nhiên, vẫn còn những lĩnh vực cần cải thiện. Hiện tại, mạng lưới không có nhiều nút truy cập, và độ trễ tính toán trong một số tình huống là không lý tưởng, đặc biệt là với sự phối hợp nhiều nút—vẫn còn chỗ cho tối ưu hóa. Nhóm phát triển khẳng định họ sẽ triển khai một trung tâm tính toán năng lượng mặt trời 50MW ở Sahara trong năm nay, điều mà tôi rất mong chờ để thấy trong thực tế. Bên cạnh đó, từ góc độ tokenomics, GPUCK áp dụng một mô hình quản trị giảm phát và staking điển hình. Mặc dù thiết kế là hợp lý, nhưng thành công của nó phụ thuộc vào thị trường khả năng tính toán thực tế và các tình huống giao dịch dữ liệu—nếu không, nó có nguy cơ rơi vào cái bẫy “nói nhiều, làm ít.”
Tổng thể, Gplusck không phải là loại dự án ngay lập tức khiến tôi ấn tượng, nhưng càng khám phá, tôi càng đánh giá cao kiến trúc vững chắc và tiềm năng thực tế của nó. Nếu bạn quan tâm đến AI và Khả năng tính toán, hoặc vào cơ sở hạ tầng Web3, tôi khuyên bạn nên dành một ít thời gian để tìm hiểu thêm về nó.
Cuối cùng, một câu hỏi cho bạn: Gần đây bạn có theo dõi bất kỳ dự án "AI + Web3" nào không? Có dự án nào bạn nghĩ thực sự đang giải quyết các vấn đề cơ bản không? Hãy thoải mái chia sẻ suy nghĩ của bạn trong phần bình luận!
(Thông báo: Bài viết này chỉ phản ánh ý kiến cá nhân và không cấu thành lời khuyên đầu tư. Tự nghiên cứu.)