Sự kết hợp giữa AI và Web3: 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 sự kết hợp tự nhiên với AI. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI phải đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như nút thắt cổ chai về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư 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 quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều lợi ích cho hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và hoàn thiện cơ chế chống gian lận. Do đó, khám phá sự phát triển hợp tác giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet tương lai và phát huy giá trị của dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là chìa khóa thúc đẩy sự tiến bộ 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 cái nhìn sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ là nền tảng đào tạo của 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 trung tâm hóa truyền thống tồn tại những vấn đề chính sau đây:
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, hình thành các hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với nguy cơ bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới, hứa hẹn sẽ giải quyết những điểm đau này:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng cho các công ty AI, thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung.
Áp dụng mô hình "đánh dấu là kiếm" để khuyến khích người lao động toàn cầu tham gia vào việc đánh dấu dữ liệu thông qua việc phát hành token.
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.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng đều, khó xử lý, thiếu đa dạng và tính đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể là một hướng quan trọng 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 khả năng mô phỏng các đặc điểm của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, 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 triển vọng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành một điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu 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, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tính toán trùng khớp với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp một bảo đảm mạnh mẽ cho tính toán bảo mật AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các tác vụ huấn luyện và suy diễn mô hình mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, giúp họ có thể 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 suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Thông qua cách này, FHEML tăng cường bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của machine learning, trong khi FHEML tập trung vào việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì 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 về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng nào đó 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 các mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý đang chậm lại, cùng với các yếu tố trong chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu hụt chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang đối mặt với tình huống tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút đóng góp tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận phần thưởng. Giải pháp này cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận 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 tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
AI biên giới cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ này đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, tên mà chúng ta quen thuộc hơn là DePIN. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm thiểu rủi ro lộ dữ liệu; 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 số hệ sinh thái chuỗi công khai, trở thành một trong những lựa chọn phổ biến cho việc triển khai dự án. Hiệu suất cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của những chuỗi công khai này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Giá trị thị trường của một số dự án DePIN trên chuỗi công khai đã vượt qua 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, cho phép mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI 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. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của nó.
IMO đã cung cấp một hình thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận sau này của mô hình. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp với oracle AI trên chuỗi và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và chia sẻ lợi nhuận cho những người nắm giữ token.
Mô hình IMO đã nâng cao tính minh bạch và sự tin cậy, khuyến khích 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. Mặc dù IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng 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 mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện hành động phù hợp để đạt được mục tiêu. 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 những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, 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 AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, âm thanh 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. Sử dụng công nghệ AI sinh tạo, nền tảng này cho phép cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu hạng. Nền tảng đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện tại có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại có nhiều sự chú ý đến việc khám phá tầng cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, cải thiện hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI hy vọng sẽ nảy sinh 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.
AI và Web3 hòa nhập: Xây dựng một mô hình Internet thông minh phi tập trung mới
Sự kết hợp giữa AI và Web3: 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 sự kết hợp tự nhiên với AI. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI phải đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như nút thắt cổ chai về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư 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 quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều lợi ích cho hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và hoàn thiện cơ chế chống gian lận. Do đó, khám phá sự phát triển hợp tác giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet tương lai và phát huy giá trị của dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là chìa khóa thúc đẩy sự tiến bộ 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 cái nhìn sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ là nền tảng đào tạo của 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 trung tâm hóa truyền thống tồn tại những vấn đề chính sau đây:
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới, hứa hẹn sẽ giải quyết những điểm đau này:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng đều, khó xử lý, thiếu đa dạng và tính đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể là một hướng quan trọng 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 khả năng mô phỏng các đặc điểm của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, 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 triển vọng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành một điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu 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, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tính toán trùng khớp với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp một bảo đảm mạnh mẽ cho tính toán bảo mật AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các tác vụ huấn luyện và suy diễn mô hình mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, giúp họ có thể 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 suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Thông qua cách này, FHEML tăng cường bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của machine learning, trong khi FHEML tập trung vào việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì 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 về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng nào đó 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 các mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý đang chậm lại, cùng với các yếu tố trong chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu hụt chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang đối mặt với tình huống tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút đóng góp tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận phần thưởng. Giải pháp này cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận 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 tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
AI biên giới cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ này đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, tên mà chúng ta quen thuộc hơn là DePIN. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm thiểu rủi ro lộ dữ liệu; 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 số hệ sinh thái chuỗi công khai, trở thành một trong những lựa chọn phổ biến cho việc triển khai dự án. Hiệu suất cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của những chuỗi công khai này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Giá trị thị trường của một số dự án DePIN trên chuỗi công khai đã vượt qua 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, cho phép mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI 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. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của nó.
IMO đã cung cấp một hình thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận sau này của mô hình. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp với oracle AI trên chuỗi và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và chia sẻ lợi nhuận cho những người nắm giữ token.
Mô hình IMO đã nâng cao tính minh bạch và sự tin cậy, khuyến khích 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. Mặc dù IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng 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 mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện hành động phù hợp để đạt được mục tiêu. 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 những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, 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 AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, âm thanh 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. Sử dụng công nghệ AI sinh tạo, nền tảng này cho phép cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu hạng. Nền tảng đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện tại có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại có nhiều sự chú ý đến việc khám phá tầng cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, cải thiện hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI hy vọng sẽ nảy sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ sáng tạo.