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 kết hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, đối mặt với nhiều thách thức như giới hạn sức mạnh tính toán, rò rỉ riêng tư, thuật toán hộp đen. 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 chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI 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 chính thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp cơ sở 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 những vấn đề chính sau:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh vác
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành các đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết những điểm đau này thông qua một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi để cung cấp dữ liệu thật, chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua phần thưởng token để khuyến khích 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 môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung ứng và cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và đại diện chưa đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính 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 tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của EU phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE( mã hóa toàn phần cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống hệt như kết quả của phép tính được thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE đã cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các tác vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không động đến 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 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, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML tăng cường 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 chính xác của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh: 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. Ví dụ, việc huấn luyện mô hình GPT-3 cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện 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 xa vời đối với phần lớn các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Những người làm trong ngành 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 cách thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu và hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung đã tích hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng. 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, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề bế tắc sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung phổ biến, còn có những nền tảng sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh 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 sức mạnh 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.
![Khám Phá Sáu Điểm Hòa Nhập Giữa AI Và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
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 được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo 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 việc phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu địa phương, 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 chuỗi công cộng, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công cộng này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành khuôn mẫu mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một thỏa thuận, sẽ mã hóa mô hình AI.
Trong chế độ truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể nhận được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng sau này của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, thì những người sáng tạo ban đầu khó theo dõi tình hình sử dụng và nhận được lợi ích. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, làm cho 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 phương thức 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 tiêu chuẩn ERC đặc biệt, kết hợp với AI oracle và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của các 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 hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp sức cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. 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 trải nghiệm tương tác mới
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 định. Dưới sự hỗ trợ của 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 trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng 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 AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói 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 tạo sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, giúp vai trò 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 chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, và chỉ mất 1 phút để thực hiện sao chép giọng nói. 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.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu tập trung vào việc khám phá ở cấp độ cơ sở hạ tầng, bao gồm cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách tăng cường việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, và cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn, cùng nhiều vấn đề quan trọng khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI hy vọng sẽ nuôi dưỡng một loạt các mô hình và dịch vụ kinh doanh đổi mới.
![Khám Phá Sáu Điểm Giao Thoa Giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd.webp(
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.
11 thích
Phần thưởng
11
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
RugpullTherapist
· 22giờ trước
bull à bull à thị trường tăng tiếp theo sẽ dựa vào web3+AI
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeNightmare
· 07-31 14:14
Còn không bằng giảm phí gas xuống trước.
Xem bản gốcTrả lời0
EthMaximalist
· 07-31 14:05
Cuộc cách mạng cơ sở hạ tầng sắp đến rồi~
Xem bản gốcTrả lời0
BuyHighSellLow
· 07-31 14:01
啥都不懂就是感觉 rất tuyệt vời
Xem bản gốcTrả lời0
RektButStillHere
· 07-31 13:48
Ngày nào cũng nói về việc web3 kết hợp với ai, đã nhiều năm mà cũng không thấy gì hiểu biết có giá trị.
Web3 và AI hội tụ: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
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 kết hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, đối mặt với nhiều thách thức như giới hạn sức mạnh tính toán, rò rỉ riêng tư, thuật toán hộp đen. 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 chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI 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 chính thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp cơ sở 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 những vấn đề chính sau:
Web3 có thể giải quyết những điểm đau này thông qua một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và đại diện chưa đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính 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 tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của EU phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE( mã hóa toàn phần cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống hệt như kết quả của phép tính được thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE đã cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các tác vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không động đến 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 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, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML tăng cường 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 chính xác của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh: 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. Ví dụ, việc huấn luyện mô hình GPT-3 cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện 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 xa vời đối với phần lớn các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Những người làm trong ngành 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 cách thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu và hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung đã tích hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng. 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, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề bế tắc sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung phổ biến, còn có những nền tảng sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh 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 sức mạnh 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.
![Khám Phá Sáu Điểm Hòa Nhập Giữa AI Và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
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 được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo 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 việc phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu địa phương, 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 chuỗi công cộng, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công cộng này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành khuôn mẫu mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một thỏa thuận, sẽ mã hóa mô hình AI.
Trong chế độ truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể nhận được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng sau này của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, thì những người sáng tạo ban đầu khó theo dõi tình hình sử dụng và nhận được lợi ích. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, làm cho 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 phương thức 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 tiêu chuẩn ERC đặc biệt, kết hợp với AI oracle và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của các 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 hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp sức cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. 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 trải nghiệm tương tác mới
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 định. Dưới sự hỗ trợ của 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 trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng 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 AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói 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 tạo sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, giúp vai trò 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 chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, và chỉ mất 1 phút để thực hiện sao chép giọng nói. 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.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu tập trung vào việc khám phá ở cấp độ cơ sở hạ tầng, bao gồm cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách tăng cường việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, và cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn, cùng nhiều vấn đề quan trọng khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI hy vọng sẽ nuôi dưỡng một loạt các mô hình và dịch vụ kinh doanh đổi mới.
![Khám Phá Sáu Điểm Giao Thoa Giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd.webp(