Tình hình tích hợp AI+Web3: Cơ hội và thách thức song hành

2025-08-01 02:05:15

Đang tạo bản tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích hiện trạng và triển vọng tương lai

I. Giới thiệu

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại những biến đổi và đổi mới to lớn cho các ngành nghề khác nhau. Web3, như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách chúng ta sử dụng internet.

Thị trường AI đạt quy mô 2000 tỷ USD vào năm 2023, với sự nhanh chóng nổi lên của các ông lớn như OpenAI, Character.AI, Midjourney. Ngành Web3 đạt giá trị thị trường 25 nghìn tỷ USD, với nhiều dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana xuất hiện không ngừng. Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành lĩnh vực thu hút sự chú ý của các builder và VC ở cả hai phương Đông và Tây.

Bài viết này sẽ khám phá tình hình phát triển của AI+Web3, giá trị tiềm năng và tác động của nó. Chúng tôi sẽ phân tích tình hình hiện tại của các dự án, những hạn chế và thách thức mà họ đang đối mặt, cung cấp cái nhìn cho các nhà đầu tư và những người trong ngành.

Hai, Cách tương tác giữa AI và Web3

2.1 Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt

Yếu tố cốt lõi của ngành AI là sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Công suất tính toán: Nhiệm vụ AI cần rất nhiều tài nguyên tính toán, việc thu thập và quản lý công suất tính toán quy mô lớn có chi phí cao. Điều này đặc biệt khó khăn đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Thuật toán: Mặc dù thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng vẫn còn vấn đề. Việc huấn luyện cần lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán lớn, khả năng giải thích của mô hình còn hạn chế, độ bền và khả năng tổng quát cần được cải thiện.
Dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng gặp khó khăn. Dữ liệu trong một số lĩnh vực rất khó để có được, chất lượng dữ liệu và việc gán nhãn cũng là vấn đề. Bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng là yếu tố quan trọng cần xem xét.

Ngoài ra, vấn đề thiếu tính giải thích và tính minh bạch của mô hình AI, cũng như mô hình kinh doanh không rõ ràng, cũng cần được giải quyết gấp.

2.2 Những thách thức mà ngành Web3 đang phải đối mặt

Ngành Web3 vẫn còn không gian để cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, và an ninh hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có tiềm năng lớn trong những lĩnh vực này.

Ba, Phân tích tình trạng hiện tại của dự án AI+Web3

3.1 Web3 hỗ trợ AI

3.1.1 Điểm mạnh của tính toán phi tập trung

Khi nhu cầu AI bùng nổ, GPU trở nên khan hiếm. Một số dự án Web3 cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung thông qua khuyến khích bằng token, như Akash, Render, Gensyn, v.v.

Các dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi thông qua token, nhằm hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI. Phía cung cấp chủ yếu bao gồm nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử và các doanh nghiệp lớn.

Dự án chủ yếu được chia thành hai loại: một loại dành cho suy luận AI ( như Render, Akash ), loại còn lại dành cho đào tạo AI ( như io.net, Gensyn ). Sự khác biệt chính nằm ở yêu cầu về sức mạnh tính toán.

io.net là một dự án tiêu biểu, hiện tại số lượng GPU vượt quá 500.000, đã tích hợp sức mạnh tính toán của Render và Filecoin, hệ sinh thái đang phát triển không ngừng.

3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung

Lấy Bittensor làm ví dụ, phía cung cấp mô hình thuật toán sẽ đóng góp các mô hình học máy cho mạng, nhận phần thưởng bằng token. Mạng sử dụng cơ chế đồng thuận để đảm bảo câu trả lời tốt nhất. Token TAO được sử dụng để khuyến khích thợ mỏ đóng góp mô hình thuật toán và người dùng thanh toán chi phí sử dụng.

3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung

Thông qua việc khuyến khích bằng token để thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung. Chẳng hạn, PublicAI cho phép người dùng thu thập dữ liệu AI trên mạng xã hội và nhận phần thưởng bằng token. Ocean thu thập dữ liệu người dùng để phục vụ cho AI thông qua việc mã hóa dữ liệu.

3.1.4 Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK

Công nghệ bằng chứng không kiến thức có thể thực hiện xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML cho phép đào tạo và suy diễn mô hình mà không tiết lộ dữ liệu gốc. BasedAI đề xuất tích hợp FHE với LLM để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.

3.2 AI hỗ trợ Web3

3.2.1 Phân tích dữ liệu và dự đoán

Nhiều dự án Web3 tích hợp dịch vụ AI cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Ví dụ, Pond dự đoán các token có giá trị thông qua thuật toán AI, BullBear AI dự đoán xu hướng giá, Numerai tổ chức cuộc thi dự đoán thị trường chứng khoán bằng AI.

3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa

Các dự án Web3 tích hợp AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Chẳng hạn, Dune ra mắt công cụ Wand để sử dụng AI tạo ra truy vấn SQL, Followin và IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung, NFPrompt sử dụng AI để tạo ra NFT nhằm giảm chi phí sáng tạo.

3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh

AI có thể nhận diện lỗ hổng mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác hơn. Như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm tra hợp đồng thông minh bằng AI, sử dụng học máy để nhận diện các vấn đề tiềm ẩn.

Bốn, Hạn chế và Thách thức của Dự án AI + Web3

4.1 Những trở ngại thực tế đối diện với sức mạnh tính toán phi tập trung

Hiệu suất và độ ổn định có thể không bằng các sản phẩm sức mạnh tính toán tập trung.
Tính khả dụng bị ảnh hưởng bởi mức độ phù hợp cung cầu
Độ phức tạp kỹ thuật cao, rào cản sử dụng của người dùng cao
Hiện tại chủ yếu bị giới hạn ở suy diễn AI, khó khăn trong việc thực hiện đào tạo AI quy mô lớn.

Phân tích nguyên nhân:

Việc đào tạo AI cần một lượng dữ liệu và băng thông rất lớn, việc phi tập trung khó có thể đáp ứng.
Đào tạo mô hình lớn yêu cầu tính ổn định cao, chi phí gián đoạn cao
Ưu điểm giao tiếp nhiều card NVLink của NVIDIA rất rõ ràng, khó có thể đạt được tính phi tập trung.

Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ 4.2

Hầu hết các dự án chỉ sử dụng AI bề mặt, chưa đạt được sự kết hợp sâu sắc.
Nhiều đội chỉ tận dụng khái niệm AI ở mức độ tiếp thị, thiếu đổi mới.

4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI

Một số dự án sử dụng câu chuyện Web3 và kinh tế token để thúc đẩy sự tham gia của người dùng
Liệu kinh tế token có thực sự giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay không là điều đáng bàn cãi.
Hầu hết các dự án vẫn chưa đạt đến giai đoạn thực dụng.

Năm, Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng vô hạn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể cung cấp những kịch bản ứng dụng thông minh hơn cho Web3, trong khi đặc tính phi tập trung của Web3 cũng mang đến những cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại các dự án vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng cũng mang lại những lợi thế như tính phi tập trung và tính minh bạch.

Trong tương lai, sự kết hợp giữa AI và Web3 hứa hẹn sẽ xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn. Chìa khóa nằm ở việc nghiên cứu sâu và đổi mới, đạt được sự kết hợp chặt chẽ giữa AI và tiền mã hóa, tạo ra các giải pháp nguyên bản và có ý nghĩa trong nhiều lĩnh vực.

Xem bản gốc

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.

13 thích