Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng hiện tại, thách thức và triển vọng tương lai
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã thu hút được 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 sự thay đổi to lớn cho các ngành nghề khác nhau. Web3 thì dựa trên blockchain, thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và các công nghệ khác, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của chúng ta.
Bài viết này sẽ khám phá tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Web3, những thách thức đang phải đối mặt cũng như triển vọng phát triển trong tương lai.
Một, Tình trạng phát triển của AI+Web3
1.1 Web3 hỗ trợ AI
1.1.1 Mạng lưới tính toán phi tập trung
Với sự phát triển nhanh chóng của AI, tài nguyên tính toán như GPU đang trở nên khan hiếm. Một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm xây dựng mạng lưới tính toán phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp GPU nhàn rỗi của họ để cung cấp hỗ trợ tính toán cho AI.
Nhưng hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy luận AI, khó có thể đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình lớn. Nguyên nhân chính là:
Huấn luyện mô hình lớn cần một lượng dữ liệu và băng thông rất lớn, yêu cầu cao về độ ổn định của tính toán.
NVIDIA chiếm ưu thế thông qua hệ sinh thái CUDA và giao tiếp đa thẻ NVLink, khả năng tính toán phi tập trung khó có thể đạt được hiệu suất cao trong việc song song hóa nhiều thẻ.
NVLink giới hạn khoảng cách vật lý giữa các card đồ họa, khiến cho sức mạnh tính toán phân tán khó có thể hình thành cụm.
Do đó, sức mạnh tính toán phi tập trung hiện chủ yếu được sử dụng cho các kịch bản yêu cầu sức mạnh tính toán tương đối thấp như suy luận AI, rendering, v.v. Tuy nhiên, đối với việc huấn luyện các mô hình nhỏ và vừa trong các lĩnh vực dọc cụ thể, vẫn còn một số tiềm năng.
1.1.2 Mạng mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, chẳng hạn như Bittensor. Những nền tảng này kết nối nhiều mô hình AI, lựa chọn mô hình phù hợp nhất để cung cấp dịch vụ dựa trên nhu cầu của người dùng.
So với mô hình lớn đơn lẻ, mô hình này linh hoạt hơn, có lợi cho việc hình thành một hệ sinh thái AI phong phú. Nhưng hiện tại vẫn ở giai đoạn đầu, cần được xác nhận thêm.
1.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là một trong những yếu tố then chốt cho sự phát triển của AI. Một số dự án Web3 khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu cho việc huấn luyện AI thông qua cách thức khuyến khích bằng token, như PublicAI. Điều này cung cấp nguồn dữ liệu phong phú hơn cho việc huấn luyện AI.
1.1.4 Bằng chứng không kiến thức bảo vệ quyền riêng tư
Công nghệ chứng minh không kiến thức có thể thực hiện xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một hướng đi mới cho sự kết hợp giữa AI và bảo vệ quyền riêng tư. Các dự án như BasedAI đang khám phá việc kết hợp chứng minh không kiến thức với AI.
1.2 AI hỗ trợ Web3
1.2.1 Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI, cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Chẳng hạn, Pond dự đoán các token có giá trị thông qua thuật toán AI, BullBear AI dự đoán xu hướng giá, v.v.
1.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
AI có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tốt hơn cho người dùng Web3. Như công cụ Wand của Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL, NFPrompt giúp người dùng dễ dàng tạo ra NFT hơn.
1.2.3 Kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh một cách hiệu quả hơn. Như 0x0.ai cung cấp dịch vụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, giúp nâng cao độ bảo mật cho các dự án Web3.
Hai, những thách thức mà AI + Web3 phải đối mặt
2.1 Hạn chế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Mạng lưới tính toán phi tập trung hiện đang đối mặt với các thách thức sau:
Hiệu suất và độ ổn định không bằng dịch vụ tập trung.
Sự phù hợp cung cầu còn tồn tại sự không chắc chắn.
có ngưỡng sử dụng cao, yêu cầu người dùng cao.
Khó để đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình lớn.
2.2 Kết hợp chưa đủ sâu sắc
Hiện nay, nhiều dự án AI+Web3 chỉ kết hợp bề mặt, không phát huy thực sự lợi thế của nhau:
Nhiều ứng dụng không khác biệt về bản chất so với các dự án Web2.
Một số dự án chỉ sử dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, thiếu đổi mới thực sự.
2.3 Mô hình kinh tế token cần được hoàn thiện
Một số dự án quá phụ thuộc vào câu chuyện về token, thay vì giải quyết nhu cầu thực tế. Cách thiết kế mô hình kinh tế token hợp lý, thực sự thúc đẩy sự phát triển tích hợp giữa AI và Web3 vẫn cần được khám phá.
Ba, Triển vọng tương lai
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 hiện tại còn gặp nhiều thách thức, nhưng lĩnh vực này vẫn đầy tiềm năng:
AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng thông minh hơn cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, nâng cao trải nghiệm người dùng, v.v.
Các đặc tính phi tập trung của Web3 có thể cung cấp không gian phát triển mới cho AI, chẳng hạn như dữ liệu phi tập trung và tài nguyên tính toán.
Sự kết hợp của cả hai có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.
Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi:
Nhiều ứng dụng đổi mới tích hợp AI và Web3 ra đời.
đã xuất hiện các giải pháp đột phá trong các lĩnh vực tài chính, DAO, thị trường dự đoán, NFT.
Tối ưu hóa mô hình kinh tế token, thực sự đạt được hiệu ứng hợp tác 1+1>2.
Sự tích hợp sâu sắc giữa AI và Web3 vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng đã thể hiện tiềm năng to lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ và nhiều khám phá hơn, tin rằng lĩnh vực này sẽ mang lại vô vàn khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp(
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra loại tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.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.
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích tình hình hiện tại, thách thức và cơ hội trong tương lai
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng hiện tại, thách thức và triển vọng tương lai
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã thu hút được 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 sự thay đổi to lớn cho các ngành nghề khác nhau. Web3 thì dựa trên blockchain, thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và các công nghệ khác, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của chúng ta.
Bài viết này sẽ khám phá tình trạng hiện tại của sự kết hợp giữa AI và Web3, những thách thức đang phải đối mặt cũng như triển vọng phát triển trong tương lai.
Một, Tình trạng phát triển của AI+Web3
1.1 Web3 hỗ trợ AI
1.1.1 Mạng lưới tính toán phi tập trung
Với sự phát triển nhanh chóng của AI, tài nguyên tính toán như GPU đang trở nên khan hiếm. Một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm xây dựng mạng lưới tính toán phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp GPU nhàn rỗi của họ để cung cấp hỗ trợ tính toán cho AI.
Nhưng hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy luận AI, khó có thể đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình lớn. Nguyên nhân chính là:
Huấn luyện mô hình lớn cần một lượng dữ liệu và băng thông rất lớn, yêu cầu cao về độ ổn định của tính toán.
NVIDIA chiếm ưu thế thông qua hệ sinh thái CUDA và giao tiếp đa thẻ NVLink, khả năng tính toán phi tập trung khó có thể đạt được hiệu suất cao trong việc song song hóa nhiều thẻ.
NVLink giới hạn khoảng cách vật lý giữa các card đồ họa, khiến cho sức mạnh tính toán phân tán khó có thể hình thành cụm.
Do đó, sức mạnh tính toán phi tập trung hiện chủ yếu được sử dụng cho các kịch bản yêu cầu sức mạnh tính toán tương đối thấp như suy luận AI, rendering, v.v. Tuy nhiên, đối với việc huấn luyện các mô hình nhỏ và vừa trong các lĩnh vực dọc cụ thể, vẫn còn một số tiềm năng.
1.1.2 Mạng mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, chẳng hạn như Bittensor. Những nền tảng này kết nối nhiều mô hình AI, lựa chọn mô hình phù hợp nhất để cung cấp dịch vụ dựa trên nhu cầu của người dùng.
So với mô hình lớn đơn lẻ, mô hình này linh hoạt hơn, có lợi cho việc hình thành một hệ sinh thái AI phong phú. Nhưng hiện tại vẫn ở giai đoạn đầu, cần được xác nhận thêm.
1.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là một trong những yếu tố then chốt cho sự phát triển của AI. Một số dự án Web3 khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu cho việc huấn luyện AI thông qua cách thức khuyến khích bằng token, như PublicAI. Điều này cung cấp nguồn dữ liệu phong phú hơn cho việc huấn luyện AI.
1.1.4 Bằng chứng không kiến thức bảo vệ quyền riêng tư
Công nghệ chứng minh không kiến thức có thể thực hiện xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một hướng đi mới cho sự kết hợp giữa AI và bảo vệ quyền riêng tư. Các dự án như BasedAI đang khám phá việc kết hợp chứng minh không kiến thức với AI.
1.2 AI hỗ trợ Web3
1.2.1 Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI, cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Chẳng hạn, Pond dự đoán các token có giá trị thông qua thuật toán AI, BullBear AI dự đoán xu hướng giá, v.v.
1.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
AI có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tốt hơn cho người dùng Web3. Như công cụ Wand của Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL, NFPrompt giúp người dùng dễ dàng tạo ra NFT hơn.
1.2.3 Kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện lỗ hổng trong hợp đồng thông minh một cách hiệu quả hơn. Như 0x0.ai cung cấp dịch vụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, giúp nâng cao độ bảo mật cho các dự án Web3.
Hai, những thách thức mà AI + Web3 phải đối mặt
2.1 Hạn chế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Mạng lưới tính toán phi tập trung hiện đang đối mặt với các thách thức sau:
2.2 Kết hợp chưa đủ sâu sắc
Hiện nay, nhiều dự án AI+Web3 chỉ kết hợp bề mặt, không phát huy thực sự lợi thế của nhau:
2.3 Mô hình kinh tế token cần được hoàn thiện
Một số dự án quá phụ thuộc vào câu chuyện về token, thay vì giải quyết nhu cầu thực tế. Cách thiết kế mô hình kinh tế token hợp lý, thực sự thúc đẩy sự phát triển tích hợp giữa AI và Web3 vẫn cần được khám phá.
Ba, Triển vọng tương lai
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 hiện tại còn gặp nhiều thách thức, nhưng lĩnh vực này vẫn đầy tiềm năng:
Các đặc tính phi tập trung của Web3 có thể cung cấp không gian phát triển mới cho AI, chẳng hạn như dữ liệu phi tập trung và tài nguyên tính toán.
Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi:
Sự tích hợp sâu sắc giữa AI và Web3 vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng đã thể hiện tiềm năng to lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ và nhiều khám phá hơn, tin rằng lĩnh vực này sẽ mang lại vô vàn khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp(
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra loại tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp(
![新人科普丨深度分析：AI与Web3能碰撞出什么样的火花？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp(