Cơ hội của Web3 trong ngành AI chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Sử dụng động lực phân phối để phối hợp các nguồn cung tiềm năng trong đuôi dài, bao gồm dữ liệu, lưu trữ và tính toán.
Xây dựng một mô hình mã nguồn mở và thị trường phi tập trung cho AI Agent.
AI trong lĩnh vực ứng dụng chính của ngành Web3 bao gồm:
Tài chính trên chuỗi, như thanh toán bằng tiền điện tử, giao dịch, phân tích dữ liệu, v.v.
Hỗ trợ phát triển, như phát triển hợp đồng thông minh, kiểm toán mã nguồn, v.v.
Tính hữu ích của AI+Web3 thể hiện ở sự bổ sung lẫn nhau của cả hai.
Web3 hy vọng sẽ chống lại xu hướng tập trung hóa của AI.
AI có khả năng giúp Web3 đạt được ứng dụng và đột phá rộng rãi hơn.
Cơ hội Web3 dưới chồng AI
Tầng cơ sở: Kinh tế chia sẻ về sức mạnh tính toán và dữ liệu
Về mặt tính toán, các dự án Web3 như io.net, Aethir đang xây dựng mạng lưới chia sẻ GPU phi tập trung để đối phó với chi phí cao của việc huấn luyện và suy diễn AI. Các nền tảng này cho phép chia sẻ tài nguyên GPU không sử dụng, tăng cường hiệu quả sử dụng tài nguyên.
Về mặt dữ liệu, các dự án Web3 như Grass, Vana đang khám phá những mô hình mới về thu thập dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư và cơ chế khuyến khích để giải quyết vấn đề nhu cầu dữ liệu của AI.
Trung gian: Huấn luyện và suy diễn mô hình
Web3 đang xây dựng thị trường phi tập trung mô hình mã nguồn mở, như Bittensor, ORA, để tăng cường động lực cho các nhà phát triển.
Trong lĩnh vực suy luận có thể xác minh, các công nghệ như zkML, opML, TeeML đang được sử dụng để đảm bảo độ tin cậy của quá trình suy luận AI.
Lớp ứng dụng: AI Agent
Đặc tính phi tập trung của Web3 có thể làm cho hệ thống Agent trở nên phân tán và tự trị hơn. Các dự án như Virtual Protocol, Spectral đang khám phá các mô hình phát hành và tài trợ token cho AI Agent.
AI làm thế nào để nâng cao Web3
AI đang mang lại nhiều cải tiến cho Web3:
Tài chính trên chuỗi: AI có thể hỗ trợ quản lý tài sản, phân tích rủi ro, an toàn giao dịch, v.v.
Cơ sở hạ tầng trên chuỗi: AI có thể nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, phát triển hợp đồng thông minh, kiểm toán mã.
Kể chuyện Web3 mới: AI mang lại khả năng mới cho các lĩnh vực như NFT, GameFi, DAO.
Ý nghĩa của sự kết hợp AI và Web3
Sự kết hợp giữa AI và Web3 tượng trưng cho "Tháp" ( tập trung ) và "Quảng trường" ( phi tập trung ). Web3 hy vọng sẽ giảm bớt xu hướng tập trung hóa của AI, trong khi AI mang lại sức sống và ứng dụng mới cho Web3.
Dù có điểm khởi đầu khác nhau, nhưng cả hai đều cống hiến để phục vụ nhân loại tốt hơn. Chúng tôi mong đợi thấy sự phát triển trong tương lai của AI + Web3.
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 của AI+Web3: Con đường cân bằng giữa tháp và quảng trường
AI+Web3: Tháp và Quảng trường
Cơ hội của Web3 trong ngành AI chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Sử dụng động lực phân phối để phối hợp các nguồn cung tiềm năng trong đuôi dài, bao gồm dữ liệu, lưu trữ và tính toán.
Xây dựng một mô hình mã nguồn mở và thị trường phi tập trung cho AI Agent.
AI trong lĩnh vực ứng dụng chính của ngành Web3 bao gồm:
Tài chính trên chuỗi, như thanh toán bằng tiền điện tử, giao dịch, phân tích dữ liệu, v.v.
Hỗ trợ phát triển, như phát triển hợp đồng thông minh, kiểm toán mã nguồn, v.v.
Tính hữu ích của AI+Web3 thể hiện ở sự bổ sung lẫn nhau của cả hai.
Web3 hy vọng sẽ chống lại xu hướng tập trung hóa của AI.
AI có khả năng giúp Web3 đạt được ứng dụng và đột phá rộng rãi hơn.
Cơ hội Web3 dưới chồng AI
Tầng cơ sở: Kinh tế chia sẻ về sức mạnh tính toán và dữ liệu
Về mặt tính toán, các dự án Web3 như io.net, Aethir đang xây dựng mạng lưới chia sẻ GPU phi tập trung để đối phó với chi phí cao của việc huấn luyện và suy diễn AI. Các nền tảng này cho phép chia sẻ tài nguyên GPU không sử dụng, tăng cường hiệu quả sử dụng tài nguyên.
Về mặt dữ liệu, các dự án Web3 như Grass, Vana đang khám phá những mô hình mới về thu thập dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư và cơ chế khuyến khích để giải quyết vấn đề nhu cầu dữ liệu của AI.
Trung gian: Huấn luyện và suy diễn mô hình
Web3 đang xây dựng thị trường phi tập trung mô hình mã nguồn mở, như Bittensor, ORA, để tăng cường động lực cho các nhà phát triển.
Trong lĩnh vực suy luận có thể xác minh, các công nghệ như zkML, opML, TeeML đang được sử dụng để đảm bảo độ tin cậy của quá trình suy luận AI.
Lớp ứng dụng: AI Agent
Đặc tính phi tập trung của Web3 có thể làm cho hệ thống Agent trở nên phân tán và tự trị hơn. Các dự án như Virtual Protocol, Spectral đang khám phá các mô hình phát hành và tài trợ token cho AI Agent.
AI làm thế nào để nâng cao Web3
AI đang mang lại nhiều cải tiến cho Web3:
Tài chính trên chuỗi: AI có thể hỗ trợ quản lý tài sản, phân tích rủi ro, an toàn giao dịch, v.v.
Cơ sở hạ tầng trên chuỗi: AI có thể nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, phát triển hợp đồng thông minh, kiểm toán mã.
Kể chuyện Web3 mới: AI mang lại khả năng mới cho các lĩnh vực như NFT, GameFi, DAO.
Ý nghĩa của sự kết hợp AI và Web3
Sự kết hợp giữa AI và Web3 tượng trưng cho "Tháp" ( tập trung ) và "Quảng trường" ( phi tập trung ). Web3 hy vọng sẽ giảm bớt xu hướng tập trung hóa của AI, trong khi AI mang lại sức sống và ứng dụng mới cho Web3.
Dù có điểm khởi đầu khác nhau, nhưng cả hai đều cống hiến để phục vụ nhân loại tốt hơn. Chúng tôi mong đợi thấy sự phát triển trong tương lai của AI + Web3.