Web3 và AI hòa nhập: Mở ra kỷ nguyên mới của Internet
Web3 như một mô hình internet phi tập trung thế hệ mới, có cơ hội tự nhiên để hòa trộn với công nghệ AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, việc tính toán AI và tài nguyên dữ liệu phải đối mặt với nhiều hạn chế, chẳng hạn như nút thắt về sức mạnh tính toán, rủi ro về quyền riêng tư, v.v. 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, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể tiếp sức cho hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, hoàn thiện cơ chế chống gian lận, v.v. 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 được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình dữ liệu AI tập trung truyền thống tồn tại các vấn đề sau:
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 đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 cung cấp một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Nền tảng thu thập dữ liệu phi tập trung cho phép người dùng bán tài nguyên mạng nhàn rỗi, cung cấp dữ liệu chất lượng cao thực cho việc đào tạo AI.
Chế độ "kiếm tiền từ ghi chú" khuyến khích người lao động toàn cầu tham gia vào việc ghi chú dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn
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, thúc đẩy đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng đều và khó xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành điểm nổi bật trong tương lai, nó có khả năng mô phỏng các thuộc tính dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả để nâng cao hiệu suất sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch tài chính, và 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 điểm nhấn toàn cầu. Các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư được ban hành phản ánh xu hướng này, nhưng cũng mang lại những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của các mô hình AI.
Mã hóa toàn phần đồng nhất ( FHE ) cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa, mà không cần giải mã để có được kết quả tương ứng với tính toán bằng văn bản rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo mô hình và suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ xử lý dữ liệu và mô hình một cách mã hóa trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư của dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. Nó bổ sung cho ZKML, trong đó ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của máy học, trong khi FHEML tập trung vào việc tính toán dữ liệu được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư.
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 đang tăng nhanh, dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần tương đương với 355 năm sức mạnh tính toán của một thiết bị đơn. Sự thiếu hụt này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU trên toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ xử lý tăng chậm lại, các vấn đề về chuỗi cung ứng và các yếu tố khác, đã làm cho nguồn cung sức mạnh tính toán trở nên căng thẳng hơn. Các chuyên gia AI đang phải đối mặt với tình huống tiến thoái lưỡng nan giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán hiệu quả và linh hoạt.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu cung cấp một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu có thể phát hành nhiệm vụ tính toán, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ, thợ mỏ thực hiện và nộp kết quả, sau khi xác minh sẽ nhận được thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giảm bớt nút thắt về sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới điện toán tổng hợp, còn có các nền tảng chuyên dụng tập trung vào huấn luyện và suy diễn AI. Mạng lưới điện toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, hạ thấp rào cản, nâng cao hiệu quả. Trong hệ sinh thái Web3, các mạng lưới này sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút các ứng dụng đổi mới tham gia, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Edge AI cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và 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. Tên gọi mà chúng ta quen thuộc hơn trong Web3 là DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư thông qua xử lý cục bộ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Kinh tế token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút 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 khai hiệu suất cao, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. Khả năng thông lượng cao, chi phí thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố một hình thức mới
IMO( phát hành mô hình ban đầu ) cung cấp một hướng đi mới cho việc mã hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO đã cung cấp hỗ trợ tài chính đổi mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ oracle AI và công nghệ học máy trên chuỗi, để đảm bảo tính xác thực của mô hình và việc chia sẻ lợi nhuận cho các chủ sở hữu token.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. Mặc dù đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc tăng cường độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của IMO đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng nhận thức môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng lập kế hoạch, ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Như một trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác, cung cấp giải pháp cá nhân hóa, thậm chí có thể tự giải quyết vấn đề mà không cần chỉ dẫn rõ ràng.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, âm thanh của robot và kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng kịch trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói của nó đã giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói, tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI. AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự hội nhập giữa Web3 và AI đang tập trung nhiều vào lớp cơ sở hạ tầng, khám phá các vấn đề then chốt như thu thập dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư, lưu trữ mô hình trên chuỗi, sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực mô hình ngôn ngữ lớn, v.v. Khi các cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự hội nhập giữa Web3 và AI có khả năng mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 thích
Phần thưởng
8
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropFreedom
· 14giờ trước
Lại xào cơm nguội nữa à?
Xem bản gốcTrả lời0
ProofOfNothing
· 14giờ trước
Đây không phải lại bắt đầu PPT rồi...
Xem bản gốcTrả lời0
AlwaysAnon
· 14giờ trước
Thật sự không thể nói rằng tôi không tin tưởng vào AI và Web3.
Xem bản gốcTrả lời0
TideReceder
· 14giờ trước
Lại đang mơ mộng viển vông rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MemeCoinSavant
· 14giờ trước
dựa trên thực tế mà nói... nghiên cứu tiến sĩ của tôi cho thấy Tính tương quan 69% giữa sự kết hợp của ai và web3
Xem bản gốcTrả lời0
BoredStaker
· 14giờ trước
Đợt này ổn rồi! Chắc chắn vào lệnh.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityWizard
· 15giờ trước
thực sự, web3+ai bằng 99.7% tiềm năng lợi nhuận *uống cà phê lúc 3 giờ sáng*
Web3 và AI kết hợp: Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu và khả năng tính toán phi tập trung
Web3 và AI hòa nhập: Mở ra kỷ nguyên mới của Internet
Web3 như một mô hình internet phi tập trung thế hệ mới, có cơ hội tự nhiên để hòa trộn với công nghệ AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, việc tính toán AI và tài nguyên dữ liệu phải đối mặt với nhiều hạn chế, chẳng hạn như nút thắt về sức mạnh tính toán, rủi ro về quyền riêng tư, v.v. 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, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể tiếp sức cho hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, hoàn thiện cơ chế chống gian lận, v.v. 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 được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình dữ liệu AI tập trung truyền thống tồn tại các vấn đề sau:
Web3 cung cấp một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng đều và khó xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành điểm nổi bật trong tương lai, nó có khả năng mô phỏng các thuộc tính dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả để nâng cao hiệu suất sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch tài chính, và 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 điểm nhấn toàn cầu. Các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư được ban hành phản ánh xu hướng này, nhưng cũng mang lại những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của các mô hình AI.
Mã hóa toàn phần đồng nhất ( FHE ) cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa, mà không cần giải mã để có được kết quả tương ứng với tính toán bằng văn bản rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo mô hình và suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ xử lý dữ liệu và mô hình một cách mã hóa trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư của dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. Nó bổ sung cho ZKML, trong đó ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của máy học, trong khi FHEML tập trung vào việc tính toán dữ liệu được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư.
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 đang tăng nhanh, dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần tương đương với 355 năm sức mạnh tính toán của một thiết bị đơn. Sự thiếu hụt này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU trên toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ xử lý tăng chậm lại, các vấn đề về chuỗi cung ứng và các yếu tố khác, đã làm cho nguồn cung sức mạnh tính toán trở nên căng thẳng hơn. Các chuyên gia AI đang phải đối mặt với tình huống tiến thoái lưỡng nan giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán hiệu quả và linh hoạt.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu cung cấp một thị trường tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu có thể phát hành nhiệm vụ tính toán, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ, thợ mỏ thực hiện và nộp kết quả, sau khi xác minh sẽ nhận được thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giảm bớt nút thắt về sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới điện toán tổng hợp, còn có các nền tảng chuyên dụng tập trung vào huấn luyện và suy diễn AI. Mạng lưới điện toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, hạ thấp rào cản, nâng cao hiệu quả. Trong hệ sinh thái Web3, các mạng lưới này sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút các ứng dụng đổi mới tham gia, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Edge AI cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và 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. Tên gọi mà chúng ta quen thuộc hơn trong Web3 là DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư thông qua xử lý cục bộ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Kinh tế token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút 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 khai hiệu suất cao, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. Khả năng thông lượng cao, chi phí thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố một hình thức mới
IMO( phát hành mô hình ban đầu ) cung cấp một hướng đi mới cho việc mã hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO đã cung cấp hỗ trợ tài chính đổi mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ oracle AI và công nghệ học máy trên chuỗi, để đảm bảo tính xác thực của mô hình và việc chia sẻ lợi nhuận cho các chủ sở hữu token.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. Mặc dù đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc tăng cường độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của IMO đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng nhận thức môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng lập kế hoạch, ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Như một trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác, cung cấp giải pháp cá nhân hóa, thậm chí có thể tự giải quyết vấn đề mà không cần chỉ dẫn rõ ràng.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, âm thanh của robot và kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng kịch trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói của nó đã giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói, tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI. AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự hội nhập giữa Web3 và AI đang tập trung nhiều vào lớp cơ sở hạ tầng, khám phá các vấn đề then chốt như thu thập dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư, lưu trữ mô hình trên chuỗi, sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực mô hình ngôn ngữ lớn, v.v. Khi các cơ sở hạ tầng này dần hoàn thiện, sự hội nhập giữa Web3 và AI có khả năng mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.