AI và Web3 kết hợp: Xây dựng mô hình mới cho mạng lưới thông minh phi tập trung
Web3 như một mô hình internet thế hệ mới phi tập trung, mở và minh bạch, có lợi thế tự nhiên trong việc kết hợp với công nghệ AI. Dưới cấu trúc trung tâm truyền thống, AI phải đối mặt với các thách thức như giới hạn về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân và sự không minh bạch của thuật toán. 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 và tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể tăng cường hệ sinh thái Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, phát triển thuật toán chống gian lận, v.v. Khám phá sự kết hợp của hai bên 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 yếu tố cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự 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 gặp phải những 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 ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành các đảo dữ liệu
Rủi ro rò rỉ và lạm dụng quyền riêng tư cá nhân
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Phi tập trung dữ liệu thu thập nền tảng cho phép người dùng bán tài nguyên mạng không sử dụng, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho AI
Chế độ "kiếm tiền từ việc đánh dấu" khuyến khích người lao động toàn cầu tham gia vào việc đánh dấu 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.
Dù vậy, việc thu thập dữ liệu thế giới thực vẫn đối mặt với những thách thức như chất lượng không đồng đều và độ khó trong xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao mới trong lĩnh vực dữ liệu trong tương lai. Dựa trên AI sinh ra và công nghệ mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu suất sử dụng. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy triển vọng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng công nghệ FHE
Bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định liên quan ngày càng nghiêm ngặt. Điều này cũng mang lại thách thức cho sự phát triển của AI: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của mô hình.
Mã hóa toàn phần ( FHE ) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã để có được kết quả giống như tính toán trên văn bản gốc. FHE cung cấp sự bảo đảm mạnh mẽ cho tính toán bảo mật AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo mô hình và suy diễn mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này cho phép các công ty AI 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 suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Nó cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI, là một bổ sung mạnh mẽ cho ZKML.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Mạng tính toán AI Phi tập trung
Hệ thống AI hiện tại có độ phức tạp tính toán gấp đôi mỗi quý, nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung hiện có. Chẳng hạn, việc huấn luyện mô hình GPT-3 yêu cầu sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán không chỉ hạn chế sự tiến bộ của AI mà còn khiến các mô hình cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất chip tăng chậm lại và các vấn đề về chuỗi cung ứng, nguồn cung sức mạnh tính toán càng trở nên khan hiếm. Những người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với tình huống tiến thoái lưỡng nan giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, cần ngay lập tức các dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm.
Phi tập trung AI tính lực mạng lưới thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính lực dễ tiếp cận về kinh tế. Bên có nhu cầu có thể phát hành nhiệm vụ, hợp đồng thông minh phân phối cho các nút thợ mỏ thực hiện, thợ mỏ hoàn thành sẽ nhận được phần thưởng. Mô hình này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giảm bớt nút thắt về tính lực trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán chung, còn có nền tảng chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản và nâng cao hiệu quả. Trong hệ sinh thái Web3, nó sẽ thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Trí tuệ nhân tạo biên giới giúp thiết bị thông minh có khả năng tính toán AI tại chỗ, đạt được xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, 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.
Trong Web3, DePIN ( mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ) liên thông với khái niệm AI biên. Web3 nhấn mạnh tính 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 gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút cung cấp sức mạnh tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái blockchain, trở thành một trong những nền tảng triển khai được lựa chọn hàng đầu cho các dự án. Hiệu suất cao, chi phí thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên đó 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 chế độ mới
IMO (Initial Model Offering) Khái niệm do một giao thức tiên phong, sẽ mã hóa mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể hưởng lợi liên tục từ việc sử dụng sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hơn nữa, hiệu suất của mô hình thiếu tính minh bạch, khiến cho các nhà đầu tư và người dùng khó đánh giá giá trị của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường.
IMO cung cấp phương thức tài chính và chia sẻ giá trị mới cho mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình. Một giao thức áp dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình và chia sẻ lợi nhuận.
IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, tạo động lực cho sự phát triển bền vững của AI. Hiện tại vẫn ở giai đoạn đầu, nhưng tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được kỳ vọng.
AI Agent: Mở ra kỷ nguyên tương tác mới
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và hành động để đạt được mục tiêu. Nhờ vào các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Là một trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác, cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Chúng có thể tự giải quyết vấn đề mà không cần chỉ dẫn rõ ràng, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị.
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 kho tri thức bên ngoài, nhằm xây dựng 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 để làm cho vai trò đóng hơn nhân văn; công nghệ nhân bản giọng nói của nó đã giảm đáng kể chi phí, chỉ mất 1 phút để thực hiện. Người dùng có thể sử dụng nền tảng để tùy chỉnh AI Agent, ứng 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 cấp độ 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 minh mô hình ngôn ngữ lớn, v.v. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI có khả năng mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
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
Phần thưởng
13
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MetaNomad
· 17giờ trước
Đã chứng minh Turing chưa?
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-ccc36bc5
· 17giờ trước
Hòa trộn cái gì thì sẽ vẽ BTC.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquiditySurfer
· 17giờ trước
Hả, còn tưởng Bên dự án lại chơi đùa với mọi người rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MoonRocketman
· 18giờ trước
角 độ hệ số bơm đầy, AI + Web3 lần này To da moon tư thế khá tiêu chuẩn.
AI và Web3 kết hợp: Xây dựng mô hình mạng thông minh phi tập trung mới
AI và Web3 kết hợp: Xây dựng mô hình mới cho mạng lưới thông minh phi tập trung
Web3 như một mô hình internet thế hệ mới phi tập trung, mở và minh bạch, có lợi thế tự nhiên trong việc kết hợp với công nghệ AI. Dưới cấu trúc trung tâm truyền thống, AI phải đối mặt với các thách thức như giới hạn về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân và sự không minh bạch của thuật toán. 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 và tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể tăng cường hệ sinh thái Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, phát triển thuật toán chống gian lận, v.v. Khám phá sự kết hợp của hai bên 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 yếu tố cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự 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 gặp phải những vấn đề sau:
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Dù vậy, việc thu thập dữ liệu thế giới thực vẫn đối mặt với những thách thức như chất lượng không đồng đều và độ khó trong xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao mới trong lĩnh vực dữ liệu trong tương lai. Dựa trên AI sinh ra và công nghệ mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu suất sử dụng. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy triển vọng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng công nghệ FHE
Bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định liên quan ngày càng nghiêm ngặt. Điều này cũng mang lại thách thức cho sự phát triển của AI: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của mô hình.
Mã hóa toàn phần ( FHE ) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã để có được kết quả giống như tính toán trên văn bản gốc. FHE cung cấp sự bảo đảm mạnh mẽ cho tính toán bảo mật AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo mô hình và suy diễn mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này cho phép các công ty AI 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 suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Nó cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI, là một bổ sung mạnh mẽ cho ZKML.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Mạng tính toán AI Phi tập trung
Hệ thống AI hiện tại có độ phức tạp tính toán gấp đôi mỗi quý, nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung hiện có. Chẳng hạn, việc huấn luyện mô hình GPT-3 yêu cầu sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán không chỉ hạn chế sự tiến bộ của AI mà còn khiến các mô hình cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất chip tăng chậm lại và các vấn đề về chuỗi cung ứng, nguồn cung sức mạnh tính toán càng trở nên khan hiếm. Những người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với tình huống tiến thoái lưỡng nan giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, cần ngay lập tức các dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm.
Phi tập trung AI tính lực mạng lưới thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính lực dễ tiếp cận về kinh tế. Bên có nhu cầu có thể phát hành nhiệm vụ, hợp đồng thông minh phân phối cho các nút thợ mỏ thực hiện, thợ mỏ hoàn thành sẽ nhận được phần thưởng. Mô hình này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giảm bớt nút thắt về tính lực trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán chung, còn có nền tảng chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản và nâng cao hiệu quả. Trong hệ sinh thái Web3, nó sẽ thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Trí tuệ nhân tạo biên giới giúp thiết bị thông minh có khả năng tính toán AI tại chỗ, đạt được xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, 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.
Trong Web3, DePIN ( mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ) liên thông với khái niệm AI biên. Web3 nhấn mạnh tính 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 gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút cung cấp sức mạnh tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái blockchain, trở thành một trong những nền tảng triển khai được lựa chọn hàng đầu cho các dự án. Hiệu suất cao, chi phí thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên đó 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 chế độ mới
IMO (Initial Model Offering) Khái niệm do một giao thức tiên phong, sẽ mã hóa mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể hưởng lợi liên tục từ việc sử dụng sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hơn nữa, hiệu suất của mô hình thiếu tính minh bạch, khiến cho các nhà đầu tư và người dùng khó đánh giá giá trị của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường.
IMO cung cấp phương thức tài chính và chia sẻ giá trị mới cho mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình. Một giao thức áp dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình và chia sẻ lợi nhuận.
IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, tạo động lực cho sự phát triển bền vững của AI. Hiện tại vẫn ở giai đoạn đầu, nhưng tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được kỳ vọng.
AI Agent: Mở ra kỷ nguyên tương tác mới
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và hành động để đạt được mục tiêu. Nhờ vào các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Là một trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác, cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Chúng có thể tự giải quyết vấn đề mà không cần chỉ dẫn rõ ràng, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị.
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 kho tri thức bên ngoài, nhằm xây dựng 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 để làm cho vai trò đóng hơn nhân văn; công nghệ nhân bản giọng nói của nó đã giảm đáng kể chi phí, chỉ mất 1 phút để thực hiện. Người dùng có thể sử dụng nền tảng để tùy chỉnh AI Agent, ứng 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 cấp độ 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 minh mô hình ngôn ngữ lớn, v.v. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI có khả năng mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.