Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa nhập tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, tồn tại nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và thuật toán hộp đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán riêng tư để tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần vào việc xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là vô cùng quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực chính thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải những vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh chịu
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, tạo ra các đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách áp dụng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Truy xuất dữ liệu phi tập trung: Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, truy xuất dữ liệu mạng, cung cấp dữ liệu thực, chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Ghi nhãn dữ liệu phi tập trung: áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để toàn cầu hóa công việc tham gia ghi nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu.
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, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, thiếu tính đa dạng và đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tổng hợp và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu, sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR) phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống hệt như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế to lớn cho các công ty AI, cho phép họ 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 tính an toàn của thông tin nhạy cảm và ngăn chặn nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML tăng cường quyền riêng tư của dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là một bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
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 tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện mô hình GPT-3 cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị duy nhất. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý đang chậm lại và tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp một thị trường tính toán tiết kiệm và dễ tiếp cận cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân công nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo AI và suy diễn AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra ngay tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh vào tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token nguyên bản của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công chain nhất định, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công chain này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những bước tiến đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố phương thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến các mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, những người sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình hình sử dụng, chứ đừng nói đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO đã cung cấp một phương thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép những người nắm giữ token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin cậy, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, âm thanh của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Bằng cách sử dụng công nghệ AI sinh sinh, nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện tại có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự hợp nhất giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Với sự hoàn thiện dần dần của các cơ sở hạ tầng này, chúng ta có lý do để tin rằng sự hợp nhất giữa Web3 và AI sẽ nảy sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ sáng tạo.
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.
21 thích
Phần thưởng
21
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropHarvester
· 07-22 19:17
Các bạn đều nói về việc phi tập trung, nhưng cuối cùng tiền lại nằm hết trong túi của CZ.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityOracle
· 07-22 15:56
Lại bắt đầu thổi phồng web3 rồi, cộng dồn buff phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainFries
· 07-22 09:01
Ôi chao, còn lâu mới đến hiện thực!
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunterBearish
· 07-19 22:56
Sao nghe giống như được chơi cho Suckers vậy.
Xem bản gốcTrả lời0
OnlyOnMainnet
· 07-19 22:56
Công cụ biến thành người thông minh, có chút thú vị.
Xem bản gốcTrả lời0
TrustMeBro
· 07-19 22:32
Nghe có vẻ cao cấp nhưng không biết bao giờ mới thực hiện được.
Web3 và AI kết hợp: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa nhập tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, tồn tại nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và thuật toán hộp đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán riêng tư để tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần vào việc xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là vô cùng quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực chính thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ. Dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy, mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải những vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách áp dụng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, thiếu tính đa dạng và đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tổng hợp và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu, sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR) phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống hệt như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế to lớn cho các công ty AI, cho phép họ 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 tính an toàn của thông tin nhạy cảm và ngăn chặn nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML tăng cường quyền riêng tư của dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là một bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
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 tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện mô hình GPT-3 cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị duy nhất. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý đang chậm lại và tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp một thị trường tính toán tiết kiệm và dễ tiếp cận cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân công nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo AI và suy diễn AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra ngay tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh vào tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token nguyên bản của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công chain nhất định, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công chain này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những bước tiến đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố phương thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến các mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, những người sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình hình sử dụng, chứ đừng nói đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO đã cung cấp một phương thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép những người nắm giữ token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin cậy, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, âm thanh của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Bằng cách sử dụng công nghệ AI sinh sinh, nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện tại có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự hợp nhất giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Với sự hoàn thiện dần dần của các cơ sở hạ tầng này, chúng ta có lý do để tin rằng sự hợp nhất giữa Web3 và AI sẽ nảy sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ sáng tạo.