Sự kết hợp giữa AI và Web3: Từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
Trí tuệ nhân tạo và công nghệ Web3, là hai lĩnh vực công nghệ được quan tâm nhất hiện nay, đang ngày càng hòa quyện và thúc đẩy sự đổi mới. Tại hội nghị đồng thuận Hong Kong vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, với nhiều cuộc thảo luận liên quan diễn ra ở cả hội trường chính và các phiên phụ. Bài viết này sẽ đi sâu vào những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng và cơ sở hạ tầng loại khung cho AI Agent đã trở nên rất sôi nổi. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng sử dụng AI Agent với mức độ truy cập thấp, trở thành một trong những hướng đi chính của các dự án AI trong đợt này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 dành riêng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Hệ thống hạ tầng phi tập trung, nhằm hướng tới việc đạt được sự hợp tác an toàn, tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI thông minh hoạt động tự chủ.
Gaia Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán các ứng dụng và AI Agent.
Questflow: Mạng lưới phi tập trung được tạo thành từ nhiều AI Agent, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới đại lý AI có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung để phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic: Nền tảng đám mây AI truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập GPU và CPU cụm theo nhu cầu.
Aethir: Nền tảng đổi mới cung cấp hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, được sử dụng để khai thác dữ liệu từ internet theo thời gian thực.
GAIB: Giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, coi GPU như tài sản và khả năng tính toán như tiền tệ.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Cam kết xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và chú thích dữ liệu đa phương thức.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng của sự phát triển AI là tính không minh bạch của quá trình đào tạo và đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra. Hiện nay, có nhiều dự án sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính khả chứng trong quá trình đào tạo AI, đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
Hiện tại, các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật còn khá ít. Ngoài robot Twitter nổi tiếng AIXBT, còn một số dự án mới nổi khác thể hiện tiềm năng ứng dụng của AI Agent:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, có khả năng tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có thể giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện.
HeyTracyAI: AI đại diện bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent chuyên về lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Nhiều dự án Web3 truyền thống đang tích cực đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ:
Các dự án chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ hạ tầng cơ sở, đổi mới tài khoản và các phương diện khác.
Eigenlayer đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust) và dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy luận AI, dự đoán.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, tính mơ hồ của ý định từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về bảo mật riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về công nghệ mà còn tạo ra những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, kỳ vọng sẽ cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI và Web3 thông qua việc hoàn thiện hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng.
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.
12 thích
Phần thưởng
12
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
FarmToRiches
· 08-03 05:10
Thật ra nói đi nói lại, vẫn chỉ là thổi phồng khái niệm thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
FreeRider
· 08-03 05:09
Lại bắt đầu nói về web3+ai rồi, thật sự là cái gì cũng kéo về web3.
AI và Web3 hội tụ: Những tiến bộ mới nhất từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
Trí tuệ nhân tạo và công nghệ Web3, là hai lĩnh vực công nghệ được quan tâm nhất hiện nay, đang ngày càng hòa quyện và thúc đẩy sự đổi mới. Tại hội nghị đồng thuận Hong Kong vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, với nhiều cuộc thảo luận liên quan diễn ra ở cả hội trường chính và các phiên phụ. Bài viết này sẽ đi sâu vào những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng và cơ sở hạ tầng loại khung cho AI Agent đã trở nên rất sôi nổi. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng sử dụng AI Agent với mức độ truy cập thấp, trở thành một trong những hướng đi chính của các dự án AI trong đợt này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 dành riêng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Hệ thống hạ tầng phi tập trung, nhằm hướng tới việc đạt được sự hợp tác an toàn, tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI thông minh hoạt động tự chủ.
Gaia Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán các ứng dụng và AI Agent.
Questflow: Mạng lưới phi tập trung được tạo thành từ nhiều AI Agent, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới đại lý AI có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung để phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic: Nền tảng đám mây AI truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập GPU và CPU cụm theo nhu cầu.
Aethir: Nền tảng đổi mới cung cấp hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, được sử dụng để khai thác dữ liệu từ internet theo thời gian thực.
GAIB: Giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, coi GPU như tài sản và khả năng tính toán như tiền tệ.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Cam kết xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và chú thích dữ liệu đa phương thức.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng của sự phát triển AI là tính không minh bạch của quá trình đào tạo và đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra. Hiện nay, có nhiều dự án sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính khả chứng trong quá trình đào tạo AI, đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
Hiện tại, các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật còn khá ít. Ngoài robot Twitter nổi tiếng AIXBT, còn một số dự án mới nổi khác thể hiện tiềm năng ứng dụng của AI Agent:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, có khả năng tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có thể giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện.
HeyTracyAI: AI đại diện bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent chuyên về lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Nhiều dự án Web3 truyền thống đang tích cực đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ:
Các dự án chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ hạ tầng cơ sở, đổi mới tài khoản và các phương diện khác.
Eigenlayer đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust) và dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy luận AI, dự đoán.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, tính mơ hồ của ý định từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về bảo mật riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về công nghệ mà còn tạo ra những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, kỳ vọng sẽ cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI và Web3 thông qua việc hoàn thiện hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng.