Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một kiểu hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tự nhiên để hòa hợp với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị quản lý chặt chẽ, gặp phải nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, hộp đen thuật toán, v.v. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể tạo động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua việc chia sẻ mạng lưới sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán bảo mật, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v., hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho 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 thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. 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 một số vấn đề chính 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 nên đảo dữ liệu.
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, qua quá trình làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực tế, chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain đã cung cấp cho cả hai bên cung và cầu dữ liệu một môi trường giao dịch công khai và minh bạch, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo 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 tự lái xe, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành của nó.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm 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 khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng hình, cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả của phép toán sẽ giống 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 tính toán GPU thực hiện đào tạo mô hình và nhiệm vụ suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi vẫn bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của machine learning, 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
Độ phức tạp tính toán của hệ thống AI hiện tại gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến cho những mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận 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 vi xử lý tăng chậm lại, cùng với tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong ngành AI đang rơi vào tình thế khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ cần một cách thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU không sử dụng trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, các 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 nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng chuyên tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm thiểu rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút thêm nhiều dapp sáng tạo tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh 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 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 sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể nâng cao bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN 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 chuỗi công khai được chọn để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, vốn hóa thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt qua 10 tỷ đô la Mỹ, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đưa ra bởi một giao thức, biến 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 gặp khó khăn trong việc 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, người sáng tạo ban đầu rất khó để theo dõi tình trạng sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến cho các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng gặp khó khăn trong việc đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên 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, cho phép nhà đầu tư mua token IMO và 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 các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
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 cung cấp động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang trong 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, suy nghĩ 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 lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua sự tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có hướng dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh tạo, nền tảng này giúp cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò diễn xuất trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ 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 tùy chỉnh trên nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự hòa nhập giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá về tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của 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 minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự hòa nhập giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình và dịch vụ thương mại 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.
17 thích
Phần thưởng
17
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
RunWithRugs
· 07-01 16:48
ai炒作咯 Đợi bị thanh lý nhé
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoHistoryClass
· 07-01 16:48
*kiểm tra biểu đồ lịch sử* hmm đang cho tôi cảm giác hưng phấn nghiêm túc từ web1 đến web2 vào khoảng năm 2005...
Web3 và AI tích hợp: Năm lĩnh vực then chốt để xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một kiểu hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tự nhiên để hòa hợp với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị quản lý chặt chẽ, gặp phải nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, hộp đen thuật toán, v.v. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể tạo động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua việc chia sẻ mạng lưới sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán bảo mật, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v., hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho 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 thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. 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 một số vấn đề chính sau:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo 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 tự lái xe, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành của nó.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm 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 khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng hình, cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả của phép toán sẽ giống 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 tính toán GPU thực hiện đào tạo mô hình và nhiệm vụ suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi vẫn bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của machine learning, 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
Độ phức tạp tính toán của hệ thống AI hiện tại gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến cho những mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận 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 vi xử lý tăng chậm lại, cùng với tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong ngành AI đang rơi vào tình thế khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ cần một cách thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU không sử dụng trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, các 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 nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng chuyên tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm thiểu rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút thêm nhiều dapp sáng tạo tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh 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 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 sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể nâng cao bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN 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 chuỗi công khai được chọn để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, vốn hóa thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt qua 10 tỷ đô la Mỹ, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đưa ra bởi một giao thức, biến 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 gặp khó khăn trong việc 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, người sáng tạo ban đầu rất khó để theo dõi tình trạng sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến cho các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng gặp khó khăn trong việc đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên 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, cho phép nhà đầu tư mua token IMO và 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 các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
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 cung cấp động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang trong 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, suy nghĩ 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 lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua sự tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có hướng dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh tạo, nền tảng này giúp cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò diễn xuất trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ 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 tùy chỉnh trên nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự hòa nhập giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá về tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của 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 minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự hòa nhập giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình và dịch vụ thương mại đổi mới.