Web3 như một mô hình internet Phi tập trung mới nổi, có cơ hội tích hợp tự nhiên với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Sự phát triển AI trong kiến trúc tập trung truyền thống đang đối mặt với nhiều thách thức, như hạn chế về khả năng tính toán, rò rỉ dữ liệu và vấn đề thuật toán đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ khả năng tính toán, thị trường dữ liệu mở và tính toán riêng tư, mang lại động lực mới cho AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều sức mạnh cho hệ sinh thái Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và thuật toán chống gian lận. Do đó, việc 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 khả năng tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: AI và Web3 là nền tảng vững chắc
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được 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 đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp nhỏ và vừa khó có thể gánh chịu
Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, hình thành các đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro rò rỉ và lạm dụng
Web3 cung cấp một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng cho các công ty AI, để thu thập dữ liệu mạng theo cách phi tập trung, cung cấp dữ liệu thật và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "Đánh dấu là kiếm tiền", thông qua việc khuyến khích bằng token để các công nhân toàn cầu tham gia vào việc đánh dấu 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 cấp và nhu cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực vẫn gặp phải 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, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh生成 và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả, 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, bảo vệ quyền riêng tư trở thành điểm thu hút toàn cầu, việc ban hành các quy định liên quan 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán trùng khớp với kết quả tính toán của dữ liệu rõ.
FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, giúp khả năng tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường không chạm vào 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 mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Qua cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự 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 mã hóa để duy trì tính riêng tư của dữ liệu.
Khả năng tính toán cách mạng: AI tính toán trong mạng Phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI đang tăng nhanh chóng, dẫn đến nhu cầu khả năng tính toán gia tăng, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Sự thiếu hụt khả năng tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu không đủ, cùng với việc nâng cao hiệu suất vi xử lý chậm lại, và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, làm cho vấn đề cung cấp khả năng tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với sự lựa chọn khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.
Một số mạng lưới AI Phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn lực GPU nhàn rỗi trên 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 tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút đóng góp khả năng tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và gửi kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt khả năng tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI.
Mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung cung cấp thị trường khả năng tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng, nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN：Web3 trao quyền cho AI Edge
Edge AI cho phép tính toán xảy ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, 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.
Trong lĩnh vực Web3, DePIN tăng cường 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 của một công链, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. Khả năng xử lý giao dịch cao, chi phí thấp và đổi mới công nghệ của công链 này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công链 này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu tiên bởi một giao thức, biến AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận tiếp 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. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của nó.
IMO đã cung cấp một phương thức hỗ trợ tài chính mới và chia sẻ giá trị 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 các tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể 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 tạo động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. Mặc dù IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được 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 phù hợp để đạt được mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ 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 đóng vai trò như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, 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 quả và tạo ra giá trị mới.
Một số 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, giao diện, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, tận dụng công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Các AI Agent được tùy chỉnh thông qua những 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 trộn giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở 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 khả năng tính toán phi tập trung sử dụng hiệu quả, cách xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự hòa trộn giữa Web3 và AI sẽ 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.
14 thích
Phần thưởng
14
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ParallelChainMaxi
· 9giờ trước
Sự tích hợp công nghệ có triển vọng nhất
Xem bản gốcTrả lời0
BlindBoxVictim
· 23giờ trước
Lại một cuộc nói chuyện về dữ liệu không có thực.
Xem bản gốcTrả lời0
SigmaValidator
· 23giờ trước
Cách mạng công nghệ cần có sự kiên nhẫn
Xem bản gốcTrả lời0
FlatlineTrader
· 23giờ trước
Hoàn toàn lật đổ mô hình dữ liệu truyền thống
Xem bản gốcTrả lời0
MeaninglessGwei
· 07-02 10:45
Dữ liệu và khả năng tính toán của tương lai đã đến
Web3 và AI hội tụ: Kỷ nguyên mới của dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư và cuộc cách mạng khả năng tính toán
Web3 như một mô hình internet Phi tập trung mới nổi, có cơ hội tích hợp tự nhiên với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Sự phát triển AI trong kiến trúc tập trung truyền thống đang đối mặt với nhiều thách thức, như hạn chế về khả năng tính toán, rò rỉ dữ liệu và vấn đề thuật toán đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ khả năng tính toán, thị trường dữ liệu mở và tính toán riêng tư, mang lại động lực mới cho AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều sức mạnh cho hệ sinh thái Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và thuật toán chống gian lận. Do đó, việc 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 khả năng tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: AI và Web3 là nền tảng vững chắc
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được 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 đây:
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 trong thế giới thực vẫn gặp phải 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, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh生成 và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả, 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, bảo vệ quyền riêng tư trở thành điểm thu hút toàn cầu, việc ban hành các quy định liên quan 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán trùng khớp với kết quả tính toán của dữ liệu rõ.
FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, giúp khả năng tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường không chạm vào 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 mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Qua cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự 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 mã hóa để duy trì tính riêng tư của dữ liệu.
Khả năng tính toán cách mạng: AI tính toán trong mạng Phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI đang tăng nhanh chóng, dẫn đến nhu cầu khả năng tính toán gia tăng, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Sự thiếu hụt khả năng tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu không đủ, cùng với việc nâng cao hiệu suất vi xử lý chậm lại, và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, làm cho vấn đề cung cấp khả năng tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với sự lựa chọn khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.
Một số mạng lưới AI Phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn lực GPU nhàn rỗi trên 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 tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút đóng góp khả năng tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và gửi kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt khả năng tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI.
Mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung cung cấp thị trường khả năng tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng, nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN：Web3 trao quyền cho AI Edge
Edge AI cho phép tính toán xảy ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, 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.
Trong lĩnh vực Web3, DePIN tăng cường 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 của một công链, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. Khả năng xử lý giao dịch cao, chi phí thấp và đổi mới công nghệ của công链 này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công链 này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu tiên bởi một giao thức, biến AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận tiếp 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. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của nó.
IMO đã cung cấp một phương thức hỗ trợ tài chính mới và chia sẻ giá trị 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 các tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể 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 tạo động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. Mặc dù IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được 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 phù hợp để đạt được mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ 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 đóng vai trò như những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, 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 quả và tạo ra giá trị mới.
Một số 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, giao diện, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, tận dụng công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Các AI Agent được tùy chỉnh thông qua những 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 trộn giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở 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 khả năng tính toán phi tập trung sử dụng hiệu quả, cách xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự hòa trộn giữa Web3 và AI sẽ mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.