Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái thông minh Phi tập trung
Gần đây, khái niệm "AI chủ quyền" đã gây ra nhiều cuộc thảo luận. Trong bối cảnh này, cách xây dựng một hệ thống AI phù hợp với lợi ích và yêu cầu của cộng đồng tiền mã hóa đã trở thành chủ đề nóng. Một giải pháp khả thi là thực hiện thông qua phương thức Web3+AI.
Người sáng lập Ethereum đã trình bày trong một bài viết về hiệu ứng hợp tác giữa AI và công nghệ mã hóa: đặc tính phi tập trung của công nghệ mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của công nghệ mã hóa có thể bù đắp cho sự không minh bạch của AI; và blockchain thì thuận lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng hợp tác này hiện diện trong toàn bộ hệ sinh thái công nghiệp Web3+AI.
Hiện tại, hầu hết các dự án Web3+AI đang nỗ lực sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì cố gắng sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Hệ sinh thái ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu bao gồm bốn lĩnh vực sau:
Lớp sức mạnh tính toán: Tài sản hóa sức mạnh tính toán
Với việc nhu cầu tính toán cho việc đào tạo mô hình AI ngày càng tăng theo cấp số nhân, sự mất cân bằng cung cầu về tính toán đã dẫn đến việc giá phần cứng tăng nhanh. Việc xây dựng mạng lưới tính toán phân tán theo cách Web3 có thể tận dụng hiệu quả các tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang bị bỏ trống, từ đó giảm đáng kể chi phí tính toán AI. Lĩnh vực này bao gồm tính toán phi tập trung chung, tính toán chuyên dụng cho đào tạo và suy diễn AI, cũng như các hướng đi phân khúc như tính toán dựng hình 3D.
Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu
Dữ liệu là nền tảng phát triển của AI. Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể đạt được quy trình thu thập, gán nhãn và lưu trữ phân tán dữ liệu với chi phí thấp hơn và tính minh bạch cao hơn, đồng thời cho phép người dùng bình thường cũng có thể hưởng lợi từ đó. Các dự án liên quan bao gồm nhiều khía cạnh như thu thập dữ liệu, giao dịch, gán nhãn, nguồn dữ liệu blockchain và lưu trữ Phi tập trung.
Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng
Các dự án nền tảng nhằm mục đích tích hợp các nguồn lực trong ngành AI, kết nối dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình, nhà phát triển và các nguồn lực đa dạng khác như blockchain. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng vận hành zkML, nhằm nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của việc suy luận máy học. Còn một số dự án khác thì nỗ lực phát triển các blockchain công cộng AI chuyên biệt hoặc mạng lớp hai, cung cấp cơ sở hạ tầng cho việc xây dựng và phát triển nhanh chóng các ứng dụng Web3+AI.
Lớp ứng dụng: Tài sản hóa giá trị AI
Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu tập trung vào việc sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Ví dụ, AI có thể đóng vai trò là người tham gia trong trò chơi Web3, thực hiện giao dịch chênh lệch giá trên DEX, hoặc cung cấp khả năng phân tích dự đoán trong thị trường dự đoán. Một hướng quan trọng khác là tạo ra AI cá nhân phi tập trung có thể mở rộng, thông qua quản trị cộng đồng để tăng cường độ tin cậy của người dùng đối với AI.
Mặc dù lĩnh vực Web3+AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng có những quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó trong ngành, tuy nhiên hướng đi này chắc chắn đáng để tiếp tục theo dõi. Chúng tôi mong đợi sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung, giúp AI thoát khỏi "kiểm soát của các ông lớn" và "độc quyền", để thực hiện "quản trị AI" theo cách cộng đồng hơn. Trong quá trình này, con người có thể tham gia và quản lý AI ở khoảng cách gần hơn, đồng thời có thể tạo ra nhiều sự kính trọng hơn đối với AI, giảm bớt nỗi sợ hãi không cần thiết.
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.
10 thích
Phần thưởng
10
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LadderToolGuy
· 21giờ trước
Có phải chỉ là giao phó quyền riêng tư AI?
Xem bản gốcTrả lời0
DefiSecurityGuard
· 08-10 07:25
hmm... "sovereign ai"? chỉ là một vector tấn công khác được bọc trong tiếp thị hào nhoáng thật lòng mà nói. dyor trước khi chạm vào những dự án "web3 ai" này
Xem bản gốcTrả lời0
SillyWhale
· 08-10 07:24
bull wow, các chuyên nghiệp lớn đều đang sao chép bài tập.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainRetirementHome
· 08-10 07:22
Chào, V神 cuối cùng cũng đã lên tiếng.
Xem bản gốcTrả lời0
RektCoaster
· 08-10 07:13
Thị trường Bear không thể thiếu tôi, thị trường tăng không thể không tăng lên tôi.
Web3+AI tích hợp: Xây dựng bốn lĩnh vực sinh thái thông minh phi tập trung
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái thông minh Phi tập trung
Gần đây, khái niệm "AI chủ quyền" đã gây ra nhiều cuộc thảo luận. Trong bối cảnh này, cách xây dựng một hệ thống AI phù hợp với lợi ích và yêu cầu của cộng đồng tiền mã hóa đã trở thành chủ đề nóng. Một giải pháp khả thi là thực hiện thông qua phương thức Web3+AI.
Người sáng lập Ethereum đã trình bày trong một bài viết về hiệu ứng hợp tác giữa AI và công nghệ mã hóa: đặc tính phi tập trung của công nghệ mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của công nghệ mã hóa có thể bù đắp cho sự không minh bạch của AI; và blockchain thì thuận lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng hợp tác này hiện diện trong toàn bộ hệ sinh thái công nghiệp Web3+AI.
Hiện tại, hầu hết các dự án Web3+AI đang nỗ lực sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì cố gắng sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Hệ sinh thái ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu bao gồm bốn lĩnh vực sau:
Với việc nhu cầu tính toán cho việc đào tạo mô hình AI ngày càng tăng theo cấp số nhân, sự mất cân bằng cung cầu về tính toán đã dẫn đến việc giá phần cứng tăng nhanh. Việc xây dựng mạng lưới tính toán phân tán theo cách Web3 có thể tận dụng hiệu quả các tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang bị bỏ trống, từ đó giảm đáng kể chi phí tính toán AI. Lĩnh vực này bao gồm tính toán phi tập trung chung, tính toán chuyên dụng cho đào tạo và suy diễn AI, cũng như các hướng đi phân khúc như tính toán dựng hình 3D.
Dữ liệu là nền tảng phát triển của AI. Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể đạt được quy trình thu thập, gán nhãn và lưu trữ phân tán dữ liệu với chi phí thấp hơn và tính minh bạch cao hơn, đồng thời cho phép người dùng bình thường cũng có thể hưởng lợi từ đó. Các dự án liên quan bao gồm nhiều khía cạnh như thu thập dữ liệu, giao dịch, gán nhãn, nguồn dữ liệu blockchain và lưu trữ Phi tập trung.
Các dự án nền tảng nhằm mục đích tích hợp các nguồn lực trong ngành AI, kết nối dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình, nhà phát triển và các nguồn lực đa dạng khác như blockchain. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng vận hành zkML, nhằm nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của việc suy luận máy học. Còn một số dự án khác thì nỗ lực phát triển các blockchain công cộng AI chuyên biệt hoặc mạng lớp hai, cung cấp cơ sở hạ tầng cho việc xây dựng và phát triển nhanh chóng các ứng dụng Web3+AI.
Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu tập trung vào việc sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Ví dụ, AI có thể đóng vai trò là người tham gia trong trò chơi Web3, thực hiện giao dịch chênh lệch giá trên DEX, hoặc cung cấp khả năng phân tích dự đoán trong thị trường dự đoán. Một hướng quan trọng khác là tạo ra AI cá nhân phi tập trung có thể mở rộng, thông qua quản trị cộng đồng để tăng cường độ tin cậy của người dùng đối với AI.
Mặc dù lĩnh vực Web3+AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng có những quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó trong ngành, tuy nhiên hướng đi này chắc chắn đáng để tiếp tục theo dõi. Chúng tôi mong đợi sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung, giúp AI thoát khỏi "kiểm soát của các ông lớn" và "độc quyền", để thực hiện "quản trị AI" theo cách cộng đồng hơn. Trong quá trình này, con người có thể tham gia và quản lý AI ở khoảng cách gần hơn, đồng thời có thể tạo ra nhiều sự kính trọng hơn đối với AI, giảm bớt nỗi sợ hãi không cần thiết.