AI và Web3 hòa nhập: Tổng kết ấn tượng Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Trong những năm gần đây, AI và web3 được công nhận là hai động lực chính thúc đẩy nhân loại bước vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Sau trải nghiệm AI mang tính cách mạng do ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng phát triển từ khái niệm thành cơ sở hạ tầng, trở thành một trong những lĩnh vực được kỳ vọng bùng nổ bền vững nhất trong web3.
Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự hòa hợp giữa AI và web3 đã trở thành chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phụ, các cuộc thảo luận về AI x web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Hãy cùng nhau điểm lại những nội dung thú vị tại hội nghị.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phóng AI Agent
Nền tảng ra mắt và cơ sở hạ tầng AI kiểu khung của AI Agent đã rất nóng trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng với rào cản thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, là một trong những hướng đi trọng điểm của đợt dự án AI này.
Dưới đây là một số dự án đáng chú ý:
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, xây dựng 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 mục đích đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng biệt, thực hiện nhiều nhiệm vụ tự động khác nhau.
Gaia Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân phối cho AI Agent và ứng dụng, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và tính khả dụng của AI thông qua công nghệ blockchain.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI agent 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 như sức mạnh tính toán, dữ liệu, và mô hình, hy vọng rằng thông qua phương thức phi tập trung sẽ phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Một số dự án điển hình bao gồm:
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 theo yêu cầu vào các cụm GPU và CPU.
Aethir：Nền tảng sáng tạo cung cấp hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, dùng để khai thác dữ liệu Internet theo thời gian thực.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI：Xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là sự không minh bạch trong quá trình huấn luyện, cũng như không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi của việc kiểm chứng quá trình huấn luyện AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Các dự án đáng chú ý bao gồm:
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：Động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoại tuyến.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, Trường hợp AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng thực tế của AI nổi bật vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Narra：Một nền tảng AI Agent gamified, có khả năng tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có khả năng giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, mục tiêu là tạo ra quỹ đầu tư đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Nhiều dự án web3 truyền thống cũng đều đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.
Một số chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos đang tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có ý nghĩa quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới web3. Những chuỗi công khai này cho biết sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc cơ sở, đổi mới tài khoản và các phương diện khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới và phát triển ứng dụng AI thông qua các hoạt động hackathon.
Eigenlayer, trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking, cũng cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy diễn AI, dự đoán, hỗ trợ sự phát triển của Agent AI có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù có nhiều hy vọng cho sự phát triển của AI trên chuỗi, nhưng hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình không đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa gợi ý, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về mặt kỹ thuật mà còn tạo ra những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa hợp và thịnh vượng của AI và Web3. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự xuất hiện của nhiều dự án đổi mới, sự kết hợp giữa AI và Web3 sẽ mang lại cho chúng ta nhiều khả năng thú vị hơn.
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.
AI và Web3 hòa nhập chương mới: Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025 tập trung vào phát triển AI on-chain
AI và Web3 hòa nhập: Tổng kết ấn tượng Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Trong những năm gần đây, AI và web3 được công nhận là hai động lực chính thúc đẩy nhân loại bước vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Sau trải nghiệm AI mang tính cách mạng do ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng phát triển từ khái niệm thành cơ sở hạ tầng, trở thành một trong những lĩnh vực được kỳ vọng bùng nổ bền vững nhất trong web3.
Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự hòa hợp giữa AI và web3 đã trở thành chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phụ, các cuộc thảo luận về AI x web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Hãy cùng nhau điểm lại những nội dung thú vị tại hội nghị.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phóng AI Agent
Nền tảng ra mắt và cơ sở hạ tầng AI kiểu khung của AI Agent đã rất nóng trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng với rào cản thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, là một trong những hướng đi trọng điểm của đợt dự án AI này.
Dưới đây là một số dự án đáng chú ý:
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, xây dựng 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 mục đích đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng biệt, thực hiện nhiều nhiệm vụ tự động khác nhau.
Gaia Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân phối cho AI Agent và ứng dụng, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và tính khả dụng của AI thông qua công nghệ blockchain.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI agent 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 như sức mạnh tính toán, dữ liệu, và mô hình, hy vọng rằng thông qua phương thức phi tập trung sẽ phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Một số dự án điển hình bao gồm:
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 theo yêu cầu vào các cụm GPU và CPU.
Aethir：Nền tảng sáng tạo cung cấp hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, dùng để khai thác dữ liệu Internet theo thời gian thực.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI：Xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là sự không minh bạch trong quá trình huấn luyện, cũng như không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi của việc kiểm chứng quá trình huấn luyện AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Các dự án đáng chú ý bao gồm:
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：Động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoại tuyến.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, Trường hợp AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng thực tế của AI nổi bật vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Narra：Một nền tảng AI Agent gamified, có khả năng tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có khả năng giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, mục tiêu là tạo ra quỹ đầu tư đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Nhiều dự án web3 truyền thống cũng đều đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.
Một số chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos đang tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có ý nghĩa quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới web3. Những chuỗi công khai này cho biết sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc cơ sở, đổi mới tài khoản và các phương diện khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới và phát triển ứng dụng AI thông qua các hoạt động hackathon.
Eigenlayer, trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking, cũng cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy diễn AI, dự đoán, hỗ trợ sự phát triển của Agent AI có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù có nhiều hy vọng cho sự phát triển của AI trên chuỗi, nhưng hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình không đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa gợi ý, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về mặt kỹ thuật mà còn tạo ra những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa hợp và thịnh vượng của AI và Web3. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự xuất hiện của nhiều dự án đổi mới, sự kết hợp giữa AI và Web3 sẽ mang lại cho chúng ta nhiều khả năng thú vị hơn.