Sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo: Khởi động cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội kết hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, và tồn tại nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ dữ liệu cá nhân, và thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua việc chia sẻ mạng lưới tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. 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, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu 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. Các 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 cơ sở đào tạo cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh vác
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành nên các hòn đảo dữ liệu.
Dữ liệu cá nhân đối mặt với nguy cơ bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Bằng cách thu thập dữ liệu mạng theo cách phi tập trung, sau khi làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực tế và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token, kêu gọi 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 cung cấp cho cả hai bên cung cầu dữ liệu một môi trường giao dịch công khai và minh bạch, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, 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, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện thiếu hụt. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI tạo sinh 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 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, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành trọng tâm quan tâm 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 những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do nguy cơ vi phạm 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 đồng nhất hoàn toàn, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả của phép toán tương tự trên dữ liệu rõ ràng.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình mà không chạm vào 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 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 và ngăn chặn nguy cơ 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 máy học đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì 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. Chẳng hạn, 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 không thể với tới đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại, cùng với việc thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU không sử dụng trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải các nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và gửi kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Những mạng lưới này cung cấp 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 then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động của bạn, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn, đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó giúp tính toán xảy ra ngay tại nguồn dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực then chốt như tự lái xe.
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 tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc xử lý dữ liệu tại địa phương, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; cơ chế kinh tế token gốc 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 số hệ sinh thái chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ 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 chuỗi công khai này là đáng kể, một số dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành phương thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, khi một mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể 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, việc theo dõi tình trạng sử dụng trở nên khó khăn đối với những người sáng tạo ban đầu, chưa kể đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, từ đó hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách hoàn toàn mới để hỗ trợ tài chính 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 sau này. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI 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 sự tin cậy, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở 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 đổi mới 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 thích hợp 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 những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua 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 AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI tạo sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá các lớp hạ tầng, như 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 hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi những hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ nuôi dưỡng một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
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.
Web3 và AI hội nhập: Mở ra mô hình Internet thế hệ mới
Sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo: Khởi động cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội kết hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, và tồn tại nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ dữ liệu cá nhân, và thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua việc chia sẻ mạng lưới tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. 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, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu 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. Các 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 cơ sở đào tạo cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Mặc dù vậy, 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, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện thiếu hụt. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI tạo sinh 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 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, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành trọng tâm quan tâm 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 những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do nguy cơ vi phạm 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 đồng nhất hoàn toàn, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả của phép toán tương tự trên dữ liệu rõ ràng.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình mà không chạm vào 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 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 và ngăn chặn nguy cơ 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 máy học đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì 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. Chẳng hạn, 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 không thể với tới đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại, cùng với việc thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU không sử dụng trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải các nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và gửi kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Những mạng lưới này cung cấp 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 then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động của bạn, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn, đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó giúp tính toán xảy ra ngay tại nguồn dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực then chốt như tự lái xe.
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 tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc xử lý dữ liệu tại địa phương, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; cơ chế kinh tế token gốc 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 số hệ sinh thái chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ 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 chuỗi công khai này là đáng kể, một số dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành phương thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, khi một mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể 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, việc theo dõi tình trạng sử dụng trở nên khó khăn đối với những người sáng tạo ban đầu, chưa kể đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, từ đó hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách hoàn toàn mới để hỗ trợ tài chính 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 sau này. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI 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 sự tin cậy, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở 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 đổi mới 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 thích hợp 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 những trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua 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 AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI tạo sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá các lớp hạ tầng, như 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 hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi những hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ nuôi dưỡng một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.