Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, cởi mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ và đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Ngược lại, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần xây dựng hệ sinh thái của nó. 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 và giải phóng giá trị của dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu驱动：AI与Web3的坚实基础
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 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 các 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 các đảo dữ liệu.
Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với nguy cơ rò rỉ và lạm dụng.
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khái niệm dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng không sử dụng cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để những người lao động toàn cầu tham gia vào việc chú thích 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 môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cấp và nhu cầu dữ liệu, 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 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 trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, làm 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 và 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
Trong kỷ nguyên dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh Châu Âu (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, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, 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 giống như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các tác vụ huấn luyện 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. 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 suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và 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 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 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
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng 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 mô hình ngôn ngữ lớn của một công ty AI cần một sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian huấn luyện 355 năm 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 những mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời 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 vi xử lý tăng chậm lại, cùng với sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình huống tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang cần một phương thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên cần sức mạnh 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 gửi kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận 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 thông dụng, còn có nền tảng chuyên về đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy diễn AI.
Mạng lưới điện toán phi tập trung cung cấp một thị trường điện toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng điện toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới điện toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút 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
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí cả thiết bị thông minh trong nhà của bạn, đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra tại nguồn gốc dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, 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 vào 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 và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc 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 cộng, trở thành một trong những nền tảng chuỗi công cộng hàng đầu cho việc triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công cộng này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, vốn hóa thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng 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 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 doanh thu, ngay khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó khăn để thu được doanh thu 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, những người sáng tạo ban đầu thường khó theo dõi tình trạng sử dụng, chưa kể đến việc thu được doanh thu từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến cho các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của mô hình trên thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO đã cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, các 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 hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và rằng các nhà nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích 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. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc nâng cao 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, tư duy 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 có thể 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 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 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 sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng giả trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể ứng 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 đang có nhiều khám phá hơn về tầng cơ sở 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, và cách xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt 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 tụ: Xây dựng tương lai internet phi tập trung về dữ liệu, khả năng tính toán và quyền riêng tư
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, cởi mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ và đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Ngược lại, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần xây dựng hệ sinh thái của nó. 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 và giải phóng giá trị của dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu驱动：AI与Web3的坚实基础
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 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 các vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khái niệm dữ liệu phi tập trung mới:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp một số vấn đề 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 trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, làm 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 và 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
Trong kỷ nguyên dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh Châu Âu (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, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, 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 giống như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các tác vụ huấn luyện 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. 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 suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và 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 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 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
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng 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 mô hình ngôn ngữ lớn của một công ty AI cần một sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian huấn luyện 355 năm 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 những mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời 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 vi xử lý tăng chậm lại, cùng với sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình huống tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang cần một phương thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên cần sức mạnh 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 gửi kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận 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 thông dụng, còn có nền tảng chuyên về đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy diễn AI.
Mạng lưới điện toán phi tập trung cung cấp một thị trường điện toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng điện toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới điện toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút 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
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí cả thiết bị thông minh trong nhà của bạn, đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra tại nguồn gốc dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, 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 vào 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 và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc 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 cộng, trở thành một trong những nền tảng chuỗi công cộng hàng đầu cho việc triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công cộng này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, vốn hóa thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng 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 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 doanh thu, ngay khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó khăn để thu được doanh thu 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, những người sáng tạo ban đầu thường khó theo dõi tình trạng sử dụng, chưa kể đến việc thu được doanh thu từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến cho các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của mô hình trên thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO đã cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, các 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 hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và rằng các nhà nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích 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. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc nâng cao 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, tư duy 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 có thể 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 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 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 sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng giả trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể ứng 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 đang có nhiều khám phá hơn về tầng cơ sở 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, và cách xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.