Khám Phá Sự Hòa Nhập Giữa AI và Web3: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng Internet Thế Hệ Kế Tiếp
Web3 như một kiểu dáng internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có tiềm năng hòa nhập tự nhiên với công nghệ AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, phải đối mặt với nhiều thách thức như hạn chế sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, hộp đen thuật toán, v.v. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có khả năng cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán bảo mật, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều lợi ích cho hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v. 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 mới, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần hấp thụ 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 chịu được.
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành các hòn đảo dữ liệu
Rủi ro rò rỉ và lạm dụng quyền riêng tư dữ liệu cá nhân
Web3 cung cấp một mô hình 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, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "nhận được khi ghi nhãn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc ghi 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 môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng đều, khó khăn trong xử lý, thiếu sự đa dạng và tính đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh 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, 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 thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của mã hóa toàn phần đồng nhất
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành mối quan tâm toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung 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.
Mã hóa toàn phần (FHE) cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tính toán tương đồng với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán quyền riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo mô hình và nhiệm vụ suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với 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 an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư 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 tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, 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 các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với sự chậm lại trong việc cải thiện hiệu suất vi xử lý, cũng như tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm tình hình cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình huống khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ tiếp cận. 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 góp sức tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề nút thắt về tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới sức mạnh điện toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới sức mạnh điện toán chuyên dụng cho lý luận AI. Mạng lưới sức mạnh điện toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh điện toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt ngưỡng ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh điện toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới sức mạnh điện 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 biên
AI biên giới cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên giới 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 địa phương; 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 ưu tiên 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, tổng giá trị 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 những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành chuẩn mực mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu tiên bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI thường gặp khó khăn trong việc thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt 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, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
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, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh sau này từ mô hình. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người 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 tiếp thêm 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 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 rất đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
Đại lý AI có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, Đại lý AI 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 đóng vai trò là 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, Đại lý AI cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI 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 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 để 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, làm cho việc nhập vai trở nên thân thiện hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói tới 99%, sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh của 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 cơ sở hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để cải thiện việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi các 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 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.
19 thích
Phần thưởng
19
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnlyOnMainnet
· 08-09 09:39
nhập một vị thế thì mua, nói thêm thì sẽ bỏ lỡ
Xem bản gốcTrả lời0
rugpull_survivor
· 08-09 05:10
Khái niệm này lại được chơi đùa với mọi người sao? Năm ngoái chơi đùa xong đợt này năm nay tiếp tục.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketSage
· 08-09 05:09
Thật sự là hơi không chịu nổi cơn sốt web3 này...
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerGas
· 08-09 04:54
Lại có một đống cơ hội Kinh doanh chênh lệch giá từ bộ nhớ đệm dữ liệu tầng hai?
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropDreamBreaker
· 08-09 04:53
Lại đang thổi, chẳng phải là chơi đùa với mọi người trong giới vốn sao?
Web3 và AI kết hợp: Khám phá then chốt để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới
Khám Phá Sự Hòa Nhập Giữa AI và Web3: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng Internet Thế Hệ Kế Tiếp
Web3 như một kiểu dáng internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có tiềm năng hòa nhập tự nhiên với công nghệ AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, phải đối mặt với nhiều thách thức như hạn chế sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, hộp đen thuật toán, v.v. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có khả năng cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán bảo mật, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều lợi ích cho hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v. 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 mới, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần hấp thụ 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 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng đều, khó khăn trong xử lý, thiếu sự đa dạng và tính đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh 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, 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 thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của mã hóa toàn phần đồng nhất
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành mối quan tâm toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung 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.
Mã hóa toàn phần (FHE) cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tính toán tương đồng với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán quyền riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo mô hình và nhiệm vụ suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với 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 an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư 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 tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, 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 các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với sự chậm lại trong việc cải thiện hiệu suất vi xử lý, cũng như tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm tình hình cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình huống khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ tiếp cận. 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 góp sức tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề nút thắt về tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới sức mạnh điện toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới sức mạnh điện toán chuyên dụng cho lý luận AI. Mạng lưới sức mạnh điện toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh điện toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt ngưỡng ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh điện toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới sức mạnh điện 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 biên
AI biên giới cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên giới 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 địa phương; 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 ưu tiên 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, tổng giá trị 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 những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI phát hành chuẩn mực mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu tiên bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI thường gặp khó khăn trong việc thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt 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, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
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, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh sau này từ mô hình. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người 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 tiếp thêm 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 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 rất đáng được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
Đại lý AI có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, Đại lý AI 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 đóng vai trò là 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, Đại lý AI cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI 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 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 để 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, làm cho việc nhập vai trở nên thân thiện hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói tới 99%, sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh của 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 cơ sở hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để cải thiện việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi các 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 các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.