Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng 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 tích hợp tự nhiên với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tính toán AI và tài nguyên dữ liệu bị kiểm soát nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nghẽn cổ chai tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, 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 mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3 như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v., hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được 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.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống tồn tại các vấn đề chính sau:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh vác
Tài nguyên dữ liệu bị các gã khổng lồ công nghệ độc quyền, hình thành các hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với nguy cơ rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống với một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng theo cách phi tập trung, 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 để công nhân toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, tăng cường 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 cũng gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự thiếu đa dạng và đại diện. 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 ra và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự 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 tâm điểm quan tâm toàn cầu. Các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR) của Liên minh Châu Âu 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE (mã hóa toàn đồng nhất) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán tương đương với kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ ràng. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện việc đào tạo mô hình và dự đoán trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép họ 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 được an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. 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 đúng đắn của machine learning, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã 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 tại, 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. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng nào đó cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo 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 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 bộ vi xử lý cải thiện chậm lại, cũng như sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới sức mạnh AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu 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, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này cải thiện 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 sức mạnh tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh 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 sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, 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 Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh và thậm chí các 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 nơi dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng 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 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 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 hệ sinh thái nhất định, trở thành một trong những nền tảng chuỗi công cộng được ưa chuộng nhất 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, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, tiến hành mã hóa token của mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, ngay khi 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, người sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình trạng sử dụng, huống chi là thu lợi nhuận từ đó. 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 thức 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 từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các nhà nắm giữ token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn 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 sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó rất đáng 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 đề ra. 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 hướng dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI nguyên bản mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, 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 những nhà sáng tạo siêu đẳng. Nền tảng này đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, và 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 và nhiều lĩnh vực khác.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp độ cơ sở hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư 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 những vấn đề then chốt khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần 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.
15 thích
Phần thưởng
15
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropHunterXM
· 23giờ trước
Digital Soul luôn luôn cuốn hút.
Xem bản gốcTrả lời0
ShibaSunglasses
· 08-12 10:31
Cảm giác như đang sống trong khoa học viễn tưởng.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-9ad11037
· 08-11 02:18
Nói chuyện lớn lao làm gì, hãy sử dụng trước rồi nói sau.
Web3 và AI hòa nhập: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng 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 tích hợp tự nhiên với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tính toán AI và tài nguyên dữ liệu bị kiểm soát nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nghẽn cổ chai tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, 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 mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3 như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v., hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được 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.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống tồn tại các vấn đề chính sau:
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống với một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự thiếu đa dạng và đại diện. 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 ra và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự 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 tâm điểm quan tâm toàn cầu. Các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR) của Liên minh Châu Âu 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE (mã hóa toàn đồng nhất) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán tương đương với kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ ràng. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện việc đào tạo mô hình và dự đoán trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép họ 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 được an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. 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 đúng đắn của machine learning, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã 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 tại, 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. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng nào đó cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo 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 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 bộ vi xử lý cải thiện chậm lại, cũng như sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới sức mạnh AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu 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, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này cải thiện 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 sức mạnh tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh 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 sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, 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 Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh và thậm chí các 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 nơi dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng 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 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 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 hệ sinh thái nhất định, trở thành một trong những nền tảng chuỗi công cộng được ưa chuộng nhất 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, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI công bố hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, tiến hành mã hóa token của mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, ngay khi 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, người sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình trạng sử dụng, huống chi là thu lợi nhuận từ đó. 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 thức 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 từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các nhà nắm giữ token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn 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 sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó rất đáng 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 đề ra. 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 hướng dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI nguyên bản mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, 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 những nhà sáng tạo siêu đẳng. Nền tảng này đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, và 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 và nhiều lĩnh vực khác.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp độ cơ sở hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư 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 những vấn đề then chốt khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần 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.