Vào ngày 7 tháng 5, Bithumb đã thêm cặp giao dịch won Hàn Quốc cho hai dự án trí tuệ nhân tạo, AIOZ và NEAR. NEAR, với vị thế là giao thức L1 đã được củng cố, không cần giới thiệu. Mạng lưới AIOZ, mặt khác, có thể ít quen thuộc hơn. Trước đây tập trung vào lưu trữ và truyền dữ liệu, Mạng lưới AIOZ hiện đang tận dụng những ưu điểm tích luỹ của mình để dần chuyển hướng vào AI dưới dạng Dịch vụ và chia sẻ khả năng tính toán. Gần đây, nó đã phát hành bản whitepaper cho dự án AI phi tập trung của mình, W3AI.

Khi cảnh quan trí tuệ nhân tạo trở nên đông đúc hơn, những chiến lược mới nào mà các dự án đã thành lập có thể cung cấp để đảm bảo vị trí trong một thị trường nơi thanh khoản và sự chú ý đều khan hiếm?

Do vì sự phức tạp của bản mô tả dự án, TechFlow đã tiến hành một phân tích kỹ lưỡng để giúp độc giả nhanh chóng hiểu rõ về các tính năng kỹ thuật và triển khai của dự án AIOZ W3AI.

Trên nền tảng Aave, cơ hội của AIOZ để gia nhập thị trường trí tuệ nhân tạo

Mặc dù không phải là dự án mới, sự chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo của AIOZ dường như là một sự tiến triển tự nhiên. Trước đó, Mạng AIOZ hoạt động như một mạng Layer-1 với khả năng tương thích giữa Ethereum và Cosmos. Nó sử dụng AIOZ DePIN, được vận hành bởi hơn 120.000 nút toàn cầu, để cung cấp tài nguyên tính toán. Cơ sở hạ tầng này hỗ trợ tốc độ xử lý AI, lặp nhanh, khả năng mở rộng và bảo mật mạng, đóng vai trò là một nguồn tài nguyên quan trọng cho sự chuyển đổi câu chuyện của dự án.

Hơn nữa, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đối mặt với những thách thức khi các giải pháp tính toán đám mây tập trung gặp khó khăn trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn, dẫn đến hạn chế về khả năng mở rộng và chi phí cao. Ngoài ra, mối lo ngại về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu nảy sinh khi việc kiểm soát dữ liệu nằm trong tay các nhà cung cấp tập trung thay vì người dùng.

Hơn nữa, các rào cản cao để truy cập vào các nguồn tài nguyên trí tuệ nhân tạo hàng đầu hạn chế sự tham gia của nhiều doanh nghiệp nhỏ và cá nhân, làm chậm động lực sáng tạo. Máy chủ cạnh cung cấp một giải pháp bằng cách cung cấp dịch vụ gần cuối cho nguồn dữ liệu. Ứng dụng khởi đầu từ cạnh, dẫn đến phản hồi dịch vụ mạng nhanh hơn. Khi dữ liệu được xử lý cục bộ tại các nút, không cần phải truyền dữ liệu xa đến máy chủ trung tâm, giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Với các nút máy chủ cạnh phân phối toàn cầu của AIOZ DePIN, AIOZ có niềm tin để bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo quy mô lớn.

Dữ liệu nút hiện tại được vận hành bởi Mạng AIOZ.

W3AI: “Kiến trúc hai lớp” của DePIN+AI dưới dạng dịch vụ

Khi AIOZ mạo hiểm vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, một bước quan trọng là giới thiệu W3AI—một kiến trúc hai lớp bao gồm cơ sở hạ tầng và ứng dụng.

Kiến trúc hai lớp là trung tâm của dự án AIOZ W3AI, cung cấp một cách tiếp cận sáng tạo để giải quyết các vấn đề cơ bản trong tính toán trí tuệ như khả năng mở rộng, hiệu quả về chi phí và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Bản thiết kế kiến trúc này chia hoạt động của toàn bộ mạng thành hai lớp chính: lớp cơ sở hạ tầng (Cơ sở hạ tầng W3AI) và lớp ứng dụng (Ứng dụng W3AI). Mỗi lớp có chức năng và vai trò riêng biệt, đồng thời hỗ trợ hoạt động hiệu quả của toàn bộ mạng.

Lớp hạ tầng (Hạ tầng W3AI) phục vụ như nền tảng của mạng lưới.

1. AIOZ DePIN's các nút nhân tạo trên toàn thế giới

Nền tảng của AIOZ W3AI nằm ở các nút tính toán trí tuệ phân tán lớn của nó, đóng góp nguồn lực tính toán bao gồm lưu trữ, CPU và GPU của mình trên toàn cầu để hình thành một nguồn điện phân tán. Topology đa đồ thị đảm bảo các đường truyền thông hiệu quả giữa AIOZ DePIN, từ đó giảm thiểu chi phí truyền thông và tăng tốc độ xử lý. Các nút này hoạt động cùng nhau thông qua các phương pháp tính toán phân tán để cùng nhau huấn luyện và thực thi các mô hình AI. Đến cách này, nền tảng AIOZ W3AI hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán phân tán để giảm chi phí và tăng hiệu quả cho các ứng dụng AI và tăng cường bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Phương pháp phân tán này giảm thiểu đáng kể rủi ro của tắc nghẽn máy chủ và tăng cường quyền riêng tư người dùng bằng cách loại bỏ một điểm kiểm soát duy nhất.

Cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung của W3AI, được thúc đẩy bởi mạng nút AIOZ.

Khu vực màu tím chỉ ra sự phân phối của các nút lưu trữ, trong khi khu vực màu xanh biểu thị sự phân phối của các nút tính toán.

2. Xử lý dữ liệu và lưu trữ

Thông qua AIOZ W3S, dữ liệu được lưu trữ một cách an toàn trên nhiều nút được phân tán trên toàn cầu, nâng cao bảo mật dữ liệu và cải thiện thời gian phản hồi xử lý dữ liệu.

Hệ thống tệp phân phối như AIOZ IPFS và công nghệ tiền điện tử bảo vệ dữ liệu được lưu trữ trên các nút, ngăn chặn truy cập trái phép và vi phạm dữ liệu.

Lớp ứng dụng linh hoạt (Ứng dụng W3AI)

1. Nền tảng AI Web 3 cung cấp Trí tuệ Nhân tạo dưới dạng Dịch vụ (AIaaS).

Một cách đơn giản, AI dưới dạng Dịch vụ là một mô hình trong đó công nghệ AI được cung cấp cho người dùng dưới dạng dịch vụ trực tuyến, cho phép doanh nghiệp hoặc cá nhân tận hưởng sự tiện lợi của công nghệ AI mà không cần đầu tư đắt đỏ.

Hãy tưởng tượng một nhà bán lẻ điện tử muốn hiểu lịch sử mua hàng của người dùng và phân tích hành vi tiêu dùng để cung cấp các đề xuất mua sắm cá nhân hóa. Trí tuệ Nhân tạo dưới dạng Dịch vụ có thể được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu người dùng, tạo ra các chiến lược bán hàng tương ứng. Đây là một ví dụ về Trí tuệ Nhân tạo dưới dạng Dịch vụ được áp dụng trong lĩnh vực bán lẻ điện tử.

Về hình thức sản phẩm, W3AI cung cấp một quy trình đào tạo trí tuệ nhân tạo đơn giản hóa và giao diện người dùng trực quan, cung cấp cho người dùng giao diện và API để dễ dàng truy cập vào các dịch vụ, phát triển và triển khai mô hình trí tuệ nhân tạo của W3AI, cùng với các chức năng khác. Thiết kế lớp này tập trung vào trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận dịch vụ. Ngoài ra, nền tảng tích hợp các dịch vụ Trí tuệ nhân tạo dưới dạng Dịch vụ, bao gồm học máy, học sâu và mạng nơ-ron, cho phép người dùng chọn lựa các dịch vụ và công cụ khác nhau theo nhu cầu của họ.

2. Huấn luyện mô hình và Suy luận

Nền tảng W3AI hỗ trợ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường phi tập trung. Đào tạo W3AI (AIOZ W3AI Infrastructure) sử dụng các kỹ thuật như Học liên kết phi tập trung như mã hóa đồng cấu để cho phép cộng tác giữa nhiều nút điện toán biên (DePIN) mà không cần chia sẻ dữ liệu của riêng chúng, cải thiện hiệu suất đào tạo mô hình đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu. Các mô hình được đào tạo được triển khai trên các mã PIN AIOZ biên, đưa AI đến gần hơn với nguồn dữ liệu. Suy luận W3AI được hỗ trợ bởi công nghệ W3S (AIOZ W3S Infrastructure) cho phép người dùng tải lên bộ dữ liệu của riêng họ để đào tạo mô hình hoặc sử dụng các mô hình hiện có trên nền tảng để phân tích và dự đoán dữ liệu.

3. Thị trường W3AI phi tập trung và cơ chế khuyến khích

Lớp ứng dụng cũng cung cấp cho người dùng các thị trường phi tập trung như Cửa hàng ứng dụng AI AIOZ và Chợ AI Model & Dataset. Cá nhân và tổ chức có thể tự do đóng góp, bán các bộ dữ liệu và mô hình trí tuệ nhân tạo, xây dựng và triển khai các ứng dụng AI sáng tạo, và chuyển đổi đóng góp của họ thành phần thưởng token.

Kiến trúc hai lớp của AIOZ W3AI

“Định tuyến dựa trên trí tuệ nhân tạo” điều hướng qua “Kiến trúc hai lớp”

Mặc dù kiến trúc được xây dựng một cách chặt chẽ, quản lý tài nguyên logic và dữ liệu nhiệm vụ giữa việc vận hành của kiến trúc hai lớp là cần thiết. Do đó, W3AI giới thiệu việc định tuyến được trang bị AI vào kiến trúc hai lớp để tối ưu hóa động mỗi nhiệm vụ, đảm bảo hiệu quả hệ thống tổng thể cao hơn.

Ở tầng cơ sở hạ tầng, định tuyến được trang bị trí tuệ nhân tạo đánh giá nhu cầu tính toán và công việc hiện tại của các nút, động động phân bổ nhiệm vụ để đảm bảo mỗi nút có thể tham gia vào các nhiệm vụ phù hợp dựa trên khả năng và điều kiện mạng thời gian thực. Nó cũng theo dõi tình trạng sức khỏe của các nút, nhận diện và giải quyết kịp thời các lỗi tiềm năng hoặc các chướng ngại về hiệu suất để tránh các lỗi điểm duy nhất ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể.

Ở tầng ứng dụng, định tuyến thông minh cho phép phản hồi nhanh chóng đối với yêu cầu của người dùng, điều chỉnh động luồng dữ liệu và chiến lược xử lý theo thời gian thực. Nó cũng có thể phân phối một cách thông minh các nút phù hợp nhất cho người dùng dựa trên vị trí địa lý cụ thể và yêu cầu của họ. Đối mặt với các nhiệm vụ với quy mô lớn và cao độ tải cao, kiến trúc định tuyến AI lên lịch và tối ưu hóa các nhiệm vụ một cách thông minh để hỗ trợ tầng ứng dụng trong xử lý các mô hình AI phức tạp và phân tích dữ liệu lớn.

Bản tóm tắt cũng đề cập đến nhiều phép tính công thức phức tạp để chứng minh việc triển khai định tuyến cụ thể. Độc giả quan tâm có thể tham khảo tài liệu Bảng trắngđể biết thêm chi tiết.

Định tuyến được trang bị trí tuệ nhân tạo quyết định đường truyền cho việc phân bổ nhiệm vụ giữa các nút AIOZ DePIN. Màu xanh cho biết các nút có kết nối, trong khi màu xanh lá cây đại diện cho các phần bị bỏ qua do độ tin cậy thấp.

Quy trình làm việc: Ví dụ về thực thi nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo

Với cơ sở hạ tầng phong phú này, W3AI triển khai quy trình làm việc của mình như thế nào? Từ việc nhập dữ liệu đến việc đầu ra kết quả, quy trình làm việc của W3AI thể hiện một chế độ hoạt động phi tập trung hoàn chỉnh: đầu ra được mã hóa → phân rã và phân bổ nhiệm vụ → thực thi nhiệm vụ tính toán và lưu trữ → thu thập các tính toán đã hoàn thành trong các container → người dùng nhận kết quả đầu ra đã giải mã.

Chúng ta có thể tinh chế quá trình trên thành các bước đơn giản:

1. Đầu tiên, trước khi nhập vào nền tảng, dữ liệu được tải lên bởi người dùng được mã hóa theo cách đồng dạng để đảm bảo an toàn dữ liệu trong suốt quá trình xử lý - Nhập dữ liệu và mã hóa;
2. Dữ liệu được mã hóa sau đó được chia thành nhiều phân đoạn dựa trên yêu cầu công việc, với mỗi công việc được giao cho nút phù hợp nhất để thực hiện - Phân rã và phân bổ công việc;
3. Các nút được chọn thực hiện các nhiệm vụ tính toán cụ thể, như huấn luyện mô hình AI hoặc phân tích dữ liệu, đồng thời chịu trách nhiệm về việc lưu trữ dữ liệu liên quan - Thực hiện tính toán và lưu trữ;
4. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, kết quả sẽ được mã hóa lại và lưu trữ trong các container đã được chuyển đổi, đợi để được truy xuất bởi người dùng cuối cùng - Thu thập kết quả và mã hóa;
5. Chỉ người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập vào kết quả cuối cùng, với kết quả được giải mã theo cách đồng dạng trước khi xuất ra - Giải mã kết quả và xuất ra.

Kiến trúc luồng công việc của W3AI

Thông qua quá trình này, W3AI nâng cao hiệu quả xử lý trong khi cân bằng các đặc tính linh hoạt, có thể mở rộng và bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Nó tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên hệ thống, giảm can thiệp thủ công và giảm chi phí vận hành.

Nền kinh tế Token xung quanh toàn bộ hệ sinh thái

$AIOZ là một yếu tố quan trọng trong toàn bộ hệ sinh thái AIOZ W3AI. Với sự xuất hiện của AI dưới dạng Dịch vụ và khả năng tính toán chia sẻ, token của nó đã có thêm nhiều trường hợp sử dụng và giữ giá trị.

Giao Dịch Dữ Liệu và Động Cơ Đóng Góp

$AIOZ được sử dụng để thưởng cho người dùng cung cấp khả năng tính toán và tài nguyên lưu trữ, đảm bảo hoạt động ổn định của mạng. Trong thị trường giao dịch của nền tảng, người dùng có thể sử dụng $AIOZ để mua các dịch vụ AI-as-a-service khác nhau hoặc giao dịch mô hình AI và bộ dữ liệu. Ngoài ra, người giữ token có thể tham gia vào quản trị mạng bằng cách bỏ phiếu để quyết định các bước tiếp theo của hệ sinh thái.

Dự án duy trì hoạt động hệ sinh thái

Một phần phí giao dịch được thanh toán bằng $AIZO được phân bổ cho hoạt động và quản lý tài chính của mạng lưới AIOZ, đảm bảo việc bảo trì và phát triển liên tục của nền tảng. Một phần khác được đốt trực tiếp, giúp điều chỉnh nguồn cung token và giảm thiểu lạm phát. Chu kỳ lưu thông token được thiết kế cẩn thận này khuyến khích sáng tạo và thưởng cho sự tham gia, và thúc đẩy sự phát triển liên tục của hệ sinh thái AIOZ W3AI.

Luồng Token trong Hệ sinh thái W3AI

Kết luận

Là một dự án phi tập trung cách mạng hóa trí tuệ nhân tạo, AIOZ W3AI sở hữu những lợi thế vốn có trong tài nguyên kỹ thuật và cơ chế hoạt động. W3AI đã thể hiện tiềm năng đáng kể trong công nghệ và các khái niệm, hứa hẹn mang đến cho người dùng các dịch vụ tính toán an toàn, linh hoạt và hiệu quả hơn cùng những trải nghiệm sinh thái hấp dẫn. Tuy nhiên, quan trọng là nhận thức rằng W3AI cũng đối mặt với những thách thức như sự nhận thức và niềm tin chưa hoàn chỉnh từ thị trường đối với các giải pháp trí tuệ nhân tạo tập trung, cũng như chi phí vận hành cao tiềm ẩn dưới chế độ vận hành tiêu chuẩn cao của hệ thống.

Bản tóm tắt hiện tại giống hơn là một bản kế hoạch được lập trong giai đoạn đầu của dự án, đặt nền móng cho tương lai nhưng vẫn chưa được triển khai và thực hiện hoàn toàn. Độ sử dụng và bất kỳ vấn đề an toàn hoặc kỹ thuật tiềm năng nào vẫn chưa được thị trường kiểm tra.

Tuy nhiên, việc thích nghi với cốt truyện và phát triển một cách chủ động vẫn là một cách tiếp cận khôn ngoan đối với các dự án Web3 giữa sự quan trọng cao của cảnh kinh doanh, nơi mà cả các dự án mới và đã được thành lập đều tham gia vào một câu chuyện về trí tuệ nhân tạo. Thời gian sẽ tự nhiên làm sáng tỏ liệu người dùng tiền điện tử trên sân khấu có thể chứng minh giá trị của họ hay không.

Tuyên bố:

1. Bài viết này ban đầu có tựa đề “AIOZ W3AI Explained: Khả năng Tính Toán Chia Sẻ và Trí Tuệ Nhân Tạo dưới dạng Dịch Vụ “Kiến Trúc Hai Lớp,” Sự Chuyển Đổi Nội Dung Mới Sẽ Mang Lại Trò Chơi Mới Nào?” được sao chép từ [ techflow]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [Công nghệ DeepFlowNếu bạn có bất kỳ ý kiến nào về việc tái bản, vui lòng liên hệ Học cửađội ngũ, đội sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt.

2. Miễn trừ trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi đội ngũ Gate Learn. Trừ khi được nêu, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã dịch là cấm.