Tổng quan

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng, nó đòi hỏi nhiều công suất máy tính, xử lý dữ liệu và sự hợp tác. Các hệ thống chuỗi khối truyền thống, với giới hạn về hiệu suất của họ, không còn đáp ứng được nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Một thế hệ mới của các chuỗi khối Layer 1 được thiết kế cho trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện. Những dự án này tập trung vào việc giải quyết những thách thức chính như hiệu suất, quyền riêng tư dữ liệu, phân bổ tài nguyên và hợp tác phi tập trung với công nghệ đổi mới.

Bài viết này đánh giá và phân tích các dự án AI Layer 1 chính như Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion và Sahara bằng cách tập trung vào công nghệ cốt lõi, các trường hợp sử dụng và tiềm năng trong tương lai.

AI Layer 1 là gì?

Một blockchain Layer 1 là mạng blockchain cơ bản với hệ thống đồng thuận và cơ sở hạ tầng riêng. Khác với các giải pháp Layer 2, phụ thuộc vào các blockchain hiện có, các blockchain Layer 1 tạo ra và duy trì một hệ sinh thái hoàn toàn phi tập trung.

Một AI Layer 1 là một chuỗi khối được xây dựng cho trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu chính của nó là tạo ra một hệ thống phi tập trung cho việc đào tạo mô hình AI, chạy các nhiệm vụ AI, chia sẻ dữ liệu và cung cấp động lực.

Các dự án AI Layer 1 tích hợp công nghệ blockchain để tăng cường tính minh bạch và công bằng trong hệ thống AI và giải quyết vấn đề dai dẳng về việc AI được xem như một 'hộp đen' bằng cách sử dụng tính xác thực và tính không thay đổi của blockchain.

Ý nghĩa:
Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo và blockchain là một lĩnh vực chính của sự đổi mới công nghệ, được thúc đẩy bởi một động lực cung-cầu rõ ràng:
Trí tuệ nhân tạo dựa vào dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán: Blockchain có thể cung cấp lưu trữ dữ liệu phân tán, lưu trữ mô hình và thị trường sức mạnh tính toán;
Quyết định của AI là không minh bạch: Hồ sơ Blockchain cung cấp quy trình có thể theo dõi và xác minh, từ đó tăng tính đáng tin cậy;
Thiếu cơ chế động viên: Nền kinh tế token bản địa của Blockchain có thể khuyến khích một cách hiệu quả người đóng góp dữ liệu, các nút tính toán và nhà phát triển mô hình;
Quyền sở hữu dữ liệu và mô hình khó xác định: Hợp đồng thông minh và xác minh trên chuỗi cung cấp nền tảng cho quyền sở hữu tài sản AI và giao dịch.
Những nhu cầu cốt lõi này là động lực đằng sau sự phát triển nhanh chóng của các dự án AI Layer 1.

Đặc điểm chính
Lớp AI 1 không chỉ là một câu chuyện mới; nó có một sự tập trung công nghệ đặc biệt so với các chuỗi khối đa năng:
Sức mạnh tính toán cao và khả năng xử lý song song: Cung cấp hỗ trợ cơ bản cho việc huấn luyện mô hình và suy luận;
Hỗ trợ AI Agent bản địa: Phát triển môi trường chạy và cơ chế tương tác được thiết kế đặc biệt cho AI Agents;
Cơ chế khuyến khích dữ liệu bản địa: Sử dụng token để khuyến khích việc đóng góp dữ liệu và hợp tác mô hình;
Xác minh và giao dịch trên chuỗi của các mô hình và nhiệm vụ: Kích hoạt tích hợp Web3 thực sự của tài sản trí tuệ nhân tạo.

Bốn xu hướng chính thúc đẩy AI Layer 1
Sự xuất hiện của AI Layer 1 không phải là ngẫu nhiên; nó được thúc đẩy bởi bốn xu hướng chính:
Sự bùng nổ của AI sinh sáng: Sự phát triển của các mô hình lớn đã thúc đẩy nhu cầu tính toán và dữ liệu theo cấp số nhân;
Sự tiến hóa của cơ chế khuyến khích Web3: Tạo ra một chu kỳ kinh tế cho dữ liệu, mô hình, và sức mạnh tính toán.
Việc thiết lập ngày càng phát triển hệ sinh thái AI Agent: Đòi hỏi một môi trường thực thi cơ bản an toàn và một mạng giá trị mạnh mẽ.
Một sự chuyển đổi rõ rệt đến tính linh hoạt của blockchain: Chuyển từ các blockchain Layer 1 từ kiến trúc “đa dụng” sang “chuyên biệt”.

Các Dự án Lớn

Tổng quan về các dự án có Token Native

Bittensor

Nền tảng và Tầm nhìn
Bittensor nhằm xây dựng mạng lưới hợp tác trí tuệ nhân tạo phi tập trung phá vỡ các rào cản tập trung trong phát triển trí tuệ nhân tạo truyền thống. Nó khuyến khích các nhà phát triển toàn cầu và các nhà cung cấp tính toán hợp tác huấn luyện và tối ưu hóa mô hình trí tuệ nhân tạo. Tầm nhìn của nó là thúc đẩy sự phát triển song song của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo thông qua các cơ chế thị trường, từ đó tạo ra một mạng lưới thông minh mở và minh bạch.

Kiến trúc Công nghệ và Đổi mới
Bittensor sử dụng một cấu trúc hai tầng: mạng gốc điều phối hệ thống toàn cầu, trong khi hệ sinh thái phụ mạng hỗ trợ nhiều nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo khác nhau. Điểm đột phá cốt lõi nằm ở cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường dTAO, giới thiệu token mạng phụ Alpha để cạnh tranh trên thị trường. Tài nguyên được phân bổ theo nhu cầu, trong khi quyền lực xác thực được phân tán để tránh sự kiểm soát bởi một thực thể duy nhất. Thiết kế này nâng cao cả hiệu quả và khả năng chống lại sự kiểm duyệt của hệ thống.

Các kịch bản ứng dụng và hệ sinh thái
Hệ sinh thái của Bittensor bao gồm nhiều mạng phụ với các ứng dụng điển hình như Targon (tập trung vào việc tạo văn bản, tương tự như các mô hình ngôn ngữ tiên tiến), Chutes (cung cấp dịch vụ giao diện API LLM), PTN (tạo tín hiệu giao dịch tài chính) và Dojo (hợp tác gán nhãn dữ liệu). Các mô-đun con này giới thiệu khả năng áp dụng rộng của Bittensor trong các lĩnh vực như tạo văn bản, dự đoán tài chính và xử lý dữ liệu. Chúng thu hút các nhà phát triển và người dùng trong ngành.

Kinh tế Token và Giá trị
Token $TAO là trung tâm của hệ sinh thái Bittensor, được sử dụng để thanh toán cho sức mạnh tính toán, thưởng cho người đóng góp và thúc đẩy cuộc thi subnet. Người giữ có thể đặt cược $TAO để tham gia vào quản trị mạng lưới hoặc kiếm phần thưởng subnet. Khi hệ sinh thái subnet mở rộng, nhu cầu về $TAO được dự kiến sẽ tăng, với giá trị của nó chặt chẽ liên quan đến sức mạnh tính toán mạng và hoạt động ứng dụng.

Nguồn

Vana

Lịch sử và Tầm nhìn
Mục tiêu của Vana là tái tạo chủ quyền dữ liệu để cho phép người dùng thực sự sở hữu và hưởng lợi từ dữ liệu cá nhân của họ, thay vì bị khai thác bởi các gigants công nghệ. Tầm nhìn của họ là tái cấu trúc giá trị của dữ liệu thông qua công nghệ phi tập trung, từ đó tạo ra một hệ sinh thái nền kinh tế dữ liệu do người dùng điều khiển.

Kiến trúc công nghệ và sáng tạo
Công nghệ của Vana được chia thành Hai Lớp Tính Linh Hoạt Dữ Liệu và Lớp Tính Di Động Dữ Liệu, kết hợp với thiết kế lưu trữ không giữ tài sản. Điểm đột phá chính là dữ liệu người dùng vẫn nằm ngoài chuỗi để đảm bảo quyền riêng tư, trong khi vẫn cho phép chia sẻ dữ liệu và phân phối giá trị thông qua động lực thanh khoản và phần thưởng đóng góp viên. Mô hình tập trung vào người dùng này cân nhắc bảo vệ quyền riêng tư cùng với động lực kinh tế ý nghĩa.

Các kịch bản ứng dụng và Hệ sinh thái
Các ứng dụng điển hình của Vana bao gồm Finquarium (một thị trường dữ liệu tài chính), GPT Data DAO (thu thập và quản lý dữ liệu cuộc trò chuyện), và các dự án dữ liệu Reddit/Twitter (sử dụng dữ liệu trên mạng xã hội). Những kịch bản này thể hiện tiềm năng của Vana trong lĩnh vực tài chính, đào tạo trí tuệ nhân tạo và phân tích xã hội. Chúng thu hút các nhà đóng góp dữ liệu và nhà phát triển tham gia vào hệ sinh thái.

Nền kinh tế và giá trị Token
$VANA là nguồn năng lượng cho hệ sinh thái Vana. Người dùng kiếm được nó thông qua việc đóng góp dữ liệu, và các doanh nghiệp sử dụng nó để truy cập vào dữ liệu đó. Nó cũng cho phép tham gia vào quản trị. Khi việc sử dụng dữ liệu tăng lên, giá trị của token ngày càng liên kết mạnh mẽ với hoạt động mạng lưới.

Nguồn:https://www.vana.org/

Nillion

Lịch sử và tầm nhìn
Nillion đang xây dựng một mạng máy tính tư nhân đầu tiên được thiết kế để giải quyết các thách thức về quyền riêng tư dữ liệu. Bằng cách tận dụng "tính toán mù" - một phương pháp cho phép tính toán trên dữ liệu được mã hóa - nó nhằm hỗ trợ việc áp dụng các ứng dụng AI và Web3 quy mô lớn một cách an toàn.

Công nghệ kiến trúc và sáng tạo
Ở trái tim của Nillion là Nil Message Compute (NMC), một mô hình tính toán "mù" tích hợp tính toán đa bên (MPC) và chứng minh không biết (ZKPs) để cho phép trao đổi dữ liệu không biết. Điểm đột phá cốt lõi của nó nằm ở việc đạt được sự đồng thuận mà không cần blockchain truyền thống, đồng thời bảo tồn xử lý được mã hóa không rò rỉ, mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng quan trọng về quyền riêng tư.

Các Kịch Bản Ứng Dụng và Hệ Sinh Thái
Các ứng dụng của Nillion bao gồm xác thực Web3 (bảo vệ quyền riêng tư của người dùng), đào tạo quyền riêng tư trí tuệ nhân tạo (đào tạo mô hình trên dữ liệu được mã hóa) và mô hình hóa dữ liệu bảo mật (tính toán quyền riêng tư cấp doanh nghiệp). Các kịch bản này thể hiện tính ứng dụng rộng rãi của nó trong quản lý danh tính, phát triển trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu kinh doanh, thu hút người dùng trong ngành có nhu cầu về quyền riêng tư.

Kinh tế Token và Giá trị
$NIL phục vụ như là mã thông báo tiện ích bản địa của mạng Nillion. Nó hỗ trợ thanh toán cho các nhiệm vụ tính toán, khuyến khích các nhà điều hành nút, và thúc đẩy sự phát triển chung của hệ sinh thái. Khi nhu cầu về tính toán bảo mật riêng tư tiếp tục tăng, giá trị của $NIL ngày càng liên kết mạnh mẽ với hoạt động mạng và sức mạnh tính toán đóng góp, đặt nó vào vị trí có tiềm năng lớn trong dài hạn.

Nguồn

HyperCycle

Lịch sử và Tầm nhìn
HyperCycle là dự án cung cấp cơ sở hạ tầng hiệu suất cao cho AI Agents. Nó hợp tác với SingularityNET để tăng tốc quá trình hợp tác đa nền tảng và hoạt động hiệu quả của AI agents. Tầm nhìn của nó là xây dựng cơ sở hạ tầng để hỗ trợ thế hệ tiếp theo của ứng dụng AI, từ đó thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi công nghệ AI.

Kiến trúc Công nghệ và Đổi mới
Kiến trúc kỹ thuật của HyperCycle tập trung vào một lớp hỗ trợ tính toán trí tuệ nhân tạo hiệu suất cao mà hợp tác chặt chẽ với hệ sinh thái của SingularityNET. Những điểm đáng chú ý về sáng tạo bao gồm việc hỗ trợ các hoạt động trí tuệ nhân tạo hiệu suất cao, khả năng hợp tác trên nhiều nền tảng và tối ưu hóa hiệu suất thực thi của đại lý trí tuệ nhân tạo, cung cấp sự hỗ trợ cơ bản cho các hệ thống đa đại lý phức tạp.

Các Kịch Bản Ứng Dụng và Hệ Sinh Thái
HyperCycle vẫn chưa được triển khai hoàn toàn, nhưng các ứng dụng điển hình của nó có thể liên quan đến các cụm tác nhân trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như xử lý nhiệm vụ phân tán hoặc cộng tác thông minh trên nhiều nền tảng. Với sự hợp tác với SingularityNET, hệ sinh thái của nó dự kiến sẽ bao gồm các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực giáo dục, chăm sóc sức khỏe và tài chính, với tiềm năng hứa hẹn.

Kinh tế mã thông báo và giá trị
$HYPC là token của HyperCycle, được sử dụng để thanh toán cho tài nguyên máy tính, thưởng cho các nhà đóng góp và tham gia vào quản trị hệ sinh thái. Là một phần của cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo hiệu suất cao, giá trị của $HYPC chặt chẽ liên quan đến quy mô sử dụng AI Agent và nhu cầu tính toán. Sự phát triển dài hạn của nó phụ thuộc vào sự chín chắn của hệ sinh thái.

Nguồn

OriginTrail

Lịch sử dự án và tầm nhìn
OriginTrail tích hợp công nghệ biểu đồ tri thức với trí tuệ nhân tạo để xây dựng một nền tảng phi tập trung để quản lý tài sản tri thức. Nó nhằm mục tiêu tăng cường tính xác thực dữ liệu và thúc đẩy sự hợp tác qua các lĩnh vực, với tầm nhìn là thúc đẩy sự biến đổi kỹ thuật số trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng và nghiên cứu khoa học thông qua sự trao đổi tri thức đáng tin cậy.

Kiến trúc Công nghệ và Đổi mới
Hạt nhân của OriginTrail được xây dựng trên công nghệ đồ thị tri thức và một hệ thống phi tập trung để lưu trữ và xác minh tài sản tri thức. Sự đổi mới của nó nằm ở việc kích hoạt chia sẻ tri thức có thể xác minh, đảm bảo đáng tin cậy của dữ liệu và tạo điều kiện cho tích hợp giữa các lĩnh vực. Những yếu tố này cung cấp cơ sở hạ tầng mạnh mẽ cho các ứng dụng dữ liệu phức tạp.

Các kịch bản ứng dụng và hệ sinh thái
Các ứng dụng điển hình của OriginTrail bao gồm việc theo dõi chuỗi cung ứng (đảm bảo tính minh bạch của nguồn gốc sản phẩm) và xác minh niềm tin dữ liệu (chứng nhận dữ liệu khoa học). Hệ sinh thái này đã hợp tác với nhiều ngành công nghiệp khác nhau, như chuỗi cung ứng thực phẩm và quản lý dữ liệu y tế. Điều này thể hiện giá trị thực của các đồ thị tri thức trong thế giới thực.

Kinh tế Token và Giá trị
$TRAC là token bản địa của OriginTrail, được sử dụng để thanh toán cho lưu trữ dữ liệu, phí xác minh và khuyến khích hoạt động của node. Khi ứng dụng biểu đồ kiến thức mở rộng sang nhiều lĩnh vực hơn, nhu cầu về $TRAC liên quan đến khối lượng dữ liệu hệ sinh thái và sự áp dụng trong ngành, tạo ra sự ổn định cho giá trị.

Nguồn:https://origintrail.io/

Kiến trúc Kỹ thuật Thông thường

Các mạng blockchain công cộng tầng AI Layer 1 là các mạng blockchain được xây dựng đặc biệt để hỗ trợ các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Chúng cung cấp cơ sở hạ tầng hiệu quả, an toàn và có khả năng mở rộng cho các nhiệm vụ như huấn luyện mô hình AI, suy luận, xử lý dữ liệu và hoạt động cộng tác.

Khác với các chuỗi khối Layer 1 truyền thống (như Ethereum, Solana), AI Layer 1 phải đáp ứng các nhu cầu như phân phối sức mạnh tính toán, quyền riêng tư dữ liệu, thực thi mô hình và quản trị phi tập trung. Những yếu tố này đã trang bị kiến trúc kỹ thuật của nó với những đổi mới độc đáo.

Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về các kiến trúc kỹ thuật chính của các chuỗi khối AI Layer 1, tập trung vào các xu hướng chính và các dự án mẫu như Kite AI và Bittensor.

Triển vọng tương lai và giá trị đầu tư

1. Tiến hóa Công nghệ: Thông minh và Tích hợp

Tích hợp Toàn diện của Trí tuệ Nhân tạo Đa phương thức
Hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo trong tương lai sẽ vượt xa các dạng đơn lẻ (ví dụ, tạo văn bản) và hướng tới tích hợp đa dạng (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, và thậm chí là dữ liệu cảm biến). Hệ sinh thái mạng con của Bittensor có thể mở rộng để hỗ trợ việc huấn luyện mô hình đa dạng, và cơ sở hạ tầng AI Agent của HyperCycle có thể trở thành lõi cho sự hợp tác chéo đa phương thức.

Cơ chế Đồng thuận Thích ứng
Các cơ chế như PoAI (Kite AI) và dTAO (Bittensor) sẽ được tối ưu hóa hơn thông qua việc giới thiệu các thuật toán thích nghi điều chỉnh động quy tắc đồng thuận dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ, yêu cầu năng lực tính toán và nhu cầu về quyền riêng tư để cải thiện hiệu quả và công bằng.

Tiêu chuẩn hóa tính riêng tư trong tính toán
Công nghệ "tính toán mù" của Nillion và ZKP/MPC có thể trở thành tiêu chuẩn ngành công nghiệp. Điều này sẽ biến đổi bảo vệ quyền riêng tư từ một chức năng cạnh đến thành một thành phần cốt lõi của AI Layer 1. Việc tích hợp sâu của TEE (Môi trường Thực thi Đáng tin cậy) với blockchain cũng sẽ tăng tốc.

Giới Thiệu Sơ Bộ Về Tính Toán Lượng Tử
Đến năm 2030, máy tính lượng tử có thể bắt đầu tích hợp với hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực máy tính hiệu năng cao (ví dụ, HyperCycle). Điều này sẽ tăng đáng kể tốc độ đào tạo và khả năng tối ưu hóa của các mô hình phức tạp.

Triển vọng: Công nghệ sẽ chuyển từ sự đổi mới phân tán sang tích hợp và chuẩn hóa, với yếu tố cạnh tranh cốt lõi của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo nằm ở trí tuệ và khả năng thích ứng chéo lĩnh vực.

Nguồn: Cánh diều AI

2. Mở rộng hệ sinh thái: Toàn cầu hóa và Xâm nhập ngành công nghiệp

Hình thành Mạng Lưới Sức Mạnh Máy Tính Toàn Cầu
Các thị trường sức mạnh tính toán phi tập trung (ví dụ: Gensyn, Bittensor) sẽ tích hợp các nguồn tài nguyên không hoạt động trên toàn cầu để hình thành một mạng lưới sức mạnh tính toán tương tự như một “internet AI”. Sức mạnh tính toán giá thấp ở các nước đang phát triển có thể trở thành một nguồn bổ sung quan trọng cho hệ sinh thái.

Sự phát triển mạnh mẽ của các hệ sinh thái cụ thể cho ngành công nghiệp
Các hệ sinh thái phụ dọc như mạng lưới y tế của Kite AI và theo dõi chuỗi cung ứng của OriginTrail sẽ tiếp tục chia thành nhiều ngành công nghiệp khác như giáo dục, năng lượng và giải trí. Mỗi hệ sinh thái phụ có thể phát triển token và cơ chế quản trị độc lập.

Hợp tác Cross-Chain và Cross-Ecosystem
Lớp AI 1 sẽ thiết lập tích hợp chặt chẽ hơn với các chuỗi khối truyền thống (ví dụ, Ethereum, Polkadot). Ví dụ, lớp dữ liệu của Vana có thể tích hợp với giao protoc cách DeFi, và biểu đồ kiến thức của OriginTrail có thể kết nối với thị trường NFT.

Sự phát triển hệ sinh thái được điều khiển bởi người dùng
Mô hình chủ quyền dữ liệu của Vana có thể mở rộng đến nhiều người dùng cá nhân hơn. Nguồn dữ liệu từ mạng xã hội, thiết bị IoT, vv., sẽ trở thành các đầu vào quan trọng cho hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, và vai trò của các thành viên cộng đồng sẽ trở nên quan trọng hơn.
Tầm nhìn: Hệ sinh thái AI sẽ chuyển từ việc được định hình bởi công nghệ sang việc được định hình bởi ứng dụng và người dùng, hình thành một cấu trúc mạng toàn cầu, đa tầng xuyên suốt mọi khía cạnh của cuộc sống xã hội.

3. Tác Động Kinh Tế và Xã Hội: Tái Định Hình Giá Trị

Sự chín muối của Kinh tế Token
Các token như $TAO, $VANA và $NIL sẽ không chỉ phục vụ như các công cụ thanh toán mà còn có thể phát triển thành “tài sản thông minh,” với giá trị của chúng trực tiếp liên kết với sự đóng góp sức mạnh tính toán, chất lượng dữ liệu và hiệu suất mô hình. $HYPC của HyperCycle có thể trở thành đồng tiền chuẩn trong thị trường AI Agent.

Mô hình nghề nghiệp và kinh tế mới
Hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo sẽ sinh ra các nghề nghiệp mới như "công nhân khai thác sức mạnh tính toán," "nhà cung cấp dữ liệu," và "tối ưu hóa mô hình." Cơ chế chia sẻ lợi nhuận của Vana có thể trở nên phổ biến và cho phép cá nhân kiếm thu nhập ổn định bằng cách đóng góp dữ liệu hoặc sức mạnh tính toán.

Hiệu suất xã hội được cải thiện
Các ứng dụng như tính minh bạch chuỗi cung ứng của OriginTrail và việc tạo tín hiệu tài chính của Bittensor sẽ tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và giảm lãng phí. Các thị trường suy luận AI (ví dụ như Ritual) có thể giảm chi phí của các doanh nghiệp để tiếp cận các dịch vụ thông minh.

Thách thức của Khoảng cách Kỹ thuật số
Các khu vực phát triển có thể hưởng lợi đầu tiên từ hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo, trong khi các khu vực chưa phát triển có nguy cơ tụt lại do rào cản công nghệ và thiếu hạ tầng. Điều này có thể làm trầm trọng thêm khoảng cách kỹ thuật số toàn cầu.
Xu hướng: Hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi cấu trúc kinh tế. Nó sẽ tăng cường quyền hành cho cá nhân tham gia nhiều hơn trong khi làm tăng nguy cơ bất bình đẳng xã hội.

Nguồn:OriginTrail

Thách thức

1. Những thách thức kỹ thuật

Độ phức tạp kỹ thuật của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo đặt ra một số vấn đề cốt lõi cần được giải quyết:

Chênh lệch về Sức mạnh Tính toán và Nút cản Về Năng lượng
Thách thức: Việc huấn luyện và suy luận mô hình AI đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn, đặc biệt là đối với các mô hình đa phương tiện lớn (ví dụ: tạo video hoặc suy luận giữa các lĩnh vực). Hệ sinh thái mạng lưới con của Bittensor và việc huấn luyện phân tán của Gensyn dựa vào việc tích hợp sức mạnh tính toán toàn cầu, nhưng nguồn cung cấp GPU hiện tại bị hạn chế, và tiêu thụ năng lượng của máy tính hiệu suất cao là rất lớn, điều này có thể dẫn đến việc tăng chi phí hoặc tắc nghẽn mạng.
Tác động: Sức mạnh tính toán không đủ có thể hạn chế sự mở rộng của hệ sinh thái, vấn đề năng lượng có thể gây ra tranh cãi về môi trường, từ đó làm tổn thương tính bền vững của dự án.
Giải pháp tiềm năng: Phát triển thuật toán tiết kiệm điện năng (ví dụ: các biến thể Transformer hiệu quả hơn), tích hợp các nút tính toán được động bằng năng lượng tái tạo, hoặc khám phá các ứng dụng máy tính lượng tử sớm.

Nguồn:TFSC

Triển khai kỹ thuật về Quyền riêng tư và Bảo mật
Thách thức: "tính toán mù" của Nillion và lưu trữ không giữ tài sản của Vana cần đảm bảo không có rò rỉ dữ liệu trong môi trường phi tập trung, nhưng ZKP (bằng chứng không biết) và MPC (tính toán đa bên) đều gây ra chi phí tính toán cao, có thể làm giảm hiệu suất. Môi trường TEE (Môi trường Thực thi Đáng tin cậy) của Kite AI cũng đối mặt với nguy cơ tin cậy phần cứng và an ninh chuỗi cung ứng.
Ảnh hưởng: Nếu công nghệ bảo mật không thể cân bằng giữa hiệu suất và an ninh, việc sử dụng chúng trong các tình huống có tốc độ xử lý cao (ví dụ: suy luận thời gian thực) có thể bị hạn chế.
Giải pháp tiềm năng: Tối ưu hóa các thuật toán mã hóa (ví dụ, ZKP nhẹ), phát triển chip tính toán bảo mật chuyên biệt, hoặc giới thiệu cơ chế tin cậy có thể xác minh trên chuỗi.

Thiếu tính tương thích và chuẩn hóa
Thách thức: Các dự án AI Layer 1 (ví dụ, Bittensor, Kite AI) mỗi dựng các mạng con hoặc mô-đun độc lập nhưng thiếu chuẩn giao thức thống nhất, làm cho việc hợp tác giữa các hệ sinh thái khó khăn. Ví dụ, các cụm AI Agent của HyperCycle có thể gặp khó khăn khi tích hợp trực tiếp với biểu đồ kiến thức của OriginTrail.
Tác động: Sự phân mảnh hệ sinh thái có thể làm suy yếu sự cạnh tranh tổng thể, và các nhà phát triển sẽ cần phải thích nghi với các nền tảng khác nhau, làm tăng chi phí phát triển lặp đi lặp lại.
Giải pháp tiềm năng: Thúc đẩy giao thức tương tác đa chuỗi (ví dụ, cơ chế cầu nối giống như Polkadot) hoặc tiêu chuẩn ngành (ví dụ, định dạng mô hình AI thống nhất).

Nguồn:Polkadot Wiki

Quản trị mô hình và khả năng theo dõi
Thách thức: Trí tuệ nhân tạo phi tập trung (ví dụ: mạng lưới Targon của Bittensor) thiếu các cơ chế quản trị trên chuỗi hiệu quả để theo dõi và hạn chế việc lạm dụng và có thể được sử dụng để tạo ra thông tin sai lệch hoặc nội dung độc hại. Mặc dù biểu đồ kiến thức của OriginTrail có thể xác minh tính đáng tin cậy của dữ liệu, nhưng việc theo dõi đầu ra của trí tuệ nhân tạo được tạo ra động trong thời gian thực là khó khăn.
Tác động: Sử dụng công nghệ một cách sai lầm có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng về niềm tin và ngăn cản sự thông dụng rộng rãi của hệ sinh thái.
Các Giải Pháp Tiềm Năng: Giới thiệu xác thực danh tính trên chuỗi, cơ chế theo dõi nội dung hoặc phát triển công cụ đánh giá đạo đức phi tập trung.

2. Thách thức thị trường

Sự cạnh tranh trên thị trường và sự chấp nhận của người dùng trong hệ sinh thái AI là rất quan trọng đối với sự thành công trong việc thương mại hóa. Những thách thức hiện tại bao gồm:

Cạnh tranh gay gắt và sự phân mảnh hệ sinh thái
Thách thức: Các dự án AI Layer 1 (ví dụ, Bittensor so với Kite AI) và hệ sinh thái liên quan (ví dụ, Vana so với Nillion) chồng lấn trong các chức năng (ví dụ, phân bổ sức mạnh tính toán, quyền riêng tư dữ liệu), dẫn đến sự phân mảnh tài nguyên và người dùng. Các tập đoàn công nghệ truyền thống (ví dụ, Google, Microsoft) cũng đang vị trí hóa bản thân với các giải pháp AI tập trung. Họ tận dụng hệ sinh thái chín muồi và lợi thế thương hiệu để chiếm lĩnh thị trường.
Tác động: Các dự án phi tập trung có thể gặp khó khăn trong việc phát triển do thiếu người dùng hoặc chi phí di cư cao cho các nhà phát triển.
Các giải pháp tiềm năng: Thu hút thị trường phân khúc thông qua vị trí khác biệt (ví dụ, Bittensor tập trung vào cạnh tranh mạng con, Vana về chủ quyền dữ liệu), hoặc hợp tác với các doanh nghiệp truyền thống (ví dụ, OriginTrail với ngành chuỗi cung ứng) để mở rộng ảnh hưởng.

Giáo dục người dùng và rào cản sự chấp nhận
Thách thức: Bản chất phi tập trung của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo (ví dụ, động viên token, quản trị trên chuỗi) là phức tạp đối với người dùng bình thường và doanh nghiệp. Ví dụ, mô hình đóng góp dữ liệu của Vana đòi hỏi người dùng hiểu khái niệm chủ quyền dữ liệu, và việc tham gia mạng lưới con của Bittensor đòi hỏi các nhà phát triển có chuyên môn về cả blockchain và trí tuệ nhân tạo.
Tác động: Một đường cong học tập dốc có thể hạn chế sự tham gia của người dùng và làm chậm sự phát triển của hệ sinh thái.
Giải pháp tiềm năng: Phát triển giao diện thân thiện với người dùng (ví dụ: công cụ tải dữ liệu được đơn giản hóa của Vana), cung cấp tài nguyên giáo dục, hoặc giảm rào cản đối với các nhà phát triển thông qua SDK.

Sự không ổn định trong Kinh tế Token
Thách thức: Các token như $TAO, $VANA và $NIL được liên kết với hoạt động hệ sinh thái, nhưng biến động thị trường có thể dẫn đến hành vi dựa vào mục đích đầu cơ (ví dụ, giá sụt giảm sau khi có những lời quảng cáo ban đầu). Rủi ro của $HYPC của HyperCycle là giá trị gắn kết không rõ ràng do các ứng dụng của nó chưa được triển khai hoàn toàn.
Tác động: Sự bất ổn giá token có thể làm suy yếu niềm tin của người dùng, ảnh hưởng đến việc đầu tư dài hạn và sự tham gia vào hệ sinh thái.
Các giải pháp tiềm năng: Thiết kế cơ chế token mạnh mẽ hơn (ví dụ, đốt đồng động, phần thưởng khóa dài hạn) hoặc tăng giá trị nội tại của token thông qua các trường hợp sử dụng thực tế (ví dụ, các kịch bản thanh toán chuỗi cung ứng của OriginTrail).

Nguồn

Tính bền vững của mô hình kinh doanh
Thách thức: Nhiều dự án hệ sinh thái AI sử dụng động cơ token để thu hút người dùng sớm, nhưng mô hình lợi nhuận dài hạn vẫn chưa rõ ràng. Ví dụ, thị trường suy luận của Ritual cần chứng minh tính hiệu quả về chi phí so với các dịch vụ đám mây tập trung, và quá trình đào tạo phân tán của Gensyn cần xác minh sự cạnh tranh thương mại của mình.
Ảnh hưởng: Thiếu nguồn thu ổn định có thể dẫn đến khoảng trống vốn cho dự án, từ đó hạn chế sự mở rộng của hệ sinh thái.
Các Giải Pháp Tiềm Năng: Khám Phá Mô Hình Kinh Doanh Kết Hợp (ví dụ: thanh toán theo đăng ký + token), hoặc ký hợp đồng dài hạn với khách hàng doanh nghiệp (ví dụ: dịch vụ tính toán bảo mật của Nillion).

3. Thách thức về quy định

Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo và blockchain ngày càng phổ biến, cảnh quan quy định toàn cầu ngày càng ảnh hưởng đến hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo:

Bảo vệ dữ liệu và tuân thủ vượt biên giới
Thách thức: Các dự án như Vana và Nillion nhấn mạnh về chủ quyền dữ liệu và quyền riêng tư, nhưng có sự khác biệt quy định đáng kể giữa các quốc gia về lưu trữ dữ liệu và truyền tải qua biên giới (ví dụ: GDPR của EU). Việc lưu trữ phi tập trung có thể được coi là cách thức trốn tránh quy định, dẫn đến rủi ro pháp lý.
Tác động: Chi phí tuân thủ tăng cao có thể làm suy yếu sự cạnh tranh toàn cầu của các dự án và thậm chí dẫn đến lệnh cấm thị trường ở một số khu vực.
Giải pháp tiềm năng: Phát triển các khung pháp lý linh hoạt (ví dụ, triển khai nút khu vực) hoặc hợp tác với các cơ quan quản lý địa phương (ví dụ, các thực hành tuân thủ chuỗi cung ứng của OriginTrail tại EU).

Nguồn

Đạo đức và Trách nhiệm của Trí tuệ Nhân tạo
Thách thức: Trí tuệ nhân tạo phi tập trung (ví dụ: mạng lưới tạo văn bản của Bittensor) có thể tạo ra nội dung có hại, nhưng việc quản trị trên chuỗi có thể gặp khó khăn trong việc gán trách nhiệm. Các cơ quan quản lý toàn cầu (ví dụ: Đạo luật Trí tuệ nhân tạo của EU) đòi hỏi sự minh bạch nghiêm ngặt và trách nhiệm đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo có nguy cơ cao, điều này xung đột với tính phi tập trung của tính ẩn danh.
Tác động: Áp lực quy định có thể buộc các dự án phải điều chỉnh kiến trúc hoặc rút lui khỏi một số thị trường, làm tăng sự phức tạp vận hành.
Các giải pháp tiềm năng: Đưa ra tính dấu vết trên chuỗi (ví dụ, xác minh nội dung dựa trên OriginTrail), hoặc hợp tác với các hiệp hội ngành để phát triển tiêu chuẩn đạo đức trí tuệ nhân tạo.

Nguồn

Token và Quy định Tài chính
Thách thức: Các token như $TAO và $VANA có thể được phân loại là chứng khoán hoặc công cụ thanh toán. Chúng phải tuân theo các quy định tài chính (ví dụ, Đạo luật Chứng khoán của SEC tại Mỹ). $HYPC của HyperCycle, nếu được sử dụng cho thanh toán xuyên biên giới, có thể gây ra sự chú ý về chống rửa tiền (AML).
Ảnh hưởng: Sự không chắc chắn về quy định có thể hạn chế lưu thông token và ảnh hưởng đến mô hình kinh tế của hệ sinh thái.
Giải pháp tiềm năng: làm rõ các thuộc tính tiện ích của token (thay vì các thuộc tính đầu tư), hoặc nộp đơn xin tham gia thử nghiệm hộp cát quy định (ví dụ, các mô hình dự án blockchain tại Singapore).

Yêu cầu tuân thủ cụ thể cho ngành công nghiệp
Thách thức: Mạng con y tế của Kite AI và tính riêng tư tính toán của Nillion phải tuân thủ các quy định cụ thể của ngành (ví dụ: HIPAA về bảo vệ dữ liệu y tế). Các kiến trúc phi tập trung có thể gặp khó khăn trong việc cung cấp khả năng kiểm toán cần thiết bởi các hệ thống truyền thống.
Ảnh hưởng: Sự phức tạp của tuân thủ ngành công nghiệp có thể làm trễ việc triển khai dự án và hạn chế quyền truy cập vào thị trường.
Giải pháp tiềm năng: Hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ tuân thủ (ví dụ, các công cụ kiểm toán trên chuỗi), hoặc tập trung vào các thị trường có ngưỡng quy định thấp hơn cho việc triển khai sớm.

Nguồn

Kết luận

Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, các dự án blockchain AI Layer 1 đang nổi lên như cơ sở hạ tầng quan trọng để giải quyết các thách thức trong tính toán, xử lý dữ liệu và phối hợp phi tập trung. Bằng cách tận dụng các kiến trúc đổi mới, những dự án này cho thấy tiềm năng lớn để cải thiện hiệu quả hệ thống AI, tăng cường quyền riêng tư dữ liệu và tối ưu hóa phân phối và khích lệ nguồn lực tính toán.

Mặc dù triển vọng cho các dự án AI Layer 1 là rất hứa hẹn, nhưng chúng không thiếu những thách thức. Sự phức tạp của việc triển khai và tích hợp qua các lĩnh vực có thể làm chậm sự tiến triển nhanh chóng. Việc áp dụng vẫn đang ở giai đoạn đầu, với niềm tin của thị trường vào sự hội tụ giữa AI và blockchain chưa được thiết lập hoàn toàn. Sự không chắc chắn về quy định tiếp tục làm phức tạp thêm bức tranh. Trên tất cả, bảo vệ quyền riêng tư trong khi cho phép việc chia sẻ dữ liệu có ý nghĩa vẫn là một thách thức trung tâm—và chưa được giải quyết—đặc biệt trong việc triển khai cấp doanh nghiệp.

Tóm lại, mặc dù những dự án này mang lại sự đổi mới công nghệ và cơ hội biến đổi, nhưng người tham gia nên cẩn trọng với những rủi ro liên quan. Việc liên tục cập nhật công nghệ và xác thực thị trường mạnh mẽ sẽ là điều cần thiết để đảm bảo tính bền vững và sự kháng cự trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.