Web3 và AI hội nhập: Tái định hình một khuôn mẫu mới cho hệ sinh thái Tài sản tiền điện tử

Tại hội nghị thượng đỉnh chính phủ thế giới gần đây, một nhà lãnh đạo công nghệ nổi tiếng đã đề xuất khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã đặt ra một câu hỏi: dạng AI nào có thể đáp ứng tốt nhất nhu cầu và lợi ích của cộng đồng tài sản tiền điện tử? Câu trả lời có thể được tìm thấy trong sự kết hợp giữa Web3 và AI.

Một người nổi tiếng trong ngành đã thảo luận về hiệu ứng cộng hưởng giữa AI và công nghệ mã hóa trong bài viết của mình. Ông chỉ ra rằng đặc tính phi tập trung của công nghệ mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của công nghệ mã hóa có thể bổ sung cho tính không minh bạch của AI; trong khi đó, blockchain giúp lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng cộng hưởng này xuyên suốt toàn bộ hệ sinh thái ngành công nghiệp Web3+AI.

Hiện nay, hầu hết các dự án Web3+AI đang tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì chú trọng vào việc sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu liên quan đến một số khía cạnh sau:

1. Lớp sức mạnh tính toán: Tài sản sức mạnh tính toán

Với sự gia tăng theo cấp số nhân về nhu cầu sức mạnh tính toán cho việc đào tạo các mô hình AI, thị trường đã xuất hiện tình trạng cung cấp sức mạnh tính toán cao cấp không đủ đáp ứng nhu cầu và sức mạnh tính toán trung bình và thấp thì bị bỏ trống. Công nghệ Web3 có thể thiết lập mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán, cho phép thuê và chia sẻ sức mạnh tính toán, từ đó giảm chi phí sức mạnh tính toán AI. Lĩnh vực này bao gồm các thị trường phân khúc như sức mạnh tính toán phi tập trung chung, sức mạnh tính toán chuyên dụng cho đào tạo AI, sức mạnh tính toán suy diễn AI và sức mạnh tính toán dựng 3D.

2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu

Dữ liệu là tài nguyên quan trọng cho sự phát triển của AI. Sự kết hợp giữa Web3+AI làm cho các quá trình thu thập dữ liệu, gán nhãn và lưu trữ phân tán trở nên kinh tế hơn, hiệu quả hơn và minh bạch hơn, đồng thời có thể bảo vệ quyền lợi của người dùng tốt hơn. Các dự án liên quan bao gồm thu thập dữ liệu, giao dịch dữ liệu, gán nhãn dữ liệu, nguồn dữ liệu blockchain và lưu trữ phi tập trung.

3. Cấp độ nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng

Các dự án nền tảng nhằm tích hợp các tài nguyên trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình và các nhà phát triển. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng suy diễn máy học đáng tin cậy và minh bạch, trong khi những dự án khác lại tận tâm phát triển các giải pháp blockchain AI hoặc lớp trung gian chuyên biệt. Còn một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng mạng đại lý AI.

4. Lớp ứng dụng: Tài sản giá trị AI hóa

Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu sử dụng AI để giải quyết các vấn đề trong ứng dụng Web3. Hai hướng đáng lưu ý là: AI như một người tham gia Web3 (chẳng hạn như trong trò chơi Web3, sàn giao dịch phi tập trung và thị trường dự đoán), và tạo ra một AI cá nhân phi tập trung có thể mở rộng, nhằm tăng cường sự tin tưởng và kiểm soát của người dùng đối với hệ thống AI.

Lĩnh vực Web3+AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, trong ngành có những quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó. Tuy nhiên, tiềm năng của lĩnh vực này nằm ở việc tạo ra các sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung truyền thống, thoát khỏi sự "kiểm soát của các ông lớn" và nhãn hiệu "độc quyền", thực hiện một cách quản lý AI cộng đồng hơn. Bằng cách tham gia sâu hơn vào quá trình phát triển và quản lý AI, con người có thể giảm bớt nỗi sợ hãi đối với AI trong khi vẫn giữ được sự tôn kính đối với nó.