Sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo: Khởi đầu một kỷ nguyên mới cho Internet

Web3 như một mô hình internet thế hệ mới, với các đặc điểm phi tập trung, mở và minh bạch, có sự tương thích tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Các kiến trúc tập trung truyền thống đang phải đối mặt với nhiều thách thức trong sự phát triển của AI, chẳng hạn như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư và sự không minh bạch của thuật toán. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân phối, có thể cung cấp động lực mới cho AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở và tính toán quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể cung cấp năng lượng cho hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và thuật toán chống gian lận. Khám phá sự kết hợp giữa hai yếu tố này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo và giải phóng giá trị của dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Dữ liệu: Nền tảng của AI và Web3

Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Dữ liệu quy mô lớn chất lượng cao là nền tảng để các mô hình AI đạt được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, trực tiếp quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.

Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI trung tâm hóa truyền thống gặp phải các vấn đề sau:

• Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể chịu đựng.
• Tài nguyên dữ liệu bị một số ông lớn độc quyền, hình thành các hòn đảo dữ liệu.
• Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng

Web3 đã đưa ra 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.
• Áp dụng mô hình "lao động đổi lấy lợi nhuận", thông qua việc khuyến khích toàn cầu người lao động tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu bằng token.
• Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung và cầu.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn đối mặt với những vấn đề như chất lượng không đồng đều và độ khó trong xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành một bổ sung quan trọng trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, đã thể hiện tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch tài chính và phát triển trò chơi.

Bảo vệ quyền riêng tư: Tầm quan trọng của mã hóa đồng dạng

Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành điểm chú ý toàn cầu. Tuy nhiên, việc bảo vệ quá mức cũng đã dẫn đến một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ, hạn chế tiềm năng của mô hình AI.

Mã hóa toàn phần ( FHE ) cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã để có được kết quả giống như tính toán trên văn bản gốc. Điều này cung cấp sự đảm bảo mạnh mẽ cho tính toán riêng tư của AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo và suy diễn mô hình mà không tiếp xúc với dữ liệu gốc.

FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML là sự bổ sung cho học máy không biết, cái sau chứng minh việc thực hiện học máy đúng đắn, trong khi cái trước tập trung vào tính toán dữ liệu đã được mã hóa để duy trì quyền riêng tư.

Cách mạng sức mạnh tính toán: Mạng lưới tính toán AI phi tập trung

Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi quý, dẫn đến nhu cầu tính toán gia tăng mạnh mẽ, vượt xa nguồn cung hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình AI nổi tiếng cần sức mạnh tính toán tương đương với 355 năm trên một thiết bị. Sự thiếu hụt này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến cho các mô hình tiên tiến trở nên khó đạt được đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.

Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất chip tăng trưởng chậm lại và các vấn đề về chuỗi cung ứng, đã làm cho nguồn cung sức mạnh tính toán trở nên căng thẳng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang đối mặt với sự lựa chọn khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một dịch vụ tính toán hiệu quả về chi phí và theo nhu cầu.

Mạng lưới sức mạnh AI phi tập trung thông qua việc tập hợp nguồn GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp một thị trường sức mạnh dễ dàng cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu có thể đăng nhiệm vụ trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối chúng cho các nút thợ đào, thợ đào thực hiện và nộp kết quả, sau khi xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết nút thắt về sức mạnh trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới tính toán chung, còn có các nền tảng chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm rào cản gia nhập, nâng cao hiệu quả, và sẽ đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái Web3.

AI Biên Giới: Web3 Nâng Cao Thiết Bị Thông Minh

Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh và thậm chí các thiết bị gia dụng đều có khả năng chạy AI, đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó di chuyển tính toán đến nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.

Trong lĩnh vực Web3, mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) có nhiều điểm tương đồng với AI biên. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN nâng cao bảo vệ quyền riêng tư thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút 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 khai hiệu suất cao, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi 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 này đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.

Phát hành mô hình ban đầu: Paradigm mới cho việc phát hành mô hình AI

Mô hình phát hành ban đầu ( IMO ) do một giao thức đề xuất lần đầu, sẽ token hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng sau này, hiệu suất và hiệu quả của mô hình cũng thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng kinh doanh.

IMO đã cung cấp hỗ trợ tài chính và cách chia sẻ giá trị mới cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Bằng cách kết hợp các tiêu chuẩn công nghệ cụ thể, oracle AI và học máy trên chuỗi, đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và chia sẻ lợi nhuận cho các chủ sở hữu token.

Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự 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. Mặc dù hiện tại đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc nâng cao sự 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 thông minh: Kỷ nguyên trải nghiệm tương tác mới

Các tác nhân AI có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Các tác nhân AI có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác, cung cấp giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có hướng dẫn rõ ràng, chúng cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị.

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 các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, giúp vai trò diễn xuất trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói của nó đã giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với các tác nhân AI tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.

Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu tập trung vào việc khám phá ở cấp độ hạ tầng, như việc thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi những 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.