Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng tương lai thông minh Phi tập trung
Tại hội nghị thượng đỉnh chính phủ thế giới gần đây, một lãnh đạo ngành công nghệ đã đưa ra khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã đặt ra một câu hỏi: Làm thế nào để xây dựng một hệ thống AI có thể đáp ứng lợi ích và yêu cầu của cộng đồng tiền điện tử? Câu trả lời có thể nằm trong sự kết hợp giữa Web3 và AI.
Người sáng lập Ethereum đã thảo luận về hiệu ứng cộng sinh giữa công nghệ tiền mã hóa và AI trong một bài viết. Ông chỉ ra rằng đặc tính Phi tập trung của công nghệ tiền mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của blockchain có thể bù đắp cho tính không minh bạch của AI; và công nghệ blockchain cũng có lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng cộng sinh này hiện diện trong 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 về xây dựng hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì tập trung vào việc sử dụng AI để giải quyết các thách thức cụ thể của ứng dụng Web3. Ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu liên quan đến bốn lĩnh vực sau:
1. Lớp sức mạnh tính toán: Tài sản hóa sức mạnh tính toán
Với sự gia tăng theo cấp số nhân của nhu cầu về sức mạnh tính toán cho việc huấn luyện mô hình AI, thị trường đã xuất hiện tình trạng mất cân bằng cung cầu sức mạnh tính toán. Công nghệ Web3 đã cung cấp một giải pháp cho vấn đề này: thông qua việc thiết lập mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán, tích hợp các tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang nhàn rỗi, để cung cấp tài nguyên tính toán Phi tập trung theo hình thức cho thuê hoặc chia sẻ. Điều này không chỉ có thể đáp ứng nhu cầu của nhiều ứng dụng AI mà còn có thể giảm đáng kể chi phí sức mạnh tính toán cho AI.
Lớp sức mạnh tính toán được phân chia bao gồm 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 render 3D, v.v. Những dự án sức mạnh tính toán phi tập trung này có thể mở rộng quy mô mạng nhanh chóng thông qua cơ chế khuyến khích token, cung cấp giải pháp hiệu quả chi phí cho nhu cầu sức mạnh tính toán trung bình và thấp.
2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu
Dữ liệu là tài nguyên cốt lõi của AI, việc thu thập và quản lý nó luôn là thách thức chính mà ngành công nghiệp phải đối mặt. Sự kết hợp giữa Web3 và AI cung cấp giải pháp thu thập, gán nhãn và lưu trữ dữ liệu một cách minh bạch, chi phí thấp và có lợi cho người dùng. Thông qua mạng lưới phân tán và cơ chế khuyến khích bằng token, dữ liệu chất lượng cao và đa dạng có thể được thu thập theo cách crowdsourcing.
Dự án lớp dữ liệu chủ yếu bao gồm thu thập dữ liệu, giao dịch dữ liệu, gán nhãn dữ liệu, nguồn dữ liệu blockchain và lưu trữ Phi tập trung. Những dự án này gặp phải thách thức lớn hơn khi thiết kế mô hình kinh tế token, vì dữ liệu khó tiêu chuẩn hóa hơn sức mạnh tính toán.
3. Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng
Các dự án nền tảng nhằm tích hợp các loại tài nguyên trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình, nhà phát triển AI và Phi tập trung. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng vận hành zkML để nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của suy diễn học máy. Còn một số dự án khác cam kết phát triển mạng lưới Phi tập trung tập trung vào AI, cung cấp cơ sở hạ tầng cho việc xây dựng và phát triển nhanh chóng các ứng dụng Web3+AI.
Các dự án kiểu này thu hút giá trị của nền tảng thông qua token, khuyến khích các bên tham gia cùng nhau xây dựng, đặc biệt có lợi cho sự phát triển của các dự án khởi nghiệp.
4. Ứng dụng: Tài sản hóa giá trị AI
Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu tập trung vào việc sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Hai hướng đáng chú ý là:
AI như một người tham gia Web3: chẳng hạn như đóng vai trò người chơi trong trò chơi Web3, hoặc thực hiện giao dịch chênh lệch giá trên sàn giao dịch Phi tập trung.
Tạo ra AI tư nhân phi tập trung có khả năng mở rộng: Giải quyết mối lo ngại của người dùng về vấn đề hộp đen AI bằng cách trao quyền quản trị phân phối cho cộng đồng đối với hệ thống AI.
Mặc dù hiện tại vẫn chưa xuất hiện dự án đột phá nào trong tầng ứng dụng Web3+AI, nhưng lĩnh vực này vẫn đầy tiềm năng.
Triển vọng
Sự kết hợp giữa Web3 và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, trong ngành có nhiều quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó. Tuy nhiên, sự kết hợp này hứa hẹn sẽ tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung, thoát khỏi sự kiểm soát của "gã khổng lồ" và nhãn mác "độc quyền", thực hiện mô hình "quản trị chung AI" cộng đồng hơn. Bằng cách tham gia chặt chẽ hơn vào quá trình phát triển và quản trị AI, con người có thể sẽ cảm thấy tôn trọng hơn đối với AI, giảm bớt nỗi sợ hãi. Sự kết hợp này không chỉ đại diện cho sự tiến bộ công nghệ, mà còn là một cuộc khám phá quan trọng về mối quan hệ giữa con người và AI.
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.
14 thích
Phần thưởng
14
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
WhaleMinion
· 10giờ trước
Trí tuệ nhân tạo thông minh? Ha ha, hành hành hành
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeBeggar
· 08-06 00:31
Lại phải đốt gas rồi đúng không?
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropLicker
· 08-06 00:30
Lại nói mớ nữa, có tiền không?
Xem bản gốcTrả lời0
NftRegretMachine
· 08-06 00:26
AI chủ quyền? Con đường này đã đi sai hướng.
Xem bản gốcTrả lời0
GamefiHarvester
· 08-06 00:23
Cả ngày thổi phồng về sự hòa nhập nhưng dữ liệu vẫn còn lưu trữ tập trung.
Xem bản gốcTrả lời0
Web3ProductManager
· 08-06 00:12
nhìn vào các chỉ số giữ chân ở đây... trí tuệ nhân tạo phi tập trung có thể là sản phẩm tiếp theo phù hợp với thị trường mà chúng tôi đã theo đuổi thật sự. dữ liệu phễu của chúng tôi cho thấy người dùng muốn điều này
Web3 và AI hòa nhập: Xây dựng hệ sinh thái thông minh Phi tập trung
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng tương lai thông minh Phi tập trung
Tại hội nghị thượng đỉnh chính phủ thế giới gần đây, một lãnh đạo ngành công nghệ đã đưa ra khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã đặt ra một câu hỏi: Làm thế nào để xây dựng một hệ thống AI có thể đáp ứng lợi ích và yêu cầu của cộng đồng tiền điện tử? Câu trả lời có thể nằm trong sự kết hợp giữa Web3 và AI.
Người sáng lập Ethereum đã thảo luận về hiệu ứng cộng sinh giữa công nghệ tiền mã hóa và AI trong một bài viết. Ông chỉ ra rằng đặc tính Phi tập trung của công nghệ tiền mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của blockchain có thể bù đắp cho tính không minh bạch của AI; và công nghệ blockchain cũng có lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng cộng sinh này hiện diện trong 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 về xây dựng hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì tập trung vào việc sử dụng AI để giải quyết các thách thức cụ thể của ứng dụng Web3. Ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu liên quan đến bốn lĩnh vực sau:
1. Lớp sức mạnh tính toán: Tài sản hóa sức mạnh tính toán
Với sự gia tăng theo cấp số nhân của nhu cầu về sức mạnh tính toán cho việc huấn luyện mô hình AI, thị trường đã xuất hiện tình trạng mất cân bằng cung cầu sức mạnh tính toán. Công nghệ Web3 đã cung cấp một giải pháp cho vấn đề này: thông qua việc thiết lập mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán, tích hợp các tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang nhàn rỗi, để cung cấp tài nguyên tính toán Phi tập trung theo hình thức cho thuê hoặc chia sẻ. Điều này không chỉ có thể đáp ứng nhu cầu của nhiều ứng dụng AI mà còn có thể giảm đáng kể chi phí sức mạnh tính toán cho AI.
Lớp sức mạnh tính toán được phân chia bao gồm 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 render 3D, v.v. Những dự án sức mạnh tính toán phi tập trung này có thể mở rộng quy mô mạng nhanh chóng thông qua cơ chế khuyến khích token, cung cấp giải pháp hiệu quả chi phí cho nhu cầu sức mạnh tính toán trung bình và thấp.
2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu
Dữ liệu là tài nguyên cốt lõi của AI, việc thu thập và quản lý nó luôn là thách thức chính mà ngành công nghiệp phải đối mặt. Sự kết hợp giữa Web3 và AI cung cấp giải pháp thu thập, gán nhãn và lưu trữ dữ liệu một cách minh bạch, chi phí thấp và có lợi cho người dùng. Thông qua mạng lưới phân tán và cơ chế khuyến khích bằng token, dữ liệu chất lượng cao và đa dạng có thể được thu thập theo cách crowdsourcing.
Dự án lớp dữ liệu chủ yếu bao gồm thu thập dữ liệu, giao dịch dữ liệu, gán nhãn dữ liệu, nguồn dữ liệu blockchain và lưu trữ Phi tập trung. Những dự án này gặp phải thách thức lớn hơn khi thiết kế mô hình kinh tế token, vì dữ liệu khó tiêu chuẩn hóa hơn sức mạnh tính toán.
3. Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng
Các dự án nền tảng nhằm tích hợp các loại tài nguyên trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình, nhà phát triển AI và Phi tập trung. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng vận hành zkML để nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của suy diễn học máy. Còn một số dự án khác cam kết phát triển mạng lưới Phi tập trung tập trung vào AI, cung cấp cơ sở hạ tầng cho việc xây dựng và phát triển nhanh chóng các ứng dụng Web3+AI.
Các dự án kiểu này thu hút giá trị của nền tảng thông qua token, khuyến khích các bên tham gia cùng nhau xây dựng, đặc biệt có lợi cho sự phát triển của các dự án khởi nghiệp.
4. Ứng dụng: Tài sản hóa giá trị AI
Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu tập trung vào việc sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Hai hướng đáng chú ý là:
AI như một người tham gia Web3: chẳng hạn như đóng vai trò người chơi trong trò chơi Web3, hoặc thực hiện giao dịch chênh lệch giá trên sàn giao dịch Phi tập trung.
Tạo ra AI tư nhân phi tập trung có khả năng mở rộng: Giải quyết mối lo ngại của người dùng về vấn đề hộp đen AI bằng cách trao quyền quản trị phân phối cho cộng đồng đối với hệ thống AI.
Mặc dù hiện tại vẫn chưa xuất hiện dự án đột phá nào trong tầng ứng dụng Web3+AI, nhưng lĩnh vực này vẫn đầy tiềm năng.
Triển vọng
Sự kết hợp giữa Web3 và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, trong ngành có nhiều quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó. Tuy nhiên, sự kết hợp này hứa hẹn sẽ tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung, thoát khỏi sự kiểm soát của "gã khổng lồ" và nhãn mác "độc quyền", thực hiện mô hình "quản trị chung AI" cộng đồng hơn. Bằng cách tham gia chặt chẽ hơn vào quá trình phát triển và quản trị AI, con người có thể sẽ cảm thấy tôn trọng hơn đối với AI, giảm bớt nỗi sợ hãi. Sự kết hợp này không chỉ đại diện cho sự tiến bộ công nghệ, mà còn là một cuộc khám phá quan trọng về mối quan hệ giữa con người và AI.