AI và sự tích hợp Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới

Là một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, Web3 có cơ hội kết hợp tự nhiên với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI phải chịu sự kiểm soát nghiêm ngặt, đồng thời đối mặt với những thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân và thuật toán hộp đen. Web3 dựa trên công nghệ phân phối, thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở và tính toán bảo mật, đã tạo ra động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể cung cấp nhiều hỗ trợ cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh và thuật toán chống gian lận, thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Dữ liệu điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3

Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần xử lý một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để đạt được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.

Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải những vấn đề chính sau:

• Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh vác.
• Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, tạo ra những hòn đảo dữ liệu.
• Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng

Web3 giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống thông qua một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:

• 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, cung cấp dữ liệu thực tế và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI sau khi đã được làm sạch và chuyển đổi.
• Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.
• Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cấp và nhu cầu dữ liệu, thúc đẩy sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, sự thiếu đa dạng và đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả để nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính và phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành.

Bảo vệ quyền riêng tư: Ứng dụng FHE trong Web3

Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định liên quan phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.

Mã hóa hoàn toàn đồng nhất (FHE) cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán tương đương với kết quả tính toán của dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép khả năng tính toán GPU thực hiện nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.

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, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.

Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng lưới phi tập trung

Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, một mô hình AI nổi tiếng cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian huấn luyện 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI cao cấp trở nên khó tiếp cận đối với đa số các nhà nghiên cứu và phát triển.

Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang đối mặt với tình huống khó xử: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.

Một số mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU rỗi toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về mặt kinh tế. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể công bố nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút đóng góp sức mạnh tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và gửi kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận phần thưởng. Giải pháp này giúp nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung phổ thông, còn có mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.

DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI

Edge AI cho phép tính toán xảy ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.

Trong lĩnh vực Web3, DePIN (Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) có những điểm tương đồng với Edge AI. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và chủ quyền dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.

Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một số hệ sinh thái chuỗi công khai, 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 đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Một số dự án DePIN nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.

IMO：Mô hình AI công bố mô hình mới

Khái niệm IMO (Phát hành mô hình ban đầu) sẽ mã hóa các mô hình AI thành token. 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 mô hình sau này, đặc biệt khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.

IMO cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một số giao thức sử dụng các tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp với công nghệ oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.

Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và sự tin cậy, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng khi mức độ chấp nhận của thị trường tăng lên và phạm vi tham gia mở rộng, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng được kỳ vọng.

AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác

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

Một số nền tảng ứng dụng AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, âm thanh 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, khai thác công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này có thể đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho vai trò đóng giả trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Với các AI Agent được tùy chỉnh từ những nền tảng này, hiện nay có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.

Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại có nhiều sự chú ý đến việc khám phá các tầng hạ tầng cơ sở, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI có khả năng phát triển thành một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.