Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng tương lai thông minh Phi tập trung

Trong một bài phát biểu gần đây, một số nhà lãnh đạo công nghệ đã đưa ra khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã khiến mọi người suy nghĩ: 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 được tìm thấy trong sự kết hợp giữa Web3 và AI.

Người sáng lập Ethereum đã thảo luận chi tiết về hiệu ứng hợp tác giữa công nghệ mã hóa và AI trong một bài viết. 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 blockchain có thể bù đắp cho tính không minh bạch của AI; và lợi thế của blockchain trong việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu chính xác đáp ứng nhu cầu về dữ liệu của AI. Mối quan hệ hợp tác này xuyên suốt toàn bộ hệ sinh thái ngành Web3+AI.

Hiện nay, hầu hết các dự án Web3+AI đều tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề về xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì cố gắng sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong các ứng dụng Web3. Cảnh quan công nghiệp của Web3+AI chủ yếu được thể hiện ở bốn cấp độ:

1. Lớp tính toán: Tài sản tính toán hóa Với sự gia tăng theo cấp số nhân về nhu cầu sức mạnh tính toán cho đào tạo mô hình AI, thị trường đã xuất hiện vấn đề mất cân bằng cung cầu sức mạnh tính toán. Công nghệ Web3 thông qua việc xây dựng mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán có thể hiệu quả tích hợp các nguồn tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang nhàn rỗi, giảm chi phí sức mạnh tính toán AI. Điều này bao gồm sức mạnh tính toán phi tập trung chung, sức mạnh tính toán chuyên dụng cho đào tạo và suy diễn AI, cũng như các lĩnh vực phân khúc như sức mạnh tính toán tạo hình 3D.

2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu Dữ liệu là tài nguyên cốt lõi của AI, thông qua công nghệ Web3 có thể đạt được việc thu thập, gán nhãn và lưu trữ dữ liệu hiệu quả và minh bạch hơn. Điều này không chỉ giảm chi phí thu thập dữ liệu mà còn cung cấp cho người dùng cơ hội nhận lại giá trị từ dữ liệu. Các dự án liên quan bao gồm nhiều khía cạnh như thu thập dữ liệu, giao dịch, gán nhãn, nguồn dữ liệu blockchain và Phi tập trung lưu trữ.

3. Lớp nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng Các dự án nền tảng nhằm mục đích tích hợp các nguồn lực trong ngành AI, xây dựng hệ sinh thái kết nối dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình và các nhà phát triển. Một số dự án tập trung vào việc nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của học máy, chẳng hạn như sử dụng công nghệ chứng minh không kiến thức để xác minh quy trình suy diễn của mô hình. Còn có các dự án cam kết xây dựng cơ sở hạ tầng blockchain chuyên dụng cho AI, cũng như các nền tảng mạng hỗ trợ phát triển AI Agent.

4. Lớp ứng dụng: Tài sản hóa giá trị AI Ở cấp độ ứng dụng, các dự án Web3+AI chủ yếu khám phá hai hướng: một là sử dụng AI như là một người tham gia trong hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như trong trò chơi, sàn giao dịch phi tập trung và thị trường dự đoán; hai là tạo ra AI tư nhân phi tập trung có thể mở rộng, tăng cường sự tin tưởng và chấp nhận của người dùng đối với hệ thống AI thông qua quản trị cộng đồng.

Mặc dù lĩnh vực Web3+AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng phát triển của nó là rất lớn. Chúng tôi hy vọng rằng sự kết hợp này có thể tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung truyền thống, thoát khỏi những nhãn "kiểm soát của ông lớn" và "độc quyền", đạt được "quản trị AI thực sự". Thông qua sự tham gia và quản trị sâu sắc hơn, con người có thể giảm bớt những nỗi sợ hãi không cần thiết trong khi vẫn giữ được sự kính trọng với AI.