Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới

Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có lợi thế kết hợp tự nhiên với AI. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tính toán AI và tài nguyên dữ liệu bị kiểm soát nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nút cổ chai về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán quyền riêng tư, để tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là điều quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Dữ liệu được 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 tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được 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 trung tâm truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:

• Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có khả năng chịu đựng.
• Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, tạo ra các hòn đảo dữ liệu
• Dữ liệu cá nhân đối mặt với nguy cơ rò rỉ và lạm dụng

Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:

• Nền tảng thu thập dữ liệu phi tập trung cho phép người dùng bán tài nguyên mạng bỏ đi, cung cấp dữ liệu huấn luyện thực và chất lượng cao cho các công ty AI.
• Sử 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.
• Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, thúc đẩy đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

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

Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3

Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu. Tuy nhiên, một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.

Mã hóa toàn phần ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tính toán tương tự như kết quả tính toán với dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép mở cửa dịch vụ API một cách an toàn trong khi vẫn bảo vệ bí mật thương mại.

FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt vòng đời học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, trong khi ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác của học máy, FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.

Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng 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 tài nguyên tính toán hiện có. Điều này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và lập trình viên. Tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với các yếu tố như thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên trầm trọng hơn.

Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán hiệu quả về kinh tế cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu tính toán có thể phát hành nhiệm vụ tính toán, 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 nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề nghẽn cổ chai sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung tổng quát, còn có mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn 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 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 công nghệ AI.

DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI

Edge AI cho phép tính toán diễn 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. Trong lĩnh vực Web3, điều này được gọi là DePIN. Web3 nhấn mạnh vào sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và 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 một 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 sự 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, với giá trị thị trường vượt qua 10 tỷ đô la.

IMO: Phát hành mô hình AI theo khuôn mẫu mới

Khái niệm IMO sẽ mã hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI gặp khó khăn trong việc thu được lợi ích liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, hiệu suất và hiệu quả của mô hình thiếu tính minh bạch, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại.

IMO đã cung cấp một phương thức 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 tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của các mô hình AI và chia sẻ lợi nhuận cho các chủ sở hữu token.

Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích nghi với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để mong đợi.

AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác

AI Agent có thể nhận thức môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể 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 thông qua tương tác với người dùng, cung cấp các 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 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 hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Bằng cách sử dụng công nghệ AI sinh sinh, những nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu phàm. Thông qua việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò diễn xuất trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Những AI Agent tùy chỉnh này hiện có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.

Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại nhiều hơn là khám phá ở cấp hạ tầng cơ sở, bao gồm việc 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 mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi những hạ tầng cơ sở này dần được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.