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 cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư, đã cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất 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, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có 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 trung tâm hóa truyền thống tồn tại các 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 ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành các hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro rò rỉ và lạm dụng.
Web3 giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một cách tiếp cận dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để công nhân toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, tăng cường 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, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng nhất, khó xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. 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, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR) 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 khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE (mã hóa toàn đồng) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ xử lý mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. FHEML bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện học máy đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã 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 sau mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện mô hình GPT-3 cần một 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 này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên ngoài tầm với của hầu hết 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 tình trạng thiếu chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung đã tổng hợp các nguồn GPU không sử dụng trên 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 đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, 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 thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm thiểu 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 then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra ngay tại 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 Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh việc 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, 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 hệ sinh thái của một chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và sự đổi mới công nghệ của chuỗi công khai 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 công khai này đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành hình thức mới
Khái niệm IMO được một giao thức đưa ra đầu tiên, biến AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ doanh thu, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu khó theo dõi tình hình sử dụng, càng khó khăn hơn để thu được lợi nhuận. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng 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 hỗ trợ tài chính mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với 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 lòng tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, 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 rất đáng mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, thực hiện suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã đề ra. 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 những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Trong trường hợp không có hướng dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự mình giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một 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, giao diện, giọng nói của robot cũng như kết nối với các kho tri thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh để trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói tới 99%, việc sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Với AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề chính khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
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.
13 thích
Phần thưởng
13
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
RektRecovery
· 13giờ trước
dễ đoán điểm yếu lễ hội smh
Xem bản gốcTrả lời0
ClassicDumpster
· 21giờ trước
Hahaha lại có cái liềm đồ ngốc mới rồi
Xem bản gốcTrả lời0
HalfIsEmpty
· 21giờ trước
Nói trắng ra thì đây là tên gọi mới cho việc được chơi cho Suckers.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeePhobia
· 21giờ trước
Phí gas bằng sắt, tôi đúc bằng đồng, thật là sụp đổ.
Xem bản gốcTrả lời0
ProxyCollector
· 21giờ trước
Đây chẳng phải chỉ là một trung tâm hóa với cái áo mới sao?
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerAirdrop
· 22giờ trước
Lại gặp bẫy khái niệm nấu cơm nguội
Xem bản gốcTrả lời0
MissedTheBoat
· 22giờ trước
Thị trường Bear chính là không có cơ hội, chỉ biết chờ đợi.
Web3 và AI tích hợp: 5 xu hướng xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới
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 cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư, đã cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất 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, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có 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 trung tâm hóa truyền thống tồn tại các vấn đề chính sau:
Web3 giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một cách tiếp cận dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu thực tế gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng nhất, khó xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. 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, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR) 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 khai thác đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE (mã hóa toàn đồng) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ xử lý mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI. FHEML bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện học máy đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã 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 sau mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện mô hình GPT-3 cần một 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 này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên ngoài tầm với của hầu hết 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 tình trạng thiếu chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung đã tổng hợp các nguồn GPU không sử dụng trên 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 đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, 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 thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm thiểu 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 then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra ngay tại 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 Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh việc 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, 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 hệ sinh thái của một chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và sự đổi mới công nghệ của chuỗi công khai 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 công khai này đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành hình thức mới
Khái niệm IMO được một giao thức đưa ra đầu tiên, biến AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ doanh thu, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu khó theo dõi tình hình sử dụng, càng khó khăn hơn để thu được lợi nhuận. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng 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 hỗ trợ tài chính mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với 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 lòng tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, 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 rất đáng mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, thực hiện suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã đề ra. 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 những trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Trong trường hợp không có hướng dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự mình giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một 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, giao diện, giọng nói của robot cũng như kết nối với các kho tri thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh để trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói tới 99%, việc sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Với AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề chính khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.