Hội tụ Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái trí tuệ phi tập trung
Tại hội nghị thượng đỉnh chính phủ thế giới gần đây, một lãnh đạo trong ngành công nghệ đã đề xuất khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã khiến chúng ta 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.
Trong một bài báo, người sáng lập Ethereum đã giải thích chi tiết về tác động hiệp đồng của công nghệ tiền điện tử và AI: sự phi tập trung của tiền điện tử có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; Tính minh bạch đi kèm với mã hóa có thể làm giảm bớt sự mờ mịt của AI; Mặt khác, blockchain có lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu theo yêu cầu của AI. Sức mạnh tổng hợp này xuyên suốt toàn bộ bối cảnh công nghiệp của Web3+AI.
Hiện nay, hầu hết các dự án Web3+AI đều tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu thể hiện qua bốn khía cạnh sau:
1. Lớp sức mạnh tính toán: tài sản hóa sức mạnh tính toán
Với sự gia tăng theo cấp số nhân nhu cầu về sức mạnh tính toán cho việc đào tạo các mô hình AI lớn, thị trường đang gặp phải vấn đề mất cân bằng cung cầu về sức mạnh tính toán. Công nghệ Web3 có thể giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập một mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán, tích hợp các tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang bị bỏ trống, cung cấp tài nguyên tính toán Phi tập trung theo cách cho thuê và chia sẻ, từ đó giảm chi phí sức mạnh tính toán cho AI.
Các dự án trong lĩnh vực này 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 luận AI và sức mạnh tính toán kết xuất 3D. Ưu điểm cốt lõi của các dự án này là chúng có thể nhanh chóng mở rộng quy mô mạng thông qua các ưu đãi token và cung cấp tài nguyên tính toán hiệu quả về chi phí.
2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu
Là nguồn lực cốt lõi của AI, việc thu thập và quản lý dữ liệu luôn là thách thức chính đối với ngành. Sự hội tụ của Web3+AI cung cấp một giải pháp mới để thu thập, chú thích và lưu trữ dữ liệu. Thông qua mạng phân tán và cơ chế khuyến khích token, quy trình quản lý dữ liệu có thể có chi phí thấp và minh bạch cao, đồng thời bảo vệ quyền và lợi ích của người dùng.
Các dự án liên quan bao gồm thu thập dữ liệu, giao dịch dữ liệu, gán nhãn dữ liệu, nguồn dữ liệu blockchain và Phi tập trung lưu trữ. Thách thức chính mà các dự án này phải đối mặt là làm thế nào để thiết kế một mô hình kinh tế mã thông báo hiệu quả, nhằm chuẩn hóa và định lượng giá trị của dữ liệu.
3. Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng
Các dự án nền tảng nhằm mục đích tích hợp các loại tài nguyên trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình và cộng đồng nhà phát triển. Những nền tảng này cung cấp sự thuận tiện cho việc phát triển và triển khai nhanh chóng các ứng dụng AI, đồng thời cũng đang khám phá cách cải thiện độ tin cậy và tính minh bạch của các mô hình AI thông qua các công nghệ mật mã (như chứng minh không biết và mã hóa đồng nhất).
Một số dự án đang xây dựng các blockchain AI lớp 1/lớp 2 chuyên dụng, hoặc phát triển nền tảng mạng Agent, nhằm hỗ trợ việc triển khai nhanh chóng các kịch bản ứng dụng AI khác nhau. Cốt lõi của các dự án này là thông qua mô hình kinh tế token để nắm bắt giá trị của nền tảng, khuyến khích các bên tham gia vào việc xây dựng nền tảng.
4. Ứng dụng: Giá trị tài sản AI hóa
Ở cấp độ ứng dụng, sự kết hợp giữa Web3+AI chủ yếu thể hiện ở hai hướng:
AI như là người tham gia Web3: chẳng hạn như đóng vai trò là người chơi trong các trò chơi Web3, thực hiện giao dịch chênh lệch giá tại các sàn giao dịch Phi tập trung, hoặc cung cấp dịch vụ phân tích trong các thị trường dự đoán.
Tạo ra AI cá nhân phi tập trung có khả năng mở rộng: Bằng cách trao quyền quản trị phân tán của cộng đồng đối với hệ thống AI, giải quyết mối lo ngại của người dùng về vấn đề hộp đen của AI, nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống AI.
Mặc dù chưa có dự án đột phá ở tầng ứng dụng nhưng tiềm năng trong lĩnh vực này là rất lớn và đáng được quan tâm tiếp tục.
Triển vọng
Sự kết hợp giữa Web3 và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, triển vọng phát triển của nó vẫn cần được quan sát. Tuy nhiên, sự kết hợp này hứa hẹn sẽ tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung truyền thống, thoát khỏi nhãn "kiểm soát của các ông lớn" và "độc quyền", thực hiện một mô hình quản trị AI cộng đồng hơn. Bằng cách tham gia sâu hơn vào quá trình phát triển AI, con người có thể tìm thấy sự cân bằng giữa "sự kính trọng" và "nỗi sợ hãi", cùng nhau định hình tương lai của 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.
17 thích
Phần thưởng
17
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MetadataExplorer
· 07-19 03:27
Có thật sự có người hiểu được những điều này không?
Xem bản gốcTrả lời0
TokenCreatorOP
· 07-17 05:41
Token này sẽ vượt qua btc không?
Xem bản gốcTrả lời0
PaperHandSister
· 07-17 00:17
Đã đến lúc rút tiền và cắt tỏi tây một lần nữa
Xem bản gốcTrả lời0
OnlyOnMainnet
· 07-17 00:07
Làm theo quy tắc cũ, lại quay coin rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
AltcoinHunter
· 07-17 00:03
Lại nghe nói về ICO được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
ContractCollector
· 07-17 00:02
Ngăn xếp công nghệ chóng mặt
Xem bản gốcTrả lời0
LowCapGemHunter
· 07-17 00:01
Đào lên thị trường độc quyền tăng giá của anh em kho báu
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainArchaeologist
· 07-16 23:51
Tài nguyên vẫn được tập trung trong tay chuyên nghiệp
Web3 và AI hội tụ: Bốn hướng xây dựng hệ sinh thái thông minh phi tập trung
Hội tụ Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái trí tuệ phi tập trung
Tại hội nghị thượng đỉnh chính phủ thế giới gần đây, một lãnh đạo trong ngành công nghệ đã đề xuất khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã khiến chúng ta 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.
Trong một bài báo, người sáng lập Ethereum đã giải thích chi tiết về tác động hiệp đồng của công nghệ tiền điện tử và AI: sự phi tập trung của tiền điện tử có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; Tính minh bạch đi kèm với mã hóa có thể làm giảm bớt sự mờ mịt của AI; Mặt khác, blockchain có lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu theo yêu cầu của AI. Sức mạnh tổng hợp này xuyên suốt toàn bộ bối cảnh công nghiệp của Web3+AI.
Hiện nay, hầu hết các dự án Web3+AI đều tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu thể hiện qua bốn khía cạnh sau:
1. Lớp sức mạnh tính toán: tài sản hóa sức mạnh tính toán
Với sự gia tăng theo cấp số nhân nhu cầu về sức mạnh tính toán cho việc đào tạo các mô hình AI lớn, thị trường đang gặp phải vấn đề mất cân bằng cung cầu về sức mạnh tính toán. Công nghệ Web3 có thể giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập một mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán, tích hợp các tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang bị bỏ trống, cung cấp tài nguyên tính toán Phi tập trung theo cách cho thuê và chia sẻ, từ đó giảm chi phí sức mạnh tính toán cho AI.
Các dự án trong lĩnh vực này 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 luận AI và sức mạnh tính toán kết xuất 3D. Ưu điểm cốt lõi của các dự án này là chúng có thể nhanh chóng mở rộng quy mô mạng thông qua các ưu đãi token và cung cấp tài nguyên tính toán hiệu quả về chi phí.
2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu
Là nguồn lực cốt lõi của AI, việc thu thập và quản lý dữ liệu luôn là thách thức chính đối với ngành. Sự hội tụ của Web3+AI cung cấp một giải pháp mới để thu thập, chú thích và lưu trữ dữ liệu. Thông qua mạng phân tán và cơ chế khuyến khích token, quy trình quản lý dữ liệu có thể có chi phí thấp và minh bạch cao, đồng thời bảo vệ quyền và lợi ích của người dùng.
Các dự án liên quan bao gồm thu thập dữ liệu, giao dịch dữ liệu, gán nhãn dữ liệu, nguồn dữ liệu blockchain và Phi tập trung lưu trữ. Thách thức chính mà các dự án này phải đối mặt là làm thế nào để thiết kế một mô hình kinh tế mã thông báo hiệu quả, nhằm chuẩn hóa và định lượng giá trị của dữ liệu.
3. Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng
Các dự án nền tảng nhằm mục đích tích hợp các loại tài nguyên trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình và cộng đồng nhà phát triển. Những nền tảng này cung cấp sự thuận tiện cho việc phát triển và triển khai nhanh chóng các ứng dụng AI, đồng thời cũng đang khám phá cách cải thiện độ tin cậy và tính minh bạch của các mô hình AI thông qua các công nghệ mật mã (như chứng minh không biết và mã hóa đồng nhất).
Một số dự án đang xây dựng các blockchain AI lớp 1/lớp 2 chuyên dụng, hoặc phát triển nền tảng mạng Agent, nhằm hỗ trợ việc triển khai nhanh chóng các kịch bản ứng dụng AI khác nhau. Cốt lõi của các dự án này là thông qua mô hình kinh tế token để nắm bắt giá trị của nền tảng, khuyến khích các bên tham gia vào việc xây dựng nền tảng.
4. Ứng dụng: Giá trị tài sản AI hóa
Ở cấp độ ứng dụng, sự kết hợp giữa Web3+AI chủ yếu thể hiện ở hai hướng:
AI như là người tham gia Web3: chẳng hạn như đóng vai trò là người chơi trong các trò chơi Web3, thực hiện giao dịch chênh lệch giá tại các sàn giao dịch Phi tập trung, hoặc cung cấp dịch vụ phân tích trong các thị trường dự đoán.
Tạo ra AI cá nhân phi tập trung có khả năng mở rộng: Bằng cách trao quyền quản trị phân tán của cộng đồng đối với hệ thống AI, giải quyết mối lo ngại của người dùng về vấn đề hộp đen của AI, nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống AI.
Mặc dù chưa có dự án đột phá ở tầng ứng dụng nhưng tiềm năng trong lĩnh vực này là rất lớn và đáng được quan tâm tiếp tục.
Triển vọng
Sự kết hợp giữa Web3 và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, triển vọng phát triển của nó vẫn cần được quan sát. Tuy nhiên, sự kết hợp này hứa hẹn sẽ tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung truyền thống, thoát khỏi nhãn "kiểm soát của các ông lớn" và "độc quyền", thực hiện một mô hình quản trị AI cộng đồng hơn. Bằng cách tham gia sâu hơn vào quá trình phát triển AI, con người có thể tìm thấy sự cân bằng giữa "sự kính trọng" và "nỗi sợ hãi", cùng nhau định hình tương lai của AI.