Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái Internet thế hệ mới
Web3 với tư cách là một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có sự kết hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, AI gặp phải các thách thức như giới hạn về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân và tính không minh bạch của thuật toán. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới sức mạnh tính toán chia sẻ, thị trường dữ liệu mở, tính toán bảo mật, đã tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể cung cấp 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. Khám phá sự kết hợp của hai bên 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 của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần phải xử lý 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 dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề 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 tập đoàn công nghệ lớn độc quyền, hình thành các đảo dữ liệu
Rủi ro rò rỉ và lạm dụng quyền riêng tư dữ liệu cá nhân
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng, 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.
Mô hình "Ghi chú là kiếm tiền" thông qua việc khuyến khích toàn cầu các công nhân tham gia vào công tác ghi chú dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp một môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, thiếu tính đa dạng và đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong tương lai. Dựa trên AI sinh ra và công nghệ 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 tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo mật riêng tư: Ứng dụng của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư trở thành tâm điểm toàn cầu. Các quy định liên quan được ban hành 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 tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của các mô hình AI.
FHE( mã hóa toàn phần cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả giống như khi tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, giúp tăng cường khả năng tính toán GPU trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc để thực hiện đào tạo mô hình và suy luận. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở cửa dịch vụ 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 an toàn và ngăn chặn 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 rằng học máy thực hiện đúng, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư.
![Khám phá sáu điểm giao thoa giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4.webp(
Cách mạng sức mạnh: 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 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 khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
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 sự thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với tình huống khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, cần một dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ, thợ mỏ thực hiện và nộp kết quả, sau khi xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các 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 công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm rào cản và nâng cao hiệu quả sử dụng. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, 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 diễn ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc xử lý dữ liệu cục bộ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế Token gốc 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, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Một số dự án DePIN nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
![Khám phá sáu điểm kết hợp giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO sẽ token hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể có được lợi nhuận 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 cung cấp hình thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị mới cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận từ các mô hình trong tương lai. Một số giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với công nghệ oracle AI và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và việc chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng 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 được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có thể cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và hành động để đạt được mục tiêu. 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, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể đóng vai trò như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác, 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 cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, giọng nói của robot và kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu hạng. Những nền tảng này huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng để làm cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh, có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự tích hợp giữa Web3 và AI đang khám phá nhiều hơn về cơ sở hạ tầng, 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 quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự tích hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
![Khám Phá Sáu Điểm Giao Thoa Giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd.webp(
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.
7 thích
Phần thưởng
7
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SadMoneyMeow
· 10giờ trước
Lại là một câu chuyện mới về việc được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
NFTArchaeologist
· 10giờ trước
Tương lai sẽ không chờ đợi ai, hãy hành động ngay.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoPunster
· 10giờ trước
Cảm giác lại đến lúc khiến tôi All in rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
FloorSweeper
· 10giờ trước
tín hiệu yếu ở khắp nơi... chỉ có những con cừu không thể thấy điều này đang hướng đến đâu. giai đoạn tích lũy: đã được khởi động
Web3 và AI hòa nhập: Công nghệ và ứng dụng then chốt để xây dựng hệ sinh thái Internet thế hệ mới
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái Internet thế hệ mới
Web3 với tư cách là một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có sự kết hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, AI gặp phải các thách thức như giới hạn về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân và tính không minh bạch của thuật toán. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới sức mạnh tính toán chia sẻ, thị trường dữ liệu mở, tính toán bảo mật, đã tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể cung cấp 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. Khám phá sự kết hợp của hai bên 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 của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần phải xử lý 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 dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề sau:
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, thiếu tính đa dạng và đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong tương lai. Dựa trên AI sinh ra và công nghệ 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 tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo mật riêng tư: Ứng dụng của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư trở thành tâm điểm toàn cầu. Các quy định liên quan được ban hành 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 tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng của các mô hình AI.
FHE( mã hóa toàn phần cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả giống như khi tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, giúp tăng cường khả năng tính toán GPU trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc để thực hiện đào tạo mô hình và suy luận. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở cửa dịch vụ 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 an toàn và ngăn chặn 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 rằng học máy thực hiện đúng, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư.
![Khám phá sáu điểm giao thoa giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4.webp(
Cách mạng sức mạnh: 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 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 khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
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 sự thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với tình huống khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, cần một dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ, thợ mỏ thực hiện và nộp kết quả, sau khi xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các 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 công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm rào cản và nâng cao hiệu quả sử dụng. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, 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 diễn ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc xử lý dữ liệu cục bộ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế Token gốc 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, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, chi phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Một số dự án DePIN nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
![Khám phá sáu điểm kết hợp giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59b4247f12d93fb5d7caf79b638a6680.webp(
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO sẽ token hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể có được lợi nhuận 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 cung cấp hình thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị mới cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận từ các mô hình trong tương lai. Một số giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với công nghệ oracle AI và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và việc chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng 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 được mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có thể cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và hành động để đạt được mục tiêu. 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, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể đóng vai trò như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác, 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 cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, hình dáng, giọng nói của robot và kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu hạng. Những nền tảng này huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng để làm cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh, có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự tích hợp giữa Web3 và AI đang khám phá nhiều hơn về cơ sở hạ tầng, 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 quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự tích hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
![Khám Phá Sáu Điểm Giao Thoa Giữa AI và Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-26ec923cb17d4ec809fa5000ef03b1bd.webp(