Báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi
Tổng quan
Bối cảnh
Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta tiếp tục thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng thấy trong nhiều ngành công nghiệp, mở rộng không gian tưởng tượng của con người một cách đáng kể, thậm chí trong một số tình huống còn thể hiện tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này vẫn nằm trong tay của một số ít các gã khổng lồ công nghệ tập trung. Với vốn đầu tư mạnh mẽ và khả năng kiểm soát các nguồn lực tính toán đắt đỏ, những công ty này đã xây dựng nên những rào cản khó vượt qua, khiến phần lớn các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
Trong giai đoạn đầu của sự phát triển nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đến các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an ninh lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách hợp lý, cuộc tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các ông lớn tập trung vào lợi nhuận thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối phó với những thách thức này.
Công nghệ blockchain, với đặc tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt, đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện nay, trên các blockchain chính như Solana, Base đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI". Tuy nhiên, phân tích sâu cho thấy, những dự án này vẫn còn nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, thuộc tính meme quá nặng, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, sử dụng dữ liệu và các kịch bản ứng dụng, chiều sâu và chiều rộng của đổi mới cần được nâng cao.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, giúp blockchain có thể an toàn, hiệu quả và dân chủ trong việc chứa đựng các ứng dụng AI quy mô lớn, và cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer 1 được xây dựng riêng cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, quản trị dân chủ và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và thiết kế hiệu suất nền tảng chặt chẽ xoay quanh nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả cho sự phát triển và thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần có các khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung Trọng tâm của AI Layer 1 là xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc đào tạo và suy luận mô hình AI, mà còn phải đóng góp tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, v.v., từ đó phá vỡ sự độc quyền của các tập đoàn lớn trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ chế đồng thuận và khuyến khích cơ sở: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ suy luận, đào tạo AI, v.v., để đảm bảo an ninh mạng và phân phối tài nguyên hiệu quả. Chỉ có như vậy mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm chi phí sức mạnh tính toán tổng thể một cách hiệu quả.
Hiệu suất cao xuất sắc và khả năng hỗ trợ nhiệm vụ dị thể Các nhiệm vụ AI, đặc biệt là đào tạo và suy diễn LLM, đặt ra yêu cầu rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ nhiều loại nhiệm vụ đa dạng và dị thể, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy diễn, lưu trữ và các kịch bản đa dạng khác. AI Layer 1 cần thực hiện tối ưu hóa sâu cho các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và xử lý song song linh hoạt ở kiến trúc nền tảng, đồng thời dự kiến khả năng hỗ trợ nguyên bản cho các nguồn lực tính toán dị thể, đảm bảo rằng mọi nhiệm vụ AI đều có thể hoạt động hiệu quả, đạt được mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn giản" đến "hệ sinh thái phức tạp đa dạng".
Tính khả thi và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm về an ninh như mô hình gây hại, sửa đổi dữ liệu mà còn phải đảm bảo tính khả thi và sự đồng nhất của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), và tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy luận mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, tính khả thi này cũng giúp người dùng rõ ràng về logic và cơ sở của đầu ra AI, thực hiện "có được chính là điều mong muốn", nâng cao sự tin tưởng và hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đặc biệt quan trọng. AI Layer 1 nên đảm bảo tính khả thi trong khi sử dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, để đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong toàn bộ quy trình suy luận, đào tạo và lưu trữ, hiệu quả ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ nỗi lo về an toàn dữ liệu của người dùng.
Khả năng hỗ trợ phát triển và gánh vác hệ sinh thái mạnh mẽ Là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần phải có tính vượt trội về công nghệ mà còn phải cung cấp đầy đủ công cụ phát triển, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích cho các bên tham gia hệ sinh thái như nhà phát triển, người vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI. Bằng cách liên tục tối ưu hóa khả năng sử dụng của nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy việc phát triển các ứng dụng gốc AI đa dạng và phong phú, đạt được sự thịnh vượng bền vững cho hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về sáu dự án AI Layer1 đại diện bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực, phân tích tình trạng phát triển của các dự án và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tổng quan dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 ( giai đoạn đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu mô hình, theo dõi gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (Mở, Có lợi, Trung thành), giúp các mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch hóa việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và biến sản phẩm AI thành hàng hóa, từ đó thúc đẩy một mạng lưới sinh thái AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu toàn cầu, các doanh nhân blockchain và kỹ sư, cam kết xây dựng một nền tảng AGI được điều khiển bởi cộng đồng, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, phụ trách an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, trong khi đồng sáng lập viên của Polygon, Sandeep Nailwal, dẫn dắt chiến lược blockchain và bố trí hệ sinh thái. Nền tảng của các thành viên trong đội ngũ trải rộng từ các doanh nghiệp nổi tiếng như Meta, Coinbase, Polygon đến các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton và Viện Công nghệ Ấn Độ, bao gồm các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án hiện thực hóa.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, người đồng sáng lập Polygon, Sentient ngay từ khi thành lập đã mang theo hào quang, sở hữu nguồn lực phong phú, mối quan hệ và độ nhận diện thị trường, cung cấp sự bảo chứng mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Vào giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Kiến trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
Pipeline AI là cơ sở để phát triển và đào tạo các tác phẩm "AI trung thành", bao gồm hai quá trình cốt lõi:
Lập kế hoạch dữ liệu (Data Curation): quá trình lựa chọn dữ liệu do cộng đồng thúc đẩy, được sử dụng để căn chỉnh mô hình.
Đào tạo trung thành (Loyalty Training): Đảm bảo quá trình đào tạo của mô hình phù hợp với ý định của cộng đồng.
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các tác phẩm AI. Kiến trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Lớp lưu trữ: Lưu trữ trọng số mô hình và thông tin đăng ký dấu vân tay;
Lớp phân phối: Điểm vào gọi mô hình kiểm soát hợp đồng ủy quyền;
Lớp truy cập: Xác minh xem người dùng có được ủy quyền thông qua chứng minh quyền truy cập hay không;
Tầng khuyến khích: Hợp đồng định tuyến lợi nhuận sẽ phân phối thanh toán mỗi lần gọi cho người huấn luyện, người triển khai và người xác minh.
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là ý tưởng cốt lõi mà Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Thông qua việc kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, có các đặc điểm sau:
Tính mở: Mô hình phải mã nguồn mở, mã và cấu trúc dữ liệu phải minh bạch, thuận tiện cho cộng đồng tái tạo, kiểm toán và cải tiến.
Đô la hóa: Mỗi lần gọi mô hình sẽ kích hoạt dòng thu nhập, hợp đồng trên chuỗi sẽ phân phối lợi nhuận cho người đào tạo, người triển khai và người xác thực.
Độ trung thành: Mô hình thuộc về cộng đồng người đóng góp, hướng nâng cấp và quản trị do DAO quyết định, việc sử dụng và chỉnh sửa bị kiểm soát bởi cơ chế mã hóa.
Mã hóa gốc AI (AI-native Cryptography)
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc đa dạng thấp và đặc tính khả vi của mô hình để phát triển cơ chế bảo mật nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Nhúng dấu vân tay: Chèn một tập hợp các cặp khóa giá trị query-response ẩn vào trong quá trình huấn luyện để hình thành chữ ký duy nhất của mô hình;
Giao thức xác minh quyền sở hữu: Xác minh xem dấu vân tay có được giữ lại hay không thông qua bộ phát hiện bên thứ ba (Prover) dưới dạng câu hỏi query;
Cơ chế gọi có giấy phép: Cần phải nhận được "chứng chỉ quyền hạn" do chủ sở hữu mô hình cấp trước khi gọi, hệ thống sẽ dựa vào đó để cấp quyền cho mô hình giải mã đầu vào và trả về câu trả lời chính xác.
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.
Khung xác định quyền sở hữu mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện đang sử dụng Melange hỗn hợp an toàn: xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE, và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Phương pháp dấu vân tay là thực hiện OML 1.0, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và xử phạt sau khi vi phạm.
Cơ chế dấu vân tay là một thành phần quan trọng trong OML, nó cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc nhất trong giai đoạn đào tạo thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi-trả lời" cụ thể. Thông qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn việc sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của các nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp hồ sơ có thể theo dõi trên chuỗi cho các hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi tin cậy (như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo rằng mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng không có sự cho phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro an ninh, nhưng lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực khiến nó trở thành công nghệ cốt lõi cho việc triển khai mô hình hiện tại.
Trong tương lai, Sentient dự định đưa vào công nghệ chứng minh không biết (ZK) và mã hóa toàn đồng nhất (FHE) để nâng cao hơn nữa việc bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh.
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.
15 thích
Phần thưởng
15
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
NullWhisperer
· 14giờ trước
nói một cách kỹ thuật... cách tiếp cận của sentient có vẻ dễ bị tổn thương trước những vấn đề tập trung cũ kỹ mà thành thật mà nói
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationTherapist
· 15giờ trước
Nghiên cứu nền tảng khá đáng tin cậy
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunterWang
· 15giờ trước
Trí tuệ nhân tạo... kiểm soát con người tôi thấy khó khả thi~
Xem bản gốcTrả lời0
DeFiCaffeinator
· 15giờ trước
Tại sao các ông lớn tập trung lại tham lam như vậy?
Ngôi sao mới Layer1 AI xuất hiện: Sentient xây dựng cơ sở hạ tầng DeAI trên chuỗi.
Báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi
Tổng quan
Bối cảnh
Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta tiếp tục thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng thấy trong nhiều ngành công nghiệp, mở rộng không gian tưởng tượng của con người một cách đáng kể, thậm chí trong một số tình huống còn thể hiện tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này vẫn nằm trong tay của một số ít các gã khổng lồ công nghệ tập trung. Với vốn đầu tư mạnh mẽ và khả năng kiểm soát các nguồn lực tính toán đắt đỏ, những công ty này đã xây dựng nên những rào cản khó vượt qua, khiến phần lớn các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
Trong giai đoạn đầu của sự phát triển nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đến các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an ninh lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách hợp lý, cuộc tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các ông lớn tập trung vào lợi nhuận thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối phó với những thách thức này.
Công nghệ blockchain, với đặc tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt, đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện nay, trên các blockchain chính như Solana, Base đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI". Tuy nhiên, phân tích sâu cho thấy, những dự án này vẫn còn nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, thuộc tính meme quá nặng, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, sử dụng dữ liệu và các kịch bản ứng dụng, chiều sâu và chiều rộng của đổi mới cần được nâng cao.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, giúp blockchain có thể an toàn, hiệu quả và dân chủ trong việc chứa đựng các ứng dụng AI quy mô lớn, và cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer 1 được xây dựng riêng cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, quản trị dân chủ và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và thiết kế hiệu suất nền tảng chặt chẽ xoay quanh nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả cho sự phát triển và thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần có các khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung Trọng tâm của AI Layer 1 là xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc đào tạo và suy luận mô hình AI, mà còn phải đóng góp tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, v.v., từ đó phá vỡ sự độc quyền của các tập đoàn lớn trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ chế đồng thuận và khuyến khích cơ sở: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ suy luận, đào tạo AI, v.v., để đảm bảo an ninh mạng và phân phối tài nguyên hiệu quả. Chỉ có như vậy mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm chi phí sức mạnh tính toán tổng thể một cách hiệu quả.
Hiệu suất cao xuất sắc và khả năng hỗ trợ nhiệm vụ dị thể Các nhiệm vụ AI, đặc biệt là đào tạo và suy diễn LLM, đặt ra yêu cầu rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ nhiều loại nhiệm vụ đa dạng và dị thể, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy diễn, lưu trữ và các kịch bản đa dạng khác. AI Layer 1 cần thực hiện tối ưu hóa sâu cho các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và xử lý song song linh hoạt ở kiến trúc nền tảng, đồng thời dự kiến khả năng hỗ trợ nguyên bản cho các nguồn lực tính toán dị thể, đảm bảo rằng mọi nhiệm vụ AI đều có thể hoạt động hiệu quả, đạt được mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn giản" đến "hệ sinh thái phức tạp đa dạng".
Tính khả thi và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm về an ninh như mô hình gây hại, sửa đổi dữ liệu mà còn phải đảm bảo tính khả thi và sự đồng nhất của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), và tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy luận mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, tính khả thi này cũng giúp người dùng rõ ràng về logic và cơ sở của đầu ra AI, thực hiện "có được chính là điều mong muốn", nâng cao sự tin tưởng và hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đặc biệt quan trọng. AI Layer 1 nên đảm bảo tính khả thi trong khi sử dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, để đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong toàn bộ quy trình suy luận, đào tạo và lưu trữ, hiệu quả ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ nỗi lo về an toàn dữ liệu của người dùng.
Khả năng hỗ trợ phát triển và gánh vác hệ sinh thái mạnh mẽ Là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần phải có tính vượt trội về công nghệ mà còn phải cung cấp đầy đủ công cụ phát triển, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích cho các bên tham gia hệ sinh thái như nhà phát triển, người vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI. Bằng cách liên tục tối ưu hóa khả năng sử dụng của nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy việc phát triển các ứng dụng gốc AI đa dạng và phong phú, đạt được sự thịnh vượng bền vững cho hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về sáu dự án AI Layer1 đại diện bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực, phân tích tình trạng phát triển của các dự án và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tổng quan dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 ( giai đoạn đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu mô hình, theo dõi gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (Mở, Có lợi, Trung thành), giúp các mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch hóa việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và biến sản phẩm AI thành hàng hóa, từ đó thúc đẩy một mạng lưới sinh thái AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu toàn cầu, các doanh nhân blockchain và kỹ sư, cam kết xây dựng một nền tảng AGI được điều khiển bởi cộng đồng, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, phụ trách an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, trong khi đồng sáng lập viên của Polygon, Sandeep Nailwal, dẫn dắt chiến lược blockchain và bố trí hệ sinh thái. Nền tảng của các thành viên trong đội ngũ trải rộng từ các doanh nghiệp nổi tiếng như Meta, Coinbase, Polygon đến các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton và Viện Công nghệ Ấn Độ, bao gồm các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án hiện thực hóa.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, người đồng sáng lập Polygon, Sentient ngay từ khi thành lập đã mang theo hào quang, sở hữu nguồn lực phong phú, mối quan hệ và độ nhận diện thị trường, cung cấp sự bảo chứng mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Vào giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Kiến trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
Pipeline AI là cơ sở để phát triển và đào tạo các tác phẩm "AI trung thành", bao gồm hai quá trình cốt lõi:
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các tác phẩm AI. Kiến trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là ý tưởng cốt lõi mà Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Thông qua việc kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, có các đặc điểm sau:
Mã hóa gốc AI (AI-native Cryptography)
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc đa dạng thấp và đặc tính khả vi của mô hình để phát triển cơ chế bảo mật nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.
Khung xác định quyền sở hữu mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện đang sử dụng Melange hỗn hợp an toàn: xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE, và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Phương pháp dấu vân tay là thực hiện OML 1.0, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và xử phạt sau khi vi phạm.
Cơ chế dấu vân tay là một thành phần quan trọng trong OML, nó cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc nhất trong giai đoạn đào tạo thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi-trả lời" cụ thể. Thông qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn việc sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của các nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp hồ sơ có thể theo dõi trên chuỗi cho các hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi tin cậy (như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo rằng mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng không có sự cho phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro an ninh, nhưng lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực khiến nó trở thành công nghệ cốt lõi cho việc triển khai mô hình hiện tại.
Trong tương lai, Sentient dự định đưa vào công nghệ chứng minh không biết (ZK) và mã hóa toàn đồng nhất (FHE) để nâng cao hơn nữa việc bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh.