Sự kết hợp giữa AI và Blockchain: Khám phá triển vọng và thách thức của sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ blockchain đã khiến AI+Crypto trở thành điểm nhấn đầu tư. Tính phi tập trung, độ minh bạch cao, tiêu thụ năng lượng thấp và đặc tính chống độc quyền của blockchain đã bổ sung cho hệ thống AI, mang lại cho chúng ta những cơ hội mới.
Các chuyên gia trong ngành cho rằng, ứng dụng kết hợp giữa AI và Blockchain chủ yếu được chia thành bốn loại: tham gia ứng dụng, giao diện, quy tắc và mục tiêu. Vai trò của AI trong Crypto nên được xem xét nhiều hơn từ góc độ "ứng dụng", bao gồm tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Các tổ chức nghiên cứu đã phân loại việc ứng dụng AI trong Crypto thành ba lớp: lớp cơ sở, lớp thực thi và lớp ứng dụng. Tại mỗi tầng đều có những cơ hội đáng để khám phá. Chẳng hạn, công nghệ zkML kết hợp giữa bằng chứng không kiến thức và Blockchain cung cấp giải pháp an toàn, có thể xác minh và minh bạch cho hành vi của các đại lý AI. Hơn nữa, AI cũng thể hiện tiềm năng lớn trong việc xử lý dữ liệu, phát triển dApp tự động và đảm bảo an toàn giao dịch trên chuỗi ở cả lớp thực thi. Tại lớp ứng dụng, các bot giao dịch do AI điều khiển, công cụ phân tích dự đoán và quản lý thanh khoản AMM đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực DeFi.
Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về hướng đầu tư trong lĩnh vực AI+Crypto, tập trung vào sự đổi mới và phát triển ở cấp độ cơ sở hạ tầng và ứng dụng, phân tích triển vọng và thách thức của sự kết hợp giữa AI và Blockchain từ góc độ chiến lược đầu tư trung và dài hạn.
Hướng đi trọng điểm trong lĩnh vực AI
Blockchain tạo ra sự tương phản rõ rệt với trí tuệ nhân tạo về mặt tập trung, tính minh bạch, tiêu thụ năng lượng và độc quyền. Các chuyên gia trong ngành phân loại ứng dụng kết hợp AI với Blockchain thành 4 loại lớn:
AI như một người tham gia trong ứng dụng
AI như một giao diện ứng dụng
AI như là quy tắc ứng dụng
AI như mục tiêu của ứng dụng
Từ góc độ năng suất vs quan hệ sản xuất, Crypto chủ yếu cung cấp quan hệ sản xuất. Có thể xem xét từ ba hướng:
Tối ưu hóa sức mạnh tính toán: Cung cấp tài nguyên sức mạnh tính toán phân tán và hiệu quả, giảm thiểu rủi ro lỗi điểm đơn, nâng cao hiệu suất tính toán tổng thể.
Tối ưu hóa thuật toán: Thúc đẩy mã nguồn mở, chia sẻ và đổi mới của thuật toán hoặc mô hình.
Tối ưu hóa dữ liệu: Thực hiện lưu trữ dữ liệu phi tập trung, đóng góp, sử dụng và quản lý an toàn.
Các dự án AI+Web3 có thể khám phá từ ba hướng: lớp cơ sở, lớp thực thi và lớp ứng dụng:
Lớp cơ sở: bao gồm đào tạo mô hình, dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và phần cứng, tập trung vào sự kết hợp giữa công nghệ zk và công nghệ ML.
Tầng thực thi: liên quan đến xử lý dữ liệu, truyền tải, cũng như các công nghệ mô hình như AI agent, zkML, FHE.
Lớp ứng dụng: Chủ yếu tập trung vào AI+DeFi, AI+GameFi, Metaverse, AIGC và Meme, cũng như các khía cạnh của Blockchain như RAAS, oracle, bộ xử lý đồng thời, UBI.
Trong đó, các dự án ở cấp hạ tầng và cấp ứng dụng phát triển nhanh chóng, chẳng hạn như Io.net ở cấp độ sức mạnh tính toán, Flock ở cấp độ mô hình cơ bản, ZeroGravity cơ sở hạ tầng Blockchain, Myshell AI agent và 0xScope ở cấp độ ứng dụng.
Hướng khám phá chính
Một, hướng zkML
Công nghệ zkML kết hợp giữa chứng minh không kiến thức và Blockchain, cung cấp giải pháp an toàn, có thể xác minh và minh bạch cho việc giám sát và ràng buộc hành vi của các tác nhân AI. Nó có thể xác minh việc AI thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong khi bảo vệ quyền riêng tư, làm cho hợp đồng thông minh linh hoạt hơn, thích ứng với nhiều tình huống ứng dụng hơn.
Các dự án điển hình bao gồm:
Modulus Labs: Dự án zkML đa dạng, xây dựng ví dụ ứng dụng AI trên chuỗi.
Giza: Giao thức cho phép triển khai mô hình AI trên chuỗi, cung cấp một con đường thay thế cho sự phát triển AI trên chuỗi.
Zkaptcha：Tập trung vào vấn đề robot trong Web3, cung cấp dịch vụ mã xác thực cho hợp đồng thông minh.
Hai, hướng xử lý dữ liệu
Đột phá của AI tại tầng thực thi chủ yếu thể hiện ở những khía cạnh sau:
AI và phân tích dữ liệu trên chuỗi: Sử dụng công nghệ AI để khai thác sâu dữ liệu Blockchain, thu được nhiều hiểu biết hơn.
AI và phát triển dApp tự động: Sử dụng công cụ AI để giúp các nhà phát triển nhanh chóng viết hợp đồng thông minh và tự động sửa lỗi.
AI và an ninh giao dịch trên chuỗi: Triển khai đại lý AI trên Blockchain, nâng cao tính an toàn và độ tin cậy của ứng dụng AI.
Dự án: SeQure, một nền tảng an ninh sử dụng AI để giám sát và phân tích theo thời gian thực.
Ba, Hướng AI+DeFi
Sự kết hợp giữa AI và DeFi chủ yếu được thể hiện qua các khía cạnh sau:
Robot giao dịch được điều khiển bởi AI: Thực hiện giao dịch nhanh chóng và chính xác, phân tích dữ liệu thị trường.
Phân tích dự đoán: Cung cấp dự đoán đáng tin cậy về xu hướng thị trường và diễn biến giá tiềm năng.
Quản lý tính thanh khoản AMM: Tự động điều chỉnh phạm vi tính thanh khoản, tối ưu hóa hiệu suất và lợi nhuận của AMM.
Bảo vệ thanh lý và quản lý vị thế nợ: Kết hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi, thực hiện chiến lược bảo vệ thanh lý thông minh.
Thiết kế sản phẩm DeFi cấu trúc phức tạp: dựa vào mô hình AI tài chính để thiết kế cơ chế kho, tăng cường tính thông minh và linh hoạt của sản phẩm.
Bốn, Hướng AI+GameFi
Ứng dụng của AI trong các dự án GameFi chủ yếu thể hiện ở:
Tối ưu hóa chiến lược trò chơi: Thông qua việc học thói quen của người chơi, điều chỉnh độ khó và chiến lược trò chơi.
Quản lý tài sản trò chơi: Giúp người chơi quản lý và giao dịch hiệu quả tài sản ảo trong trò chơi.
Tăng cường tương tác trong trò chơi: Tạo ra NPC phản ứng thông minh, nâng cao cảm giác hòa mình vào trò chơi.
Phân tích chiến lược đầu tư
Ngắn hạn: Chú ý đến lĩnh vực mà AI áp dụng đầu tiên trong Crypto, chẳng hạn như ứng dụng AI khái niệm và meme.
Trung kỳ: Chú trọng vào sự kết hợp giữa AI Agent và Intent, cũng như sự kết hợp với hợp đồng thông minh.
Dài hạn: Chú ý đến sự kết hợp của công nghệ AI và zkML, điều này có thể cuối cùng tạo ra ảnh hưởng sâu rộng đối với lĩnh vực Crypto.
AI Agent như một phân khúc, được coi là lĩnh vực AI gần gũi nhất với ứng dụng quy mô lớn. Từ góc độ kể chuyện, AI Agent có thể được so sánh với một cô gái quyến rũ, trong khi GPU điện toán đám mây giống như một doanh nhân trưởng thành và chín chắn, còn mô hình AI lớn kết hợp với lớp DA giống như một nhà khoa học có mái tóc bù xù.
Xem bản gốc
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.
AI và Web3 hội nhập: Khám phá cơ hội mới AI+Crypto từ lớp cơ sở đến lớp ứng dụng
Sự kết hợp giữa AI và Blockchain: Khám phá triển vọng và thách thức của sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ blockchain đã khiến AI+Crypto trở thành điểm nhấn đầu tư. Tính phi tập trung, độ minh bạch cao, tiêu thụ năng lượng thấp và đặc tính chống độc quyền của blockchain đã bổ sung cho hệ thống AI, mang lại cho chúng ta những cơ hội mới.
Các chuyên gia trong ngành cho rằng, ứng dụng kết hợp giữa AI và Blockchain chủ yếu được chia thành bốn loại: tham gia ứng dụng, giao diện, quy tắc và mục tiêu. Vai trò của AI trong Crypto nên được xem xét nhiều hơn từ góc độ "ứng dụng", bao gồm tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Các tổ chức nghiên cứu đã phân loại việc ứng dụng AI trong Crypto thành ba lớp: lớp cơ sở, lớp thực thi và lớp ứng dụng. Tại mỗi tầng đều có những cơ hội đáng để khám phá. Chẳng hạn, công nghệ zkML kết hợp giữa bằng chứng không kiến thức và Blockchain cung cấp giải pháp an toàn, có thể xác minh và minh bạch cho hành vi của các đại lý AI. Hơn nữa, AI cũng thể hiện tiềm năng lớn trong việc xử lý dữ liệu, phát triển dApp tự động và đảm bảo an toàn giao dịch trên chuỗi ở cả lớp thực thi. Tại lớp ứng dụng, các bot giao dịch do AI điều khiển, công cụ phân tích dự đoán và quản lý thanh khoản AMM đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực DeFi.
Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về hướng đầu tư trong lĩnh vực AI+Crypto, tập trung vào sự đổi mới và phát triển ở cấp độ cơ sở hạ tầng và ứng dụng, phân tích triển vọng và thách thức của sự kết hợp giữa AI và Blockchain từ góc độ chiến lược đầu tư trung và dài hạn.
Hướng đi trọng điểm trong lĩnh vực AI
Blockchain tạo ra sự tương phản rõ rệt với trí tuệ nhân tạo về mặt tập trung, tính minh bạch, tiêu thụ năng lượng và độc quyền. Các chuyên gia trong ngành phân loại ứng dụng kết hợp AI với Blockchain thành 4 loại lớn:
Từ góc độ năng suất vs quan hệ sản xuất, Crypto chủ yếu cung cấp quan hệ sản xuất. Có thể xem xét từ ba hướng:
Các dự án AI+Web3 có thể khám phá từ ba hướng: lớp cơ sở, lớp thực thi và lớp ứng dụng:
Trong đó, các dự án ở cấp hạ tầng và cấp ứng dụng phát triển nhanh chóng, chẳng hạn như Io.net ở cấp độ sức mạnh tính toán, Flock ở cấp độ mô hình cơ bản, ZeroGravity cơ sở hạ tầng Blockchain, Myshell AI agent và 0xScope ở cấp độ ứng dụng.
Hướng khám phá chính
Một, hướng zkML
Công nghệ zkML kết hợp giữa chứng minh không kiến thức và Blockchain, cung cấp giải pháp an toàn, có thể xác minh và minh bạch cho việc giám sát và ràng buộc hành vi của các tác nhân AI. Nó có thể xác minh việc AI thực hiện các nhiệm vụ cụ thể trong khi bảo vệ quyền riêng tư, làm cho hợp đồng thông minh linh hoạt hơn, thích ứng với nhiều tình huống ứng dụng hơn.
Các dự án điển hình bao gồm:
Hai, hướng xử lý dữ liệu
Đột phá của AI tại tầng thực thi chủ yếu thể hiện ở những khía cạnh sau:
Dự án: SeQure, một nền tảng an ninh sử dụng AI để giám sát và phân tích theo thời gian thực.
Ba, Hướng AI+DeFi
Sự kết hợp giữa AI và DeFi chủ yếu được thể hiện qua các khía cạnh sau:
Bốn, Hướng AI+GameFi
Ứng dụng của AI trong các dự án GameFi chủ yếu thể hiện ở:
Phân tích chiến lược đầu tư
AI Agent như một phân khúc, được coi là lĩnh vực AI gần gũi nhất với ứng dụng quy mô lớn. Từ góc độ kể chuyện, AI Agent có thể được so sánh với một cô gái quyến rũ, trong khi GPU điện toán đám mây giống như một doanh nhân trưởng thành và chín chắn, còn mô hình AI lớn kết hợp với lớp DA giống như một nhà khoa học có mái tóc bù xù.