Ấn độ học, AI x Web3 dường như là các công nghệ độc lập lẫn nhau, mỗi cái dựa trên nguyên lý cơ bản khác nhau và phục vụ cho các chức năng khác nhau. Tuy nhiên, khi nghiên cứu sâu hơn, ta sẽ phát hiện rằng hai loại công nghệ này có cơ hội cân nhắc lẫn nhau, ưu điểm độc đáo của mỗi loại có thể bổ sung lẫn nhau, nâng cao lẫn nhau. Balaji Srinivasan tại Hội nghị Siêu AI đã sắc sảo mô tả khái niệm này về khả năng bổ sung lẫn nhau, gây cảm hứng cho việc so sánh chi tiết về cách mà các công nghệ này tương tác với nhau.
Token được phát triển theo phương thức từ dưới lên, nổi lên từ nỗ lực của cộng đồng mạng lưới ẩn danh Phi tập trung của những người bạn punk trong suốt 10 năm qua và tiếp tục tiến hóa thông qua sự cộng tác của những đơn vị độc lập trên toàn cầu. Ngược lại, trí tuệ nhân tạo được phát triển theo phương thức từ trên xuống, do một số ông lớn công nghệ dẫn đầu. Những công ty này quyết định về tốc độ và xu hướng của ngành, và ngưỡng cửa vào ngành này càng trở nên dài hơn vì mật độ tài nguyên chứ không phải độ phức tạp của công nghệ.
Hai công nghệ này cũng có bản chất hoàn toàn khác nhau. Về bản chất, Token là một hệ thống xác định, tạo ra kết quả không thể thay đổi, như hàm băm hoặc tính dự đoán của zk-SNARK. Điều này tạo nên sự tương phản rõ rệt so với tính xác suất và tính không thể dự đoán thông thường của trí tuệ nhân tạo.
Tương tự, mã hóa công nghệ đã thể hiện sự xuất sắc trong việc xác minh, đảm bảo tính xác thực và an toàn của giao dịch, và thiết lập quy trình và hệ thống không đòi hỏi sự tin tưởng, trong khi trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung kỹ thuật số phong phú. Tuy nhiên, trong quá trình tạo ra nội dung kỹ thuật số phong phú, đảm bảo nguồn gốc của nội dung và ngăn chặn việc đánh cắp danh tính trở thành một thách thức.
May mắn thay, TOKEN cung cấp một khái niệm trái ngược phong phú về số liệu - tính khan hiếm của số liệu. Nó cung cấp các công cụ tương đối chín chắn có thể mở rộng vào công nghệ trí tuệ nhân tạo, đảm bảo tính đáng tin cậy của nguồn thông tin và tránh vấn đề đánh cắp danh tính.
Một ưu điểm đáng chú ý của TOKEN là khả năng thu hút một lượng lớn phần cứng và vốn đi vào mạng lưới đồng bộ để phục vụ mục tiêu cụ thể. Khả năng này đặc biệt có lợi cho trí tuệ nhân tạo tiêu tốn nhiều năng lực tính toán. Tận dụng tài nguyên chưa được khai thác đầy đủ để cung cấp năng lực tính toán rẻ hơn có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của trí tuệ nhân tạo.
Bằng cách so sánh hai công nghệ lớn này, chúng ta không chỉ có thể đánh giá được đóng góp của từng công nghệ một mà còn có thể thấy được cách chúng cùng nhau mở ra một con đường mới cho kinh tế và công nghệ. Mỗi loại công nghệ đều có thể bù đắp cho nhược điểm của công nghệ khác, tạo ra một tương lai tích hợp hơn và đổi mới hơn. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi nhằm mục đích khám phá bản đồ ngành AI x Web3 mới nổi, tập trung giới thiệu một số lĩnh vực dọc theo các điểm giao nhau công nghệ mới nổi này.
Nguồn: IOSG Ventures
2.1 Mạng tính toán
Bản đồ ngành đầu tiên giới thiệu mạng tính toán, họ cố gắng giải quyết vấn đề cung cấp GPU bị hạn chế và thử nghiệm các cách Thả chi phí tính toán theo cách khác nhau. Điều đáng chú ý là những điểm sau đây:
Không đồng nhất tương tác GPU: Đây là một nỗ lực rất quyết liệt, có rủi ro kỹ thuật và không chắc chắn cao, nhưng nếu thành công, có thể tạo ra thành quả quy mô và tác động lớn, làm cho tất cả tài nguyên tính toán trở nên có thể hoán đổi. Về bản chất, ý tưởng này là xây dựng trình biên dịch và các điều kiện tiên quyết khác, sao cho tại phía cung cấp có thể chèn bất kỳ tài nguyên phần cứng nào, trong khi tại phía yêu cầu, sự không đồng nhất của tất cả phần cứng sẽ hoàn toàn được trừu tượng hóa, điều này cho phép yêu cầu tính toán của bạn có thể định tuyến đến bất kỳ nguồn tài nguyên nào trong mạng. Nếu tầm nhìn này thành công, sẽ Thả hoàn toàn sự phụ thuộc hiện tại của các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo vào phần mềm CUDA. Mặc dù có rủi ro kỹ thuật rất cao, nhiều chuyên gia đều mở cao độ hoài nghi về tính khả thi của phương pháp này.
Tập trung GPU hiệu suất cao: Tích hợp GPU phổ biến nhất trên thế giới vào một mạng phân tán không cần phép mà không cần lo lắng về vấn đề tương tác không đồng nhất giữa tài nguyên GPU.
Tập hợp GPU tiêu dùng hàng hóa: chỉ đến việc tập hợp một số GPU có hiệu năng thấp nhưng có thể có sẵn trong các thiết bị tiêu dùng, đó là tài nguyên ít được tận dụng nhất từ phía cung cấp. Nó phục vụ cho những người sẵn sàng hy sinh hiệu năng và tốc độ để có được quá trình đào tạo rẻ hơn và kéo dài hơn.
2.2 ĐÀO TẠO VÀ SUY LUẬN
Mạng tính toán chủ yếu được sử dụng cho hai chức năng chính: huấn luyện và suy luận. Các yêu cầu đối với các mạng này đến từ các dự án Web 2.0 và Web 3.0. Trong lĩnh vực Web 3.0, các dự án như Bittensor sử dụng tài nguyên tính toán để điều chỉnh mô hình. Về phần suy luận, các dự án Web 3.0 nhấn mạnh tính xác thực của quá trình. Điều này đã tạo ra một lĩnh vực thị trường riêng biệt cho suy luận có thể xác thực, các dự án đang khám phá cách tích hợp suy luận AI vào Hợp đồng thông minh trong khi vẫn giữ nguyên nguyên tắc Phi tập trung.
2.3 Nền tảng Đại lý Thông minh
Tiếp theo là nền tảng đại lý thông minh, bản đồ tóm tắt các vấn đề cốt lõi mà các công ty khởi nghiệp trong danh mục này cần giải quyết:
Tính tương tác và khả năng khám phá và giao tiếp giữa các đại lý: Các đại lý có thể khám phá và giao tiếp với nhau.
Khả năng xây dựng và quản lý cụm đại lý: Đại lý có thể xây dựng cụm và quản lý các đại lý khác.
Quyền sở hữu và thị trường của đại lý AI: Cung cấp quyền sở hữu và thị trường cho đại lý AI.
Những tính năng này nhấn mạnh sự quan trọng của tính linh hoạt và tính mô-đun hóa của hệ thống, những hệ thống này có thể tích hợp một cách liền mạch vào các ứng dụng blockchain và trí tuệ nhân tạo khác nhau. Đại lý trí tuệ nhân tạo có khả năng thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác với Internet, chúng tôi tin rằng đại lý sẽ sử dụng cơ sở hạ tầng để hỗ trợ hoạt động của mình. Chúng tôi mường tượng rằng đại lý trí tuệ nhân tạo sẽ phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng ở một số khía cạnh sau:
Sử dụng mạng lưới phân tán để thu thập dữ liệu mạng thời gian thực
Sử dụng kênh DeFi để thanh toán trung gian
Yêu cầu tiền đặt cọc kinh tế không chỉ để phạt khi có hành vi không đúng, mà còn có thể tăng tính khả năng phát hiện của đại lý (tức là sử dụng tiền đặt cọc như một tín hiệu kinh tế trong quá trình phát hiện)
Sử dụng Nhận thức chung để quyết định những sự kiện nào nên dẫn đến việc cắt giảm
Tiêu chuẩn tương tác mở và khung đại diện để hỗ trợ xây dựng một tập hợp có thể kết hợp được
Đánh giá hiệu suất trong quá khứ dựa trên lịch sử dữ liệu không thể thay đổi và chọn tập hợp đại diện phù hợp theo thời gian thực
Nguồn: IOSG Ventures
2.4Lớp dữ liệu
Trong sự kết hợp giữa AI x Web3, dữ liệu là một thành phần cốt lõi. Dữ liệu là tài sản chiến lược trong cuộc cạnh tranh AI, cùng với tài nguyên tính toán tạo thành các tài nguyên quan trọng. Tuy nhiên, loại tài nguyên này thường bị bỏ qua vì hầu hết sự chú ý của ngành công nghiệp tập trung vào mặt tính toán. Trên thực tế, trong quá trình thu thập dữ liệu, nguyên tắc cung cấp nhiều hướng giá trị thú vị, chủ yếu bao gồm hai hướng cao cấp sau đây:
Truy cập dữ liệu Internet công cộng
Truy cập dữ liệu được bảo vệ
Truy cập dữ liệu Internet công cộng: Hướng này nhằm xây dựng một mạng lưới crawler phân tán, có thể crawler toàn bộ Internet trong vài ngày, thu thập bộ dữ liệu khổng lồ hoặc truy cập trực tiếp vào dữ liệu Internet rất cụ thể. Tuy nhiên, để crawler nhiều bộ dữ liệu trên Internet, yêu cầu mạng rất cao, cần ít nhất vài trăm Nút để bắt đầu một số công việc có ý nghĩa. May mắn thay, Grass, một mạng lưới crawler phân tán, đã có hơn 2 triệu Nút chia sẻ băng thông Internet tích cực với mạng và mục tiêu là crawler toàn bộ Internet. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của kích thích kinh tế trong việc thu hút các nguồn tài nguyên quý giá.
Mặc dù Grass cung cấp môi trường cạnh tranh công bằng trong dữ liệu công cộng, nhưng vẫn tồn tại vấn đề sử dụng dữ liệu tiềm năng - tức là vấn đề truy cập vào tập dữ liệu độc quyền. Cụ thể, vẫn còn rất nhiều dữ liệu được lưu trữ dưới hình thức bảo vệ sự riêng tư vì tính nhạy cảm của chúng. Nhiều công ty khởi nghiệp đang sử dụng một số công cụ mật mã học để cho phép các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo xây dựng và điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên cấu trúc dữ liệu cơ bản của tập dữ liệu độc quyền mà vẫn giữ thông tin nhạy cảm riêng tư.
Phân tích học liên bang, riêng tư khác biệt, môi trường thực thi đáng tin cậy, tính đồng nhất toàn diện và tính toán đa phương đã cung cấp các mức độ khác nhau của bảo vệ và cân nhắc về quyền riêng tư. Bài viết nghiên cứu của Bagel (01928374656574839201) tổng kết những tổng quan tuyệt vời về những công nghệ này. Các công nghệ này không chỉ bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình học máy, mà còn có thể cung cấp giải pháp trí tuệ nhân tạo bảo vệ quyền riêng tư toàn diện ở mức độ tính toán.
2.5 Nguồn dữ liệu và mô hình
Công nghệ nguồn dữ liệu và mô hình được thiết kế để xây dựng quy trình mà người dùng có thể đảm bảo họ đang tương tác với mô hình và dữ liệu mong đợi. Ngoài ra, công nghệ này cũng cung cấp tính xác thực và nguồn gốc. Ví dụ về công nghệ watermark, watermark là một trong những công nghệ nguồn mô hình, nó sẽ nhúng chữ ký trực tiếp vào thuật toán học máy, cụ thể hơn là nhúng trực tiếp vào trọng số mô hình, từ đó có thể xác minh liệu lý luận có đến từ mô hình mong đợi hay không khi truy xuất.
2.6 Ứng dụng
Trong lĩnh vực ứng dụng, tiềm năng thiết kế là không giới hạn. Trong bản đồ ngành trên, chúng tôi liệt kê một số trường hợp phát triển đặc biệt đáng mong đợi với sự áp dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Web 3.0. Vì các trường hợp này lớn long là mô tả bản thân của chúng, chúng tôi không bình luận thêm về chúng ở đây. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và Web 3.0 có thể tái tạo lại nhiều lĩnh vực và các lĩnh vực dọc theo đó, bởi vì các ngôn ngữ chính tạo ra những trường hợp sáng tạo mới cho các nhà phát triển và cung cấp cho họ sự tự do tối đa để tối ưu hóa các trường hợp hiện có.
Tổng kết
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang lại triển vọng đầy sáng tạo và tiềm năng. Bằng cách tận dụng những ưu điểm độc đáo của mỗi công nghệ, chúng ta có thể giải quyết mọi thách thức và mở ra những con đường công nghệ mới. Trong quá trình khám phá ngành công nghiệp mới này, sự tương tác hợp tác giữa AI và Web3 có thể thúc đẩy tiến bộ, tái tạo trải nghiệm kỹ thuật số trong tương lai và cách chúng ta tương tác trên mạng.
Sự kết hợp giữa sự khan hiếm và sự phong phú của số, việc khai thác tài nguyên chưa đầy đủ để đạt hiệu suất tính toán, cùng việc xây dựng thực tiễn dữ liệu an toàn và bảo vệ quyền riêng tư sẽ định nghĩa thời đại tiến hóa công nghệ tiếp theo.
Tuy nhiên, chúng ta phải nhận thức rằng ngành này vẫn đang ở giai đoạn ban đầu và bản đồ ngành hiện tại có thể trở nên lạc hậu trong thời gian ngắn. Nhịp độ đổi mới nhanh chóng có nghĩa là các giải pháp tiên tiến ngày hôm nay có thể sớm bị thay thế bởi những bước đột phá mới. Tuy vậy, các khái niệm cơ bản được thảo luận - như mạng tính toán, nền tảng ủy quyền và giao thức dữ liệu - đã làm nổi bật tiềm năng lớn của sự hòa trộn giữa trí tuệ nhân tạo và Web 3.0.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
IOSG: Hình ảnh hội tụ của trí tuệ nhân tạo và Web3
Ấn độ học, AI x Web3 dường như là các công nghệ độc lập lẫn nhau, mỗi cái dựa trên nguyên lý cơ bản khác nhau và phục vụ cho các chức năng khác nhau. Tuy nhiên, khi nghiên cứu sâu hơn, ta sẽ phát hiện rằng hai loại công nghệ này có cơ hội cân nhắc lẫn nhau, ưu điểm độc đáo của mỗi loại có thể bổ sung lẫn nhau, nâng cao lẫn nhau. Balaji Srinivasan tại Hội nghị Siêu AI đã sắc sảo mô tả khái niệm này về khả năng bổ sung lẫn nhau, gây cảm hứng cho việc so sánh chi tiết về cách mà các công nghệ này tương tác với nhau.
Token được phát triển theo phương thức từ dưới lên, nổi lên từ nỗ lực của cộng đồng mạng lưới ẩn danh Phi tập trung của những người bạn punk trong suốt 10 năm qua và tiếp tục tiến hóa thông qua sự cộng tác của những đơn vị độc lập trên toàn cầu. Ngược lại, trí tuệ nhân tạo được phát triển theo phương thức từ trên xuống, do một số ông lớn công nghệ dẫn đầu. Những công ty này quyết định về tốc độ và xu hướng của ngành, và ngưỡng cửa vào ngành này càng trở nên dài hơn vì mật độ tài nguyên chứ không phải độ phức tạp của công nghệ.
Hai công nghệ này cũng có bản chất hoàn toàn khác nhau. Về bản chất, Token là một hệ thống xác định, tạo ra kết quả không thể thay đổi, như hàm băm hoặc tính dự đoán của zk-SNARK. Điều này tạo nên sự tương phản rõ rệt so với tính xác suất và tính không thể dự đoán thông thường của trí tuệ nhân tạo.
Tương tự, mã hóa công nghệ đã thể hiện sự xuất sắc trong việc xác minh, đảm bảo tính xác thực và an toàn của giao dịch, và thiết lập quy trình và hệ thống không đòi hỏi sự tin tưởng, trong khi trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung kỹ thuật số phong phú. Tuy nhiên, trong quá trình tạo ra nội dung kỹ thuật số phong phú, đảm bảo nguồn gốc của nội dung và ngăn chặn việc đánh cắp danh tính trở thành một thách thức.
May mắn thay, TOKEN cung cấp một khái niệm trái ngược phong phú về số liệu - tính khan hiếm của số liệu. Nó cung cấp các công cụ tương đối chín chắn có thể mở rộng vào công nghệ trí tuệ nhân tạo, đảm bảo tính đáng tin cậy của nguồn thông tin và tránh vấn đề đánh cắp danh tính.
Một ưu điểm đáng chú ý của TOKEN là khả năng thu hút một lượng lớn phần cứng và vốn đi vào mạng lưới đồng bộ để phục vụ mục tiêu cụ thể. Khả năng này đặc biệt có lợi cho trí tuệ nhân tạo tiêu tốn nhiều năng lực tính toán. Tận dụng tài nguyên chưa được khai thác đầy đủ để cung cấp năng lực tính toán rẻ hơn có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của trí tuệ nhân tạo.
Bằng cách so sánh hai công nghệ lớn này, chúng ta không chỉ có thể đánh giá được đóng góp của từng công nghệ một mà còn có thể thấy được cách chúng cùng nhau mở ra một con đường mới cho kinh tế và công nghệ. Mỗi loại công nghệ đều có thể bù đắp cho nhược điểm của công nghệ khác, tạo ra một tương lai tích hợp hơn và đổi mới hơn. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi nhằm mục đích khám phá bản đồ ngành AI x Web3 mới nổi, tập trung giới thiệu một số lĩnh vực dọc theo các điểm giao nhau công nghệ mới nổi này.
Nguồn: IOSG Ventures
2.1 Mạng tính toán
Bản đồ ngành đầu tiên giới thiệu mạng tính toán, họ cố gắng giải quyết vấn đề cung cấp GPU bị hạn chế và thử nghiệm các cách Thả chi phí tính toán theo cách khác nhau. Điều đáng chú ý là những điểm sau đây:
2.2 ĐÀO TẠO VÀ SUY LUẬN
Mạng tính toán chủ yếu được sử dụng cho hai chức năng chính: huấn luyện và suy luận. Các yêu cầu đối với các mạng này đến từ các dự án Web 2.0 và Web 3.0. Trong lĩnh vực Web 3.0, các dự án như Bittensor sử dụng tài nguyên tính toán để điều chỉnh mô hình. Về phần suy luận, các dự án Web 3.0 nhấn mạnh tính xác thực của quá trình. Điều này đã tạo ra một lĩnh vực thị trường riêng biệt cho suy luận có thể xác thực, các dự án đang khám phá cách tích hợp suy luận AI vào Hợp đồng thông minh trong khi vẫn giữ nguyên nguyên tắc Phi tập trung.
2.3 Nền tảng Đại lý Thông minh
Tiếp theo là nền tảng đại lý thông minh, bản đồ tóm tắt các vấn đề cốt lõi mà các công ty khởi nghiệp trong danh mục này cần giải quyết:
Những tính năng này nhấn mạnh sự quan trọng của tính linh hoạt và tính mô-đun hóa của hệ thống, những hệ thống này có thể tích hợp một cách liền mạch vào các ứng dụng blockchain và trí tuệ nhân tạo khác nhau. Đại lý trí tuệ nhân tạo có khả năng thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác với Internet, chúng tôi tin rằng đại lý sẽ sử dụng cơ sở hạ tầng để hỗ trợ hoạt động của mình. Chúng tôi mường tượng rằng đại lý trí tuệ nhân tạo sẽ phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng ở một số khía cạnh sau:
Nguồn: IOSG Ventures
2.4Lớp dữ liệu
Trong sự kết hợp giữa AI x Web3, dữ liệu là một thành phần cốt lõi. Dữ liệu là tài sản chiến lược trong cuộc cạnh tranh AI, cùng với tài nguyên tính toán tạo thành các tài nguyên quan trọng. Tuy nhiên, loại tài nguyên này thường bị bỏ qua vì hầu hết sự chú ý của ngành công nghiệp tập trung vào mặt tính toán. Trên thực tế, trong quá trình thu thập dữ liệu, nguyên tắc cung cấp nhiều hướng giá trị thú vị, chủ yếu bao gồm hai hướng cao cấp sau đây:
Truy cập dữ liệu Internet công cộng: Hướng này nhằm xây dựng một mạng lưới crawler phân tán, có thể crawler toàn bộ Internet trong vài ngày, thu thập bộ dữ liệu khổng lồ hoặc truy cập trực tiếp vào dữ liệu Internet rất cụ thể. Tuy nhiên, để crawler nhiều bộ dữ liệu trên Internet, yêu cầu mạng rất cao, cần ít nhất vài trăm Nút để bắt đầu một số công việc có ý nghĩa. May mắn thay, Grass, một mạng lưới crawler phân tán, đã có hơn 2 triệu Nút chia sẻ băng thông Internet tích cực với mạng và mục tiêu là crawler toàn bộ Internet. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của kích thích kinh tế trong việc thu hút các nguồn tài nguyên quý giá.
Mặc dù Grass cung cấp môi trường cạnh tranh công bằng trong dữ liệu công cộng, nhưng vẫn tồn tại vấn đề sử dụng dữ liệu tiềm năng - tức là vấn đề truy cập vào tập dữ liệu độc quyền. Cụ thể, vẫn còn rất nhiều dữ liệu được lưu trữ dưới hình thức bảo vệ sự riêng tư vì tính nhạy cảm của chúng. Nhiều công ty khởi nghiệp đang sử dụng một số công cụ mật mã học để cho phép các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo xây dựng và điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên cấu trúc dữ liệu cơ bản của tập dữ liệu độc quyền mà vẫn giữ thông tin nhạy cảm riêng tư.
Phân tích học liên bang, riêng tư khác biệt, môi trường thực thi đáng tin cậy, tính đồng nhất toàn diện và tính toán đa phương đã cung cấp các mức độ khác nhau của bảo vệ và cân nhắc về quyền riêng tư. Bài viết nghiên cứu của Bagel (01928374656574839201) tổng kết những tổng quan tuyệt vời về những công nghệ này. Các công nghệ này không chỉ bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình học máy, mà còn có thể cung cấp giải pháp trí tuệ nhân tạo bảo vệ quyền riêng tư toàn diện ở mức độ tính toán.
2.5 Nguồn dữ liệu và mô hình
Công nghệ nguồn dữ liệu và mô hình được thiết kế để xây dựng quy trình mà người dùng có thể đảm bảo họ đang tương tác với mô hình và dữ liệu mong đợi. Ngoài ra, công nghệ này cũng cung cấp tính xác thực và nguồn gốc. Ví dụ về công nghệ watermark, watermark là một trong những công nghệ nguồn mô hình, nó sẽ nhúng chữ ký trực tiếp vào thuật toán học máy, cụ thể hơn là nhúng trực tiếp vào trọng số mô hình, từ đó có thể xác minh liệu lý luận có đến từ mô hình mong đợi hay không khi truy xuất.
2.6 Ứng dụng
Trong lĩnh vực ứng dụng, tiềm năng thiết kế là không giới hạn. Trong bản đồ ngành trên, chúng tôi liệt kê một số trường hợp phát triển đặc biệt đáng mong đợi với sự áp dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Web 3.0. Vì các trường hợp này lớn long là mô tả bản thân của chúng, chúng tôi không bình luận thêm về chúng ở đây. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và Web 3.0 có thể tái tạo lại nhiều lĩnh vực và các lĩnh vực dọc theo đó, bởi vì các ngôn ngữ chính tạo ra những trường hợp sáng tạo mới cho các nhà phát triển và cung cấp cho họ sự tự do tối đa để tối ưu hóa các trường hợp hiện có.
Tổng kết
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang lại triển vọng đầy sáng tạo và tiềm năng. Bằng cách tận dụng những ưu điểm độc đáo của mỗi công nghệ, chúng ta có thể giải quyết mọi thách thức và mở ra những con đường công nghệ mới. Trong quá trình khám phá ngành công nghiệp mới này, sự tương tác hợp tác giữa AI và Web3 có thể thúc đẩy tiến bộ, tái tạo trải nghiệm kỹ thuật số trong tương lai và cách chúng ta tương tác trên mạng.
Sự kết hợp giữa sự khan hiếm và sự phong phú của số, việc khai thác tài nguyên chưa đầy đủ để đạt hiệu suất tính toán, cùng việc xây dựng thực tiễn dữ liệu an toàn và bảo vệ quyền riêng tư sẽ định nghĩa thời đại tiến hóa công nghệ tiếp theo.
Tuy nhiên, chúng ta phải nhận thức rằng ngành này vẫn đang ở giai đoạn ban đầu và bản đồ ngành hiện tại có thể trở nên lạc hậu trong thời gian ngắn. Nhịp độ đổi mới nhanh chóng có nghĩa là các giải pháp tiên tiến ngày hôm nay có thể sớm bị thay thế bởi những bước đột phá mới. Tuy vậy, các khái niệm cơ bản được thảo luận - như mạng tính toán, nền tảng ủy quyền và giao thức dữ liệu - đã làm nổi bật tiềm năng lớn của sự hòa trộn giữa trí tuệ nhân tạo và Web 3.0.