Từ hạ tầng AI đến kịch bản ứng dụng, dự án Web3 nào đáng được quan tâm?

Chatbot ChatGPT của OpenAI đạt 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng chỉ hai tháng sau khi ra mắt, khiến nó trở thành ứng dụng phát triển nhanh nhất trong lịch sử. Vào ngày 10 tháng 1, Bloomberg cho biết Microsoft đang xem xét đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI, nhà phát triển ChatGPT và tất cả các khái niệm AI về tiền điện tử đã được kích nổ hoàn toàn, với FET, AGIX, v.v. tăng hơn 200% trong một tháng.

Với sự trợ giúp của vốn, hai công nghệ tiên tiến này, vốn đã thu hút nhiều sự chú ý, có thể hội tụ lại với nhau không? Trí tuệ nhân tạo sử dụng máy tính để giải quyết vấn đề bằng cách bắt chước khả năng tư duy của bộ não con người. OpenAI cung cấp một lượng lớn dữ liệu đào tạo cho các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), làm cho chúng thậm chí còn mạnh mẽ hơn. Trong thế giới tiền điện tử được xây dựng bởi công nghệ blockchain, lượng dữ liệu on-chain khổng lồ mỗi ngày có thể cung cấp “nhiên liệu” cho công cụ AI, cho phép AIGC phản hồi các chiến lược tốt hơn.

Thêm vào đó, khi các thuật toán AI trở nên thông minh hơn, mọi người trở nên khó hiểu hơn về cách họ đưa ra quyết định và kết luận. Blockchain là bất biến và có thể giúp chúng ta truy cập vào một bản ghi bất biến của dữ liệu và quy trình được AI sử dụng trong quá trình ra quyết định của nó.

Dự án tiền điện tử > khái niệm AI (Nguồn: Rootdata)

So với trí tuệ nhân tạo như Stability AI và ChatGPT, đã thu hút được rất nhiều sự chú ý và áp dụng trong các lĩnh vực truyền thống, trí tưởng tượng lớn hơn của blockchain nằm ở hệ thống kinh tế có thể thay đổi mô hình AI. Khi tâm lý FOMO mất dần, bài viết này sẽ khám phá các đặc điểm của các dự án tiền điện tử giới thiệu công nghệ AI và AI có thể kết hợp với blockchain tạo ra loại phản ứng hóa học nào?

Cơ sở hạ tầng AI

Một tính năng phổ biến của các dự án cơ sở hạ tầng AI là phân phối và bán các kiến trúc AI truyền thống (dữ liệu, mô hình và sức mạnh tính toán). Họ thường sử dụng mã thông báo gốc của riêng họ làm phương tiện trao đổi. Họ có xu hướng đóng vai trò trung gian giữa người dùng và nhà cung cấp dịch vụ, xây dựng một thị trường giao dịch phi tập trung. Đây là tất cả các nhiệm vụ trung gian cho nhu cầu của AI truyền thống, chẳng hạn như NLP, giọng nói AI, CV và các dự án sử dụng DApps làm nền tảng trung gian cho các giao dịch. Về cơ bản là một thị trường phi tập trung sử dụng mã thông báo để định giá và trao đổi thị trường truyền thống.

Openfabric AI

Openfabric là một nền tảng để xây dựng và kết nối các ứng dụng AI. Thông qua nền tảng này, sự hợp tác giữa các nhà đổi mới AI, nhà cung cấp dữ liệu, doanh nghiệp và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo và sử dụng các thuật toán và dịch vụ thông minh mới. Hệ sinh thái Openfabric bao gồm 4 vai trò: người tạo thuật toán, nhà cung cấp dữ liệu, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và người tiêu dùng dịch vụ, trong đó người tiêu dùng dịch vụ cần phải trả tiền cho 3 nhà cung cấp dịch vụ còn lại.

Người tạo thuật toán: Tận dụng chuyên môn của họ để tạo ra các thuật toán AI giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Nhà cung cấp dữ liệu: Đảm bảo rằng lượng lớn dữ liệu cần thiết để đào tạo các thuật toán AI được phân phối. Nhà cung cấp cơ sở hạ tầng: Tất cả phần cứng chạy nền tảng AI. Người tiêu dùng dịch vụ: Người dùng cuối cần một sản phẩm hoặc dịch vụ kinh doanh cụ thể.

Oraichain

Oraichain là một hệ sinh thái và nhà tiên tri blockchain được hỗ trợ bởi AI. Ngoài các oracle dữ liệu, Oraichain đặt mục tiêu trở thành blockchain với hệ sinh thái AI hoàn chỉnh đóng vai trò là lớp cơ sở để tạo các hợp đồng thông minh và Dapps. Với AI làm nền tảng, Oraichain đã phát triển một số sản phẩm và dịch vụ sáng tạo quan trọng, bao gồm AI Price Feed, Full On-Chain VRF, Data Hub, AI Marketplace với hơn 100 API AI, tạo NFT dựa trên AI và bảo vệ bản quyền NFT, Royalty Protocol, nền tảng tổng hợp năng suất được hỗ trợ bởi AI và Cosmwasm IDE.

Fetch.ai

Fetch.ai là một nền tảng blockchain dựa trên trí tuệ nhân tạo và học máy cho phép mọi người chia sẻ hoặc giao dịch dữ liệu. Là một hệ sinh thái tự trị giữa máy với máy, bất kỳ mạng bên độc lập nào cũng có thể trở thành proxy mạng cho Fetch.ai, ghi lại bất kỳ giao thức nào được tạo giữa các proxy trên blockchain Fetch.ai. FET là token gốc của blockchain Fetch AI và là phương tiện trao đổi chính cho các giao dịch thanh toán.

Nguồn: Fetch.ai Blog

Điểm kỳ dịNET

SingularityNET là một nền tảng và thị trường AI phi tập trung. Các nhà phát triển xuất bản dịch vụ của họ lên mạng SingularityNET để sử dụng bởi bất kỳ người dùng nào có quyền truy cập internet. Các nhà phát triển có thể tính phí cho các dịch vụ của họ bằng cách sử dụng mã thông báo AGIX gốc. Các dịch vụ có thể cung cấp suy luận trên nhiều miền hoặc đào tạo mô hình, chẳng hạn như hình ảnh, video, giọng nói, văn bản, chuỗi thời gian, AI sinh học và phân tích mạng.

Hệ sinh thái SingularityNET

Hệ sinh thái SingularityNET sẽ cung cấp các dịch vụ AI cho nền tảng và tạo ra việc sử dụng quy mô lớn mã thông báo AGIX. Các spin-off SingularityNET này đang được phát triển ở nhiều thị trường dọc được lựa chọn chiến lược, bao gồm DeFi, robot, công nghệ sinh học và tuổi thọ, trò chơi và truyền thông, nghệ thuật và giải trí (âm nhạc) và AI cấp doanh nghiệp.

Gensyn

Giao thức Gensyn là một mạng Layer1 dành cho điện toán học sâu, thưởng cho những người tham gia phía cung đầu tư thời gian tính toán vào mạng và thực hiện các tác vụ ML (học máy) thông qua phần thưởng tức thì. Giao thức không yêu cầu giám sát hoặc thực thi hành chính, mà thay vào đó tạo điều kiện phân công nhiệm vụ và thanh toán theo chương trình thông qua các hợp đồng thông minh. Thách thức cơ bản đối với mạng là xác thực công việc ML đã được thực hiện. Đây là giao điểm của lý thuyết phức tạp, lý thuyết trò chơi, mật mã học và tối ưu hóa. Hệ sinh thái Gensyn bao gồm 4 vai trò: committer, resolver, validator và reporter.

Người nộp: Cung cấp các nhiệm vụ sẽ được tính toán và thanh toán cho các đơn vị công việc đã hoàn thành. Bộ giải: Thực hiện đào tạo mô hình và tạo bằng chứng để người xác thực kiểm tra. Người xác minh: Chìa khóa để liên kết quá trình đào tạo không xác định với các phép tính tuyến tính xác định, sao chép một phần bằng chứng bộ giải và so sánh khoảng cách với ngưỡng dự kiến. Người tố giác: Kiểm tra công việc của người xác thực và thực hiện các thử thách với hy vọng kiếm được giải độc đắc.

Tầm nhìn của Gensyn là giảm sự phụ thuộc của Dapps vào cơ sở hạ tầng Web2 bằng cách cung cấp các thành phần cơ sở hạ tầng quan trọng cho các ứng dụng Web3 thông qua điện toán ML phi tập trung.

Kịch bản ứng dụng

Trong các trường hợp sử dụng như vậy, dự án nhằm giải quyết các nhu cầu mới nổi phát sinh từ sự phát triển của blockchain trong những năm gần đây theo cách AI.

Những yêu cầu này có thể là cho phép người dùng trò chơi blockchain bỏ qua các hoạt động tẻ nhạt, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng phát triển các trò chơi blockchain, xã hội hóa trên nền tảng blockchain, tạo ra con người ảo với tính cách riêng của họ hoặc phát hiện các dự án NFT giả mạo, v.v. Khác với các nền tảng AI truyền thống, các dự án như vậy có nhu cầu mạnh mẽ không thể thay thế, điều này khiến chúng có một con hào sâu, đồng thời, khó khăn phát triển của các nền tảng có nhu cầu mới nổi là điểm bán hàng nằm ở việc thu hút khách hàng và làm thế nào để thu hút đủ khách hàng để chứng minh rằng nhu cầu của nền tảng của họ là bền vững và khách quan, đã trở thành một vấn đề lớn gặp phải trong quá trình phát triển các nền tảng đó.

Hướng chuỗi

Theo hệ thống tài chính chính thống của mô hình trò chơi tiền điện tử “P2E”, người dùng phải đối mặt với lối chơi luôn thay đổi và một số lượng lớn các hoạt động cơ bản lặp đi lặp lại, và AI có thể cung cấp cho người chơi một quy trình tự động ổn định và xây dựng các chiến lược trò chơi với xác suất chiến thắng cao hơn. rct AI là một giải pháp hoàn chỉnh cho ngành công nghiệp game sử dụng AI và công nghệ cốt lõi của nó, Chaos Box, là một công cụ AI dựa trên học tăng cường sâu. rct AI đã phát triển mô hình DRL (Deep Reinforcement Learning) do AI đào tạo cho Axie Infinity, giúp cải thiện hiệu quả và tỷ lệ thắng trong một số lượng lớn dữ liệu chiến đấu mô phỏng do thực tế là có khoảng 10^23 kết hợp tất cả các thẻ trong Axie Infinity, cũng như các đặc điểm của trò chơi trong trò chơi.

Ngoài ra, AI có thể cung cấp các nguyên mẫu hành động cho các nhà phát triển, Mirror World, một thế giới ảo ma trận trò chơi dựa trên Solana đã sử dụng công nghệ AI để khởi chạy Mirrama với lối chơi roguelike và Brawl of Mirrors, một trò chơi đấu trường dựa trên PVP. Ngoài ra, Mirror World đã tung ra một bộ sưu tập NFT có thể tương tác trong trò chơi và các nguyên mẫu của các NFT này được thực hiện bằng thuật toán hành động AI.

Đọc liên quan: Nói chuyện với RCT AI: Đã đến lúc suy nghĩ về cách Blockchain đã thay đổi các nhà xuất bản trò chơi

Định hướng xã hội

PLAI Labs, tập trung vào việc tận dụng AI và web3 để xây dựng một nền tảng xã hội thế hệ tiếp theo để người dùng chơi, nói chuyện, chiến đấu, giao dịch và phiêu lưu cùng nhau, đã nhận được 32 triệu USD tài trợ từ a16z vào tháng 1/2023. Hiện tại, PLAI Labs đã giới thiệu 2 sản phẩm ra thế giới bên ngoài:

Champions Ascension, một trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi (MMORPG), nơi người chơi có thể chọn sở hữu nhân vật của riêng mình dưới dạng NFT và có thể chiến đấu trong các đấu trường Colosseum lớn, làm nhiệm vụ, xây dựng và cạnh tranh trong ngục tối tùy chỉnh và giao dịch các vật phẩm kỹ thuật số. Một nền tảng giao thức AI sẽ trợ giúp mọi thứ từ nội dung do người dùng tạo (UGC) đến kết hợp với kết xuất tài sản 2D sang 3D.

PLAI Labs có kế hoạch ra mắt sách trắng V2 trong năm nay, bao gồm chi tiết về chu kỳ kinh tế cốt lõi (tận dụng NFT và blockchain để nâng cao trải nghiệm), kế hoạch bộ công cụ UGC (bao gồm AI)…

Đọc liên quan: “Các cựu chiến binh kinh doanh bắt đầu lại, Plai Labs nói về lý do tại sao Web3”

Hướng NFT

Aletha AI đã đưa ra khái niệm iNFT, một công nghệ kết hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain. Khi được tích hợp với AI, NFT có tính tương tác, tạo ra, có thể mở rộng và độc đáo trong nhiều đặc điểm tính cách khác nhau của chúng.

Hiểu một cách đơn giản, nếu NFT là tác phẩm kỹ thuật số của con người thì sau khi được tích hợp AI, nó trở thành iNFT, một tác phẩm NFT với khả năng trò chuyện với người dùng. Vào ngày 10 tháng 6 năm 2021, iNFT Alice đầu tiên trên thế giới đã được bán đấu giá tại Sotheby’s với giá 478.800 USD.

Altered State Machine (ASM) là một dự án sáng tạo kết hợp NFT, trí tuệ nhân tạo và máy học để cung cấp năng lượng cho việc đào tạo NFT được hỗ trợ bởi AI, với tầm nhìn trở thành giao thức sở hữu và kiếm tiền cho AI bằng công nghệ NFT. Trong hệ sinh thái ASM, hình đại diện dựa trên AI được gọi là tác nhân và được tạo thành từ hai phần: bộ não và hình đại diện. Dự án cũng phát hành mã thông báo ASTO để cung cấp năng lượng cho hệ sinh thái ASM.

Đọc liên quan: Giải thích về máy trạng thái thay đổi: Khám phá sáng tạo về NFT đang phát triển với AI và Machine Learning

Optic đang xây dựng một giao thức xác minh NFT được hỗ trợ bởi AI tập trung vào phân tích gian lận NFT và khám phá giá trị NFT trong cộng đồng, với mục đích giúp toàn bộ thị trường NFT đạt được tính xác thực và minh bạch cao hơn. Optic Intelligence Engine học hỏi từ các bộ sưu tập NFT thực và sau đó truy xuất các bộ sưu tập NFT trên thị trường. Sau đó, Optic trả về điểm số trận đấu cho biết NFT được kiểm tra khớp với NFT thật tốt như thế nào.

Vào tháng 7/2022, Optic đã kết thúc vòng tài trợ trị giá 11 triệu USD do Pantera Capital, Kleiner Perkins dẫn đầu, với sự tham gia của Circle Ventures, Polygon Ventures và các công ty khác. Hiện tại, OpenSea đã áp dụng dịch vụ phát hiện Copymint của Optic.

Đọc liên quan: Quang học: Giao thức xác minh NFT trí tuệ nhân tạo

Phân tích xu hướng

Từ góc độ con đường phát triển hiện tại của các dự án blockchain AI, cơ sở hạ tầng của AI bao gồm ba phần: dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán. Để một dự án AI bình thường nhận ra khả năng tạo hoặc phân tích trí tuệ nhân tạo, nó cần phải có các mô hình và bộ dữ liệu, cũng như các bản thể phần mềm và GUI gọi các mô hình. Sau đó, việc phân phối các mô hình và bộ dữ liệu trong lĩnh vực này, đào tạo các mô hình (cho thuê sức mạnh tính toán) và phát triển phần mềm front-end có sự hình thành các trung gian, sẽ sinh ra các dự án AI blockchain nhằm đáp ứng hiệu quả nhu cầu của khách hàng.

Ví dụ: ở trên, Fetch.ai hoạt động như một trung gian để cho phép khách hàng giao dịch bộ dữ liệu bằng mã thông báo gốc của họ. SingularityNET cho phép khách hàng mua các dịch vụ đào tạo sức mạnh tính toán từ các nhà phát triển và khách hàng của Openfabric AI cần có được các dịch vụ như mô hình (thuật toán), bộ dữ liệu và cơ sở hạ tầng (phần mềm) từ các nhà cung cấp Humans.ai về cơ bản là các mô hình AI được đào tạo với các bộ dữ liệu được đóng gói trong NFT và người dùng sử dụng mã thông báo gốc để mua.

Gensyn về cơ bản là một nền tảng cho thuê sức mạnh tính toán phi tập trung. Đây là tất cả các nhiệm vụ trung gian đến những nhiệm vụ mà AI truyền thống cần hoàn thành, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giọng nói AI và tạo hình ảnh và các dự án sử dụng DApps làm nền tảng trung gian cho các giao dịch.

Sau đó, ứng dụng phi tập trung trong blockchain đã tạo ra những nhu cầu mới, vì vậy dự án AI dựa trên hướng trò chơi chuỗi, xã hội và NFT nhằm giải quyết các điểm đau của người dùng trong blockchain, chẳng hạn như rct.ai giải quyết vấn đề hoạt động lặp đi lặp lại thủ công của người dùng trò chơi chuỗi, Mirror World giải quyết sự phát triển của trò chơi chuỗi và các dự án khác được phát triển cho blockchain xã hội và NFT.

Hiện nay, trong giai đoạn đầu của xã hội hóa Web3, AI đang được giới thiệu nhiều hơn như một thiết bị tường thuật. Trong tương lai, có một số hướng khả thi để phát triển dự án AI:

Tăng cường quyền riêng tư dữ liệu: Web3 có thể tối đa hóa quyền riêng tư dữ liệu thông qua việc sử dụng công nghệ zk, trong khi AI có thể phân tích dữ liệu mà không ảnh hưởng đến nó.

Hợp đồng thông minh: Công nghệ Web3 có thể tích hợp các ứng dụng AI vào các ứng dụng Web3 thông qua các hợp đồng thông minh, để đạt được khả năng kiểm soát các mô hình AI. Loại ứng dụng này có thể được sử dụng để giao dịch các mô hình và bộ dữ liệu để tự động hóa quy trình giao dịch. Và công nghệ ZK được sử dụng để bảo vệ dữ liệu của người dùng. Tuy nhiên, loại dự án này phải đối mặt với tác động của các bộ dữ liệu nguồn mở và các mô hình nguồn mở, chỉ cần tưởng tượng: nếu người dùng có thể có được dữ liệu và mô hình nguồn mở trên Hugging face và sử dụng đào tạo tàu tự động, tại sao họ sẽ giao dịch trên nền tảng blockchain? Đối mặt với sự tấn công dữ dội của các công ty Web2, các mô hình AI Web3 và các giao dịch tập dữ liệu không có đủ hào.

Học máy hiệu quả hơn: Các công nghệ Web3 có thể làm cho các ứng dụng AI nhanh hơn và đáng tin cậy hơn bằng cách làm cho việc học máy hiệu quả hơn theo cách phi tập trung. Điều này đã được sử dụng trong đào tạo AI truyền thống, chẳng hạn như KataGo, một phiên bản cải tiến của AlphaGo, sử dụng công nghệ đào tạo phân tán để cho phép mọi người trên khắp thế giới muốn cập nhật AI này tự nguyện cung cấp đào tạo máy tính. Ứng dụng trong blockchain có thể tương tự như Gitcoin và việc quyên góp sức mạnh tính toán có thể nhận được POAP hoặc tương tự như AMM, cung cấp động lực cho tính thanh khoản và trở thành nền tảng cho thuê sức mạnh tính toán với một khoản phí, nhưng do sự biến động cao của giá tiền tệ, loại ứng dụng này không có lợi thế hơn so với cho thuê điện toán GPU truyền thống. Trừ khi bản thân nền tảng tham gia vào kinh doanh tài chính và đủ để trợ cấp cho người dùng từ giá trị được nắm bắt bởi giao thức, chẳng hạn như Numerai, sử dụng công nghệ AI để kiếm lợi nhuận từ thị trường chứng khoán, thì đủ người dùng sẵn sàng cung cấp ba yếu tố của AI vào nền tảng.

Tóm tắt

Hiện tại, cả cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain và các dự án tiền điện tử hiện thực hóa các kịch bản ứng dụng với sự trợ giúp của các công cụ AI đều đang ở giai đoạn sơ khai và mục tiêu chính là tạo ra một cơ sở hạ tầng cơ bản phù hợp để trau dồi việc tích hợp tokenomics với các giải pháp AI như nhà cung cấp phần cứng, nhà cung cấp dữ liệu và thuật toán AI.

Tuy nhiên, có nhiều thách thức đối với sự hội nhập của cả hai. Trước hết, xu hướng blockchain hướng tới các công nghệ phức tạp như Rollup và ZK sẽ mang đến những thách thức cho AI để có được dữ liệu. Thứ hai, không có đủ dữ liệu thử nghiệm liên tục để hỗ trợ khả năng ứng dụng AI trong hệ sinh thái blockchain và khả năng thích ứng của các công cụ AI để đối phó với các trường hợp khẩn cấp. Cuối cùng, có những dự án giả mạo thường xuyên trong lĩnh vực tiền điện tử cọ xát vào khái niệm AI, khiến mọi người dễ dàng mất tự tin khi khám phá lĩnh vực này.

Tất cả các dự án AI blockchain giải quyết các vấn đề AI truyền thống cần phải trả lời câu hỏi: tại sao nền tảng này cần giới thiệu mã thông báo trên blockchain, điều này làm cho mục tiêu giao dịch của mục tiêu hiện tại trong thị trường Web2, chẳng hạn như nền tảng, mô hình, dữ liệu và sức mạnh tính toán, có nhược điểm là tích hợp.

Tokenomics, giống như một bánh đà, có thể thay đổi chu kỳ tăng và giảm của một dự án. Hiện tại, nếu bạn muốn có một bánh đà tích cực, bạn cần tính đến người dùng thực tế của nền tảng, đó là vấn đề thu hút khách hàng. Không thể thay thế nhu cầu là hào của một dự án và một dự án không có hào có thể đạt được thành công ngắn hạn, nhưng nó sẽ không có đủ người dùng và hệ sinh thái nhà phát triển mạnh mẽ. Khi nhu cầu là một đề xuất sai, các ưu đãi kinh tế là không bền vững và vòng đời của dự án trở nên ngắn hơn. Chúng tôi hy vọng rằng sẽ có nhiều dự án AI + Web3 hơn dựa trên người dùng thực và nhu cầu không thể thay thế. Chúng được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu không hoặc được đáp ứng kém trong Web2 và do đó cần được giới thiệu với Web3.

Trong mọi trường hợp, việc tích hợp AI vào Web3 là một xu hướng công nghệ trong tương lai và đã có một số ví dụ về các ứng dụng Web3 kết hợp trí tuệ nhân tạo ở giai đoạn này. Theo thời gian, cơ sở hạ tầng Web3 phù hợp hơn và các mô hình mới sẽ xuất hiện.