Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Mở ra kỷ nguyên mới của Internet
Web3, như một mô hình Internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, và tồn tại nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và các thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần vào việc xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là vô cùng quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Mô hình AI cần tiêu hóa 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.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, tồn tại một số vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp nhỏ và vừa khó có thể gánh chịu
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành nên các đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới:
Bằng cách thu thập dữ liệu mạng theo cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực tế, chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp cho cả hai bên cung cầu dữ liệu một môi trường giao dịch công khai và minh bạch, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm toàn cầu, sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE tức là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các thao tác tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống như kết quả của việc thực hiện tính toán trên dữ liệu rõ.
FHE đã cung cấp một bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy luận mô hình mà không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở 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 an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư của dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: 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 tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Chẳng hạn, việc huấn luyện một mô hình AI lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến những mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với sự chậm lại trong việc cải thiện hiệu suất của bộ vi xử lý, cũng như tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên cần tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ cung cấp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt trong sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng chuyên về đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái của công chain công cộng, trở thành một trong những nền tảng công chain hàng đầu để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công chain này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu bởi một giao thức, biến mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu rất khó để theo dõi tình trạng sử dụng, chứ đừng nói đến việc thu được lợi nhuận. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO đã cung cấp một phương thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với AI Oracle (Onchain AI Oracle) và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. Hiện tại, IMO vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng sự chấp nhận của thị trường và sự mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng nhận thức môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động thích hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các 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 suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
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.
Web3 và AI kết hợp dẫn dắt kỷ nguyên mới của Internet Phi tập trung công nghệ thúc đẩy đổi mới trong tương lai
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Mở ra kỷ nguyên mới của Internet
Web3, như một mô hình Internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, và tồn tại nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin cá nhân, và các thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, góp phần vào việc xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, việc khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là vô cùng quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Mô hình AI cần tiêu hóa 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.
Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, tồn tại một số vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm toàn cầu, sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE tức là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các thao tác tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống như kết quả của việc thực hiện tính toán trên dữ liệu rõ.
FHE đã cung cấp một bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy luận mô hình mà không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở 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 an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư của dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: 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 tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Chẳng hạn, việc huấn luyện một mô hình AI lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian huấn luyện trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến những mô hình AI tiên tiến trở nên khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với sự chậm lại trong việc cải thiện hiệu suất của bộ vi xử lý, cũng như tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên cần tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ cung cấp sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt trong sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng chuyên về đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái của công chain công cộng, trở thành một trong những nền tảng công chain hàng đầu để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên công chain này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu bởi một giao thức, biến mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu rất khó để theo dõi tình trạng sử dụng, chứ đừng nói đến việc thu được lợi nhuận. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO đã cung cấp một phương thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với AI Oracle (Onchain AI Oracle) và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. Hiện tại, IMO vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng sự chấp nhận của thị trường và sự mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng nhận thức môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động thích hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các 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 suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu hạng. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác thực các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.