Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành chủ đề nóng tại Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Gần đây, tại Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phụ, đều có thể nghe thấy những cuộc thảo luận sôi nổi về sự kết hợp giữa AI và Web3. Bài viết này sẽ chia sẻ với độc giả một số nhận thức tiên tiến từ hội nghị.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khuôn khổ AI Agent
Với sự nổi lên của khái niệm AI Agent, việc xây dựng các nền tảng và khung liên quan đã trở nên rất phổ biến trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với mức độ tham gia thấp, trở thành một trong những hướng chính của đợt dự án AI này.
Các dự án đáng chú ý bao gồm:
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên, thông qua việc xây dựng Layer 1 chuyên dụng cho AI để kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân.
Autonomys Network: Hệ thống hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được sự hợp tác giữa con người và máy móc an toàn và tự chủ.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán của AI Agent và ứng dụng.
Questflow: Mạng phi tập trung được tạo thành từ nhiều AI Agent, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu là có thể tự hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng rằng thông qua cách tiếp cận phi tập trung sẽ phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Một số dự án điển hình bao gồm:
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic：Nền tảng đám mây AI truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm và có khả năng mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung.
IO.NET: Nền tảng điện toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu đến cụm GPU và CPU.
Aethir：Nền tảng đổi mới cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Tạo ra nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa dạng.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI đang đối mặt là tính không minh bạch của quá trình huấn luyện và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện nay có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong quá trình huấn luyện AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Các dự án đáng chú ý có:
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư đáng tin cậy và suy diễn AI cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis：Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, Ví dụ AI: Tiềm năng và mong đợi
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent dựa trên một blockchain, có khả năng tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có khả năng giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch qua hình thức trò chuyện.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao chuyên về lĩnh vực bóng rổ.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển mình sang AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai lâu đời tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho rằng sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có khả năng thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những chuỗi công khai này đều bày tỏ mục tiêu phát triển tiên phong về AI, sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc nền tảng, đổi mới tài khoản và nhiều lĩnh vực khác.
Ngoài ra, một số dự án tập trung vào lĩnh vực cụ thể cũng đã bắt đầu chuyển đổi sang AI. Ví dụ, một dự án trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking đã cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc đào tạo và suy luận của AI, các phép dự đoán và các phép toán ngoài chuỗi, góp phần vào sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Trong khi mơ về một kế hoạch tốt đẹp, nhiều khách mời cũng đề cập đến việc phát triển AI trên chuỗi hiện nay vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang đến những vấn đề kỹ thuật cho ngành mà còn sẽ tạo ra những cơ hội đổi mới lớn.
Trong dài hạn, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi và mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hội nhập và thịnh vượng của AI với Web3.
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.
22 thích
Phần thưởng
22
10
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ParallelChainMaxi
· 08-16 15:02
Lại đang thổi phồng khái niệm, ai hiểu được chứ?
Xem bản gốcTrả lời0
MemeTokenGenius
· 08-16 07:22
Nước cống chuột ai cũng phải xem ông trùm Hong Kong
Xem bản gốcTrả lời0
CrossChainBreather
· 08-15 08:16
Không khí đầy mùi giao dịch tiền điện tử.
Xem bản gốcTrả lời0
TestnetNomad
· 08-14 00:24
Đều là những khái niệm ảo cả thôi, ai biết được ai là người thực sự làm việc.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeNightmare
· 08-14 00:19
Trước mặt lại là một đợt chơi đùa với mọi người trong Metaverse và AI.
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightSeller
· 08-14 00:15
Lại thấy cơ hội được chơi cho Suckers? Hàng ghế sau đã chuẩn bị sẵn sàng
Xem bản gốcTrả lời0
NftCollectors
· 08-14 00:04
Từ góc độ đánh giá nghệ thuật, lĩnh vực AI + Web3 đã tạo ra vô số vùng giá trị NFT. Mọi người không chỉ nên nhìn vào giá sàn ngắn hạn, mà còn cần chú ý đến ý nghĩa cách mạng trong lịch sử nghệ thuật.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-26d7f434
· 08-14 00:04
Hồng Kông có triển vọng, cuối cùng không còn chơi chuỗi nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
ClassicDumpster
· 08-14 00:00
Thị trường tăng đang bùng nổ ngay trước mắt, hãy mua một chút 0g để tích trữ nhé.
Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025 thảo luận sôi nổi về sự hội nhập của AI và Web3, nhiều dự án bố trí cơ sở hạ tầng Phi tập trung.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành chủ đề nóng tại Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Gần đây, tại Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phụ, đều có thể nghe thấy những cuộc thảo luận sôi nổi về sự kết hợp giữa AI và Web3. Bài viết này sẽ chia sẻ với độc giả một số nhận thức tiên tiến từ hội nghị.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khuôn khổ AI Agent
Với sự nổi lên của khái niệm AI Agent, việc xây dựng các nền tảng và khung liên quan đã trở nên rất phổ biến trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với mức độ tham gia thấp, trở thành một trong những hướng chính của đợt dự án AI này.
Các dự án đáng chú ý bao gồm:
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng rằng thông qua cách tiếp cận phi tập trung sẽ phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Một số dự án điển hình bao gồm:
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI đang đối mặt là tính không minh bạch của quá trình huấn luyện và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện nay có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong quá trình huấn luyện AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Các dự án đáng chú ý có:
Hai, Ví dụ AI: Tiềm năng và mong đợi
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển mình sang AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai lâu đời tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho rằng sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có khả năng thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những chuỗi công khai này đều bày tỏ mục tiêu phát triển tiên phong về AI, sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc nền tảng, đổi mới tài khoản và nhiều lĩnh vực khác.
Ngoài ra, một số dự án tập trung vào lĩnh vực cụ thể cũng đã bắt đầu chuyển đổi sang AI. Ví dụ, một dự án trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking đã cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc đào tạo và suy luận của AI, các phép dự đoán và các phép toán ngoài chuỗi, góp phần vào sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Trong khi mơ về một kế hoạch tốt đẹp, nhiều khách mời cũng đề cập đến việc phát triển AI trên chuỗi hiện nay vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang đến những vấn đề kỹ thuật cho ngành mà còn sẽ tạo ra những cơ hội đổi mới lớn.
Trong dài hạn, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi và mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hội nhập và thịnh vượng của AI với Web3.