OpenLedger sẽ phát triển như thế nào với AI

@Openledger đang định vị mình không chỉ là một blockchain khác - mà còn hướng tới việc trở thành nền tảng cho các nhà phát triển AI, những người đóng góp dữ liệu và các cộng đồng sáng tạo muốn có sự minh bạch, công bằng và tiện ích thực sự từ những đóng góp của họ. Khi nó phát triển, AI không chỉ là một thứ mà mạng lưới hỗ trợ; nó đã được tích hợp vào kiến trúc của nó - và điều đó có nghĩa là sự tiến hóa của nó sẽ được định hình bởi cách mà nhu cầu và cơ hội của AI phát triển. Đây là cách mà tôi thấy OpenLedger phát triển với AI trong những năm tới: OpenLedger đã có một số yếu tố nổi bật: nó xây dựng blockchain của mình với Proof of Attribution, có nghĩa là các nhà đóng góp dữ liệu được theo dõi và thưởng. Nó cung cấp các công cụ như Datanets (các bộ dữ liệu thuộc sở hữu cộng đồng), ModelFactory (để tinh chỉnh các mô hình), OpenLoRA (để lưu trữ mô hình tiết kiệm chi phí), và sử dụng một chuỗi tương thích EVM lớp 2 với khả năng sẵn có dữ liệu được xử lý qua EigenDA.

Một hướng chính có thể là mở rộng độ phức tạp và chuyên môn của mô hình. Khi nhu cầu về AI tăng lên, sẽ có nhiều nhu cầu hơn cho các mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực ( ví dụ như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục ) đòi hỏi dữ liệu đa dạng, chất lượng cao từ các chuyên gia. Cấu trúc Datanets của OpenLedger dường như được thiết lập cho điều này: những người xây dựng, xác thực hoặc đóng góp dữ liệu cho các tập dữ liệu tập trung sẽ có khả năng nhận được nhiều phần thưởng hơn, và các mô hình được đào tạo trên đó sẽ có lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ. Cơ chế phân bổ sẽ trở nên quan trọng hơn, cả về tính công bằng và để xây dựng niềm tin.

Một lĩnh vực tiến hóa khác là hiệu quả và giảm chi phí. OpenLoRA đã tuyên bố rằng hàng ngàn mô hình có thể được chạy trên một GPU duy nhất, giảm mạnh chi phí trên mỗi mô hình. Khi chi phí phần cứng, điện năng và yêu cầu tính toán gia tăng, việc tối ưu hóa cho việc đào tạo và phục vụ mô hình rẻ hơn và thân thiện với môi trường sẽ rất quan trọng. OpenLedger có khả năng phát triển các phương pháp nén, lượng tử hóa, cắt tỉa hoặc chia sẻ tính toán tinh vi hơn để giảm lãng phí.

Sự tích hợp giữa UX và công cụ được hỗ trợ bởi AI có khả năng sẽ tăng lên. Khi ngày càng nhiều người (kể cả những người không có kỹ thuật) bắt đầu tương tác với các hệ thống AI-blockchain, việc cung cấp các công cụ không mã hoặc ít mã (để tạo ra, điều chỉnh, triển khai các mô hình), trợ lý thông minh hoặc các đại lý AI hướng dẫn sẽ giúp việc áp dụng. ModelFactory của OpenLedger và các giao diện khác đã chỉ ra hướng đi đó. Việc tiếp nhận dễ dàng hơn, bảng điều khiển tốt hơn, hình ảnh phân bổ rõ ràng và quy trình triển khai mượt mà sẽ là những yếu tố phân biệt.

Một sự phát triển nữa mà tôi mong đợi là mạng lưới tính toán và lưu trữ phi tập trung được tích hợp chặt chẽ hơn. Các đối tác như với các mạng GPU phân tán ( chẳng hạn như io.net) cho thấy rằng tính toán sẽ được chia sẻ qua các nút thay vì tài nguyên tập trung. Điều này sẽ giúp giảm chi phí, khả năng mở rộng, tính linh hoạt và khả năng chống kiểm duyệt hoặc thất bại. Khả năng sẵn có của dữ liệu qua EigenDA là một phần khác. Theo thời gian, hạ tầng cho việc lưu trữ mô hình và suy diễn có thể sẽ phân tán hơn.

Quy định, quản trị và đạo đức cũng sẽ định hình con đường phía trước. Tokenomics của OpenLedger bao gồm token gốc $OPEN , được sử dụng cho phí (gas), chạy suy diễn, xây dựng mô hình và như phần thưởng theo Chứng minh về Quyền sở hữu. Khi ngày càng nhiều quy định xung quanh AI xuất hiện (quyền riêng tư dữ liệu, nguồn gốc tập dữ liệu, khả năng kiểm toán mô hình), các hệ thống làm cho tất cả các hành động có thể truy xuất trên chuỗi sẽ trở thành không chỉ là những thứ tốt để có mà còn là điều thiết yếu. Các cơ chế quản trị (ủy quyền, tham gia, bỏ phiếu) sẽ có thể tăng cường tầm quan trọng, vì người dùng sẽ muốn có tiếng nói về cách các mô hình sử dụng dữ liệu, cách phần thưởng được chia sẻ và cách quyền sở hữu hoạt động.

Ngoài ra, vì OpenLedger đã cam kết $25 triệu thông qua nền tảng OpenCircle của mình để tài trợ cho các nhà phát triển AI + Web3, việc tài trợ đó sẽ giúp gieo trồng nhiều ứng dụng, công cụ và mô hình tập trung vào AI hơn trong hệ sinh thái của nó. Khi việc sử dụng tăng lên, nhiều phản hồi hơn, nhiều vấn đề hơn, nhiều cơ hội hơn sẽ xuất hiện—và nền tảng sẽ phải phát triển các tính năng, khả năng mở rộng, UX, bảo mật tương ứng.

Điểm chính: Tôi tin rằng sự phát triển của OpenLedger với AI sẽ được thúc đẩy bởi việc cân bằng ba điều: công bằng (phân bổ + phần thưởng), hiệu quả (chi phí, tính toán, triển khai), và tính khả dụng (công cụ, quản trị, minh bạch). Nếu họ làm đúng cả ba điều, OpenLedger có thể trở thành nền tảng hàng đầu cho việc phát triển mô hình AI phi tập trung và có đạo đức—nơi mà các đóng góp, nhà phát triển mô hình và người dùng đều được hưởng lợi. Nhưng những rủi ro vẫn hiện hữu: đảm bảo chất lượng dữ liệu, xử lý suy diễn quy mô lớn một cách an toàn, quản lý tokenomics để lạm phát/pha loãng không gây hại, và duy trì vị thế trước áp lực quy định sẽ là chìa khóa. #OpenLedger