Khám Phá Mảnh Đất DeAI Trên Chuỗi: Tình Hình Phát Triển AI Layer1 và Triển Vọng Tương Lai
Tổng quan
Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta không ngừng thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, mở rộng không gian tưởng tượng của con người một cách đáng kể, thậm chí trong một số trường hợp cho thấy tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này vẫn được nắm giữ chắc chắn bởi một số ông lớn công nghệ tập trung. Với nguồn vốn dồi dào và khả năng kiểm soát tài nguyên tính toán cao, những công ty này đã xây dựng những rào cản khó vượt qua, khiến phần lớn các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
Trong giai đoạn đầu của sự tiến hóa nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đối với các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an ninh lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách thỏa đáng, tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các gã khổng lồ tập trung hóa, dưới sự thúc đẩy của bản năng kiếm lợi, thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối phó với những thách thức này.
Công nghệ blockchain với đặc điểm phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI" trên các blockchain chính như Solana, Base. Tuy nhiên, phân tích sâu có thể thấy rằng các dự án này vẫn gặp nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và cơ sở hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, tính chất meme quá nặng, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, việc sử dụng dữ liệu và các trường hợp ứng dụng, độ sâu và độ rộng của sự đổi mới cần được nâng cao.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, cho phép blockchain có thể an toàn, hiệu quả và dân chủ trong việc chứa đựng các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer 1 được xây dựng đặc biệt cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, quản trị dân chủ và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và hiệu suất của nó được xây dựng chặt chẽ xung quanh nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ một cách hiệu quả sự phát triển bền vững và thịnh vượng của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần có các khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung Cốt lõi của AI Layer 1 nằm ở việc xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc đào tạo và suy diễn mô hình AI, mà còn cần đóng góp các tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn phi tập trung trong hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn về đồng thuận và cơ chế khuyến khích cơ bản: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác những đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ suy diễn, đào tạo AI, v.v., nhằm đảm bảo tính an toàn của mạng lưới và phân bổ tài nguyên hiệu quả. Chỉ có như vậy mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất cao xuất sắc và khả năng hỗ trợ nhiệm vụ đa dạng AI, đặc biệt là đào tạo và suy luận LLM, đòi hỏi rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ các loại nhiệm vụ đa dạng và khác nhau, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy luận, lưu trữ và các tình huống đa dạng khác. AI Layer 1 phải tối ưu hóa sâu sắc cho các yêu cầu như thông lượng cao, độ trễ thấp và khả năng xử lý song song linh hoạt trên kiến trúc cơ sở, và cần có khả năng hỗ trợ nguyên bản cho các tài nguyên tính toán khác nhau, đảm bảo rằng các nhiệm vụ AI có thể hoạt động hiệu quả, đạt được sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn giản" đến "sinh thái phức tạp và đa dạng".
Khả năng xác minh và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm an ninh như mô hình xấu, dữ liệu bị giả mạo, mà còn phải đảm bảo tính khả thi và sự đồng nhất của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không kiến thức (ZK), và tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy diễn mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, khả năng xác minh này cũng có thể giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, hiện thực hóa "những gì nhận được là những gì mong muốn", nâng cao niềm tin và sự hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu là vô cùng quan trọng. AI Layer 1 nên áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, các giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, đồng thời đảm bảo tính khả thi trong quá trình suy diễn, huấn luyện và lưu trữ, nhằm đảm bảo an toàn cho dữ liệu, ngăn chặn hiệu quả việc rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ nỗi lo về an toàn dữ liệu của người dùng.
Năng lực hỗ trợ và phát triển hệ sinh thái mạnh mẽ. Là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có sự tiên phong về công nghệ mà còn phải cung cấp cho các nhà phát triển, người vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia hệ sinh thái khác các công cụ phát triển hoàn chỉnh, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích. Thông qua việc liên tục tối ưu hóa khả năng sử dụng của nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy các ứng dụng gốc AI đa dạng và phong phú hiện thực hóa, đạt được sự thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết sáu dự án đại diện cho AI Layer1 bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực, phân tích tình trạng phát triển của các dự án, và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient：Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tóm tắt dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một chuỗi blockchain AI Layer1 ( giai đoạn ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là giải quyết vấn đề quyền sở hữu mô hình, theo dõi cuộc gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (Mở, Có lợi, Trung thành), giúp mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch trong việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và định giá sản phẩm AI, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu toàn cầu, các doanh nhân khởi nghiệp blockchain và kỹ sư, cam kết xây dựng một nền tảng AGI do cộng đồng điều hành, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt phụ trách về an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, trong khi đó, chiến lược blockchain và bố trí hệ sinh thái do đồng sáng lập của một nền tảng giao dịch Sandeep Nailwal dẫn dắt. Các thành viên trong đội ngũ có nền tảng trải dài từ các doanh nghiệp nổi tiếng như Meta, Coinbase đến các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Viện Công nghệ Ấn Độ, bao trùm các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án thực hiện.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập của một nền tảng giao dịch, Sentient đã mang theo một vầng hào quang từ khi thành lập, với nhiều tài nguyên, mối quan hệ và sự nhận thức về thị trường, cung cấp sự bảo chứng mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Vào giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Cấu trúc cốt lõi
Kiến trúc cốt lõi của Sentient được cấu thành từ hai phần: Ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
AI pipeline là nền tảng để phát triển và đào tạo các "công trình AI trung thành", bao gồm hai quá trình cốt lõi:
Lập kế hoạch dữ liệu (Data Curation): Quy trình lựa chọn dữ liệu do cộng đồng thúc đẩy, dùng để căn chỉnh mô hình.
Đào tạo lòng trung thành (Loyalty Training): Đảm bảo rằng mô hình duy trì quá trình đào tạo phù hợp với ý định của cộng đồng.
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các sản phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Lớp lưu trữ: Lưu trữ trọng số mô hình và thông tin đăng ký vân tay;
Tầng phân phối: Mô hình kiểm soát hợp đồng ủy quyền gọi vào;
Lớp truy cập: Xác thực người dùng có được ủy quyền hay không thông qua chứng minh quyền truy cập;
Tầng khuyến khích: Hợp đồng định tuyến lợi nhuận sẽ phân phối thanh toán cho người đào tạo, người triển khai và người xác thực mỗi khi được gọi.
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là ý tưởng cốt lõi được Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Bằng cách kết hợp công nghệ trên chuỗi và mật mã gốc AI, có các đặc điểm sau:
Tính mở: Mô hình phải mã nguồn mở, mã và cấu trúc dữ liệu phải minh bạch, thuận tiện cho cộng đồng tái hiện, kiểm toán và cải tiến.
Đổi tiền: Mỗi lần gọi mô hình sẽ kích hoạt dòng doanh thu, hợp đồng trên chuỗi sẽ phân phối doanh thu cho người huấn luyện, người triển khai và người xác thực.
Độ trung thành: Mô hình thuộc về cộng đồng người đóng góp, hướng nâng cấp và quản trị do DAO quyết định, việc sử dụng và sửa đổi được kiểm soát bởi cơ chế mã hóa.
AI gốc mã hóa (AI-native Cryptography)
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc mặt phẳng thấp và đặc tính có thể vi phân của mô hình để phát triển cơ chế an toàn nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Nhúng dấu vân tay: Chèn một tập hợp các cặp khóa giá trị query-response ẩn vào trong quá trình huấn luyện để tạo thành chữ ký duy nhất của mô hình;
Giao thức xác thực quyền sở hữu: Xác thực xem dấu vân tay có được giữ lại hay không thông qua thiết bị phát hiện bên thứ ba (Prover) dưới hình thức hỏi query;
Cơ chế gọi phép: Trước khi gọi, cần phải nhận được "giấy phép quyền hạn" do chủ sở hữu mô hình cấp, hệ thống sau đó sẽ cấp quyền cho mô hình giải mã đầu vào đó và trả về câu trả lời chính xác.
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không phải chịu chi phí mã hóa lại.
Khung xác định quyền sở hữu mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện tại áp dụng là Melange hỗn hợp an toàn: kết hợp xác thực bằng vân tay, thực thi TEE, và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Trong đó, phương pháp vân tay là OML 1.0 thực hiện dòng chính, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, vi phạm sau đó có thể phát hiện và xử phạt.
Cơ chế dấu vân tay là một thực hiện chính của OML, nó thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi - câu trả lời" cụ thể, cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn đào tạo. Thông qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp hồ sơ có thể theo dõi trên chuỗi về hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo rằng mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro về an ninh, nhưng lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực của nó khiến nó trở thành một lựa chọn.
Xem bản gốc
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.
16 thích
Phần thưởng
16
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
NftMetaversePainter
· 07-12 17:05
meh... một nỗ lực web2 khác về nghệ thuật thuật toán giả vờ như đổi mới. đánh thức tôi khi họ nắm bắt được thẩm mỹ tính toán thực sự.
Xem bản gốcTrả lời0
DeFiChef
· 07-12 07:12
Chơi hiểu rồi, độc quyền của các công ty lớn là một cái bẫy lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainWorker
· 07-09 20:19
Không theo kịp AI thế này.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-5854de8b
· 07-09 20:17
Đại gia độc quyền, người bình thường chơi sao!?
Xem bản gốcTrả lời0
MrRightClick
· 07-09 20:10
Nói sớm web3 mới là tương lai của AI.
Xem bản gốcTrả lời0
ChainPoet
· 07-09 20:05
Ai còn quan tâm đến việc các ông lớn chơi như thế nào~ Tự do phi tập trung mới là con đường đúng.
AI Layer1 Blockchain: Nền tảng và tương lai của AI phi tập trung
Khám Phá Mảnh Đất DeAI Trên Chuỗi: Tình Hình Phát Triển AI Layer1 và Triển Vọng Tương Lai
Tổng quan
Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta không ngừng thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, mở rộng không gian tưởng tượng của con người một cách đáng kể, thậm chí trong một số trường hợp cho thấy tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này vẫn được nắm giữ chắc chắn bởi một số ông lớn công nghệ tập trung. Với nguồn vốn dồi dào và khả năng kiểm soát tài nguyên tính toán cao, những công ty này đã xây dựng những rào cản khó vượt qua, khiến phần lớn các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
Trong giai đoạn đầu của sự tiến hóa nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đối với các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an ninh lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách thỏa đáng, tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các gã khổng lồ tập trung hóa, dưới sự thúc đẩy của bản năng kiếm lợi, thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối phó với những thách thức này.
Công nghệ blockchain với đặc điểm phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI" trên các blockchain chính như Solana, Base. Tuy nhiên, phân tích sâu có thể thấy rằng các dự án này vẫn gặp nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và cơ sở hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, tính chất meme quá nặng, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, việc sử dụng dữ liệu và các trường hợp ứng dụng, độ sâu và độ rộng của sự đổi mới cần được nâng cao.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, cho phép blockchain có thể an toàn, hiệu quả và dân chủ trong việc chứa đựng các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer 1 được xây dựng đặc biệt cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, quản trị dân chủ và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và hiệu suất của nó được xây dựng chặt chẽ xung quanh nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ một cách hiệu quả sự phát triển bền vững và thịnh vượng của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần có các khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung Cốt lõi của AI Layer 1 nằm ở việc xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc đào tạo và suy diễn mô hình AI, mà còn cần đóng góp các tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn phi tập trung trong hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn về đồng thuận và cơ chế khuyến khích cơ bản: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác những đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ suy diễn, đào tạo AI, v.v., nhằm đảm bảo tính an toàn của mạng lưới và phân bổ tài nguyên hiệu quả. Chỉ có như vậy mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất cao xuất sắc và khả năng hỗ trợ nhiệm vụ đa dạng AI, đặc biệt là đào tạo và suy luận LLM, đòi hỏi rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ các loại nhiệm vụ đa dạng và khác nhau, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy luận, lưu trữ và các tình huống đa dạng khác. AI Layer 1 phải tối ưu hóa sâu sắc cho các yêu cầu như thông lượng cao, độ trễ thấp và khả năng xử lý song song linh hoạt trên kiến trúc cơ sở, và cần có khả năng hỗ trợ nguyên bản cho các tài nguyên tính toán khác nhau, đảm bảo rằng các nhiệm vụ AI có thể hoạt động hiệu quả, đạt được sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn giản" đến "sinh thái phức tạp và đa dạng".
Khả năng xác minh và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm an ninh như mô hình xấu, dữ liệu bị giả mạo, mà còn phải đảm bảo tính khả thi và sự đồng nhất của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không kiến thức (ZK), và tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy diễn mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, khả năng xác minh này cũng có thể giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, hiện thực hóa "những gì nhận được là những gì mong muốn", nâng cao niềm tin và sự hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu là vô cùng quan trọng. AI Layer 1 nên áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, các giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, đồng thời đảm bảo tính khả thi trong quá trình suy diễn, huấn luyện và lưu trữ, nhằm đảm bảo an toàn cho dữ liệu, ngăn chặn hiệu quả việc rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ nỗi lo về an toàn dữ liệu của người dùng.
Năng lực hỗ trợ và phát triển hệ sinh thái mạnh mẽ. Là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có sự tiên phong về công nghệ mà còn phải cung cấp cho các nhà phát triển, người vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia hệ sinh thái khác các công cụ phát triển hoàn chỉnh, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích. Thông qua việc liên tục tối ưu hóa khả năng sử dụng của nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy các ứng dụng gốc AI đa dạng và phong phú hiện thực hóa, đạt được sự thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết sáu dự án đại diện cho AI Layer1 bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực, phân tích tình trạng phát triển của các dự án, và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient：Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tóm tắt dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một chuỗi blockchain AI Layer1 ( giai đoạn ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là giải quyết vấn đề quyền sở hữu mô hình, theo dõi cuộc gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (Mở, Có lợi, Trung thành), giúp mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch trong việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và định giá sản phẩm AI, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu toàn cầu, các doanh nhân khởi nghiệp blockchain và kỹ sư, cam kết xây dựng một nền tảng AGI do cộng đồng điều hành, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt phụ trách về an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, trong khi đó, chiến lược blockchain và bố trí hệ sinh thái do đồng sáng lập của một nền tảng giao dịch Sandeep Nailwal dẫn dắt. Các thành viên trong đội ngũ có nền tảng trải dài từ các doanh nghiệp nổi tiếng như Meta, Coinbase đến các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Viện Công nghệ Ấn Độ, bao trùm các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án thực hiện.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập của một nền tảng giao dịch, Sentient đã mang theo một vầng hào quang từ khi thành lập, với nhiều tài nguyên, mối quan hệ và sự nhận thức về thị trường, cung cấp sự bảo chứng mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Vào giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Cấu trúc cốt lõi
Kiến trúc cốt lõi của Sentient được cấu thành từ hai phần: Ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
AI pipeline là nền tảng để phát triển và đào tạo các "công trình AI trung thành", bao gồm hai quá trình cốt lõi:
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các sản phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là ý tưởng cốt lõi được Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Bằng cách kết hợp công nghệ trên chuỗi và mật mã gốc AI, có các đặc điểm sau:
AI gốc mã hóa (AI-native Cryptography)
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc mặt phẳng thấp và đặc tính có thể vi phân của mô hình để phát triển cơ chế an toàn nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không phải chịu chi phí mã hóa lại.
Khung xác định quyền sở hữu mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện tại áp dụng là Melange hỗn hợp an toàn: kết hợp xác thực bằng vân tay, thực thi TEE, và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Trong đó, phương pháp vân tay là OML 1.0 thực hiện dòng chính, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, vi phạm sau đó có thể phát hiện và xử phạt.
Cơ chế dấu vân tay là một thực hiện chính của OML, nó thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi - câu trả lời" cụ thể, cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn đào tạo. Thông qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp hồ sơ có thể theo dõi trên chuỗi về hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo rằng mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro về an ninh, nhưng lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực của nó khiến nó trở thành một lựa chọn.