Sự kết hợp giữa AI và Web3: Khám phá toàn diện từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
AI và Web3 như là những điểm phát triển công nghệ của nhân loại được công nhận trong những năm gần đây, đang thúc đẩy một làn sóng đổi mới mới. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng phát triển từ khái niệm thành cơ sở hạ tầng thực tế, trở thành lĩnh vực phát triển bền vững được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực Web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hong Kong vừa kết thúc gần đây, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, xuyên suốt nhiều cuộc thảo luận tại hội trường chính và các phiên họp. Hãy cùng tìm hiểu những tiến triển mới nhất trong sự kết hợp giữa AI và Web3.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, nền tảng phóng AI Agent và cơ sở hạ tầng loại khung đã rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng để sử dụng AI Agent với mức độ khó thấp, là một trong những hướng đi trọng tâm của các dự án AI hiện nay.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 dành riêng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa đại lý (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích thực hiện sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa người và máy. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI tự hành, thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Gaia Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI đại lý có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ.
2. Trí tuệ nhân tạo phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trên các phương diện như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng rằng thông qua việc phi tập trung có thể phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, đạt được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình cho công chúng.
Vana: Xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic: Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, 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 tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập GPU và CPU cụm theo yêu cầu.
Aethir: Nền tảng cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, tập trung vào tính toán AI và ngành công nghiệp trò chơi.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, được sử dụng cho khai thác dữ liệu thời gian thực.
GAIB: Giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế AI.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và khả năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển của AI phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình đào tạo và đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra. Nhiều dự án đang sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI, đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoại tuyến.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng thực tế nổi bật của AI vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, cung cấp dịch vụ tùy chỉnh kế hoạch du lịch và đặt chỗ.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao trong lĩnh vực bóng rổ có sự tham gia của nhà vô địch NBA Tristan Thompson.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Xu thế chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu chấp nhận AI, công bố các kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ.
Các chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos đang tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI toàn diện từ hạ tầng cơ sở, đổi mới tài khoản, v.v.
Eigenlayer đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung và dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc đào tạo và suy luận AI, dự đoán và các phép toán ngoài chuỗi khác.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khoá gợi ý, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về kỹ thuật mà còn tạo ra những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp tràn đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI và Web3 thông qua việc cải thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng.
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.
11 thích
Phần thưởng
11
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OneBlockAtATime
· 9giờ trước
Đều đừng thổi nữa, thị trường tăng tiếp theo sẽ thấy nằm.
Xu hướng tích hợp AI và Web3: Khám phá toàn diện từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Khám phá toàn diện từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
AI và Web3 như là những điểm phát triển công nghệ của nhân loại được công nhận trong những năm gần đây, đang thúc đẩy một làn sóng đổi mới mới. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng phát triển từ khái niệm thành cơ sở hạ tầng thực tế, trở thành lĩnh vực phát triển bền vững được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực Web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hong Kong vừa kết thúc gần đây, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, xuyên suốt nhiều cuộc thảo luận tại hội trường chính và các phiên họp. Hãy cùng tìm hiểu những tiến triển mới nhất trong sự kết hợp giữa AI và Web3.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, nền tảng phóng AI Agent và cơ sở hạ tầng loại khung đã rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng để sử dụng AI Agent với mức độ khó thấp, là một trong những hướng đi trọng tâm của các dự án AI hiện nay.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 dành riêng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa đại lý (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích thực hiện sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa người và máy. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI tự hành, thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Gaia Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI đại lý có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ.
2. Trí tuệ nhân tạo phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trên các phương diện như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng rằng thông qua việc phi tập trung có thể phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, đạt được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình cho công chúng.
Vana: Xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic: Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, 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 tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập GPU và CPU cụm theo yêu cầu.
Aethir: Nền tảng cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, tập trung vào tính toán AI và ngành công nghiệp trò chơi.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, được sử dụng cho khai thác dữ liệu thời gian thực.
GAIB: Giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế AI.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và khả năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển của AI phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình đào tạo và đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra. Nhiều dự án đang sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI, đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoại tuyến.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng thực tế nổi bật của AI vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, cung cấp dịch vụ tùy chỉnh kế hoạch du lịch và đặt chỗ.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao trong lĩnh vực bóng rổ có sự tham gia của nhà vô địch NBA Tristan Thompson.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Xu thế chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu chấp nhận AI, công bố các kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ.
Các chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos đang tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI toàn diện từ hạ tầng cơ sở, đổi mới tài khoản, v.v.
Eigenlayer đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung và dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc đào tạo và suy luận AI, dự đoán và các phép toán ngoài chuỗi khác.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khoá gợi ý, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về kỹ thuật mà còn tạo ra những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp tràn đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI và Web3 thông qua việc cải thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng.