Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng hệ sinh thái thông minh Phi tập trung

Gần đây, tại Hội nghị Thế giới Chính phủ ở Dubai, một nhà lãnh đạo công nghệ nổi tiếng đã đưa ra khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã khiến mọi người suy nghĩ: Làm thế nào để xây dựng một hệ thống AI phù hợp với lợi ích và yêu cầu của cộng đồng tiền điện tử? Câu trả lời có thể nằm ở sự kết hợp giữa Web3 và AI.

Nhà sáng lập Ethereum đã trình bày về hiệu ứng phối hợp giữa công nghệ mã hóa và AI trong một bài viết: sự Phi tập trung của mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của công nghệ mã hóa có thể bù đắp cho sự không minh bạch của AI; trong khi đó, blockchain có lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng phối hợp này xuyên suốt toàn bộ hệ sinh thái công nghiệp Web3 + AI.

Hiện tại, hầu hết các dự án Web3+AI đang nỗ lực sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì cố gắng sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu liên quan đến bốn khía cạnh sau:

1. Lớp sức mạnh tính toán: Tài sản sức mạnh tính toán

Trong những năm gần đây, sức mạnh tính toán cần thiết cho việc đào tạo mô hình AI lớn đã tăng trưởng theo cấp số nhân, dẫn đến sự mất cân bằng cung cầu và chi phí tăng. Công nghệ Web3 có thể thiết lập một mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung, sử dụng các tài nguyên phần cứng trung bình và thấp không được sử dụng, để đáp ứng nhu cầu ứng dụng AI thông qua hình thức cho thuê và chia sẻ, đồng thời giảm đáng kể chi phí.

Lớp sức mạnh được phân loại bao gồm:

• Công suất phi tập trung chung
• AI huấn luyện chuyên dụng Phi tập trung tính toán
• AI suy luận chuyên dụng Phi tập trung tính toán
• 3D kết xuất chuyên dụng Phi tập trung tính toán

Lợi thế cốt lõi của dự án sức mạnh tính toán phi tập trung là sử dụng phần thưởng token để mở rộng quy mô mạng nhanh chóng, cung cấp tài nguyên sức mạnh tính toán với chi phí hiệu quả cao.

2. Tầng dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu

Dữ liệu là tài nguyên cơ bản của AI. Web3+AI có thể thông qua Phi tập trung để làm cho quá trình thu thập, gán nhãn và lưu trữ dữ liệu trở nên minh bạch và chi phí thấp hơn, đồng thời cho phép người dùng bình thường cũng có thể hưởng lợi từ đó.

Dự án lớp dữ liệu chủ yếu bao gồm:

• Thu thập dữ liệu
• Giao dịch dữ liệu
• Ghi nhãn dữ liệu
• Nguồn dữ liệu blockchain
• Phi tập trung lưu trữ

Các dự án loại này gặp thách thức lớn hơn khi thiết kế mô hình kinh tế token, vì dữ liệu khó tiêu chuẩn hóa hơn so với sức mạnh tính toán.

3. Lớp nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng

Các dự án nền tảng nhằm tích hợp các loại tài nguyên trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình và các nhà phát triển. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng suy diễn máy học đáng tin cậy, sử dụng các công nghệ mật mã như chứng minh không biết để xác minh tính đúng đắn của suy diễn mô hình.

Còn một số dự án đang nỗ lực phát triển mạng blockchain chuyên phục vụ cho AI, hoặc xây dựng nền tảng mạng đại lý AI. Các nền tảng này thông qua việc khuyến khích các bên tham gia xây dựng chung bằng token, giúp các dự án khởi nghiệp phát triển nhanh chóng.

4. Lớp ứng dụng: Tài sản giá trị AI hóa

Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu khám phá các ứng dụng cụ thể của AI trong môi trường Web3. Chẳng hạn:

• AI như một người tham gia Web3: đóng vai trò trong trò chơi blockchain, Phi tập trung sàn giao dịch và thị trường dự đoán.
• Tạo AI riêng tư phi tập trung: Thông qua quản trị cộng đồng, nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống AI.

Hiện tại, tầng ứng dụng Web3+AI vẫn chưa xuất hiện dự án đột phá, nhưng tiềm năng rất lớn.

Kết luận

Web3+AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, trong ngành có những quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó. Chúng tôi hy vọng sự hợp nhất này có thể tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung, giúp AI thoát khỏi nhãn "kiểm soát của các ông lớn", đạt được mô hình "quản trị chung AI" mang tính cộng đồng hơn. Trong quá trình tham gia và quản lý, con người có thể hiểu rõ hơn về AI, giảm bớt nỗi sợ hãi và tăng cường sự tôn kính.