Sự hòa nhập sâu sắc giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet phi tập trung mới nổi, có sự ăn khớp tự nhiên với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, sự phát triển của AI phải đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như hạn chế về sức mạnh tính toán, vấn đề bảo mật dữ liệu. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, v.v., mang đến động lực mới cho AI. Đồng thời, AI cũng có thể tăng cường hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, hoàn thiện cơ chế chống gian lận, v.v. Khám phá sự kết hợp giữa hai bên có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới.
Dữ liệu驱动：AI与Web3的坚实基础
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Dữ liệu chất lượng cao là nền tảng để các mô hình học máy đạt được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình. Mô hình tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề như chi phí thu thập dữ liệu cao, độc quyền tài nguyên, rủi ro về quyền riêng tư. Web3 cung cấp một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Người dùng có thể cung cấp tài nguyên mạng một cách phi tập trung, cung cấp dữ liệu chất lượng cao thực cho việc huấn luyện mô hình AI
Áp dụng cơ chế khuyến khích để thu hút người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp môi trường giao dịch minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn phải đối mặt với những thách thức như chất lượng không đồng đều và khó khăn trong xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành một bổ sung quan trọng trong tương lai, đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như lái xe tự động và giao dịch tài chính.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Với sự xuất hiện của thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư ngày càng trở thành tâm điểm. Công nghệ mã hóa toàn phần (FHE) cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, mà không cần giải mã để có được kết quả tương đương với tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ cho tính toán quyền riêng tư AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được bảo mật, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Nó bổ sung cho ZKML, cùng nhau cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Sự gia tăng nhanh chóng của độ phức tạp trong hệ thống AI dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt. Đồng thời, tình trạng sử dụng GPU toàn cầu không đầy đủ, thiếu chip và các yếu tố khác làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung ra đời, thông qua việc tập hợp các nguồn GPU không sử dụng toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới này cung cấp một môi trường giao dịch sức mạnh tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Trong lĩnh vực Web3, khái niệm này được gọi là DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư thông qua việc xử lý dữ liệu cục bộ. Cơ chế kinh tế token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
IMO(Initial Model Offering)Khái niệm này sẽ mã hóa AI mô hình, cung cấp hỗ trợ tài chính mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO, chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Mô hình này tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI.
AI Agent：Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có thể cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi từ sự tương tác để nắm bắt sở thích của người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu tập trung vào việc khám phá ở cấp độ hạ tầng, bao gồm việc thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và một số vấn đề then chốt khác. Khi các hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI hy vọng sẽ nảy sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
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.
Web3 và AI kết hợp: Chìa khóa để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Sự hòa nhập sâu sắc giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet phi tập trung mới nổi, có sự ăn khớp tự nhiên với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, sự phát triển của AI phải đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như hạn chế về sức mạnh tính toán, vấn đề bảo mật dữ liệu. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, v.v., mang đến động lực mới cho AI. Đồng thời, AI cũng có thể tăng cường hệ sinh thái Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, hoàn thiện cơ chế chống gian lận, v.v. Khám phá sự kết hợp giữa hai bên có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới.
Dữ liệu驱动：AI与Web3的坚实基础
Dữ liệu là động lực cốt lõi cho sự phát triển của AI. Dữ liệu chất lượng cao là nền tảng để các mô hình học máy đạt được sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình. Mô hình tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề như chi phí thu thập dữ liệu cao, độc quyền tài nguyên, rủi ro về quyền riêng tư. Web3 cung cấp một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn phải đối mặt với những thách thức như chất lượng không đồng đều và khó khăn trong xử lý. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành một bổ sung quan trọng trong tương lai, đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như lái xe tự động và giao dịch tài chính.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Với sự xuất hiện của thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư ngày càng trở thành tâm điểm. Công nghệ mã hóa toàn phần (FHE) cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, mà không cần giải mã để có được kết quả tương đương với tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự bảo vệ cho tính toán quyền riêng tư AI, cho phép GPU thực hiện đào tạo và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được bảo mật, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Nó bổ sung cho ZKML, cùng nhau cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Sự gia tăng nhanh chóng của độ phức tạp trong hệ thống AI dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt. Đồng thời, tình trạng sử dụng GPU toàn cầu không đầy đủ, thiếu chip và các yếu tố khác làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung ra đời, thông qua việc tập hợp các nguồn GPU không sử dụng toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới này cung cấp một môi trường giao dịch sức mạnh tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Edge AI cho phép tính toán diễn ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Trong lĩnh vực Web3, khái niệm này được gọi là DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư thông qua việc xử lý dữ liệu cục bộ. Cơ chế kinh tế token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
IMO(Initial Model Offering)Khái niệm này sẽ mã hóa AI mô hình, cung cấp hỗ trợ tài chính mới và phương thức chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở. Các nhà đầu tư có thể mua token IMO, chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Mô hình này tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử, và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI.
AI Agent：Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có thể cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những trợ lý ảo, học hỏi từ sự tương tác để nắm bắt sở thích của người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa.
Hiện tại, sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu tập trung vào việc khám phá ở cấp độ hạ tầng, bao gồm việc thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và một số vấn đề then chốt khác. Khi các hạ tầng này dần hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI hy vọng sẽ nảy sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.