Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hợp tác tự nhiên với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, đối mặt với các thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin riêng tư, và thuật toán hộp đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán riêng tư, và nhiều phương thức khác. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, và hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa hai yếu tố này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh vác.
Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, hình thành các đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "Ghi nhãn là kiếm tiền", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc ghi nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu.
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp một môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cấp và yêu cầu dữ liệu, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải vấn đề về chất lượng không đồng đều, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như GDPR của EU phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.
FHE (mã hóa đồng nhất) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tương đương với tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán bảo mật AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo và suy diễn mô hình trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu trình học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng cần một lượng thời gian tương đương với 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình cao cấp trở nên ngoài tầm với của hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu hụt chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang đối mặt với tình huống khó khăn giữa việc mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới sức mạnh AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU không sử dụng trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán kinh tế và dễ sử dụng. Bên có nhu cầu có thể công bố nhiệm vụ trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ đào, thợ đào thực hiện và gửi kết quả, sau khi xác minh sẽ nhận phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nghẽn cổ chai sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, nó sẽ đóng vai trò then chốt, 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 và xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Nó đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong Web3, chúng ta quen thuộc với khái niệm 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 tại chỗ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ. Cơ chế kinh tế Token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái của chuỗi công khai nổi tiếng, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được lựa chọn hàng đầu. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành chuẩn mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu bởi một giao thức, nhằm token hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người dùng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO cung cấp hỗ trợ tài chính mới và cách chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, 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. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng khi mức độ chấp nhận của thị trường tăng lên và phạm vi tham gia mở rộng, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Là trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, cung cấp giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ thị rõ ràng, chúng cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng của robot, ngoại hình, giọng nói và kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng góp trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói tới 99%, chỉ mất 1 phút để thực hiện sao chép. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Web3 và AI hiện đang khám phá nhiều hơn ở tầng cơ sở 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, nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ nảy sinh 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 hợp nhất xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hợp tác tự nhiên với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, đối mặt với các thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ thông tin riêng tư, và thuật toán hộp đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán riêng tư, và nhiều phương thức khác. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, và hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa hai yếu tố này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. Các mô hình AI cần tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng đào tạo cho các mô hình học máy mà còn quyết định độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải vấn đề về chất lượng không đồng đều, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như lái xe tự động, giao dịch thị trường tài chính, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như GDPR của EU phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.
FHE (mã hóa đồng nhất) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tương đương với tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán bảo mật AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo và suy diễn mô hình trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu trình học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng cần một lượng thời gian tương đương với 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình cao cấp trở nên ngoài tầm với của hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu hụt chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang đối mặt với tình huống khó khăn giữa việc mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Mạng lưới sức mạnh AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU không sử dụng trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán kinh tế và dễ sử dụng. Bên có nhu cầu có thể công bố nhiệm vụ trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ đào, thợ đào thực hiện và gửi kết quả, sau khi xác minh sẽ nhận phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nghẽn cổ chai sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, nó sẽ đóng vai trò then chốt, 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 và xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Nó đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong Web3, chúng ta quen thuộc với khái niệm 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 tại chỗ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ. Cơ chế kinh tế Token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái của chuỗi công khai nổi tiếng, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được lựa chọn hàng đầu. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành chuẩn mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu bởi một giao thức, nhằm token hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm khác. Hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người dùng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO cung cấp hỗ trợ tài chính mới và cách chia sẻ giá trị cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp công nghệ oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và sự tin tưởng, 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. IMO hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng khi mức độ chấp nhận của thị trường tăng lên và phạm vi tham gia mở rộng, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Là trợ lý ảo, AI Agent học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, cung cấp giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ thị rõ ràng, chúng cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng của robot, ngoại hình, giọng nói và kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng góp trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói tăng tốc tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói tới 99%, chỉ mất 1 phút để thực hiện sao chép. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Web3 và AI hiện đang khám phá nhiều hơn ở tầng cơ sở 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, nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ nảy sinh một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.