Web3 như một kiểu internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tính toán AI và tài nguyên dữ liệu bị kiểm soát chặt chẽ, và có nhiều thách thức như khả năng tính toán bị hạn chế, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân phối, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ khả năng tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo và giải phóng giá trị dữ liệu và khả năng tính toán.
Dữ liệu điều khiển: AI và Web3 là nền tảng vững chắc
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần phải tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự 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.
Trong mô hình lấy và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh chịu;
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, tạo ra các hòn đảo dữ liệu;
Dữ liệu cá nhân đối mặt với nguy cơ bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới.
Thông qua mạng Phi tập trung, người dùng có thể bán mạng không sử dụng cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI;
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc chú thích dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, tăng cường khả năng phân tích dữ liệu;
Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp cho cả hai bên cung cầu dữ liệu một môi trường giao dịch công khai và minh bạch, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai của 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 cho dữ liệu thực, cải thiện 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 của nó.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu đang phát triển, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, việc ban hành các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang đến những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ vì rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE tức là mã hóa đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ nhất quán với kết quả của phép toán tương tự trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp một sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép khả năng tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể 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 suốt vòng đời học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Theo cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện máy học đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Khả năng tính toán cách mạng: AI tính toán trong mạng Phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về khả năng tính toán tăng mạnh, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng cần một khả năng tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian đào tạo 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt khả năng tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến những mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp khả năng tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, kinh tế và hiệu quả.
Mạng lưới khả năng tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường khả năng tính toán vừa kinh tế vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu khả năng tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp khả năng tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt khả năng tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới khả năng tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Phi tập trung khả năng tính toán mạng lưới cung cấp thị trường khả năng tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng, nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, Phi tập trung khả năng tính toán mạng lưới sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN：Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng chạy AI ------ đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn gốc của dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh Phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại địa phương; Cơ chế kinh tế Token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp Khả năng tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công链 nhất định, trở thành một trong những nền tảng công链 hàng đầu để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công链 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 công链 này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng sau này của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu thường khó theo dõi tình hình sử dụng, chứ chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó đánh giá giá trị thực của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các nhà nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường sự minh bạch và tin cậy, 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. Hiện tại, IMO vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và sự mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta 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 các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã đặt ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể 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 sở thích của người dùng thông qua sự tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, âm thanh của robot cũng như kết nối với cơ sở dữ liệu bên ngoài, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề then chốt khác. Với sự hoàn thiện dần dần của những cơ sở hạ tầng này, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ 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.
16 thích
Phần thưởng
16
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
IntrovertMetaverse
· 07-29 22:16
Metaverse确实牛批啊
Xem bản gốcTrả lời0
StableNomad
· 07-29 22:14
nghe thấy hy vọng này vào năm 2021... vẫn đang chờ đợi các token riêng tư của tôi lên giá thật lòng mà nói
Web3 và AI hòa hợp: Dữ liệu hướng dẫn và tính toán riêng tư mở ra kỷ nguyên mới của Khả năng tính toán
Web3 như một kiểu internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa hợp tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tính toán AI và tài nguyên dữ liệu bị kiểm soát chặt chẽ, và có nhiều thách thức như khả năng tính toán bị hạn chế, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân phối, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ khả năng tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo và giải phóng giá trị dữ liệu và khả năng tính toán.
Dữ liệu điều khiển: AI và Web3 là nền tảng vững chắc
Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các mô hình AI cần phải tiêu hóa một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để có được sự 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.
Trong mô hình lấy và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ, v.v. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai của 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 cho dữ liệu thực, cải thiện 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 của nó.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu đang phát triển, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, việc ban hành các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang đến những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ vì rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE tức là mã hóa đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ nhất quán với kết quả của phép toán tương tự trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp một sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép khả năng tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể 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 suốt vòng đời học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Theo cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện máy học đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Khả năng tính toán cách mạng: AI tính toán trong mạng Phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về khả năng tính toán tăng mạnh, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI nổi tiếng cần một khả năng tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian đào tạo 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt khả năng tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến những mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp khả năng tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, kinh tế và hiệu quả.
Mạng lưới khả năng tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường khả năng tính toán vừa kinh tế vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu khả năng tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp khả năng tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt khả năng tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới khả năng tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.
Phi tập trung khả năng tính toán mạng lưới cung cấp thị trường khả năng tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng, nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, Phi tập trung khả năng tính toán mạng lưới sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN：Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng chạy AI ------ đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn gốc của dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh Phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại địa phương; Cơ chế kinh tế Token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp Khả năng tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại, DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công链 nhất định, trở thành một trong những nền tảng công链 hàng đầu để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công链 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 công链 này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng sau này của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, người sáng tạo ban đầu thường khó theo dõi tình hình sử dụng, chứ chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó đánh giá giá trị thực của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.
IMO cung cấp một cách thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các nhà nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường sự minh bạch và tin cậy, 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. Hiện tại, IMO vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và sự mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta 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 các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã đặt ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể 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 sở thích của người dùng thông qua sự tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, âm thanh của robot cũng như kết nối với cơ sở dữ liệu bên ngoài, nhằm tạo ra một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề then chốt khác. Với sự hoàn thiện dần dần của những cơ sở hạ tầng này, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.