AI Layer1 Nghiên cứu: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta không ngừng thúc đẩy sự tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, mở rộng đáng kể không gian tưởng tượng của con người, thậm chí trong một số tình huống còn cho thấy tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này lại nằm trong tay của một số gã khổng lồ công nghệ tập trung. Với nguồn vốn mạnh mẽ và khả năng kiểm soát tài nguyên tính toán đắt đỏ, những công ty này đã thiết lập nên những rào cản khó vượt qua, khiến đa số các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
Trong giai đoạn đầu của sự phát triển nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đối với các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an toàn lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành công nghiệp AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách thỏa đáng, tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các ông lớn trung tâm thường thiếu động lực đủ để chủ động đối phó với những thách thức này dưới tác động của bản năng lợi nhuận.
Công nghệ blockchain nhờ vào tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt của nó, đã mang lại những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, trên các blockchain chính như Solana, Base đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI". Tuy nhiên, phân tích sâu có thể thấy rằng những dự án này vẫn gặp phải nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và cơ sở hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, thuộc tính meme quá nặng, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, việc sử dụng dữ liệu và các tình huống ứng dụng, chiều sâu và chiều rộng của đổi mới cần được nâng cao.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, cho phép blockchain có khả năng an toàn, hiệu quả và dân chủ trong việc vận hành các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer1 được tạo ra riêng cho AI. Điều này sẽ cung cấp một nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, dân chủ hóa quản trị và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và thiết kế hiệu suất của nó tập trung chặt chẽ vào nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả sự phát triển bền vững và thịnh vượng của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần phải có các khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung
Cốt lõi của AI Layer 1 là xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc huấn luyện và suy diễn mô hình AI, mà còn cần đóng góp tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với sự đồng thuận và cơ chế khuyến khích cơ bản: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá chính xác, khuyến khích và xác minh những đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ như suy diễn, huấn luyện AI, nhằm đảm bảo tính an toàn của mạng lưới và phân bổ tài nguyên hiệu quả. Chỉ khi đó mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất vượt trội và khả năng hỗ trợ tác vụ không đồng nhất
Nhiệm vụ AI, đặc biệt là việc đào tạo và suy diễn LLM, đặt ra yêu cầu rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ nhiều loại nhiệm vụ đa dạng và không đồng nhất, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy diễn, lưu trữ và nhiều bối cảnh đa dạng khác. AI Layer 1 phải được tối ưu hóa sâu sắc cho các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và xử lý song song linh hoạt trong kiến trúc cơ sở, đồng thời thiết lập khả năng hỗ trợ nguyên bản cho tài nguyên tính toán không đồng nhất, đảm bảo rằng mọi nhiệm vụ AI đều có thể hoạt động hiệu quả, thực hiện sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn giản" đến "hệ sinh thái phức tạp và đa dạng."
Khả năng xác minh và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy
AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các rủi ro an ninh như mô hình xấu, sửa đổi dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính xác minh và sự phù hợp của kết quả đầu ra của AI từ cơ chế nền tảng. Thông qua việc tích hợp môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), tính toán an toàn nhiều bên (MPC) và các công nghệ tiên tiến khác, nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy diễn mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, tính xác minh này còn giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, thực hiện "nhận được những gì mong muốn", nâng cao niềm tin và sự hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu
Các ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu là vô cùng quan trọng. AI Layer 1 nên đảm bảo tính khả chứng trong khi áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong toàn bộ quá trình suy diễn, huấn luyện và lưu trữ, hiệu quả ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ lo lắng của người dùng về an toàn dữ liệu.
Năng lực hỗ trợ phát triển và chịu đựng hệ sinh thái mạnh mẽ
Với tư cách là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có tính vượt trội về công nghệ mà còn phải cung cấp cho các nhà phát triển, nhà điều hành nút, các nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia hệ sinh thái khác các công cụ phát triển hoàn chỉnh, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích. Bằng cách tối ưu hóa liên tục khả năng sử dụng nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy việc triển khai các ứng dụng AI gốc phong phú và đa dạng, đạt được sự thịnh vượng bền vững cho hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết sáu dự án đại diện cho AI Layer1 bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất của lĩnh vực, phân tích tình hình phát triển của các dự án và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tổng quan dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 ( giai đoạn đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là giải quyết vấn đề quyền sở hữu mô hình, theo dõi cuộc gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (mở, có lợi, trung thành), cho phép mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch trong việc gọi và chia sẻ giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và biến sản phẩm AI thành tiền, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu, doanh nhân blockchain và kỹ sư toàn cầu, cam kết xây dựng một nền tảng AGI được điều khiển bởi cộng đồng, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt phụ trách an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời do đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal dẫn dắt chiến lược blockchain và bố trí hệ sinh thái. Nền tảng thành viên trải dài từ các công ty như Meta, Coinbase, Polygon, cũng như các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, hợp tác thúc đẩy dự án triển khai.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, Sentient ngay từ khi thành lập đã mang theo một hào quang, có nguồn lực phong phú, mối quan hệ và độ nhận diện thị trường, cung cấp sự ủng hộ mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Kiến trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient được hình thành bởi ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
AI pipeline là nền tảng để phát triển và đào tạo "trung thành AI" tác phẩm, bao gồm hai quy trình cốt lõi:
Lập kế hoạch dữ liệu (Data Curation): Quy trình chọn dữ liệu do cộng đồng thúc đẩy, được sử dụng để căn chỉnh mô hình.
Đào tạo lòng trung thành (Loyalty Training): Đảm bảo mô hình duy trì quá trình đào tạo nhất quán với ý định của cộng đồng.
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các sản phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Lớp lưu trữ: Lưu trữ trọng số mô hình và thông tin đăng ký dấu vân tay;
Lớp phân phối: Mô hình gọi hợp đồng được kiểm soát bởi hợp đồng ủy quyền;
Lớp truy cập: Xác minh người dùng có được ủy quyền hay không thông qua chứng nhận quyền.
Tầng khuyến khích: Hợp đồng định tuyến lợi nhuận sẽ phân phối thanh toán cho người huấn luyện, người triển khai và người xác thực mỗi lần gọi.
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là khái niệm cốt lõi do Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế động lực kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Bằng cách kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, có các đặc điểm sau:
Tính mở: Mô hình phải mã nguồn mở, mã và cấu trúc dữ liệu phải minh bạch, thuận tiện cho cộng đồng tái hiện, kiểm toán và cải tiến.
Tiền hóa: Mỗi lần gọi mô hình sẽ kích hoạt dòng doanh thu, hợp đồng trên chuỗi sẽ phân phối doanh thu cho người huấn luyện, người triển khai và người xác thực.
Trung thành: Mô hình thuộc về cộng đồng người đóng góp, hướng nâng cấp và quản trị được quyết định bởi DAO, việc sử dụng và sửa đổi chịu sự kiểm soát của cơ chế mã hóa.
Mật mã gốc AI (AI-native Cryptography)
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc dạng không gian chiều thấp và tính khả vi của mô hình để phát triển cơ chế an toàn nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể gỡ bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Nhúng dấu vân tay: Chèn một tập hợp các cặp khóa giá trị truy vấn-phản hồi ẩn trong quá trình huấn luyện để tạo ra chữ ký duy nhất của mô hình;
Giao thức xác minh quyền sở hữu: Xác minh xem dấu vân tay có được giữ lại hay không thông qua bộ phát hiện bên thứ ba (Prover) dưới dạng câu hỏi query;
Cơ chế gọi phép: Trước khi gọi, cần phải có "chứng chỉ quyền hạn" do chủ sở hữu mô hình cấp, sau đó hệ thống sẽ dựa trên đó để cấp quyền cho mô hình giải mã đầu vào và trả về câu trả lời chính xác.
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.
Khung thực thi an toàn và xác định quyền mô hình
Sentient hiện đang sử dụng Melange hỗn hợp an toàn: kết hợp giữa xác thực vân tay, TEE thực thi và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Phương pháp vân tay được thực hiện theo OML 1.0, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và trừng phạt vi phạm sau.
Cơ chế dấu vân tay là một phần thực hiện chính của OML, nó cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn huấn luyện thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi - câu trả lời" cụ thể. Qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn việc sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp một bản ghi có thể theo dõi trên chuỗi cho hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo rằng mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro về an ninh, nhưng lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực của nó đã biến nó thành công nghệ cốt lõi cho việc triển khai mô hình hiện tại.
Trong tương lai, Sentient dự định giới thiệu công nghệ chứng minh không biết (ZK) và mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE) để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh, cung cấp các giải pháp trưởng thành hơn cho việc triển khai phi tập trung của các mô hình AI.
lớp ứng dụng
Hiện tại, sản phẩm của Sentient chủ yếu bao gồm nền tảng trò chuyện phi tập trung
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.
Cuộc đua AI Layer1 nóng lên, sáu dự án cạnh tranh tương lai DeAI trên chuỗi.
AI Layer1 Nghiên cứu: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta không ngừng thúc đẩy sự tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, mở rộng đáng kể không gian tưởng tượng của con người, thậm chí trong một số tình huống còn cho thấy tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này lại nằm trong tay của một số gã khổng lồ công nghệ tập trung. Với nguồn vốn mạnh mẽ và khả năng kiểm soát tài nguyên tính toán đắt đỏ, những công ty này đã thiết lập nên những rào cản khó vượt qua, khiến đa số các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
Trong giai đoạn đầu của sự phát triển nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đối với các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an toàn lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành công nghiệp AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách thỏa đáng, tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các ông lớn trung tâm thường thiếu động lực đủ để chủ động đối phó với những thách thức này dưới tác động của bản năng lợi nhuận.
Công nghệ blockchain nhờ vào tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt của nó, đã mang lại những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, trên các blockchain chính như Solana, Base đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI". Tuy nhiên, phân tích sâu có thể thấy rằng những dự án này vẫn gặp phải nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và cơ sở hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, thuộc tính meme quá nặng, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, việc sử dụng dữ liệu và các tình huống ứng dụng, chiều sâu và chiều rộng của đổi mới cần được nâng cao.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, cho phép blockchain có khả năng an toàn, hiệu quả và dân chủ trong việc vận hành các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer1 được tạo ra riêng cho AI. Điều này sẽ cung cấp một nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, dân chủ hóa quản trị và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và thiết kế hiệu suất của nó tập trung chặt chẽ vào nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả sự phát triển bền vững và thịnh vượng của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần phải có các khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung Cốt lõi của AI Layer 1 là xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc huấn luyện và suy diễn mô hình AI, mà còn cần đóng góp tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với sự đồng thuận và cơ chế khuyến khích cơ bản: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá chính xác, khuyến khích và xác minh những đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ như suy diễn, huấn luyện AI, nhằm đảm bảo tính an toàn của mạng lưới và phân bổ tài nguyên hiệu quả. Chỉ khi đó mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất vượt trội và khả năng hỗ trợ tác vụ không đồng nhất Nhiệm vụ AI, đặc biệt là việc đào tạo và suy diễn LLM, đặt ra yêu cầu rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ nhiều loại nhiệm vụ đa dạng và không đồng nhất, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy diễn, lưu trữ và nhiều bối cảnh đa dạng khác. AI Layer 1 phải được tối ưu hóa sâu sắc cho các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và xử lý song song linh hoạt trong kiến trúc cơ sở, đồng thời thiết lập khả năng hỗ trợ nguyên bản cho tài nguyên tính toán không đồng nhất, đảm bảo rằng mọi nhiệm vụ AI đều có thể hoạt động hiệu quả, thực hiện sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn giản" đến "hệ sinh thái phức tạp và đa dạng."
Khả năng xác minh và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các rủi ro an ninh như mô hình xấu, sửa đổi dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính xác minh và sự phù hợp của kết quả đầu ra của AI từ cơ chế nền tảng. Thông qua việc tích hợp môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), tính toán an toàn nhiều bên (MPC) và các công nghệ tiên tiến khác, nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy diễn mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, tính xác minh này còn giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, thực hiện "nhận được những gì mong muốn", nâng cao niềm tin và sự hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Các ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu là vô cùng quan trọng. AI Layer 1 nên đảm bảo tính khả chứng trong khi áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong toàn bộ quá trình suy diễn, huấn luyện và lưu trữ, hiệu quả ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ lo lắng của người dùng về an toàn dữ liệu.
Năng lực hỗ trợ phát triển và chịu đựng hệ sinh thái mạnh mẽ Với tư cách là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có tính vượt trội về công nghệ mà còn phải cung cấp cho các nhà phát triển, nhà điều hành nút, các nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia hệ sinh thái khác các công cụ phát triển hoàn chỉnh, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích. Bằng cách tối ưu hóa liên tục khả năng sử dụng nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy việc triển khai các ứng dụng AI gốc phong phú và đa dạng, đạt được sự thịnh vượng bền vững cho hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết sáu dự án đại diện cho AI Layer1 bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất của lĩnh vực, phân tích tình hình phát triển của các dự án và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tổng quan dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 ( giai đoạn đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là giải quyết vấn đề quyền sở hữu mô hình, theo dõi cuộc gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (mở, có lợi, trung thành), cho phép mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch trong việc gọi và chia sẻ giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và biến sản phẩm AI thành tiền, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu, doanh nhân blockchain và kỹ sư toàn cầu, cam kết xây dựng một nền tảng AGI được điều khiển bởi cộng đồng, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt phụ trách an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời do đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal dẫn dắt chiến lược blockchain và bố trí hệ sinh thái. Nền tảng thành viên trải dài từ các công ty như Meta, Coinbase, Polygon, cũng như các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, hợp tác thúc đẩy dự án triển khai.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, Sentient ngay từ khi thành lập đã mang theo một hào quang, có nguồn lực phong phú, mối quan hệ và độ nhận diện thị trường, cung cấp sự ủng hộ mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Kiến trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient được hình thành bởi ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
AI pipeline là nền tảng để phát triển và đào tạo "trung thành AI" tác phẩm, bao gồm hai quy trình cốt lõi:
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các sản phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là khái niệm cốt lõi do Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế động lực kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Bằng cách kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, có các đặc điểm sau:
Mật mã gốc AI (AI-native Cryptography)
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc dạng không gian chiều thấp và tính khả vi của mô hình để phát triển cơ chế an toàn nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể gỡ bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.
Khung thực thi an toàn và xác định quyền mô hình
Sentient hiện đang sử dụng Melange hỗn hợp an toàn: kết hợp giữa xác thực vân tay, TEE thực thi và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Phương pháp vân tay được thực hiện theo OML 1.0, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và trừng phạt vi phạm sau.
Cơ chế dấu vân tay là một phần thực hiện chính của OML, nó cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn huấn luyện thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi - câu trả lời" cụ thể. Qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn việc sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp một bản ghi có thể theo dõi trên chuỗi cho hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo rằng mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro về an ninh, nhưng lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực của nó đã biến nó thành công nghệ cốt lõi cho việc triển khai mô hình hiện tại.
Trong tương lai, Sentient dự định giới thiệu công nghệ chứng minh không biết (ZK) và mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE) để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh, cung cấp các giải pháp trưởng thành hơn cho việc triển khai phi tập trung của các mô hình AI.
lớp ứng dụng
Hiện tại, sản phẩm của Sentient chủ yếu bao gồm nền tảng trò chuyện phi tập trung