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 tiềm năng hòa nhập tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, phải đối mặt với các thách thức như giới hạn sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể tiếp sức cho sự phát triển của AI thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở và tính toán quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều sức mạnh cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. 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, giải phóng giá trị của dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Dữ liệu điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3

Dữ liệu là động lực chính 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 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.

Các mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống tồn tại một số vấn đề chính:

• Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp nhỏ và vừa khó khăn trong việc chi trả.
• Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, hình thành các hòn 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 này bằng cách sử dụng một kiểu dữ liệu phi tập trung mới:

• Người dùng có thể bán tài nguyên 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 "kiếm tiền từ việc chú thích", 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 môi trường giao dịch công khai và minh bạch cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ 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 thiếu đa dạng và tính đại diện. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai trong lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một sự bổ sung hiệu quả cho dữ liệu thực, 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

Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu. Một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, giới hạn tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.

FHE là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.

FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình mà không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, cho phép họ 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 kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng 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 đúng của machine learning, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.

Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng lưới phi tập trung

Hệ thống AI hiện tại có độ phức tạp tính toán tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI cao cấp trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.

Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất vi xử lý tăng trưởng chậm lại, cũng như tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.

Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu sức mạnh 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 sức mạnh 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 tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường sức mạnh tính toán 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, mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò quan trọng, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.

DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI

Edge AI cho phép tính toán xảy ra tại nguồn gốc sinh ra dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý theo 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 tự lái.

Trong lĩnh vực Web3, chúng ta quen thuộc hơn với khái niệm DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế Token nguyên bản 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 số hệ sinh thái chuỗi công cộng, trở thành một trong những nền tảng được ưa chuộng để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp cùng với sự đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN.

IMO：Mô hình AI phát hành mô hình mới

Khái niệm IMO sẽ mã hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể nhận được doanh thu liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác. Hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.

IMO đã cung cấp một phương 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 số giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể chia sẻ lợi nhuận.

Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự 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 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 được 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 định. 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 việc tương tác, 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 số nền tảng ứng dụng AI nguồn mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình các chức năng, diện mạo, giọng nói của robot cũng như kết nối với các kho tri thức bên ngoài, hướng tới việc xây dựng hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc sự tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI. Với AI Agent tùy chỉnh, hiện nay có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.

Trong sự hòa hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá các lớp 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 sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề then chốt khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự hòa hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.