Sự kết hợp giữa AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, AI phải đối mặt với các thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ dữ liệu cá nhân, và thuật toán hộp đen. 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 chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái. Khám phá sự kết hợp của hai bên là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu 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 sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng huấn luyện 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 sau:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp nhỏ và vừa khó có thể chịu đựng.
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 rủi ro rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một cách tiếp cận dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng không sử dụng cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng phi tập trung, cung cấp dữ liệu thực tế và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để công nhân toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao 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 phải vấn đề, chẳng hạn như chất lượng không đồng đều, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh ra 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
Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu, các quy định như GDPR của Liên minh châu Âu 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 toàn đồng nhất) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tính toán tương đương với kết quả tính toán 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 luận mô hình mà không chạm vào môi trường dữ liệu gốc, mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện học máy đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng lưới phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Điều này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển. Tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng thêm việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị gây ra tình trạng thiếu chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán càng trở nên nghiêm trọng.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán dễ dàng tiếp cận về mặt kinh tế cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu về tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút khai thác đóng góp sức mạnh tính toán, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề tắc nghẽn 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 diễn AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm thiểu rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới 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 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. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, chúng tôi gọi điều này là 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 và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; 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 một chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này 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 qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI công bố khuôn mẫu mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu bởi một giao thức, nhằm token hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi ích liên tục từ việc sử dụng sau này, hiệu suất và độ minh bạch của mô hình không đủ, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO cung cấp hỗ trợ tài chính mới và phương thức 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 ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, 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 mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó rất 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 hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ 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 đóng vai trò như trợ lý ảo, 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, 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 AI gốc 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 và kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai diễn trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng nền tảng này để tùy chỉnh AI Agent, hiện có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự tích hợp giữa Web3 và AI chủ yếu đang khám phá các vấn đề ở tầng cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, nâng cao việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự tích 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.
AI và Web3 hội nhập: Khám phá chìa khóa để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, AI phải đối mặt với các thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ dữ liệu cá nhân, và thuật toán hộp đen. 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 chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái. Khám phá sự kết hợp của hai bên là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu 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 sự hiểu biết sâu sắc và khả năng suy luận mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ cung cấp nền tảng huấn luyện 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 sau:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một cách tiếp cận dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải vấn đề, chẳng hạn như chất lượng không đồng đều, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh ra 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
Trong thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu, các quy định như GDPR của Liên minh châu Âu 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 toàn đồng nhất) cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã, và kết quả tính toán tương đương với kết quả tính toán 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 luận mô hình mà không chạm vào môi trường dữ liệu gốc, mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện học máy đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng lưới phi tập trung
Hiện nay, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Điều này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển. Tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng thêm việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị gây ra tình trạng thiếu chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán càng trở nên nghiêm trọng.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, cung cấp một thị trường tính toán dễ dàng tiếp cận về mặt kinh tế cho các công ty AI. Các bên có nhu cầu về tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút khai thác đóng góp sức mạnh tính toán, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, góp phần giải quyết vấn đề tắc nghẽn 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 diễn AI. Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm thiểu rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái Web3, mạng lưới 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 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. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động. Trong lĩnh vực Web3, chúng tôi gọi điều này là 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 và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; 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 một chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này 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 qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI công bố khuôn mẫu mới
Khái niệm IMO được đưa ra lần đầu bởi một giao thức, nhằm token hóa các mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi ích liên tục từ việc sử dụng sau này, hiệu suất và độ minh bạch của mô hình không đủ, hạn chế sự công nhận của thị trường và tiềm năng thương mại.
IMO cung cấp hỗ trợ tài chính mới và phương thức 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 ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền mã hóa, 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 mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó rất 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 hành động để đạt được mục tiêu. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ 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 đóng vai trò như trợ lý ảo, 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, 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 AI gốc 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 và kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Nền tảng này đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai diễn trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng nền tảng này để tùy chỉnh AI Agent, hiện có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Hiện tại, sự tích hợp giữa Web3 và AI chủ yếu đang khám phá các vấn đề ở tầng cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, nâng cao việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Khi những cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, sự tích hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.