Sự phát triển tích hợp của AI và Web3: Tình hình hiện tại, Thách thức và Triển vọng tương lai
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và học máy, mang lại những biến đổi và đổi mới to lớn cho nhiều ngành nghề. Năm 2023, quy mô thị trường của ngành AI đã đạt 200 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney đã dẫn đầu làn sóng AI.
Đồng thời, Web3 như một mô hình internet mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của con người. Web3 dựa trên công nghệ blockchain, thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và xác thực danh tính phi tập trung, đã thực hiện việc chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, tự quản lý người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy. Tư tưởng cốt lõi của Web3 là giải phóng dữ liệu khỏi tay các tổ chức tập trung, trao quyền kiểm soát và quyền chia sẻ giá trị dữ liệu cho người dùng. Hiện tại, giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 triệu tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang xuất hiện ngày càng nhiều.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một lĩnh vực được quan tâm nhiều, cách kết hợp tốt cả hai là một vấn đề đáng để khám phá. Bài viết này sẽ tập trung vào tình hình phát triển của AI+Web3, phân tích những hạn chế và thách thức mà các dự án hiện tại đang đối mặt, và dự báo hướng phát triển trong tương lai.
Cách AI tương tác với Web3
Những thách thức mà ngành AI đang đối mặt
Ngành AI không thể tách rời khỏi ba yếu tố cốt lõi là sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, các nhiệm vụ AI cần nhiều tài nguyên tính toán, nhưng việc có được và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn có chi phí rất cao, đặc biệt là đối với các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển cá nhân. Về thuật toán, mặc dù học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng tính giải thích, độ ổn định và khả năng tổng quát của mô hình vẫn còn vấn đề. Về dữ liệu, việc có được dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức lớn, đồng thời cũng cần xem xét các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu. Hơn nữa, mô hình kinh doanh của các dự án AI không rõ ràng cũng khiến nhiều doanh nhân cảm thấy bối rối.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 còn có không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, an ninh hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát huy trong các lĩnh vực này. Ví dụ, AI có thể nâng cao khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu của Web3, cải thiện trải nghiệm người dùng và dịch vụ cá nhân hóa, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư.
Phân tích tình hình hiện tại của các dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
Điện toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI tăng vọt, việc thiếu hụt GPU đã trở thành vấn đề đau đầu của ngành. Một số dự án Web3 cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi của họ, nhằm hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp chủ yếu bao gồm nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ đào tiền điện tử và doanh nghiệp. Dự án được chia thành hai loại: một loại dành cho suy diễn AI, như Render, Akash, v.v.; loại còn lại dành cho đào tạo AI, như io.net, Gensyn, v.v.
io.net là một mạng lưới tính toán phi tập trung, hiện có hơn 500.000 GPU, thể hiện hiệu suất vượt trội. Gensyn thúc đẩy việc phân phối và thưởng cho các nhiệm vụ học máy thông qua hợp đồng thông minh, thực hiện đào tạo AI.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Mạng mô hình thuật toán phi tập trung là một thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối nhiều mô hình AI. Khi người dùng đặt câu hỏi, thị trường sẽ chọn mô hình AI phù hợp nhất để trả lời. Các dự án tiêu biểu như Bittensor, các nhà cung cấp mô hình thuật toán của nó đóng góp các mô hình học máy cho mạng và nhận phần thưởng bằng token.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Một số dự án kết hợp Web3 thông qua cách khuyến khích bằng token để thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung. Lấy PublicAI làm ví dụ, người dùng có thể tham gia với tư cách là nhà cung cấp dữ liệu hoặc người xác nhận và nhận được phần thưởng bằng token. Ngoài ra còn có các dự án như Ocean, Hivemapper, Dimo và nhiều dự án khác thu thập dữ liệu bằng những cách khác nhau.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI với ZK
Công nghệ chứng minh không biết có thể xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML(Học máy không biết) thông qua công nghệ chứng minh không biết, cho phép đào tạo và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Các dự án như BasedAI đang khám phá lĩnh vực này.
AI hỗ trợ Web3
Phân tích dữ liệu và dự đoán
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp các dịch vụ AI hoặc công nghệ AI tự phát triển, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Ví dụ, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử. Các nền tảng thi đấu đầu tư như Numerai cũng sử dụng AI để dự đoán thị trường. Các nền tảng phân tích dữ liệu trên chuỗi như Arkham cũng kết hợp AI để cung cấp dịch vụ.
Dịch vụ cá nhân hóa
Một số dự án Web3 tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc tích hợp AI. Ví dụ, Dune đã cho ra mắt công cụ Wand, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL. Các nền tảng truyền thông Web3 như Followin, IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung. Các dự án như NFPrompt sử dụng AI để giảm chi phí sáng tạo NFT.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện lỗ hổng trong mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác hơn. Ví dụ, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng trí tuệ nhân tạo, sử dụng công nghệ học máy để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn trong mã.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Những rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Sản phẩm sức mạnh tính toán phi tập trung gặp một số thách thức về hiệu suất, độ ổn định, khả dụng và độ phức tạp sử dụng. Hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy luận AI chứ không phải đào tạo, lý do là vì việc đào tạo mô hình lớn yêu cầu lượng dữ liệu và băng thông cực kỳ cao.
Lý do chính khiến sức mạnh tính toán phi tập trung khó khăn trong việc đào tạo mô hình lớn là:
Đào tạo mô hình lớn cần sự ổn định rất cao, việc gián đoạn sẽ dẫn đến tổn thất lớn.
Giao tiếp nhiều thẻ song song bị hạn chế bởi khoảng cách vật lý, sức mạnh tính toán phân tán khó hình thành cụm sức mạnh tính toán.
Do đó, sức mạnh tính toán phi tập trung hiện tại phù hợp hơn cho việc suy luận AI hoặc đào tạo mô hình nhỏ và vừa trong các tình huống cụ thể.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ
Hiện tại, nhiều dự án AI+Web3 vẫn chỉ dừng lại ở ứng dụng bề mặt, chưa thể hiện sự kết hợp và đổi mới sâu sắc giữa AI và tiền mã hóa. Một số dự án chỉ tận dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, đổi mới thực tế còn hạn chế. Trong tương lai, cần có nghiên cứu sâu hơn để hiện thực hóa sự kết hợp chặt chẽ giữa AI và tiền mã hóa.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Do việc các mô hình lớn dần được mã nguồn mở, nhiều dự án AI gặp khó khăn trong việc phát triển trên Web2, vì vậy họ chuyển sang tích hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay chỉ đơn thuần là sự đầu cơ ngắn hạn, điều này đáng để suy ngẫm. Hiện tại, phần lớn các dự án AI + Web3 vẫn chưa đạt đến giai đoạn thực tiễn, cần nhiều đội ngũ thực sự có ý tưởng và kiên định để đáp ứng các nhu cầu thực tế.
Tóm tắt và triển vọng
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng vô hạn cho sự đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể cung cấp cho Web3 những ứng dụng thông minh hơn, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, kiểm toán hợp đồng thông minh, dịch vụ cá nhân hóa, v.v. Web3 thì cung cấp cho AI những cơ hội mới như tính toán phi tập trung, chia sẻ dữ liệu, v.v.
Mặc dù các dự án AI+Web3 hiện nay vẫn còn ở giai đoạn đầu và phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng cũng mang lại một số lợi thế. Ví dụ, sức mạnh tính toán phi tập trung và thu thập dữ liệu có thể giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch và đổi mới. Trong tương lai, cần phải cân nhắc giữa lợi ích và bất lợi, thực hiện các biện pháp phù hợp để vượt qua những thách thức.
Tổng thể mà nói, sự kết hợp giữa AI và Web3 có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn. Bằng cách kết hợp khả năng phân tích và quyết định thông minh của AI với sự phi tập trung và tự trị của người dùng trong Web3, triển vọng phát triển trong tương lai rất rộng lớn. Chìa khóa là phải tiến hành một cách thực chất, thực sự đáp ứng nhu cầu thực tế, chứ không chỉ dừng lại ở mức độ thao túng khái niệm.
Xem bản gốc
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.
15 thích
Phần thưởng
15
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BasementAlchemist
· 07-26 05:34
Đều đã nói nửa ngày rồi, có liên quan gì đến đồ ngốc.
Tình trạng hòa nhập giữa AI và Web3: Thách thức và cơ hội đồng hành
Sự phát triển tích hợp của AI và Web3: Tình hình hiện tại, Thách thức và Triển vọng tương lai
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và học máy, mang lại những biến đổi và đổi mới to lớn cho nhiều ngành nghề. Năm 2023, quy mô thị trường của ngành AI đã đạt 200 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney đã dẫn đầu làn sóng AI.
Đồng thời, Web3 như một mô hình internet mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của con người. Web3 dựa trên công nghệ blockchain, thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và xác thực danh tính phi tập trung, đã thực hiện việc chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, tự quản lý người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy. Tư tưởng cốt lõi của Web3 là giải phóng dữ liệu khỏi tay các tổ chức tập trung, trao quyền kiểm soát và quyền chia sẻ giá trị dữ liệu cho người dùng. Hiện tại, giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 triệu tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang xuất hiện ngày càng nhiều.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một lĩnh vực được quan tâm nhiều, cách kết hợp tốt cả hai là một vấn đề đáng để khám phá. Bài viết này sẽ tập trung vào tình hình phát triển của AI+Web3, phân tích những hạn chế và thách thức mà các dự án hiện tại đang đối mặt, và dự báo hướng phát triển trong tương lai.
Cách AI tương tác với Web3
Những thách thức mà ngành AI đang đối mặt
Ngành AI không thể tách rời khỏi ba yếu tố cốt lõi là sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, các nhiệm vụ AI cần nhiều tài nguyên tính toán, nhưng việc có được và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn có chi phí rất cao, đặc biệt là đối với các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển cá nhân. Về thuật toán, mặc dù học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng tính giải thích, độ ổn định và khả năng tổng quát của mô hình vẫn còn vấn đề. Về dữ liệu, việc có được dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức lớn, đồng thời cũng cần xem xét các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu. Hơn nữa, mô hình kinh doanh của các dự án AI không rõ ràng cũng khiến nhiều doanh nhân cảm thấy bối rối.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 còn có không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, an ninh hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát huy trong các lĩnh vực này. Ví dụ, AI có thể nâng cao khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu của Web3, cải thiện trải nghiệm người dùng và dịch vụ cá nhân hóa, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư.
Phân tích tình hình hiện tại của các dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
Điện toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI tăng vọt, việc thiếu hụt GPU đã trở thành vấn đề đau đầu của ngành. Một số dự án Web3 cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi của họ, nhằm hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp chủ yếu bao gồm nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ đào tiền điện tử và doanh nghiệp. Dự án được chia thành hai loại: một loại dành cho suy diễn AI, như Render, Akash, v.v.; loại còn lại dành cho đào tạo AI, như io.net, Gensyn, v.v.
io.net là một mạng lưới tính toán phi tập trung, hiện có hơn 500.000 GPU, thể hiện hiệu suất vượt trội. Gensyn thúc đẩy việc phân phối và thưởng cho các nhiệm vụ học máy thông qua hợp đồng thông minh, thực hiện đào tạo AI.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Mạng mô hình thuật toán phi tập trung là một thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối nhiều mô hình AI. Khi người dùng đặt câu hỏi, thị trường sẽ chọn mô hình AI phù hợp nhất để trả lời. Các dự án tiêu biểu như Bittensor, các nhà cung cấp mô hình thuật toán của nó đóng góp các mô hình học máy cho mạng và nhận phần thưởng bằng token.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Một số dự án kết hợp Web3 thông qua cách khuyến khích bằng token để thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung. Lấy PublicAI làm ví dụ, người dùng có thể tham gia với tư cách là nhà cung cấp dữ liệu hoặc người xác nhận và nhận được phần thưởng bằng token. Ngoài ra còn có các dự án như Ocean, Hivemapper, Dimo và nhiều dự án khác thu thập dữ liệu bằng những cách khác nhau.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI với ZK
Công nghệ chứng minh không biết có thể xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML(Học máy không biết) thông qua công nghệ chứng minh không biết, cho phép đào tạo và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Các dự án như BasedAI đang khám phá lĩnh vực này.
AI hỗ trợ Web3
Phân tích dữ liệu và dự đoán
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp các dịch vụ AI hoặc công nghệ AI tự phát triển, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Ví dụ, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử. Các nền tảng thi đấu đầu tư như Numerai cũng sử dụng AI để dự đoán thị trường. Các nền tảng phân tích dữ liệu trên chuỗi như Arkham cũng kết hợp AI để cung cấp dịch vụ.
Dịch vụ cá nhân hóa
Một số dự án Web3 tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc tích hợp AI. Ví dụ, Dune đã cho ra mắt công cụ Wand, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL. Các nền tảng truyền thông Web3 như Followin, IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung. Các dự án như NFPrompt sử dụng AI để giảm chi phí sáng tạo NFT.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện lỗ hổng trong mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác hơn. Ví dụ, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng trí tuệ nhân tạo, sử dụng công nghệ học máy để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn trong mã.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Những rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Sản phẩm sức mạnh tính toán phi tập trung gặp một số thách thức về hiệu suất, độ ổn định, khả dụng và độ phức tạp sử dụng. Hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy luận AI chứ không phải đào tạo, lý do là vì việc đào tạo mô hình lớn yêu cầu lượng dữ liệu và băng thông cực kỳ cao.
Lý do chính khiến sức mạnh tính toán phi tập trung khó khăn trong việc đào tạo mô hình lớn là:
Do đó, sức mạnh tính toán phi tập trung hiện tại phù hợp hơn cho việc suy luận AI hoặc đào tạo mô hình nhỏ và vừa trong các tình huống cụ thể.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ
Hiện tại, nhiều dự án AI+Web3 vẫn chỉ dừng lại ở ứng dụng bề mặt, chưa thể hiện sự kết hợp và đổi mới sâu sắc giữa AI và tiền mã hóa. Một số dự án chỉ tận dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, đổi mới thực tế còn hạn chế. Trong tương lai, cần có nghiên cứu sâu hơn để hiện thực hóa sự kết hợp chặt chẽ giữa AI và tiền mã hóa.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Do việc các mô hình lớn dần được mã nguồn mở, nhiều dự án AI gặp khó khăn trong việc phát triển trên Web2, vì vậy họ chuyển sang tích hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay chỉ đơn thuần là sự đầu cơ ngắn hạn, điều này đáng để suy ngẫm. Hiện tại, phần lớn các dự án AI + Web3 vẫn chưa đạt đến giai đoạn thực tiễn, cần nhiều đội ngũ thực sự có ý tưởng và kiên định để đáp ứng các nhu cầu thực tế.
Tóm tắt và triển vọng
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng vô hạn cho sự đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể cung cấp cho Web3 những ứng dụng thông minh hơn, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, kiểm toán hợp đồng thông minh, dịch vụ cá nhân hóa, v.v. Web3 thì cung cấp cho AI những cơ hội mới như tính toán phi tập trung, chia sẻ dữ liệu, v.v.
Mặc dù các dự án AI+Web3 hiện nay vẫn còn ở giai đoạn đầu và phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng cũng mang lại một số lợi thế. Ví dụ, sức mạnh tính toán phi tập trung và thu thập dữ liệu có thể giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch và đổi mới. Trong tương lai, cần phải cân nhắc giữa lợi ích và bất lợi, thực hiện các biện pháp phù hợp để vượt qua những thách thức.
Tổng thể mà nói, sự kết hợp giữa AI và Web3 có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn. Bằng cách kết hợp khả năng phân tích và quyết định thông minh của AI với sự phi tập trung và tự trị của người dùng trong Web3, triển vọng phát triển trong tương lai rất rộng lớn. Chìa khóa là phải tiến hành một cách thực chất, thực sự đáp ứng nhu cầu thực tế, chứ không chỉ dừng lại ở mức độ thao túng khái niệm.