Sự phát triển kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã đạt được những tiến bộ đáng kể, thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước tiến quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại những biến đổi lớn cho nhiều ngành nghề. Trong khi đó, Web3 như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của con người. Bài viết này sẽ khám phá tình hình phát triển kết hợp giữa AI và Web3, phân tích giá trị tiềm năng và những thách thức mà chúng đối mặt.
Một, Tình trạng phát triển của AI và Web3
Ngành AI trong năm 2023 đạt quy mô thị trường 2000 tỷ USD, xuất hiện các ông lớn trong ngành như OpenAI, Character.AI, Midjourney. Ngành Web3 đạt giá trị thị trường 25 triệu tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang phát triển mạnh mẽ. Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành lĩnh vực được các nhà thực hành và nhà đầu tư Đông Tây quan tâm.
Hai, Cách tương tác giữa AI và Web3
2.1 Những thách thức mà ngành AI đang đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, việc thu thập và quản lý nguồn lực tính toán quy mô lớn có chi phí cao. Về thuật toán, việc đào tạo mô hình học sâu cần một lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán khổng lồ, đồng thời còn gặp phải các vấn đề như thiếu tính giải thích. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn gặp thách thức. Ngoài ra, tính giải thích và tính minh bạch của mô hình AI cũng là vấn đề được ngành công nghiệp quan tâm.
2.2 Những thách thức trong ngành Web3
Ngành Web3 vẫn còn nhiều không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, và an toàn hợp đồng thông minh. Công nghệ AI có thể đóng vai trò quan trọng trong những lĩnh vực này, chẳng hạn như cung cấp phân tích và dự đoán dữ liệu chính xác hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng, và tăng cường tính an toàn của các hợp đồng thông minh.
Ba, Phân tích tình trạng dự án AI+Web3
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Điện toán phân quyền
Các dự án như Akash, Render, Gensyn, v.v. thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, thu hút người dùng cung cấp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi, hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI. Những dự án này chủ yếu được chia thành hai loại: một loại tập trung vào suy luận AI, loại còn lại hỗ trợ đào tạo AI.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Các dự án như Bittensor đang nỗ lực xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối nhiều mô hình AI, cung cấp cho người dùng những câu trả lời phù hợp nhất.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Các dự án như PublicAI sử dụng phương pháp khuyến khích bằng token để thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung, cung cấp nguồn dữ liệu đa dạng hơn cho việc đào tạo AI.
3.1.4 Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Các dự án như BasedAI sử dụng công nghệ chứng minh không kiến thức, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong việc đào tạo và suy luận mô hình AI.
3.2 AI hỗ trợ Web3
3.2.1 Phân tích dữ liệu và dự đoán
Các dự án như Pond, BullBear AI sử dụng thuật toán AI để cung cấp chiến lược đầu tư, dự đoán thị trường và các dịch vụ khác cho người dùng Web3.
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Công cụ Wand của Dune, Followin và các nền tảng khác tích hợp công nghệ AI, cung cấp dịch vụ truy vấn dữ liệu và tóm tắt nội dung thuận tiện hơn cho người dùng.
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Các dự án như 0x0.ai sử dụng công nghệ AI để phân tích hợp đồng thông minh, nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn và rủi ro an ninh.
Bốn, Hạn chế và Thách thức của Dự án AI+Web3
4.1 Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Các dự án tính toán phi tập trung đang đối mặt với các thách thức về hiệu suất, độ ổn định và khả năng sử dụng. Đào tạo AI với mô hình lớn yêu cầu kết nối nhiều thẻ và băng thông cao, hiện tại tính toán phi tập trung khó đáp ứng nhu cầu.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ
Hiện tại, hầu hết các dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, chưa đạt được sự kết hợp và đổi mới sâu sắc giữa AI và tiền điện tử.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Một số dự án có thể quá phụ thuộc vào câu chuyện kinh tế token, thay vì thực sự giải quyết nhu cầu thực tế.
Năm, Tóm tắt
Sự kết hợp của AI và Web3 mang lại tiềm năng lớn cho sự đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. Bằng cách kết hợp khả năng phân tích thông minh của AI với đặc tính phi tập trung của Web3, có thể xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn. Mặc dù hiện tại vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức, nhưng với sự tiến bộ và đổi mới không ngừng của công nghệ, hiệu ứng hợp tác của AI và Web3 sẽ dần dần được thể hiện, mang lại ảnh hưởng sâu rộng cho các ngành nghề.
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.
11 thích
Phần thưởng
11
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DeFiGrayling
· 07-29 15:29
Nắm bắt cơ hội mà xông lên!
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoHistoryClass
· 07-29 08:30
*kiểm tra biểu đồ* cùng một câu chuyện như cơn sốt AI + blockchain năm 2017. kek.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterWang
· 07-29 08:16
Chuyển tiền chậm, chỉ chờ airdrop thu lợi.
Xem bản gốcTrả lời0
PoolJumper
· 07-29 08:13
Wow, đúng là shitcoin cũng có dính dáng đến AI.
Xem bản gốcTrả lời0
0xLostKey
· 07-29 08:06
Đầu thép mua coin Toàn khoán All in
Xem bản gốcTrả lời0
DegenMcsleepless
· 07-29 08:05
Haha, có nhiều cơ hội như vậy có thể lấy được không? Nói thật thì hơi khó.
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích cơ hội, thách thức và xu hướng phát triển
Sự phát triển kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ Web3 đã đạt được những tiến bộ đáng kể, thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI đã đạt được những bước tiến quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại những biến đổi lớn cho nhiều ngành nghề. Trong khi đó, Web3 như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của con người. Bài viết này sẽ khám phá tình hình phát triển kết hợp giữa AI và Web3, phân tích giá trị tiềm năng và những thách thức mà chúng đối mặt.
Một, Tình trạng phát triển của AI và Web3
Ngành AI trong năm 2023 đạt quy mô thị trường 2000 tỷ USD, xuất hiện các ông lớn trong ngành như OpenAI, Character.AI, Midjourney. Ngành Web3 đạt giá trị thị trường 25 triệu tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang phát triển mạnh mẽ. Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành lĩnh vực được các nhà thực hành và nhà đầu tư Đông Tây quan tâm.
Hai, Cách tương tác giữa AI và Web3
2.1 Những thách thức mà ngành AI đang đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, việc thu thập và quản lý nguồn lực tính toán quy mô lớn có chi phí cao. Về thuật toán, việc đào tạo mô hình học sâu cần một lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán khổng lồ, đồng thời còn gặp phải các vấn đề như thiếu tính giải thích. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn gặp thách thức. Ngoài ra, tính giải thích và tính minh bạch của mô hình AI cũng là vấn đề được ngành công nghiệp quan tâm.
2.2 Những thách thức trong ngành Web3
Ngành Web3 vẫn còn nhiều không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, và an toàn hợp đồng thông minh. Công nghệ AI có thể đóng vai trò quan trọng trong những lĩnh vực này, chẳng hạn như cung cấp phân tích và dự đoán dữ liệu chính xác hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng, và tăng cường tính an toàn của các hợp đồng thông minh.
Ba, Phân tích tình trạng dự án AI+Web3
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Điện toán phân quyền
Các dự án như Akash, Render, Gensyn, v.v. thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, thu hút người dùng cung cấp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi, hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI. Những dự án này chủ yếu được chia thành hai loại: một loại tập trung vào suy luận AI, loại còn lại hỗ trợ đào tạo AI.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Các dự án như Bittensor đang nỗ lực xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối nhiều mô hình AI, cung cấp cho người dùng những câu trả lời phù hợp nhất.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Các dự án như PublicAI sử dụng phương pháp khuyến khích bằng token để thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung, cung cấp nguồn dữ liệu đa dạng hơn cho việc đào tạo AI.
3.1.4 Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Các dự án như BasedAI sử dụng công nghệ chứng minh không kiến thức, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong việc đào tạo và suy luận mô hình AI.
3.2 AI hỗ trợ Web3
3.2.1 Phân tích dữ liệu và dự đoán
Các dự án như Pond, BullBear AI sử dụng thuật toán AI để cung cấp chiến lược đầu tư, dự đoán thị trường và các dịch vụ khác cho người dùng Web3.
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Công cụ Wand của Dune, Followin và các nền tảng khác tích hợp công nghệ AI, cung cấp dịch vụ truy vấn dữ liệu và tóm tắt nội dung thuận tiện hơn cho người dùng.
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Các dự án như 0x0.ai sử dụng công nghệ AI để phân tích hợp đồng thông minh, nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn và rủi ro an ninh.
Bốn, Hạn chế và Thách thức của Dự án AI+Web3
4.1 Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Các dự án tính toán phi tập trung đang đối mặt với các thách thức về hiệu suất, độ ổn định và khả năng sử dụng. Đào tạo AI với mô hình lớn yêu cầu kết nối nhiều thẻ và băng thông cao, hiện tại tính toán phi tập trung khó đáp ứng nhu cầu.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ
Hiện tại, hầu hết các dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, chưa đạt được sự kết hợp và đổi mới sâu sắc giữa AI và tiền điện tử.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Một số dự án có thể quá phụ thuộc vào câu chuyện kinh tế token, thay vì thực sự giải quyết nhu cầu thực tế.
Năm, Tóm tắt
Sự kết hợp của AI và Web3 mang lại tiềm năng lớn cho sự đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. Bằng cách kết hợp khả năng phân tích thông minh của AI với đặc tính phi tập trung của Web3, có thể xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn. Mặc dù hiện tại vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức, nhưng với sự tiến bộ và đổi mới không ngừng của công nghệ, hiệu ứng hợp tác của AI và Web3 sẽ dần dần được thể hiện, mang lại ảnh hưởng sâu rộng cho các ngành nghề.