Web3 và AI hòa nhập: Xây dựng hệ sinh thái thông minh Phi tập trung

Gần đây, sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Tại hội nghị thượng đỉnh chính phủ thế giới diễn ra ở Dubai, một số chuyên gia trong ngành đã đưa ra khái niệm "AI chủ quyền". Đề xuất này đã kích thích suy nghĩ của mọi người về cách xây dựng hệ thống AI phù hợp với lợi ích và yêu cầu của cộng đồng tiền điện tử.

Nhà sáng lập Ethereum đã thảo luận về hiệu ứng cộng hưởng giữa AI và công nghệ mã hóa trong một bài viết. Ông chỉ ra rằng đặc tính phi tập trung của công nghệ mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; tính minh bạch của blockchain có thể bù đắp cho sự không minh bạch của AI; và công nghệ blockchain cũng có lợi cho việc lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng cộng hưởng này hiện hữu trong toàn bộ bức tranh ngành công nghiệp kết hợp giữa Web3 và AI.

Hiện tại, hầu hết các dự án Web3+AI đều tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án khác thì cố gắng sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ứng dụng Web3. Sự kết hợp giữa Web3 và AI chủ yếu thể hiện ở bốn khía cạnh sau:

1. Lớp sức mạnh: Tài sản sức mạnh

Với sự gia tăng theo cấp số nhân của nhu cầu về sức mạnh tính toán cho việc đào tạo mô hình AI, sự mất cân bằng cung cầu về sức mạnh tính toán diễn ra trong thời gian dài, dẫn đến giá phần cứng và chi phí sức mạnh tính toán tăng nhanh. Công nghệ Web3 có thể thông qua việc xây dựng mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán, tận dụng các nguồn tài nguyên phần cứng trung bình và thấp đang bị bỏ trống, theo cách cho thuê, chia sẻ để tạo ra mạng lưới tài nguyên tính toán Phi tập trung, từ đó giảm chi phí sức mạnh tính toán cho AI. Các dự án loại này bao gồm sức mạnh tính toán Phi tập trung tổng quát, sức mạnh tính toán đào tạo AI, sức mạnh tính toán suy diễn AI và sức mạnh tính toán kết xuất 3D cùng các lĩnh vực phân khúc khác.

2. Dữ liệu lớp: Tài sản dữ liệu

Dữ liệu là tài nguyên quan trọng cho sự phát triển của AI. Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể giúp quy trình thu thập dữ liệu, gán nhãn, lưu trữ phân tán trở nên tiết kiệm chi phí hơn, minh bạch hơn và có lợi cho người dùng. Thông qua mạng lưới phân tán và cơ chế khuyến khích bằng token, có thể thu thập dữ liệu chất lượng cao và phong phú theo cách crowdsourcing với chi phí thấp. Các dự án liên quan bao gồm thu thập dữ liệu, giao dịch, gán nhãn, nguồn dữ liệu blockchain và lưu trữ Phi tập trung.

3. Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng

Các dự án nền tảng cam kết tích hợp các nguồn lực khác nhau trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình, cộng đồng phát triển, v.v. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng vận hành zkML, nhằm nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của suy luận học máy. Còn có các dự án cam kết phát triển chuỗi công khai hoặc mạng lớp hai chuyên phục vụ cho AI, cũng như nền tảng Mạng Agent, v.v. Những nền tảng này thông qua cơ chế token để thu hút giá trị, khuyến khích các bên tham gia xây dựng hệ sinh thái chung.

4. Lớp ứng dụng: Tài sản hóa giá trị AI

Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu khám phá việc ứng dụng cụ thể của AI trong các tình huống Web3. Ví dụ, AI có thể hoạt động như một người tham gia trong trò chơi Web3, thực hiện các giao dịch chênh lệch giá trên DEX, hoặc cung cấp dịch vụ phân tích trên thị trường dự đoán. Một hướng quan trọng khác là tạo ra AI riêng tư phi tập trung có thể mở rộng, tăng cường tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống AI thông qua quản trị cộng đồng.

Mặc dù lĩnh vực Web3+AI vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng trong ngành có những quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó, tuy nhiên xu hướng tích hợp này đáng để tiếp tục theo dõi. Chúng tôi mong rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI phi tập trung, thoát khỏi nhãn "kiểm soát của các ông lớn" và "độc quyền", đạt được một mô hình "AI đồng quản" cộng đồng hơn. Trong quá trình tham gia sâu hơn và quản lý AI, con người có thể có những nhận thức lý trí hơn về AI, giảm bớt "nỗi sợ hãi" không cần thiết trong "sự kính sợ".