Sự hội nhập của Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3, với tư cách là một mô hình internet hoàn toàn mới, phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hợp nhất tự nhiên với AI. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, phải đối mặt với nhiều thách thức như hạn chế sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật, đã tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh 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, giống như nhiên liệu đối với động cơ. 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.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể chịu đựng.
Tài nguyên dữ liệu bị các tập đoàn công nghệ khổng lồ độc quyền, hình thành các hòn đảo dữ liệu
Rủi ro rò rỉ và lạm dụng quyền riêng tư dữ liệu cá nhân
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một kiểu dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán 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 "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng mã thông báo để người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn 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 cấp và nhu 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 một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một 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
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành trọng tâm của sự chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR) 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 quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần phải 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 bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể 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 suốt 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 bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện máy học đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, 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 cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI lớn cần một lượng tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, cùng với sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI rơi vào tình thế khó xử: hoặc mua phần cứng cho riêng mình, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ cần một phương thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu và hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ 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 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 tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào 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 bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh 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 của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, thực hiện xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, 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 ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một 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 chuỗi công khai hàng đầu cho việc triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất bởi một giao thức nào đó, biến các mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể nhận được lợi nhuận 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, người sáng tạo gốc rất khó để theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến cho các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó khăn trong việc 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 cách 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 giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với AI oracle và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép người nắm giữ token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã 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 tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn 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 sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng 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 tương tác và 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 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 chức năng, diện mạo, giọng nói của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, cam kết xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh để trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể ứng dụng trong các lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh, và nhiều lĩnh vực khác.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá các lớp hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để tăng cường sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để 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 việc tích hợp Web3 và AI sẽ mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ sáng tạo.
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.
Web3 và AI hội tụ: Năm công nghệ cốt lõi để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo
Sự hội nhập của Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3, với tư cách là một mô hình internet hoàn toàn mới, phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hợp nhất tự nhiên với AI. Dưới cấu trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát chặt chẽ, phải đối mặt với nhiều thách thức như hạn chế sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật, đã tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh 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, giống như nhiên liệu đối với động cơ. 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.
Mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống gặp phải các vấn đề chính sau đây:
Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một kiểu dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là ngôi sao trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng các thuộc tính của dữ liệu thực, như một 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
Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành trọng tâm của sự chú ý toàn cầu. Sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR) 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 quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
FHE là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần phải 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 bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể 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 suốt 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 bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện máy học đúng cách, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, 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 cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình AI lớn cần một lượng tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, cùng với sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI rơi vào tình thế khó xử: hoặc mua phần cứng cho riêng mình, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ cần một phương thức dịch vụ tính toán theo yêu cầu và hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán kinh tế và dễ tiếp cận. Các bên có nhu cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ 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 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 tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào 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 bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh 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 của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, thực hiện xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, 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 ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một 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 chuỗi công khai hàng đầu cho việc triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này đã cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, giá trị thị trường của các dự án DePIN trên chuỗi công khai này đã vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất bởi một giao thức nào đó, biến các mô hình AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể nhận được lợi nhuận 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, người sáng tạo gốc rất khó để theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến cho các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó khăn trong việc 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 cách 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 giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với AI oracle và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép người nắm giữ token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã 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 tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn 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 sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng 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 tương tác và 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 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 chức năng, diện mạo, giọng nói của robot cũng như kết nối với các kho kiến thức bên ngoài, cam kết xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh để trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent được tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể ứng dụng trong các lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh, và nhiều lĩnh vực khác.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá các lớp hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để tăng cường sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để 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 việc tích hợp Web3 và AI sẽ mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ sáng tạo.