Sự kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng thời
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 tiến quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại sự biến đổi và đổi mới cho các ngành nghề khác nhau. Đồng thời, Web3 như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của chúng ta. Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển, giá trị tiềm năng và những thách thức mà sự kết hợp giữa AI và Web3 đang phải đối mặt.
Một, Tình trạng phát triển của AI và Web3
Thị trường AI năm 2023 đạt quy mô 2000 tỷ USD, xuất hiện các ông lớn như OpenAI, Character.AI, Midjourney. Ngành Web3 có giá trị thị trường đạt 25 nghìn tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana liên tục ra đời. Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành lĩnh vực thu hút sự chú ý của cả phương Đông và phương Tây.
Hai, cách tương tác giữa AI và Web3
2.1 Những khó khăn mà ngành AI đang phải đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Về mặt sức mạnh tính toán: Việc có được và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn rất tốn kém và phức tạp, gây khó khăn cho các doanh nghiệp khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Về thuật toán: Học sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, khả năng giải thích mô hình và khả năng tổng quát vẫn còn vấn đề.
Về dữ liệu: Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng, chất lượng dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư cũng là những thách thức.
Ngoài ra, tính khả thi và minh bạch của mô hình AI, cũng như vấn đề mô hình kinh doanh không rõ ràng cũng cần phải được giải quyết khẩn cấp.
2.2 Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Web3 có tiềm năng cải thiện trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng và an toàn hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất có triển vọng ứng dụng tiềm năng trong những lĩnh vực này.
Ba, Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Điện toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI tăng vọt, GPU trở nên khan hiếm. Một số dự án Web3 cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này thông qua việc khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi bằng token, 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 các doanh nghiệp lớn. Dự án được chia thành hai loại: cho suy diễn AI và đào tạo AI.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án như Bittensor cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, liên kết các mô hình AI khác nhau, cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn đa dạng hơn.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Các dự án như PublicAI thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua hình thức khuyến khích bằng token, cung cấp hỗ trợ dữ liệu 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 để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong các ứng dụng AI.
3.2 AI hỗ trợ Web3
3.2.1 Phân tích dữ liệu và dự đoán
Nhiều dự án Web3 tích hợp dịch vụ AI cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán, như Pond, BullBear AI, v.v.
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Các nền tảng như Dune, Followin tích hợp AI để cung cấp dịch vụ gợi ý nội dung và tìm kiếm cá nhân hóa.
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Các dự án như 0x0.ai sử dụng công nghệ AI để kiểm tra mã hợp đồng thông minh, nâng cao tính an toàn.
Bốn, Giới hạn và Thách thức của Dự án AI+Web3
4.1 Những trở ngại thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Sức mạnh tính toán phi tập trung có nhược điểm về hiệu suất, độ ổn định, khả năng sử dụng và độ phức tạp. Hiện tại chủ yếu bị giới hạn trong suy luận AI chứ không phải đào tạo, lý do là:
Huấn luyện AI cần một lượng dữ liệu lớn và băng thông, độ khó thực hiện cao.
Đào tạo mô hình lớn yêu cầu độ ổn định cao, chi phí gián đoạn cao.
Nhiều thẻ song song bị giới hạn bởi khoảng cách vật lý, sức mạnh tính toán phân tán khó có thể hình thành cụm.
4.2 AI + Web3 kết hợp còn khá thô sơ
Nhiều dự án chỉ bề mặt sử dụng AI, chưa đạt được sự kết hợp sâu sắc với tiền điện tử. Một số đội ngũ chỉ tận dụng khái niệm AI ở mức độ tiếp thị, thiếu sự đổi mới.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Một số dự án nhằm giải quyết khó khăn về tài trợ, kết hợp với câu chuyện Web3 và kinh tế token. Nhưng liệu kinh tế token có thực sự giúp các dự án AI giải quyết nhu cầu thực tế hay không vẫn còn phải quan sát.
Năm, tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng mới cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng thông minh cho Web3, trong khi Web3 lại mang đến cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng thông qua việc kết hợp phân tích thông minh của AI với đặc tính phi tập trung của Web3, trong tương lai có thể xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.
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.
20 thích
Phần thưởng
20
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BrokenYield
· 1giờ trước
smh... một cơn sốt hype khác về AI + web3 đang chờ để vỡ. đã thấy bộ phim này trước đây vào năm 2018
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentSage
· 22giờ trước
Nói như vậy chỉ là thổi phồng khái niệm thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
FlatTax
· 07-30 03:55
Cách mạng dựa vào công nghệ Kiếm tiền dựa vào Giao dịch tiền điện tử
Phân tích tình trạng, giá trị và thách thức của sự kết hợp giữa AI và Web3
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng thời
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 tiến quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại sự biến đổi và đổi mới cho các ngành nghề khác nhau. Đồng thời, Web3 như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng internet của chúng ta. Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển, giá trị tiềm năng và những thách thức mà sự kết hợp giữa AI và Web3 đang phải đối mặt.
Một, Tình trạng phát triển của AI và Web3
Thị trường AI năm 2023 đạt quy mô 2000 tỷ USD, xuất hiện các ông lớn như OpenAI, Character.AI, Midjourney. Ngành Web3 có giá trị thị trường đạt 25 nghìn tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana liên tục ra đời. Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành lĩnh vực thu hút sự chú ý của cả phương Đông và phương Tây.
Hai, cách tương tác giữa AI và Web3
2.1 Những khó khăn mà ngành AI đang phải đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Về mặt sức mạnh tính toán: Việc có được và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn rất tốn kém và phức tạp, gây khó khăn cho các doanh nghiệp khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Về thuật toán: Học sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, khả năng giải thích mô hình và khả năng tổng quát vẫn còn vấn đề.
Về dữ liệu: Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng, chất lượng dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư cũng là những thách thức.
Ngoài ra, tính khả thi và minh bạch của mô hình AI, cũng như vấn đề mô hình kinh doanh không rõ ràng cũng cần phải được giải quyết khẩn cấp.
2.2 Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Web3 có tiềm năng cải thiện trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng và an toàn hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất có triển vọng ứng dụng tiềm năng trong những lĩnh vực này.
Ba, Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Điện toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI tăng vọt, GPU trở nên khan hiếm. Một số dự án Web3 cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này thông qua việc khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi bằng token, 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 các doanh nghiệp lớn. Dự án được chia thành hai loại: cho suy diễn AI và đào tạo AI.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án như Bittensor cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, liên kết các mô hình AI khác nhau, cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn đa dạng hơn.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Các dự án như PublicAI thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua hình thức khuyến khích bằng token, cung cấp hỗ trợ dữ liệu 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 để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong các ứng dụng AI.
3.2 AI hỗ trợ Web3
3.2.1 Phân tích dữ liệu và dự đoán
Nhiều dự án Web3 tích hợp dịch vụ AI cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán, như Pond, BullBear AI, v.v.
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Các nền tảng như Dune, Followin tích hợp AI để cung cấp dịch vụ gợi ý nội dung và tìm kiếm cá nhân hóa.
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Các dự án như 0x0.ai sử dụng công nghệ AI để kiểm tra mã hợp đồng thông minh, nâng cao tính an toàn.
Bốn, Giới hạn và Thách thức của Dự án AI+Web3
4.1 Những trở ngại thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Sức mạnh tính toán phi tập trung có nhược điểm về hiệu suất, độ ổn định, khả năng sử dụng và độ phức tạp. Hiện tại chủ yếu bị giới hạn trong suy luận AI chứ không phải đào tạo, lý do là:
4.2 AI + Web3 kết hợp còn khá thô sơ
Nhiều dự án chỉ bề mặt sử dụng AI, chưa đạt được sự kết hợp sâu sắc với tiền điện tử. Một số đội ngũ chỉ tận dụng khái niệm AI ở mức độ tiếp thị, thiếu sự đổi mới.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Một số dự án nhằm giải quyết khó khăn về tài trợ, kết hợp với câu chuyện Web3 và kinh tế token. Nhưng liệu kinh tế token có thực sự giúp các dự án AI giải quyết nhu cầu thực tế hay không vẫn còn phải quan sát.
Năm, tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng mới cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng thông minh cho Web3, trong khi Web3 lại mang đến cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng thông qua việc kết hợp phân tích thông minh của AI với đặc tính phi tập trung của Web3, trong tương lai có thể xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.