Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng, Thách thức và Triển vọng tương lai
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo ( AI ) và công nghệ Web3 đang dẫn dắt một cuộc cách mạng công nghệ. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và vào năm 2023, quy mô thị trường ngành AI đạt 2000 tỷ USD. Đồng thời, Web3 dựa trên công nghệ blockchain, thông qua công nghệ phi tập trung, đang tái định hình internet, hiện tại giá trị thị trường của ngành đã đạt 25 nghìn tỷ USD. Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành tâm điểm chú ý của giới công nghệ phương Đông và phương Tây.
Bài viết này sẽ đi sâu vào việc khám phá tình trạng phát triển của AI+Web3, giá trị tiềm năng và những thách thức mà nó đang phải đối mặt, cung cấp cái nhìn cho các chuyên gia và nhà đầu tư liên quan.
Cách tương tác giữa AI và Web3
Những khó khăn 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 tài nguyên tính toán quy mô lớn tốn kém và đặt ra thách thức cho các công ty khởi nghiệp. Về thuật toán, việc đào tạo mô hình học sâu cần một lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán khổng lồ, và tính giải thích cũng như tính vững chắc của mô hình cần được cải thiện. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức, và vấn đề quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng không thể bị bỏ qua. Hơn nữa, đặc điểm hộp đen của mô hình AI đã gây ra lo ngại cho công chúng về tính giải thích và tính minh bạch.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm khả năng phân tích dữ liệu chưa đủ, trải nghiệm người dùng kém, và các lỗ hổng bảo mật trong hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát triển trong những lĩnh vực này. AI có thể nâng cao khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu trên nền tảng Web3, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, và tăng cường bảo mật cũng như bảo vệ quyền riêng tư.
Phân tích tình trạng dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI tăng mạnh, việc cung cấp GPU trở thành nút thắt cổ chai trong ngành. Một số dự án Web3 cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán theo cách phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng đóng góp sức mạnh tính toán nhàn rỗi thông qua token để hỗ trợ khách hàng AI. Bên cung cấp chủ yếu bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử và các doanh nghiệp sở hữu nhiều GPU.
Các dự án điện toán phi tập trung chủ yếu được chia thành hai loại: dùng cho suy diễn AI ( như Render, Akash ) và dùng cho đào tạo AI ( như io.net, Gensyn ). Suy diễn AI yêu cầu điện toán thấp hơn, dễ dàng thực hiện phi tập trung hơn; trong khi đào tạo AI yêu cầu điện toán và băng thông cao hơn, khó khăn hơn để thực hiện.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, chẳng hạn như Bittensor. Mô hình này kết nối nhiều mô hình AI lại với nhau, lựa chọn mô hình phù hợp nhất để cung cấp dịch vụ dựa trên nhu cầu của người dùng. So với một mô hình lớn duy nhất, cách tiếp cận này có khả năng cung cấp sự đa dạng và linh hoạt lớn hơn.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là chìa khóa cho việc đào tạo AI, nhưng hiện tại hầu hết các nền tảng Web2 đều cấm thu thập dữ liệu cho việc đào tạo AI. Một số dự án Web3 thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, chẳng hạn như PublicAI cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu đào tạo AI, nhận phần thưởng bằng token.
Bảo vệ quyền riêng tư
Công nghệ chứng minh không kiến thức cung cấp một hướng mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) cho phép huấn luyện và suy luận mô hình mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Các dự án như BasedAI đang khám phá việc kết hợp FHE với LLM, thực hiện chức năng AI trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư.
AI hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Chẳng hạn, Pond sử dụng thuật toán đồ thị AI để dự đoán các đồng token có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử. Numerai tổ chức cuộc thi dự đoán thị trường chứng khoán bằng AI, người tham gia có thể nhận phần thưởng bằng token.
Dịch vụ cá nhân hóa
AI đang được sử dụng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cho các dự án Web3. Như Dune tích hợp chức năng truy vấn SQL hỗ trợ AI, Followin và IQ.wiki sử dụng AI để tóm tắt nội dung liên quan đến blockchain, NFPrompt giúp người dùng tạo NFT thông qua AI.
Kiểm toán AI hợp đồng thông minh
AI cũng có ứng dụng trong việc kiểm toán hợp đồng thông minh. Chẳng hạn, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI, sử dụng máy học để nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn trong mã.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Điện toán phi tập trung đang phải đối mặt với những thách thức về hiệu suất, tính ổn định và khả năng sử dụng. So với các dịch vụ tập trung, hiệu suất và tính ổn định của điện toán phi tập trung có thể kém hơn. Hơn nữa, điện toán phi tập trung hiện chủ yếu phù hợp với suy luận AI, khó có thể đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình lớn. Điều này chủ yếu bị hạn chế bởi:
Đào tạo mô hình lớn cần băng thông và độ ổn định cực cao.
Công nghệ NVLink của NVIDIA giới hạn khoảng cách vật lý giữa các card đồ họa.
Sức mạnh tính toán phân tán khó có thể hình thành cụm sức mạnh tính toán hiệu quả.
Do đó, các ứng dụng của sức mạnh tính toán phi tập trung có thể phù hợp hơn với các lĩnh vực như suy diễn AI, đào tạo mô hình nhỏ và tính toán biên.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 chưa đủ sâu sắc
Hiện tại, nhiều dự án AI + Web3 chỉ kết hợp bề mặt, không đạt được sự hòa nhập sâu sắc thực sự. Ứng dụng của AI thường chỉ dừng lại ở mức nâng cao hiệu quả, thiếu sự hòa nhập bản chất với tiền điện tử. Một số dự án thậm chí chỉ sử dụng khái niệm AI vì mục đích tiếp thị, thiếu sự đổi mới thực chất.
Kinh tế token trở thành chất đệm
Đối mặt với những thách thức của mô hình kinh doanh, một số dự án AI đã chuyển sang Web3 để tìm kiếm sự hỗ trợ từ kinh tế token. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay chỉ đơn giản là một công cụ tạo động lực ngắn hạn, điều này đáng để suy ngẫm.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến vô số khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp phân tích thông minh và khả năng ra quyết định cho Web3, trong khi Web3 cung cấp cơ sở hạ tầng phi tập trung và cơ chế khuyến khích mới cho AI. Mặc dù hiện tại sự kết hợp vẫn ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng trong dài hạn, sự kết hợp này hứa hẹn sẽ xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.
Trong tương lai, chúng tôi mong đợi thấy nhiều dự án đổi mới sáng tạo hơn tích hợp sâu sắc AI và Web3, phát huy thực sự những lợi thế hợp tác của cả hai, tạo ra giá trị thực cho người dùng và ngành. Đồng thời, cũng cần nhìn nhận một cách thận trọng về cơn sốt hiện tại, trong khi theo đuổi sự đổi mới, cần giải quyết thực tế nhu cầu, thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của công nghệ và ứng dụng.
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.
6 thích
Phần thưởng
6
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenDustCollector
· 9giờ trước
Chỉ là chơi chơi thôi... Số liệu có thể phóng đại hơn một chút không?
Xem bản gốcTrả lời0
RiddleMaster
· 9giờ trước
Chỉ có quy mô này thôi sao? 2000 tỷ đô la Mỹ vẫn còn khoe à?
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainRetirementHome
· 9giờ trước
Nghe thật tuyệt vời, không làm được.
Xem bản gốcTrả lời0
Whale_Whisperer
· 10giờ trước
Con số này có vấn đề, những người trong ngành đều hiểu.
Tình trạng, thách thức và triển vọng tương lai của sự kết hợp giữa AI và Web3
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng, Thách thức và Triển vọng tương lai
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo ( AI ) và công nghệ Web3 đang dẫn dắt một cuộc cách mạng công nghệ. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và vào năm 2023, quy mô thị trường ngành AI đạt 2000 tỷ USD. Đồng thời, Web3 dựa trên công nghệ blockchain, thông qua công nghệ phi tập trung, đang tái định hình internet, hiện tại giá trị thị trường của ngành đã đạt 25 nghìn tỷ USD. Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành tâm điểm chú ý của giới công nghệ phương Đông và phương Tây.
Bài viết này sẽ đi sâu vào việc khám phá tình trạng phát triển của AI+Web3, giá trị tiềm năng và những thách thức mà nó đang phải đối mặt, cung cấp cái nhìn cho các chuyên gia và nhà đầu tư liên quan.
Cách tương tác giữa AI và Web3
Những khó khăn 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 tài nguyên tính toán quy mô lớn tốn kém và đặt ra thách thức cho các công ty khởi nghiệp. Về thuật toán, việc đào tạo mô hình học sâu cần một lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán khổng lồ, và tính giải thích cũng như tính vững chắc của mô hình cần được cải thiện. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức, và vấn đề quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng không thể bị bỏ qua. Hơn nữa, đặc điểm hộp đen của mô hình AI đã gây ra lo ngại cho công chúng về tính giải thích và tính minh bạch.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm khả năng phân tích dữ liệu chưa đủ, trải nghiệm người dùng kém, và các lỗ hổng bảo mật trong hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát triển trong những lĩnh vực này. AI có thể nâng cao khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu trên nền tảng Web3, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, và tăng cường bảo mật cũng như bảo vệ quyền riêng tư.
Phân tích tình trạng dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI tăng mạnh, việc cung cấp GPU trở thành nút thắt cổ chai trong ngành. Một số dự án Web3 cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán theo cách phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng đóng góp sức mạnh tính toán nhàn rỗi thông qua token để hỗ trợ khách hàng AI. Bên cung cấp chủ yếu bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử và các doanh nghiệp sở hữu nhiều GPU.
Các dự án điện toán phi tập trung chủ yếu được chia thành hai loại: dùng cho suy diễn AI ( như Render, Akash ) và dùng cho đào tạo AI ( như io.net, Gensyn ). Suy diễn AI yêu cầu điện toán thấp hơn, dễ dàng thực hiện phi tập trung hơn; trong khi đào tạo AI yêu cầu điện toán và băng thông cao hơn, khó khăn hơn để thực hiện.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, chẳng hạn như Bittensor. Mô hình này kết nối nhiều mô hình AI lại với nhau, lựa chọn mô hình phù hợp nhất để cung cấp dịch vụ dựa trên nhu cầu của người dùng. So với một mô hình lớn duy nhất, cách tiếp cận này có khả năng cung cấp sự đa dạng và linh hoạt lớn hơn.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là chìa khóa cho việc đào tạo AI, nhưng hiện tại hầu hết các nền tảng Web2 đều cấm thu thập dữ liệu cho việc đào tạo AI. Một số dự án Web3 thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, chẳng hạn như PublicAI cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu đào tạo AI, nhận phần thưởng bằng token.
Bảo vệ quyền riêng tư
Công nghệ chứng minh không kiến thức cung cấp một hướng mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) cho phép huấn luyện và suy luận mô hình mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Các dự án như BasedAI đang khám phá việc kết hợp FHE với LLM, thực hiện chức năng AI trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư.
AI hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Chẳng hạn, Pond sử dụng thuật toán đồ thị AI để dự đoán các đồng token có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử. Numerai tổ chức cuộc thi dự đoán thị trường chứng khoán bằng AI, người tham gia có thể nhận phần thưởng bằng token.
Dịch vụ cá nhân hóa
AI đang được sử dụng để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cho các dự án Web3. Như Dune tích hợp chức năng truy vấn SQL hỗ trợ AI, Followin và IQ.wiki sử dụng AI để tóm tắt nội dung liên quan đến blockchain, NFPrompt giúp người dùng tạo NFT thông qua AI.
Kiểm toán AI hợp đồng thông minh
AI cũng có ứng dụng trong việc kiểm toán hợp đồng thông minh. Chẳng hạn, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI, sử dụng máy học để nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn trong mã.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Điện toán phi tập trung đang phải đối mặt với những thách thức về hiệu suất, tính ổn định và khả năng sử dụng. So với các dịch vụ tập trung, hiệu suất và tính ổn định của điện toán phi tập trung có thể kém hơn. Hơn nữa, điện toán phi tập trung hiện chủ yếu phù hợp với suy luận AI, khó có thể đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình lớn. Điều này chủ yếu bị hạn chế bởi:
Do đó, các ứng dụng của sức mạnh tính toán phi tập trung có thể phù hợp hơn với các lĩnh vực như suy diễn AI, đào tạo mô hình nhỏ và tính toán biên.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 chưa đủ sâu sắc
Hiện tại, nhiều dự án AI + Web3 chỉ kết hợp bề mặt, không đạt được sự hòa nhập sâu sắc thực sự. Ứng dụng của AI thường chỉ dừng lại ở mức nâng cao hiệu quả, thiếu sự hòa nhập bản chất với tiền điện tử. Một số dự án thậm chí chỉ sử dụng khái niệm AI vì mục đích tiếp thị, thiếu sự đổi mới thực chất.
Kinh tế token trở thành chất đệm
Đối mặt với những thách thức của mô hình kinh doanh, một số dự án AI đã chuyển sang Web3 để tìm kiếm sự hỗ trợ từ kinh tế token. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay chỉ đơn giản là một công cụ tạo động lực ngắn hạn, điều này đáng để suy ngẫm.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến vô số khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp phân tích thông minh và khả năng ra quyết định cho Web3, trong khi Web3 cung cấp cơ sở hạ tầng phi tập trung và cơ chế khuyến khích mới cho AI. Mặc dù hiện tại sự kết hợp vẫn ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng trong dài hạn, sự kết hợp này hứa hẹn sẽ xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.
Trong tương lai, chúng tôi mong đợi thấy nhiều dự án đổi mới sáng tạo hơn tích hợp sâu sắc AI và Web3, phát huy thực sự những lợi thế hợp tác của cả hai, tạo ra giá trị thực cho người dùng và ngành. Đồng thời, cũng cần nhìn nhận một cách thận trọng về cơn sốt hiện tại, trong khi theo đuổi sự đổi mới, cần giải quyết thực tế nhu cầu, thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của công nghệ và ứng dụng.