Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo

Web3 như một mô hình Internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị giới hạn nghiêm ngặt, phải đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua mạng chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều hỗ trợ cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, từ đó thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng trong 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 được 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.

Các vấn đề chính trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống bao gồm:

• Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh chịu.
• Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, hình thành các hòn đảo dữ liệu
• Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với nguy cơ bị rò rỉ và lạm dụng

Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:

• Bằng cách thu thập dữ liệu mạng theo cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thật, chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
• Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.
• Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp cho cả hai bên cung cầu dữ liệu một môi trường giao dịch công khai và minh bạch, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

Mặc dù vậy, 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 đều, khó xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm sáng trong tương lai của lĩnh vực dữ liệu Web3. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có khả năng 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 và phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành của nó.

Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3

Trong kỷ nguyên dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) phản ánh sự bảo vệ nghiêm ngặt đối với quyền riêng tư cá nhân. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại những thách thức: một số dữ liệu nhạy cảm không thể được sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này không nghi ngờ gì đã 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 giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán sẽ giống như kết quả của phép toán thực hiện trên dữ liệu rõ.

FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế to lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí quyết thương mại.

FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm, ngăn chặn nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Thông qua 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 sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện chính xác của machine learning, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.

Cách mạng sức mạnh: Tính toán AI trong mạng phi tập trung

Hiện tại, độ phức tạp tính toán của các hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Chẳng hạn, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với 355 năm thời gian đào tạo trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt sức mạnh 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 khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.

Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý đang chậm lại, cùng với tình trạng thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này đã làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí.

Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp tài nguyên GPU không sử dụng trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán vừa kinh tế vừa 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 bổ 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 sức mạnh tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI.

Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá bỏ độc quyền, hạ thấp 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 then chốt, thu hút thêm 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, 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 giúp tính toán xảy ra ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra, đạt được độ trễ thấp và xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được ứng 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 thiểu rủi ro 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 số hệ sinh thái chuỗi công khai, trở thành một trong những nền tảng được ưa chuộng để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, một số dự án DePIN trên chuỗi công khai đã có giá trị thị trường vượt quá 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.

IMO：Mô hình AI phát hành phương thức mới

Khái niệm IMO được một giao thức đưa ra trước tiên, nhằm token hóa mô hình AI.

Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi ích, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường gặp khó khăn trong việc thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng sau này của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, các nhà sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.

IMO cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, cho phép nhà đầu tư mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.

Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự hợp tác mã nguồn mở, thích ứng với xu hướng thị trường tiền điện tử và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc tăng cường sự chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó xứng 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, tư duy độc lập và thực hiện các hành động cần thiết để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn 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, ngoại hình, âm thanh của robot và kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò đóng góp trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc nhân bản 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 nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.

Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở tầng cơ sở hạ tầng, như cách lấy dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh mô hình ngôn ngữ lớn và các vấn đề quan trọng khác. Với sự hoàn thiện dần dần của những cơ sở hạ tầng này, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.