Sự kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng tồn tại
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 đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, mang lại sự biến đổi lớn cho nhiều ngành nghề. Web3, như một mô hình internet mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách thức sử dụng internet của mọi người. Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành tâm điểm quan tâm của các nhà phát triển và nhà đầu tư ở cả phương Đông và phương Tây, và việc làm thế nào để kết hợp tốt cả hai là một câu hỏi đáng để khám phá sâu.
Bài viết này sẽ tập trung vào tình trạng phát triển của AI + Web3, phân tích tình hình các dự án hiện tại và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức mà chúng đang đối mặt. Hy vọng sẽ mang lại những tham khảo quý giá cho các nhà chuyên môn và nhà đầu tư liên quan.
Cách AI tương tác với Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của một cái cân, AI mang lại sự nâng cao năng suất lao động, trong khi Web3 mang lại sự biến đổi trong quan hệ sản xuất. Vậy AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì? Chúng ta hãy bắt đầu phân tích những khó khăn và không gian nâng cao mà từng ngành AI và Web3 đang phải đối mặt, rồi sau đó thảo luận về cách mà chúng có thể giúp giải quyết những khó khăn này.
Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt
Ba yếu tố cốt lõi của ngành AI không thể tách rời: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Về mặt sức mạnh tính toán: Các nhiệm vụ AI cần nhiều tài nguyên tính toán để đào tạo và suy luận mô hình, đặc biệt là các mô hình học sâu. Việc có được và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn là một thách thức tốn kém và phức tạp, chi phí, tiêu thụ năng lượng và bảo trì của các thiết bị tính toán hiệu suất cao đều là vấn đề. Đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân, việc có được đủ sức mạnh tính toán có thể rất khó khăn.
Về thuật toán: Mặc dù các thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng vẫn tồn tại một số khó khăn. Việc huấn luyện mạng nơ-ron sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, đồng thời khả năng giải thích mô hình cho một số nhiệm vụ vẫn chưa đủ. Độ ổn định và khả năng tổng quát của thuật toán cũng là những vấn đề quan trọng, mô hình có thể không ổn định khi được thử nghiệm trên dữ liệu chưa thấy.
Về dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức. Dữ liệu ở một số lĩnh vực khó thu được, như dữ liệu y tế. Chất lượng, độ chính xác và việc gán nhãn dữ liệu cũng gặp vấn đề, dữ liệu không đầy đủ hoặc có偏见 có thể dẫn đến hành vi sai lầm của mô hình. Đồng thời, bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng là những yếu tố quan trọng cần xem xét.
Ngoài ra, đặc điểm hộp đen của các mô hình AI đã gây ra các vấn đề về khả năng giải thích và tính minh bạch. Đối với một số ứng dụng như tài chính, y tế, quá trình ra quyết định của mô hình cần phải có khả năng giải thích và có thể truy nguyên, trong khi các mô hình học sâu hiện tại thường thiếu tính minh bạch.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết, bao gồm:
Năng lực phân tích dữ liệu chưa đủ: Các nền tảng Web3 cần có khả năng phân tích dữ liệu tốt hơn để hiểu hành vi người dùng, dự đoán xu hướng thị trường, v.v.
Trải nghiệm người dùng kém: Nhiều sản phẩm Web3 có giao diện người dùng và trải nghiệm tương tác kém, ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người dùng.
Vấn đề an toàn hợp đồng thông minh: Lỗ hổng mã hợp đồng thông minh và tấn công của hacker vẫn là một thách thức lớn.
Bảo vệ quyền riêng tư: Làm thế nào để thực hiện chia sẻ dữ liệu và tạo ra giá trị trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
Khả năng mở rộng: Khả năng xử lý và tốc độ giao dịch của mạng blockchain vẫn cần được cải thiện.
AI như một công cụ nâng cao năng suất, có tiềm năng lớn trong những lĩnh vực này.
Phân tích tình trạng hiện tại của dự án AI+Web3
Các dự án kết hợp AI và Web3 chủ yếu bắt đầu từ hai hướng lớn: sử dụng công nghệ blockchain để nâng cao hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ cho việc nâng cao các dự án Web3.
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Với sự phát triển nhanh chóng của AI, nhu cầu về GPU đã tăng vọt, dẫn đến tình trạng cung không đủ cầu. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Các dự án này thông qua việc khuyến khích bằng token để người dùng cung cấp GPU tính toán không sử dụng, trở thành bên cung cấp tính toán, cung cấp hỗ trợ tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp chủ yếu bao gồm ba loại: nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử, và các doanh nghiệp sở hữu nhiều GPU. Dự án được chia thành hai loại, một loại dành cho suy diễn AI ( như Render, Akash ), và một loại dành cho đào tạo AI ( như io.net, Gensyn ).
Sự xuất hiện của mạng lưới tính toán phi tập trung đã mở ra những khả năng mới cho việc cung cấp sức mạnh tính toán cho AI. Tuy nhiên, so với dịch vụ tính toán tập trung, tính toán phi tập trung vẫn phải đối mặt với những thách thức về độ ổn định hiệu suất, khả năng sử dụng và độ phức tạp trong việc sử dụng. Hiện tại, hầu hết các dự án vẫn giới hạn trong việc suy diễn AI thay vì đào tạo, chủ yếu bị hạn chế bởi những yêu cầu khác nhau về sức mạnh tính toán và băng thông.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án đang cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, chẳng hạn như Bittensor. Những nền tảng này kết nối nhiều mô hình AI, mỗi mô hình có lĩnh vực chuyên môn riêng. Khi người dùng đặt câu hỏi, nền tảng sẽ chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời.
So với một mô hình lớn duy nhất, nền tảng mô hình thuật toán phi tập trung có tiềm năng cung cấp nhiều dịch vụ đa dạng hơn. Tuy nhiên, làm thế nào để đảm bảo chất lượng mô hình và phối hợp sự hợp tác giữa các mô hình khác nhau vẫn là một thách thức.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là chìa khóa cho sự phát triển của AI. Một số dự án Web3 như PublicAI đang thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu hoặc tham gia xác minh dữ liệu để nhận phần thưởng token. Cách này giúp thu thập dữ liệu đa dạng hơn, đồng thời cho phép người dùng chia sẻ giá trị của dữ liệu.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI ZK
Bằng chứng không biết (Zero-Knowledge Proof) ( ZK ) công nghệ cung cấp khả năng mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML ( Học máy không biết (Zero-Knowledge Machine Learning) ) cho phép đào tạo và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này giúp giải quyết xung đột giữa bảo vệ quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu, đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm như y tế, tài chính.
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 như Pond dự đoán các token có giá trị thông qua thuật toán AI; 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; Arkham sử dụng AI để phân tích dữ liệu trên chuỗi, v.v.
Dịch vụ cá nhân hóa
Ứng dụng AI trong tìm kiếm và gợi ý cũng đã mở rộng sang lĩnh vực Web3. Ví dụ, Dune đã ra mắt công cụ Wand, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL; Nền tảng truyền thông Web3 Followin và IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung; Kaito nỗ lực trở thành một công cụ tìm kiếm Web3 dựa trên LLM.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI cho thấy tiềm năng to lớn trong việc kiểm toán hợp đồng thông minh. Như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, sử dụng công nghệ học máy để xác định các vấn đề tiềm ẩn trong mã. Điều này giúp nâng cao tính an toàn và độ tin cậy của hợp đồng thông minh.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Hiệu suất và độ ổn định: Sức mạnh tính toán phi tập trung phụ thuộc vào các nút phân bố toàn cầu, có thể tồn tại độ trễ và sự không ổn định.
Tính khả dụng: Do mức độ khớp cung cầu ảnh hưởng, có thể xảy ra tình trạng thiếu tài nguyên hoặc không đáp ứng được nhu cầu.
Sự phức tạp trong việc sử dụng: Người dùng có thể cần hiểu thêm nhiều chi tiết kỹ thuật, làm tăng chi phí sử dụng.
Độ khó của việc đào tạo: Hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, khó có thể đáp ứng yêu cầu cao về sức mạnh tính toán và băng thông của việc đào tạo mô hình lớn.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 chưa đủ sâu sắc
Nhiều dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, không thực sự đạt được sự kết hợp sâu sắc.
Hạn chế về bối cảnh ứng dụng: Hầu hết các ứng dụng như phân tích dữ liệu, tìm kiếm gợi ý, v.v., không có sự khác biệt về bản chất so với các dự án Web2.
Marketing lớn hơn bản chất: Một số dự án chủ yếu tận dụng khái niệm AI ở cấp độ marketing, đổi mới thực tế hạn chế.
vấn đề kinh tế token
Một số dự án có thể quá phụ thuộc vào kinh tế token và bỏ qua việc giải quyết nhu cầu thực tế. Cách thiết kế mô hình token hợp lý, đảm bảo phát triển bền vững lâu dài, vẫn là một thách thức lớn.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã mang lại những khả năng mới cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp cho Web3 những ứng dụng thông minh hơn, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, kiểm toán hợp đồng thông minh, v.v. Web3 thì cung cấp cho AI một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung.
Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng tiềm năng kết hợp AI+Web3 là rất lớn. Trong tương lai, với sự tiến bộ của công nghệ và nhiều thực hành đổi mới hơn, chúng ta hy vọng sẽ thấy sự hòa nhập sâu sắc hơn, xây dựng các hệ thống kinh tế và 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.
8 thích
Phần thưởng
8
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
NotAFinancialAdvice
· 5giờ trước
Tương lai đã đến, mong đợi điều đó thành hiện thực
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Thời đại mới với cơ hội và thách thức đồng thời
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng tồn tại
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 đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, mang lại sự biến đổi lớn cho nhiều ngành nghề. Web3, như một mô hình internet mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách thức sử dụng internet của mọi người. Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành tâm điểm quan tâm của các nhà phát triển và nhà đầu tư ở cả phương Đông và phương Tây, và việc làm thế nào để kết hợp tốt cả hai là một câu hỏi đáng để khám phá sâu.
Bài viết này sẽ tập trung vào tình trạng phát triển của AI + Web3, phân tích tình hình các dự án hiện tại và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức mà chúng đang đối mặt. Hy vọng sẽ mang lại những tham khảo quý giá cho các nhà chuyên môn và nhà đầu tư liên quan.
Cách AI tương tác với Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của một cái cân, AI mang lại sự nâng cao năng suất lao động, trong khi Web3 mang lại sự biến đổi trong quan hệ sản xuất. Vậy AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì? Chúng ta hãy bắt đầu phân tích những khó khăn và không gian nâng cao mà từng ngành AI và Web3 đang phải đối mặt, rồi sau đó thảo luận về cách mà chúng có thể giúp giải quyết những khó khăn này.
Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt
Ba yếu tố cốt lõi của ngành AI không thể tách rời: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Về mặt sức mạnh tính toán: Các nhiệm vụ AI cần nhiều tài nguyên tính toán để đào tạo và suy luận mô hình, đặc biệt là các mô hình học sâu. Việc có được và quản lý sức mạnh tính toán quy mô lớn là một thách thức tốn kém và phức tạp, chi phí, tiêu thụ năng lượng và bảo trì của các thiết bị tính toán hiệu suất cao đều là vấn đề. Đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân, việc có được đủ sức mạnh tính toán có thể rất khó khăn.
Về thuật toán: Mặc dù các thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng vẫn tồn tại một số khó khăn. Việc huấn luyện mạng nơ-ron sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, đồng thời khả năng giải thích mô hình cho một số nhiệm vụ vẫn chưa đủ. Độ ổn định và khả năng tổng quát của thuật toán cũng là những vấn đề quan trọng, mô hình có thể không ổn định khi được thử nghiệm trên dữ liệu chưa thấy.
Về dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức. Dữ liệu ở một số lĩnh vực khó thu được, như dữ liệu y tế. Chất lượng, độ chính xác và việc gán nhãn dữ liệu cũng gặp vấn đề, dữ liệu không đầy đủ hoặc có偏见 có thể dẫn đến hành vi sai lầm của mô hình. Đồng thời, bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng là những yếu tố quan trọng cần xem xét.
Ngoài ra, đặc điểm hộp đen của các mô hình AI đã gây ra các vấn đề về khả năng giải thích và tính minh bạch. Đối với một số ứng dụng như tài chính, y tế, quá trình ra quyết định của mô hình cần phải có khả năng giải thích và có thể truy nguyên, trong khi các mô hình học sâu hiện tại thường thiếu tính minh bạch.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết, bao gồm:
Năng lực phân tích dữ liệu chưa đủ: Các nền tảng Web3 cần có khả năng phân tích dữ liệu tốt hơn để hiểu hành vi người dùng, dự đoán xu hướng thị trường, v.v.
Trải nghiệm người dùng kém: Nhiều sản phẩm Web3 có giao diện người dùng và trải nghiệm tương tác kém, ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người dùng.
Vấn đề an toàn hợp đồng thông minh: Lỗ hổng mã hợp đồng thông minh và tấn công của hacker vẫn là một thách thức lớn.
Bảo vệ quyền riêng tư: Làm thế nào để thực hiện chia sẻ dữ liệu và tạo ra giá trị trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
Khả năng mở rộng: Khả năng xử lý và tốc độ giao dịch của mạng blockchain vẫn cần được cải thiện.
AI như một công cụ nâng cao năng suất, có tiềm năng lớn trong những lĩnh vực này.
Phân tích tình trạng hiện tại của dự án AI+Web3
Các dự án kết hợp AI và Web3 chủ yếu bắt đầu từ hai hướng lớn: sử dụng công nghệ blockchain để nâng cao hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ cho việc nâng cao các dự án Web3.
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Với sự phát triển nhanh chóng của AI, nhu cầu về GPU đã tăng vọt, dẫn đến tình trạng cung không đủ cầu. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Các dự án này thông qua việc khuyến khích bằng token để người dùng cung cấp GPU tính toán không sử dụng, trở thành bên cung cấp tính toán, cung cấp hỗ trợ tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp chủ yếu bao gồm ba loại: nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử, và các doanh nghiệp sở hữu nhiều GPU. Dự án được chia thành hai loại, một loại dành cho suy diễn AI ( như Render, Akash ), và một loại dành cho đào tạo AI ( như io.net, Gensyn ).
Sự xuất hiện của mạng lưới tính toán phi tập trung đã mở ra những khả năng mới cho việc cung cấp sức mạnh tính toán cho AI. Tuy nhiên, so với dịch vụ tính toán tập trung, tính toán phi tập trung vẫn phải đối mặt với những thách thức về độ ổn định hiệu suất, khả năng sử dụng và độ phức tạp trong việc sử dụng. Hiện tại, hầu hết các dự án vẫn giới hạn trong việc suy diễn AI thay vì đào tạo, chủ yếu bị hạn chế bởi những yêu cầu khác nhau về sức mạnh tính toán và băng thông.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án đang cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, chẳng hạn như Bittensor. Những nền tảng này kết nối nhiều mô hình AI, mỗi mô hình có lĩnh vực chuyên môn riêng. Khi người dùng đặt câu hỏi, nền tảng sẽ chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời.
So với một mô hình lớn duy nhất, nền tảng mô hình thuật toán phi tập trung có tiềm năng cung cấp nhiều dịch vụ đa dạng hơn. Tuy nhiên, làm thế nào để đảm bảo chất lượng mô hình và phối hợp sự hợp tác giữa các mô hình khác nhau vẫn là một thách thức.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là chìa khóa cho sự phát triển của AI. Một số dự án Web3 như PublicAI đang thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu hoặc tham gia xác minh dữ liệu để nhận phần thưởng token. Cách này giúp thu thập dữ liệu đa dạng hơn, đồng thời cho phép người dùng chia sẻ giá trị của dữ liệu.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI ZK
Bằng chứng không biết (Zero-Knowledge Proof) ( ZK ) công nghệ cung cấp khả năng mới cho việc bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML ( Học máy không biết (Zero-Knowledge Machine Learning) ) cho phép đào tạo và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này giúp giải quyết xung đột giữa bảo vệ quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu, đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm như y tế, tài chính.
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 như Pond dự đoán các token có giá trị thông qua thuật toán AI; 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; Arkham sử dụng AI để phân tích dữ liệu trên chuỗi, v.v.
Dịch vụ cá nhân hóa
Ứng dụng AI trong tìm kiếm và gợi ý cũng đã mở rộng sang lĩnh vực Web3. Ví dụ, Dune đã ra mắt công cụ Wand, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL; Nền tảng truyền thông Web3 Followin và IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung; Kaito nỗ lực trở thành một công cụ tìm kiếm Web3 dựa trên LLM.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI cho thấy tiềm năng to lớn trong việc kiểm toán hợp đồng thông minh. Như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, sử dụng công nghệ học máy để xác định các vấn đề tiềm ẩn trong mã. Điều này giúp nâng cao tính an toàn và độ tin cậy của hợp đồng thông minh.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
Hiệu suất và độ ổn định: Sức mạnh tính toán phi tập trung phụ thuộc vào các nút phân bố toàn cầu, có thể tồn tại độ trễ và sự không ổn định.
Tính khả dụng: Do mức độ khớp cung cầu ảnh hưởng, có thể xảy ra tình trạng thiếu tài nguyên hoặc không đáp ứng được nhu cầu.
Sự phức tạp trong việc sử dụng: Người dùng có thể cần hiểu thêm nhiều chi tiết kỹ thuật, làm tăng chi phí sử dụng.
Độ khó của việc đào tạo: Hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, khó có thể đáp ứng yêu cầu cao về sức mạnh tính toán và băng thông của việc đào tạo mô hình lớn.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 chưa đủ sâu sắc
Nhiều dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, không thực sự đạt được sự kết hợp sâu sắc.
Hạn chế về bối cảnh ứng dụng: Hầu hết các ứng dụng như phân tích dữ liệu, tìm kiếm gợi ý, v.v., không có sự khác biệt về bản chất so với các dự án Web2.
Marketing lớn hơn bản chất: Một số dự án chủ yếu tận dụng khái niệm AI ở cấp độ marketing, đổi mới thực tế hạn chế.
vấn đề kinh tế token
Một số dự án có thể quá phụ thuộc vào kinh tế token và bỏ qua việc giải quyết nhu cầu thực tế. Cách thiết kế mô hình token hợp lý, đảm bảo phát triển bền vững lâu dài, vẫn là một thách thức lớn.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã mang lại những khả năng mới cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp cho Web3 những ứng dụng thông minh hơn, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, kiểm toán hợp đồng thông minh, v.v. Web3 thì cung cấp cho AI một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung.
Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng tiềm năng kết hợp AI+Web3 là rất lớn. Trong tương lai, với sự tiến bộ của công nghệ và nhiều thực hành đổi mới hơn, chúng ta hy vọng sẽ thấy sự hòa nhập sâu sắc hơn, xây dựng các hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.