Web3 và AI hội nhập: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một hình thái internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có điểm kết hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như giới hạn sức mạnh tính toán, rò rỉ riêng tư, 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 lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán riêng tư, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v., hỗ trợ hoàn thiện hệ sinh thái của nó. Do đó, việc 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 điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là yếu tố 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:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể gánh vác.
Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, tạo ra các hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro rò rỉ và lạm dụng
Web3 có thể giải quyết những điểm đau này bằng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi sẽ cung cấp dữ liệu thực tế, chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "đánh dấu là kiếm tiền", thông qua việc khuyến khích toàn cầu người lao động tham gia vào việc đánh dấu 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 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 một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng đều, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. 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 tự lái xe, 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: Ứng dụng của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, việc ban hành các quy định như GDPR của EU 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán一致 với kết quả tính toán 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 đào tạo mô hình và suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở API dịch vụ một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho 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 được mã hóa để duy trì 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 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. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian huấn luyện của một thiết bị trong 355 năm. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến cho các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với đa số các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang đối mặt với tình huống khó khăn: hoặc mua phần cứng tự cung cấp, hoặc thuê tài nguyên đám mây, cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp một thị trường sức mạnh tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Bên có nhu cầu sức mạnh 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 đào đóng góp sức mạnh tính toán, thợ đào thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp thị trường sức mạnh 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 sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều ứng dụng phi tập trung đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên giới
Hãy tưởng tượng điện thoại, đồng hồ thông minh, thậm chí thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI, đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, tên gọi mà chúng ta quen thuộc hơn là DePIN. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng 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 triển khai dự án được ưa chuộng. Khả năng xử lý 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 qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI công bố phương thức mới
Khái niệm IMO được sáng tạo bởi một giao thức, biến các mô hình AI thành token. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI gặp khó khăn trong việc thu 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 dịch vụ khác, người sáng tạo khó theo dõi tình trạng sử dụng và nhận được lợi nhuận. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, 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 phương thức 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 tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp với công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích 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 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 đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để 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 hành động để đạt được các mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể 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 từ việc tương tác với người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự động giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot và kết nối với 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 tạo để trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, khiến cho việc nhập 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 99% chi phí tổng hợp giọng nói, sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Với AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện tại có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại nhiều khám phá tập trung vào tầng cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực 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 sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
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.
10 thích
Phần thưởng
10
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoWageSlave
· 9giờ trước
Lại nói về Web3? Hãy lo làm tốt sàn giao dịch đã đã.
Xem bản gốcTrả lời0
SchroedingersFrontrun
· 9giờ trước
Lại đang thổi khái niệm nữa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-40edb63b
· 9giờ trước
Thật nhàm chán khi thổi phồng những khái niệm mới.
Web3 và AI tích hợp: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo
Web3 và AI hội nhập: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một hình thái internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có điểm kết hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như giới hạn sức mạnh tính toán, rò rỉ riêng tư, 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 lưới chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, tính toán riêng tư, v.v. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, v.v., hỗ trợ hoàn thiện hệ sinh thái của nó. Do đó, việc 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 điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
Dữ liệu là yếu tố 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:
Web3 có thể giải quyết những điểm đau này bằng một mô hình dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng đều, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là điểm nổi bật trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. 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 tự lái xe, 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: Ứng dụng của FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, việc ban hành các quy định như GDPR của EU 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của các mô hình AI.
Mã hóa đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán一致 với kết quả tính toán 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 đào tạo mô hình và suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở API dịch vụ một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn và ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho 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 được mã hóa để duy trì 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 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. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian huấn luyện của một thiết bị trong 355 năm. Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI mà còn khiến cho các mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với đa số các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu chip, khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang đối mặt với tình huống khó khăn: hoặc mua phần cứng tự cung cấp, hoặc thuê tài nguyên đám mây, cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.
Một mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp một thị trường sức mạnh tính toán kinh tế và dễ sử dụng cho các công ty AI. Bên có nhu cầu sức mạnh 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 đào đóng góp sức mạnh tính toán, thợ đào thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng sức mạnh tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy luận AI. Mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung cung cấp thị trường sức mạnh 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 sức mạnh tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều ứng dụng phi tập trung đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên giới
Hãy tưởng tượng điện thoại, đồng hồ thông minh, thậm chí thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI, đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn phát sinh dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, tên gọi mà chúng ta quen thuộc hơn là DePIN. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Cơ chế kinh tế token gốc của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng 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 triển khai dự án được ưa chuộng. Khả năng xử lý 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 qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO: Mô hình AI công bố phương thức mới
Khái niệm IMO được sáng tạo bởi một giao thức, biến các mô hình AI thành token. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI gặp khó khăn trong việc thu 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 dịch vụ khác, người sáng tạo khó theo dõi tình trạng sử dụng và nhận được lợi nhuận. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, 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 phương thức 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 tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, kết hợp với công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO tăng cường tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích 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 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 đổi mới và giá trị tiềm năng của nó đáng để 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 hành động để đạt được các mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể 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 từ việc tương tác với người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự động giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu suất và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, giao diện, âm thanh của robot và kết nối với 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 tạo để trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, khiến cho việc nhập 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 99% chi phí tổng hợp giọng nói, sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Với AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện tại có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại nhiều khám phá tập trung vào tầng cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, lưu trữ mô hình trên chuỗi, nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, xác thực 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 sự kết hợp giữa Web3 và AI sẽ mang lại một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.