Sự kết hợp sâu sắc giữa AI và Web3: Định hình cấu trúc Internet tương lai

Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa quyện tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, đối mặt với các thách thức như nghẽn cổ chai tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng chia sẻ sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật, mang lại động lực mới cho sự phát triển của AI. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, chẳng hạn như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, và hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là điều quan trọng để 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: AI và Web3 là nền tảng vững chắc

Dữ liệu là động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của AI. 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 trung tâm hóa truyền thống gặp phải các vấn đề 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, hình thành các đảo dữ liệu
• Dữ liệu cá nhân đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng

Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:

• Người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
• Áp dụng mô hình "Ghi nhãn ngay là kiếm tiền", thông qua việc khuyến khích bằng token để các công nhân toàn cầu tham gia vào việc ghi nhãn 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 bên cung và bên cầu dữ liệu, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

Dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp một số vấn đề, như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và đại diện không đủ, v.v. 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 sự 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, phát triển trò chơi, dữ liệu tổng hợp đã cho thấy tiềm năng ứng dụng trưởng thành.

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

Thời đại dữ liệu đang diễn ra, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm 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 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.

FHE tức là mã hóa đồng nhất toàn phần, cho phép thực hiện các phép toán tính 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 tính tương tự trên dữ liệu rõ.

FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo mô hình và nhiệm vụ suy luận trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI. Họ có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật 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 ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng 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 đúng máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.

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

Khả năng tính toán của hệ thống AI hiện tại tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn của một công ty AI nổi tiếng yêu cầu một 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 những 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%, cùng với việc cải thiện hiệu suất vi xử lý chậm lại, và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã khiến 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 đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.

Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã 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 phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán, 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 nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy diễn AI.

Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng, nâng cao hiệu quả sử dụng năng lực tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút 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 và thậm chí 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 cho phép tính toán xảy ra tại nguồn dữ liệu, đạt được độ trễ thấp và xử lý 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 tôi có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; 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 hệ sinh thái của một chuỗi công khai nổi tiếng, trở thành một trong những nền tảng được lựa chọn hàng đầu cho việc triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của chuỗi công khai này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện tại, 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 triển đáng kể.

IMO：Phát hành mô hình AI theo một hình thức mới

Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến các mô hình AI thành token.

Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi nhuận bền vững từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, thì người sáng tạo ban đầu rất khó để theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu được lợi nhuận. 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 đã cung cấp một cách hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, các 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 ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể chia sẻ lợi nhuận.

Mô hình IMO đã nâng cao 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. Hiện tại, IMO 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 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, thực hiện suy nghĩ độc lập và hành động phù hợp 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 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 suất 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 cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh sinh, nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, khiến việc nhập vai 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 chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với 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 nhiều hơn là khám phá các lớp cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao việc sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh 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 sinh ra một loạt các mô hình và dịch vụ kinh doanh sáng tạo.