Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa nhập tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm trọng, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và hộp đen thuật toán. 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 quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, và các thuật toán chống gian lận, thúc đẩy xây dựng 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 được điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
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 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 đây:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó có thể chịu đựng.
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 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 nhàn rỗi cho các công ty AI, theo cách phi tập trung để thu thập dữ liệu mạng, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "đánh dấu để kiếm tiền", thông qua việc khuyến khích token để người lao động toàn cầu 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 hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện chưa 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 khả năng bắt chước các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như xe tự lái, 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 FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định bảo vệ dữ liệu chung 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 tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy diễn của các mô hình AI.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán tương đương với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự 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, cho phép họ bảo vệ bí mật thương mại trong khi an toàn mở dịch vụ API.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng của 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 AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng 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 này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên ngoài tầm với với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đều làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Những người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút đóng góp sức mạnh tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận phần thưởng. 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 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 công bằng và minh bạch, phá vỡ 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 tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng vận hành 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 ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, tên 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 thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; cơ chế kinh tế mã thông báo 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 blockchain công cộng, trở thành một trong những nền tảng được lựa chọn hàng đầu để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và sự đổi mới công nghệ của blockchain công cộng 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 blockchain công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi bật đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi ích liên tục 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, người sáng tạo ban đầu khó theo dõi tình hình sử dụng và còn khó khăn hơn trong việc thu lợi. Hơn nữa, hiệu suất và kết 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 của 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, cho phép các 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 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.
Chế độ IMO đã 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 việc nâng cao 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 kỳ vọng.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động thích hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng lập kế hoạch quyết định, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, 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 gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, giọng nói 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, tận dụng công nghệ AI sinh ra để trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, làm cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa cho sản phẩm AI, nền tảng này đã giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự hòa hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng 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 hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác thực mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi những hạ tầng này dần hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự hòa hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt 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.
Web3 và AI hội tụ: Xây dựng hạ tầng dữ liệu, khả năng tính toán và quyền riêng tư phi tập trung mới
Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa nhập tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm trọng, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và hộp đen thuật toán. 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 quyền riêng tư. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều năng lực cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, và các thuật toán chống gian lận, thúc đẩy xây dựng 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 được điều khiển: Nền tảng của AI và Web3
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 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 đây:
Web3 cung cấp một mô hình dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực vẫn gặp phải một số vấn đề, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu không đồng nhất, độ khó trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện chưa 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 khả năng bắt chước các thuộc tính của dữ liệu thực, như một bổ sung hiệu quả, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu. Trong các lĩnh vực như xe tự lái, 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 FHE trong Web3
Trong thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định bảo vệ dữ liệu chung 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 tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy diễn của các mô hình AI.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán tương đương với kết quả tính toán trên dữ liệu rõ. FHE cung cấp sự 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, cho phép họ bảo vệ bí mật thương mại trong khi an toàn mở dịch vụ API.
FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong suốt chu kỳ học máy, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng của 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 AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng 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 này không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên ngoài tầm với với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý chậm lại và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đều làm trầm trọng thêm vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán. Những người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về kinh tế.
Mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, cung cấp cho các công ty AI một thị trường sức mạnh tính toán dễ tiếp cận về kinh tế. Các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút đóng góp sức mạnh tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận phần thưởng. 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 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 công bằng và minh bạch, phá vỡ 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 tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều ứng dụng đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho AI biên
Hãy tưởng tượng rằng điện thoại di động, đồng hồ thông minh của bạn, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà đều có khả năng vận hành 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 ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, tên 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 thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; cơ chế kinh tế mã thông báo 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 blockchain công cộng, trở thành một trong những nền tảng được lựa chọn hàng đầu để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và sự đổi mới công nghệ của blockchain công cộng 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 blockchain công cộng này đã vượt quá 10 tỷ USD, một số dự án nổi bật đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành hình thức mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, biến AI thành token.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI khó có thể thu được lợi ích liên tục 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, người sáng tạo ban đầu khó theo dõi tình hình sử dụng và còn khó khăn hơn trong việc thu lợi. Hơn nữa, hiệu suất và kết 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 của 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, cho phép các 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 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.
Chế độ IMO đã 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 việc nâng cao 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 kỳ vọng.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động thích hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng lập kế hoạch quyết định, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích thông qua tương tác với người dùng, 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 gốc AI mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, diện mạo, giọng nói 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, tận dụng công nghệ AI sinh ra để trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên dụng, làm cho việc nhập vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa cho sản phẩm AI, nền tảng này đã giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự hòa hợp giữa Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá tầng 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 hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác thực mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề quan trọng khác. Khi những hạ tầng này dần hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự hòa hợp giữa Web3 và AI sẽ sinh ra một loạt mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.