Sự kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng tồn tại
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo ( AI ) và công nghệ Web3 đang dẫn dắt một cuộc cách mạng công nghệ. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với quy mô thị trường đạt 2000 tỷ USD vào năm 2023. Đồng thời, Web3 dựa trên blockchain đang thay đổi cấu trúc internet, trao quyền kiểm soát dữ liệu cho người dùng, với giá trị thị trường đạt 25 nghìn tỷ USD. Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một hướng đổi mới được quan tâm.
Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển hiện tại của AI+Web3, giá trị tiềm năng và những thách thức mà nó phải đối mặt. Chúng tôi sẽ phân tích tình hình của các dự án hiện tại, thảo luận sâu về những hạn chế tồn tại, cung cấp tài liệu tham khảo cho các chuyên gia liên quan.
Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai đầu của một cái cân, AI nâng cao năng suất lao động, Web3 cải cách quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của hai bên có thể tạo ra những tia lửa nào? Hãy cùng phân tích những khó khăn và không gian nâng cao mà mỗi bên đang đối mặt, sau đó thảo luận về cách mà chúng có thể bổ sung cho nhau.
Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu:
Công suất tính toán: AI cần khả năng tính toán quy mô lớn để xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình. Trong những năm gần đây, sự phát triển của phần cứng như GPU đã thúc đẩy sự tiến bộ của AI một cách đáng kể. Tuy nhiên, việc thu thập và quản lý công suất tính toán quy mô lớn vẫn phải đối mặt với những thách thức về chi phí và độ phức tạp.
Thuật toán: Thuật toán AI là cốt lõi của hệ thống, bao gồm các thuật toán máy học truyền thống và thuật toán học sâu. Việc lựa chọn và thiết kế thuật toán là rất quan trọng đối với hiệu suất AI. Cải tiến liên tục thuật toán có thể nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát.
Dữ liệu: Dữ liệu quy mô lớn và chất lượng cao là nền tảng để huấn luyện các mô hình AI. Các tập dữ liệu phong phú và đa dạng giúp cải thiện hiệu suất của mô hình. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu trong một số lĩnh vực có thể gặp khó khăn.
Ngoài ra, AI còn đối mặt với các vấn đề như khả năng giải thích và tính minh bạch. Nhiều mô hình kinh doanh của các dự án AI cũng không đủ rõ ràng.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Web3 cũng gặp nhiều thách thức, bao gồm:
Năng lực phân tích dữ liệu không đủ
Trải nghiệm người dùng kém
Rủi ro an ninh hợp đồng thông minh
Rủi ro tấn công mạng
AI như một công cụ sản xuất, có nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này.
Phân tích tình trạng hiện tại của dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI gia tăng, tài nguyên tính toán như GPU trở nên khan hiếm. Các dự án Web3 cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung thông qua việc khuyến khích bằng token, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này kết nối sức mạnh tính toán nhàn rỗi toàn cầu để hỗ trợ AI.
Điện toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, chứ không phải đào tạo. Bởi vì việc đào tạo mô hình lớn cần nhiều dữ liệu và băng thông cao, có yêu cầu nghiêm ngặt về khoảng cách vật lý giữa các nút điện toán, nên điện toán phân tán khó có thể đáp ứng. Tuy nhiên, đối với các tác vụ nhẹ như suy diễn, điện toán phi tập trung vẫn có tiềm năng lớn.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung. Chẳng hạn như Bittensor thu hút những người đóng góp mô hình thông qua phần thưởng token, cung cấp cho người dùng khả năng AI đa dạng. Mô hình này có thể có nhiều tiềm năng trong tương lai của lĩnh vực AI.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là tài nguyên quan trọng của AI. Một số dự án như PublicAI khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu thông qua token, cung cấp nguồn dữ liệu phong phú hơn cho việc huấn luyện AI. Điều này giúp phá vỡ sự độc quyền dữ liệu của các nền tảng lớn, thúc đẩy sự phát triển mở của AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết (Zero-Knowledge Proof) có thể thực hiện xác thực dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML(Học máy không biết)cho phép đào tạo và suy luận mô hình mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này cung cấp những hướng đi mới để giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư trong lĩnh vực AI.
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 sử dụng thuật toán AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI giúp người dùng dự đoán xu hướng giá. Các nền tảng như Numerai khuyến khích người tham gia sử dụng AI để dự đoán thị trường tài chính.
Dịch vụ cá nhân hóa
AI có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cho các dự án Web3. Ví dụ, công cụ Wand của Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra các truy vấn SQL, giảm bớt rào cản cho người dùng. Một số nền tảng nội dung cũng tích hợp AI để tóm tắt và gợi ý nội dung.
Kiểm toán AI hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện hiệu quả các lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Như 0x0.ai cung cấp dịch vụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, giúp nâng cao tính an toàn của hệ sinh thái Web3.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
So với dịch vụ tập trung, sức mạnh tính toán phi tập trung gặp phải những thách thức về hiệu suất, độ ổn định và tính dễ sử dụng. Đặc biệt trong lĩnh vực đào tạo mô hình lớn, do yêu cầu nghiêm ngặt về việc kết nối nhiều card và băng thông truyền thông, các giải pháp phi tập trung khó có thể thực hiện.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 chưa đủ sâu.
Hiện nay nhiều dự án chỉ sử dụng AI bề mặt, không thể hiện sự hòa nhập sâu sắc với Web3. Một số đội ngũ nhấn mạnh khái niệm AI chủ yếu vì lý do tiếp thị, thiếu sự đổi mới thực chất.
Kinh tế token trở thành chất đệm
Một số dự án AI sử dụng câu chuyện Web3 và kinh tế token để thu hút người dùng và nhà đầu tư. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay không vẫn cần được xác minh thêm.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến triển vọng rộng lớn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể mang lại khả năng thông minh cho Web3, trong khi Web3 cung cấp cơ sở hạ tầng phi tập trung và cơ chế khuyến khích cho AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng việc khám phá lĩnh vực này chắc chắn sẽ thúc đẩy tiến bộ công nghệ và sự chuyển biến xã hội. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều đổi mới gốc kết hợp sâu sắc AI và Web3, xây dựng một hệ thống kinh tế 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.
7 thích
Phần thưởng
7
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MainnetDelayedAgain
· 9giờ trước
Dữ liệu thống kê cho thấy 25 triệu tỷ định giá, đang chờ Rug Pull
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Va chạm của thị trường 2000 tỷ USD và 25 triệu tỷ USD
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và thách thức đồng tồn tại
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo ( AI ) và công nghệ Web3 đang dẫn dắt một cuộc cách mạng công nghệ. AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với quy mô thị trường đạt 2000 tỷ USD vào năm 2023. Đồng thời, Web3 dựa trên blockchain đang thay đổi cấu trúc internet, trao quyền kiểm soát dữ liệu cho người dùng, với giá trị thị trường đạt 25 nghìn tỷ USD. Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một hướng đổi mới được quan tâm.
Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển hiện tại của AI+Web3, giá trị tiềm năng và những thách thức mà nó phải đối mặt. Chúng tôi sẽ phân tích tình hình của các dự án hiện tại, thảo luận sâu về những hạn chế tồn tại, cung cấp tài liệu tham khảo cho các chuyên gia liên quan.
Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai đầu của một cái cân, AI nâng cao năng suất lao động, Web3 cải cách quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của hai bên có thể tạo ra những tia lửa nào? Hãy cùng phân tích những khó khăn và không gian nâng cao mà mỗi bên đang đối mặt, sau đó thảo luận về cách mà chúng có thể bổ sung cho nhau.
Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt
Các yếu tố cốt lõi của AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu:
Công suất tính toán: AI cần khả năng tính toán quy mô lớn để xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình. Trong những năm gần đây, sự phát triển của phần cứng như GPU đã thúc đẩy sự tiến bộ của AI một cách đáng kể. Tuy nhiên, việc thu thập và quản lý công suất tính toán quy mô lớn vẫn phải đối mặt với những thách thức về chi phí và độ phức tạp.
Thuật toán: Thuật toán AI là cốt lõi của hệ thống, bao gồm các thuật toán máy học truyền thống và thuật toán học sâu. Việc lựa chọn và thiết kế thuật toán là rất quan trọng đối với hiệu suất AI. Cải tiến liên tục thuật toán có thể nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát.
Dữ liệu: Dữ liệu quy mô lớn và chất lượng cao là nền tảng để huấn luyện các mô hình AI. Các tập dữ liệu phong phú và đa dạng giúp cải thiện hiệu suất của mô hình. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu trong một số lĩnh vực có thể gặp khó khăn.
Ngoài ra, AI còn đối mặt với các vấn đề như khả năng giải thích và tính minh bạch. Nhiều mô hình kinh doanh của các dự án AI cũng không đủ rõ ràng.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Web3 cũng gặp nhiều thách thức, bao gồm:
AI như một công cụ sản xuất, có nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này.
Phân tích tình trạng hiện tại của dự án AI+Web3
Web3 hỗ trợ AI
sức mạnh tính toán phi tập trung
Khi nhu cầu AI gia tăng, tài nguyên tính toán như GPU trở nên khan hiếm. Các dự án Web3 cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung thông qua việc khuyến khích bằng token, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này kết nối sức mạnh tính toán nhàn rỗi toàn cầu để hỗ trợ AI.
Điện toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, chứ không phải đào tạo. Bởi vì việc đào tạo mô hình lớn cần nhiều dữ liệu và băng thông cao, có yêu cầu nghiêm ngặt về khoảng cách vật lý giữa các nút điện toán, nên điện toán phân tán khó có thể đáp ứng. Tuy nhiên, đối với các tác vụ nhẹ như suy diễn, điện toán phi tập trung vẫn có tiềm năng lớn.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung. Chẳng hạn như Bittensor thu hút những người đóng góp mô hình thông qua phần thưởng token, cung cấp cho người dùng khả năng AI đa dạng. Mô hình này có thể có nhiều tiềm năng trong tương lai của lĩnh vực AI.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu là tài nguyên quan trọng của AI. Một số dự án như PublicAI khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu thông qua token, cung cấp nguồn dữ liệu phong phú hơn cho việc huấn luyện AI. Điều này giúp phá vỡ sự độc quyền dữ liệu của các nền tảng lớn, thúc đẩy sự phát triển mở của AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết (Zero-Knowledge Proof) có thể thực hiện xác thực dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML(Học máy không biết)cho phép đào tạo và suy luận mô hình mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này cung cấp những hướng đi mới để giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư trong lĩnh vực AI.
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 sử dụng thuật toán AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI giúp người dùng dự đoán xu hướng giá. Các nền tảng như Numerai khuyến khích người tham gia sử dụng AI để dự đoán thị trường tài chính.
Dịch vụ cá nhân hóa
AI có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cho các dự án Web3. Ví dụ, công cụ Wand của Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra các truy vấn SQL, giảm bớt rào cản cho người dùng. Một số nền tảng nội dung cũng tích hợp AI để tóm tắt và gợi ý nội dung.
Kiểm toán AI hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện hiệu quả các lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Như 0x0.ai cung cấp dịch vụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, giúp nâng cao tính an toàn của hệ sinh thái Web3.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế của sức mạnh tính toán phi tập trung
So với dịch vụ tập trung, sức mạnh tính toán phi tập trung gặp phải những thách thức về hiệu suất, độ ổn định và tính dễ sử dụng. Đặc biệt trong lĩnh vực đào tạo mô hình lớn, do yêu cầu nghiêm ngặt về việc kết nối nhiều card và băng thông truyền thông, các giải pháp phi tập trung khó có thể thực hiện.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 chưa đủ sâu.
Hiện nay nhiều dự án chỉ sử dụng AI bề mặt, không thể hiện sự hòa nhập sâu sắc với Web3. Một số đội ngũ nhấn mạnh khái niệm AI chủ yếu vì lý do tiếp thị, thiếu sự đổi mới thực chất.
Kinh tế token trở thành chất đệm
Một số dự án AI sử dụng câu chuyện Web3 và kinh tế token để thu hút người dùng và nhà đầu tư. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay không vẫn cần được xác minh thêm.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến triển vọng rộng lớn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể mang lại khả năng thông minh cho Web3, trong khi Web3 cung cấp cơ sở hạ tầng phi tập trung và cơ chế khuyến khích cho AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng việc khám phá lĩnh vực này chắc chắn sẽ thúc đẩy tiến bộ công nghệ và sự chuyển biến xã hội. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều đổi mới gốc kết hợp sâu sắc AI và Web3, xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.