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 quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và học máy, mang lại những biến đổi lớn cho các ngành nghề. Vào năm 2023, quy mô thị trường ngành AI đạt 200 tỷ USD, các ông lớn như OpenAI, Character.AI dẫn dắt cơn sốt.
Đồng thời, Web3 với tư cách là một mô hình mạng mới đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của mọi người. Web3 dựa trên công nghệ blockchain, thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và các phương thức khác để thực hiện chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, trao quyền kiểm soát dữ liệu cho người dùng. Hiện tại, giá trị thị trường của ngành Web3 đạt 25 triệu tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum đang xuất hiện ngày càng nhiều.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành điểm chú ý của cả Đông và Tây, việc làm thế nào để kết hợp hai yếu tố này là vấn đề đáng để khám phá. Bài viết này sẽ thảo luận về tình trạng phát triển của AI + Web3, giá trị tiềm năng và ảnh hưởng, cung cấp tham khảo cho các nhà đầu tư và người hành nghề.
Hai, Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 như hai bên của một cái cân, AI nâng cao năng suất lao động, Web3 cách mạng hóa quan hệ sản xuất. Chúng ta sẽ phân tích những khó khăn và không gian phát triển mà cả hai đang đối mặt, khám phá cách mà chúng có thể giải quyết những vấn đề này.
2.1 Những khó khăn trong ngành AI
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Công suất: Nhiệm vụ AI cần có khả năng tính toán mạnh mẽ để xử lý một lượng lớn dữ liệu. Sự phát triển của phần cứng như GPU trong những năm gần đây đã thúc đẩy việc nâng cao công suất, chẳng hạn như Nvidia chiếm lĩnh một phần lớn thị trường.
Thuật toán: Trung tâm của hệ thống AI, bao gồm các thuật toán học máy truyền thống và học sâu. Việc chọn lựa và thiết kế thuật toán là rất quan trọng đối với hiệu suất của AI, việc đổi mới liên tục có thể nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát.
Dữ liệu: Hệ thống AI huấn luyện mô hình bằng cách học các mẫu và quy luật trong dữ liệu. Bộ dữ liệu phong phú giúp cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát của mô hình.
Những khó khăn chính mà AI phải đối mặt bao gồm:
Chi phí để có được và quản lý sức mạnh tính toán cao, đặc biệt là thách thức đối với các doanh nghiệp khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Thuật toán học sâu cần rất nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán, khả năng giải thích mô hình không đủ.
Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng, một số lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm và khó tiếp cận.
Đặc tính hộp đen của mô hình AI đã gây chú ý từ công chúng, một số ứng dụng cần có quy trình quyết định có thể giải thích và truy nguyên.
Nhiều dự án AI có mô hình kinh doanh không rõ ràng, các doanh nhân cảm thấy bối rối.
2.2 Những thách thức mà ngành Web3 đang đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết:
Khả năng phân tích dữ liệu cần được cải thiện
Trải nghiệm người dùng sản phẩm kém
Rủi ro lỗ hổng mã hợp đồng thông minh và tấn công của hacker cao
AI như một công cụ nâng cao năng suất, có rất nhiều không gian để phát huy trong những lĩnh vực này:
Phân tích và dự đoán dữ liệu: AI có thể trích xuất thông tin có giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp dự đoán và hỗ trợ quyết định chính xác hơn cho các lĩnh vực như DeFi.
Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng: AI có thể phân tích dữ liệu người dùng, cung cấp các gợi ý cá nhân hóa và dịch vụ tùy chỉnh, nâng cao trải nghiệm người dùng.
Tăng cường an ninh: AI có thể được sử dụng để phát hiện các cuộc tấn công mạng, nhận diện hành vi bất thường, cung cấp sự bảo vệ an ninh mạnh mẽ hơn.
Bảo vệ quyền riêng tư: AI có thể được áp dụng trong mã hóa dữ liệu và tính toán quyền riêng tư, bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng.
Kiểm toán hợp đồng thông minh: AI có thể thực hiện kiểm toán hợp đồng tự động và phát hiện lỗ hổng, nâng cao tính an toàn của hợp đồng.
Ba, Phân tích tình trạng dự án AI+Web3
Các dự án AI+Web3 chủ yếu tiếp cận từ hai hướng: sử dụng công nghệ blockchain để cải thiện hiệu suất dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ các dự án Web3. Nhiều dự án như Io.net, Gensyn, Ritual đang khám phá trên con đường này.
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Điện toán phi tập trung
Sự ra đời của ChatGPT đã gây ra cơn sốt AI, đồng thời cũng mang đến vấn đề thiếu hụt GPU. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 như Akash, Render, Gensyn đang cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua token, nhằm hỗ trợ cho khách hàng AI.
Cung cấp bên phía chính chủ yếu bao gồm:
Nhà cung cấp dịch vụ đám mây: Nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn và nhà cung cấp dịch vụ đám mây GPU
Thợ mỏ tiền điện tử: Sức mạnh GPU nhàn rỗi
Doanh nghiệp lớn: Mua GPU chưa sử dụng theo chiến lược bố trí
Các dự án sức mạnh tính toán phi tập trung được chia thành hai loại:
Dùng cho suy luận AI: như Render, Akash, Aethir, v.v.
Dùng cho đào tạo AI: như io.net, Gensyn, v.v.
Các dự án này thu hút nhà cung cấp và người dùng thông qua việc khuyến khích bằng token, tạo ra vòng tuần hoàn tích cực. Giá trị của token giữ đúng với sự gia tăng của người tham gia, thu hút thêm nhiều người tham gia.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Mạng lưới mô hình thuật toán phi tập trung là một thị trường dịch vụ thuật toán AI, kết nối các mô hình AI khác nhau. Khi người dùng đặt câu hỏi, thị trường sẽ chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời.
So với mô hình đơn lẻ như ChatGPT, mạng thuật toán phi tập trung như Bittensor có tiềm năng lớn hơn. Nó cho phép nhiều mô hình hợp tác, cung cấp giải pháp tốt nhất cho các vấn đề khác nhau.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu rất quan trọng cho việc huấn luyện mô hình AI. Tuy nhiên, các nền tảng Web2 thường cấm việc thu thập dữ liệu cho việc huấn luyện AI, hoặc bán dữ liệu người dùng mà không chia sẻ lợi nhuận.
Một số dự án Web3 đạt được việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua việc khuyến khích bằng token. Chẳng hạn, PublicAI cho phép người dùng đóng góp và xác thực dữ liệu, nhận phần thưởng bằng token. Các dự án khác như Ocean, Hivemapper cũng đang khám phá các mô hình tương tự.
3.1.4 Bảo vệ quyền riêng tư người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không kiến thức có thể giải quyết xung đột giữa bảo vệ quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu. ZKML cho phép đào tạo mô hình và suy diễn mà không làm lộ dữ liệu gốc.
Các dự án như BasedAI đang khám phá việc tích hợp FHE với LLM, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu người dùng. Điều này mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng AI trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và tài chính.
3.2 AI hỗ trợ Web3
Sự hỗ trợ của AI cho ngành Web3 chủ yếu thể hiện ở:
3.2.1 Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Như Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các đồng tiền có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá. Numerai tổ chức cuộc thi dự đoán thị trường chứng khoán bằng AI, Arkham cung cấp phân tích dữ liệu trên chuỗi.
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Các dự án Web3 tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc tích hợp AI. Chẳng hạn, công cụ Wand của Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL, Followin và IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung, NFPrompt sử dụng AI để đơn giản hóa việc sáng tác NFT.
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện lỗ hổng mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác. Các dự án như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, sử dụng học máy để nhận diện các vấn đề tiềm ẩn.
Ngoài ra, còn có PAAL giúp tạo ra Bot AI cá nhân hóa, Hera cung cấp các dự án tổng hợp DEX đa chuỗi được điều khiển bởi AI, từ khía cạnh công cụ hỗ trợ sự phát triển của Web3.
Bốn, những giới hạn và thách thức của dự án AI+Web3
4.1 Những rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Các dự án tính toán phi tập trung phải đối mặt với những thách thức sau:
Hiệu suất và độ ổn định: Các nút phân tán có thể gặp độ trễ và không ổn định.
Phù hợp tài nguyên: Mất cân bằng cung cầu có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt tài nguyên hoặc không đáp ứng được nhu cầu.
Độ phức tạp sử dụng: Người dùng cần hiểu biết về mạng phân tán, hợp đồng thông minh và các kiến thức khác.
Khó sử dụng cho đào tạo AI: Đào tạo mô hình lớn cần một lượng dữ liệu và băng thông rất lớn, sức mạnh tính toán phi tập trung khó đáp ứng yêu cầu.
Lợi thế của NVIDIA khó có thể vượt qua: Hệ sinh thái phần mềm CUDA và giao tiếp đa thẻ NVLink là chìa khóa.
Điện toán phi tập trung hiện chủ yếu phù hợp cho suy luận AI và đào tạo mô hình nhỏ, khó có thể thực hiện đào tạo mô hình lớn.
4.2 AI+Web3 kết hợp còn khá thô
Hiện tại, các dự án AI + Web3 đang gặp phải các vấn đề sau:
Ứng dụng bề mặt: Hầu hết các dự án chỉ đơn giản sử dụng AI để nâng cao hiệu suất, thiếu sự tích hợp sâu.
Tiếp thị và thổi phồng: Một số dự án chỉ áp dụng AI trong lĩnh vực hạn chế, phóng đại khái niệm.
Thiếu đổi mới: Thiếu các giải pháp đổi mới tích hợp gốc giữa AI và tiền điện tử.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Nhiều dự án AI + Web3 sử dụng kinh tế token như một phương tiện để thu hút người dùng và huy động vốn, nhưng chưa chắc đã thực sự giải quyết được nhu cầu thực tế. Các dự án cần phải thực tế hơn trong việc đáp ứng các tình huống thực tế, chứ không chỉ là tạo ra tiếng vang trong ngắn hạn.
Năm, Tóm tắt
Sự kết hợp của AI và Web3 mang đến vô số khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp phân tích thông minh, dự đoán và dịch vụ cá nhân hóa cho Web3, nâng cao trải nghiệm người dùng và tính an toàn. Trong khi đó, Web3 cung cấp cho AI nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung.
Mặc dù hiện tại vẫn ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa AI và Web3 cũng mang lại nhiều lợi thế. Năng lực tính toán phi tập trung và việc thu thập dữ liệu có thể giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch và khả năng đổi mới. Trong tương lai, thông qua việc tích hợp sâu sắc giữa quyết định thông minh của AI và đặc tính phi tập trung của Web3, có hy vọng 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.
14 thích
Phần thưởng
14
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LightningPacketLoss
· 5giờ trước
Đáng tin cậy, cuối cùng cũng có hiểu biết có giá trị rồi
Sự kết hợp AI+Web3: Phân tích thực trạng, giá trị và thách thức phát triển
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Cơ hội và Thách thức
I. Giới thiệu
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 quan trọng trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và học máy, mang lại những biến đổi lớn cho các ngành nghề. Vào năm 2023, quy mô thị trường ngành AI đạt 200 tỷ USD, các ông lớn như OpenAI, Character.AI dẫn dắt cơn sốt.
Đồng thời, Web3 với tư cách là một mô hình mạng mới đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của mọi người. Web3 dựa trên công nghệ blockchain, thông qua hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và các phương thức khác để thực hiện chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, trao quyền kiểm soát dữ liệu cho người dùng. Hiện tại, giá trị thị trường của ngành Web3 đạt 25 triệu tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum đang xuất hiện ngày càng nhiều.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành điểm chú ý của cả Đông và Tây, việc làm thế nào để kết hợp hai yếu tố này là vấn đề đáng để khám phá. Bài viết này sẽ thảo luận về tình trạng phát triển của AI + Web3, giá trị tiềm năng và ảnh hưởng, cung cấp tham khảo cho các nhà đầu tư và người hành nghề.
Hai, Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 như hai bên của một cái cân, AI nâng cao năng suất lao động, Web3 cách mạng hóa quan hệ sản xuất. Chúng ta sẽ phân tích những khó khăn và không gian phát triển mà cả hai đang đối mặt, khám phá cách mà chúng có thể giải quyết những vấn đề này.
2.1 Những khó khăn trong ngành AI
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Công suất: Nhiệm vụ AI cần có khả năng tính toán mạnh mẽ để xử lý một lượng lớn dữ liệu. Sự phát triển của phần cứng như GPU trong những năm gần đây đã thúc đẩy việc nâng cao công suất, chẳng hạn như Nvidia chiếm lĩnh một phần lớn thị trường.
Thuật toán: Trung tâm của hệ thống AI, bao gồm các thuật toán học máy truyền thống và học sâu. Việc chọn lựa và thiết kế thuật toán là rất quan trọng đối với hiệu suất của AI, việc đổi mới liên tục có thể nâng cao độ chính xác và khả năng tổng quát.
Dữ liệu: Hệ thống AI huấn luyện mô hình bằng cách học các mẫu và quy luật trong dữ liệu. Bộ dữ liệu phong phú giúp cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát của mô hình.
Những khó khăn chính mà AI phải đối mặt bao gồm:
Chi phí để có được và quản lý sức mạnh tính toán cao, đặc biệt là thách thức đối với các doanh nghiệp khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Thuật toán học sâu cần rất nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán, khả năng giải thích mô hình không đủ.
Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng, một số lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm và khó tiếp cận.
Đặc tính hộp đen của mô hình AI đã gây chú ý từ công chúng, một số ứng dụng cần có quy trình quyết định có thể giải thích và truy nguyên.
Nhiều dự án AI có mô hình kinh doanh không rõ ràng, các doanh nhân cảm thấy bối rối.
2.2 Những thách thức mà ngành Web3 đang đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết:
AI như một công cụ nâng cao năng suất, có rất nhiều không gian để phát huy trong những lĩnh vực này:
Phân tích và dự đoán dữ liệu: AI có thể trích xuất thông tin có giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp dự đoán và hỗ trợ quyết định chính xác hơn cho các lĩnh vực như DeFi.
Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng: AI có thể phân tích dữ liệu người dùng, cung cấp các gợi ý cá nhân hóa và dịch vụ tùy chỉnh, nâng cao trải nghiệm người dùng.
Tăng cường an ninh: AI có thể được sử dụng để phát hiện các cuộc tấn công mạng, nhận diện hành vi bất thường, cung cấp sự bảo vệ an ninh mạnh mẽ hơn.
Bảo vệ quyền riêng tư: AI có thể được áp dụng trong mã hóa dữ liệu và tính toán quyền riêng tư, bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng.
Kiểm toán hợp đồng thông minh: AI có thể thực hiện kiểm toán hợp đồng tự động và phát hiện lỗ hổng, nâng cao tính an toàn của hợp đồng.
Ba, Phân tích tình trạng dự án AI+Web3
Các dự án AI+Web3 chủ yếu tiếp cận từ hai hướng: sử dụng công nghệ blockchain để cải thiện hiệu suất dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ các dự án Web3. Nhiều dự án như Io.net, Gensyn, Ritual đang khám phá trên con đường này.
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Điện toán phi tập trung
Sự ra đời của ChatGPT đã gây ra cơn sốt AI, đồng thời cũng mang đến vấn đề thiếu hụt GPU. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 như Akash, Render, Gensyn đang cố gắng cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua token, nhằm hỗ trợ cho khách hàng AI.
Cung cấp bên phía chính chủ yếu bao gồm:
Các dự án sức mạnh tính toán phi tập trung được chia thành hai loại:
Các dự án này thu hút nhà cung cấp và người dùng thông qua việc khuyến khích bằng token, tạo ra vòng tuần hoàn tích cực. Giá trị của token giữ đúng với sự gia tăng của người tham gia, thu hút thêm nhiều người tham gia.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Mạng lưới mô hình thuật toán phi tập trung là một thị trường dịch vụ thuật toán AI, kết nối các mô hình AI khác nhau. Khi người dùng đặt câu hỏi, thị trường sẽ chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời.
So với mô hình đơn lẻ như ChatGPT, mạng thuật toán phi tập trung như Bittensor có tiềm năng lớn hơn. Nó cho phép nhiều mô hình hợp tác, cung cấp giải pháp tốt nhất cho các vấn đề khác nhau.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Dữ liệu rất quan trọng cho việc huấn luyện mô hình AI. Tuy nhiên, các nền tảng Web2 thường cấm việc thu thập dữ liệu cho việc huấn luyện AI, hoặc bán dữ liệu người dùng mà không chia sẻ lợi nhuận.
Một số dự án Web3 đạt được việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua việc khuyến khích bằng token. Chẳng hạn, PublicAI cho phép người dùng đóng góp và xác thực dữ liệu, nhận phần thưởng bằng token. Các dự án khác như Ocean, Hivemapper cũng đang khám phá các mô hình tương tự.
3.1.4 Bảo vệ quyền riêng tư người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không kiến thức có thể giải quyết xung đột giữa bảo vệ quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu. ZKML cho phép đào tạo mô hình và suy diễn mà không làm lộ dữ liệu gốc.
Các dự án như BasedAI đang khám phá việc tích hợp FHE với LLM, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu người dùng. Điều này mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng AI trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và tài chính.
3.2 AI hỗ trợ Web3
Sự hỗ trợ của AI cho ngành Web3 chủ yếu thể hiện ở:
3.2.1 Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Như Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các đồng tiền có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá. Numerai tổ chức cuộc thi dự đoán thị trường chứng khoán bằng AI, Arkham cung cấp phân tích dữ liệu trên chuỗi.
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Các dự án Web3 tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc tích hợp AI. Chẳng hạn, công cụ Wand của Dune sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL, Followin và IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung, NFPrompt sử dụng AI để đơn giản hóa việc sáng tác NFT.
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể nhận diện lỗ hổng mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác. Các dự án như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh bằng AI, sử dụng học máy để nhận diện các vấn đề tiềm ẩn.
Ngoài ra, còn có PAAL giúp tạo ra Bot AI cá nhân hóa, Hera cung cấp các dự án tổng hợp DEX đa chuỗi được điều khiển bởi AI, từ khía cạnh công cụ hỗ trợ sự phát triển của Web3.
Bốn, những giới hạn và thách thức của dự án AI+Web3
4.1 Những rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Các dự án tính toán phi tập trung phải đối mặt với những thách thức sau:
Hiệu suất và độ ổn định: Các nút phân tán có thể gặp độ trễ và không ổn định.
Phù hợp tài nguyên: Mất cân bằng cung cầu có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt tài nguyên hoặc không đáp ứng được nhu cầu.
Độ phức tạp sử dụng: Người dùng cần hiểu biết về mạng phân tán, hợp đồng thông minh và các kiến thức khác.
Khó sử dụng cho đào tạo AI: Đào tạo mô hình lớn cần một lượng dữ liệu và băng thông rất lớn, sức mạnh tính toán phi tập trung khó đáp ứng yêu cầu.
Lợi thế của NVIDIA khó có thể vượt qua: Hệ sinh thái phần mềm CUDA và giao tiếp đa thẻ NVLink là chìa khóa.
Điện toán phi tập trung hiện chủ yếu phù hợp cho suy luận AI và đào tạo mô hình nhỏ, khó có thể thực hiện đào tạo mô hình lớn.
4.2 AI+Web3 kết hợp còn khá thô
Hiện tại, các dự án AI + Web3 đang gặp phải các vấn đề sau:
Ứng dụng bề mặt: Hầu hết các dự án chỉ đơn giản sử dụng AI để nâng cao hiệu suất, thiếu sự tích hợp sâu.
Tiếp thị và thổi phồng: Một số dự án chỉ áp dụng AI trong lĩnh vực hạn chế, phóng đại khái niệm.
Thiếu đổi mới: Thiếu các giải pháp đổi mới tích hợp gốc giữa AI và tiền điện tử.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Nhiều dự án AI + Web3 sử dụng kinh tế token như một phương tiện để thu hút người dùng và huy động vốn, nhưng chưa chắc đã thực sự giải quyết được nhu cầu thực tế. Các dự án cần phải thực tế hơn trong việc đáp ứng các tình huống thực tế, chứ không chỉ là tạo ra tiếng vang trong ngắn hạn.
Năm, Tóm tắt
Sự kết hợp của AI và Web3 mang đến vô số khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. AI có thể cung cấp phân tích thông minh, dự đoán và dịch vụ cá nhân hóa cho Web3, nâng cao trải nghiệm người dùng và tính an toàn. Trong khi đó, Web3 cung cấp cho AI nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung.
Mặc dù hiện tại vẫn ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa AI và Web3 cũng mang lại nhiều lợi thế. Năng lực tính toán phi tập trung và việc thu thập dữ liệu có thể giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch và khả năng đổi mới. Trong tương lai, thông qua việc tích hợp sâu sắc giữa quyết định thông minh của AI và đặc tính phi tập trung của Web3, có hy vọng xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.