Sự va chạm của tiền điện tử và AI: Cơ hội, dự án đại diện và tương lai

Tác giả: Nghiên cứu phản xạ, dịch bởi Golden Finance xiaozou

1. Sự va chạm của trí tuệ nhân tạo (AI) và mã hóa

Gần đây, ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) đang gây xôn xao dư luận với nhiều ý kiến trái chiều. Mặc dù bạn có thể nhận thức rõ về trò hề OpenAI gần đây và có thể đã thực hiện một số khám phá về khả năng của các công nghệ AI hiện có, nhưng có lẽ bạn chưa nghĩ nhiều về sự tương tác giữa AI và các hệ thống blockchain. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu một số ứng dụng hiện có dành riêng cho việc kết hợp công nghệ AI và blockchain, cũng như triển vọng cho các ứng dụng này và ngành công nghiệp AI trong những năm tới.

2. Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) và cách nó liên quan đến mật mã

Trước khi chúng ta đi vào chi tiết của dự án và các chi tiết kỹ thuật hơn, tôi nghĩ điều quan trọng là phải bao gồm những điều cơ bản của công nghệ AI và cách các nhóm tài năng và các nhà phát triển cá nhân trong ngành đã tạo ra trò chơi ngày nay.

Nếu bạn đã quen thuộc với ChatGPT, đây là ứng dụng AI hướng tới người tiêu dùng phổ biến và được công nhận rộng rãi nhất hiện nay và nó đã thu hút được sự chú ý của ngành công nghệ trong năm qua - hãy để chúng tôi giải thích khái niệm cơ bản về công nghệ và lý do tại sao nó hoạt động tốt cho tất cả các nhu cầu của người dùng.

Công nghệ cốt lõi làm nền tảng cho ChatGPT và các mô hình trò chuyện hướng tới người tiêu dùng khác là Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nổi tiếng. Những công nghệ AI tinh vi này về cơ bản là sự kết hợp của các kỹ thuật / thuật toán học sâu và bộ dữ liệu rất lớn, cùng nhau tạo ra một mô hình AI có khả năng dự đoán và tóm tắt thông tin.

Sự tương tác giữa con người và LLM được xử lý thông qua ngôn ngữ tự nhiên và hầu hết các LLM được xây dựng đặc biệt bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đầu tiên, người dùng yêu cầu chatbot trả lời một loại câu hỏi nhất định bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó chatbot sử dụng công nghệ cơ bản, dữ liệu đào tạo và khả năng của nó để cung cấp cho người dùng câu trả lời có thể.

LLM được tạo ra dựa trên mô hình máy biến áp. Transformer là một mạng lưới thần kinh rất giỏi trong việc dự đoán văn bản và tìm hiểu ngữ cảnh đằng sau các từ. LLM sử dụng các mô hình máy biến áp rất tốt về NLP và tốt trong việc xử lý các công việc hàng ngày của con người, chẳng hạn như giải quyết các vấn đề toán học, tạo mẫu mã và thậm chí viết tóm tắt hoặc hiệu đính văn bản.

Đó là lý do tại sao các chatbot như ChatGPT, Bing AI của Microsoft và Claude đã thành công rực rỡ, gần như một tay châm ngòi cho một cuộc cách mạng AI. Trong khi nhiều người tin rằng các hệ thống AI cuối cùng có thể đạt được nhiều khả năng và trí thông minh hơn con người, có rất ít bằng chứng cho thấy điều này sẽ sớm xảy ra. Trong mọi trường hợp, khả năng kết hợp các mô hình này với quy trình làm việc của con người và các khả năng hiện có đầy hứa hẹn là đủ để cho thấy rằng AI vẫn ở đây, cho dù chúng ta có thích hay không. Tuy nhiên, bạn có thể tự hỏi làm thế nào các mô hình này có thể được kết hợp với bản chất không được phép của mật mã và blockchain, vì vậy hãy giải thích các xu hướng hội tụ tiềm năng và khám phá hai dạng công nghệ đột phá này.

3. Công nghệ mã hóa giúp phát triển các ứng dụng AI như thế nào?

Ngành công nghiệp tiền điện tử được giới thiệu hàng ngày trên tin tức, các phương tiện truyền thông lớn và các nền tảng truyền thông xã hội khác. Năm 2008, Satoshi Nakamoto đã viết một sách trắng đã trở thành một thị trường trị giá 1,5 nghìn tỷ đô la, khiến các tổ chức tài chính lớn nhất thế giới chấp thuận hoặc từ chối các ứng dụng ETF giao ngay Bitcoin.

Thường rất khó để mô tả những lợi ích nội tại của công nghệ blockchain đối với người ngoài, chủ yếu là do hầu hết các quốc gia thuộc thế giới thứ nhất đều có ngành tài chính rất phát triển và tương tác với người dùng rất trơn tru. Bên ngoài một quốc gia phát triển như Hoa Kỳ, việc giải thích và chứng minh sức mạnh của các tài khoản không được phép cho các giao dịch tài chính trở nên dễ dàng hơn nhiều, phần lớn là do các tổ chức tài chính và chính phủ tham nhũng ở những nơi này, thật không may, vẫn giữ huyết mạch chính trị và kinh tế của thế giới. Các quốc gia trên thế giới đang đánh trống một cách thường xuyên và đại đa số dân số thế giới vẫn chưa được tiếp cận với cơ sở hạ tầng ngân hàng.

Tiền điện tử là một cách để ngân hàng không có ngân hàng và công nghệ này cung cấp cho các cá nhân cơ hội trở thành người quản lý hoạt động tài chính của riêng họ, cho dù đó là giữ tiền điện tử trong ví lạnh hay tận dụng nhiều ứng dụng tài chính phi tập trung có sẵn trong hệ sinh thái tiền điện tử. Triển vọng của tài chính không được phép là khó mô tả, nhưng những thay đổi mang tính cách mạng đang diễn ra hàng ngày không thể được đánh giá thấp.

Tính minh bạch, bảo mật và phi tập trung vốn có của blockchain có thể tạo điều kiện thuận lợi cho cách dữ liệu AI được lưu trữ, chia sẻ và sử dụng. Sự hội tụ của AI và công nghệ blockchain dự kiến sẽ tăng cường niềm tin vào các hệ thống AI bằng cách cung cấp một sổ cái bất biến cho các giao dịch AI và ra quyết định, giảm lo ngại về việc thao túng hoặc lạm dụng dữ liệu.

Một trong những khía cạnh quan trọng mà mã hóa có thể thúc đẩy AI (và ngược lại) nằm trong các lĩnh vực quản lý và bảo mật dữ liệu. Hệ thống AI đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để học hỏi và cải thiện. Với công nghệ blockchain, dữ liệu này có thể được chia sẻ an toàn và minh bạch trên các nền tảng và các bên liên quan khác nhau. Điều này không chỉ đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu mà còn mở ra những con đường mới cho nghiên cứu và phát triển hợp tác AI, phá vỡ các silo dữ liệu thường cản trở sự đổi mới.

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain có thể làm phát sinh các tổ chức tự trị phi tập trung hợp pháp (DAO). Các DAO này được quản lý bởi các hợp đồng thông minh và được hỗ trợ bởi các thuật toán AI có thể hoạt động và đưa ra quyết định độc lập và thực hiện các giao dịch mà không cần sự can thiệp của con người. Trong lịch sử, việc quản lý các DAO tiền điện tử không phải là lý tưởng, vì cảm xúc của con người và mong muốn kiếm tiền thường làm lu mờ mục đích ban đầu của DAO. Việc triển khai các hệ thống AI có thể cách mạng hóa các ngành công nghiệp bằng cách tự động hóa các quy trình và giảm nhu cầu trung gian, tăng hiệu quả trong khi giảm chi phí.

Một lĩnh vực đầy hứa hẹn khác là việc sử dụng blockchain như một động lực để tạo và chia sẻ dữ liệu AI. Thông qua quá trình token hóa, các cá nhân và tổ chức có thể được khen thưởng vì đã đóng góp dữ liệu có giá trị cho các mô hình AI, xây dựng một hệ sinh thái AI hợp tác và toàn diện hơn.

Tài chính phi tập trung (DeFi) cũng là một đóng góp rất lớn tiềm năng cho AI và sẵn sàng tạo ra thứ có thể được gọi là trí tuệ nhân tạo phi tập trung (DeAI). Điều này sẽ dân chủ hóa việc sử dụng công nghệ AI và cho phép các cá nhân và tổ chức nhỏ truy cập các công cụ và dịch vụ AI mà trước đây chỉ có sẵn cho các công ty lớn.

Sự hội tụ của tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo có tiềm năng biến đổi không chỉ lĩnh vực tài chính, mà còn mọi khía cạnh của cuộc sống kỹ thuật số của chúng ta. Bằng cách kết hợp các thế mạnh của hai công nghệ này, chúng ta có thể mong đợi một tương lai nơi AI không chỉ dễ tiếp cận hơn mà còn an toàn và minh bạch hơn và có khả năng hiệu quả hơn. Như đã nói, hãy phân tích hiệu suất hiện tại của ngành công nghiệp AI.

4. Phá vỡ rào cản mờ đục của trí tuệ nhân tạo

Bằng cách so sánh cải cách hệ thống tài chính của tiền điện tử với một cuộc cách mạng thông minh trong sản xuất các hệ thống AI, chúng ta có thể rút ra một số điểm tương đồng có liên quan cao và cung cấp cơ sở để kết hợp cả hai.

Ngày nay, các công ty AI, chẳng hạn như OpenAI, Google Deepmind, Anthropic, và nhiều công ty khác, đang tiến hành nghiên cứu và hoạt động của riêng họ.

5. Cơ hội hiện tại trong tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo

Bây giờ chúng ta đã đề cập đến những điều cơ bản về sự hiệp lực của AI và tiền điện tử, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một số dự án hàng đầu trong không gian. Trong khi hầu hết trong số họ vẫn đang tích cực làm việc để khởi động mạng của họ, có được cơ sở người dùng trung thành và đạt được lực kéo từ cộng đồng tiền điện tử rộng lớn hơn, tất cả họ đều đi đầu trong ngành và là đại diện xuất sắc của ngành công nghiệp đang phát triển nhanh chóng này.

(1) Bittensor: Mạng mô hình AI phi tập trung

Bittensor cho đến nay là dự án phổ biến và được thiết lập tốt nhất trong hệ sinh thái Crypto &; AI. Bittensor là một mạng phi tập trung nhằm mục đích dân chủ hóa không gian AI bằng cách tạo ra một nền tảng cho nhiều thị trường hàng hóa phi tập trung hoặc “mạng con” thống nhất việc sử dụng một hệ thống mã thông báo duy nhất. Nhiệm vụ của nó là xây dựng một mạng lưới cạnh tranh với những người khổng lồ lớn trong lĩnh vực AI như OpenAI bằng cách sử dụng một cơ chế khuyến khích độc đáo và kiến trúc mạng con tiên tiến. Hệ thống Bittensor có thể được xem như một cỗ máy hỗ trợ blockchain có thể mang lại hiệu quả các khả năng AI trên chuỗi.

Mạng được điều hành bởi hai người chơi chính: thợ đào và trình xác nhận. Các thợ đào gửi các mô hình AI được đào tạo trước vào mạng và được thưởng cho những đóng góp của họ, trong khi các trình xác thực đảm bảo tính hợp lệ và chính xác của đầu ra của mô hình. Thiết lập này tạo ra một môi trường cạnh tranh khuyến khích các thợ đào liên tục cải tiến mô hình của họ để có hiệu suất tốt hơn và lợi nhuận TAO (mã thông báo gốc của mạng) cao hơn. Người dùng tương tác với mạng bằng cách gửi truy vấn đến trình xác thực, sau đó phân phối các truy vấn đó cho các thợ mỏ. Trình xác thực sắp xếp đầu ra của các công cụ khai thác này và trả về phản hồi được xếp hạng cao nhất cho người dùng.

Cách tiếp cận của Bittensor để phát triển mô hình là duy nhất. Không giống như nhiều phòng thí nghiệm AI hoặc viện nghiên cứu, Bittensor không làm điều này do chi phí cao và phức tạp của các mô hình đào tạo. Mạng dựa trên cơ chế đào tạo phi tập trung. Nhiệm vụ của Trình xác thực là đánh giá các mô hình được tạo bởi các thợ đào bằng cách sử dụng một tập dữ liệu cụ thể và chấm điểm từng mô hình dựa trên các tiêu chí nhất định, chẳng hạn như độ chính xác và chức năng tổn thất. Cách tiếp cận phi tập trung này để đánh giá đảm bảo cải tiến liên tục trong hiệu suất mô hình.

Kiến trúc Bittensor bao gồm cơ chế đồng thuận Yuma, một sự kết hợp độc đáo giữa Proof-of-Work (PoW) và Proof-of-Stake (PoS) phân bổ tài nguyên trên các mạng con của mạng. Mạng con là các thị trường kinh tế độc lập, mỗi mạng tập trung vào một nhiệm vụ AI khác nhau, chẳng hạn như dự đoán văn bản hoặc tạo hình ảnh và có thể chọn tham gia hoặc không tham gia sự đồng thuận của Yuma tùy thuộc vào chức năng của nó.

Bittensor là một bước quan trọng trong việc phân cấp AI, cung cấp một nền tảng để phát triển, đánh giá và cải thiện các mô hình AI khác nhau theo cách phi tập trung. Cấu trúc độc đáo của nó không chỉ khuyến khích việc tạo ra các mô hình AI chất lượng cao mà còn dân chủ hóa việc sử dụng công nghệ AI, dự kiến sẽ thay đổi cách AI được phát triển và sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau.

(2) Akash: Siêu đám mây mã nguồn mở

Mạng Akash là một nền tảng siêu đám mây mã nguồn mở, sáng tạo được thiết kế để mua và bán tài nguyên máy tính một cách an toàn và hiệu quả. Tầm nhìn của nó là cung cấp cho người dùng khả năng triển khai cơ sở hạ tầng đám mây của riêng họ và mua và bán các tài nguyên đám mây không sử dụng. Tính linh hoạt này không chỉ dân chủ hóa việc sử dụng tài nguyên đám mây mà còn cung cấp giải pháp hiệu quả về chi phí cho những người dùng cần mở rộng quy mô hoạt động của họ.

Trọng tâm của hệ thống Akash là một cơ chế đấu giá ngược, nơi người dùng có thể gửi giá thầu dựa trên nhu cầu tính toán của họ và các nhà cung cấp có thể cạnh tranh cho các dịch vụ từ nhau, thường dẫn đến giá thấp hơn đáng kể so với các hệ thống đám mây truyền thống. Sự hỗ trợ cơ bản của hệ thống là các công nghệ trưởng thành và đáng tin cậy như Kubernetes và Cosmos, đảm bảo rằng nền tảng lưu trữ các ứng dụng một cách an toàn và đáng tin cậy. Cách tiếp cận dựa vào cộng đồng của Akash đảm bảo rằng người dùng có tiếng nói trong việc phát triển và quản trị mạng, làm cho nó trở thành một dịch vụ công cộng thực sự lấy người dùng làm trung tâm.

Cơ sở hạ tầng của Akash được xác định bằng cách sử dụng SDL dựa trên YAML dễ sử dụng, cho phép người dùng tạo các triển khai phức tạp trên nhiều miền và nhà cung cấp. Tính năng này, kết hợp với Kubernetes, hệ thống điều phối container hàng đầu, không chỉ đảm bảo tính linh hoạt trong triển khai mà còn đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của lưu trữ ứng dụng. Ngoài ra, Akash cung cấp giải pháp lưu trữ liên tục đảm bảo lưu giữ dữ liệu ngay cả sau khi khởi động lại, điều này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng quản lý tập dữ liệu lớn.

Nhìn chung, Mạng Akash nổi bật như một nền tảng đám mây phi tập trung cung cấp một giải pháp độc đáo cho các vấn đề độc quyền của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hiện tại. Nó tận dụng các nguồn lực chưa được sử dụng trong hàng triệu trung tâm dữ liệu trên khắp thế giới, một mô hình không chỉ giảm chi phí mà còn tăng tốc độ và hiệu quả của các ứng dụng gốc đám mây. Không cần phải viết lại các ngôn ngữ độc quyền và thuyết bất khả tri của nhà cung cấp, Akash cung cấp một nền tảng chung cho một loạt các ứng dụng đám mây.

(3) Kết xuất: Nền tảng tiện ích mở rộng truy cập tính toán

Render Network là một nền tảng blockchain được thiết kế để giải quyết nhu cầu điện toán ngày càng tăng trong sản xuất phương tiện truyền thông, đặc biệt là trong các lĩnh vực như thực tế tăng cường, thực tế ảo và phương tiện tăng cường AI. Nó tận dụng các chu kỳ GPU không sử dụng để kết nối những người sáng tạo nội dung cần sức mạnh tính toán với các nhà cung cấp có sẵn tài nguyên GPU. Cách tiếp cận phi tập trung này tận dụng công nghệ blockchain đảm bảo rằng các tác vụ dựa trên GPU, chẳng hạn như tạo và tối ưu hóa nội dung được hỗ trợ bởi AI, được xử lý an toàn và hiệu quả.

Dịch vụ cốt lõi của mạng Render là tích hợp với trí tuệ nhân tạo, đóng vai trò quan trọng trong cả việc tạo nội dung và tối ưu hóa quy trình. Mạng hỗ trợ các tác vụ liên quan đến AI, cho phép các nghệ sĩ sử dụng các công cụ AI để tạo tài sản và nâng cao các tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số. Sự tích hợp này cho phép tạo ra các thế giới 3D có độ phân giải cực cao và các quy trình kết xuất được tối ưu hóa như khử nhiễu AI. Ngoài ra, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo của mạng Render mở rộng sang quản lý bộ sưu tập nghệ thuật quy mô lớn và tối ưu hóa quy trình làm việc kết xuất, mở rộng khả năng của quá trình sáng tạo.

Hệ sinh thái mạng Render đóng vai trò là thị trường cho tài nguyên GPU, phục vụ các bên liên quan khác nhau như nghệ sĩ, kỹ sư và nhà khai thác nút. Nó dân chủ hóa việc sử dụng sức mạnh tính toán nhiều hơn và làm cho các dự án kết xuất phức tạp có giá cả phải chăng cho những người sáng tạo cá nhân và các studio lớn. Các giao dịch trong hệ sinh thái này được thực hiện bằng cách sử dụng mã thông báo RNDR, tạo ra một nền kinh tế sôi động tập trung vào các dịch vụ kết xuất. Khi AI tiếp tục định hình lại việc tạo nội dung kỹ thuật số, Render Network sẽ là nhân tố chính trong việc tạo điều kiện cho các biểu hiện sáng tạo mới và đổi mới công nghệ trong không gian truyền thông kỹ thuật số.

(4) Gensyn: Nền tảng điện toán phi tập trung

Gensyn là một dự án tiền điện tử kết hợp AI tập trung vào việc vượt qua các thách thức tính toán và hạn chế tài nguyên vốn có trong các hệ thống AI hiện đại. Dự án nhằm mục đích vượt qua các rào cản đối với sự phát triển AI gây ra bởi các yêu cầu tài nguyên khổng lồ cần thiết để xây dựng các mô hình nền tảng. Cách tiếp cận của Gensyn là tạo ra một giao thức blockchain phi tập trung sử dụng hiệu quả các tài nguyên điện toán toàn cầu.

Nền tảng cho sự ra đời của Gensyn làm nổi bật sự phức tạp tính toán ngày càng tăng của các hệ thống AI, vượt xa nguồn cung cấp tính toán có sẵn. Ví dụ, đào tạo một mô hình lớn như GPT-4 của OpenAI đòi hỏi rất nhiều tài nguyên, điều này tạo ra một rào cản lớn cho tất cả các bên liên quan. Động lực này đã tạo ra nhu cầu về các hệ thống có thể sử dụng hiệu quả tất cả các tài nguyên máy tính có sẵn để giải quyết những hạn chế của các giải pháp hiện tại, quá đắt hoặc không đủ cho các tác vụ AI quy mô lớn.

Gensyn nhằm mục đích giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một giao thức phi tập trung kết nối và xác thực các tác vụ học sâu ngoài chuỗi một cách hiệu quả về chi phí. Giao thức phải đối mặt với một số thách thức, bao gồm xác minh nhiệm vụ, động lực thị trường, đánh giá trước, mối quan tâm về quyền riêng tư và nhu cầu song song hiệu quả các mô hình học sâu. Giao thức này nhằm mục đích xây dựng một mạng máy tính không tin cậy, cung cấp các ưu đãi cho sự tham gia và cung cấp một cách để xác minh rằng các tác vụ tính toán đang thực hiện như đã hứa.

Giao thức Gensyn là một giao thức không tin cậy lớp đầu tiên dành cho điện toán học sâu, thưởng cho người tham gia đóng góp thời gian tính toán và thực hiện các tác vụ ML. Nó sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để xác minh các nhiệm vụ đã hoàn thành, bao gồm bằng chứng học tập xác suất, giao thức chính xác dựa trên đồ thị và các trò chơi khuyến khích kiểu Truebit. Hệ thống liên quan đến nhiều người tham gia khác nhau, chẳng hạn như Người gửi, Người giải quyết, Người xác minh và Người tố giác, mỗi người trong số họ có một vai trò cụ thể trong quá trình tính toán.

Trong thực tế, giao thức Gensyn bao gồm một số giai đoạn từ đệ trình nhiệm vụ đến trọng tài và giải quyết hợp đồng. Giao thức này nhằm mục đích tạo ra một thị trường minh bạch, chi phí thấp cho điện toán học máy (ML), cho phép khả năng mở rộng và hiệu quả. Giao thức này cũng tạo cơ hội cho các thợ đào có GPU mạnh mẽ sử dụng phần cứng của họ để tính toán học máy với chi phí thấp hơn so với các nhà cung cấp chính thống. Cách tiếp cận này không chỉ giải quyết các thách thức tính toán trong lĩnh vực AI mà còn dân chủ hóa quyền truy cập vào tài nguyên AI.

(5) Fetch: Một nền tảng mã nguồn mở cho nền kinh tế AI

Fetch.ai đã hoạt động lâu hơn một số dự án đã đề cập trước đó và rất nhiều dịch vụ có sẵn trên trang web của nó. Về cốt lõi, Fetch là một dự án sáng tạo kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và tiền điện tử để cách mạng hóa cách thức thực hiện các hoạt động và quy trình kinh tế. Các dịch vụ tìm nạp dựa trên các tác nhân AI của nó, được thiết kế dưới dạng các khối xây dựng mô-đun có thể được lập trình để thực hiện các tác vụ cụ thể. Các đại lý này có thể kết nối, tìm kiếm và giao dịch tự chủ, tạo ra các thị trường năng động làm thay đổi bối cảnh truyền thống của hoạt động kinh tế.

Một trong những dịch vụ chính của Fetch là khả năng tích hợp các sản phẩm truyền thống với AI. Điều này đạt được bằng cách tích hợp API của họ với các tác nhân Fetch.ai, quá trình tích hợp nhanh chóng và không yêu cầu thay đổi các ứng dụng kinh doanh cơ bản. Các tác nhân AI có thể được kết hợp với các tác nhân khác trong mạng, mở ra khả năng cho các trường hợp sử dụng và mô hình kinh doanh mới. Ngoài ra, các đại lý này có khả năng đàm phán và giao dịch thay mặt cho người dùng, cho phép họ kiếm tiền từ việc triển khai của mình.

Ngoài ra, các tác nhân này có thể cung cấp suy luận từ các mô hình học máy, cho phép người dùng kiếm tiền từ thông tin chi tiết và nâng cao mô hình học máy của họ.

Fetch cũng giới thiệu Agentverse, một dịch vụ quản lý không mã giúp đơn giản hóa việc triển khai các tác nhân AI. Theo cùng một cách mà các nền tảng không mã truyền thống (Replit) đang ngày càng phổ biến và các dịch vụ như Github Copilot đang làm cho mã hóa có thể truy cập được cho công chúng, Fetch đang dân chủ hóa hơn nữa sự phát triển web3 theo cách độc đáo của riêng mình.

Với Agentverse, người dùng có thể dễ dàng khởi chạy tác nhân đầu tiên của họ, điều này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập khi sử dụng các công nghệ AI tiên tiến. Về các công cụ AI và dịch vụ đại lý, Fetch tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để khám phá và gửi thực hiện tác vụ đến các tác nhân AI thích hợp. Hệ thống không chỉ có thể kiếm tiền từ các ứng dụng và dịch vụ AI mà còn đóng vai trò là nền tảng toàn diện cho các dịch vụ đại lý như xây dựng, niêm yết, phân tích và lưu trữ.

Nền tảng này tăng cường tiện ích với các tính năng như tìm kiếm, khám phá và phân tích. Các đại lý có thể được đăng ký trong Agentverse để dễ dàng xác định và khám phá trên các nền tảng Fetch.ai Fetch.ai các nền tảng sử dụng cơ chế tìm kiếm được nhắm mục tiêu dựa trên LLM. Các công cụ lập hồ sơ có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả của các mô tả ngữ nghĩa tác nhân, do đó nâng cao khả năng khám phá của chúng. Ngoài ra, Fetch.ai tích hợp cổng IoT cho các tác nhân ngoại tuyến, cho phép họ thu thập tin nhắn và xử lý chúng theo lô khi kết nối lại.

Cuối cùng, Fetch.ai cung cấp các dịch vụ được quản lý để quản lý các đại lý, cung cấp tất cả các tính năng của Agentverse ngoài các dịch vụ được quản lý. Nền tảng này cũng giới thiệu một mạng lưới đặt tên và địa chỉ tác nhân mã nguồn mở tận dụng mạng Web3 Fetch.ai. Điều này có nghĩa là một cách tiếp cận mới đối với địa chỉ DNS web tích hợp công nghệ blockchain vào hệ thống. Nhìn chung, Fetch.ai cung cấp một nền tảng linh hoạt kết hợp công nghệ AI và blockchain để cung cấp các công cụ phát triển tác nhân AI, kiếm tiền từ mô hình học máy và các phương pháp tìm kiếm và khám phá đột phá trong nền kinh tế kỹ thuật số. Sự kết hợp giữa các tác nhân AI và công nghệ blockchain mở đường cho các quy trình tự động và tối ưu hóa theo cách phi tập trung và hiệu quả.

6. Điều gì tiếp theo cho ngành công nghiệp AI và tiền điện tử?

Sự hội tụ liền mạch của AI và công nghệ blockchain thể hiện một tiến bộ quan trọng trong cả hai lĩnh vực. Sự kết hợp này không chỉ là sự hợp nhất của hai công nghệ tiên tiến, mà còn là sức mạnh tổng hợp biến đổi xác định lại ranh giới của đổi mới và phân cấp kỹ thuật số. Các ứng dụng tiềm năng của sự kết hợp này (như được khám phá trong các dự án như Fetch.ai, Bittensor, Akash Network, Render Network và Gensyn) chứng minh khả năng và lợi thế to lớn của việc kết hợp sức mạnh tính toán của AI với một khuôn khổ an toàn và minh bạch cho blockchain.

Khi chúng ta nhìn về tương lai, rõ ràng sự hội tụ của AI và blockchain sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình các ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc tăng cường bảo mật và toàn vẹn dữ liệu đến tạo ra các mô hình mới của các tổ chức tự trị phi tập trung, sự hội tụ này hứa hẹn sẽ dẫn đến các công nghệ hiệu quả, minh bạch và dễ tiếp cận hơn. Đặc biệt trong lĩnh vực tài chính phi tập trung, sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo phi tập trung (DeAI) có thể dân chủ hóa việc sử dụng công nghệ AI và phá vỡ các rào cản truyền thống bị độc quyền bởi các công ty lớn. Điều này hứa hẹn sẽ dẫn đến một nền kinh tế kỹ thuật số toàn diện hơn, trong đó các cá nhân và thực thể nhỏ cũng có thể tận hưởng các công cụ và dịch vụ AI mà trước đây ngoài tầm với.

Ngoài ra, việc tích hợp AI và mật mã cũng có thể giải quyết một số thách thức cấp bách nhất trong cả hai lĩnh vực. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các vấn đề như silo dữ liệu và tài nguyên tính toán khổng lồ cần thiết để đào tạo các mô hình lớn có thể được giảm bớt bằng cách quản lý dữ liệu phi tập trung và chia sẻ sức mạnh tính toán của blockchain. Trong lĩnh vực blockchain, AI có thể tăng hiệu quả, tự động hóa quá trình ra quyết định và cải thiện cơ chế bảo mật. Điều quan trọng là các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và các bên liên quan tiếp tục khám phá và tận dụng sức mạnh tổng hợp giữa AI và blockchain. Khi làm như vậy, họ sẽ không chỉ có thể đóng góp vào sự phát triển của các lĩnh vực riêng biệt này mà còn thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực kỹ thuật số nói chung, cuối cùng mang lại lợi ích cho toàn xã hội.