Sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo: Xây dựng hệ sinh thái Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có điểm gắn kết tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với thách thức về thiếu hụt sức mạnh tính toán, rủi ro về quyền riêng tư và sự không minh bạch trong 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 lưới 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 cải tiến cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, cải thiện thuật toán chống gian lận, thúc đẩy sự phát triển sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng đối với 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 yếu tố 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 những 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:
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, tạo ra các hòn đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro bị rò rỉ và lạm dụng
Web3 đã đưa ra một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Thông qua mạng lưới phân phối, người dùng có thể bán tài nguyên mạng không sử dụng cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực tế và chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
Áp dụng mô hình "Ghi chú là kiếm tiền", thông qua việc khuyến khích bằng token để công nhân toàn cầu tham gia vào việc ghi chú 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 minh bạch công khai cho cả hai bên cung cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là một hướng quan trọng trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo 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, 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: Ứng dụng mã hóa toàn đồng trong Web3
Trong kỷ nguyên dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu, sự ra đời của các quy định như GDPR của Liên minh Châu Âu 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.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống như kết quả của việc thực hiện tính toán trên dữ liệu rõ ràng. FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo mô hình và suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở API một cách an toàn trong khi vẫn bảo vệ bí mật thương mại.
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 và ngăn chặn 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 ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, một mô hình ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian đào tạo 355 năm của 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 của hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang gặp khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới 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 tính toán dễ dàng tiếp cận. 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 đóng góp tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt về 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 luận AI. Những mạng lưới tính toán phi tập trung này cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng 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 hơn tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
AI Biên Giới: Web3 Cung Cấp Năng Lượng Cho Tính Toán Biên Giới
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn gốc sản xuất dữ liệu, thực hiện xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ( DePIN ). Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; cơ chế kinh tế token 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 số hệ sinh thái chuỗi công cộng, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Một số dự án DePIN nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể, với giá trị thị trường vượt quá 10 tỷ USD.
Phát hành mô hình ban đầu: Một cách tiếp cận mới cho việc phát hành mô hình AI
Khái niệm phát hành mô hình ban đầu ( IMO ) được một giao thức đề xuất lần đầu tiên, nhằm mục đích token hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI thường khó khăn trong việc 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. 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 khăn trong việc 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 phương thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Bằng cách kết hợp các tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, oracle AI và công nghệ học máy trên chuỗi, đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các nhà nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và tin cậy, 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 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 được kỳ vọng.
AI Thông minh: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
Các tác nhân AI có thể cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động phù hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, các tác nhân AI không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những 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, các tác nhân AI cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một số nền tảng ứng dụng gốc AI cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình các chức năng của robot, ngoại hình, giọng nói và kết nối với các 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 tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này đã huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Các AI thông minh tùy chỉnh từ những nền tảng này hiện có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những 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 nảy sinh ra một loạt các 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: Năm xu hướng xây dựng hệ sinh thái internet thế hệ mới
Sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo: Xây dựng hệ sinh thái Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có điểm gắn kết tự nhiên với trí tuệ nhân tạo. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với thách thức về thiếu hụt sức mạnh tính toán, rủi ro về quyền riêng tư và sự không minh bạch trong 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 lưới 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 cải tiến cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, cải thiện thuật toán chống gian lận, thúc đẩy sự phát triển sinh thái của nó. Do đó, khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI có ý nghĩa quan trọng đối với 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 yếu tố 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 những 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:
Web3 đã đưa ra một khuôn mẫu dữ liệu phi tập trung mới để giải quyết những điểm đau này:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực vẫn gặp phải các vấn đề như chất lượng không đồng nhất, khó khăn trong xử lý, sự đa dạng và tính đại diện không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là một hướng quan trọng trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh tạo 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, 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: Ứng dụng mã hóa toàn đồng trong Web3
Trong kỷ nguyên dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu, sự ra đời của các quy định như GDPR của Liên minh Châu Âu 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.
Mã hóa hoàn toàn đồng nhất ( FHE ) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán giống như kết quả của việc thực hiện tính toán trên dữ liệu rõ ràng. FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện đào tạo mô hình và suy diễn trong môi trường không tiếp xúc với dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở API một cách an toàn trong khi vẫn bảo vệ bí mật thương mại.
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 và ngăn chặn 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 ứng dụng AI. FHEML là sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng đắn của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa để duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện tại, độ phức tạp tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, một mô hình ngôn ngữ lớn cần sức mạnh tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian đào tạo 355 năm của 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 của hầu hết các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đạt 40%, cộng với việc hiệu suất của bộ vi xử lý tăng chậm lại, cùng với các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị dẫn đến tình trạng thiếu hụt chip, làm cho vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI đang gặp khó khăn: hoặc là tự mua phần cứng, hoặc là thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Mạng lưới 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 tính toán dễ dàng tiếp cận. 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 đóng góp tính toán, các nút thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận được phần thưởng. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt về 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 luận AI. Những mạng lưới tính toán phi tập trung này cung cấp một thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ sự độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng 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 hơn tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của công nghệ AI.
AI Biên Giới: Web3 Cung Cấp Năng Lượng Cho Tính Toán Biên Giới
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của AI biên. Nó cho phép tính toán diễn ra tại nguồn gốc sản xuất dữ liệu, thực hiện xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ AI biên đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ( DePIN ). Web3 nhấn mạnh tính phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu; cơ chế kinh tế token 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 số hệ sinh thái chuỗi công cộng, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được ưa chuộng. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Một số dự án DePIN nổi tiếng đã đạt được những tiến bộ đáng kể, với giá trị thị trường vượt quá 10 tỷ USD.
Phát hành mô hình ban đầu: Một cách tiếp cận mới cho việc phát hành mô hình AI
Khái niệm phát hành mô hình ban đầu ( IMO ) được một giao thức đề xuất lần đầu tiên, nhằm mục đích token hóa mô hình AI. Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển mô hình AI thường khó khăn trong việc 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. 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 khăn trong việc 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 phương thức hỗ trợ tài chính và chia sẻ giá trị hoàn toàn mới cho các mô hình AI mã nguồn mở, nhà đầu tư có thể mua token IMO để chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Bằng cách kết hợp các tiêu chuẩn kỹ thuật cụ thể, oracle AI và công nghệ học máy trên chuỗi, đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các nhà nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường tính minh bạch và tin cậy, 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 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 được kỳ vọng.
AI Thông minh: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
Các tác nhân AI có thể cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện các hành động phù hợp để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, các tác nhân AI không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những 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, các tác nhân AI cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một số nền tảng ứng dụng gốc AI cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình các chức năng của robot, ngoại hình, giọng nói và kết nối với các 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 tạo, trao quyền cho cá nhân trở thành những người sáng tạo siêu việt. Những nền tảng này đã huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho việc đóng vai trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm đáng kể chi phí tổng hợp giọng nói. Các AI thông minh tùy chỉnh từ những nền tảng này hiện có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp hạ tầng, làm thế nào để thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ mô hình trên chuỗi, làm thế nào để nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, làm thế nào để xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và những 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 nảy sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.