Web3 và AI hội tụ: Đột phá cách mạng về dữ liệu, quyền riêng tư và Khả năng tính toán

Web3 như một mô hình internet mới, phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hợp nhất tự nhiên với AI. Trong kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị hạn chế nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như khả năng tính toán bị cản trở, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán không minh bạch. 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 khả năng tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán bảo mật. Đồng thời, AI cũng có thể mang lại nhiều khả năng cho Web3, như tối ưu hóa hợp đồng thông minh, thuật toán chống gian lận, giúp 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 khả năng tính toán.

Dữ liệu điều khiển: AI và Web3 là nền tảng vững chắc

Dữ liệu là động lực chính thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. 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 nhỏ và vừa khó có thể chịu đựng.
• Tài nguyên dữ liệu bị các công ty công nghệ lớn độc quyền, tạo thành những hòn đảo dữ liệu
• Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro tiết lộ và lạm dụng

Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:

• Người dùng có thể bán tài nguyên mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, Phi tập trung thu thập dữ liệu mạng, sau khi được làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực tế, chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
• Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token, thu hút người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao 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 cả hai bên cung cầu dữ liệu, thúc đẩy đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực vẫn gặp 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 không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh sinh và mô phỏng, dữ liệu tổng hợp có thể mô phỏng 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 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: Vai trò của FHE trong Web3

Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm quan tâm toàn cầu, các quy định liên quan được ban hành 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 luận của các mô hình AI.

FHE là mã hóa toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán trùng khớp với kết quả tính toán của dữ liệu rõ.

FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép khả năng tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy diễn mô hình 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 dịch vụ API một cách an toàn trong khi 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 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 sự bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng của học máy, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.

Khả năng tính toán cách mạng: AI tính toán 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 khả năng tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Sự thiếu hụt khả năng 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 khó tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.

Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, cũng như sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, khiến vấn đề cung cấp khả năng tính toán càng trở nên nghiêm trọng. Những người làm trong lĩnh vực AI đang phải đối mặt với sự lựa chọn khó khăn giữa việc tự mua phần cứng hoặc thuê tài nguyên đám mây, rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.

Một mạng lưới khả năng 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 khả năng tính toán dễ sử dụng và tiết kiệm chi phí. Các bên có nhu cầu khả năng tính toán có thể đăng tải các nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân phối nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp khả năng tính toán, các thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận được phần thưởng tính điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt khả năng tính toán trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung chung, còn có mạng lưới khả năng tính toán chuyên dụng tập trung vào đào tạo và suy diễn AI.

Mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung cung cấp một thị trường khả năng tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm thiểu rào cản ứng dụng, và nâng cao hiệu quả sử dụng khả năng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới khả năng tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt, thu hút nhiều dapp đổi mới tham gia, cùng nhau thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ AI.

DePIN：Web3 trao quyền cho Edge AI

Edge AI cho phép tính toán xảy 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 này đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.

Trong lĩnh vực Web3, chúng tôi quen thuộc hơn với khái niệm DePIN. Web3 nhấn mạnh vào 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 Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích các nút DePIN cung cấp khả năng tính toán, xây dựng hệ sinh thái bền vững.

Hiện tại DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái của một công chain, trở thành một trong những nền tảng triển khai dự án được lựa chọn hàng đầu. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của công chain 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 công chain này đã vượt quá 10 tỷ đô la, một số dự án nổi tiếng đã đạt được tiến triển đáng kể.

IMO：Mô hình AI phát hành khuôn mẫu mới

Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.

Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, các nhà phát triển khó có thể nhận được lợi nhuận liên tục từ việc sử dụng các mô hình AI sau này, đặc biệt là khi các mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của các mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của chúng, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của các 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. Một giao thức sử dụng tiêu chuẩn ERC cụ thể, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và các chủ sở hữu token có thể chia sẻ lợi nhuận.

Mô hình IMO đã nâng cao tính minh bạch và niềm tin, khuyến khích sự 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 sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và phạm vi tham gia mở rộng, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó rất đáng được kỳ vọng.

AI Agent：Thế kỷ mới của trải nghiệm tương tác

Đại lý AI có khả năng cảm nhận môi trường, tư duy độc lập và thực hiện hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã đề ra. Dưới sự hỗ trợ của mô hình ngôn ngữ lớn, đại lý AI không chỉ có thể 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 thông qua tương tác với người dùng và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, đại lý AI 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 các kho kiến thức bên ngoài, cam kết xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở. Sử dụng công nghệ AI sinh, nền tảng này trao quyền cho cá nhân trở thành những nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai trò của nhân vật trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc tương tác cá nhân hóa sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Nhờ vào AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện tại có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.

Trong việc kết hợp Web3 và AI, hiện tại chúng ta đang khám phá nhiều hơn ở tầng cơ sở hạ tầng, như cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao khả năng tính toán phi tập trung một cách hiệu quả, và cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn, cùng những vấn đề quan trọng 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 sinh ra một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.