AI+Web3: Tòa tháp và Quảng trường

Giới thiệu

Trong hai năm qua, sự phát triển của AI như thể đã được nhấn nút tăng tốc. Cơn sóng do Chatgpt khởi xướng không chỉ mở ra một thế giới mới của trí tuệ nhân tạo sinh sinh mà còn tạo ra những cơn sóng lớn trong lĩnh vực Web3.

Dưới sự hỗ trợ của khái niệm AI, việc huy động vốn cho các dự án Web3 đã rõ ràng được cải thiện. Trong nửa đầu năm 2024, đã có 64 dự án Web3+AI hoàn thành việc huy động vốn, trong đó hệ điều hành dựa trên trí tuệ nhân tạo Zyber365 đã đạt được số vốn huy động cao nhất 100 triệu USD ở vòng A.

Thị trường thứ cấp ngày càng phát triển. Dữ liệu cho thấy, chỉ trong hơn một năm, tổng giá trị thị trường của lĩnh vực AI đã đạt 48,5 tỷ USD, khối lượng giao dịch trong 24 giờ gần 8,6 tỷ USD. Những tiến bộ công nghệ AI chính đã mang lại lợi ích rõ rệt, sau khi OpenAI công bố mô hình chuyển đổi văn bản thành video Sora, giá trung bình của lĩnh vực AI đã tăng 151%. Hiệu ứng AI cũng lan tỏa đến lĩnh vực Meme, đồng Meme đầu tiên với ý tưởng AI Agent - GOAT nhanh chóng trở nên nổi tiếng và đạt giá trị 1,4 tỷ USD, tạo nên làn sóng Meme AI.

Nghiên cứu và chủ đề về AI+Web3 cũng đang rất sôi nổi, từ AI+Depin đến AI Memecoin và hiện tại là AI Agent và AI DAO, những câu chuyện mới liên tục xuất hiện.

Sự kết hợp giữa AI+Web3 đầy tiền nóng, cơ hội và ảo tưởng tương lai này không thể không bị coi là một cuộc hôn nhân do vốn đầu tư sắp đặt. Chúng ta rất khó để phân biệt dưới bộ áo choàng lấp lánh này, rốt cuộc đây là sân chơi của những kẻ đầu cơ hay là đêm trước khi bình minh bùng nổ?

Để trả lời câu hỏi này, một suy nghĩ quan trọng là: liệu có bên kia thì mọi thứ có trở nên tốt hơn không? Liệu có thể hưởng lợi từ mô hình của bên kia không? Bài viết này cố gắng xem xét cấu trúc này: Web3 hoạt động như thế nào trong ngăn xếp công nghệ AI, và AI có thể mang lại sức sống mới nào cho Web3?

Cơ hội nào cho Web3 dưới AI Stack?

Trước khi mở rộng chủ đề này, chúng ta cần hiểu về công nghệ của mô hình AI lớn:

Công nghệ của mô hình AI lớn bao gồm các giai đoạn như thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện, tinh chỉnh và suy diễn. Nói đơn giản, mô hình lớn giống như bộ não con người, cần phải thu thập và xử lý một lượng thông tin khổng lồ để hiểu thế giới. Sau khi được huấn luyện, mô hình hình thành có khả năng hiểu và dự đoán, có thể được áp dụng cho các nhiệm vụ cụ thể khác nhau. Trong khi đó, AI Agent là hình thức nâng cao của mô hình lớn, có khả năng thực hiện nhiệm vụ độc lập và theo đuổi các mục tiêu phức tạp.

Đối với những vấn đề mà AI gặp phải trong các ngăn xếp khác nhau, Web3 hiện đang hình thành một hệ sinh thái đa tầng, kết nối lẫn nhau, bao gồm tất cả các giai đoạn của quy trình mô hình AI.

Cơ sở hạ tầng: Airbnb cho sức mạnh tính toán và dữ liệu

sức mạnh tính toán

Một trong những chi phí cao của AI là sức mạnh tính toán và năng lượng cần thiết cho việc đào tạo và suy luận. Lấy ví dụ từ LLAMA3 của Meta, nó cần 16.000 GPU NVIDIA H100 trong 30 ngày để hoàn thành quá trình đào tạo, với khoản đầu tư phần cứng lên tới 400-700 triệu đô la, và chi phí năng lượng hàng tháng gần 20 triệu đô la.

Các dự án Web3 cố gắng giải quyết vấn đề sức mạnh tính toán AI thông qua mạng phân tán, chẳng hạn như io.net, Aethir, Akash, v.v. Logic của nó là cho phép các cá nhân hoặc thực thể có tài nguyên GPU nhàn rỗi đóng góp sức mạnh tính toán theo cách phi tập trung, tăng cường hiệu quả sử dụng tài nguyên thông qua một thị trường trực tuyến tương tự như Uber hoặc Airbnb, giảm chi phí cho người dùng cuối.

Đặc điểm của chế độ này bao gồm:

• Tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi: chủ yếu đến từ sức mạnh tính toán thừa của các trung tâm dữ liệu nhỏ và vừa, các mỏ tiền điện tử, cũng như phần cứng khai thác nhàn rỗi dưới cơ chế đồng thuận PoS.

• Thị trường đuôi dài hướng đến sức mạnh tính toán AI: Phù hợp hơn cho các bước suy diễn, cũng như tối ưu hóa và điều chỉnh cho các bên có nhu cầu sức mạnh tính toán nhỏ và vừa.

• Quyền sở hữu phi tập trung: Chủ sở hữu tài nguyên giữ quyền kiểm soát, có thể điều chỉnh linh hoạt và thu lợi nhuận.

Dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của AI. Những thách thức chính mà nhu cầu dữ liệu AI hiện tại đang phải đối mặt bao gồm: cơn khát dữ liệu, yêu cầu về chất lượng tăng cao, vấn đề tuân thủ quyền riêng tư, chi phí xử lý cao.

Giải pháp Web3 chủ yếu thể hiện ở:

1. Thu thập dữ liệu: Thông qua mạng lưới phân tán và cơ chế khuyến khích, để thu thập dữ liệu người dùng có giá trị hơn với chi phí thấp. Như các dự án Grass, Vana, PublicAI.

2. Xử lý dữ liệu: Sử dụng cơ chế khuyến khích phi tập trung để thực hiện các nhiệm vụ như gán nhãn dữ liệu. Ví dụ: Synesis, Sapien.

3. Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Sử dụng các công nghệ bảo mật như TEE, FHE, ZK để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Như Super Protocol, BasedAI, Reclaim Protocol, v.v.

4. Lưu trữ dữ liệu: Cung cấp giải pháp lưu trữ trên chuỗi hiệu suất cao. Như 0g.AI.

Middleware: Đào tạo và suy diễn mô hình

Thị trường phi tập trung cho mô hình mã nguồn mở

Web3 đã đưa ra khả năng tạo ra thị trường mô hình mã nguồn mở phi tập trung, cung cấp động lực cho các đội phát triển thông qua việc mã hóa. Như các dự án Bittensor, ORA, Sentient, Spectral Nova.

Suy diễn có thể xác minh

Để giải quyết vấn đề "hộp đen" trong suy luận AI, Web3 đã đề xuất giải pháp xác minh trên chuỗi bằng cách sử dụng các công nghệ như chứng minh ZK. Các công nghệ chính bao gồm zkML, opML, TeeML.

Lớp ứng dụng: Đại lý AI

Hiện tại, trọng tâm phát triển AI đã chuyển từ khả năng mô hình sang AI Agent. Web3 có thể mang lại lợi thế phi tập trung, khởi động lạnh cho Agent. Các dự án như GaiaNet, Theoriq, Virtual Protocol đang khám phá trong lĩnh vực này.

AI làm thế nào để tăng cường Web3?

Tác động của AI đối với các dự án Web3 là rất rõ ràng, chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:

AI và tài chính trên chuỗi

1. Kinh tế tiền mã hóa: AI Agent có thể thực hiện giao dịch trên chuỗi một cách tự động, như thanh toán, quản lý tài sản, v.v. Như các dự án Virtuals Protocol, Biconomy đang khám phá lĩnh vực này.

2. An toàn giao dịch trên chuỗi: AI có thể được sử dụng cho giám sát giao dịch, phân tích rủi ro, v.v. Như SeQure, các công cụ an ninh như AI-powered Sentinel.

AI và cơ sở hạ tầng trên chuỗi

1. Phân tích dữ liệu trên chuỗi: như Web3 Analytics, MinMax AI, Kaito và các dự án khác sử dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu.

2. Phát triển và kiểm toán: AI có thể hỗ trợ phát triển hợp đồng thông minh, kiểm toán mã, v.v. Như các dự án Clanker, Spectral, Fuzzland.

AI và câu chuyện mới của Web3

1. NFT:AI đưa sự sáng tạo vào NFT sinh ra. Như các dự án Bicasso, Solvo, Nicho.

2. GameFi: AI có thể nâng cao hiệu suất sản xuất nội dung trò chơi. Như AI Hero, Sleepless AI, v.v.

3. DAO:AI có thể được áp dụng trong quản lý cộng đồng, quyết định đầu tư, v.v. Như ai16z.

Ý nghĩa của sự kết hợp AI+Web3: Tháp và Quảng trường

Sự kết hợp giữa AI và Web3 có thể được ví như mối quan hệ giữa tháp và quảng trường. AI đại diện cho sức mạnh công nghệ tập trung cao độ, trong khi Web3 đại diện cho tinh thần quảng trường phi tập trung.

Sự phát triển của AI mang lại sức sống mới cho Web3, giúp giảm bớt rào cản sử dụng và thu hút nhiều người dùng hơn. Đồng thời, đặc tính phi tập trung của Web3 cũng hy vọng có thể giảm thiểu những nguy cơ do sự tập trung của AI.

Dù có điểm khởi đầu khác nhau, nhưng điểm kết thúc đều nhằm phục vụ con người tốt hơn. Chúng tôi mong chờ thấy sự phát triển trong tương lai của AI + Web3, tin rằng đây sẽ là một thế giới nơi tháp và quảng trường cùng tồn tại.