Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng hiện tại, thách thức và tương lai

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. Công nghệ AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại sự biến đổi lớn cho các ngành nghề khác nhau. Vào năm 2023, quy mô thị trường ngành AI đạt 200 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney dẫn đầu cơn sốt AI.

Đồng thời, Web3 như một mô hình mạng mới đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của con người. Web3 dựa trên công nghệ blockchain phi tập trung, thông qua các chức năng như hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và xác thực danh tính phi tập trung, đã đạt được chia sẻ dữ liệu và tự quản lý người dùng. Giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 nghìn tỷ đô la, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đã thu hút được nhiều sự chú ý.

Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành lĩnh vực trọng tâm mà các nhà phát triển và nhà đầu tư phương Đông và phương Tây quan tâm. Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển, giá trị tiềm năng và những thách thức mà AI+Web3 đang phải đối mặt, nhằm cung cấp tham khảo cho các chuyên gia liên quan.

Cách AI tương tác với Web3

Những thách thức mà ngành AI phải đối mặt

Các yếu tố cốt lõi của ngành công nghiệp AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, việc thu thập và quản lý tài nguyên tính toán quy mô lớn có chi phí cao, gây khó khăn cho các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân. Về thuật toán, việc đào tạo các mô hình học sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, đồng thời cũng gặp vấn đề về khả năng giải thích và khả năng tổng quát của mô hình. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn còn khó khăn, và quyền riêng tư cũng như an ninh dữ liệu là những vấn đề quan trọng. Ngoài ra, khả năng giải thích và tính minh bạch của các mô hình AI, cũng như mô hình kinh doanh không rõ ràng cũng là những vấn đề cản trở sự phát triển của ngành công nghiệp AI.

Những thách thức mà ngành Web3 đang đối mặt

Ngành Web3 vẫn có không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, và an toàn hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất có nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này. Ví dụ, AI có thể giúp phân tích dữ liệu trên chuỗi, cải thiện giao diện người dùng, và kiểm toán mã hợp đồng thông minh.

Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3

Web3 hỗ trợ AI

1. Điện toán phi tập trung

Các dự án tính toán phi tập trung như Akash, Render, Gensyn, v.v. khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua token, hỗ trợ sức mạnh tính toán cho AI. Bên cung cấp chủ yếu bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ đào tiền điện tử và các doanh nghiệp sở hữu nhiều GPU. Các dự án loại này được chia thành hai loại: cho suy diễn AI ( như Render, Akash ) và cho đào tạo AI ( như io.net, Gensyn ).

2. Mô hình thuật toán phi tập trung

Các dự án mô hình thuật toán phi tập trung như Bittensor đang cố gắng xây dựng một thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối các mô hình AI khác nhau để cung cấp dịch vụ cho người dùng. Mô hình này có tiềm năng tạo ra một hệ sinh thái AI đa dạng.

3. Thu thập dữ liệu phi tập trung

Các dự án như PublicAI khuyến khích người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu đào tạo AI thông qua token. Ocean thu thập dữ liệu người dùng thông qua việc mã hóa dữ liệu, trong khi các dự án như Hivemapper, Dimo cũng đang thu thập dữ liệu phi tập trung trong các lĩnh vực của riêng họ.

4. Chứng minh không biết bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI

ZKML(Học Máy Zero-Knowledge)công nghệ cho phép đào tạo và suy luận mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Các dự án như BasedAI đang khám phá việc kết hợp FHE với LLM để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

AI hỗ trợ Web3

1. Phân tích và dự đoán dữ liệu

Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp các dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Chẳng hạn như Pond sử dụng thuật toán đồ thị AI để dự đoán các token có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử, Numerai tổ chức các cuộc thi đầu tư AI, v.v.

2. Dịch vụ cá nhân hóa

Một số nền tảng Web3 tích hợp AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Ví dụ, công cụ Wand của Dune giúp người dùng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra truy vấn SQL, Followin và IQ.wiki sử dụng ChatGPT để tóm tắt nội dung, NFPrompt giúp người dùng tạo NFT bằng AI.

3. AI kiểm toán hợp đồng thông minh

Dự án như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI, sử dụng công nghệ học máy để nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn trong mã.

Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3

1. Rào cản thực tế đối với sức mạnh tính toán phi tập trung

Sản phẩm điện toán phi tập trung có thể không bằng sản phẩm tập trung về hiệu suất, độ ổn định và tính dễ sử dụng. Hiện tại chủ yếu bị giới hạn trong suy luận AI chứ không phải đào tạo, vì đào tạo mô hình lớn cần băng thông và độ ổn định rất cao. Lợi thế của NVIDIA trong sức mạnh điện toán một thẻ và đa thẻ song song (NVLink) khiến cho việc thực hiện đào tạo mô hình lớn bằng điện toán phi tập trung trở nên khó khăn.

2. Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ

Nhiều dự án chỉ sử dụng AI một cách bề mặt, không thể hiện sự hòa nhập và đổi mới sâu sắc với tiền điện tử. Một số dự án chủ yếu khai thác khái niệm AI ở mặt tiếp thị, đổi mới thực tế có hạn.

3. Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI

Một số dự án AI có thể chọn cách kết hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token vì khó phát triển trong Web2. Điều quan trọng là liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay không, chứ không chỉ là sự đầu cơ ngắn hạn.

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến những khả năng vô hạn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể cung cấp cho Web3 những ứng dụng thông minh hơn, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, kiểm toán hợp đồng thông minh, dịch vụ cá nhân hóa, v.v. Web3 thì lại mang đến cho AI những cơ hội phát triển mới, chẳng hạn như sức mạnh tính toán phi tập trung, chia sẻ thuật toán, thu thập dữ liệu, v.v.

Mặc dù các dự án AI + Web3 hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu, đối mặt với nhiều thách thức, nhưng cũng mang lại nhiều lợi thế. Các giải pháp phi tập trung có thể giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, tăng cường tính minh bạch và khả năng kiểm toán, thúc đẩy sự tham gia và đổi mới rộng rãi hơn.

Trong tương lai, với sự tiến bộ của công nghệ và nghiên cứu sâu hơn, chúng ta hy vọng sẽ thấy sự kết hợp chặt chẽ hơn giữa AI và Web3, tạo ra những giải pháp gốc có ý nghĩa hơn trong các lĩnh vực tài chính, quản trị, thị trường dự đoán, v.v. Bằng cách kết hợp khả năng phân tích và quyết định thông minh của AI với sự phi tập trung và tự quản của Web3, có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.