Sự kết hợp giữa AI và Blockchain: Phân tích cơ hội và thách thức đầu tư

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ blockchain đã khiến AI+Crypto trở thành điểm nóng đầu tư. Đặc điểm phi tập trung, minh bạch cao và tiêu thụ năng lượng thấp của blockchain đã hiệu quả bù đắp cho vấn đề tập trung và không minh bạch của hệ thống AI, sự kết hợp này mang lại cơ hội mới cho ngành.

Các chuyên gia trong ngành cho rằng, ứng dụng kết hợp AI và blockchain chủ yếu được chia thành bốn loại: tham gia ứng dụng, giao diện, quy tắc và mục tiêu. Vai trò của AI trong Crypto nên được xem xét nhiều hơn từ góc độ "ứng dụng", bao gồm tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Các tổ chức nghiên cứu phân loại ứng dụng AI trong Crypto thành ba lớp: lớp cơ sở, lớp thực thi và lớp ứng dụng. Mỗi lớp đều có những cơ hội đáng khám phá. Chẳng hạn, công nghệ zkML kết hợp giữa bằng chứng không kiến thức và Blockchain, cung cấp giải pháp an toàn và có thể xác minh cho hành vi của đại lý AI. AI cũng thể hiện tiềm năng to lớn trong xử lý dữ liệu, phát triển dApp tự động, bảo mật giao dịch trên chuỗi ở lớp thực thi. Ở lớp ứng dụng, các robot giao dịch dựa trên AI, công cụ phân tích dự đoán và quản lý thanh khoản AMM đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực DeFi.

Bài viết này sẽ khám phá chi tiết hướng đầu tư trong lĩnh vực AI+Crypto, tập trung vào sự đổi mới và phát triển ở cấp độ hạ tầng và ứng dụng, phân tích triển vọng và thách thức của sự kết hợp giữa AI và Blockchain từ góc độ chiến lược đầu tư trung và dài hạn.

Hướng đi chính trong lĩnh vực AI

Các chuyên gia phân loại ứng dụng kết hợp AI và Blockchain thành 4 loại lớn:

1. AI như một người tham gia trong ứng dụng
2. AI như giao diện của ứng dụng
3. AI như là quy tắc ứng dụng
4. AI như mục tiêu của ứng dụng

Từ góc độ năng suất so với quan hệ sản xuất, Crypto chủ yếu cung cấp quan hệ sản xuất. Có thể xem xét từ ba hướng:

1. Tối ưu hóa sức mạnh tính toán: Cung cấp nguồn lực tính toán phân tán và hiệu quả.
2. Tối ưu hóa thuật toán: Thúc đẩy việc chia sẻ và đổi mới thuật toán/mô hình mã nguồn mở
3. Tối ưu hóa dữ liệu: Lưu trữ, đóng góp và quản lý an ninh dữ liệu phi tập trung

Các chuyên gia trong ngành cho rằng, các dự án AI+Web3 có thể khám phá từ ba hướng: lớp cơ sở, lớp thực thi và lớp ứng dụng. Lớp cơ sở bao gồm đào tạo mô hình, dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung, v.v.; lớp thực thi bao gồm xử lý dữ liệu, AI agent, zkML, v.v.; lớp ứng dụng chủ yếu tập trung vào AI+DeFi, AI+GameFi, metaverse, v.v.

Trong đó, các dự án hạ tầng và lớp ứng dụng phát triển nhanh chóng, chẳng hạn như Io.net ở lớp sức mạnh tính toán, Flock ở lớp mô hình cơ bản, hạ tầng blockchain ZeroGravity, và AI agent Myshell.

Các hướng dưới đây đáng được chú ý đặc biệt:

Một, hướng zkML

Công nghệ zkML kết hợp chứng minh không kiến thức và blockchain, cung cấp giải pháp an toàn và có thể xác minh cho việc giám sát hành vi của các tác nhân AI. Nó giải quyết vấn đề bảo vệ quyền riêng tư của mô hình AI và dữ liệu đầu vào, đảm bảo tính xác minh của quá trình suy diễn. zkML làm cho hợp đồng thông minh linh hoạt hơn, có thể thích ứng với nhiều kịch bản ứng dụng hơn.

dự án điển hình công nghệ zkML

Modulus Labs: Một trong những dự án ZKML đa dạng nhất, xây dựng các ứng dụng AI trên chuỗi như RockyBot và Leela vs. the World.

Giza：Giao thức triển khai mô hình AI trên chuỗi, sử dụng định dạng ONNX và công nghệ như Giza Transpiler.

Zkaptcha: Tập trung vào các vấn đề robot Web3, cung cấp dịch vụ captcha cho hợp đồng thông minh, sử dụng chứng minh không kiến thức để tạo ra hợp đồng thông minh chống lại cuộc tấn công của phù thủy.

Hai, Hướng xử lý dữ liệu

Đột phá của AI ở lớp thực thi chủ yếu bao gồm:

a. AI và phân tích dữ liệu trên chuỗi: Sử dụng LLM và thuật toán học sâu để khai thác dữ liệu, thu thập thông tin.

b. AI và phát triển dApp tự động hóa: Dự án hạ tầng cho Devops, giúp các nhà phát triển nhanh chóng viết hợp đồng thông minh.

c. AI và an toàn giao dịch trên chuỗi: Triển khai các đại lý AI trên Blockchain, nâng cao tính an toàn và độ tin cậy của các ứng dụng AI.

Dự án điển hình: Nền tảng an ninh SeQure, sử dụng AI để giám sát và phân tích theo thời gian thực, phòng chống các cuộc tấn công độc hại và rò rỉ dữ liệu.

Ba, hướng AI+DeFi

Các hướng quan trọng kết hợp AI và DeFi bao gồm:

1. Robot giao dịch được điều khiển bởi AI: Thực hiện giao dịch nhanh chóng và chính xác, phân tích dữ liệu thị trường.

2. Phân tích dự đoán: Cung cấp dự đoán đáng tin cậy về xu hướng thị trường và tiềm năng biến động giá.

3. Quản lý thanh khoản AMM: Điều chỉnh phạm vi thanh khoản thông minh, tối ưu hóa hiệu suất và lợi nhuận AMM.

4. Bảo vệ thanh lý và quản lý vị thế nợ: Kết hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi để thực hiện chiến lược bảo vệ thanh lý thông minh.

5. Thiết kế sản phẩm cấu trúc DeFi phức tạp: Dựa vào mô hình AI tài chính để thiết kế cơ chế kho bạc, tăng cường tính thông minh và linh hoạt của sản phẩm.

Bốn, Hướng AI+GameFi

Ứng dụng của AI trong các dự án GameFi chủ yếu bao gồm:

1. Tối ưu hóa chiến lược trò chơi: Điều chỉnh độ khó và chiến lược trò chơi theo thời gian thực, cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa.

2. Quản lý và sử dụng tài sản game: Giúp người chơi quản lý và giao dịch tài sản ảo một cách hiệu quả.

3. Tăng cường tương tác trong game: Tạo NPC phản hồi thông minh, thực hiện các tương tác tự nhiên và mượt mà.

Phân tích chiều thời gian của chiến lược đầu tư

Ngắn hạn: Chú ý đến AI trong Crypto ở những lĩnh vực triển khai đầu tiên, như ứng dụng AI mang tính khái niệm và meme.

Giữa kỳ: Chú ý đến sự kết hợp của AI Agent và Intent, cũng như sự kết hợp với hợp đồng thông minh. AI Agent là phân khúc tiên tiến gần nhất với ứng dụng quy mô lớn.

Dài hạn: Sự kết hợp giữa công nghệ AI và zkML sẽ có ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực Crypto.

Tổng thể, sự hợp nhất của AI và Blockchain mang đến cho các nhà đầu tư nhiều cơ hội đa dạng, từ cơ sở hạ tầng đến các dự án ở cấp ứng dụng đều có tiềm năng lớn. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, lĩnh vực này sẽ tiếp tục thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư và thúc đẩy toàn ngành phát triển.