Sự kết hợp giữa AI và Web3: Kỷ nguyên mới với cơ hội và thách thức đồng thời

2025-07-20 00:56:59

Đang tạo bản tóm tắt

Sự phát triển tích hợp của AI và Web3

Công nghệ trí tuệ nhân tạo và Web3 đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây, thu hút sự quan tâm rộng rãi. AI đã đạt được những bước đột phá đáng kể trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mang lại sự chuyển biến cho nhiều ngành nghề. Web3 dựa trên blockchain, thực hiện việc chia sẻ dữ liệu phi tập trung và tự trị của người dùng. Sự kết hợp của cả hai sẽ mang lại tiềm năng to lớn.

Cách tương tác giữa AI và Web3

Những thách thức mà ngành AI đang đối mặt

Các yếu tố cốt lõi của AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, việc thu thập tài nguyên tính toán quy mô lớn có chi phí rất cao. Về thuật toán, các mô hình học sâu vẫn gặp phải vấn đề về khả năng giải thích chưa đủ. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và bảo vệ quyền riêng tư là một thách thức. Hơn nữa, khả năng giải thích của mô hình AI và mô hình kinh doanh cũng là những thách thức.

Không gian cải tiến trong ngành Web3

Web3 có không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, và an toàn. AI có thể hỗ trợ nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, và tăng cường tính an toàn. Như nhiều giao thức Web3 kết nối với ChatGPT và các công cụ AI khác để nâng cao dịch vụ.

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

Web3 giúp AI

Khai thác phi tập trung

Khi nhu cầu AI tăng vọt, GPU trở nên khan hiếm. Một số dự án Web3 như Akash, Render cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung, thông qua việc khuyến khích người dùng đóng góp sức mạnh tính toán dư thừa bằng mã thông báo. Hiện tại, chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, khó có thể hỗ trợ đào tạo quy mô lớn.

Mô hình thuật toán phi tập trung

Các dự án như Bittensor xây dựng thị trường thuật toán AI phi tập trung, kết nối các mô hình AI khác nhau, cung cấp dịch vụ phù hợp nhất cho người dùng.

Thu thập dữ liệu phi tập trung

Các dự án như PublicAI khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu cho việc đào tạo AI thông qua việc phát hành token, thúc đẩy sự hợp tác đôi bên cùng có lợi giữa nhà cung cấp dữ liệu và nhà phát triển AI.

Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI ZK

Các dự án như BasedAI sử dụng công nghệ chứng minh không kiến thức, vừa bảo vệ quyền riêng tư vừa thực hiện chia sẻ dữ liệu và đào tạo mô hình AI.

AI hỗ trợ Web3

Phân tích và dự đoán dữ liệu

Nhiều dự án Web3 tích hợp dịch vụ AI để cung cấp chiến lược đầu tư, phân tích trên chuỗi, v.v. Ví dụ, Pond sử dụng AI để dự đoán các token có giá trị.

Dịch vụ cá nhân hóa

Các nền tảng như Dune sử dụng AI để cải thiện trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như tự động tạo truy vấn SQL. Một số nền tảng nội dung cũng tích hợp AI để tóm tắt nội dung.

AI kiểm toán hợp đồng thông minh

Các dự án như 0x0.ai sử dụng AI để nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn trong hợp đồng thông minh, nâng cao tính bảo mật.

Thách thức mà các dự án AI+Web3 phải đối mặt

Tính toán phi tập trung vẫn khó có thể cạnh tranh với dịch vụ tập trung về hiệu suất, độ ổn định và các khía cạnh khác.
Hầu hết các dự án chỉ kết hợp AI ở bề mặt, chưa thực hiện sự đổi mới tích hợp sâu.
Một số dự án quá phụ thuộc vào câu chuyện kinh tế token, tính ứng dụng còn nghi vấn.

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3 mặc dù đối mặt với thách thức, nhưng triển vọng rất rộng mở. AI có thể cung cấp dịch vụ thông minh cho Web3, trong khi Web3 lại tạo ra không gian phát triển mới cho AI. Tương lai có thể xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.

Xem bản gốc

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.

7 thích