Sự kết hợp sâu sắc giữa AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư, cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI. 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 xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi 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 tồn tại các vấn đề chính sau:
Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp nhỏ và vừa khó có thể gánh chịu
Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ thống trị, hình thành các đảo dữ liệu
Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro rò rỉ và lạm dụng
Web3 giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một cách tiếp cận dữ liệu phi tập trung mới:
Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng phi tập trung, cung cấp dữ liệu thực và chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI.
Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để công nhân toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, tăng cường 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 cấp và nhu cầu dữ liệu, khuyến khích đổi mới và chia sẻ dữ liệu.
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải 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 chưa đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là 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 cho dữ liệu thực, 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 thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) đã 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.
FHE tức là mã hóa đồng nhất toàn phần, cho phép thực hiện các thao tác tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả của cùng một phép toán trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API 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 được an toàn, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Qua cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là phần bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện nay, độ sâu tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình AI nổi tiếng cần một lượng tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian huấn luyện 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế khó khăn: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp một thị trường tính toán dễ tiếp cận về mặt kinh tế cho các công ty AI. Bên cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phân quyền chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy diễn AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới 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 của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra tại nguồn gốc của dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như tự lái.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu nguy cơ rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể thúc đẩy các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công chain nhất định, trở thành một trong những nền tảng công chain hàng đầu để triển khai dự án. 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 qua 10 tỷ USD, một số dự án nổi bật đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành khuôn mẫu mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu tiên bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi ích liên tục từ việc sử dụng sau này của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, rất khó để người sáng tạo ban đầu theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận và tiềm năng thương mại của 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 hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường 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 vẫn ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó xứng đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, thực hiện tư duy độc lập và hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã định. Với sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn lập kế hoạch quyết định, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho vai trò diễn xuất trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh trên nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại có nhiều khám phá hơn về tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các 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 phát triển một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.
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.
AI và Web3 hội tụ: Xây dựng nền tảng internet phi tập trung mới
Sự kết hợp sâu sắc giữa AI và Web3: Xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ mới
Web3 như một mô hình internet mới phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội tích hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu của AI bị kiểm soát nghiêm ngặt, đối mặt với nhiều thách thức như nút thắt công suất tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Web3 dựa trên công nghệ phân tán, thông qua mạng lưới chia sẻ công suất tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư, cung cấp động lực mới cho sự phát triển của AI. 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 xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là rất quan trọng để xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và công suất tính toán.
Dữ liệu được điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3
Dữ liệu là động lực cốt lõi 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 tồn tại các vấn đề chính sau:
Web3 giải quyết những điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một cách tiếp cận dữ liệu phi tập trung mới:
Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp phải 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 chưa đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể là 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 cho dữ liệu thực, 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 thể hiện tiềm năng ứng dụng trưởng thành.
Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3
Thời đại dữ liệu, việc bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) đã 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 sử dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.
FHE tức là mã hóa đồng nhất toàn phần, cho phép thực hiện các thao tác tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả của cùng một phép toán trên dữ liệu rõ.
FHE cung cấp bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư của AI, cho phép sức mạnh tính toán GPU thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện và suy diễn mô hình trong môi trường không chạm vào dữ liệu gốc. Điều này mang lại lợi thế lớn cho các công ty AI, có thể mở dịch vụ API 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 được an toàn, ngăn chặn rủi ro rò rỉ dữ liệu. Qua cách này, FHEML củng cố quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.
FHEML là phần bổ sung cho ZKML, ZKML chứng minh việc thực hiện đúng của máy học, trong khi FHEML nhấn mạnh việc tính toán trên dữ liệu được mã hóa để duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.
Cách mạng sức mạnh tính toán: Tính toán AI trong mạng phi tập trung
Hiện nay, độ sâu tính toán của hệ thống AI tăng gấp đôi mỗi 3 tháng, dẫn đến nhu cầu tính toán tăng vọt, vượt xa nguồn cung cấp tài nguyên tính toán hiện có. Ví dụ, việc huấn luyện một mô hình AI nổi tiếng cần một lượng tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian huấn luyện 355 năm trên một thiết bị đơn lẻ. Sự thiếu hụt tính toán như vậy không chỉ hạn chế sự tiến bộ của công nghệ AI, mà còn khiến các mô hình AI tiên tiến trở nên xa vời đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.
Trong khi đó, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cùng với việc hiệu suất của vi xử lý tăng chậm lại, và sự thiếu hụt chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả đã khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Những người làm trong lĩnh vực AI rơi vào tình thế khó khăn: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ đang rất cần một cách thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu và tiết kiệm chi phí.
Một mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp một thị trường tính toán dễ tiếp cận về mặt kinh tế cho các công ty AI. Bên cầu tính toán có thể đăng tải nhiệm vụ tính toán trên mạng, hợp đồng thông minh sẽ phân bổ nhiệm vụ cho các nút thợ mỏ đóng góp tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và nộp kết quả, sau khi được xác thực sẽ nhận thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề tắc nghẽn tính toán trong các lĩnh vực như AI.
Ngoài mạng lưới tính toán phân quyền chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy diễn AI.
Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp thị trường tính toán công bằng và minh bạch, phá vỡ độc quyền, giảm bớt rào cản ứng dụng và nâng cao hiệu quả sử dụng tính toán. Trong hệ sinh thái web3, mạng lưới 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 của công nghệ AI.
DePIN: Web3 trao quyền cho Edge AI
Hãy tưởng tượng rằng, điện thoại di động, đồng hồ thông minh, thậm chí là các thiết bị thông minh trong nhà của bạn đều có khả năng chạy AI - đó chính là sức hấp dẫn của Edge AI. Nó cho phép tính toán xảy ra tại nguồn gốc của dữ liệu, đạt được độ trễ thấp, xử lý theo thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Công nghệ Edge AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực quan trọng như tự lái.
Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, DePIN có thể tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và giảm thiểu nguy cơ rò rỉ dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể thúc đẩy các nút DePIN cung cấp tài nguyên tính toán, xây dựng một hệ sinh thái bền vững.
Hiện tại DePIN đang phát triển nhanh chóng trong một hệ sinh thái công chain nhất định, trở thành một trong những nền tảng công chain hàng đầu để triển khai dự án. 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 qua 10 tỷ USD, một số dự án nổi bật đã đạt được tiến bộ đáng kể.
IMO：Mô hình AI phát hành khuôn mẫu mới
Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu tiên bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.
Trong mô hình truyền thống, do thiếu cơ chế chia sẻ lợi nhuận, một khi mô hình AI được phát triển và đưa ra thị trường, các nhà phát triển thường khó có thể thu được lợi ích liên tục từ việc sử dụng sau này của mô hình, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, rất khó để người sáng tạo ban đầu theo dõi tình hình sử dụng, chưa nói đến việc thu lợi từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến các nhà đầu tư và người sử dụng tiềm năng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận và tiềm năng thương mại của 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 hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp công nghệ AI oracle và OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và người nắm giữ token có thể chia sẻ lợi nhuận.
Mô hình IMO đã tăng cường 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 vẫn ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với sự gia tăng mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính sáng tạo và giá trị tiềm năng của nó xứng đáng để chúng ta mong đợi.
AI Agent: Kỷ nguyên mới của trải nghiệm tương tác
AI Agent có khả năng cảm nhận môi trường, thực hiện tư duy độc lập và hành động tương ứng để đạt được mục tiêu đã định. Với sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn lập kế hoạch quyết định, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như trợ lý ảo, học hỏi sở thích của người dùng thông qua tương tác và cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng, AI Agent cũng có thể tự giải quyết vấn đề, nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị mới.
Một nền tảng ứng dụng AI gốc cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng, ngoại hình, giọng nói của robot cũng như kết nối với kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI sinh sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành người sáng tạo siêu việt. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, làm cho vai trò diễn xuất trở nên nhân văn hơn; công nghệ nhân bản giọng nói có thể tăng tốc độ tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm 99% chi phí tổng hợp giọng nói, việc nhân bản giọng nói chỉ mất 1 phút để thực hiện. Với AI Agent được tùy chỉnh trên nền tảng này, hiện có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.
Trong sự kết hợp giữa Web3 và AI, hiện tại có nhiều khám phá hơn về tầng cơ sở hạ tầng, cách thu thập dữ liệu chất lượng cao, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cách lưu trữ mô hình trên chuỗi, cách nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán phi tập trung, cách xác minh các mô hình ngôn ngữ lớn và các 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 phát triển một loạt các mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.