Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Xây dựng cơ sở hạ tầng internet thế hệ tiếp theo

Web3 như một dạng thức Internet hoàn toàn mới, phi tập trung, mở và minh bạch, có cơ hội hòa hợp tự nhiên với AI. Dưới kiến trúc tập trung truyền thống, tài nguyên tính toán và dữ liệu AI bị kiểm soát chặt chẽ, và tồn tại nhiều thách thức như nút thắt về sức mạnh tính toán, rò rỉ quyền riêng tư, và thuật toán hộp đen. Trong khi đó, Web3 dựa trên công nghệ phân tán, có thể tiếp thêm động lực mới cho sự phát triển của AI thông qua việc chia sẻ mạng lưới sức mạnh tính toán, thị trường dữ liệu mở, và tính toán quyền riêng tư. 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, hỗ trợ xây dựng hệ sinh thái của nó. Khám phá sự kết hợp giữa Web3 và AI là vô cùng quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng Internet thế hệ tiếp theo, giải phóng giá trị dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Dữ liệu điều khiển: Nền tảng vững chắc của AI và Web3

Dữ liệu là động lực chính thúc đẩy sự phát triển của AI, giống như nhiên liệu đối với động cơ. Các 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.

Trong mô hình thu thập và sử dụng dữ liệu AI tập trung truyền thống, có một số vấn đề chính sau đây:

• Chi phí thu thập dữ liệu cao, các doanh nghiệp vừa và nhỏ khó khăn trong việc gánh vác.
• Tài nguyên dữ liệu bị các ông lớn công nghệ độc quyền, tạo ra các hòn đảo dữ liệu.
• Dữ liệu cá nhân đang đối mặt với rủi ro rò rỉ và lạm dụng.

Web3 có thể giải quyết các điểm đau của mô hình truyền thống bằng cách sử dụng một khuôn khổ dữ liệu phi tập trung mới:

• Người dùng có thể bán mạng nhàn rỗi cho các công ty AI, thu thập dữ liệu mạng một cách phi tập trung, qua quá trình làm sạch và chuyển đổi, cung cấp dữ liệu thực tế, chất lượng cao cho việc huấn luyện mô hình AI.
• Áp dụng mô hình "label to earn", thông qua việc khuyến khích bằng token để người lao động toàn cầu tham gia vào việc gán nhãn dữ liệu, tập hợp kiến thức chuyên môn toàn cầu, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.
• Nền tảng giao dịch dữ liệu blockchain cung cấp cho cả hai bên cung cầu dữ liệu một môi trường giao dịch công khai và minh bạch, khuyến khích sự đổi mới và chia sẻ dữ liệu.

Mặc dù vậy, việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực cũng gặp 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 không đủ. Dữ liệu tổng hợp có thể trở thành ngôi sao trong lĩnh vực dữ liệu Web3 trong tương lai. Dựa trên công nghệ AI sinh generative 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 của nó.

Bảo vệ quyền riêng tư: Vai trò của FHE trong Web3

Thời đại dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư đã trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu, sự ra đời của các quy định như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Liên minh Châu Âu (GDPR) 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 tận dụng đầy đủ do rủi ro về quyền riêng tư, điều này chắc chắn hạn chế tiềm năng và khả năng suy luận của mô hình AI.

FHE tức là mã hóa hoàn toàn đồng nhất, cho phép thực hiện các phép toán tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu, và kết quả tính toán nhất quán với kết quả của phép tính tương tự trên dữ liệu rõ.

FHE cung cấp sự bảo vệ vững chắc cho tính toán riêng tư AI, cho phép sức mạnh GPU thực hiện các nhiệm vụ đào tạo 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. Họ có thể mở dịch vụ API một cách an toàn trong khi bảo vệ bí mật thương mại.

FHEML hỗ trợ mã hóa dữ liệu và mô hình trong toàn bộ chu kỳ học máy, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm và ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu. Bằng cách này, FHEML tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp một khung tính toán an toàn cho các ứng dụng AI.

FHEML là 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 AI trong mạng phi tập trung

Hiện nay, độ phức tạp 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. Chẳng hạn, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn cần một khối lượng tính toán khổng lồ, tương đương với thời gian đào tạo 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 những mô hình AI tiên tiến trở nên không thể tiếp cận đối với hầu hết các nhà nghiên cứu và phát triển.

Đồng thời, tỷ lệ sử dụng GPU toàn cầu chưa đến 40%, cộng với sự chậm lại trong việc cải thiện hiệu suất của vi xử lý, cùng với việc thiếu chip do các yếu tố chuỗi cung ứng và địa chính trị, tất cả những điều này khiến vấn đề cung cấp sức mạnh tính toán trở nên nghiêm trọng hơn. Các chuyên gia AI đang mắc kẹt trong tình huống tiến thoái lưỡng nan: hoặc tự mua phần cứng, hoặc thuê tài nguyên đám mây, họ rất cần một phương thức dịch vụ tính toán theo nhu cầu, hiệu quả về chi phí.

Mạng lưới tính toán AI phi tập trung thông qua việc tập hợp các nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, đã cung cấp cho các công ty AI một thị trường tính toán vừa tiết kiệm vừa dễ tiếp cận. Các bên có nhu 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 sức mạnh tính toán, thợ mỏ thực hiện nhiệm vụ và gửi kết quả, sau khi được xác minh sẽ nhận thưởng điểm. Giải pháp này nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, giúp giải quyết vấn đề nút thắt sức mạnh tính toán trong các lĩnh vực như AI.

Ngoài mạng lưới tính toán phi tập trung chung, còn có các nền tảng tập trung vào đào tạo AI và mạng lưới tính toán chuyên dụng tập trung vào suy luận AI.

Mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp một 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 quan trọng, 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 thời gian thực, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, công nghệ Edge AI đã được ứng dụng trong các lĩnh vực quan trọng như lái xe tự động.

Trong lĩnh vực Web3, chúng ta có một cái tên quen thuộc hơn - DePIN. Web3 nhấn mạnh tính 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 rủi ro rò rỉ dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tại chỗ; cơ chế kinh tế Token bản địa của Web3 có thể khuyến khích 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 blockchain công cộng, trở thành một trong những nền tảng blockchain hàng đầu để triển khai dự án. TPS cao, phí giao dịch thấp và đổi mới công nghệ của blockchain này đã cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các dự án DePIN. Hiện nay, tổng giá trị vốn hóa thị trường của các dự án DePIN trên blockchain này đã vượt qua 10 tỷ USD, nhiều dự án nổi tiếng đã đạt được tiến bộ đáng kể.

IMO: Mô hình AI công bố một khuôn mẫu mới

Khái niệm IMO được đề xuất lần đầu bởi một giao thức, nhằm mã hóa các mô hình AI.

Trong mô hình truyền thống, do việc 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 nhuận liên tục từ việc sử dụng mô hình sau này, đặc biệt là khi mô hình được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ khác, những người sáng tạo ban đầu rất khó theo dõi tình hình sử dụng, chưa kể đến việc thu được lợi nhuận từ đó. Hơn nữa, hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI thường thiếu tính minh bạch, điều này khiến cho các nhà đầu tư tiềm năng và người sử dụng khó đánh giá giá trị thực sự của nó, hạn chế sự công nhận trên thị trường và tiềm năng thương mại của mô hình.

IMO 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, cho phép nhà đầu tư mua token IMO và chia sẻ lợi nhuận phát sinh từ mô hình trong tương lai. Một giao thức sử dụng hai tiêu chuẩn ERC, kết hợp với oracle AI và công nghệ OPML để đảm bảo tính xác thực của mô hình AI và cho phép các chủ sở hữu token 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 tiếp thêm động lực cho sự phát triển bền vững của công nghệ AI. IMO hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng với việc tăng cường mức độ chấp nhận của thị trường và mở rộng phạm vi tham gia, tính đổi mới và giá trị tiềm năng của nó 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, suy nghĩ độc lập và thực hiện các hành động cần thiết để đạt được mục tiêu đã định. Dưới sự hỗ trợ của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có khả năng lập kế hoạch quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Chúng có thể hoạt động như những 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 mở cung cấp bộ công cụ sáng tạo toàn diện và dễ sử dụng, hỗ trợ người dùng cấu hình chức năng robot, ngoại hình, giọng nói cũng như kết nối kho kiến thức bên ngoài, nhằm xây dựng một hệ sinh thái nội dung AI công bằng và mở, sử dụng công nghệ AI tạo sinh, trao quyền cho cá nhân trở thành nhà sáng tạo siêu phàm. Nền tảng này đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt, giúp vai diễn trở nên nhân văn hơn; công nghệ sao chép giọng nói có thể tăng tốc sự tương tác cá nhân hóa của sản phẩm AI, giảm chi phí tổng hợp giọng nói xuống 99%, việc sao chép giọng nói chỉ cần 1 phút để thực hiện. Sử dụng AI Agent tùy chỉnh từ nền tảng này, hiện có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực như trò chuyện video, học ngôn ngữ, tạo hình ảnh.

Trong việc tích hợp Web3 và AI, hiện tại chủ yếu là khám phá ở cấp độ 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 mô hình ngôn ngữ lớn và những vấn đề then chốt khác. Khi các cơ sở hạ tầng này dần được hoàn thiện, chúng ta có lý do để tin rằng sự tích hợp giữa Web3 và AI sẽ tạo ra một loạt mô hình kinh doanh và dịch vụ đổi mới.