AI và sự kết hợp sâu sắc với Web3: Cơ hội và thách thức
Một, Giới thiệu: Tình trạng phát triển AI+Web3
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. AI đã đạt được những đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại sự biến đổi và đổi mới to lớn cho các ngành nghề khác nhau. Năm 2023, quy mô thị trường của ngành AI đã đạt 200 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney đang dẫn đầu cơn sốt AI.
Đồng thời, Web3 như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của con người. Dựa trên blockchain, Web3 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 việc chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, tự trị người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy. Hiện tại, giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 nghìn tỷ USD, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang liên tục đổi mới, thu hút ngày càng nhiều người tham gia vào ngành này.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một lĩnh vực mà các nhà phát triển và nhà đầu tư ở cả phương Đông và phương Tây đều rất quan tâm. Bài viết này sẽ tập trung vào tình trạng phát triển của AI + Web3, phân tích cách mà chúng tương tác với nhau, giới thiệu tình hình hiện tại của các dự án, và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức mà chúng đang phải đối mặt. Chúng tôi hy vọng thông qua nghiên cứu này, sẽ cung cấp cho các nhà đầu tư và những người làm việc trong ngành thông tin và hiểu biết giá trị.
Hai, Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của cái cân, AI mang lại sự nâng cao năng suất lao động, trong khi Web3 mang lại sự biến đổi trong mối quan hệ sản xuất. Vậy AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì? Chúng ta sẽ bắt đầu phân tích những khó khăn và không gian cải thiện mà từng ngành AI và Web3 đang phải đối mặt, sau đó sẽ thảo luận về cách mà chúng có thể giúp giải quyết những khó khăn này.
2.1 Những khó khăn mà ngành AI đang phải đối mặt
Cốt lõi của ngành AI không thể tách rời khỏi ba yếu tố: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Độ sâu: Nhiệm vụ AI cần khả năng tính toán và xử lý quy mô lớn. Chi phí, tiêu thụ năng lượng và bảo trì của các thiết bị tính toán hiệu suất cao đều là thách thức, đặc biệt là đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân, việc có được đủ độ sâu có thể rất khó khăn.
Thuật toán: Mặc dù thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn trong nhiều lĩnh vực, nhưng vẫn tồn tại một số khó khăn. Ví dụ, việc huấn luyện mạng nơ-ron sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, khả năng giải thích và khả năng giải thích của mô hình có thể không đủ. Hơn nữa, độ bền và khả năng tổng quát của thuật toán cũng là một vấn đề quan trọng.
Dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức. Dữ liệu trong một số lĩnh vực có thể rất khó để có được, chẳng hạn như dữ liệu y tế. Chất lượng, độ chính xác và việc gán nhãn dữ liệu cũng là vấn đề, dữ liệu không đầy đủ hoặc có thành kiến có thể dẫn đến hành vi sai lệch của mô hình. Đồng thời, bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng là những yếu tố cần xem xét quan trọng.
Ngoài ra, khả năng giải thích và tính minh bạch của mô hình AI, cùng với mô hình kinh doanh không rõ ràng cũng là những thách thức mà ngành AI đang phải đối mặt.
2.2 Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết, bao gồm:
Thiếu khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu
Trải nghiệm người dùng kém
Lỗ hổng mã hợp đồng thông minh và rủi ro an ninh
Vấn đề bảo vệ quyền riêng tư
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 nâng cao khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu của Web3, cải thiện trải nghiệm người dùng, phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh, tăng cường bảo vệ an ninh, v.v.
Ba, Phân tích tình trạng các dự án AI+Web3
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Tính toán phi tập trung
Với sự phát triển nhanh chóng của AI, các nguồn tài nguyên tính toán như GPU đang rơi vào tình trạng cung không đủ cầu. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Các dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua việc phát hành token, nhằm hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp bên cạnh chủ yếu bao gồm:
Nhà cung cấp dịch vụ đám mây: như AWS, Azure, GCP và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây GPU như Coreweave, Lambda.
Thợ mỏ tiền điện tử: sở hữu sức mạnh GPU nhàn rỗi
Doanh nghiệp lớn: như Tesla, Meta và các doanh nghiệp khác đã mua một lượng lớn GPU.
Hiện tại chủ yếu được chia thành hai loại:
Dùng cho suy diễn AI: như Render, Akash, Aethir, v.v.
Dùng cho đào tạo AI: như io.net, Gensyn, v.v.
Lấy io.net làm ví dụ, nó là một mạng lưới tính toán phi tập trung, hiện tại số lượng GPU đã vượt quá 500.000, và đã tích hợp sức mạnh tính toán của Render và Filecoin. Gensyn thì thúc đẩy việc phân phối và thưởng cho các nhiệm vụ học máy thông qua hợp đồng thông minh, nhằm thực hiện việc đào tạo AI.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Ngoài sức mạnh tính toán, một số dự án cũng đang cố gắng xây dựng mạng lưới mô hình thuật toán phi tập trung. Lấy Bittensor làm ví dụ, nó hy vọng tạo ra một hệ sinh thái mở và minh bạch hơn, cho phép các mô hình AI được đào tạo, chia sẻ và sử dụng một cách an toàn và phân tán.
Trong Bittensor, nhà cung cấp mô hình thuật toán ( thợ mỏ ) đóng góp các mô hình học máy cho mạng lưới và nhận được token TAO làm phần thưởng. Mạng lưới sử dụng cơ chế đồng thuận độc đáo để đảm bảo sự thống nhất về câu trả lời tốt nhất.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Đối với việc đào tạo mô hình AI, việc cung cấp một lượng lớn dữ liệu là điều không thể thiếu. Tuy nhiên, hiện nay hầu hết các công ty Web2 vẫn chiếm giữ dữ liệu của người dùng, điều này đã gây cản trở cho sự phát triển của ngành AI.
Một số dự án kết hợp Web3 bằng cách sử dụng phần thưởng token để thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung. Lấy PublicAI làm ví dụ, người dùng có thể tìm kiếm nội dung có giá trị trên các nền tảng xã hội và gửi chúng, hoặc tham gia bỏ phiếu như một người xác nhận dữ liệu. Người dùng nhận được phần thưởng token từ những đóng góp này, thúc đẩy sự hợp tác đôi bên cùng có lợi giữa các nhà đóng góp dữ liệu và phát triển ngành AI.
3.1.4 Bảo vệ quyền riêng tư người dùng trong AI ZK
Chứng minh không kiến thức ( ZK ) công nghệ có thể thực hiện xác thực thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư, điều này cung cấp hướng đi mới cho việc giải quyết vấn đề bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML ( Học máy không kiến thức ) thông qua việc sử dụng công nghệ ZK, cho phép đào tạo và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc.
Hiện tại lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn đầu, như BasedAI đã đề xuất phương pháp tích hợp mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE) với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của người dùng.
3.2 AI hỗ trợ Web3
3.2.1 Phân tích dữ liệu và dự đoán
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp các dịch vụ AI hoặc hệ thống AI tự phát triển, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Ví dụ:
Pond: Dự đoán các token có giá trị trong tương lai thông qua thuật toán hình ảnh AI
BullBear AI: Dự đoán giá dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường
Numerai: Nền tảng thi đấu đầu tư AI
Arkham: Nền tảng phân tích dữ liệu trên chuỗi kết hợp AI
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Một số dự án Web3 sử dụng AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, như:
Dune: Ra mắt công cụ Wand, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL
Followin、IQ.wiki: Tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung
Kaito: Công cụ tìm kiếm Web3 dựa trên LLM
NFPrompt: Sử dụng AI để tạo NFT, giảm chi phí sáng tạo
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Sử dụng công nghệ AI để kiểm toán mã hợp đồng thông minh, có thể xác định lỗ hổng một cách hiệu quả và chính xác hơn. Ví dụ, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI, sử dụng công nghệ học máy để nhận diện các vấn đề tiềm ẩn trong mã.
Bốn, những giới hạn và thách thức hiện tại của dự án AI+Web3
4.1 Các rào cản thực tế trong lĩnh vực sức mạnh tính toán phi tập trung
Hiệu suất và độ ổn định: Các sản phẩm sức mạnh tính toán phi tập trung có thể gặp độ trễ và không ổn định.
Tính khả dụng: bị ảnh hưởng bởi mức độ khớp cung cầu.
Độ sâu: Người dùng cần hiểu thêm về các chi tiết kỹ thuật.
Khó để sử dụng cho đào tạo mô hình lớn:
Đào tạo mô hình lớn cần một lượng dữ liệu rất lớn và băng thông cao
Yêu cầu cao về độ ổn định của sức mạnh tính toán
Hệ sinh thái CUDA của NVIDIA và giao tiếp đa thẻ NVLink khó có thể thay thế
Điện toán phi tập trung hiện chủ yếu áp dụng cho:
Suy luận AI
Đào tạo mô hình nhỏ và vừa trong các lĩnh vực cụ thể
Tình huống tính toán biên ( như là kết xuất )
4.2 Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ, chưa đạt được 1+1＞2
Hiện tại hầu hết các dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, không thể hiện sự kết hợp gốc rễ giữa AI và tiền mã hóa cũng như các giải pháp sáng tạo. Nhiều đội ngũ Web3 kết hợp với AI chủ yếu là tận dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, chứ không phải là đổi mới công nghệ thực sự.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Do các mô hình lớn dần dần được mã nguồn mở, nhiều dự án AI+Web3 chọn cách kết hợp câu chuyện Web3 và kinh tế mã thông báo để thúc đẩy sự tham gia của người dùng. Nhưng điều quan trọng là việc tích hợp kinh tế mã thông báo có thực sự giúp giải quyết các nhu cầu thực tế hay không, chứ không chỉ là một phương tiện tạo sự chú ý trong ngắn hạn.
Năm, Tóm tắt
Sự tích hợp giữa AI và Web3 mang đến vô vàn khả năng cho sự 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 lại cung cấp cho AI một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung.
Mặc dù hiện tại các dự án AI + Web3 vẫn đang ở giai đoạn đầu và phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng lợi thế tiềm năng của chúng không thể bị bỏ qua. Các giải pháp phi tập trung có thể mang lại giá trị trong việc giảm sự phụ thuộc, tăng cường tính minh bạch và thúc đẩy đổi mới. Trong tương lai, thông qua việc kết hợp khả năng phân tích quyết định thông minh của AI với sự phi tập trung và tự quản của Web3, có thể xây dựng một hệ thống kinh tế và 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.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SandwichDetector
· 6giờ trước
Cái này phổ biến quá đi.
Xem bản gốcTrả lời0
RektRecorder
· 16giờ trước
đồ ngốc chơi đùa với mọi người... ai đang chơi đùa với ai?
Xem bản gốcTrả lời0
SandwichTrader
· 16giờ trước
À? Cái này có thể mang lại sự giàu có nhanh chóng không?
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích tình trạng, cơ hội và thách thức
AI và sự kết hợp sâu sắc với Web3: Cơ hội và thách thức
Một, Giới thiệu: Tình trạng phát triển AI+Web3
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. AI đã đạt được những đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, mang lại sự biến đổi và đổi mới to lớn cho các ngành nghề khác nhau. Năm 2023, quy mô thị trường của ngành AI đã đạt 200 tỷ USD, các công ty như OpenAI, Character.AI, Midjourney đang dẫn đầu cơn sốt AI.
Đồng thời, Web3 như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của con người. Dựa trên blockchain, Web3 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 việc chia sẻ và kiểm soát dữ liệu, tự trị người dùng và thiết lập cơ chế tin cậy. Hiện tại, giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 nghìn tỷ USD, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana đang liên tục đổi mới, thu hút ngày càng nhiều người tham gia vào ngành này.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một lĩnh vực mà các nhà phát triển và nhà đầu tư ở cả phương Đông và phương Tây đều rất quan tâm. Bài viết này sẽ tập trung vào tình trạng phát triển của AI + Web3, phân tích cách mà chúng tương tác với nhau, giới thiệu tình hình hiện tại của các dự án, và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức mà chúng đang phải đối mặt. Chúng tôi hy vọng thông qua nghiên cứu này, sẽ cung cấp cho các nhà đầu tư và những người làm việc trong ngành thông tin và hiểu biết giá trị.
Hai, Cách tương tác giữa AI và Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của cái cân, AI mang lại sự nâng cao năng suất lao động, trong khi Web3 mang lại sự biến đổi trong mối quan hệ sản xuất. Vậy AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì? Chúng ta sẽ bắt đầu phân tích những khó khăn và không gian cải thiện mà từng ngành AI và Web3 đang phải đối mặt, sau đó sẽ thảo luận về cách mà chúng có thể giúp giải quyết những khó khăn này.
2.1 Những khó khăn mà ngành AI đang phải đối mặt
Cốt lõi của ngành AI không thể tách rời khỏi ba yếu tố: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Độ sâu: Nhiệm vụ AI cần khả năng tính toán và xử lý quy mô lớn. Chi phí, tiêu thụ năng lượng và bảo trì của các thiết bị tính toán hiệu suất cao đều là thách thức, đặc biệt là đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân, việc có được đủ độ sâu có thể rất khó khăn.
Thuật toán: Mặc dù thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn trong nhiều lĩnh vực, nhưng vẫn tồn tại một số khó khăn. Ví dụ, việc huấn luyện mạng nơ-ron sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, khả năng giải thích và khả năng giải thích của mô hình có thể không đủ. Hơn nữa, độ bền và khả năng tổng quát của thuật toán cũng là một vấn đề quan trọng.
Dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức. Dữ liệu trong một số lĩnh vực có thể rất khó để có được, chẳng hạn như dữ liệu y tế. Chất lượng, độ chính xác và việc gán nhãn dữ liệu cũng là vấn đề, dữ liệu không đầy đủ hoặc có thành kiến có thể dẫn đến hành vi sai lệch của mô hình. Đồng thời, bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu cũng là những yếu tố cần xem xét quan trọng.
Ngoài ra, khả năng giải thích và tính minh bạch của mô hình AI, cùng với mô hình kinh doanh không rõ ràng cũng là những thách thức mà ngành AI đang phải đối mặt.
2.2 Những khó khăn mà ngành Web3 đang phải đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết, bao gồm:
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 nâng cao khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu của Web3, cải thiện trải nghiệm người dùng, phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh, tăng cường bảo vệ an ninh, v.v.
Ba, Phân tích tình trạng các dự án AI+Web3
3.1 Web3 hỗ trợ AI
3.1.1 Tính toán phi tập trung
Với sự phát triển nhanh chóng của AI, các nguồn tài nguyên tính toán như GPU đang rơi vào tình trạng cung không đủ cầu. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Các dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua việc phát hành token, nhằm hỗ trợ sức mạnh tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp bên cạnh chủ yếu bao gồm:
Hiện tại chủ yếu được chia thành hai loại:
Lấy io.net làm ví dụ, nó là một mạng lưới tính toán phi tập trung, hiện tại số lượng GPU đã vượt quá 500.000, và đã tích hợp sức mạnh tính toán của Render và Filecoin. Gensyn thì thúc đẩy việc phân phối và thưởng cho các nhiệm vụ học máy thông qua hợp đồng thông minh, nhằm thực hiện việc đào tạo AI.
3.1.2 Mô hình thuật toán phi tập trung
Ngoài sức mạnh tính toán, một số dự án cũng đang cố gắng xây dựng mạng lưới mô hình thuật toán phi tập trung. Lấy Bittensor làm ví dụ, nó hy vọng tạo ra một hệ sinh thái mở và minh bạch hơn, cho phép các mô hình AI được đào tạo, chia sẻ và sử dụng một cách an toàn và phân tán.
Trong Bittensor, nhà cung cấp mô hình thuật toán ( thợ mỏ ) đóng góp các mô hình học máy cho mạng lưới và nhận được token TAO làm phần thưởng. Mạng lưới sử dụng cơ chế đồng thuận độc đáo để đảm bảo sự thống nhất về câu trả lời tốt nhất.
3.1.3 Thu thập dữ liệu phi tập trung
Đối với việc đào tạo mô hình AI, việc cung cấp một lượng lớn dữ liệu là điều không thể thiếu. Tuy nhiên, hiện nay hầu hết các công ty Web2 vẫn chiếm giữ dữ liệu của người dùng, điều này đã gây cản trở cho sự phát triển của ngành AI.
Một số dự án kết hợp Web3 bằng cách sử dụng phần thưởng token để thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung. Lấy PublicAI làm ví dụ, người dùng có thể tìm kiếm nội dung có giá trị trên các nền tảng xã hội và gửi chúng, hoặc tham gia bỏ phiếu như một người xác nhận dữ liệu. Người dùng nhận được phần thưởng token từ những đóng góp này, thúc đẩy sự hợp tác đôi bên cùng có lợi giữa các nhà đóng góp dữ liệu và phát triển ngành AI.
3.1.4 Bảo vệ quyền riêng tư người dùng trong AI ZK
Chứng minh không kiến thức ( ZK ) công nghệ có thể thực hiện xác thực thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư, điều này cung cấp hướng đi mới cho việc giải quyết vấn đề bảo vệ quyền riêng tư trong AI. ZKML ( Học máy không kiến thức ) thông qua việc sử dụng công nghệ ZK, cho phép đào tạo và suy diễn mô hình học máy mà không tiết lộ dữ liệu gốc.
Hiện tại lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn đầu, như BasedAI đã đề xuất phương pháp tích hợp mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE) với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của người dùng.
3.2 AI hỗ trợ Web3
3.2.1 Phân tích dữ liệu và dự đoán
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp các dịch vụ AI hoặc hệ thống AI tự phát triển, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Ví dụ:
3.2.2 Dịch vụ cá nhân hóa
Một số dự án Web3 sử dụng AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, như:
3.2.3 AI kiểm toán hợp đồng thông minh
Sử dụng công nghệ AI để kiểm toán mã hợp đồng thông minh, có thể xác định lỗ hổng một cách hiệu quả và chính xác hơn. Ví dụ, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh AI, sử dụng công nghệ học máy để nhận diện các vấn đề tiềm ẩn trong mã.
Bốn, những giới hạn và thách thức hiện tại của dự án AI+Web3
4.1 Các rào cản thực tế trong lĩnh vực sức mạnh tính toán phi tập trung
Hiệu suất và độ ổn định: Các sản phẩm sức mạnh tính toán phi tập trung có thể gặp độ trễ và không ổn định.
Tính khả dụng: bị ảnh hưởng bởi mức độ khớp cung cầu.
Độ sâu: Người dùng cần hiểu thêm về các chi tiết kỹ thuật.
Khó để sử dụng cho đào tạo mô hình lớn:
Điện toán phi tập trung hiện chủ yếu áp dụng cho:
4.2 Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ, chưa đạt được 1+1＞2
Hiện tại hầu hết các dự án chỉ sử dụng AI trên bề mặt, không thể hiện sự kết hợp gốc rễ giữa AI và tiền mã hóa cũng như các giải pháp sáng tạo. Nhiều đội ngũ Web3 kết hợp với AI chủ yếu là tận dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, chứ không phải là đổi mới công nghệ thực sự.
4.3 Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Do các mô hình lớn dần dần được mã nguồn mở, nhiều dự án AI+Web3 chọn cách kết hợp câu chuyện Web3 và kinh tế mã thông báo để thúc đẩy sự tham gia của người dùng. Nhưng điều quan trọng là việc tích hợp kinh tế mã thông báo có thực sự giúp giải quyết các nhu cầu thực tế hay không, chứ không chỉ là một phương tiện tạo sự chú ý trong ngắn hạn.
Năm, Tóm tắt
Sự tích hợp giữa AI và Web3 mang đến vô vàn khả năng cho sự 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 lại cung cấp cho AI một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung.
Mặc dù hiện tại các dự án AI + Web3 vẫn đang ở giai đoạn đầu và phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng lợi thế tiềm năng của chúng không thể bị bỏ qua. Các giải pháp phi tập trung có thể mang lại giá trị trong việc giảm sự phụ thuộc, tăng cường tính minh bạch và thúc đẩy đổi mới. Trong tương lai, thông qua việc kết hợp khả năng phân tích quyết định thông minh của AI với sự phi tập trung và tự quản của Web3, có thể xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn.