Sự kết hợp giữa Web3 và AI: Một mô hình mới để tái cấu trúc hệ sinh thái AI

Tại hội nghị thượng đỉnh chiến lược toàn cầu, một lãnh đạo của một gã khổng lồ công nghệ đã đưa ra khái niệm "AI chủ quyền". Điều này đã khiến mọi người suy nghĩ: hình thức AI nào có thể phù hợp hơn với lợi ích và yêu cầu của cộng đồng Tài sản tiền điện tử? Câu trả lời có thể nằm ở sự kết hợp giữa Web3 và AI.

Người sáng lập Ethereum đã trình bày trong một bài viết về hiệu ứng hợp tác giữa AI và công nghệ mã hóa: đặc tính phi tập trung của công nghệ mã hóa có thể cân bằng xu hướng tập trung của AI; độ minh bạch mà mã hóa mang lại có thể bù đắp cho sự không minh bạch của AI; trong khi đó, blockchain giúp lưu trữ và theo dõi dữ liệu cần thiết cho AI. Hiệu ứng hợp tác này xuyên suốt trong toàn bộ hệ sinh thái công nghiệp Web3+AI.

Hiện nay, hầu hết các dự án Web3+AI tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng cơ sở hạ tầng trong ngành AI, một số ít dự án thì cố gắng sử dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong các ứng dụng Web3. Hệ sinh thái ngành công nghiệp Web3+AI chủ yếu bao gồm các lĩnh vực sau:

1. Lớp sức mạnh tính toán: Tài sản sức mạnh tính toán

Với sự gia tăng theo cấp số nhân về nhu cầu sức mạnh tính toán để đào tạo các mô hình AI lớn, thị trường đã xuất hiện tình trạng mất cân bằng cung cầu sức mạnh tính toán. Việc xây dựng mạng lưới sức mạnh tính toán phân tán theo cách Web3 có thể tận dụng hiệu quả tài nguyên phần cứng trung bình và thấp còn dư thừa, giảm chi phí sức mạnh tính toán AI. Lĩnh vực này bao gồm sức mạnh tính toán phi tập trung tổng quát, sức mạnh tính toán chuyên dụng cho đào tạo và suy luận AI, cũng như các thị trường ngách sức mạnh tính toán cho việc dựng 3D.

2. Lớp dữ liệu: Tài sản dữ liệu

Dữ liệu là tài nguyên chính trong sự phát triển của AI. Sự kết hợp giữa Web3 và AI giúp cho quá trình thu thập, gán nhãn và lưu trữ dữ liệu trở nên tiết kiệm chi phí hơn, minh bạch hơn và có lợi cho quyền lợi của người dùng. Lĩnh vực này bao gồm nhiều hướng như thu thập dữ liệu, giao dịch, gán nhãn, nguồn dữ liệu blockchain và lưu trữ phi tập trung.

3. Tầng nền tảng: Tài sản hóa giá trị nền tảng

Các dự án nền tảng nhằm mục đích tích hợp các loại tài nguyên trong ngành AI, bao gồm dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình và các nhà phát triển. Một số dự án tập trung vào việc xây dựng nền tảng vận hành zkML để nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của việc suy luận máy học. Còn một số dự án khác cam kết phát triển mạng lưới blockchain chuyên dụng cho AI, hoặc xây dựng nền tảng mạng lưới AI Agent.

4. Lớp ứng dụng: Tài sản giá trị AI hóa

Các dự án ở tầng ứng dụng chủ yếu khám phá việc áp dụng cụ thể của AI trong môi trường Web3. Ví dụ, AI có thể hoạt động như một người tham gia trong trò chơi Web3, thực hiện giao dịch chênh lệch giá trên sàn giao dịch phi tập trung, hoặc cung cấp dịch vụ phân tích trên thị trường dự đoán. Một hướng quan trọng khác là tạo ra AI cá nhân phi tập trung có khả năng mở rộng, tăng cường niềm tin của người dùng vào các hệ thống AI thông qua quản trị cộng đồng.

Sự融合 giữa Web3 và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, trong ngành có nhiều quan điểm khác nhau về triển vọng phát triển của nó. Tuy nhiên, sự融合 này hứa hẹn sẽ tạo ra những sản phẩm có giá trị hơn so với AI tập trung truyền thống, thoát khỏi các nhãn "kiểm soát của các ông lớn" và "độc quyền", hướng tới một mô hình quản trị AI cộng đồng hơn. Bằng cách tham gia sâu hơn vào quá trình phát triển và quản trị AI, con người có thể tìm thấy sự cân bằng giữa "sự kính sợ" và "nỗi sợ hãi" trong nhận thức về AI.