Sự kết hợp giữa AI và Web3: Đột phá và Thách thức

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 bước đột phá quan trọng trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và học máy, mang lại sự biến đổi lớn cho mọi ngành nghề. Web3, với tư cách là một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của mọi người. Sự kết hợp của cả hai tạo ra những khả năng vô hạn cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai.

Bài viết này sẽ khám phá tình hình phát triển của AI+Web3, phân tích mối quan hệ giữa chúng và những hạn chế cũng như thách thức hiện tại mà các dự án đang đối mặt. Hy vọng sẽ cung cấp thông tin và cái nhìn giá trị cho các nhà đầu tư và những người làm trong ngành.

Cách tương tác giữa AI và Web3

Những khó khăn mà ngành AI phải đối mặt

Các yếu tố cốt lõi của ngành công nghiệp AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Về sức mạnh tính toán, việc thu thập và quản lý tài nguyên tính toán quy mô lớn có chi phí cao, đặc biệt khó khăn cho các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển cá nhân. Về thuật toán, việc đào tạo các mô hình học sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, và khả năng giải thích cũng như khả năng tổng quát của mô hình vẫn cần được cải thiện. Về dữ liệu, việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức lớn, đồng thời cũng cần xem xét các vấn đề về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu. Ngoài ra, khả năng giải thích và tính minh bạch của các mô hình AI cũng là tâm điểm chú ý của công chúng.

Những khó khăn mà ngành Web3 đang đối mặt

Ngành Web3 vẫn còn nhiều không gian để cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, và an toàn hợp đồng thông minh. AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực này. Ví dụ, AI có thể cải thiện khả năng phân tích và dự đoán dữ liệu của nền tảng Web3, cải thiện trải nghiệm người dùng và dịch vụ cá nhân hóa, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư.

Phân tích tình trạng các dự án AI+Web3

Web3 hỗ trợ AI

sức mạnh tính toán phi tập trung

Với sự bùng nổ nhu cầu về AI, vấn đề thiếu hụt GPU ngày càng trở nên nghiêm trọng. Một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ tính toán theo cách phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua các token, nhằm hỗ trợ tính toán cho khách hàng AI. Bên cung cấp chủ yếu bao gồm nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ mỏ tiền điện tử và các doanh nghiệp lớn.

Hiện tại, hầu hết các dự án tính toán phi tập trung tập trung vào suy luận AI hơn là đào tạo. Điều này là do đào tạo AI yêu cầu một lượng dữ liệu và băng thông rất cao, khó thực hiện. Trong khi đó, suy luận AI có nhu cầu về tính toán và băng thông tương đối thấp, dễ thực hiện hơn.

Mô hình thuật toán phi tập trung

Một số dự án cố gắng xây dựng thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, chẳng hạn như Bittensor. Các nền tảng này kết nối nhiều mô hình AI, chọn mô hình phù hợp nhất để cung cấp dịch vụ theo nhu cầu của người dùng. So với một mô hình lớn đơn lẻ, cách này có thể linh hoạt và tiềm năng hơn.

Thu thập dữ liệu phi tập trung

Sự độc quyền dữ liệu của các nền tảng Web2 lớn đã cản trở sự phát triển của AI. Một số dự án Web3 đạt được việc thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token, như PublicAI. Người dùng có thể đóng góp nội dung có giá trị hoặc xác minh chất lượng dữ liệu, từ đó nhận được phần thưởng bằng token.

Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI ZK

Công nghệ chứng minh không kiến thức có thể thực hiện xác thực dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư, giúp giải quyết mâu thuẫn giữa bảo vệ quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu trong lĩnh vực AI. Một số dự án như BasedAI đang khám phá việc áp dụng công nghệ ZK vào việc đào tạo và suy diễn mô hình AI.

AI hỗ trợ Web3

Phân tích và dự đoán dữ liệu

Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI hoặc phát triển công cụ AI của riêng họ, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Chẳng hạn, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán các đồng token có giá trị, còn BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử.

Dịch vụ cá nhân hóa

Một số nền tảng Web3 tích hợp AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như công cụ Wand của Dune có thể tạo ra truy vấn SQL dựa trên ngôn ngữ tự nhiên. Các nền tảng nội dung như Followin, IQ.wiki cũng tích hợp AI để tóm tắt nội dung.

AI kiểm toán hợp đồng thông minh

AI có thể giúp nhận diện lỗ hổng trong mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác hơn. Chẳng hạn, 0x0.ai cung cấp dịch vụ kiểm toán hợp đồng thông minh dựa trên AI, sử dụng công nghệ học máy để nhận diện các vấn đề tiềm ẩn trong mã.

Hạn chế và thách thức của dự án AI+Web3

Những rào cản thực tế đối mặt với sức mạnh tính toán phi tập trung

So với dịch vụ tính toán tập trung, tính toán phi tập trung vẫn còn thiếu sót về hiệu suất, tính ổn định và khả năng sử dụng. Rào cản sử dụng cũng tương đối cao. Hiện tại, tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI chứ không phải đào tạo, chủ yếu bị hạn chế bởi:

1. Đào tạo AI cần một khối lượng dữ liệu và băng thông rất lớn, việc phi tập trung khó có thể đáp ứng yêu cầu.
2. Huấn luyện mô hình lớn cần nhiều thẻ song song, trong khi NVLink của NVIDIA đã hạn chế khoảng cách vật lý giữa các thẻ đồ họa.
3. Đào tạo mô hình lớn yêu cầu tính ổn định cao, một khi bị gián đoạn sẽ gây ra tổn thất lớn.

Sự kết hợp giữa AI và Web3 vẫn còn khá bề mặt

Hiện tại, hầu hết các dự án AI+Web3 chỉ sử dụng AI một cách bề mặt, chưa thực sự đạt được sự kết hợp sâu sắc.

1. Nhiều dự án ứng dụng AI không khác biệt về bản chất so với Web2.
2. Một số dự án chỉ sử dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, đổi mới thực tế hạn chế.

Kinh tế token trở thành chất đệm

Một số dự án AI vì mô hình kinh doanh không rõ ràng, chọn cách tích hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token. Nhưng liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay không, vẫn cần được xác minh thêm.

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Web3 cung cấp vô vàn khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể mang lại các ứng dụng thông minh và hiệu quả hơn cho Web3, trong khi đặc tính phi tập trung của Web3 cũng mở ra cơ hội mới cho sự phát triển của AI. Mặc dù hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa hai bên có thể xây dựng một hệ thống kinh tế xã hội thông minh, mở và công bằng hơn. Trong tương lai, cần có nhiều đội ngũ thực tiễn và có ý tưởng để khám phá các ứng dụng kết hợp thực sự đáp ứng nhu cầu thực tế.