AI và Khối: Khám phá triển vọng và thách thức của sự kết hợp giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ blockchain đã khiến AI+Crypto trở thành điểm nóng đầu tư. Tính phi tập trung, độ minh bạch cao và tiêu tốn năng lượng thấp của blockchain bù đắp cho vấn đề tập trung và thiếu minh bạch của hệ thống AI, sự kết hợp của hai lĩnh vực này mang lại cơ hội mới cho ngành.

Các chuyên gia trong ngành cho rằng, việc kết hợp ứng dụng AI và Blockchain chủ yếu được chia thành bốn loại: như người tham gia ứng dụng, giao diện ứng dụng, quy tắc ứng dụng và mục tiêu ứng dụng. Vai trò của AI trong Crypto nên được xem xét nhiều hơn từ góc độ "ứng dụng", bao gồm tối ưu hóa sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Các tổ chức nghiên cứu đã phân loại sự tham gia của AI trong công nghệ Crypto thành ba cấp độ: cấp nền tảng, cấp thực thi và cấp ứng dụng. Ví dụ, công nghệ zkML kết hợp chứng minh không kiến thức và Blockchain, cung cấp giải pháp an toàn và có thể xác minh cho hành vi của các đại lý AI. Hơn nữa, AI cũng thể hiện tiềm năng to lớn trong các khía cạnh thực thi như xử lý dữ liệu, phát triển dApp tự động và bảo mật giao dịch trên chuỗi. Ở cấp ứng dụng, các bot giao dịch, công cụ phân tích dự đoán và quản lý thanh khoản AMM do AI điều khiển đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực DeFi.

Bài viết này sẽ khám phá hướng đầu tư trong lĩnh vực AI+Crypto, tập trung vào đổi mới và phát triển ở cấp độ hạ tầng và ứng dụng, phân tích triển vọng và thách thức của sự kết hợp giữa AI và Blockchain.

Hướng đi chính trong lĩnh vực AI

Blockchain tạo ra sự tương phản rõ rệt với AI về tính trung lập, độ minh bạch, tiêu thụ năng lượng và sự độc quyền. Các chuyên gia trong ngành phân loại các ứng dụng kết hợp AI với blockchain thành 4 loại lớn:

1. AI như một người tham gia trong ứng dụng
2. AI như một giao diện ứng dụng
3. AI như là quy tắc ứng dụng
4. AI như mục tiêu của ứng dụng

Từ góc độ lực lượng sản xuất và quan hệ sản xuất, Crypto chủ yếu cung cấp quan hệ sản xuất. Có thể xem xét từ ba hướng:

1. Tối ưu hóa sức mạnh tính toán: Cung cấp nguồn lực tính toán phân tán hiệu quả, giảm thiểu rủi ro lỗi điểm đơn, nâng cao hiệu suất tính toán tổng thể.
2. Tối ưu hóa thuật toán: Thúc đẩy mã nguồn mở, chia sẻ và đổi mới thuật toán hoặc mô hình.
3. Tối ưu hóa dữ liệu: Thực hiện lưu trữ, đóng góp, sử dụng và quản lý an toàn dữ liệu phi tập trung.

Các dự án AI+Web3 có thể khám phá từ ba hướng: lớp cơ sở, lớp thực thi và lớp ứng dụng. Lớp cơ sở bao gồm đào tạo mô hình, dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và phần cứng; lớp thực thi liên quan đến xử lý dữ liệu, truyền tải cũng như các công nghệ AI agent, zkML, FHE; lớp ứng dụng tập trung chủ yếu vào các lĩnh vực AI+DeFi, AI+GameFi, vũ trụ ảo, AIGC và Meme.

Các hướng sau đây đáng được chú ý đặc biệt:

Một, hướng zkML

Công nghệ zkML cung cấp giải pháp an toàn và có thể xác minh cho việc giám sát và ràng buộc hành vi của các tác nhân AI bằng cách kết hợp chứng minh không có kiến thức và Blockchain. Nó có thể chứng minh rằng AI đã thực hiện một nhiệm vụ cụ thể trong khi bảo vệ quyền riêng tư, mở ra phương pháp mới để xác minh dữ liệu riêng tư bằng cách sử dụng mô hình công khai hoặc xác minh mô hình riêng tư bằng cách sử dụng dữ liệu công khai.

Các dự án điển hình bao gồm:

1. Modulus Labs: Cung cấp các ứng dụng ZKML đa dạng, như robot giao dịch trên chuỗi RockyBot và trò chơi cờ vua Leela vs. the World.

2. Giza: Một giao thức cho phép triển khai mô hình AI trên chuỗi, sử dụng định dạng ONNX và các công nghệ như Giza Transpiler.

3. Zkaptcha：Tập trung giải quyết vấn đề robot trong Web3, cung cấp dịch vụ mã xác thực cho hợp đồng thông minh.

Hai, Hướng xử lý dữ liệu

Đột phá của AI trong lớp thực thi chủ yếu thể hiện ở các khía cạnh sau:

1. AI và phân tích dữ liệu trên chuỗi: Sử dụng mô hình LLM lớn và thuật toán học sâu để khai thác những hiểu biết từ dữ liệu.

2. AI và phát triển dApp tự động: Cung cấp công cụ phát triển tự động, giúp các nhà phát triển nhanh chóng viết hợp đồng thông minh và tự động sửa lỗi.

3. AI và an toàn giao dịch trên chuỗi: Triển khai đại lý AI trên blockchain, nâng cao độ an toàn và độ tin cậy của các ứng dụng AI.

Ba, Hướng AI+DeFi

Sự kết hợp giữa AI và DeFi chủ yếu bao gồm các hướng sau đây:

1. Robot giao dịch được điều khiển bởi AI: thực hiện giao dịch nhanh chóng và chính xác, phân tích dữ liệu thị trường và xu hướng giá.

2. Phân tích dự đoán: Cung cấp dự đoán đáng tin cậy về xu hướng thị trường và diễn biến giá tiềm năng.

3. Quản lý thanh khoản AMM: Điều chỉnh thông minh phạm vi thanh khoản, tối ưu hóa hiệu suất và lợi nhuận của nhà tạo lập thị trường tự động.

4. Bảo vệ thanh lý và quản lý vị thế nợ: Kết hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi để thực hiện chiến lược bảo vệ thanh lý thông minh.

5. Thiết kế sản phẩm DeFi cấu trúc phức tạp: dựa vào mô hình AI tài chính để thiết kế cơ chế kho bạc, tăng cường tính thông minh và linh hoạt của sản phẩm.

Bốn, Hướng AI+GameFi

AI trong các dự án GameFi chủ yếu được thể hiện qua:

1. Tối ưu hóa chiến lược trò chơi: Thông qua việc học thói quen của người chơi, điều chỉnh độ khó và chiến lược trò chơi theo thời gian thực.

2. Quản lý tài sản trò chơi: Giúp người chơi quản lý và giao dịch tài sản ảo trong trò chơi một cách hiệu quả hơn.

3. Tăng cường tương tác trong trò chơi: Tạo NPC phản hồi thông minh, mang lại trải nghiệm tương tác tự nhiên và mượt mà hơn cho người chơi.

Đề xuất chiến lược đầu tư

• Ngắn hạn: Chú ý đến việc áp dụng AI trong lĩnh vực Crypto, như các ứng dụng AI mang tính khái niệm và meme.

• Trung kỳ: Tập trung vào sự kết hợp giữa AI Agent và Intent, cũng như sự hòa hợp với hợp đồng thông minh.

• Dài hạn: Chú ý đến sự kết hợp giữa công nghệ AI và zkML, điều này có thể tạo ra ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực Crypto.