Đăng nhập/ Đăng ký
Web3 + AI: Xây dựng AI có chủ quyền để đáp ứng lợi ích và nhu cầu của cộng đồng Crypto
2024-05-07 13:51:58 từ BitouchNews
Bộ sưu tập
Hầu hết các dự án Web3 + AI đang sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng của các dự án cơ sở hạ tầng trong ngành AI và một số dự án đang sử dụng AI để giải quyết một số vấn đề nhất định trong ứng dụng Web3.

Tác giả: IOBC Capital

Khi phát biểu tại WGS ở Dubai, Jen-Hsun Huang đã đặt ra thuật ngữ “AI có chủ quyền”. Vậy AI có chủ quyền nào có thể đáp ứng được lợi ích và nhu cầu của cộng đồng Crypto?

Có lẽ nó cần được xây dựng dưới dạng Web3 + AI. Vitalik đã mô tả sức mạnh tổng hợp giữa AI và Crypto trong bài viết “Lời hứa và thách thức của các ứng dụng crypto + AI”: Tính phi tập trung của Crypto có thể cân bằng sự tập trung của AI; Dữ liệu. Kiểu cộng tác này xuyên suốt toàn bộ bối cảnh công nghiệp của Web3+AI.

Hầu hết các dự án Web3 + AI đang sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề xây dựng của các dự án cơ sở hạ tầng trong ngành AI và một số dự án đang sử dụng AI để giải quyết một số vấn đề nhất định trong ứng dụng Web3.

Bức tranh ngành Web3 + AI đại khái như sau:

1. Lớp tính toán: Tận dụng sức mạnh tính toán

Trong hai năm qua, sức mạnh tính toán được sử dụng để đào tạo các mô hình AI lớn đã tăng theo cấp số nhân, về cơ bản tăng gấp đôi mỗi quý và tăng trưởng với tốc độ vượt xa Định luật Moore. Tình trạng này đã dẫn đến sự mất cân bằng lâu dài trong cung và cầu sức mạnh tính toán AI, đồng thời giá phần cứng như GPU đã tăng nhanh, do đó làm tăng chi phí sức mạnh tính toán.

Nhưng đồng thời, trên thị trường cũng có một lượng lớn phần cứng sức mạnh tính toán cấp trung đến cấp thấp nhàn rỗi. Có thể sức mạnh tính toán đơn lẻ của bộ phận phần cứng cấp trung đến cấp thấp này không thể đáp ứng cao. -nhu cầu thực hiện. Tuy nhiên, nếu mạng điện toán phân tán được xây dựng thông qua Web3 và mạng tài nguyên điện toán phi tập trung được tạo ra thông qua việc cho thuê và chia sẻ sức mạnh điện toán, nó vẫn có thể đáp ứng nhu cầu của nhiều ứng dụng AI. Bởi vì nó sử dụng sức mạnh tính toán nhàn rỗi được phân phối nên chi phí cho sức mạnh tính toán AI có thể giảm đáng kể.

Phân tích lớp sức mạnh tính toán bao gồm:

Sức mạnh tính toán phi tập trung chung (như Arkash, Io.net, v.v.);

Sức mạnh tính toán phi tập trung để đào tạo AI (như Gensyn, Flock.io, v.v.);

Sức mạnh tính toán phi tập trung cho lý luận AI (chẳng hạn như Fetch.ai, Hyperbolic, v.v.);

Sức mạnh tính toán phi tập trung để hiển thị 3D (chẳng hạn như Mạng kết xuất, v.v.).

Lợi thế cốt lõi của việc tài sản hóa sức mạnh tính toán của Web3+AI nằm ở các dự án sức mạnh tính toán phi tập trung, có thể dễ dàng mở rộng quy mô mạng khi kết hợp với các ưu đãi mã thông báo. Hơn nữa, chi phí tài nguyên máy tính của nó thấp và tiết kiệm chi phí, đồng thời có thể đáp ứng một số nhu cầu về sức mạnh tính toán từ trung bình đến cấp thấp.

2. Lớp dữ liệu: Tài sản hóa dữ liệu

Dữ liệu là dầu và máu của AI. Nếu không dựa vào Web3, nhìn chung chỉ những công ty khổng lồ mới có lượng lớn dữ liệu người dùng. Các công ty khởi nghiệp bình thường khó có được dữ liệu phong phú và giá trị của dữ liệu người dùng trong ngành AI không được phản hồi lại cho người dùng. Thông qua Web3+AI, các quy trình như thu thập dữ liệu, chú thích dữ liệu và lưu trữ dữ liệu phân tán có thể được thực hiện rẻ hơn, minh bạch hơn và có lợi hơn cho người dùng.

Thu thập dữ liệu chất lượng cao là điều kiện tiên quyết để đào tạo mô hình AI Thông qua Web3, bạn có thể sử dụng mạng phân tán, kết hợp với các cơ chế khuyến khích mã thông báo phù hợp và phương pháp thu thập nguồn lực từ cộng đồng để có được dữ liệu rộng rãi và chất lượng cao với chi phí thấp hơn.

Theo mục đích của dự án, các dự án dữ liệu chủ yếu bao gồm các loại sau:

Các dự án thu thập dữ liệu (như Grass, v.v.);

Các dự án giao dịch dữ liệu (như Ocean Protocol, v.v.);

Các dự án chú thích dữ liệu (như Taida, Alaya, v.v.);

Các dự án nguồn dữ liệu chuỗi khối (như Spice AI, Không gian và thời gian, v.v.);

Các dự án lưu trữ phi tập trung (như Filecoin, Arweave, v.v.).

Các dự án Web3+AI dựa trên dữ liệu gặp nhiều thách thức hơn trong quá trình thiết kế mô hình kinh tế Token, vì dữ liệu khó chuẩn hóa hơn sức mạnh tính toán.

3. Lớp nền tảng: Tài sản hóa giá trị diễn đàn

Hầu hết các dự án nền tảng sẽ hướng tới Hugging Face, với cốt lõi là tích hợp nhiều nguồn lực khác nhau trong ngành AI. Thiết lập một nền tảng tổng hợp các liên kết đến nhiều tài nguyên và vai trò khác nhau như dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình, nhà phát triển AI và chuỗi khối để giải quyết các nhu cầu khác nhau một cách thuận tiện hơn với nền tảng là trung tâm. Ví dụ, Giza tập trung vào việc xây dựng nền tảng vận hành zkML toàn diện, nhằm mục đích làm cho suy luận của máy học trở nên đáng tin cậy và minh bạch, bởi vì hộp đen dữ liệu và mô hình là những vấn đề phổ biến trong AI hiện nay. Nó sử dụng các mật khẩu như ZK và FHE thông qua kỹ thuật Web3 Learning. Việc xác minh rằng lý luận của mô hình thực sự được thực hiện chính xác sớm hay muộn sẽ được ngành công nghiệp kêu gọi.

Ngoài ra còn có layer1/layer2 dành cho Focus AI, chẳng hạn như Nuroblocks, Janction, v.v. Câu chuyện cốt lõi kết nối nhiều sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, nhà phát triển AI, nút và các tài nguyên khác, đồng thời giúp các ứng dụng Web3+AI đạt được sự xây dựng và phát triển nhanh chóng bằng cách đóng gói các thành phần chung và SDK chung.

Ngoài ra còn có các nền tảng loại Mạng tác nhân, dựa trên đó Tác nhân AI có thể được xây dựng cho các tình huống ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như Olas, ChainML, v.v.

Các dự án Web3+AI loại nền tảng chủ yếu sử dụng mã thông báo để nắm bắt giá trị của nền tảng và khuyến khích tất cả những người tham gia nền tảng cùng nhau xây dựng. Nó hữu ích cho các dự án khởi nghiệp từ 0 đến 1 và có thể giảm bớt khó khăn cho các bên dự án trong việc tìm kiếm đối tác như sức mạnh tính toán, dữ liệu, cộng đồng nhà phát triển AI, nút, v.v.

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

Hầu hết các dự án cơ sở hạ tầng trước đây đều sử dụng công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề về xây dựng dự án cơ sở hạ tầng trong ngành AI. Các dự án lớp ứng dụng thiên về sử dụng AI để giải quyết các vấn đề trong ứng dụng Web3.

Ví dụ, Vitalik đã đề cập đến hai hướng trong bài viết mà tôi nghĩ là rất có ý nghĩa.

Một là AI với tư cách là người tham gia Web3. Ví dụ: trong Trò chơi Web3, AI có thể hoạt động như một người chơi trò chơi, nó có thể nhanh chóng hiểu luật chơi và hoàn thành nhiệm vụ trò chơi một cách hiệu quả nhất; trong DEX, AI đã đóng vai trò trong giao dịch chênh lệch giá trong nhiều năm; , Tác nhân AI có thể chấp nhận rộng rãi một lượng lớn dữ liệu, cơ sở tri thức và thông tin, đào tạo khả năng phân tích và dự đoán cho mô hình của nó và cung cấp cho người dùng dưới dạng sản phẩm, giúp người dùng dự đoán các sự kiện cụ thể thông qua suy luận mô hình, chẳng hạn như các sự kiện thể thao , bầu cử tổng thống, v.v.

Thứ hai là tạo ra AI riêng tư phi tập trung có thể mở rộng. Bởi vì nhiều người dùng lo lắng về vấn đề hộp đen của AI và hệ thống bị sai lệch; hoặc họ lo lắng rằng một số dApp sử dụng công nghệ AI để đánh lừa người dùng nhằm kiếm lợi nhuận. Về cơ bản, điều này là do người dùng không có quyền xem xét và quản trị quá trình suy luận và đào tạo mô hình AI. Nhưng nếu bạn tạo AI Web3, giống như dự án Web3, cộng đồng đã phân bổ quyền quản trị cho AI này, điều này có thể dễ dàng được chấp nhận hơn.

Tính đến thời điểm hiện tại, không có dự án bạch mã nào có trần cao trong lớp ứng dụng Web3+AI.



Tin tức
chỉ
Goldman Sachs: Fed có mọi lý do để cắt giảm lãi suất vào tháng 7
Theo tin tức từ BitouchNews, Theo báo cáo của Golden Ten, Nhà kinh tế trưởng Jan Hatzius Goldman Sachs nói rằng họ tin rằng Cục Dự trữ Liên bang có "lý do chính đáng" để cắt giảm lãi suất tại cuộc họp tháng 7, nhưng điều này không làm thay đổi dự đoán của họ rằng Cục Dự trữ Liên bang sẽ bắt đầu cắt giảm lãi suất vào tháng 9 Dữ liệu thất nghiệp và lạm phát mới nhất cho thấy lãi suất quỹ liên bang nên ở mức 4%, so với mức 5,25% -5,5% hiện tại.Do đó, việc cắt giảm lãi suất dự kiến ​​sẽ sớm bắt đầu. Lý do hành động vào tháng 7 bao gồm sự biến động của lạm phát hàng tháng. Việc tăng tốc trở lại tạm thời có thể khiến việc cắt giảm lãi suất vào tháng 9 trở nên khó giải thích. Hơn nữa, Fed có động cơ rõ ràng để tránh bắt đầu cắt giảm lãi suất trong hai tháng cuối cùng của chiến dịch tranh cử tổng thống. Mặc dù điều này không có nghĩa là Fed không thể bắt đầu cắt giảm lãi suất vào tháng 9 nhưng tháng 7 sẽ thích hợp hơn.
chỉ
Công ty Web3 Fileverse ra mắt chương trình chia sẻ tài liệu hợp tác ddocs
Theo tin tức từ BitouchNews, Theo The Block, công ty khởi nghiệp Web3 Fileverse đã tung ra một chương trình chia sẻ tài liệu hợp tác có tên ddocs, nhằm mục đích trở thành đối thủ cạnh tranh với Google Docs.ddocs cung cấp hầu hết tất cả các tính năng của Google Docs nhưng có tính năng bảo vệ quyền riêng tư và Web3 tốt hơn. Người dùng không cần phải tương tác với cơ sở hạ tầng Web3 để sử dụng mà có thể tạo tài khoản, lưu trữ các phiên bản băm của tệp và kiểm soát quyền truy cập bằng cách ký ví đa chữ ký trên Gnosis Safe. Nhóm Fileverse cũng đã phát triển Fileverse Portal và dịch vụ chia sẻ tệp Fileverse Solo, tương tự như Notion. Người sáng lập Fileverse Andreas Tsamados nói rằng ddocs là một luồng gió mới trong việc cung cấp sự bảo vệ quyền riêng tư cho người dùng.
chỉ
CEO BlackRock: Bitcoin là “vàng kỹ thuật số”
Theo tin tức từ BitouchNews, Giám đốc điều hành BlackRock, Larry Fink, cho biết trong một cuộc phỏng vấn: “Tôi là một người hoài nghi và tự hào khi đã nghiên cứu và tìm hiểu về Bitcoin và tin rằng đây là một công cụ tài chính hợp pháp. Bitcoin là một công cụ tài chính hợp pháp trong nước. Rất hữu ích khi Bitcoin bị mất giá. đến mức thâm hụt quá mức."
chỉ
Báo cáo của Liên Hợp Quốc: Tin tặc Triều Tiên xâm nhập vào ngành công nghiệp tiền điện tử thông qua đơn xin việc giả, kiếm được 600 triệu USD mỗi năm
Theo tin tức từ BitouchNews, Theo DLNews, Liên Hợp Quốc báo cáo rằng tin tặc Triều Tiên đang xâm nhập vào ngành mã hóa bằng cách giả mạo danh tính của những người xin việc. Chỉ riêng kế hoạch tuyển dụng giả mạo đã cho phép Triều Tiên kiếm tới 600 triệu USD mỗi năm và khoảng 4.000 người Triều Tiên cố gắng thâm nhập vào các ngành công nghệ phương Tây, bao gồm cả ngành tiền điện tử, bằng cách che giấu danh tính của họ. Trong bảy năm qua, tin tặc Triều Tiên đã đánh cắp tài sản tiền điện tử trị giá 3 tỷ USD thông qua 58 vụ trộm trên mạng. Các chuyên gia cảnh báo rằng xu hướng này có thể chỉ mới bắt đầu, mang đến những thách thức bảo mật mới cho ngành mã hóa.Taylor Monahan , giám đốc nghiên cứu bảo mật MetaMask , chỉ ra rằng Triều Tiên tạo ra thu nhập thông qua việc bán tài nguyên bất hợp pháp, công việc CNTT, lao động chân tay và các hoạt động hack. Với sự ra mắt của Bitcoin ETF, Phố Wall đã coi tiền điện tử như một loại tài sản và nhu cầu tuyển dụng trong ngành tiền điện tử đã tăng lên, nhưng dòng người xin việc giả mạo đã khiến việc tuyển dụng trở nên khó khăn hơn.
chỉ
Framework Ventures : MKR là một trong những token bị định giá thấp nhất và sẽ đánh giá lại giá trị của nó
Theo tin tức từ BitouchNews, Người đồng sáng lập Framework Ventures, Vance Spencer đã đăng một tweet nói rằng MKR là một trong những token bị định giá thấp nhất trong không gian tiền điện tử, nhưng điều này sẽ không tồn tại lâu.Hiện tại, MKR đã chiếm gần 40% lợi nhuận DeFi trên Ethereum, là ứng dụng mã hóa lớn thứ ba sau ETH và SOL, đồng thời có lượng RWA nắm giữ lớn nhất trong số tất cả các giao thức. Các tổ chức như Blackrock đang chạy đua để phân bổ danh mục đầu tư của họ.Hơn nữa, MKR chỉ giao dịch bằng 1/3 Ondo và Ethena FDV. Người sáng lập Rune đã mua lại token trong thời điểm thị trường suy thoái và MKR có kế hoạch tăng lợi nhuận, doanh thu và nguồn cung stablecoin thông qua việc ra mắt chuỗi L1 mới và đổi tên. Tất cả vốn mạo hiểm đã bị bán tháo trong thị trường giá xuống và không còn áp lực bán từ vốn mạo hiểm nữa.
Bài viết nổi bật

Phân tích tài sản của Vitalik Buterin và những nhà đồng sáng lập Ethereum: Họ có bao nhiêu tài sản?

Quan điểm: Tại sao SOL ETF lại khó chờ đợi đến vậy?

L1 và L2 tranh nhau, L3 còn dự án nào đáng để bạn quan tâm?

Sau airdrop ZRO và BLAST, nhóm dự án và Đảng Maoist cũng "thả lỏng nhau"