Từ cơ sở hạ tầng AI đến các kịch bản ứng dụng, dự án Web3 nào đáng được quan tâm?
Tác giả gốc: Cookie & alertcat.eth, ChainCatcher
Chatbot ChatGPT của OpenAI đã đạt 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng chỉ hai tháng sau khi ra mắt, khiến nó trở thành ứng dụng phát triển nhanh nhất trong lịch sử. Khả năng "tăng fan" mạnh mẽ như vậy đã nhanh chóng lan truyền sự phổ biến của AI sang lĩnh vực mã hóa. Vào ngày 10 tháng 1, Bloomberg đưa tin rằng Microsoft đang xem xét đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI của nhà phát triển ChatGPT. Đợi mức tăng hơn 200% trong vòng một tháng.
Với sự trợ giúp của vốn, hai công nghệ tiên tiến nổi tiếng này có thể được tích hợp với nhau không? Trí tuệ nhân tạo sử dụng máy tính để giải quyết vấn đề bằng cách bắt chước khả năng tư duy của bộ não con người. OpenAI cung cấp cho các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) một lượng lớn dữ liệu đào tạo để khiến chúng trở nên mạnh mẽ hơn. Trong thế giới mã hóa được xây dựng bởi công nghệ chuỗi khối, dữ liệu khổng lồ trên chuỗi mỗi ngày có thể cung cấp “nhiên liệu” cho cỗ máy AI, cho phép AIGC đưa ra các chiến lược tốt hơn.
Mô tả hình ảnh
Dự án tiền điện tử cho các khái niệm AI (nguồn:Rootdata）
So với Stability AI, ChatGPT và trí tuệ nhân tạo khác đã thu hút được nhiều sự chú ý và áp dụng trong các lĩnh vực truyền thống, trí tưởng tượng tuyệt vời hơn của blockchain nằm ở hệ thống kinh tế có thể thay đổi mô hình AI. Khi tâm lý FOMO mất dần, bài viết này sẽtiêu đề cấp đầu tiên
cơ sở hạ tầng AI
tiêu đề phụ
Openfabric AI
Openfabric là một nền tảng để xây dựng và kết nối các ứng dụng AI. Thông qua nền tảng này, sự hợp tác giữa các nhà đổi mới AI, nhà cung cấp dữ liệu, doanh nghiệp và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo và sử dụng các thuật toán và dịch vụ thông minh mới. Hệ sinh thái Openfabric bao gồm 4 vai trò: người tạo thuật toán, nhà cung cấp dữ liệu, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và người tiêu dùng dịch vụ, trong đó người tiêu dùng dịch vụ cần trả phí cho 3 loại nhà cung cấp dịch vụ còn lại.
Người tạo thuật toán: Tận dụng kiến thức chuyên môn của họ để tạo ra các thuật toán AI giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.
Nhà cung cấp dữ liệu: Đảm bảo phân phối khối lượng lớn dữ liệu cần thiết để huấn luyện các thuật toán AI.
Nhà cung cấp cơ sở hạ tầng: Tất cả phần cứng chạy nền tảng AI.
tiêu đề phụ
Oraichain
tiêu đề phụ
Fetch.ai
nguồn:
nguồn:tiêu đề phụ
SingularityNET
Mô tả hình ảnh
tiêu đề phụ
Gensyn
Giao thức Gensyn là mạng Lớp 1 dành cho điện toán học sâu thưởng ngay lập tức cho những người tham gia bên cung cấp vì đã dành thời gian tính toán cho mạng và thực hiện các tác vụ ML (máy học). Giao thức không yêu cầu giám sát hoặc thực thi hành chính, mà thay vào đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân công nhiệm vụ và thanh toán theo chương trình thông qua hợp đồng thông minh. Thách thức cơ bản của mạng này là xác thực công việc ML đã hoàn thành. Đây là một vấn đề ở giao điểm của lý thuyết phức tạp, lý thuyết trò chơi, mật mã và tối ưu hóa. Hệ sinh thái Gensyn bao gồm 4 vai trò: Người ủy quyền, Người giải quyết, Người xác thực và Người báo cáo.
Người nộp: Cung cấp các nhiệm vụ được tính toán và thanh toán cho các đơn vị công việc đã hoàn thành.
Người giải: Thực hiện đào tạo mô hình và tạo bằng chứng để người xác minh xác minh.
Trình xác minh: Chìa khóa để liên kết các quy trình đào tạo không xác định với các tính toán tuyến tính xác định, sao chép các phần của bằng chứng bộ giải và so sánh khoảng cách với các ngưỡng dự kiến.
Người tố giác: Kiểm tra công việc của người xác nhận và đặt ra các thử thách với hy vọng giành được giải đặc biệt.
Kịch bản ứng dụng
Kịch bản ứng dụng
Trong các kịch bản ứng dụng như vậy, dự án nhằm mục đích giải quyết các nhu cầu mới nổi phát sinh từ sự phát triển của chuỗi khối trong những năm gần đây dưới dạng AI.
tiêu đề phụ
Hướng du lịch chuỗi
Trong hệ thống tài chính chính thống của mô hình "P2E" trò chơi được mã hóa, người dùng phải đối mặt với lối chơi thay đổi liên tục và một số lượng lớn các thao tác cơ bản lặp đi lặp lại. AI có thể cung cấp cho người chơi một quy trình tự động ổn định và xây dựng các chiến lược trò chơi với tỷ lệ thắng cao hơn. rct AI sử dụng AI để cung cấp giải pháp hoàn chỉnh cho ngành công nghiệp trò chơi. Công nghệ cốt lõi của nó, Chaos Box, là một công cụ AI dựa trên học tăng cường sâu. rct AI đã phát triển mô hình DRL (Deep Reinforcement Learning) do AI đào tạo cho Axie Infinity. Do có khoảng 10^23 cách kết hợp tất cả các thẻ trong Axie Infinity, cũng như các đặc điểm của trò chơi như trò chơi, mô hình của rct AI đang mô phỏng một số lượng lớn Tăng hiệu quả và tỷ lệ thắng trong thống kê trận chiến.
tiêu đề phụ
định hướng xã hội
PLAI Labs tập trung vào việc sử dụng AI và web3 để xây dựng một nền tảng xã hội thế hệ tiếp theo cho phép người dùng chơi, nói chuyện, chiến đấu, giao dịch và phiêu lưu cùng nhau. Nền tảng này đã nhận được khoản tài trợ trị giá 32 triệu đô la từ a16z vào tháng 1 năm 2023. Hiện tại, PLAI Labs đã giới thiệu 2 sản phẩm ra thế giới bên ngoài:
Champions Ascension, một trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi (MMORPG), người chơi có thể chọn sở hữu các nhân vật của riêng mình dưới dạng NFT và có thể chiến đấu trong đấu trường Colosseum rộng lớn, thực hiện các nhiệm vụ và chơi trong các hầm ngục tùy chỉnh Xây dựng và cạnh tranh và giao dịch các mặt hàng kỹ thuật số trong .
Một nền tảng giao thức AI sẽ giúp xử lý mọi thứ, từ nội dung do người dùng tạo (UGC) đến khớp với kết xuất nội dung 2D sang 3D.
tiêu đề phụ
hướng NFT
Aletha AI đã đề xuất khái niệm về iNFT, là công nghệ kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và chuỗi khối. Sau khi kết hợp AI, NFT có các đặc điểm tính cách khác nhau về tính tương tác, tính tổng quát, khả năng mở rộng và tính độc đáo.
Nói một cách đơn giản, nếu NFT là tác phẩm kỹ thuật số của con người, sau khi kết hợp với AI, nó sẽ trở thành iNFT, một tác phẩm NFT có khả năng trò chuyện với người dùng. Vào ngày 10 tháng 6 năm 2021, iNFT đầu tiên trên thế giớiAliceĐược bán tại Sotheby's với giá 478.800 USD.
Altered State Machine (ASM) là một dự án sáng tạo kết hợp NFT, trí tuệ nhân tạo và máy học để cung cấp sức mạnh đào tạo cho NFT do AI điều khiển. Tầm nhìn của nó là trở thành giao thức sở hữu và kiếm tiền cho AI sử dụng công nghệ NFT. Trong hệ sinh thái ASM, Avatar dựa trên AI được gọi là Agent, bao gồm hai phần: bộ não và hình đại diện. Dự án cũng đã phát hành mã thông báo ASTO để cung cấp năng lượng cho hệ sinh thái ASM.
Optic đang xây dựng một giao thức xác minh NFT bằng trí tuệ nhân tạo, tập trung vào phân tích gian lận NFT và khám phá giá trị NFT trong cộng đồng, nhằm giúp toàn bộ thị trường NFT đạt được tính xác thực và minh bạch cao hơn. Công cụ thông minh Optic truy xuất các bộ sưu tập NFT trên thị trường bằng cách tìm hiểu chuỗi NFT thực. Sau đó, Optic trả về điểm số phù hợp cho biết mức độ phù hợp của NFT được kiểm tra với NFT thực.
tiêu đề cấp đầu tiên
phân tích xu hướng
Đánh giá từ lộ trình phát triển hiện tại của các dự án blockchain AI, cơ sở hạ tầng của AI bao gồm ba phần: dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán. Nếu một dự án AI bình thường muốn nhận ra khả năng tạo hoặc phân tích trí tuệ nhân tạo, nó cần một mô hình và bộ dữ liệu, cũng như một bản thể luận phần mềm và GUI của nó để gọi mô hình. Sau đó, việc phân phối các mô hình và bộ dữ liệu trong lĩnh vực này, đào tạo các mô hình (cho thuê điện toán) và phát triển giao diện người dùng phần mềm đều có các trung gian, điều này sẽ tạo ra các dự án AI chuỗi khối nhằm đáp ứng hiệu quả nhu cầu của khách hàng.
Ví dụ: ở trên, Fetch.ai đóng vai trò trung gian, cho phép khách hàng sử dụng bộ dữ liệu giao dịch mã thông báo gốc của nó. SingularityNET cho phép khách hàng mua dịch vụ đào tạo sức mạnh tính toán từ các nhà phát triển. Khách hàng Openfabric AI cần lấy các mô hình (thuật toán), bộ dữ liệu, cơ sở hạ tầng (phần mềm) và các dịch vụ khác từ các nhà cung cấp. Humans.ai về cơ bản được gói gọn trong NFT Mô hình AI được đào tạo bởi tập dữ liệu được người dùng mua bằng mã thông báo gốc,
Gensyn về cơ bản là một nền tảng cho thuê sức mạnh điện toán phi tập trung. Đây là những nhiệm vụ mà AI truyền thống cần hoàn thành, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giọng nói AI và các dự án tạo hình ảnh sử dụng DApp làm nền tảng trung gian cho các giao dịch.
Sau đó, các ứng dụng phi tập trung trong chuỗi khối đã tạo ra các nhu cầu mới và các dự án AI dựa trên hướng trò chơi chuỗi, hướng xã hội và hướng NFT nhằm giải quyết các điểm đau của người dùng trong chuỗi khối, chẳng hạn như rct.ai để giải quyết chuỗi người dùng trò chơi Đối với vấn đề thao tác lặp đi lặp lại thủ công, Mirror World giải quyết việc phát triển trò chơi chuỗi và các dự án khác được phát triển cho mạng xã hội blockchain và NFT.
Hiện tại, trong giai đoạn đầu của mạng xã hội Web3, việc giới thiệu AI thiên về phương pháp tường thuật. Trong tương lai, một số hướng nghiên cứu và phát triển dự án AI khả thi:
Nâng cao quyền riêng tư của dữ liệu: Web3 có thể tối đa hóa việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu bằng cách sử dụng công nghệ zk và AI có thể phân tích dữ liệu mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư.
Hợp đồng thông minh: Công nghệ Web3 có thể tích hợp các ứng dụng AI vào các ứng dụng Web3 thông qua hợp đồng thông minh, để nhận ra khả năng kiểm soát của các mô hình AI. Loại ứng dụng này có thể được sử dụng trong giao dịch mô hình và bộ dữ liệu để tự động hóa quy trình giao dịch và sử dụng công nghệ ZK để bảo vệ dữ liệu người dùng. người dùng có thể lấy dữ liệu và mô hình nguồn mở trên Hugging face và sử dụng đào tạo tự động, tại sao họ lại giao dịch trên nền tảng chuỗi khối?
tóm tắt
tóm tắt
Hiện tại, cho dù đó là cơ sở hạ tầng AI gốc của chuỗi khối hay dự án mã hóa sử dụng công cụ AI để hiện thực hóa kịch bản ứng dụng, thì nó vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Mục tiêu chính là tạo ra một cơ sở hạ tầng cơ bản có thể áp dụng và tích hợp nền kinh tế mã thông báo và nhà cung cấp phần cứng, nhà cung cấp dữ liệu, thuật toán AI và các giải pháp trí tuệ nhân tạo khác.
Tuy nhiên, việc tích hợp cả hai cũng gặp nhiều thách thức. Trước hết, blockchain có xu hướng là các công nghệ phức tạp như Rollup và ZK, điều này sẽ mang lại những thách thức cho AI trong việc lấy dữ liệu. Thứ hai, không có đủ dữ liệu thử nghiệm liên tục để hỗ trợ khả năng ứng dụng của AI trong hệ sinh thái chuỗi khối và khả năng điều chỉnh của công cụ AI trong trường hợp khẩn cấp. Cuối cùng, việc thường xuyên xảy ra các dự án sai lầm trong lĩnh vực mã hóa ảnh hưởng đến khái niệm AI khiến mọi người dễ mất niềm tin vào việc khám phá lĩnh vực này.
Tất cả các dự án AI blockchain giải quyết các vấn đề AI truyền thống cần trả lời một câu hỏi: tại sao nền tảng này cần giới thiệu mã thông báo trên blockchain? Điều này làm cho các mục tiêu giao dịch mục tiêu hiện có trong thị trường Web2, chẳng hạn như mô hình, dữ liệu và sức mạnh tính toán, gặp bất lợi khi giới thiệu.
Kinh tế học mã thông báo giống như một bánh đà có thể thay đổi chu kỳ lên xuống của một dự án. Hiện tại, nếu bạn muốn tiến về phía trước, bạn cần xem xét người dùng thực tế của nền tảng, tức là vấn đề thu hút khách hàng. Tính không thể thay thế của nhu cầu là con hào của một dự án. thành công trong thời hạn, nhưng sẽ không có đủ Người dùng và hệ sinh thái nhà phát triển mạnh mẽ. Khi nhu cầu là một đề xuất sai lầm, các khuyến khích kinh tế không bền vững và vòng đời của dự án sẽ bị rút ngắn. Chúng tôi mong đợi sự xuất hiện của nhiều dự án AI+Web3 hơn dựa trên người dùng thực và nhu cầu không thể thay thế. Chúng được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu chưa được hoàn thành hoặc chưa được hoàn thành trong web2, do đó chúng cần được đưa vào Web3 nguyên bản.
Trong mọi trường hợp, việc tích hợp AI vào Web3 là xu hướng công nghệ trong tương lai và một số ví dụ về ứng dụng Web3 kết hợp với trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện ở giai đoạn này. Khi thời gian trôi qua, cơ sở hạ tầng Web3 liên quan hơn và các mô hình mới sẽ lần lượt xuất hiện.
