Báo cáo nghiên cứu về tiền điện tử của OP: Niềm mơ ước không giới hạn về khả năng kết hợp AI và Web3
Tác giả gốc: michaeljin&Yetta
Nguồn ban đầu: OP Crypto
Là một học viên Web3 bị cuốn theo làn sóng AI, sau khi trải qua sự bùng nổ thông tin trong hai ngành trong những tháng gần đây, tôi đã sắp xếp một số suy nghĩ và nghiên cứu để chia sẻ với các học viên Web3:
AI và Web3, một bên đã phá vỡ trí tưởng tượng của chúng ta về giới hạn trên của năng suất, còn bên kia đã định hình lại nhận thức của chúng ta về mô hình kinh tế. Là một công nghệ tiên tiến đại diện cho hướng phát triển trong tương lai, sự kết hợp của cả hai dường như là một sự phù hợp tự nhiên, và luôn có thể truyền cảm hứng vô hạn Có chỗ cho trí tưởng tượng, nhưng khi chuyển sự chú ý sang thực tế, chúng tôi thấy rằng có rất ít dự án thực sự kết hợp được cả hai. Sự va chạm của hai con đường đã sinh ra một câu chuyện mới, nhưng nó cũng sinh ra rất nhiều bong bóng và mánh lới quảng cáo, và nhiều tầm nhìn đẹp đẽ bổ sung cho nhau về mặt lý thuyết có thể không có nhu cầu thực sự trong thực tế; và những cái có thể đáp ứng nhu cầu thực tế. nhu cầu thực tế Các dự án cũng sẽ khó triển khai do vướng mắc về chi phí hoặc kỹ thuật.
Tôi nghĩ rằng ý tưởng về Web3 và AI lên xuống cũng tỷ lệ thuận với số lượng dự án web3 nhìn thấy nội dung AI trên thị trường sơ cấp và số lượng dự án AI gặp phải tình trạng web3 hóa không cần thiết. Các doanh nhân / bên dự án của AI bản địa không thực sự nghĩ về cách chuyển đổi thành web3, chẳng hạn như xác nhận quyền dữ liệu, mô hình kinh tế, phân phối quan hệ sản xuất, v.v., bởi vì các dự án từ dưới lên trong mô hình lớn AI có tỷ lệ cao nhu cầu về tài nguyên và yêu cầu Một số lượng lớn tài nguyên khiến AI trở nên rất tập trung từ đào tạo đến vận hành và tôi rất thận trọng về tính khả thi triển khai thực tế của một số bên dự án Web3, những người đã kêu gọi giúp AI cải thiện quan hệ sản xuất.
Thị trường Web3 đã gặp phải những nút thắt đáng kể ở cả cấp độ chính sách vĩ mô và cấp độ đổi mới. Bỏ qua những áp lực pháp lý mới, từ cấp độ đổi mới, khi AI nhanh chóng cải thiện năng suất và thay thế khả năng tư duy của con người, nó thu hút đại đa số người dùng, Nhà xây dựng và Trong mắt các nhà đầu tư, tình thế tiến thoái lưỡng nan về đổi mới công nghiệp của Web3 thậm chí còn rõ ràng hơn, Web3 đã không có đổi mới cấp độ AI trong một thời gian dài. Thành thật mà nói, hầu hết các dự án mới đang được chú ý hiện nay đều là những thay đổi nhỏ đối với các công nghệ/sản phẩm trước đây. Ví dụ: các phương thức cầm cố tốt hơn, ví đa chuỗi có trải nghiệm người dùng tốt hơn, meme coin với cách chơi mới, Dex có tính thanh khoản tốt hơn trên chuỗi công khai mới, v.v. Những cái gọi là "đổi mới" này rất hữu ích để giới thiệu nhiều người dùng hoặc khu vực hơn. Sự thâm nhập sử dụng chuỗi khối có thực sự hữu ích không và đó có phải là điều mà ngành thực sự cần hay không.
Mô tả hình ảnh
tiêu đề cấp đầu tiên
TL;DR
Có một mâu thuẫn giữa AI và web3 trong logic cơ bản, lượng tài nguyên lớn mà mô hình AI lớn yêu cầu khiến AI rất tập trung từ đào tạo đến vận hành, trong khi triển vọng của Web3 dựa trên blockchain được ưu tiên cho tính phi tập trung và minh bạch Điều này làm cho AI và web3 Sự kết hợp giữa web3 ở lớp dưới cùng là rất khó khăn, logic kinh doanh của nó có được thiết lập hay không và liệu nhu cầu thực tế có tồn tại hay không cần phải được cân nhắc.
Nhưng chính logic mâu thuẫn tận gốc rễ này đã khiến AI và Web3 bổ sung cho nhau, không tìm cách trở thành cốt lõi trong câu chuyện của nhau mà là giải pháp cho những điểm yếu của nhau, thúc đẩy sự phát triển của nhau. Có nhiều câu chuyện mới, để lại một khoảng trống lớn cho trí tưởng tượng.Thiết kế mô hình kinh tế của web3 có thể cho phép nhiều bên dự án AI tăng tỷ lệ sử dụng vốn để thúc đẩy các hoạt động mới của dự án và lợi ích của chính blockchain, chẳng hạn như giảm chi phí cơ sở hạ tầng và xác minh danh tính, đưa tính dân chủ và tính minh bạch vào hộp đen dữ liệu trong AI và cung cấp các khuyến khích đóng góp dữ liệu có thể mang lại những ý tưởng mới cho thiết kế sản phẩm của các nhóm dự án AI.
Ở tầng cơ sở hạ tầng, cơ chế phi tập trung của Web3 có thể giải quyết các rủi ro và vấn đề của AI hiện tại từ bên dưới, chẳng hạn như bảo vệ quyền riêng tư, lạm dụng dữ liệu, v.v.
Cung cấp một thị trường phi tập trung cho các yếu tố thiết yếu của sự phát triển AI, chẳng hạn như sức mạnh tính toán và dữ liệu, tối đa hóa việc sử dụng các tài nguyên nhàn rỗi, tối ưu hóa việc sử dụng và phân bổ tài nguyên, đồng thời thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của các mô hình lớn AI.
Cơ chế phân cấp của Web3 cho phép AI trở nên dân chủ hơn từ cấp dưới. Thông qua việc triển khai, đào tạo và sử dụng AI phi tập trung, quyền riêng tư dữ liệu của người dùng có thể được bảo vệ tốt hơn và cũng có cơ hội chia sẻ dữ liệu để được hoàn vốn.
Chuỗi khối cũng có thể được sử dụng để ghi lại và giám sát hành vi của AI, từ đó cải thiện tính bảo mật của AI và thúc đẩy việc sử dụng các tác nhân AI tự động trong các tình huống khác nhau.
AI ở lớp ứng dụng có thể giúp phát triển và phổ biến các ứng dụng Web3.
Đầu tiên, với tư cách là một công cụ năng suất, AI có thể giúp các ứng dụng Web3 tăng đáng kể tốc độ phát triển và với tư cách là một công cụ tri thức, nó có thể giảm chi phí tương tác và học tập giữa người dùng và dApps, đồng thời giúp nhiều người dùng hơn tham gia Web3.
tiêu đề cấp đầu tiên
tiêu đề phụ
Cơ chế quản trị và khuyến khích mã thông báo: Thị trường phi tập trung trao quyền cho cơ sở hạ tầng AI
Trong kỷ nguyên của các mô hình lớn AI, tất cả các khía cạnh của cơ sở hạ tầng hỗ trợ sự phát triển của AI sẽ trở nên đặc biệt quan trọng.
Trong quá trình xây dựng và phát triển hạ tầng AI, thách thức chính là làm thế nào để thúc đẩy và điều phối hiệu quả các bên tham gia để cùng thúc đẩy sự phát triển và vận hành của hệ thống. Thị trường phi tập trung và khuyến khích mã thông báo cung cấp một cách mới và mạnh mẽ để giải quyết vấn đề này. Trong một thị trường như vậy, mã thông báo đóng một vai trò quan trọng như một phương tiện giá trị và tài sản kỹ thuật số. Các mã thông báo có thể đại diện cho các quyền, chức năng hoặc tài nguyên nhất định và các giao dịch cũng như chuyển khoản của chúng được thực hiện thông qua hợp đồng thông minh, thực hiện quy trình giao dịch an toàn, minh bạch và tự động.
Các ưu đãi được mã hóa có thể đóng nhiều vai trò cho cơ sở hạ tầng AI. Đầu tiên, các mã thông báo có thể đóng vai trò là động lực để khen thưởng và khuyến khích những người đóng góp cho cơ sở hạ tầng AI. Những đóng góp này có thể bao gồm việc cung cấp tài nguyên điện toán, bộ dữ liệu, mô hình thuật toán, sức mạnh điện toán, v.v. Ví dụ: nền tảng tạo chatbot bằng giọng nói AI phổ biến gần đây MyShell đã nhận ra hiệu ứng bánh đà dữ liệu thông qua hội thảo tạo chatbot và phân tích dữ liệu. Người dùng có thể tùy chỉnh và tương tác với giọng nói, chức năng và cơ sở kiến thức của chatbot trên nền tảng Myshell. Dữ liệu được thu thập từ các tương tác này được sử dụng để cải thiện hiệu suất của rô-bốt và các dịch vụ được cá nhân hóa, thu hút thêm nhiều người dùng sử dụng nền tảng, tăng thêm dữ liệu và giá trị, đồng thời tạo thành một vòng tăng trưởng tốt.
tiêu đề phụ
Mã hóa đồng hình và học tập liên kết: Tích hợp bảo vệ quyền riêng tư vào quá trình đào tạo cơ bản của AI
Đào tạo mô hình hiệu quả đồng thời đảm bảo quyền riêng tư cá nhân và bảo mật dữ liệu từ lâu đã là một thách thức. Về vấn đề này, công nghệ mã hóa đồng hình cung cấp một phương pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ, có thể được tích hợp vào quá trình đào tạo cơ bản của AI để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm.
Mã hóa đồng hình là một kỹ thuật mã hóa đặc biệt cho phép tính toán được thực hiện trên dữ liệu ở trạng thái được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này có nghĩa là việc đào tạo mô hình và tính toán có thể được thực hiện trên dữ liệu được mã hóa mà không làm lộ nội dung của dữ liệu gốc. Bằng cách áp dụng mã hóa đồng hình cho quy trình đào tạo cơ bản của AI, có thể đạt được sự bảo vệ quyền riêng tư mà không làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm.
Dưới đây là một số bước chính và cân nhắc khi sử dụng mã hóa đồng hình để đào tạo AI:
Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu tham gia đào tạo AI bằng thuật toán mã hóa đồng cấu. Điều này đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong quá trình đào tạo.
Điện toán được mã hóa: Thực hiện các hoạt động điện toán ở trạng thái được mã hóa, bao gồm đào tạo mô hình, tối ưu hóa và suy luận. Mã hóa đồng hình giúp thực hiện các tính toán này mà không cần giải mã dữ liệu.
Chia sẻ tham số bảo mật: Tất cả các bên tham gia đào tạo cần chia sẻ và trao đổi các tham số bảo mật cần thiết cho việc tính toán mã hóa. Các tham số này được sử dụng để kiểm soát quá trình mã hóa đồng cấu và kết quả giải mã.
Xử lý kết quả được mã hóa: Sau khi quá trình tính toán được mã hóa hoàn tất, kết quả có thể được giải mã để thu được trọng lượng mô hình cuối cùng hoặc đầu ra dự đoán. Cần thực hiện các biện pháp bảo mật thích hợp khi giải mã kết quả để ngăn rò rỉ dữ liệu hoặc truy cập trái phép.
tiêu đề phụ
suy luận zkML và AI trên chuỗi: Giám sát hành vi của tác nhân AI và các ràng buộc về quyền và trách nhiệm
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng và áp dụng rộng rãi các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), việc đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động có đạo đức và hợp pháp càng trở nên quan trọng hơn. Các hệ thống AI thường được coi là các thực thể tác nhân có khả năng thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra các quyết định có thể gây hậu quả sâu sắc cho con người và xã hội. Do đó, việc giám sát hành vi của các đặc vụ AI và hạn chế quyền hạn cũng như trách nhiệm của họ đã trở thành vấn đề then chốt trong việc bảo vệ lợi ích công và quyền cá nhân. Là một phương pháp sáng tạo, zkML cung cấp giải pháp an toàn, có thể kiểm chứng và minh bạch để theo dõi hành vi của tác nhân AI cũng như hạn chế quyền và trách nhiệm. Bằng cách kết hợp bằng chứng không kiến thức và công nghệ chuỗi khối, zkML đảm bảo tính tuân thủ và độ tin cậy của các hệ thống AI đồng thời bảo vệ quyền riêng tư.
Lấy Modulus Labs làm ví dụ, dự án sử dụng công nghệ zkML để đảm bảo dữ liệu quan trọng hoặc thông tin nhạy cảm sẽ không bị rò rỉ trong quá trình vận hành hệ thống AI. Bằng cách áp dụng các bằng chứng không có kiến thức trong quá trình tính toán, dự án có thể chứng minh với các cơ quan quản lý hoặc các bên liên quan rằng AI của nó đã thực hiện một nhiệm vụ cụ thể mà không tiết lộ dữ liệu thực hoặc mô hình nội bộ. Cách tiếp cận này bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và tính bảo mật thương mại, đồng thời cung cấp phương tiện kiểm tra và xác minh hành vi của các tác nhân AI. Khung giám sát và ràng buộc phi tập trung do zkML thiết lập có thể giám sát và xem xét quá trình ra quyết định cũng như lộ trình hành vi của các tác nhân AI trong thời gian thực.
tiêu đề cấp đầu tiên
tiêu đề phụ
Cải thiện hiệu quả sản xuất, một công cụ tăng tốc để phát triển Web3
Trong quá trình phát triển Web3, trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng, kết hợp với nhiều lĩnh vực khác nhau để nâng cao năng suất và tạo trải nghiệm người dùng tốt hơn. Dưới đây là một số lĩnh vực chính mà AI đáp ứng Web3:
AI và thu thập và phân tích dữ liệu trên chuỗi
Công nghệ AI đóng một vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Là một cơ sở dữ liệu phân tán, chuỗi khối ghi lại một số lượng lớn các giao dịch và thông tin. Bằng cách tận dụng công nghệ AI, dữ liệu trên chuỗi khối có thể được hiểu và sử dụng tốt hơn. Ví dụ: Web3 Analytics là một nền tảng phân tích dựa trên AI sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu và máy học để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Nó có thể giúp người dùng hiểu rõ hơn về các giao dịch trên chuỗi, xu hướng thị trường và mô hình hành vi của người dùng, từ đó cung cấp cho người dùng khả năng phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định chính xác hơn. Một nền tảng tương tự là MinMax AI, cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu trên chuỗi dựa trên AI để giúp người dùng khám phá các cơ hội và xu hướng thị trường tiềm năng.
AI và phát triển dApp tự động
Việc ứng dụng công nghệ AI trong việc tự động hóa quá trình phát triển dApp cũng rất quan trọng. Phát triển hợp đồng thông minh và dApp thường yêu cầu viết rất nhiều mã cũng như công việc triển khai và thử nghiệm tẻ nhạt. Bằng cách kết hợp AI với các hợp đồng thông minh và công cụ phát triển dApp, có thể đạt được quy trình phát triển dApp hiệu quả hơn và thông minh hơn. AI có thể giúp tự động hóa việc tạo mã, xác minh và thử nghiệm hợp đồng thông minh cũng như triển khai và bảo trì dApps. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời tăng hiệu quả và độ chính xác của quá trình phát triển. Ví dụ: một số công cụ phát triển được hỗ trợ bởi AI sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để giúp các nhà phát triển viết hợp đồng thông minh nhanh hơn, đồng thời tự động phát hiện và sửa các lỗi tiềm ẩn.
AI và bảo mật giao dịch trên chuỗi
tiêu đề phụ
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên, một bộ điều hướng cho thế giới Web3
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên là một thách thức chính trong thế giới Web3. Với sự kết hợp giữa công nghệ chuỗi khối và trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể sử dụng AI làm công cụ điều hướng để phân bổ và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Dưới đây là một vài lĩnh vực mà AI có thể điều hướng thế giới Web3:
Tối ưu hóa AI và các hoạt động trên chuỗi: Các hoạt động trên chuỗi khối bao gồm giao dịch, thực hiện hợp đồng và lưu trữ dữ liệu. Thông qua khả năng phân tích và dự đoán thông minh của AI, chúng tôi có thể tối ưu hóa tốt hơn các hoạt động trên chuỗi và cải thiện hiệu quả và hiệu suất tổng thể. AI có thể giúp xác định các mẫu giao dịch, phát hiện hoạt động bất thường và đưa ra các đề xuất theo thời gian thực để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên cho mạng chuỗi khối thông qua phân tích dữ liệu và đào tạo mô hình.
AI và cơ chế quảng cáo trên chuỗi: Trong thế giới Web3, quảng cáo cũng là một loại tài nguyên. AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong cơ chế quảng cáo trên chuỗi, giúp các nhà quảng cáo nhắm mục tiêu đối tượng chính xác hơn và cung cấp nội dung quảng cáo được cá nhân hóa. Bằng cách phân tích dữ liệu và các mẫu hành vi của người dùng trên chuỗi, AI có thể đạt được vị trí quảng cáo chính xác hơn, cải thiện tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi của quảng cáo, từ đó tối ưu hóa việc phân bổ và sử dụng tài nguyên.
tiêu đề cấp đầu tiên
tiêu đề phụ
Rào cản gia nhập thấp hơn, tăng cường phổ biến Web3
Giao diện người dùng thân thiện được nhúng AI
Ví dụ: nền tảng kiểm tra Web3 Fuzzland sử dụng AI để giúp người kiểm tra mã kiểm tra các lỗ hổng mã và cung cấp các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ chuyên môn kiểm tra. Fuzzland cũng tận dụng AI để cung cấp các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên về đặc tả chính thức và mã hợp đồng, cũng như một số mã mẫu để giúp các nhà phát triển hiểu các vấn đề tiềm ẩn trong mã. Bằng cách kết hợp công nghệ AI với chuyên môn kiểm toán, Fuzzland giúp các nhà phát triển trong ngành Web3 hiểu và giải thích mã dễ dàng hơn, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của kiểm toán.
Giải thích các hợp đồng thông minh được nhúng với AI
Viết hợp đồng thông minh nhúng AI
tiêu đề phụ
Lối chơi cốt truyện phong phú, thư viện sáng tạo của thế giới Web3
AI và NFT sáng tạo
Đại lý giao dịch tự động AI
Nhân vật AI và NPC trò chơi
AI và kết xuất tự động các cảnh metaverse
Sự trỗi dậy của AI tổng quát đã mang đến những khả năng mới cho ngành công nghiệp sáng tạo, mang đến những trải nghiệm đa dạng và sáng tạo hơn cho thế giới Web3, cho phép người dùng tham gia vào các cốt truyện và lối chơi phong phú. Trong thị trường tăng giá NFT trước đây, AI đã đưa khả năng sáng tạo không giới hạn vào NFT tổng quát. Generative NFT (Mã thông báo không thể thay thế) là một loại tác phẩm nghệ thuật hoặc tài sản kỹ thuật số dựa trên thuật toán và dữ liệu. Có thể tạo ra nhiều tác phẩm nghệ thuật và ký tự độc đáo và đa dạng thông qua công nghệ AI. Các NFT tổng quát này có thể trở thành nhân vật, đạo cụ hoặc yếu tố cảnh trong trò chơi, thế giới ảo hoặc siêu dữ liệu, cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn và trải nghiệm được cá nhân hóa. Trong sự bùng nổ của DeFi, tác nhân giao dịch tự động AI cũng mang lại sự thuận tiện và hiệu quả cho quy trình giao dịch kinh tế trong thư viện sáng tạo. Trong thế giới Web3, người dùng có thể kiếm được lợi ích bằng cách sở hữu, giao dịch hoặc tham gia vào các tài sản kỹ thuật số trong thư viện sáng tạo. Các đại lý giao dịch tự động AI sử dụng các thuật toán thông minh và công nghệ máy học để tự động hóa các giao dịch tài sản, giúp người dùng có được cơ hội giao dịch tốt nhất và tối đa hóa lợi nhuận. AIGC cũng mang đến lối chơi và ý tưởng mới cho các nền tảng nội dung và cộng đồng UGC. Ví dụ: Yodayo là một nền tảng nghệ thuật AI dành cho những nhân vật ảo và người hâm mộ anime để chia sẻ và tạo thêm nội dung mà họ yêu thích. Bằng cách kết nối với công cụ AIGC, Yodayo giúp việc tạo và tương tác của người dùng trên nền tảng tạo nội dung trở nên dễ dàng và dễ vận hành hơn, để hầu hết người dùng thường "im hơi lặng tiếng" trên nền tảng truyền thống cũng có thể trở thành người sáng tạo và làm chủ nội dung. người sáng tạo, kết nối chặt chẽ hơn và đóng góp cho cộng đồng.
phần kết
phần kết
Khi những người thực hành Web3 bị cuốn theo làn sóng AI, sau khi trải qua sự bùng nổ thông tin trong hai ngành trong những tháng gần đây, chúng tôi đã có suy nghĩ sâu sắc hơn về sự kết hợp giữa AI và Web3. Mặc dù có sự mâu thuẫn trong logic cơ bản giữa hai bên, việc tập trung hóa AI và nguyên tắc phân quyền của Web3 dường như khó dung hòa, nhưng chính logic trái ngược này đã giúp AI và Web3 bổ sung cho nhau và trở thành giải pháp cho nhau. điểm đau.thúc đẩy nhau cùng phát triển. Cơ chế phi tập trung của Web3 về cơ bản có thể giải quyết các vấn đề về bảo vệ quyền riêng tư và lạm dụng dữ liệu mà AI gặp phải, đồng thời ứng dụng Web3 và công nghệ chuỗi khối cũng có thể giám sát và ghi lại hành vi của AI, cải thiện tính bảo mật của AI và thúc đẩy tự động hóa AI Việc thúc đẩy và áp dụng các đại lý trong các lĩnh vực khác nhau.
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 ở lớp dưới cùng là khó khăn, nhưng nó có thể tạo ra nhiều khả năng và câu chuyện mới ở cấp ứng dụng: AI có thể trở thành một động lực quan trọng cho các ứng dụng Web3, giúp cải thiện đáng kể tốc độ phát triển của các ứng dụng Web3 và giảm sự tương tác giữa người dùng và dApps. Tương tác và chi phí học tập giúp nhiều người dùng hơn tham gia vào thế giới Web3. Đồng thời, trong khi AI hạ thấp ngưỡng kỹ thuật để phát triển dApp và phân phối dự án, nó cũng có thể mang lại nhiều lối chơi hơn và nâng cao khả năng cạnh tranh cho các dự án về mặt đổi mới và vận hành, chẳng hạn như nhúng người ảo và nhân vật AI trong trò chơi và hệ sinh thái xã hội, v.v. Các yếu tố mới lạ sẽ mang đến một câu chuyện và trải nghiệm mới cho các ứng dụng Web3, đồng thời thúc đẩy hơn nữa sự phát triển và quảng bá của ngành Web3.
Mặc dù sự kết hợp giữa AI và Web3 phải đối mặt với một số thách thức và hạn chế, chúng tôi tin rằng chỉ có sự kết hợp hữu cơ của cả hai mới có thể hỗ trợ tường thuật và lý tưởng của Internet thế hệ tiếp theo. Chúng tôi mong muốn được chứng kiến sự xuất hiện của nhiều dự án sáng tạo hơn có thể đưa AI vào Web3 và đẩy Web3 đến một lĩnh vực rộng lớn hơn.Chúng tôi cũng hy vọng rằng sự phát triển của hai công nghệ tiên tiến này có thể tiếp tục giúp nhau vượt qua các nút thắt kỹ thuật, vượt qua ràng buộc về chi phí và cùng nhau Tạo ra một tương lai thông minh hơn và cởi mở hơn.
Reference:
Foresight Ventures: Một cái nhìn hợp lý về mạng điện toán phi tập trung
