DePAI: Động lực tăng trưởng nghìn tỷ đô la tiếp theo cho Web3?

Chúng ta đã từng thấy những cảnh tượng khoa học viễn tưởng như thế này trong phim ảnh: R2-D2 trong *Star Wars* có thể trò chuyện trôi chảy với con người, sử dụng công cụ một cách tự động và thành thạo tin tặc; các Transformers trong *Transformers*, dù ở dạng robot hình người hay biến hình thành ô tô tự lái, máy bay không người lái hoặc chó robot, đều có thể suy nghĩ độc lập và hành động linh hoạt. Những cảnh robot tương tác với con người, robot với nhau và robot với thế giới vật chất—những cảnh tượng từng khiến chúng ta kinh ngạc và khao khát—thực chất có liên quan mật thiết đến một khái niệm đang thịnh hành trong năm nay—"Trí tuệ nhân tạo vật lý".

Vào tháng 1 năm nay, CEO của Nvidia, Jensen Huang, lần đầu tiên công khai đề xuất khái niệm ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các ứng dụng vật lý thực tế, chẳng hạn như robot, tại CES, và coi đó là làn sóng phát triển AI cuối cùng. Tesla, trong thông cáo "Kế hoạch bí mật Chương 4", đã chuyển trọng tâm phát triển của công ty sang lĩnh vực AI và robot, nhằm mục đích tích hợp AI vào thế giới vật lý trên quy mô lớn.

Vậy chính xác thì AI vật lý mà các ông lớn đang đặt cược vào là gì? Và DePAI, sự kết hợp giữa blockchain với AI vật lý, là gì? DePAI sẽ giải quyết những vấn đề cốt lõi mà AI vật lý đang phải đối mặt như thế nào?

Biểu đồ 3: Định nghĩa DePAI, Nguồn: Dựa trên bài viết "Robotics, Physical AI, DePAI: The Next Trillion-Dollar Opportunity to Rival Bitcoin", biểu đồ này được tạo bằng Pixso.

DePAI (Trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung) kết hợp các công nghệ phi tập trung (blockchain/Web3) với trí tuệ nhân tạo vật lý, cho phép các máy móc vật lý có khả năng trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như robot, máy bay không người lái và ô tô tự lái, hoạt động trên cơ sở hạ tầng blockchain mà không thuộc sở hữu hoặc kiểm soát của bất kỳ công ty nào.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo vật lý (physical AI) đang phát triển nhanh chóng, một số vấn đề cốt lõi vẫn còn tồn tại: Ví dụ, nền tảng nào nên được sử dụng để quản lý các robot hoạt động trên toàn thế giới? Làm thế nào để điều phối hành vi của robot? Làm thế nào để thực hiện các giao dịch và thanh toán giữa các hệ thống trí tuệ nhân tạo vật lý khác nhau (bao gồm robot tự hành, máy bay không người lái, phương tiện, người máy hình người, v.v.)? Có cần thiết một tiêu chuẩn thống nhất không? Làm thế nào để tài trợ cho trí tuệ nhân tạo vật lý trên quy mô lớn và chúng ta có thể hưởng lợi từ nó như thế nào? Làm thế nào để xác định trách nhiệm pháp lý đối với các tai nạn liên quan đến trí tuệ nhân tạo vật lý và tiến hành kiểm toán minh bạch về hành vi của robot? Đây chỉ là một vài trong số những câu hỏi đó.

Những vấn đề sâu xa nêu trên rất phù hợp để giải quyết bằng công nghệ blockchain phi tập trung. Ưu điểm của công nghệ blockchain bao gồm:

• Phân quyền các nút: Các nút mạng blockchain được phân quyền, chuyển giao quyền kiểm soát và ra quyết định từ một thực thể trung tâm sang một mạng lưới phân tán. Điều này loại bỏ khả năng một nền tảng duy nhất gây ảnh hưởng hoặc kiểm soát lẫn nhau, làm suy giảm chức năng của mạng lưới. Bản chất phân quyền của blockchain loại bỏ các điểm lỗi đơn lẻ, cải thiện tính bảo mật và độ tin cậy của hệ thống.
• Sổ cái thống nhất dùng chung: Sổ cái thống nhất phi tập trung của blockchain có thể hoạt động như một trung tâm điều phối, cho phép các robot trong các hệ thống không đồng nhất tìm thấy và phối hợp với nhau mà không cần đến một trung gian tập trung.
• Trao đổi giá trị: Khi robot trở nên tự chủ hơn, blockchain có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giao giá trị (tức là thanh toán) giữa robot có thể lập trình trực tiếp và con người, cũng như đảm bảo các giao dịch tự động giữa các máy móc (ví dụ: giao dịch thanh toán giữa các robot, điều phối phi tập trung các nhiệm vụ của nhiều robot).
• Cấu trúc tổ chức của DAO: Các nguồn tài trợ truyền thống chậm và biệt lập, cản trở sự phát triển của ngành. Các nền tảng DAO dựa trên blockchain loại bỏ những nút thắt cổ chai này đồng thời cung cấp các động lực tiềm năng cho các nhà đầu tư thông thường tham gia. Tương tự, DAO có thể tận dụng hợp đồng thông minh để cho phép người dùng thực sự "sở hữu" bot của họ và kiếm được phần thưởng từ công việc của chúng.
• Kiểm toán và giám sát hành vi: Tính bất biến của blockchain có thể được sử dụng để ghi lại hành vi và quyết định của robot, tăng cường tính minh bạch. Việc tích hợp hành vi có thể kiểm chứng chính thức vào các hệ thống AI vật lý thông qua hợp đồng thông minh có thể cung cấp thêm các biện pháp bảo vệ.

Sự kết hợp tự nhiên giữa công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo vật lý (physical AI) khiến DePAI trở thành xu hướng tất yếu trong sự phát triển của ngành. DePAI tương đương với sự phân quyền (blockchain) cộng với trí tuệ nhân tạo vật lý, đại diện cho một sự thay đổi mô hình cơ bản trong cơ chế quản lý, mô hình hoạt động và phân phối doanh thu của trí tuệ nhân tạo vật lý truyền thống. Theo mô hình mới này, máy móc không còn được coi là tài sản của doanh nghiệp, mà là một phần của cơ sở hạ tầng dùng chung rộng lớn hơn, từ đó đạt được khả năng vận hành tự chủ.

Nội dung này được trích từ một báo cáo nghiên cứu do Web3Caff Research công bố: " Báo cáo nghiên cứu dài 29.000 từ về lộ trình DePAI: Hướng tới định hướng phát triển tối ưu của AI, liệu nó có thể trở thành động lực tăng trưởng nghìn tỷ đô la tiếp theo cho Web3? "

Báo cáo nghiên cứu này, do Felix, một nhà nghiên cứu tại Web3Caff Research, biên soạn, cung cấp một phân tích có hệ thống về cách DePAI kết nối sức mạnh tính toán, danh tính và sự hợp tác để định hình lại nền kinh tế máy móc. Những điểm chính cần lưu ý bao gồm:

1. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển từ "trí tuệ kỹ thuật số" sang "trí tuệ vật lý", và DePAI đang trở thành một lớp nền tảng quan trọng cho sự hợp tác phi tập trung giữa các máy móc.
2. Hệ thống này đã hình thành nên kiến trúc ba lớp gồm "tác nhân thông minh - sức mạnh tính toán - nhận dạng", thúc đẩy sự phát triển của mạng lưới máy móc hướng tới tính tự chủ và hợp tác;
3. Các dự án chính thống (Fetch.ai, Bittensor, SingularityNET, v.v.) đều tập trung vào các mô hình khuyến khích và cơ chế mạng lưới riêng, thúc đẩy sự khác biệt hóa trong hệ sinh thái của chúng;
4. DePAI vẫn đối mặt với ba thách thức lớn: tiêu chuẩn hóa, bảo vệ quyền riêng tư và phân bổ tài nguyên. Một mạng lưới thông minh phi tập trung đang dần hình thành.

📊 Báo cáo bao gồm sơ đồ cấu trúc chính và ma trận các dự án tiêu biểu, trình bày hệ thống công nghệ DePAI và các xu hướng hệ sinh thái.