Crypto kết hợp với AI, những dự án nào có thể giúp phá vỡ rào cản độc quyền AI?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Crypto kết hợp với AI, những dự án nào có thể giúp phá vỡ rào cản độc quyền AI?
Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và chuỗi khối rõ ràng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc định hình các ngành công nghiệp.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Reflexivity Research
Biên dịch: TechFlow
Gần đây, ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) luôn là tâm điểm của các bản tin – cả những mặt tích cực lẫn tiêu cực. Trong khi bạn có thể đã biết về những sự kiện gần đây liên quan đến OpenAI và cũng đã khám phá mức độ hiện tại của công nghệ AI, thì có lẽ bạn chưa hiểu rõ cách AI tương tác với blockchain như thế nào. Trong báo cáo tuần này, chúng tôi sẽ giới thiệu một số ứng dụng đang cố gắng kết hợp công nghệ AI và blockchain, cũng như cung cấp thông tin về những ứng dụng này và ngành công nghiệp AI trong vài năm tới.
Trí tuệ nhân tạo là gì? Mối liên hệ giữa nó và tiền mã hóa?
Trước khi đi sâu vào chi tiết kỹ thuật và các ứng dụng kết hợp AI với blockchain, hãy cùng tìm hiểu những kiến thức cơ bản về công nghệ AI, đồng thời xem xét cách các đội ngũ hàng đầu và lập trình viên cá nhân đã phát triển ngành này đến trình độ hiện nay.
ChatGPT là ứng dụng thu hút sự chú ý lớn từ giới công nghệ trong năm qua và cũng là ứng dụng AI được người tiêu dùng yêu thích và công nhận rộng rãi nhất. Hôm nay, chúng ta sẽ điểm qua các khái niệm cơ bản đằng sau công nghệ ChatGPT và lý do vì sao nó lại xuất sắc đến vậy.
Công nghệ nền tảng của ChatGPT và các mô hình chatbot AI khác là các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM). Những công nghệ AI phức tạp này về bản chất là sự kết hợp giữa học sâu (deep learning) và các tập dữ liệu khổng lồ, tạo ra các mô hình AI có khả năng dự đoán và tổng hợp tri thức.
Tương tác giữa con người và LLM diễn ra thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Hầu hết các LLM đều được xây dựng đặc biệt cho NLP. Người dùng đặt câu hỏi cho chatbot, và robot AI sẽ sử dụng công nghệ nền tảng, dữ liệu huấn luyện và năng lực của mình để cung cấp câu trả lời tốt nhất có thể.
LLM được xây dựng trên mô hình biến đổi (transformer), còn gọi là transformer – một mạng nơ-ron đặc biệt giỏi trong việc dự đoán văn bản và học ngữ cảnh đằng sau các từ. Vì các LLM sử dụng mô hình transformer rất thành thạo trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nên chúng hoàn thành xuất sắc nhiều nhiệm vụ thường ngày của con người, chẳng hạn như giải toán, sinh mã code, thậm chí viết báo cáo ngắn hoặc đưa ra đề xuất chỉnh sửa.
Chính vì vậy mà các chatbot AI như ChatGPT, Microsoft Bing và Claude đã đạt được thành công vang dội, gần như đơn độc khởi xướng một cuộc cách mạng AI. Dù nhiều người cho rằng AI cuối cùng có thể trở nên thông minh hơn con người, nhưng hiện chưa có bằng chứng nào cho thấy điều đó sẽ xảy ra trong tương lai gần. Dù sao đi nữa, tiềm năng to lớn và khả năng hứa hẹn của việc kết hợp mô hình AI với công việc con người cho thấy rằng, dù muốn hay không, AI vẫn sẽ tồn tại. Tuy nhiên, bạn có thể tự hỏi làm thế nào các mô hình AI này có thể kết hợp với tính chất không cần cho phép (permissionless) của tiền mã hóa và blockchain. Vậy hãy cùng phân tích sự đồng bộ tiềm tàng giữa chúng và nghiên cứu hai công nghệ tiên tiến này.
Tiền mã hóa có thể hỗ trợ ứng dụng AI như thế nào?
Ngành công nghiệp tiền mã hóa là lĩnh vực liên tục được thảo luận trên các phương tiện truyền thông và nền tảng mạng xã hội mỗi ngày. Bắt nguồn từ một bản whitepaper do Satoshi Nakamoto viết năm 2008, tiền mã hóa đã phát triển thành một thị trường trị giá 1,5 nghìn tỷ USD, với các tổ chức tài chính nổi tiếng toàn cầu không ngừng nộp đơn xin phát hành các quỹ ETF cho nhiều loại tiền mã hóa khác nhau.
Nói chung, rất khó để mô tả lợi ích độc đáo của công nghệ blockchain cho những người ngoài ngành, chủ yếu bởi vì ngành tài chính ở hầu hết các nước phát triển vốn đã rất thịnh vượng. Ở các khu vực kém phát triển hơn, dễ dàng giải thích và minh họa ưu thế của công nghệ sổ cái phân tán (DLT) trong giao dịch tài chính hơn, đặc biệt do các tổ chức tài chính và chính phủ tham nhũng vẫn đang nắm quyền kiểm soát ở nhiều nơi trên thế giới. Tiền tệ quốc gia thường xuyên mất giá, và phần lớn dân số toàn cầu vẫn không tiếp cận được hạ tầng ngân hàng. Ở những nơi này, công nghệ sổ cái phân tán của blockchain có lợi thế vượt trội.
Tiền mã hóa là một cách cung cấp dịch vụ ngân hàng cho những người không có tài khoản. Công nghệ này mang đến cơ hội cho cá nhân trở thành người giám sát hoạt động tài chính của chính mình. Dù họ đang lưu trữ tiền mã hóa trong ví lạnh hay sử dụng vô số DApp trong hệ sinh thái tiền mã hóa, họ đều có thể tận hưởng các dịch vụ tương tự như ngân hàng.
Tính minh bạch, bảo mật và phi tập trung vốn có của blockchain có thể thúc đẩy mạnh mẽ cách thức lưu trữ, chia sẻ và sử dụng dữ liệu AI. Công nghệ blockchain có thể cung cấp một sổ cái phân tán không thể thay đổi cho các giao dịch và quyết định của AI. Sự kết hợp này hứa hẹn tăng cường niềm tin vào các hệ thống AI, giảm bớt lo ngại về việc thao túng hoặc lạm dụng dữ liệu.
Một khía cạnh then chốt mà công nghệ mã hóa giúp đỡ AI (và ngược lại) là quản lý và bảo mật dữ liệu. Các hệ thống AI cần lượng lớn dữ liệu để học hỏi và cải thiện. Nhờ blockchain, dữ liệu này có thể được chia sẻ một cách an toàn và minh bạch giữa các nền tảng và bên liên quan. Điều này không chỉ đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu mà còn mở ra con đường mới cho nghiên cứu và phát triển AI theo hướng hợp tác, phá vỡ các "ốc đảo dữ liệu" vốn cản trở đổi mới sáng tạo.
Sự kết hợp giữa AI và blockchain có thể tạo ra các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) hợp pháp. Những DAO này được quản lý bởi các hợp đồng thông minh và vận hành bởi các thuật toán AI, có thể tự vận hành, ra quyết định và thực hiện giao dịch mà không cần can thiệp của con người. Trong quá khứ, việc quản lý DAO trong lĩnh vực tiền mã hóa thường không lý tưởng, vì cảm xúc và động cơ kinh tế của con người có thể làm lu mờ mục đích ban đầu của DAO. Việc áp dụng công nghệ AI có thể tự động hóa quy trình quản lý DAO, giảm nhu cầu về trung gian con người, từ đó nâng cao hiệu quả tổ chức, cắt giảm chi phí và cách mạng hóa nhiều lĩnh vực.
Một lĩnh vực đầy hứa hẹn khác là sử dụng blockchain như một phương tiện khuyến khích việc tạo và chia sẻ dữ liệu AI. Thông qua việc token hóa, cá nhân và tổ chức có thể được thưởng về mặt kinh tế khi đóng góp dữ liệu có giá trị cho các mô hình AI, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái AI mang tính hợp tác và bao hàm hơn.
Tài chính phi tập trung (DeFi) cũng là một lĩnh vực có tiềm năng hưởng lợi từ AI. Sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này có thể tạo ra một thứ mới gọi là trí tuệ nhân tạo phi tập trung (DeAI). Cách tiếp cận này có thể giúp cá nhân và các tổ chức nhỏ tiếp cận các công cụ AI trước đây chỉ phục vụ cho các tập đoàn lớn, từ đó thúc đẩy quá trình dân chủ hóa và phổ cập hóa công nghệ AI.
Sự hòa trộn giữa tiền mã hóa và AI không chỉ có khả năng thay đổi ngành tài chính, mà còn có thể biến đổi nhiều khía cạnh trong đời sống kỹ thuật số của chúng ta. Khi kết hợp ưu điểm của cả hai công nghệ, chúng ta có thể kỳ vọng một tương lai mà AI không chỉ dễ tiếp cận hơn, mà còn an toàn, minh bạch và hiệu quả hơn. Đến đây, hãy cùng phân tích cách ngành công nghiệp AI hiện đang vận hành và chức năng của nó hiện nay.
Phá vỡ rào cản thiếu minh bạch của AI
Khi so sánh cuộc cải cách hệ thống tài chính do tiền mã hóa tạo ra với cuộc cách mạng sản xuất thông minh do AI dẫn dắt, chúng ta có thể rút ra một số điểm tương đồng và lập luận cho sự kết hợp của hai lĩnh vực này.
Hiện tại, các công ty AI như OpenAI, Google DeepMind và Anthropic đang đầu tư mạnh vào nghiên cứu công nghệ liên quan.
Cơ hội hiện tại trong lĩnh vực tiền mã hóa và AI
Bây giờ chúng ta đã giới thiệu những kiến thức cơ bản về sự phối hợp giữa AI và tiền mã hóa, có thể đi sâu hơn vào một số dự án tiên phong trong lĩnh vực này. Dù phần lớn các dự án còn nhiều thiếu sót (vẫn đang phát triển mainnet, nỗ lực thu hút nhóm người dùng trung thành và sự chú ý từ cộng đồng tiền mã hóa rộng lớn hơn), nhưng tất cả đều đang ở vị trí tiên phong, đại diện tốt cho ngành công nghiệp đang phát triển nhanh chóng này.
Bittensor – Mạng lưới mô hình AI phi tập trung:
Bittensor là một trong những dự án phổ biến và trưởng thành nhất trong hệ sinh thái tiền mã hóa và AI cho đến nay. Bittensor là một mạng lưới phi tập trung nhằm mục đích dân chủ hóa AI bằng cách tạo ra một nền tảng cho nhiều thị trường hàng hóa phi tập trung ("subnets") và thống nhất dưới một hệ thống token duy nhất. Sứ mệnh của nó là xây dựng một mạng lưới có thể so sánh được với các siêu công ty AI lớn như OpenAI, thông qua cơ chế khuyến khích độc đáo và kiến trúc subnet tiên tiến. Hệ thống Bittensor có thể được coi như một cỗ máy chuyển đổi hiệu quả năng lực AI lên chuỗi thông qua blockchain.
Mạng lưới được quản lý bởi hai đối tượng chính: thợ đào (miner) và người xác thực (validator). Thợ đào gửi các mô hình AI đã được huấn luyện trước vào mạng và nhận phần thưởng nhờ đóng góp của họ, trong khi người xác thực đảm bảo tính hợp lệ và độ chính xác của đầu ra mô hình. Cơ cấu này tạo ra môi trường cạnh tranh, khuyến khích thợ đào không ngừng cải thiện mô hình để đạt hiệu suất tốt hơn và nhận thêm phần thưởng (token gốc $TAO). Người dùng tương tác với mạng bằng cách gửi truy vấn đến người xác thực, người này sẽ phân phối truy vấn đến các thợ đào. Người xác thực xếp hạng đầu ra từ các thợ đào và trả lại phản hồi tốt nhất cho người dùng.
Phương pháp phát triển mô hình của Bittensor là độc đáo. Khác với nhiều phòng thí nghiệm AI hay tổ chức nghiên cứu, Bittensor không trực tiếp huấn luyện mô hình vì quá trình này phức tạp và tốn kém. Thay vào đó, mạng lưới dựa vào cơ chế huấn luyện phân tán. Nhiệm vụ của người xác thực là đánh giá các mô hình do thợ đào tạo ra bằng các bộ dữ liệu cụ thể và chấm điểm từng mô hình theo các tiêu chí nhất định (như độ chính xác và hàm mất mát). Việc đánh giá phân tán này đảm bảo hiệu suất mô hình được cải thiện liên tục.
Kiến trúc của Bittensor bao gồm cơ chế đồng thuận Yuma, là sự kết hợp giữa Proof-of-Work (PoW) và Proof-of-Stake (PoS), dùng để phân bổ tài nguyên trong các subnet của mạng. Mỗi subnet là một thị trường kinh tế độc lập, tập trung vào các nhiệm vụ AI khác nhau như dự đoán văn bản hay tạo ảnh, và có thể lựa chọn tham gia hoặc rời khỏi đồng thuận Yuma tùy theo chức năng của mình.
Bittensor là bước tiến quan trọng trong việc phi tập trung hóa AI, cung cấp một nền tảng để phát triển, đánh giá và cải tiến các mô hình AI theo cách phi tập trung. Cấu trúc độc đáo của nó không chỉ khuyến khích tạo ra các mô hình AI chất lượng cao mà còn làm cho việc tiếp cận công nghệ AI trở nên dân chủ hơn, có tiềm năng thay đổi cách AI được phát triển và sử dụng trong mọi lĩnh vực.
Akash – Siêu đám mây mã nguồn mở:
Akash Network là một nền tảng siêu đám mây sáng tạo, mã nguồn mở, nhằm mục đích mua bán tài nguyên tính toán một cách an toàn và hiệu quả. Ý tưởng của nó là cho phép người dùng triển khai hạ tầng đám mây riêng và cũng có thể mua bán tài nguyên đám mây chưa sử dụng. Sự linh hoạt này không chỉ dân chủ hóa việc sử dụng tài nguyên đám mây mà còn cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí cho người dùng cần mở rộng hoạt động kinh doanh.
Lõi hệ thống Akash là cơ chế đấu giá ngược: người dùng đưa ra yêu cầu tính toán, các nhà cung cấp cạnh tranh để phục vụ, do đó giá cả thường thấp hơn nhiều so với hệ thống đám mây truyền thống. Hệ thống này được hỗ trợ bởi các công nghệ đáng tin cậy và trưởng thành như Kubernetes và Cosmos, đảm bảo một nền tảng an toàn, đáng tin cậy để lưu trữ ứng dụng. Phương pháp do cộng đồng điều hành của Akash đảm bảo người dùng có tiếng nói trong phát triển và quản lý mạng, biến nó thành một dịch vụ công cộng thực sự lấy người dùng làm trung tâm.
Cơ sở hạ tầng Akash được định nghĩa bằng ngôn ngữ SDL (Stack Definition Language) dựa trên YAML, dễ sử dụng, cho phép người dùng tạo triển khai phức tạp trên nhiều khu vực và nhà cung cấp. Tính năng này kết hợp với hệ thống điều phối container hàng đầu Kubernetes không chỉ đảm bảo tính linh hoạt trong triển khai mà còn đảm bảo tính an toàn và đáng tin cậy khi lưu trữ ứng dụng. Ngoài ra, Akash còn cung cấp giải pháp lưu trữ bền vững, đảm bảo dữ liệu được giữ nguyên ngay cả sau khi khởi động lại, rất có lợi cho các ứng dụng quản lý tập dữ liệu lớn.
Nhìn chung, Akash nổi bật như một nền tảng đám mây phi tập trung, cung cấp giải pháp độc đáo cho tính chất độc quyền của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hiện tại. Mô hình tận dụng tài nguyên chưa được khai thác tối đa từ hàng triệu trung tâm dữ liệu toàn cầu không chỉ giảm chi phí mà còn nâng cao tốc độ và hiệu quả cho các ứng dụng gốc đám mây. Akash không yêu cầu viết lại bằng ngôn ngữ chuyên dụng hay bị khóa nhà cung cấp, mang đến một nền tảng đa năng, dễ tiếp cận cho mọi ứng dụng dựa trên đám mây.
Render – Nền tảng mở rộng khả năng truy cập tính toán:
Render là một nền tảng dựa trên blockchain, nhằm đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng tăng trong sản xuất nội dung, đặc biệt trong các lĩnh vực thực tế tăng cường (AR), thực tế ảo (VR) và nội dung được tăng cường bởi AI. Nó tận dụng các chu kỳ GPU nhàn rỗi, kết nối những người sáng tạo nội dung cần sức mạnh tính toán với các nhà cung cấp có tài nguyên GPU sẵn sàng. Nhờ sử dụng công nghệ blockchain, Render đảm bảo xử lý an toàn và hiệu quả các nhiệm vụ dựa trên GPU, bao gồm tạo và tối ưu nội dung do AI điều khiển.
Sản phẩm cốt lõi của Render là tích hợp AI, đóng vai trò thiết yếu trong việc tạo nội dung và tối ưu quy trình. Mạng lưới hỗ trợ các nhiệm vụ liên quan đến AI, cho phép các nghệ sĩ sử dụng công cụ AI để tạo tài sản và nâng cao tác phẩm nghệ thuật số. Nhờ sự tích hợp này, có thể tạo ra các thế giới 3D độ phân giải siêu cao và tối ưu quy trình render, chẳng hạn như khử nhiễu bằng AI. Ngoài ra, việc ứng dụng AI của Render còn mở rộng sang quản lý bộ sưu tập nghệ thuật quy mô lớn và tối ưu hóa quy trình render, từ đó mở rộng khả năng trong quy trình sáng tạo.
Hệ sinh thái Render hoạt động như một thị trường tài nguyên GPU, phục vụ các bên liên quan như nghệ sĩ, kỹ sư và các nhà điều hành nút GPU. Nó dân chủ hóa việc truy cập sức mạnh tính toán, cho phép cả cá nhân sáng tạo và studio lớn thực hiện các dự án render phức tạp với giá rẻ. Các giao dịch trong hệ sinh thái này sử dụng token RNDR, tạo ra một nền kinh tế sôi động xoay quanh dịch vụ render. Khi AI tiếp tục định hình lại sáng tạo nội dung số, Render có tiềm năng trở thành nhân tố then chốt thúc đẩy các hình thức biểu đạt sáng tạo mới và đổi mới công nghệ trong lĩnh vực truyền thông kỹ thuật số.
Gensyn – Nền tảng tính toán phi tập trung:
Gensyn là một dự án kết hợp AI và tiền mã hóa, tập trung giải quyết bài toán giới hạn tài nguyên vốn có trong các hệ thống AI hiện đại. Dự án này nhằm vượt qua rào cản do nhu cầu tài nguyên khổng lồ để xây dựng các mô hình nền tảng gây ra đối với sự phát triển của AI. Gensyn hướng đến việc tạo ra một giao thức phi tập trung dựa trên blockchain để tận dụng hiệu quả tài nguyên tính toán toàn cầu.
Bối cảnh của Gensyn nhấn mạnh nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán trong các hệ thống AI, nhu cầu này đang vượt quá tài nguyên tính toán sẵn có. Ví dụ, việc huấn luyện các mô hình lớn như GPT-4 của OpenAI đòi hỏi lượng tài nguyên tính toán khổng lồ, tạo ra rào cản lớn cho mọi bên liên quan. Điều này dẫn đến nhu cầu về một hệ thống có thể tận dụng hiệu quả mọi tài nguyên tính toán sẵn có để khắc phục những hạn chế của các giải pháp hiện tại – vốn hoặc quá đắt đỏ, hoặc không đủ đáp ứng nhu cầu công việc AI quy mô lớn.
Gensyn hướng đến việc giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một giao thức phi tập trung có thể kết nối và xác thực công việc học sâu (deep learning) ngoài chuỗi một cách hiệu quả về chi phí. Giao thức này phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm xác minh công việc, động lực thị trường, ước lượng công việc trước, vấn đề riêng tư và nhu cầu song song hóa hiệu quả các mô hình học sâu. Giao thức hướng đến việc xây dựng một mạng tính toán không cần tin tưởng (trustless), cung cấp động lực kinh tế cho người tham gia và một phương pháp để xác minh công việc tính toán có được thực hiện đúng như cam kết hay không.
Giao thức Gensyn là giao thức lớp 1 không cần tin tưởng đầu tiên dành cho tính toán học sâu, thưởng cho những người đóng góp thời gian tính toán và thực hiện các nhiệm vụ ML (ML là một loại nhiệm vụ tính toán trong Gensyn). Nó sử dụng nhiều công nghệ để xác minh công việc đã hoàn thành, bao gồm bằng chứng học xác suất (probabilistic proof of learning), giao thức định vị chính xác dựa trên đồ thị và trò chơi khuyến khích kiểu Truebit. Hệ thống này bao gồm nhiều đối tượng tham gia như người gửi, người giải, người xác thực và người tố cáo, mỗi người đóng một vai trò cụ thể trong quá trình tính toán.
Trong thực tế, giao thức Gensyn bao gồm nhiều giai đoạn, từ việc gửi nhiệm vụ đến trọng tài hợp đồng và thanh toán. Nó hướng đến việc tạo ra một thị trường minh bạch, chi phí thấp cho tính toán ML, đạt được khả năng mở rộng và hiệu quả. Giao thức cũng mang đến cơ hội cho các thợ đào sở hữu GPU mạnh mẽ tái sử dụng phần cứng của họ cho tính toán ML, với chi phí có thể thấp hơn so với các nhà cung cấp chính thống. Cách tiếp cận này không chỉ giải quyết bài toán tính toán cho AI mà còn hướng tới việc dân chủ hóa việc tiếp cận tài nguyên AI.
Fetch – Nền tảng mở cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo:
Fetch.ai có lịch sử phát triển lâu dài hơn các dự án đã nêu, với nhiều dịch vụ đa dạng được cung cấp trên trang web của họ. Cốt lõi của Fetch là một dự án đổi mới trong lĩnh vực giao thoa giữa AI và tiền mã hóa, nhằm cách mạng hóa cách thức hoạt động kinh tế. Nền tảng của Fetch được xây dựng dựa trên các tác nhân AI (AI agents), được thiết kế như các khối xây dựng mô-đun có thể lập trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Những tác nhân này có thể tự động kết nối, tìm kiếm và giao dịch, từ đó tạo ra các thị trường động, thay đổi cách thức hoạt động kinh tế truyền thống.
Một trong những dịch vụ chính mà Fetch cung cấp là tích hợp AI vào các sản phẩm truyền thống. Điều này được thực hiện bằng cách tích hợp API của họ với các tác nhân Fetch.ai, một quá trình nhanh chóng và không cần thay đổi ứng dụng kinh doanh nền tảng. Các tác nhân AI có thể kết hợp với nhau trong mạng để mở ra các trường hợp sử dụng và mô hình kinh doanh mới. Ngoài ra, các tác nhân này còn có khả năng thương lượng và giao dịch thay mặt người dùng, giúp người dùng kiếm lợi nhuận từ việc triển khai của họ.
Hơn nữa, các tác nhân này còn có thể cung cấp suy luận từ các mô hình học máy, cho phép người dùng thương mại hóa các hiểu biết của mình và nâng cao mô hình học máy của họ.
Fetch cũng đã ra mắt Agentverse, một dịch vụ quản lý không cần mã hóa (no-code), giúp đơn giản hóa việc triển khai các tác nhân AI. Cũng giống như các nền tảng không cần mã hóa truyền thống (Replit) và Copilot của GitHub giúp đại chúng hóa việc viết mã, Fetch đang nỗ lực theo cách riêng để dân chủ hóa phát triển Web3 hơn nữa.
Thông qua Agentverse, người dùng có thể dễ dàng khởi chạy tác nhân đầu tiên của mình, giảm đáng kể rào cản khi sử dụng công nghệ AI tiên tiến. Về mặt công cụ AI và dịch vụ tác nhân, Fetch tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để phát hiện và định tuyến nhiệm vụ đến các tác nhân AI phù hợp. Hệ thống này không chỉ giúp thương mại hóa các ứng dụng và dịch vụ AI mà còn hoạt động như một nền tảng tổng hợp cho dịch vụ tác nhân, bao gồm xây dựng, niêm yết, phân tích và lưu trữ.
Nền tảng này nâng cao tính hữu ích thông qua các chức năng như “Tìm kiếm và Phát hiện” và “Phân tích”. Các tác nhân có thể đăng ký trong Agentverse, nền tảng sử dụng tìm kiếm định hướng dựa trên LLM để chủ động phát hiện trên nền tảng Fetch.ai. Các công cụ phân tích có thể được dùng để cải thiện hiệu quả của các mô tả ngữ nghĩa của tác nhân, từ đó tăng khả năng được phát hiện. Ngoài ra, Fetch.ai còn tích hợp một cổng IoT cho các tác nhân ngoại tuyến, cho phép chúng thu thập thông tin và xử lý hàng loạt khi kết nối lại.
Cuối cùng, Fetch.ai cung cấp dịch vụ lưu trữ cho các tác nhân, cung cấp mọi chức năng của Agentverse ngoại trừ lưu trữ. Nền tảng này cũng tận dụng mạng Web3 của Fetch.ai để giới thiệu một mạng mở cho việc định danh và đặt tên tác nhân. Đây là một phương pháp định tuyến DNS mạng mới mẻ, tích hợp công nghệ blockchain vào hệ thống.
Nhìn chung, Fetch.ai cung cấp một nền tảng đa năng kết hợp công nghệ AI và blockchain, cung cấp công cụ cho việc phát triển tác nhân AI, thương mại hóa mô hình học máy và một phương pháp tiên phong cho việc tìm kiếm và phát hiện trong nền kinh tế số. Sự kết hợp giữa tác nhân AI và công nghệ blockchain mở ra con đường để tự động hóa và tối ưu hóa hiệu quả các quy trình theo cách phi tập trung.
Chuyển động tiếp theo và dự báo cho hai ngành:
Việc kết hợp liền mạch giữa công nghệ AI và blockchain đại diện cho một bước tiến lớn trong cả hai lĩnh vực. Sự kết hợp này không chỉ đơn thuần là sự hòa trộn giữa hai công nghệ tiên tiến, mà là một hiệu ứng cộng hưởng mang tính biến đổi, tái định nghĩa ranh giới của đổi mới kỹ thuật số và sự phi tập trung.
Như được khám phá qua các dự án như Fetch.ai, Bittensor, Akash Network, Render Network và Gensyn, các ứng dụng tiềm năng của sự kết hợp này chứng minh rõ ràng về khả năng và lợi thế to lớn khi kết hợp AI với blockchain.
Nhìn về tương lai, sự kết hợp giữa AI và blockchain rõ ràng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc định hình nhiều ngành nghề. Từ việc nâng cao bảo mật và toàn vẹn dữ liệu đến việc tạo ra các mô hình mới cho tổ chức tự trị phi tập trung, sự kết hợp này hứa hẹn mang lại công nghệ hiệu quả hơn, minh bạch hơn và dễ tiếp cận hơn. Đặc biệt trong lĩnh vực tài chính phi tập trung, sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo phi tập trung (DeAI) có thể phá vỡ các rào cản vốn có lợi cho các công ty lớn, thúc đẩy việc dân chủ hóa tiếp cận công nghệ AI. Điều này sẽ dẫn đến một nền kinh tế số bao hàm hơn, nơi cá nhân và tổ chức nhỏ có thể tận dụng các công cụ và dịch vụ AI trước đây nằm ngoài tầm với.
Hơn nữa, việc tích hợp các công nghệ này hứa hẹn giải quyết những thách thức cấp bách nhất trong cả hai lĩnh vực. Trong AI, các vấn đề như "ốc đảo dữ liệu" và nhu cầu tính toán khổng lồ để huấn luyện mô hình lớn có thể được giảm nhẹ nhờ quản lý dữ liệu và chia sẻ sức mạnh tính toán phi tập trung của blockchain. Trong blockchain, AI có thể nâng cao hiệu quả, tự động hóa quy trình ra quyết định và cải thiện các cơ chế bảo mật. Khi ngành phát triển, các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và các bên liên quan phải tiếp tục khám phá và tận dụng hiệu ứng cộng hưởng giữa AI và blockchain. Bằng cách đó, họ không chỉ thúc đẩy sự phát triển của cả hai lĩnh vực mà còn thúc đẩy đổi mới trong toàn bộ lĩnh vực kỹ thuật số, cuối cùng mang lại lợi ích cho toàn xã hội.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@reflexivityres
