Đối thoại cùng Ethan Sun, Đồng sáng lập MyShell: MyShell mang đến trải nghiệm Crypto X AI cho hàng triệu người như thế nào?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Đối thoại cùng Ethan Sun, Đồng sáng lập MyShell: MyShell mang đến trải nghiệm Crypto X AI cho hàng triệu người như thế nào?
Mô hình khuyến khích được áp dụng trong học tăng cường để tạo ra những sản phẩm thực sự tuyệt vời, và đây chính là điểm nổi bật thực sự của MyShell tôi.
Chuyên sâu báo cáo Web3Người dẫn chương trình: Tommy & Santiago, The Delphi Podcast
Khách mời: Ethan Sun, Đồng sáng lập MyShell
Bối cảnh
Trong tập này, Tommy và Santiago phỏng vấn Ethan Sun, đồng sáng lập MyShell – một nền tảng phi tập trung dành cho lớp người tiêu dùng AI. Họ thảo luận về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) trong thập kỷ qua, tầm quan trọng của các ứng dụng hướng tới người dùng cuối và tiềm năng nâng cao đời sống hàng ngày thông qua AI.
Ethan giải thích cách MyShell trao quyền cho các nhà sáng tạo dễ dàng xây dựng trải nghiệm AI, vai trò của cơ chế khuyến khích trong hệ sinh thái nền tảng, tương lai của các tác nhân AI và tiềm năng của các trợ lý AI cá nhân hóa. Họ cũng đi sâu vào tương lai của MyShell, cạnh tranh, thách thức mở rộng quy mô trong không gian AI và tiền mã hóa, cùng với mục tiêu cuối cùng của MyShell và vai trò quan trọng của các nhà sáng tạo trên nền tảng.
Dưới đây là nội dung chính của cuộc trao đổi:
Tommy: Xin chào mọi người, chào mừng quay trở lại Delphi Podcast. Tôi là người dẫn chương trình của bạn, Tommy. Hôm nay tôi có mặt cùng người đồng dẫn chương trình Santiago, một người bạn thân thiết, một nhà đầu tư năng suất và một con người tuyệt vời.
Hôm nay, chúng tôi rất vui được đón tiếp Ethan từ myshell.ai làm khách mời. MyShell là một nền tảng phi tập trung đầy đủ, nơi khám phá, tạo ra và thế chấp các ứng dụng gốc AI, tiện ích, chatbot, v.v.
Ethan: Tôi là Ethan, đồng sáng lập MyShell. Từ năm 2013, tôi đã làm việc trong ngành AI khoảng 10 năm. Vào thời điểm đó, khi mọi người nói về học sâu hay AI, họ chỉ đang nói đến mạng nơ-ron tích chập. Nhưng bây giờ mọi thứ đã thay đổi hoàn toàn – tất cả đều xoay quanh Transformer, thậm chí cả thị giác máy tính. Trong suốt 10 năm qua, tôi đã nghiên cứu AI trong lĩnh vực thị giác máy tính, học sâu và công nghệ robot. Tôi nghĩ rằng chúng ta đã chứng kiến sự thay đổi to lớn của ngành AI trong thập kỷ vừa qua. Trước kia, AI chủ yếu giúp chúng ta nhận diện khuôn mặt tốt hơn – thiên về ứng dụng thương mại. Nhưng lần đầu tiên này, AI có thể giao tiếp trực tiếp với con người. Sự phát triển công nghệ trong 10 năm qua thật đáng kinh ngạc.
Mọi người luôn hỏi có điều gì mới mẻ không. Nhưng theo cảm nhận của tôi, tại sao không xây dựng những thứ mà bản thân hoặc bạn bè tôi có thể sử dụng? Với tôi điều đó quan trọng hơn, vì mỗi công nghệ nên cải thiện đời sống hằng ngày của con người. Chúng tôi cũng bắt đầu từ góc nhìn người tiêu dùng vì điều đó cụ thể và ý nghĩa hơn. Nếu có một ứng dụng AI có thể tự động sắp xếp lịch họp hoặc xử lý lịch trình, thì nó thực sự giúp cuộc sống của tôi dễ dàng hơn. Tôi nghĩ đó sẽ là một điều lớn lao.
Tạo trải nghiệm AI dễ dàng trên MyShell
Tommy: Ethan, bạn có thể giới thiệu về trải nghiệm tạo một Agent AI trên MyShell không?
Ethan:
Chúng tôi trao quyền cho các nhà sáng tạo trong hệ sinh thái sử dụng nhiều mô hình, chứ không chỉ riêng mô hình lớn. Các nhà sáng tạo của chúng tôi có thể tiếp cận nhiều loại nội dung khác nhau. Như bạn đã đề cập, loại đầu tiên là nhân vật (Agent). Tôi cho rằng một nhân vật không chỉ đơn thuần là một cuộc hội thoại gắn thẻ – nó cần có tính cách riêng biệt. Ví dụ, nhân vật này có giọng nói rất đặc trưng, giống như Tommy vậy – bạn có giọng nói riêng, nên khi tôi nghe thấy, tôi có thể nhận ra ngay lập tức. Tất cả những âm thanh độc đáo này có thể được hiện thực hóa thông qua chức năng gọi thoại mà chúng tôi cung cấp. Ngoài nhân vật, còn có rất nhiều nội dung giáo dục, vì trải nghiệm học tập cá nhân hóa rất quan trọng – bởi vì mỗi người có cách học khác nhau.
Ví dụ, tôi học tiếng Anh nhiều nhất vào thời trung học. Tôi dành rất nhiều thời gian chơi World of Warcraft, vì đó là điều tôi muốn giao tiếp hoặc trò chuyện với người khác. Trong trường hợp đó, có thể mỗi người muốn học ngôn ngữ mới nhưng lại quan tâm đến các chủ đề khác nhau. Tuy nhiên, phương pháp học ngôn ngữ chuẩn hiện tại thì giống nhau với tất cả mọi người. Vì vậy, nếu xem xét khả năng tùy chỉnh,
trải nghiệm học với AI, theo tôi, rất quan trọng hoặc hiệu quả đối với việc hiểu và học ngôn ngữ mới của từng cá nhân. Ngoài ra, có rất nhiều trò chơi do AI điều khiển, mang tính tương tác cao, thông qua các kiểu phiêu lưu hoặc cơ chế khác nhau. Vì vậy, theo quan điểm của tôi, có rất nhiều danh mục nội dung độc đáo và đa dạng,
như các nhân vật bầu bạn, trò chuyện với nhân vật yêu thích trong game, hoặc các trải nghiệm học ngôn ngữ được cá nhân hóa, thậm chí là học lập trình. Vì vậy, điều chúng tôi thực sự muốn trao quyền cho mọi người là khả năng xây dựng trên nền tảng của chúng tôi, ở mọi danh mục và dựa trên nhu cầu rất cá nhân hóa.
Tommy: Tạo trải nghiệm AI trên MyShell rất dễ dàng, đúng không?
Ethan:
Đúng vậy, từ góc độ sáng tạo, việc loại bỏ việc viết mã là cốt lõi để giảm rào cản cho những người không chuyên kỹ thuật trở thành nhà phát triển. Ý tưởng tổng thể của chúng tôi là tích hợp càng nhiều mô hình AI càng tốt – dù là mô hình lớn, mô hình hình ảnh hay thậm chí là mô hình video – để mọi người có thể thử nghiệm các mô hình khác nhau như những khối xây dựng.
Mọi người có thể thử nghiệm các mô hình khác nhau, coi chúng như các khối xây dựng, và xem mô hình nào có thể thực hiện chức năng nào. Bộ công cụ mà chúng tôi cung cấp giúp đơn giản hóa việc kết hợp các loại mô hình khác nhau. Ví dụ, trong ví dụ bạn vừa nêu, sẽ có rất nhiều mô hình để thực hiện cuộc hội thoại. Ngoài ra còn có Rack, về cơ bản có thể trực tiếp chuyển đổi tài liệu Gitbook của chính chúng tôi hoặc bất kỳ dự án nào khác thành cơ sở dữ liệu vector có thể truy xuất theo thời gian thực. Vì vậy, tất cả các chức năng này, chúng tôi đều mở rộng khả năng tiếp cận cho bất kỳ ai, để xây dựng ứng dụng hoặc trường hợp sử dụng thực tế mong muốn theo cách đơn giản và không cần mã hóa.
Ứng dụng mô hình khuyến khích trong AI
Santi: Tiền mã hóa rất giỏi trong việc tạo động lực. Đây là lý do cốt lõi khiến tôi thấy điều này thú vị. Bạn bắt đầu từ Bitcoin, rồi đến Ethereum với các hợp đồng thông minh linh hoạt hơn. Phần lớn điều này đạt được thông qua quá trình tài chính hóa. Tài chính phi tập trung (DeFi) là một ví dụ điển hình.
Đặc biệt, cách tiếp cận của MyShell thực sự hấp dẫn vì áp dụng mô hình khuyến khích tương tự thông qua học tăng cường dựa trên phản hồi của con người. Tại sao tiền mã hóa cần tồn tại trong lĩnh vực AI?
Gemini: Chứng minh rằng bạn muốn có thêm nhiều tác nhân và quyền kiểm soát tự trị hơn đối với mô hình, và xác minh những gì mô hình đang làm. Các công ty như Google, Gemini rất có định hướng riêng. Do đó, trên thị trường có thể ngày càng xuất hiện nhiều nhận thức và nhu cầu về một thứ trung lập đáng tin cậy hơn hoặc thứ mà bạn có thể kiểm soát.
Nhưng có lẽ quan trọng hơn là việc sử dụng nền kinh tế mã hóa để tạo động lực tốt hơn cho mọi người bằng cơ chế tốt hơn. Tôi nghĩ chúng ta đang bước vào thời đại ứng dụng mã hóa, vì cơ sở hạ tầng hiện nay đã đủ mạnh để mở rộng quy mô các ứng dụng dành cho người tiêu dùng. Vậy bạn có thể hình dung một thế giới với hàng trăm, hàng ngàn nhà phát triển hoặc người dùng sử dụng MyShell để triển khai ứng dụng riêng theo cách rất ít mã hóa hoặc không cần mã hóa không?
Santi: Tôi nghĩ rằng, dù sản phẩm có tốt đến đâu, vẫn cần cơ chế khuyến khích tốt hơn để thúc đẩy. Nhiều cuộc trò chuyện giữa tôi và Ethan ban đầu đều xoay quanh việc thiết kế cơ chế khuyến khích như thế nào. Tôi cho rằng đây chính là thách thức và cơ hội thực sự.
Play-to-Earn, theo tôi, đã làm đúng một số điều. Nhưng các trò chơi mà chúng ta thấy trong chu kỳ trước chưa đủ thú vị để duy trì nền kinh tế trong game một cách bền vững. Vì vậy, tôi rất háo hức khi thấy mô hình khuyến khích được áp dụng vào học tăng cường, tạo ra những sản phẩm thực sự tốt, như sản phẩm AI, nhằm thúc đẩy những nhu cầu cụ thể. Tôi nghĩ đây chính là điểm nổi bật thực sự của MyShell.
Ethan: Đúng vậy, tôi nghĩ hầu hết các dự án mã hóa dành cho người tiêu dùng hiện có thường lấy động lực người dùng bằng cách sử dụng khoản airdrop tiềm năng hoặc trả phí marketing truyền thống để thu hút người dùng. Trong kịch bản của chúng tôi, mô hình kinh tế token được xây dựng xung quanh việc khuyến khích bên cung cấp – nghĩa là khuyến khích những người sáng tạo xây dựng mô hình, tạo nội dung trên nền tảng. Điều này giống như App Store vậy. Ban đầu, việc khuyến khích người dùng sử dụng ứng dụng là vô nghĩa. Nhưng việc khuyến khích các nhà phát triển đóng góp các ứng dụng chất lượng cao và đa dạng thì lại rất hợp lý. Đó là điều đầu tiên mà cơ chế khuyến khích của chúng tôi hướng tới – khuyến khích các nhà sáng tạo sử dụng các mô-đun để xây dựng ứng dụng AI.
Nó cũng sẽ khuyến khích cộng đồng AI mã nguồn mở đóng góp các mô hình của riêng họ, dù là mô hình tạo hình ảnh, một phong cách cụ thể, hay mô hình chuyển văn bản thành giọng nói. Vì vậy, tôi nghĩ rằng mọi phần thưởng đều dựa trên việc sử dụng thực tế, vì trong kịch bản của chúng tôi, chỉ khi người dùng sử dụng ứng dụng, chúng tôi mới tạo điểm mới cho người sáng tạo, cũng như cho các chuyên gia AI đã đóng góp mô hình được dùng trong ứng dụng. Theo tôi, chỉ sau khi có toàn bộ hệ thống khuyến khích và tích điểm tập trung vào bên cung cấp, thì việc thưởng một chút cho người dùng mới bắt đầu có ý nghĩa.
Bởi vì trong thời đại này, như Santi đã nói, người dùng đang tương tác với nội dung, họ cung cấp phản hồi của con người như một phần dữ liệu huấn luyện tiềm năng, có thể cải thiện mô hình theo thời gian. Như chúng ta biết, các mô hình lớn được tiền huấn luyện trên toàn bộ dữ liệu internet như Reddit, Wikipedia và các dữ liệu khác. Sau giai đoạn tiền huấn luyện, chúng ta có một mô hình có thể nói chuyện với con người. Nhưng nó không biết sở thích của con người. Khi ngày càng nhiều người tham gia vào các cuộc hội thoại với một số mô hình, chúng ta có thể biết liệu các cuộc hội thoại đó có đủ hấp dẫn để con người muốn nói về chủ đề cụ thể hay không. Vì vậy, chúng ta có dữ liệu tham gia ngầm cho thấy liệu con người có thích cuộc hội thoại này hay không, hay sở thích của họ là gì. Vì vậy, tất cả dữ liệu tham gia ngầm hoặc rõ ràng này của con người trong việc tạo nội dung AI có thể được dùng để điều chỉnh thêm mô hình, khiến phản hồi do AI tạo ra hữu ích hơn với con người.
Vì vậy, tôi nghĩ rằng trong trường hợp này, người dùng thực sự đóng góp dữ liệu theo một cách nào đó để làm cho nội dung tốt hơn hoặc tạo ra kết quả có lợi hơn. Tôi nghĩ rằng toàn bộ cơ chế khuyến khích sẽ bắt đầu bằng cách khuyến khích nhiều người hơn xây dựng nội dung mà mọi người yêu thích, và khi nội dung trở nên có giá trị và sẵn sàng sử dụng, nhiều người dùng hơn sẽ tham gia vào nội dung đó. Theo thời gian, dữ liệu họ tạo ra cũng sẽ làm cho nội dung tốt hơn. Vì vậy, tôi nghĩ đây chính là cơ chế khuyến khích – cách mà cơ chế khuyến khích sẽ vận hành trong bối cảnh AI. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo sinh, đây sẽ là một cơ hội lớn, vì đây có thể là lần đầu tiên việc tham gia của nhiều người dùng thực sự làm cho nội dung tốt hơn.
Web2 vs Web3
Tommy: Ethan, bạn nghĩ sự khác biệt dài hạn giữa MyShell và cửa hàng GPT là gì?
Ethan:
Đúng vậy, tôi nghĩ hiện tại có hai điểm khác biệt chính giữa GPTStore và MyShell. Thứ nhất là trên GPTStore, bạn chỉ có thể chọn mô hình do OpenAI cung cấp. Nhưng trên nền tảng của chúng tôi, bạn hiện có thể chọn từ khoảng 100 mô hình khác nhau, với nhiều chế độ hơn.
Trên Huggingface và GitHub, có rất nhiều đóng góp viên xuất sắc trong lĩnh vực mã nguồn mở, họ sở hữu các mô hình tốt hơn hoặc toàn diện hơn. Chúng tôi cũng muốn các nhà sáng tạo của mình có thể truy cập những nội dung này, để họ có nhiều lựa chọn hơn khi xây dựng nội dung so với việc chỉ dùng GPT Store.
Tôi nghĩ phần thứ hai xoay quanh nền kinh tế sáng tạo – chúng tôi rất coi trọng công sức của các nhà sáng tạo. Vì vậy, chúng tôi đã đề cập đến hệ thống điểm và cơ chế khuyến khích. Theo tôi, về lâu dài, chúng tôi không chỉ muốn khuyến khích hoặc sở hữu chatbot, mà còn nghiêm túc xem xét các ứng dụng AI, vì chatbot mà chúng ta dùng hiện tại giống như đánh bóng bàn vậy.
Chúng ta đặt câu hỏi, AI đưa ra phản hồi. Nhưng nếu nghĩ về các ứng dụng di động mà chúng ta dùng hằng ngày, nó giống như có nhiều chức năng và nhiều chế độ hiển thị hơn – ứng dụng có thể trình bày nhiều thứ như video, nút bấm, bản đồ, v.v. Tôi nghĩ quy trình phát triển ứng dụng phổ quát là mục tiêu của chúng tôi, cũng như khả năng mà chúng tôi đang cố gắng trao cho các nhà sáng tạo.
Vì vậy, đây không chỉ là vấn đề năng lực AI. Mà là làm cho quá trình tạo ứng dụng thông minh, tương tác trở nên đơn giản hơn, để mọi người đều có thể sử dụng. Thú vị hơn nữa, nếu bất kỳ ai cũng có thể xây dựng ứng dụng cấp độ ứng dụng di động trong môi trường không cần mã hóa hoặc cục bộ, thì toàn bộ quá trình xây dựng sẽ được ghi lại trên nền tảng của chúng tôi.
Santi: Vậy theo bạn, ai là đối thủ cạnh tranh của MyShell? Một dự án mã hóa khác? Hay OpenAI?
Ethan:
Tôi nghĩ đối thủ thực sự mà chúng tôi nhìn thấy có lẽ vẫn là OpenAI. Bởi vì OpenAI thực tế đang sản xuất hai sản phẩm. Thứ nhất là mô hình nền tảng – điều này được phát triển chung. Phần thứ hai là GPT Store. Về cơ bản, họ cũng muốn các nhà sáng tạo xây dựng nhiều ứng dụng khác nhau, hướng tới người tiêu dùng, trên nền tảng mô hình của họ.
Với chúng tôi, chúng tôi cũng có một nhóm nghiên cứu chuyên về các mô hình mã nguồn mở, ví dụ như chúng tôi đã công bố mã nguồn OpenVoice và MeloTTS, và sẽ ra mắt thêm một số mô hình nền tảng mã nguồn mở khác. Bởi vì chúng tôi tin rằng mã nguồn mở mới là con đường đúng. Chúng tôi muốn giúp cộng đồng mã nguồn mở cạnh tranh với cộng đồng thuê ngoài tập trung. Phần thứ hai mà chúng tôi làm là xây dựng một đối thủ cạnh tranh với GPT Store dành cho các nhà sáng tạo.
Chúng tôi cho rằng tiền mã hóa sẽ là chìa khóa chiến thắng trận chiến này, bởi vì việc xây dựng các ứng dụng AI vĩ đại không đơn giản như xây dựng nền kinh tế sáng tạo quanh bài viết, hình ảnh hay thậm chí là video. Trong các loại nội dung hoặc phương tiện này, thường chỉ có một người sáng tạo làm việc. Như chỉ có nhà văn viết tiểu thuyết hoặc bài báo, chỉ có nhiếp ảnh gia chụp ảnh. Trong trường hợp đó, việc sáng tạo tương đối dễ dàng. Nhưng trong bối cảnh ứng dụng AI, tình hình phức tạp hơn nhiều. Toàn bộ ứng dụng thực tế được xây dựng bởi nhiều người theo cách phi tập trung. Giống như một số nhà nghiên cứu AI sở hữu mô hình, nhưng họ không biết ai sẽ dùng mô hình đó để xây dựng ứng dụng gì. Ví dụ, MyShell cho phép các nhà sáng tạo chọn nhiều mô hình và nối chúng lại với nhau để xây dựng giọng nói của một giáo viên tiếng Anh theo cách rất thú vị. Việc xây dựng một ứng dụng giáo dục cá nhân hóa cần nhiều mô hình, ví dụ như mô hình tiếng Anh lớn, mô hình giọng nói, người học trực quan, tài liệu giáo dục cũng cần chứa hình ảnh. Vì vậy, nó sẽ sử dụng ba mô hình.
Do đó, chúng tôi cho rằng nếu ứng dụng được sử dụng, cả ba chủ sở hữu mô hình cũng nên nhận được phần thưởng. Điều này giống như hệ thống DeFi vậy. Các dự án xây dựng DApp. Đằng sau DApp, có nhiều thành phần phục vụ cho các phần khác nhau, ví dụ như đăng nhập, sử dụng hoặc các thành phần khác.
Vì vậy, việc phối hợp lợi ích giữa nhiều thành phần trong một ứng dụng thực sự rất phức tạp. Và việc thưởng công bằng cho tất cả mọi người còn khó khăn hơn. Vì vậy, tôi nghĩ tiền mã hóa đã chứng minh khả năng xử lý các hệ thống DeFi phức tạp. Tôi nghĩ phương pháp tương tự có thể là giải pháp để giải quyết sự phức tạp trong việc thưởng cho tất cả những người tham gia.
Tác động của mã hóa đối với mã nguồn mở
Tommy: Ethan, bạn và đội của bạn chắc hẳn phải có quan điểm khá căn bản về chính OpenAI, đúng không? Hôm qua tôi thấy OpenAI công bố email của Elon Musk nói rằng OpenAI sẽ không bao giờ mở, bạn sẽ không bao giờ biết trọng số, mô hình, tham số, v.v.
Ethan: Tôi nghĩ chủ đề này liên quan đến việc làm thế nào để xây dựng một công ty thương mại đồng thời duy trì mã nguồn mở, và tại sao việc một công ty thương mại mở tất cả mô hình nội bộ lại có ý nghĩa. Trong bối cảnh của chúng tôi, chúng tôi cảm thấy cộng đồng AI mã nguồn mở bị đánh giá thấp. Rất nhiều nhà nghiên cứu và nhà phát triển xuất sắc đã công bố mã nguồn mô hình của họ và đăng lên HaggingFace, GitHub. Hiện tượng xảy ra là các startup nhỏ đang sử dụng miễn phí các mô hình này để xây dựng ứng dụng thương mại, nhưng tác giả ban đầu không nhận được gì. Các công ty lớn cũng vậy. Nhưng trong bối cảnh của chúng tôi, chúng tôi rất coi trọng đóng góp mã nguồn mở. Vì vậy, chúng tôi sẽ giúp các nhà sáng tạo lưu trữ các mô hình mã nguồn mở này trên nền tảng của chúng tôi. Nếu có nhà sáng tạo nào sử dụng mô hình mã nguồn mở này để xây dựng thứ gì đó mà người dùng ưa thích, hệ thống khuyến khích của chúng tôi cũng có thể bao gồm cả những người đóng góp mô hình mã nguồn mở.
Santi: Ethan, điều bạn vừa nói có lẽ là lý do mạnh mẽ và rõ ràng nhất về tại sao nên sử dụng tiền mã hóa. Tôi nghĩ mọi người thực sự quên mất, ở mức độ cơ bản nhất, tiền mã hóa là để chuyển lợi ích kinh tế về cho người sáng tạo. "Người sáng tạo" là một từ hơi dài dòng, nhưng trong các hệ thống mã nguồn mở, họ được gọi là người đóng góp, nhà phát triển. Chúng ta biết rằng các hệ thống mã nguồn mở có sức sáng tạo mạnh mẽ hơn, giống như hiệu ứng lãi kép của đổi mới vậy. Trong môi trường web truyền thống, vấn đề của mã nguồn mở là nó không thể nhận được nhiều hỗ trợ, rất khó để thương mại hóa. Ngay cả Tim Berners-Lee, người phát minh ra internet, cũng không phải tỷ phú. Vì vậy, trong lịch sử, chỉ có một phần rất nhỏ ở tầng ứng dụng mới tạo ra giá trị. HTTPS chẳng hạn, không có cơ chế thương mại hóa. Vì vậy, chúng ta đang ở trong một trạng thái mất cân bằng đáng kinh ngạc, giống như mối quan hệ giữa Google và Facebook trên toàn thế giới. Như bạn đã chỉ ra, tất cả những nhà phát triển này, những người đóng góp cho các hệ thống mã nguồn mở, đều không được hưởng lợi.
Sự hào hứng và lo ngại về AI mã hóa
Santi: Câu hỏi cuối cùng, chúng tôi muốn biết suy nghĩ chung của bạn về AI và tiền mã hóa. Ngành mã hóa có rất nhiều dự án cơ hội, chỉ là chiêu trò, bạn nghĩ sao về điều này? Ngoài MyShell, điều gì khiến bạn hứng thú nhất về AI mã hóa? Và khi nói đến AI mã hóa, điều gì khiến bạn ít quan tâm nhất?
Ethan:
Đúng vậy, điều khiến tôi hào hứng là tiền mã hóa có thể thực sự thống nhất một số tài nguyên chưa được sử dụng hoặc chưa được sử dụng hiệu quả, ví dụ như tính toán phân tán phi tập trung. Các trung tâm dữ liệu có băng thông cao và ổn định, nhưng người tiêu dùng, nhà phát triển rất khó tiếp cận vì họ không cung cấp dịch vụ thống nhất. Tôi nghĩ rằng với sự xuất hiện của công nghệ mã hóa và tư tưởng tính toán phân tán, chúng ta thực sự có thể giải quyết vấn đề thiếu GPU mà chúng ta đang đối mặt ngày nay. Phần thứ hai là về ý tưởng sử dụng tiền mã hóa để khuyến khích nền kinh tế sáng tạo, dù là cho các mô hình hay ứng dụng mà chúng tôi xây dựng. Chủ sở hữu của mỗi subnet đều có thể thiết lập nhiệm vụ mà họ muốn khuyến khích, có thể là hành động xây dựng mô hình, tiền huấn luyện, tinh chỉnh hoặc thậm chí là dữ liệu.
Điều có lẽ ít khiến tôi hào hứng là tôi không biết trong trường hợp nào chúng ta cần suy luận có thể xác minh trên chuỗi, vì tôi thấy rất khó để tìm thấy tính cần thiết của việc xác minh. Bởi vì nếu một người dùng chỉ đang nói chuyện với trợ lý AI của mình về một chủ đề không quan trọng, thì tại sao chúng ta phải xác minh điều đó? Thực tế, chi phí để xác minh các nhân vật này cao gấp năm lần so với công việc thực tế. Vì vậy, trong các tình huống giao dịch, điều này có thể hợp lý, vì đây sẽ là một khoản chi phí không nhỏ.
Là dự đoán sai, hay mô hình dự đoán là giả. Tôi thấy rất nhiều dự án xoay quanh tính xác minh. Nhưng thực tế, chi phí để tạo ra bằng chứng xác minh này mới chính là yếu tố then chốt thúc đẩy ứng dụng thực tế và quy mô lớn.
Cuối cùng, cảm ơn hai bạn đã ủng hộ chúng tôi. Tôi nghĩ rằng chúng ta thực sự đã bước vào thời đại của các ứng dụng quy mô lớn hướng tới người tiêu dùng trong lĩnh vực mã hóa, nhờ sự xuất hiện của AI. Các nhà sáng lập và người dùng của các startup Web2 và Web3 giờ đây đang đứng trên cùng một vạch xuất phát. Vì vậy, chúng ta có cơ hội – một cơ hội hoàn toàn – để thay đổi tương lai.
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
@PodcastDelphi
