Giải mã AIOZ W3AI: Kiến trúc hai lớp "chia sẻ năng lực tính toán và AI dưới dạng dịch vụ", sau chuyển đổi câu chuyện sẽ có những trò chơi mới nào?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Giải mã AIOZ W3AI: Kiến trúc hai lớp "chia sẻ năng lực tính toán và AI dưới dạng dịch vụ", sau chuyển đổi câu chuyện sẽ có những trò chơi mới nào?
Làn sóng AI ngày càng cạnh tranh khốc liệt, các dự án cũ có thể mang đến những玩法 mới nào?
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: TechFlow
Ngày 7 tháng 5, Bithumb đã niêm yết thêm hai dự án AI là AIOZ và NEAR với cặp giao dịch đồng Won Hàn Quốc. Về phần NEAR thì không cần phải nói nhiều, đây là một L1 lâu đời, còn AIOZ Network lại có phần ít người biết hơn. Trước đây tập trung vào lưu trữ và phát trực tuyến (streaming), AIOZ Network hiện đang tận dụng lợi thế tích lũy từ hoạt động kinh doanh để dần chuyển hướng sang lĩnh vực "AI như một dịch vụ" (AI as a Service) và chia sẻ năng lực xử lý (compute power). Gần đây, dự án đã công bố whitepaper cho dự án AI phi tập trung W3AI của mình.
Lĩnh vực AI ngày càng trở nên cạnh tranh khốc liệt, vậy các dự án cũ có thể mang đến những cách chơi mới nào để giành được chỗ đứng trong thị trường mà thanh khoản và sự chú ý đều rất khan hiếm?
Do nội dung whitepaper khá phức tạp, TechFlow đã nghiên cứu kỹ lưỡng nhằm giúp bạn đọc nhanh chóng nắm bắt các đặc điểm kỹ thuật và cách thức triển khai của dự án AIOZ W3AI.
Dưới dòng chảy xu hướng, cơ hội của AIOZ khi tiến quân vào thị trường AI
AIOZ không phải là một dự án mới, nhưng việc chuyển đổi sang lĩnh vực AI là điều hợp lý và tự nhiên.
Trước đây, AIOZ Network là một mạng lưới lớp 1 (Layer-1) có khả năng tương tác với Ethereum và Cosmos, sở hữu hệ thống AIOZ DePIN vận hành bởi hơn 120.000 nút toàn cầu, cung cấp tài nguyên tính toán, hỗ trợ tăng tốc xử lý AI, lặp nhanh mô hình, mở rộng quy mô và bảo đảm an ninh mạng — chính là nguồn lực then chốt giúp dự án thay đổi câu chuyện phát triển.
Thứ hai, xét về môi trường bên ngoài, sự phát triển của AI cũng đang đối mặt với những vấn đề như giải pháp điện toán đám mây tập trung khó xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, dẫn đến khả năng mở rộng bị giới hạn và chi phí sử dụng cao. Hơn nữa, vì quyền kiểm soát dữ liệu cuối cùng nằm ở nhà cung cấp tập trung chứ không phải người dùng, nên người ta thường lo ngại về quyền riêng tư và an toàn dữ liệu.
Ngoài ra, ngưỡng tiếp cận các nguồn lực AI hàng đầu có thể rất cao, làm hạn chế sự tham gia của nhiều doanh nghiệp nhỏ và cá nhân, cản trở đổi mới sáng tạo. Giải pháp tính toán biên (edge computing) cung cấp dịch vụ gần nguồn dữ liệu, ứng dụng khởi chạy tại phía biên, tạo phản hồi nhanh hơn; vì dữ liệu được xử lý tại nút cục bộ mà không cần truyền xa tới máy chủ trung tâm, nên giảm đáng kể rủi ro rò rỉ dữ liệu. Với mạng lưới nút tính toán biên trải dài toàn cầu của AIOZ DePIN, AIOZ có đủ cơ sở để tiến sâu vào lĩnh vực AI.
Dữ liệu nút đang vận hành trên AIOZ Network
W3AI: Cấu trúc hai tầng kết hợp DePIN + AI như một dịch vụ
Một bước đi quan trọng của AIOZ khi tiến vào lĩnh vực AI chính là W3AI – một kiến trúc hai tầng vừa là hạ tầng, vừa là ứng dụng.
Cấu trúc hai tầng là cốt lõi của dự án AIOZ W3AI, sử dụng cách tiếp cận đổi mới để giải quyết các vấn đề căn bản của tính toán AI về khả năng mở rộng, hiệu quả chi phí và bảo vệ quyền riêng tư người dùng.
Thiết kế kiến trúc này chia hoạt động của toàn bộ mạng thành hai lớp chính: tầng hạ tầng (W3AI Infrastructure) và tầng ứng dụng (W3AI Application), mỗi tầng đảm nhiệm chức năng và vai trò riêng biệt, cùng hỗ trợ vận hành hiệu quả cho cả hệ thống.
Tầng hạ tầng (W3AI Infrastructure) – nền tảng của mạng lưới
-
Các nút phân tán toàn cầu của AIOZ DePIN
Nền tảng của AIOZ W3AI là mạng lưới lớn các nút biên tính toán phân tán, nơi người đóng góp trên toàn cầu cung cấp tài nguyên tính toán gồm lưu trữ, CPU và GPU, tạo thành nguồn lực phi tập trung. Cấu trúc đa đồ thị (Multigraph topology) đảm bảo đường truyền thông tin hiệu quả giữa các nút AIOZ DePIN, giảm thiểu chi phí truyền tải và tăng tốc độ xử lý. Các nút này phối hợp qua phương pháp tính toán phân tán để cùng huấn luyện và thực thi các mô hình AI. Nhờ đó, nền tảng AIOZ W3AI tận dụng hiệu quả tài nguyên tính toán phân tán nhằm giảm chi phí, nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng AI và tăng cường bảo vệ dữ liệu. Cách tiếp cận phi tập trung này giảm đáng kể nguy cơ tắc nghẽn máy chủ và tăng quyền riêng tư cho người dùng bằng cách loại bỏ điểm kiểm soát đơn lẻ.
Hạ tầng tính toán phi tập trung W3AI được vận hành bởi mạng lưới nút AIOZ. Khu vực màu tím biểu thị phân bố nút lưu trữ, khu vực màu xanh biểu thị phân bố nút tính toán.
-
Xử lý và lưu trữ dữ liệu
Thông qua AIOZ W3S, dữ liệu được lưu trữ an toàn tại nhiều nút phân tán địa lý khắp thế giới, tăng cường bảo mật dữ liệu đồng thời cải thiện tốc độ xử lý.
Sử dụng hệ thống tệp phân tán AIOZ IPFS và các công nghệ mã hóa để bảo vệ dữ liệu lưu trữ trên các nút, ngăn chặn truy cập trái phép và rò rỉ dữ liệu.
Tầng ứng dụng linh hoạt (W3AI Application)
-
Nền tảng Web3 AI cung cấp AI như một dịch vụ
Khái niệm "AI như một dịch vụ" (AI as a Service - AIaaS) đơn giản là mô hình cung cấp công nghệ AI dưới dạng dịch vụ trực tuyến, giúp doanh nghiệp hay cá nhân hưởng lợi từ AI mà không cần chi phí đắt đỏ.
Hãy tưởng tượng một cửa hàng thương mại điện tử muốn tìm hiểu lịch sử mua sắm của khách hàng, phân tích hành vi tiêu dùng để đưa ra gợi ý mua sắm cá nhân hóa. Họ có thể dùng công nghệ AI để thu thập và phân tích dữ liệu người dùng, từ đó xây dựng chiến lược bán hàng phù hợp — đây chính là ứng dụng của AI như một dịch vụ trong thương mại điện tử.
Về hình thái sản phẩm cụ thể, W3AI cung cấp quy trình huấn luyện AI đơn giản hóa và giao diện UI/UX trực quan, cung cấp giao diện người dùng và API giúp các nhà phát triển dễ dàng kết nối với dịch vụ W3AI, phát triển và triển khai các mô hình AI. Tầng này tập trung vào trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận dịch vụ. Đồng thời, nền tảng tích hợp nhiều dịch vụ AI như học máy (machine learning), học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron (neural networks), người dùng có thể lựa chọn công cụ và dịch vụ phù hợp theo nhu cầu.
-
Đào tạo và suy luận mô hình
Nền tảng W3AI hỗ trợ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường phi tập trung. W3AI Training (AIOZ W3AI Infrastructure) sử dụng công nghệ học liên kết phi tập trung (Decentralized Federated Learning) và mã hóa đồng hình (Homomorphic encryption), cho phép nhiều nút DePIN tại biên có thể hợp tác huấn luyện mô hình AI chung mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc, vừa nâng cao hiệu suất huấn luyện vừa đảm bảo riêng tư dữ liệu. Bằng cách chạy các mô hình đã huấn luyện trên các nút AIOZ DePIN tại biên, AI được đưa sát nguồn dữ liệu. W3AI Inference (AIOZ W3S Infrastructure) được hỗ trợ bởi công nghệ W3S cho phép người dùng tải lên bộ dữ liệu riêng để huấn luyện mô hình hoặc sử dụng các mô hình sẵn có trên nền tảng để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán.
-
Thị trường W3AI phi tập trung và cơ chế thưởng
Tầng ứng dụng còn cung cấp thị trường phi tập trung AIOZ AI dApp Store và AI Model & Dataset Marketplace, nơi người dùng cá nhân và tổ chức doanh nghiệp có thể tự do đóng góp, bán bộ dữ liệu và mô hình AI, xây dựng và triển khai các ứng dụng AI sáng tạo, đồng thời chuyển đổi thành quả đóng góp thành phần thưởng bằng token.
Kiến trúc hai tầng của AIOZ W3AI
Tuyến đường định tuyến trí tuệ nhân tạo xuyên suốt "kiến trúc hai tầng"
Khi kiến trúc đã hoàn thiện, lượng tài nguyên logic và dữ liệu nhiệm vụ cần xử lý giữa hai tầng cũng không hề nhỏ. Vì vậy, W3AI đã đưa vào định tuyến trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa động từng nhiệm vụ, giúp hệ thống vận hành hiệu quả hơn.
Tại tầng hạ tầng, định tuyến AI sẽ tính toán nhu cầu xử lý và tình trạng tải hiện tại của các nút, phân bổ nhiệm vụ một cách động để mỗi nút có thể tham gia vào nhiệm vụ phù hợp theo năng lực và điều kiện mạng thực tế; đồng thời giám sát tình trạng sức khỏe của nút, phát hiện và xử lý kịp thời các sự cố hoặc điểm nghẽn hiệu suất tiềm ẩn, tránh ảnh hưởng tổng thể do lỗi tại một điểm.
Tại tầng ứng dụng, định tuyến thông minh có thể phản hồi nhanh yêu cầu người dùng, điều chỉnh luồng dữ liệu và chiến lược xử lý theo thời gian thực; đồng thời có thể phân bổ nút phù hợp nhất cho người dùng dựa trên vị trí địa lý và nhu cầu cụ thể; trước các nhiệm vụ quy mô lớn và khối lượng cao, kiến trúc định tuyến AI sẽ tối ưu lập lịch thông minh, hỗ trợ tầng ứng dụng xử lý các mô hình AI phức tạp và phân tích dữ liệu lớn.
Whitepaper còn trích dẫn nhiều công thức toán học phức tạp để minh họa cách thức triển khai cụ thể của định tuyến, độc giả quan tâm có thể tham khảo tập tin whitepaper.
Định tuyến trí tuệ nhân tạo phân bổ đường truyền nhiệm vụ cho các nút AIOZ DePIN, màu xanh lá cây biểu thị các nút có kết nối, màu xanh dương biểu thị các phần bỏ qua do độ tin cậy thấp.
Luồng công việc – ví dụ thực tế triển khai nhiệm vụ AI
Với cơ sở hạ tầng phong phú như vậy, W3AI triển khai luồng công việc như thế nào? Từ đầu vào dữ liệu đến đầu ra kết quả, quy trình làm việc của W3AI thể hiện rõ mô hình vận hành phi tập trung: mã hóa đầu ra → chia nhỏ và phân bổ nhiệm vụ → thực hiện tính toán và lưu trữ → thu thập kết quả vào container → người dùng nhận kết quả đã giải mã.
Chúng ta có thể chi tiết hóa quy trình trên thành các bước đơn giản:
-
Đầu tiên, dữ liệu người dùng được mã hóa đồng hình trước khi tải lên nền tảng, đảm bảo an toàn dữ liệu trong suốt quá trình xử lý — đầu vào và mã hóa dữ liệu;
-
Dữ liệu đã mã hóa được chia thành nhiều đoạn nhỏ theo yêu cầu nhiệm vụ, mỗi nhiệm vụ được phân bổ đến nút phù hợp nhất — chia nhỏ và phân bổ nhiệm vụ;
-
Các nút được chọn thực hiện nhiệm vụ tính toán cụ thể như huấn luyện mô hình AI hoặc phân tích dữ liệu, đồng thời chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu liên quan — thực hiện tính toán và lưu trữ;
-
Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, kết quả được mã hóa lại và lưu trữ trong container đã chuyển đổi, chờ người dùng cuối truy cập — thu thập và mã hóa kết quả;
-
Chỉ người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập kết quả cuối cùng, kết quả được giải mã đồng hình trước khi xuất ra — giải mã và xuất kết quả
Kiến trúc luồng công việc của W3AI
Thông qua quy trình trên, W3AI nâng cao hiệu suất xử lý, duy trì tính linh hoạt và khả năng mở rộng, đồng thời đảm bảo an toàn và riêng tư dữ liệu, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên hệ thống, giảm can thiệp thủ công và hạ chi phí vận hành.
Kinh tế học token bao quanh toàn bộ hệ sinh thái
$AIOZ là mắt xích quan trọng kết nối toàn bộ hệ sinh thái AIOZ W3AI. Việc xuất hiện dịch vụ "AI như một dịch vụ" và chia sẻ năng lực tính toán đã mở rộng thêm nhiều trường hợp sử dụng và giá trị thu hút cho token.
Giao dịch dữ liệu và thưởng cho đóng góp
$AIOZ được dùng để thưởng cho những người dùng cung cấp tài nguyên tính toán và lưu trữ, đảm bảo mạng lưới vận hành ổn định. Trên thị trường giao dịch nền tảng, người dùng có thể dùng $AIOZ để mua các dịch vụ AI, hoặc mua bán mô hình và bộ dữ liệu AI. Đồng thời, người nắm giữ token có thể tham gia quản trị mạng lưới, bỏ phiếu quyết định hướng phát triển tương lai của hệ sinh thái.
Duy trì vận hành hệ sinh thái
Một phần phí giao dịch bằng $AIOZ được dùng cho vận hành và tài chính của mạng AIOZ, đảm bảo nền tảng được duy trì và phát triển liên tục. Phần còn lại được đốt cháy trực tiếp, giúp điều chỉnh nguồn cung token và giảm lạm phát. Vòng tuần hoàn lưu thông token được thiết kế kỹ lưỡng này khuyến khích đổi mới, thưởng cho sự tham gia và thúc đẩy sự phát triển không ngừng của hệ sinh thái AIOZ W3AI.
Lưu thông token trong hệ sinh thái W3AI
Kết luận
Là một dự án phi tập trung chuyển đổi sang AI, AIOZ W3AI sở hữu lợi thế tự nhiên về tài nguyên kỹ thuật và cơ chế vận hành. Về mặt công nghệ và khái niệm, W3AI thể hiện tiềm năng đáng kể, có thể cung cấp dịch vụ tính toán an toàn, linh hoạt, hiệu quả hơn và mang lại trải nghiệm hệ sinh thái thú vị cho người dùng. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng W3AI đang đối mặt với thách thức là thị trường vẫn chưa đủ nhận thức và niềm tin vào các giải pháp AI phi tập trung, đồng thời chi phí vận hành trong mô hình tiêu chuẩn cao có thể quá lớn;
Hiện tại, whitepaper giống như một bản thiết kế ở giai đoạn đầu, đã chuẩn bị sẵn sàng cho tương lai nhưng chưa được triển khai thực tế. Có bao nhiêu người sẽ sử dụng, liệu còn vấn đề an toàn và kỹ thuật nào khác hay không, tất cả vẫn cần được kiểm chứng qua thực tế thị trường.
Tuy nhiên, việc tích cực chuyển đổi theo đúng xu hướng vẫn là thái độ đúng đắn của các dự án Web3 khi lĩnh vực kinh doanh có liên quan cao. Dù là dự án mới hay cũ, tất cả đều đang nỗ lực diễn ra màn trình diễn AI hoành tráng, còn người chơi tiền mã hóa ngồi dưới khán đài có được xứng đáng với vé vào cửa hay không, thời gian rồi sẽ trả lời.
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
深潮TechFlow
