Tổng hợp những khoảnh khắc đáng nhớ tại AiFi Summit 2024 Devcon
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tổng hợp những khoảnh khắc đáng nhớ tại AiFi Summit 2024 Devcon
Hội nghị thượng đỉnh AiFi Summit 2024 Devcon do GAIB, Codatta và Kite AI (trước đây là ZettaBlock) đồng tổ chức tại khách sạn Park Hyatt Bangkok đã kết thúc tốt đẹp.
Chuyên sâu báo cáo Web3Ngày 12 tháng 11, sự kiện AiFi Summit 2024 Devcon do GAIB, Codatta và Kite AI (trước đây là ZettaBlock) đồng tổ chức tại khách sạn Park Hyatt Bangkok đã khép lại thành công tốt đẹp. Sự kiện AiFi Summit lần này ghi nhận hơn 1.300 lượt đăng ký tham dự, với hơn 500 người tham gia trực tiếp. 27 dự án và tổ chức đầu tư hàng đầu như Paypal, BNB Chain, Base, NEAR Protocol, Story Protocol, 0G, Aethir, io.net, Exabits, Plume, Space and Time, Hyperbolic, Faction, Hashed và Coinbase Ventures đã có những chia sẻ sâu sắc và ấn tượng.
Sarah, Trưởng khu vực châu Á - Thái Bình Dương của BNB Chain, đã trình bày bài phát biểu chủ đề đầu tiên. Bà giới thiệu toàn diện về hệ sinh thái BNB Chain, các chính sách hỗ trợ nhà phát triển, đồng thời cập nhật tiến độ hiện tại của BNB Chain trong lĩnh vực ứng dụng AI.
Tiếp theo đó, ông Kony – CEO của GAIB, đơn vị tổ chức sự kiện, đã chia sẻ quan điểm về cơ hội tiềm năng trên thị trường điện toán hiện nay. Ông nhấn mạnh rằng AI là thời đại quan trọng nhất kể từ khi Internet di động xuất hiện, và năng lực tính toán đang chiếm giữ phần lớn giá trị trong chuỗi giá trị AI. So với các tài sản tài chính khác, việc đầu tư vào tài sản điện toán GPU mang lại tỷ suất lợi nhuận vượt trội mà các kênh đầu tư truyền thống khó có thể sánh kịp. Tuy nhiên, thị trường GPU hiện tại đang gặp phải vấn đề thiếu kết nối hiệu quả giữa hai bên: một bên là các nhà vận hành, họ phải chịu chi phí tài trợ rất lớn khi mở rộng quy mô GPU; bên kia là các nhà đầu tư, họ khó tiếp cận trực tiếp tài sản điện toán, thường chỉ có thể đầu tư gián tiếp thông qua cổ phiếu các công ty bán dẫn như NVIDIA. GAIB giải quyết vấn đề này bằng cách token hóa tài sản điện toán cùng dòng tiền sinh lời, cung cấp thanh khoản, từ đó tạo ra các tài sản on-chain minh bạch, phi tập trung và dựa trên dòng tiền AI.
Phiên tọa đàm đầu tiên của AiFi Summit với chủ đề: “AiFi: Tài chính hóa Trí tuệ nhân tạo và Tài sản Điện toán” (AIFi: Financialization of AI & Compute Assets), quy tụ các thành viên cốt lõi từ GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain và Plume, đã thảo luận về cơ hội, thách thức và các vấn đề liên quan đến quản lý ngành trong lĩnh vực AiFi.
Ông Jonathan, CIO của Exabits, cho biết hiện tại nếu người dùng muốn sử dụng GPU, họ buộc phải nhờ đến các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như AWS hoặc Azure. Tuy nhiên, các nền tảng này thường ưu tiên phục vụ doanh nghiệp lớn, điều này hạn chế sự phát triển của các startup. Chúng ta cần nguồn tài nguyên GPU mở và dân chủ hơn để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Trong thế giới Web3, bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà đầu tư GPU, phá vỡ độc quyền điện toán của AWS – đây là một cơ hội khổng lồ cho ngành công nghiệp.
Asa, Trưởng khu vực châu Á - Thái Bình Dương của io.net, chỉ ra rằng ngoài ba nhà cung cấp đám mây lớn, các trung tâm dữ liệu độc lập vẫn còn tới 50% GPU chưa được sử dụng hiệu quả, do thiếu cơ hội tiếp cận người dùng. Tuy nhiên, GPU cần được vận hành liên tục và đối mặt với các vấn đề bảo trì, do đó việc xây dựng cơ chế khuyến khích nhằm đảm bảo lợi ích cho nhà đầu tư và các bên tham gia là một thách thức lớn trong lĩnh vực AiFi.
Kartik, Trưởng bộ phận sinh thái của Aethir, nói rằng hệ thống có sự hiện diện đồng thời của các bên: nhu cầu điện toán, vận hành điện toán và nhà đầu tư. Việc thuyết phục họ cùng tham gia vào một thị trường hoạt động dựa trên cơ chế on-chain, đảm bảo nhu cầu của tất cả các bên, là điều đầy thách thức. Về rủi ro pháp lý, việc sử dụng token để thưởng cho dịch vụ trung tâm dữ liệu có thể gặp khó khăn tại một số quốc gia và khu vực, do đó cần xác định rõ ranh giới tuân thủ trong thỏa thuận khách hàng.
Ranvir, Đồng sáng lập và CEO của WitnessChain, cho rằng điện toán như một tài sản mới cần một cơ chế định giá mới. Hiện không có công thức thống nhất nào để tính toán giá trị hàng hóa của điện toán, vì chi phí và hiệu năng khác nhau giữa các loại GPU và nền tảng. Đồng thời, các GPU hiệu năng khác nhau đóng góp khác nhau vào cùng một nhiệm vụ, điều này mở ra cơ hội thiết kế các cơ chế tài chính mới.
Teddy, CBO của Plume, cũng nhấn mạnh rằng khi xuất hiện tài sản mới, chúng ta cần thận trọng trước các vấn đề pháp lý. Đối với tài sản liên quan đến AI, hiện đã có các khung pháp lý nhất định giúp giao dịch tài sản trở nên hợp lệ và khả thi – đây cũng chính là điều Plume đang làm để hỗ trợ các dự án trong hệ sinh thái.
Trong bài phát biểu tiếp theo, ông Yi – CEO của Codatta – giải thích cách giao dịch dữ liệu phi tập trung thúc đẩy AI tiến tới AGI, cũng như vị trí và sứ mệnh của Codatta trong quá trình này. Ông cho rằng chỉ dữ liệu chuyên sâu theo từng lĩnh vực mới có thể nâng cao khả năng suy luận và lập kế hoạch của mô hình nền tảng ở các lĩnh vực cụ thể, và chỉ khi thu thập được lượng lớn dữ liệu từ nhiều lĩnh vực chuyên biệt khác nhau thì mới đạt được AGI. Mỗi dữ liệu do người đóng góp cung cấp thực tế có thể được áp dụng vào nhiều tình huống khác nhau, mỗi tình huống lại có các công ty thương mại hóa riêng, nghĩa là dữ liệu chuyên ngành sẽ tạo ra doanh thu theo thời gian – đó là lý do chúng ta coi dữ liệu là tài sản. Chính vì vậy, chúng ta cần làm cho việc giao dịch tài sản dữ liệu dễ dàng hơn và có mức định giá công bằng trên thị trường.
Phiên tọa đàm thứ hai tập trung vào "Nền kinh tế Dữ liệu Mở" (Open Data Economy), với sự tham gia của các thành viên cốt lõi từ Spheron, Theoriq, Space and Time, Hyperbolic, Base và Nevermined, thảo luận về hiện trạng hệ sinh thái dữ liệu AI, cơ sở hạ tầng hỗ trợ và nhu cầu phát triển hệ sinh thái trong tương lai.
Ron, Đồng sáng lập và CEO của Theoriq, nói rằng hiện nay chúng ta đang chứng kiến nhiều ứng dụng vượt xa chatbot đơn giản, ví dụ như các robot quản trị trên DAO. Những ứng dụng này kết hợp nhiều agent cùng hợp tác, và không chỉ giới hạn trong lĩnh vực crypto, mà ngày càng phổ biến trong marketing, phân tích... Nhiều người cho rằng giá trị lớn nhất của dữ liệu nằm ở việc huấn luyện mô hình, nhưng chúng tôi thấy dữ liệu ngày càng đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định. Các agent tiếp cận dữ liệu khác nhau và phối hợp cùng nhau để tạo ra giá trị tối đa.
Scott, Đồng sáng lập và CTO của Space and Time, cho biết hiện tại Space and Time đang sử dụng hợp đồng thông minh để xây dựng bộ máy quy tắc cho hệ thống agent, giúp agent có thể sử dụng tiền của bạn trong môi trường không tin cậy, đạt được hình thái lý tưởng nhất cho agent trên blockchain. Sản phẩm của Space and Time cho phép người dùng truy vấn lịch sử hành vi của agent và đặt ra các chính sách thực thi nghiêm ngặt.
Don, CEO của Nevermined, cho rằng để chiến thắng trong thị trường dữ liệu, cần đáp ứng hai điều kiện: một là tạo được sự độc quyền trong giao dịch dữ liệu, hai là kiểm soát tài sản dữ liệu để ngăn người đóng góp tải lên những dữ liệu vô giá trị. Giải pháp khả thi là xây dựng các công cụ phân tích gắn liền với từng kịch bản ứng dụng xung quanh tài sản dữ liệu, từ đó khai thác tối đa giá trị và lợi nhuận.
Là một trong những đơn vị tổ chức, bà Chi – CEO của Kite AI – đã công bố nâng cấp thương hiệu và ra mắt nền tảng trí tuệ nhân tạo mới Kite AI trong khuôn khổ hội nghị. Bà thảo luận về những khó khăn hiện tại của AI tập trung và cách KiteAI mở rộng biên giới AI thông qua giải pháp của mình. Bà cho biết, do thiếu kênh phân phối dữ liệu và cơ chế xác nhận quyền sở hữu dữ liệu, lượng lớn dữ liệu cá nhân và doanh nghiệp khó được sử dụng để huấn luyện mô hình lớn. Trong năm qua, tỷ lệ tập dữ liệu có giấy phép mã nguồn mở trên Internet đã giảm từ 95% xuống còn 75%, khiến các công ty huấn luyện mô hình khó tiếp cận dữ liệu chất lượng cao, từ đó khó có đột phá về hiệu suất mô hình. Ngành công nghiệp cần giải pháp AI phi tập trung để thu thập thêm dữ liệu có giá trị.
Trong phiên tọa đàm thứ ba, các thành viên từ GM Network, Mind Network, 0G Labs, NEAR Protocol và Chainbase thảo luận về cách các công ty Web3 tham gia cạnh tranh trong lĩnh vực AI, quyền riêng tư dữ liệu và ứng dụng thực tiễn.
Max, thành viên đội sáng lập GM Network, cho rằng người dùng luôn tạo ra lượng lớn dữ liệu nhưng chúng không được khai thác hiệu quả, dẫn đến mất giá trị. Chúng ta cần kết hợp dữ liệu thu thập được với AI để làm cho thiết bị thông minh hơn.
Leon, Trưởng khu vực châu Á - Thái Bình Dương của Mind Network, nói rằng dù không tồn tại biện pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu hoàn hảo trong thực tế, nhưng sự kết hợp giữa các phương pháp khác nhau có thể tìm ra giải pháp khả thi. Để bảo vệ quyền riêng tư người dùng, Mind Network hiện đang mã hóa dữ liệu ở ba cấp độ khác nhau: lưu trữ phân tán, mã hóa trong quá trình xử lý GPU bằng mã hóa đồng dạng toàn phần (fully homomorphic encryption), và mã hóa ở cấp ứng dụng.
Chris, Nhà nghiên cứu AI của 0G Labs, cho biết trong các mô hình AI truyền thống, ngay cả mô hình mã nguồn mở, chúng ta cũng khó biết dữ liệu nào đã được sử dụng để huấn luyện, do đó khó dự đoán hành vi của mô hình trong các tình huống mới, làm giảm độ tin cậy kết quả. 0G sở hữu cơ sở hạ tầng lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ, cho phép dữ liệu được tải trực tiếp từ đám mây vào quy trình huấn luyện, trong tương lai có thể xây dựng các mô hình an toàn và đáng tin cậy hơn thông qua việc xác minh dữ liệu cá nhân.
Chris, COO của Chainbase, nói rằng hiện tại trên thị trường tồn tại hai xu hướng: "crypto for AI" và "AI for Crypto". Việc dùng crypto để giải quyết vấn đề các công ty lớn kiểm soát dữ liệu, điện toán và mô hình đã được nhắc đến nhiều. Tuy nhiên gần đây xuất hiện ngày càng nhiều trường hợp ứng dụng "AI for Crypto", ví dụ như truth terminal, thanh toán bằng AI, và ngày càng có nhiều dự án hợp tác hỗ trợ hệ sinh thái AI. Người dùng rất quan tâm liệu dữ liệu của họ có thể kiếm tiền hay không, do đó nhiệm vụ trọng tâm của nền tảng là giải quyết vấn đề phân bổ lợi nhuận giữa người đóng góp và người tiêu dùng dữ liệu. Nhà phát triển không phải nhóm hành động theo tầm nhìn, điều quan trọng nhất là giúp họ tiết kiệm thời gian và kiếm được tiền.
Trong bài phát biểu tiếp theo, Bu Fan – Trưởng ban IPFi của Story Protocol, và Prakarsh – Trưởng bộ phận hệ sinh thái của Spheron – đã chia sẻ quan điểm về việc tài sản hóa AI phi tập trung và cách tổ chức của họ thích nghi với xu hướng này.
Bu Fan cho biết hiện đã có nhiều ứng dụng thực tế kết hợp AI và Crypto trên thị trường: thứ nhất là chatbot dành cho người dùng, nơi người sáng tạo tạo ra nhân vật AI và cấp phép thương mại trên blockchain; thứ hai là các đồng tiền meme AI, cho phép người sáng tạo kết nối hợp pháp với tài sản IP gốc và phát hành token; thứ ba là cung cấp dữ liệu huấn luyện mô hình (ví dụ ảnh), có thể thu phí bản quyền liên tục thông qua blockchain. Tuy nhiên, đây vẫn chỉ là những ứng dụng sơ khai, các mô hình chưa định hình rõ ràng, người sáng tạo cần tiếp tục khám phá các kịch bản kết hợp AI + Crypto. Story Protocol tập trung vào việc chuẩn hóa các hoạt động IP bằng token và lan tỏa IP dưới nhiều hình thức khác nhau. Ông cho rằng phần lớn AI cũng là một dạng IP, nếu IP có thể được tài sản hóa thì AI cũng vậy. Ví dụ, hình ảnh dùng để huấn luyện mô hình AI có thể là IP, bản thân mô hình AI cũng có thể là IP, và khi mô hình AI tạo ra nội dung mới, nó có thể được phân phối, giao dịch trên blockchain để tài sản hóa.
Prakarsh nói rằng trong kỷ nguyên AI, điện toán sẽ trở thành tài sản neo chính cho phần lớn các agent và ứng dụng AI. Điện toán phân tán có nhiều kịch bản ứng dụng tiềm năng, hiện tại họ nhận thấy hai hướng nổi bật: một là các bệnh viện chia sẻ tri thức trên cơ sở bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu; hai là hệ thống hội thoại AI được hỗ trợ bởi điện toán và mô hình cục bộ, cuối cùng phát triển thành hệ thống AI cá nhân.
Phiên tọa đàm thứ tư tập trung vào việc kết nối thế giới Crypto và AI, các nhà đầu tư thảo luận về những vấn đề hiện tại của hệ thống AI tập trung và cách Crypto + AI có thể đột phá.
Hiroki, Trưởng bộ phận nghiên cứu của Lemniscap, cho rằng có hai khó khăn chính khi xây dựng mạng AI phi tập trung: thứ nhất là khả năng mở rộng của mạng điện toán phân tán khó cạnh tranh với các đối thủ tập trung; thứ hai là chất lượng dữ liệu do cá nhân đóng góp khó kiểm soát.
Will, Cộng sự đầu tư của Faction, nói rằng hiện tại bạn có thể để AI lên kế hoạch cho cả kỳ nghỉ của mình, nhưng kế hoạch đó không thể thực hiện vì AI chưa thể giúp bạn thanh toán. Will cho rằng Agent AI cần có ví tiền mã hóa, và ví này sẽ đóng vai trò như tài khoản ngân hàng. Công nghệ thanh toán sẽ có cơ hội lớn, vì mọi giao dịch tài chính đều phải đi qua các Agent này.
Ryan, Cộng sự đầu tư của Coinbase Ventures, cho rằng phần lớn mô hình hiện nay chỉ có thể truy cập dữ liệu công cộng, trong khi dữ liệu riêng tư nhạy cảm như tài chính, y tế thì không thể tiếp cận. Crypto có thể giúp mô hình truy cập các kho dữ liệu riêng tư, từ đó cải thiện hiệu suất AI trong các lĩnh vực chuyên biệt. Hệ thống Agent hiện tại vẫn chưa thể hoàn thành các công việc phức tạp, họ thực tế không hiểu được nội dung hợp đồng thông minh và hành động theo đó. Chúng ta cần các mô hình lớn có khả năng truy xuất, hiểu và phân tích hợp đồng thông minh dưới dạng con người có thể đọc được.
Dan, Nhà đầu tư của Hashed, cho rằng hệ thống khuyến khích hiện tại trong AI phân tán chưa hoàn thiện. Trong toàn bộ chuỗi giá trị AI, chỉ một số ít đóng góp tích cực lớn nhưng phần thưởng lại không phản ánh đúng đóng góp đó. Thiếu cơ chế phân bổ tốt dẫn đến bất công trong phân phối. Ngoài ra, các mô hình thuộc về cộng đồng cần được đảm bảo an toàn, kiểm soát được, và trả quyền sở hữu tham số về cộng đồng để nghiên cứu, thay vì giống các công ty tập trung cung cấp một "hộp đen". Nếu mô hình liên quan đến các tình huống như đồng hành cảm xúc, thì nó càng cần được quản trị trong môi trường mở.
Sylvia, Giám đốc của Bullish Capital, nhấn mạnh rằng trong quá trình thiết kế mô hình khuyến khích, cần xác định rõ nhu cầu thực sự là gì. Ví dụ, nếu cần thiết bị biên (edge device), thì phải cân nhắc cách tìm kiếm chúng trong hàng loạt thiết bị điện toán phân tán. Do đó, nếu chưa làm rõ vấn đề tối ưu hóa kiến trúc mô hình, thì không thể thiết kế được mô hình khuyến khích thực sự hiệu quả.
Trên đây là toàn bộ nội dung đáng chú ý từ sự kiện AiFi Summit 2024 Devcon. Dù đối mặt với nhiều thách thức về quản lý, cơ chế khuyến khích,... song lĩnh vực AiFi cũng chứa đựng vô vàn cơ hội. Cùng với xu hướng tăng trưởng chung của thị trường và sự sôi động toàn diện của lĩnh vực AI, ngành công nghiệp đang thể hiện xu hướng tích cực, thu hút ngày càng nhiều nhân tài và các sáng tạo mới không ngừng xuất hiện.
Xem thêm nội dung tại:
GAIB: https://x.com/gaib_ai
Codatta: https://x.com/codatta_io
KITE AI: https://x.com/GoKiteAI
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
@gaib_ai
