AI Layer 1 Báo cáo nghiên cứu: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho các ứng dụng DeAI trên chuỗi trong tương lai
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI Layer 1 Báo cáo nghiên cứu: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho các ứng dụng DeAI trên chuỗi trong tương lai
Tổng hợp hệ thống những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực DeAI, phân tích hiện trạng phát triển của các dự án và thảo luận xu hướng tương lai.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: @anci_hu49074 (Biteye), @Jesse_meta (Biteye), @lviswang (Biteye), @0xjacobzhao (Biteye),@bz1022911 (PANews)
Tổng quan
Bối cảnh
Gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta không ngừng thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện năng lực chưa từng có trong mọi lĩnh vực, mở rộng không gian tưởng tượng của con người một cách đáng kể, thậm chí cho thấy tiềm năng thay thế lao động con người trong một số trường hợp. Tuy nhiên, trọng tâm công nghệ này lại nằm hoàn toàn trong tay một nhóm nhỏ các tập đoàn công nghệ tập trung. Với nguồn vốn dồi dào và kiểm soát tài nguyên tính toán đắt đỏ, những công ty này đã xây dựng được rào cản khó vượt qua, khiến phần lớn nhà phát triển và đội ngũ đổi mới không thể cạnh tranh.
Nguồn: Báo cáo phân tích xu hướng BONDAI
Đồng thời, trong giai đoạn đầu phát triển nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào đột phá và tiện ích do công nghệ mang lại, mà ít chú ý đến các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, minh bạch và an ninh. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không giải quyết thỏa đáng, tranh cãi về việc AI "làm điều thiện" hay "làm điều ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các tập đoàn tập trung vì bản năng theo đuổi lợi nhuận thường thiếu động lực chủ động đối phó với những thách thức này.
Công nghệ blockchain, với đặc tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt, mở ra khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, trên các blockchain chính thống như Solana, Base đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI". Tuy nhiên, phân tích kỹ hơn cho thấy các dự án này vẫn còn nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung hạn chế, các khâu và cơ sở hạ tầng then chốt vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, thiên về yếu tố meme, khó hỗ trợ hệ sinh thái mở thực sự; mặt khác, so với sản phẩm AI Web2, AI trên chuỗi vẫn còn giới hạn về năng lực mô hình, sử dụng dữ liệu và các tình huống ứng dụng, cần nâng cao độ sâu và rộng của đổi mới.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn AI phi tập trung, cho phép blockchain an toàn, hiệu quả và dân chủ hóa phục vụ các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer1 chuyên biệt dành riêng cho AI. Điều này sẽ tạo nền tảng vững chắc cho đổi mới mở, quản trị dân chủ và an toàn dữ liệu của AI, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI, kiến trúc cơ bản và thiết kế hiệu suất gắn chặt với nhu cầu nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả cho sự phát triển bền vững và thịnh vượng của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 nên có các năng lực cốt lõi sau:
-
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung: Cốt lõi của AI Layer 1 là xây dựng mạng lưới chia sẻ tài nguyên mở như sức mạnh tính toán, lưu trữ... Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào ghi sổ, các nút AI Layer 1 phải đảm nhận nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán để hoàn thành việc huấn luyện và suy luận mô hình AI, mà còn đóng góp tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, từ đó phá vỡ độc quyền của các tập đoàn lớn trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ chế đồng thuận và khuyến khích ở tầng cơ sở: AI Layer 1 phải có thể đánh giá chính xác, khuyến khích và xác minh đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ như suy luận, huấn luyện mô hình AI, đạt được sự an toàn của mạng và phân bổ tài nguyên hiệu quả. Chỉ như vậy mới đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng, đồng thời giảm hiệu quả chi phí tính toán tổng thể.
-
Năng lực hỗ trợ hiệu suất cao và nhiệm vụ dị cấu: Nhiệm vụ AI, đặc biệt là huấn luyện và suy luận LLM, đòi hỏi rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ nhiều loại nhiệm vụ đa dạng, dị cấu, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy luận, lưu trữ và nhiều tình huống đa dạng. AI Layer 1 phải tối ưu hóa sâu về kiến trúc cơ bản để đáp ứng nhu cầu thông lượng cao, độ trễ thấp và song song linh hoạt, đồng thời thiết lập sẵn khả năng hỗ trợ gốc cho tài nguyên tính toán dị cấu, đảm bảo mọi nhiệm vụ AI đều có thể chạy hiệu quả, đạt được sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn nhất" đến "sinh thái đa dạng phức tạp".
-
Khả năng xác minh và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy: AI Layer 1 không chỉ ngăn chặn các mối nguy hiểm an ninh như mô hình làm hại, thay đổi dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính xác minh và sự căn chỉnh của kết quả đầu ra AI ngay từ cơ chế cơ bản. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), Chứng minh không kiến thức (ZK), Tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể cho phép mỗi quá trình suy luận mô hình, huấn luyện và xử lý dữ liệu có thể được xác minh độc lập, đảm bảo công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, tính xác minh này còn giúp người dùng hiểu rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, đạt được "kết quả đúng như mong đợi", nâng cao niềm tin và sự hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
-
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu: Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, mạng xã hội, việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đặc biệt quan trọng. AI Layer 1 nên áp dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu mã hóa, giao thức tính toán riêng tư và quản lý quyền dữ liệu để đảm bảo an toàn dữ liệu trong suốt quá trình suy luận, huấn luyện và lưu trữ, ngăn ngừa hiệu quả việc rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ lo ngại của người dùng về an toàn dữ liệu.
-
Năng lực hỗ trợ hệ sinh thái mạnh mẽ và phát triển: Là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc cho AI, nền tảng không chỉ cần dẫn đầu về mặt kỹ thuật, mà còn phải cung cấp đầy đủ công cụ phát triển, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích cho các bên tham gia hệ sinh thái như nhà phát triển, người vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI. Bằng cách liên tục tối ưu hóa tính khả dụng của nền tảng và trải nghiệm nhà phát triển, thúc đẩy việc triển khai các ứng dụng gốc AI phong phú và đa dạng, đạt được sự thịnh vượng liên tục của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ đi sâu vào sáu đại diện tiêu biểu của dự án AI Layer1 bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống hóa tiến triển mới nhất của lĩnh vực, phân tích hiện trạng phát triển dự án và thảo luận xu hướng tương lai.
Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tổng quan dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 (ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain để xây dựng nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi là giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu mô hình, theo dõi cuộc gọi và phân bổ giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung OML ("Mở, Có thể kiếm tiền, Trung thành"), đạt được cấu trúc sở hữu trên chuỗi, minh bạch hóa cuộc gọi và chia sẻ giá trị cho mô hình AI. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, cộng tác, sở hữu và thương mại hóa sản phẩm AI, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng Agent AI công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation tập hợp các chuyên gia học thuật hàng đầu toàn cầu, các doanh nhân blockchain và kỹ sư, cam kết xây dựng một nền tảng AGI do cộng đồng dẫn dắt, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath của Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi của Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt chịu trách nhiệm về an toàn và bảo vệ quyền riêng tư AI, đồng thời do Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, dẫn dắt chiến lược blockchain và bố trí hệ sinh thái. Thành viên đội ngũ có nền tảng từ các công ty nổi tiếng như Meta, Coinbase, Polygon, cũng như các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Học viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, phối hợp thúc đẩy việc triển khai dự án.
Là dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, Sentient ngay từ đầu đã được hưởng lợi từ danh tiếng, tài nguyên, mối quan hệ và nhận thức thị trường dồi dào, mang lại sự hậu thuẫn mạnh mẽ cho sự phát triển dự án. Vào giữa năm 2024, Sentient đã huy động được 85 triệu đô la Mỹ trong vòng hạt giống, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn đầu, các tổ chức đầu tư khác bao gồm Delphi, Hashkey và Spartan cùng hàng chục VC nổi tiếng khác.
Kiến trúc thiết kế và tầng ứng dụng
Tầng cơ sở hạ tầng
Kiến trúc cốt lõi
Kiến trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: Ống dẫn AI (AI Pipeline) và Hệ thống Blockchain:
Ống dẫn AI là nền tảng để phát triển và đào tạo các "tác phẩm AI trung thành", bao gồm hai quá trình cốt lõi:
-
Chọn lọc dữ liệu (Data Curation): Quá trình chọn dữ liệu do cộng đồng dẫn dắt, dùng để căn chỉnh mô hình.
-
Đào tạo lòng trung thành (Loyalty Training): Đảm bảo quá trình đào tạo mô hình phù hợp với ý định của cộng đồng.
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các tác phẩm AI. Kiến trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
-
Tầng lưu trữ: Lưu trữ trọng số mô hình và thông tin đăng ký dấu vân tay;
-
Tầng phân phối: Hợp đồng ủy quyền kiểm soát cổng truy cập mô hình;
-
Tầng truy cập: Xác minh người dùng có được ủy quyền hay không thông qua bằng chứng quyền hạn;
-
Tầng khuyến khích: Hợp đồng định tuyến lợi nhuận phân bổ thanh toán cho mỗi lần gọi đến người đào tạo, người triển khai và người xác minh.
Sơ đồ quy trình hệ thống Sentient
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là khái niệm cốt lõi do Sentient đề xuất, nhằm cung cấp cơ chế bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Bằng cách kết hợp công nghệ trên chuỗi và mật mã học gốc AI, nó có các đặc điểm sau:
-
Mở: Mô hình phải mã nguồn mở, mã và cấu trúc dữ liệu minh bạch, thuận tiện cho việc tái tạo, kiểm toán và cải tiến của cộng đồng.
-
Có thể kiếm tiền: Mỗi lần gọi mô hình sẽ kích hoạt dòng doanh thu, hợp đồng trên chuỗi sẽ phân phối doanh thu cho người đào tạo, người triển khai và người xác minh.
-
Trung thành: Mô hình thuộc về cộng đồng đóng góp, hướng phát triển và quản trị do DAO quyết định, việc sử dụng và sửa đổi bị kiểm soát bởi cơ chế mã hóa.
Mật mã học gốc AI (AI-native Cryptography)
Mật mã học gốc AI tận dụng tính liên tục, cấu trúc đa tạp chiều thấp và đặc tính khả vi của mô hình AI để phát triển cơ chế an toàn nhẹ nhàng "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
-
Chèn dấu vân tay: Chèn một bộ cặp giá trị query-response ẩn trong quá trình đào tạo để tạo chữ ký duy nhất cho mô hình;
-
Giao thức xác minh quyền sở hữu: Người xác minh bên thứ ba (Prover) xác minh dấu vân tay có được giữ lại hay không bằng cách đặt câu hỏi dưới dạng query;
-
Cơ chế gọi có giấy phép: Trước khi gọi, cần có được "chứng chỉ quyền hạn" do chủ sở hữu mô hình cấp, hệ thống sau đó ủy quyền cho mô hình giải mã đầu vào đó và trả về câu trả lời chính xác.
Cách tiếp cận này có thể đạt được "gọi dựa trên hành vi + xác minh sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.
Khung xác thực mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện đang sử dụng Melange - an toàn hỗn hợp: kết hợp xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE, chia lợi nhuận bằng hợp đồng trên chuỗi. Trong đó, phương pháp dấu vân tay là đường chính thực hiện OML 1.0, nhấn mạnh tư tưởng "an toàn lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, nếu vi phạm thì có thể phát hiện và trừng phạt sau đó.
Cơ chế dấu vân tay là thực hiện cốt lõi của OML, thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi-trả lời" cụ thể, để mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn đào tạo. Thông qua các chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của nhà phát triển mô hình, mà còn cung cấp hồ sơ theo dõi trên chuỗi cho hành vi sử dụng mô hình.
Bên cạnh đó, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (ví dụ như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro an ninh nhất định, nhưng lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực khiến nó trở thành công nghệ cốt lõi trong việc triển khai mô hình hiện nay.
Trong tương lai, Sentient dự định giới thiệu công nghệ Chứng minh không kiến thức (ZK) và Mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE) để tăng cường thêm bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh, cung cấp giải pháp trưởng thành hơn cho việc triển khai phi tập trung mô hình AI.
OML đưa ra đánh giá và so sánh năm phương pháp xác minh
Tầng ứng dụng
Hiện tại, sản phẩm của Sentient chủ yếu bao gồm nền tảng trò chuyện phi tập trung Sentient Chat, chuỗi mô hình mã nguồn mở Dobby và khung Agent AI
Chuỗi mô hình Dobby
SentientAGI đã phát hành nhiều mô hình chuỗi "Dobby", chủ yếu dựa trên mô hình Llama, tập trung vào các giá trị tự do, phi tập trung và hỗ trợ tiền mã hóa. Trong đó, phiên bản leash có phong cách kiểm soát và lý trí hơn, phù hợp với các tình huống đầu ra ổn định; phiên bản unhinged thiên về tự do táo bạo, có phong cách đối thoại phong phú hơn. Mô hình Dobby đã được tích hợp vào nhiều dự án gốc Web3 như Firework AI và Olas, người dùng cũng có thể trực tiếp gọi các mô hình này để tương tác trong Sentient Chat. Dobby 70B là mô hình phi tập trung nhất từ trước đến nay, có hơn 600.000 chủ sở hữu (những người nắm giữ NFT dấu vân tay Dobby cũng đồng thời là đồng sở hữu mô hình).
Sentient còn lên kế hoạch ra mắt Open Deep Search, một hệ thống đại lý tìm kiếm nhằm vượt qua ChatGPT và Perplexity Pro. Hệ thống này kết hợp chức năng tìm kiếm của Sensient (như diễn giải truy vấn, xử lý tài liệu) với đại lý suy luận, nâng cao chất lượng tìm kiếm thông qua LLM mã nguồn mở (như Llama 3.1 và DeepSeek). Trên Frames Benchmark, hiệu suất của nó đã vượt qua các mô hình mã nguồn mở khác, thậm chí tiếp cận gần một số mô hình đóng, thể hiện tiềm năng mạnh mẽ.
Sentient Chat: Trò chuyện phi tập trung và tích hợp Agent AI trên chuỗi
Sentient Chat là một nền tảng trò chuyện phi tập trung, kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (như chuỗi Dobby) với khung đại lý suy luận tiên tiến, hỗ trợ tích hợp đa đại lý và thực hiện nhiệm vụ phức tạp. Đại lý suy luận được tích hợp trong nền tảng có thể hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như tìm kiếm, tính toán, thực thi mã, mang lại trải nghiệm tương tác hiệu quả cho người dùng. Ngoài ra, Sentient Chat còn hỗ trợ tích hợp trực tiếp các Agent trên chuỗi, hiện bao gồm Agent chiêm tinh Astro247, Agent phân tích mã hóa QuillCheck, Agent phân tích ví Pond Base Wallet Summary và Agent hướng dẫn tâm linh ChiefRaiin. Người dùng có thể lựa chọn tương tác với các đại lý thông minh khác nhau tùy theo nhu cầu. Sentient Chat sẽ được sử dụng như nền tảng phân phối và điều phối đại lý. Câu hỏi của người dùng có thể được định tuyến đến bất kỳ mô hình hoặc đại lý nào đã được tích hợp để cung cấp kết quả phản hồi tối ưu.
Khung Agent AI
Sentient cung cấp hai khung Agent AI:
-
Khung Agent Sentient: Một khung nhẹ mã nguồn mở, tập trung vào tự động hóa nhiệm vụ Web thông qua chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên (như tìm kiếm, phát video). Khung hỗ trợ xây dựng các tác nhân có vòng lặp nhận thức, lập kế hoạch, thực thi và phản hồi, phù hợp cho phát triển nhẹ cho nhiệm vụ Web ngoại chuỗi.
-
Agent Xã hội Sentient: Hệ thống AI được phát triển cho các nền tảng xã hội (như Twitter, Discord và Telegram), hỗ trợ tương tác và tạo nội dung tự động. Thông qua sự hợp tác của nhiều tác nhân thông minh, khung này có thể hiểu môi trường xã hội và mang lại trải nghiệm xã hội thông minh hơn cho người dùng, đồng thời có thể tích hợp với Khung Agent Sentient để mở rộng thêm các tình huống ứng dụng.
Hệ sinh thái và cách tham gia
Chương trình Nhà xây dựng Sentient hiện có kế hoạch tài trợ 1 triệu đô la Mỹ, nhằm khuyến khích các nhà phát triển sử dụng bộ công cụ phát triển của mình để xây dựng Agent AI kết nối thông qua API Agent Sentient và có thể chạy trong hệ sinh thái Sentient Chat. Các đối tác hệ sinh thái được công bố trên trang web chính thức của Sentient bao gồm các đội dự án trong nhiều lĩnh vực Crypto AI, như sau
Bản đồ hệ sinh thái Sentient
Bên cạnh đó, Sentient Chat hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm, cần nhập mã mời để vào danh sách trắng mới có thể truy cập, người dùng thông thường có thể gửi waitlist. Theo thông tin chính thức, đã có hơn 50.000 người dùng và 1.000.000 lượt truy vấn. Danh sách chờ của Sentient Chat có 2.000.000 người dùng đang chờ tham gia.
Thách thức và triển vọng
Sentient bắt đầu từ phía mô hình, nỗ lực giải quyết các vấn đề cốt lõi hiện nay của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như không căn chỉnh, không đáng tin cậy, thông qua khung OML và công nghệ blockchain, cung cấp cấu trúc sở hữu rõ ràng, theo dõi sử dụng và ràng buộc hành vi cho mô hình, thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của mô hình mã nguồn mở phi tập trung.
Với sự hỗ trợ tài nguyên từ Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, cùng với sự hậu thuẫn từ VC hàng đầu và các đối tác ngành, Sentient đang dẫn đầu về tích hợp tài nguyên và mức độ chú ý của thị trường. Tuy nhiên, trong bối cảnh thị trường hiện nay dần mất ảo tưởng về các dự án định giá cao, liệu Sentient có thể cung cấp sản phẩm AI phi tập trung thực sự có ảnh hưởng hay không sẽ là bài kiểm tra quan trọng để trở thành tiêu chuẩn sở hữu AI phi tập trung. Những nỗ lực này không chỉ liên quan đến thành công của riêng Sentient, mà còn có ảnh hưởng sâu sắc đến việc tái thiết lập niềm tin và phát triển phi tập trung của toàn ngành.
Sahara AI: Xây dựng thế giới AI phi tập trung mọi người cùng tham gia
Tổng quan dự án
Sahara AI là một cơ sở hạ tầng phi tập trung được sinh ra cho mô hình mới AI × Web3, cam kết xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo mở, công bằng và hợp tác. Dự án thông qua công nghệ sổ cái phi tập trung để thực hiện quản lý và giao dịch trên chuỗi cho bộ dữ liệu, mô hình và Agent thông minh, đảm bảo chủ quyền và khả năng truy xuất nguồn gốc của dữ liệu và mô hình. Đồng thời, Sahara AI giới thiệu cơ chế khuyến khích minh bạch, công bằng, cho phép tất cả người đóng góp, bao gồm người cung cấp dữ liệu, người gắn nhãn và nhà phát triển mô hình, nhận được khoản thu nhập không thể thay đổi trong quá trình hợp tác. Nền tảng còn thông qua một hệ thống "bản quyền" không cần phép, bảo vệ quyền sở hữu và quyền thuộc về tài sản AI của người đóng góp, đồng thời khuyến khích chia sẻ và đổi mới mở.
Sahara AI cung cấp giải pháp một cửa từ thu thập dữ liệu, gắn nhãn đến huấn luyện mô hình, tạo Agent AI, giao dịch tài sản AI, bao phủ toàn bộ vòng đời AI, trở thành nền tảng hệ sinh thái toàn diện đáp ứng nhu cầu phát triển AI. Chất lượng sản phẩm và năng lực công nghệ của nó đã được công nhận cao bởi các doanh nghiệp và tổ chức hàng đầu toàn cầu như Microsoft, Amazon, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), Tập đoàn Motherson và Snap, thể hiện ảnh hưởng ngành mạnh mẽ và tính ứng dụng rộng rãi.
Sahara không chỉ là một dự án nghiên cứu khoa học, mà là một nền tảng công nghệ sâu được thúc đẩy bởi các doanh nhân công nghệ hàng đầu và nhà đầu tư, có định hướng triển khai. Kiến trúc cốt lõi của nó có khả năng trở thành điểm tựa then chốt cho việc triển khai ứng dụng AI × Web3. Sahara AI đã nhận được sự hỗ trợ đầu tư tích lũy 43 triệu đô la Mỹ từ các tổ chức hàng đầu như Pantera Capital, Binance Labs, Hồng Sơn Trung Quốc; được đồng sáng lập bởi giáo sư trọn đời của Đại học Nam California, nhà nghiên cứu Samsung 2023 Sean Ren và giám đốc đầu tư trước đây của Binance Labs Tyler Zhou, các thành viên đội ngũ cốt lõi đến từ Stanford, UC Berkeley, Microsoft, Google, Binance và các tổ chức hàng đầu khác, kết hợp tích lũy sâu sắc từ giới học thuật và công nghiệp.
Kiến trúc thiết kế
Sơ đồ kiến trúc Sahara AI
Tầng cơ sở
Tầng cơ sở của Sahara AI được chia thành: 1. Tầng trên chuỗi dùng để đăng ký và thương mại hóa tài sản AI, 2. Tầng ngoài chuỗi dùng để chạy Agents và dịch vụ AI. Được cấu thành bởi hệ thống trên chuỗi và hệ thống ngoài chuỗi, chịu trách nhiệm đăng ký, xác thực quyền sở hữu, thực thi và phân phối lợi nhuận cho tài sản AI, hỗ trợ sự hợp tác đáng tin cậy trong toàn bộ vòng đời AI.
Mạng thử nghiệm SIWA và Blockchain Sahara (Cơ sở hạ tầng trên chuỗi)
Mạng thử nghiệm SIWA là phiên bản công khai đầu tiên của Blockchain Sahara. Giao thức Blockchain Sahara (SBP) là cốt lõi của Blockchain Sahara, đây là một hệ thống hợp đồng thông minh được xây dựng riêng cho AI, thực hiện sở hữu trên chuỗi, ghi chép truy xuất nguồn gốc và phân phối lợi nhuận cho tài sản AI. Các mô-đun cốt lõi bao gồm hệ thống đăng ký tài sản, giao thức sở hữu, theo dõi đóng góp, quản lý quyền hạn, phân phối lợi nhuận, bằng chứng thực thi, v.v., xây dựng nên "hệ điều hành trên chuỗi" hướng tới AI.
Giao thức thực thi AI (Cơ sở hạ tầng ngoài chuỗi)
Để hỗ trợ tính đáng tin cậy của việc chạy và gọi mô hình, Sahara đồng thời xây dựng hệ thống giao thức thực thi AI ngoài chuỗi, kết hợp với môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), hỗ trợ việc tạo, triển khai, chạy và phát triển hợp tác Agent. Mỗi lần thực thi nhiệm vụ đều tự động tạo ra bản ghi có thể xác minh và tải lên chuỗi, đảm bảo toàn bộ quy trình có thể truy xuất nguồn gốc và xác minh được. Hệ thống trên chuỗi chịu trách nhiệm đăng ký, ủy quyền và ghi chép quyền sở hữu, trong khi giao thức thực thi AI ngoài chuỗi hỗ trợ việc chạy thời gian thực và tương tác dịch vụ của Agent AI.
Vì Sahara tương thích đa chuỗi, các ứng dụng được xây dựng dựa trên cơ sở hạ tầng Sahara AI có thể được triển khai trên bất kỳ chuỗi nào, thậm chí ngoài chuỗi.
Tầng ứng dụng
Nền tảng Dịch vụ Dữ liệu Sahara AI (DSP)
Nền tảng Dịch vụ Dữ liệu (DSP) là mô-đun cơ bản ở tầng ứng dụng của Sahara, bất kỳ ai cũng có thể tham gia nhiệm vụ dữ liệu thông qua ID Sahara, tham gia gắn nhãn, làm sạch nhiễu và kiểm tra dữ liệu, và nhận phần thưởng điểm tích lũy trên chuỗi (Sahara Points) như bằng chứng đóng góp. Cơ chế này không chỉ đảm bảo truy xuất nguồn gốc và quyền sở hữu dữ liệu, mà còn thúc đẩy việc hình thành vòng lặp kín "đóng góp-thưởng-tối ưu hóa mô hình". Hiện tại đã đến mùa hoạt động thứ tư, đây cũng là cách chính để người dùng thông thường tham gia đóng góp.
Trên cơ sở này, để khuyến khích người dùng nộp dữ liệu và dịch vụ chất lượng cao, thông qua cơ chế khuyến khích kép, không chỉ có thể nhận được phần thưởng từ Sahara, mà còn có thể nhận được phần thưởng bổ sung từ đối tác hệ sinh thái, đạt được lợi ích từ nhiều phía với một lần đóng góp. Ví dụ, đối với người đóng góp dữ liệu, một khi dữ liệu của họ bị gọi lại nhiều lần hoặc được sử dụng để tạo ứng dụng mới, họ có thể liên tục nhận được lợi nhuận, thật sự tham gia vào chuỗi giá trị AI. Cơ chế này không chỉ kéo dài vòng đời tài sản dữ liệu, mà còn truyền động lực mạnh mẽ cho sự hợp tác và xây dựng chung, ví dụ, MyShell trên BNB Chain đã sử dụng DSP để tạo dữ liệu tùy chỉnh thông qua crowdsourcing, nâng cao hiệu suất mô hình, người dùng sau đó nhận được phần thưởng token MyShell, tạo thành vòng lặp đôi thắng.
Các doanh nghiệp AI có thể sử dụng nền tảng dịch vụ dữ liệu để crowdsourcing bộ dữ liệu tùy chỉnh, thông qua việc đăng nhiệm vụ dữ liệu chuyên biệt, nhanh chóng nhận được phản hồi từ những người gắn nhãn dữ liệu trên toàn cầu. Các doanh nghiệp AI không còn phải phụ thuộc vào các nhà cung cấp dữ liệu tập trung truyền thống để có thể thu được dữ liệu gắn nhãn chất lượng cao quy mô lớn.
Nền tảng Phát triển Sahara AI
Nền tảng Phát triển Sahara AI là một nền tảng xây dựng và vận hành AI một cửa dành cho các nhà phát triển và doanh nghiệp, cung cấp hỗ trợ toàn bộ quy trình từ lấy dữ liệu, huấn luyện mô hình đến triển khai thực thi và thương mại hóa tài sản. Người dùng có thể trực tiếp gọi các tài nguyên dữ liệu chất lượng cao trong Sahara DSP để sử dụng cho việc huấn luyện và tinh chỉnh mô hình; các mô hình đã xử lý có thể được kết hợp, đăng ký và niêm yết trên thị trường AI trong nền tảng, đạt được xác thực quyền sở hữu và ủy quyền linh hoạt thông qua Blockchain Sahara. Studio đồng thời tích hợp năng lực tính toán phi tập trung, hỗ trợ huấn luyện mô hình và triển khai chạy Agent, đảm bảo tính an toàn và khả năng xác minh của quá trình tính toán. Các nhà phát triển còn có thể lưu trữ dữ liệu và mô hình quan trọng, thực hiện ủy thác mã hóa và kiểm soát quyền hạn, ngăn chặn truy cập trái phép. Thông qua Nền tảng Phát triển Sahara AI, các nhà phát triển không cần tự xây dựng cơ sở hạ tầng, có thể xây dựng, triển khai và thương mại hóa ứng dụng AI với门槛 thấp hơn, và thông qua cơ chế giao thức hòa nhập đầy đủ vào hệ thống kinh tế AI trên chuỗi.
Thị trường AI
Thị trường AI Sahara là một thị trường tài sản phi tập trung dành cho mô hình, bộ dữ liệu và Agent AI. Nó không chỉ hỗ trợ đăng ký, giao dịch và ủy quyền tài sản, mà còn xây dựng một cơ chế phân phối lợi nhuận minh bạch và có thể truy xuất nguồn gốc. Các nhà phát triển có thể đăng ký mô hình hoặc bộ dữ liệu họ tạo ra thành tài sản trên chuỗi, thiết lập tỷ lệ ủy quyền sử dụng và chia lợi nhuận linh hoạt, hệ thống sẽ tự động thực hiện thanh toán lợi nhuận dựa trên tần suất gọi. Người đóng góp dữ liệu cũng có thể liên tục nhận được lợi nhuận do dữ liệu của họ bị gọi lại nhiều lần, đạt được "thương mại hóa liên tục".
Thị trường này được tích hợp sâu với giao thức Blockchain Sahara, tất cả các ghi chép về giao dịch tài sản, gọi, chia lợi nhuận đều có thể xác minh trên chuỗi, đảm bảo quyền sở hữu tài sản rõ ràng và lợi nhuận có thể truy xuất nguồn gốc. Nhờ thị trường này, các nhà phát triển AI không còn phải phụ thuộc vào các nền tảng API truyền thống hoặc dịch vụ lưu trữ mô hình tập trung, mà có con đường thương mại hóa độc lập, có thể lập trình.
Tầng hệ sinh thái
Tầng hệ sinh thái Sahara AI kết nối những người cung cấp dữ liệu, nhà phát triển AI, người tiêu dùng, người dùng doanh nghiệp và đối tác đa chuỗi. Dù muốn đóng góp dữ liệu, phát triển ứng dụng, sử dụng sản phẩm hay thúc đẩy việc AI hóa nội bộ doanh nghiệp, đều có thể phát huy vai trò và tìm thấy mô hình lợi nhuận. Những người gắn nhãn dữ liệu, đội ngũ phát triển mô hình và người cung cấp sức mạnh tính toán có thể đăng ký tài nguyên của họ thành tài sản trên chuỗi, thông qua cơ chế giao thức Sahara AI để ủy quyền và chia lợi nhuận, để mỗi tài nguyên được sử dụng đều tự động nhận được phần thưởng. Các nhà phát triển sau đó có thể thông qua nền tảng một cửa kết nối dữ liệu, huấn luyện mô hình, triển khai Agent, trực tiếp thương mại hóa thành quả của họ trên Thị trường AI.
Người dùng thông thường không cần nền tảng kỹ thuật, cũng có thể tham gia nhiệm vụ dữ liệu, sử dụng App AI, sưu tập hoặc đầu tư tài sản trên chuỗi, trở thành một phần của nền kinh tế AI. Đối với doanh nghiệp, Sahara cung cấp hỗ trợ toàn bộ quy trình từ crowdsourcing dữ liệu, phát triển mô hình đến triển khai riêng và thương mại hóa lợi nhuận. Ngoài ra, Sahara hỗ trợ triển khai đa chuỗi, bất kỳ hệ sinh thái chuỗi công nào cũng có thể sử dụng giao thức và công cụ do Sahara AI cung cấp để xây dựng ứng dụng AI, kết nối tài sản AI phi tập trung, đạt được tính tương thích và mở rộng với thế giới đa chuỗi. Điều này khiến Sahara AI không chỉ là một nền tảng đơn lẻ, mà còn là tiêu chuẩn hợp tác cơ bản cho hệ sinh thái AI trên chuỗi.
Tiến triển hệ sinh thái
Kể từ khi dự án khởi động, Sahara AI không chỉ cung cấp một bộ công cụ AI hoặc nền tảng tính toán, mà còn tái cấu trúc trật tự sản xuất và phân phối AI trên chuỗi, xây dựng một mạng lưới hợp tác phi tập trung mà mọi người đều có thể tham gia, xác thực quyền sở hữu, đóng góp và chia sẻ. Chính vì vậy, Sahara chọn blockchain làm kiến trúc cơ bản, xây dựng hệ thống kinh tế cho AI có thể xác minh, truy xuất nguồn gốc và phân phối được.
Xung quanh mục tiêu cốt lõi này, hệ sinh thái Sahara đã đạt được tiến triển đáng kể. Trong khi vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm riêng, nền tảng đã tích lũy hơn 3,2 triệu tài khoản trên chuỗi, số tài khoản hoạt động hàng ngày ổn định trên 1,4 triệu, cho thấy mức độ tham gia của người dùng và sức sống mạng lưới. Trong đó, hơn 200.000 người dùng đã tham gia vào các nhiệm vụ gắn nhãn, huấn luyện và xác minh dữ liệu thông qua nền tảng dịch vụ dữ liệu Sahara và nhận được phần thưởng khuyến khích trên chuỗi. Đồng thời, vẫn còn hàng triệu người dùng đang chờ tham gia danh sách trắng, chứng minh nhu cầu mạnh mẽ và sự đồng thuận của thị trường đối với nền tảng AI phi tập trung.
Về hợp tác doanh nghiệp, Sahara đã thiết lập hợp tác với các tổ chức hàng đầu toàn cầu như Microsoft, Amazon, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), cung cấp dịch vụ thu thập và gắn nhãn dữ liệu tùy chỉnh cho họ. Doanh nghiệp có thể gửi nhiệm vụ cụ thể thông qua nền tảng, mạng lưới những người gắn nhãn dữ liệu toàn cầu của Sahara sẽ thực hiện hiệu quả, đạt được lợi thế về hiệu quả, tính linh hoạt và hỗ trợ nhu cầu đa dạng.
Bản đồ hệ sinh thái Sahara AI
Cách tham gia
SIWA sẽ được ra mắt theo bốn giai đoạn. Hiện tại giai đoạn đầu tiên đặt nền móng cho quyền sở hữu dữ liệu trên chuỗi, người đóng góp có thể đăng ký và mã hóa bộ dữ liệu của mình. Hiện tại đang mở công khai, không cần danh sách trắng. Cần đảm bảo tải lên dữ liệu hữu ích cho AI, nội dung đạo văn hoặc không phù hợp có thể bị xử lý.
Mạng thử nghiệm SIWA
Giai đoạn thứ hai thực hiện thương mại hóa bộ dữ liệu và mô hình trên chuỗi. Giai đoạn thứ ba mở mạng thử nghiệm và mã nguồn mở giao thức. Giai đoạn thứ tư ra mắt cơ chế đăng ký luồng dữ liệu AI, truy xuất nguồn gốc và bằng chứng đóng góp.
Ngoài mạng thử nghiệm SIWA, người dùng thông thường hiện có thể tham gia Sahara Legends, thông qua nhiệm vụ theo kiểu trò chơi để hiểu các chức năng của Sahara AI. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ thu thập được các mảnh Guardian, cuối cùng có thể tổng hợp thành một NFT để ghi lại đóng góp cho mạng lưới.
Hoặc gắn nhãn dữ liệu trên nền tảng dịch vụ dữ liệu, đóng góp dữ liệu có giá trị, và đảm nhận vai trò kiểm duyệt viên. Sahara sau này dự định hợp tác với đối tác hệ sinh thái để phát hành nhiệm vụ, để người tham gia ngoài việc nhận điểm tích lũy Sahara còn có thể nhận được phần thưởng từ đối tác hệ sinh thái. Nhiệm vụ thưởng kép đầu tiên được tổ chức cùng Myshell, người dùng hoàn thành nhiệm vụ có thể nhận được điểm tích lũy Sahara và phần thưởng token Myshell.
Theo lộ trình, Sahara dự kiến ra mắt mạng chính vào Q3 năm 2025, lúc đó cũng có thể đón chào TGE.
Thách thức và triển vọng
Sahara AI khiến AI không còn bị giới hạn trong các nhà phát triển hoặc các công ty AI lớn, khiến AI trở nên cởi mở, bao hàm và dân chủ hóa hơn. Đối với người dùng thông thường, không cần kiến thức lập trình cũng có thể tham gia đóng góp và nhận lợi nhuận, Sahara AI đang xây dựng một thế giới AI phi tập trung mà mọi người đều có thể tham gia. Đối với các nhà phát triển kỹ thuật, Sahara AI nối liền con đường phát triển Web2 và Web3, cung cấp công cụ phát triển phi tập trung nhưng linh hoạt và mạnh mẽ cùng bộ dữ liệu chất lượng cao. Đối với nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI, Sahara AI cung cấp con đường thương mại hóa mới phi tập trung cho mô hình, dữ liệu, sức mạnh tính toán và dịch vụ. Sahara AI không chỉ làm cơ sở hạ tầng chuỗi công, mà còn trực tiếp tham gia vào các ứng dụng cốt lõi, thúc đẩy sự phát triển của hệ thống bản quyền AI thông qua công nghệ blockchain. Hiện tại Sahara AI đã đạt được hợp tác với nhiều tổ chức AI hàng đầu, đạt được thành công ban đầu. Liệu có thành công hay không trong tương lai, cần quan sát hiệu suất hoạt động sau khi ra mắt mạng chính, sự phát triển sản phẩm hệ sinh thái và tỷ lệ áp dụng, cũng như mô hình kinh tế có thể thúc đẩy người dùng tiếp tục đóng góp cho bộ dữ liệu sau TGE hay không.
Ritual: Thiết kế đổi mới đột phá các vấn đề cốt lõi AI như nhiệm vụ dị cấu
Tổng quan dự án
Ritual nhằm giải quyết các vấn đề hiện tại trong ngành AI như tập trung hóa, đóng kín và thiếu tin cậy, cung cấp cơ chế xác minh minh bạch, phân bổ tài nguyên tính toán công bằng và khả năng thích ứng linh hoạt cho mô hình cho AI; cho phép bất kỳ giao thức, ứng dụng hoặc hợp đồng thông minh nào tích hợp mô hình AI có thể xác minh chỉ với vài dòng mã; và thông qua kiến trúc mở và thiết kế mô-đun của nó, thúc đẩy việc sử dụng rộng rãi AI trên chuỗi, xây dựng một hệ sinh thái AI mở, an toàn và bền vững.
Ritual hoàn thành vòng tài trợ Series A 25 triệu đô la Mỹ vào tháng 11 năm 2023, do Archetype dẫn đầu, với sự tham gia của nhiều tổ chức và nhà đầu tư thiên thần nổi tiếng như Accomplice, thể hiện sự công nhận của thị trường và năng lực xã hội mạnh mẽ của đội ngũ. Người sáng lập Niraj Pant và Akilesh Potti đều là cựu đối tác Polychain Capital, từng dẫn dắt đầu tư vào các gã khổng lồ ngành như Offchain Labs, EigenLayer, thể hiện tầm nhìn sâu sắc và khả năng phán đoán. Đội ngũ có kinh nghiệm phong phú trong các lĩnh vực như mật mã học, hệ thống phân tán, AI, đội cố vấn bao gồm các người sáng lập dự án NEAR và EigenLayer, thể hiện nền tảng mạnh mẽ và tiềm năng của họ.
Kiến trúc thiết kế
Từ Infernet đến Chuỗi Ritual
Chuỗi Ritual là sản phẩm thế hệ thứ hai được phát triển tự nhiên từ mạng nút Infernet, đại diện cho sự nâng cấp toàn diện của Ritual trong mạng tính toán AI phi tập trung.
Infernet là sản phẩm giai đoạn đầu tiên do Ritual ra mắt, chính thức ra mắt vào năm 2023. Đây là một mạng oracle phi tập trung được thiết kế cho các nhiệm vụ tính toán dị cấu, nhằm giải quyết hạn chế của API tập trung, cho phép các nhà phát triển gọi các dịch vụ AI phi tập trung minh bạch và mở một cách tự do và ổn định hơn.
Infernet sử dụng một khung nhẹ linh hoạt và đơn giản, nhờ tính dễ sử dụng và hiệu quả cao, sau khi ra mắt đã nhanh chóng thu hút hơn 8.000 nút độc lập tham gia. Các nút này có khả năng phần cứng đa dạng, bao gồm GPU và FPGA, có thể cung cấp sức mạnh tính toán mạnh mẽ cho các nhiệm vụ phức tạp như suy luận AI và tạo chứng minh không kiến thức. Tuy nhiên, để giữ sự đơn giản của hệ thống, Infernet từ bỏ một số chức năng then chốt, chẳng hạn như đồng thuận điều phối nút hoặc tích hợp cơ chế định tuyến nhiệm vụ vững chắc. Những hạn chế này khiến Infernet khó đáp ứng nhu cầu của các nhà phát triển Web2 và Web3 rộng rãi hơn, từ đó thúc đẩy Ritual ra mắt Chuỗi Ritual toàn diện và mạnh mẽ hơn.
Sơ đồ quy trình Chuỗi Ritual
Chuỗi Ritual là một blockchain Layer 1 thế hệ mới được thiết kế riêng cho ứng dụng AI, nhằm khắc phục những hạn chế của Infernet và cung cấp môi trường phát triển vững chắc và hiệu quả hơn cho các nhà phát triển. Thông qua công nghệ Resonance, Chuỗi Ritual cung cấp cơ chế định giá và định tuyến nhiệm vụ đơn giản và đáng tin cậy cho mạng Infernet, tối ưu hóa đáng kể hiệu quả phân bổ tài nguyên. Ngoài ra, Chuỗi Ritual dựa trên khung EVM++, đây là sự mở rộng tương thích ngược với Máy ảo Ethereum (EVM), có chức năng mạnh mẽ hơn, bao gồm mô-đun biên soạn sẵn, lịch trình gốc (scheduling), trừu tượng hóa tài khoản (Account Abstraction, AA) nội tại và một loạt các đề xuất cải tiến Ethereum tiên tiến (EIPs). Những đặc điểm này cùng nhau tạo thành một môi trường phát triển mạnh mẽ, linh hoạt và hiệu quả, mang lại khả năng mới cho các nhà phát triển.
Mô-đun biên soạn sẵn (Precompiled Sidecars)
So với mô-đun biên soạn sẵn truyền thống, thiết kế của Chuỗi Ritual nâng cao tính mở rộng và linh hoạt của hệ thống, cho phép các nhà phát triển tạo các mô-đun chức năng tùy chỉnh theo cách chứa đựng, mà không cần sửa đổi giao thức cơ bản. Kiến trúc này không chỉ giảm đáng kể chi phí phát triển, mà còn cung cấp sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn cho các ứng dụng phi tập trung.
Cụ thể, Chuỗi Ritual tách các tính toán phức tạp khỏi máy khách thực thi thông qua kiến trúc mô-đun, và thực hiện dưới dạng Sidecars độc lập. Các mô-đun biên soạn sẵn này có thể xử lý hiệu quả các nhiệm vụ tính toán phức tạp, bao gồm suy luận AI, tạo chứng minh không kiến thức và thao tác môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE).
Lịch trình gốc (Native Scheduling)
Lịch trình gốc giải quyết nhu cầu kích hoạt nhiệm vụ theo thời gian và thực thi có điều kiện. Blockchain truyền thống thường phụ thuộc vào dịch vụ bên thứ ba tập trung (như keeper) để kích hoạt thực thi nhiệm vụ, nhưng mô hình này tồn tại rủi ro tập trung và chi phí cao. Chuỗi Ritual hoàn toàn thoát khỏi sự phụ thuộc vào dịch vụ tập trung thông qua trình lập lịch nội bộ, các nhà phát triển có thể trực tiếp thiết lập điểm vào và tần suất gọi lại (callback frequency) cho hợp đồng thông minh trên chuỗi. Người sản xuất khối sẽ duy trì bảng ánh xạ các lệnh gọi đang chờ xử lý, ưu tiên xử lý các nhiệm vụ này khi tạo khối mới. Kết hợp với cơ chế phân bổ tài nguyên động Resonance, Chuỗi Ritual có thể xử lý hiệu quả và đáng tin cậy các nhiệm vụ tính toán nặng, cung cấp sự đảm bảo ổn định cho ứng dụng AI phi tập trung.
Đổi mới công nghệ
Các đổi mới công nghệ cốt lõi của Ritual đảm bảo vị trí dẫn đầu về hiệu suất, xác minh và mở rộng, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho ứng dụng AI trên chuỗi.
1. Resonance: Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên
Resonance là một cơ chế thị trường hai bên để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên blockchain, giải quyết tính phức tạp của giao dịch dị cấu. Khi giao dịch blockchain phát triển từ chuyển khoản đơn giản sang hợp đồng thông minh, suy luận AI và các hình thức đa dạng khác, cơ chế phí hiện tại (như EIP-1559) khó có thể phù hợp hiệu quả giữa nhu cầu người dùng và tài nguyên nút. Resonance giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu hai vai trò cốt lõi là Broker và Auctioneer, đạt được sự phù hợp tốt nhất giữa giao dịch người dùng và khả năng nút:
-
Broker phân tích ý chí phí giao dịch của người dùng và hàm chi phí tài nguyên của nút, nhằm đạt được sự phù hợp tốt nhất giữa giao dịch và nút, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán.
-
Auctioneer tổ chức phân bổ phí giao dịch thông qua cơ chế đấu giá hai bên, đảm bảo công bằng và minh bạch. Nút chọn loại giao dịch dựa trên khả năng phần cứng của mình, trong khi người dùng có thể gửi nhu cầu giao dịch dựa trên điều kiện ưu tiên (như tốc độ hoặc chi phí).
Cơ chế này nâng cao đáng kể hiệu quả sử dụng tài nguyên mạng và trải nghiệm người dùng, đồng thời tăng cường tính minh bạch và cởi mở của hệ thống thông qua quy trình đấu giá phi tập trung.
Dưới cơ chế Resonance: Auctioneer phân bổ nhiệm vụ phù hợp cho nút dựa trên phân tích của Broker
2. Symphony: Nâng cao hiệu quả xác minh
Symphony tập trung vào việc nâng cao hiệu quả xác minh, giải quyết vấn đề kém hiệu quả của mô hình "thực thi lặp lại" truyền thống blockchain khi xử lý và xác minh các nhiệm vụ tính toán phức tạp. Symphony dựa trên mô hình "thực thi một lần, xác minh nhiều lần" (EOVMT), tách rời quy trình tính toán và xác minh, giảm đáng kể tổn thất hiệu suất do tính toán lặp lại.
-
Nhiệm vụ tính toán được thực hiện một lần bởi nút được chỉ định, kết quả tính toán được phát sóng qua mạng, các nút xác minh sử dụng chứng minh ngắn gọn (succinct proofs) để xác nhận tính đúng đắn của kết quả, mà không cần thực thi lại tính toán.
-
Symphony hỗ trợ xác minh phân tán, chia nhiệm vụ phức tạp thành nhiều nhiệm vụ con, được xử lý song song bởi các nút xác minh khác nhau, từ đó nâng cao thêm hiệu quả xác minh, đồng thời đảm bảo bảo vệ quyền riêng tư và an ninh.
Symphony tương thích cao với các hệ thống chứng minh như Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) và Chứng minh không kiến thức (ZKP), cung cấp hỗ trợ linh hoạt cho việc xác nhận giao dịch nhanh chóng và các nhiệm vụ tính toán nhạy cảm về quyền riêng tư. Kiến trúc này không chỉ giảm đáng kể chi phí hiệu suất do tính toán lặp lại, mà còn đảm bảo tính phi tập trung và an ninh của quy trình xác minh.
Symphony chia nhiệm vụ phức tạp thành nhiều nhiệm vụ con, được xử lý song song bởi các nút xác minh khác nhau
3. vTune: Xác minh mô hình có thể truy xuất nguồn gốc
vTune là công cụ do Ritual cung cấp để xác minh mô hình và truy xuất nguồn gốc, hầu như không ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình, đồng thời có khả năng kháng nhiễu tốt, đặc biệt phù hợp để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ mô hình mã nguồn mở và thúc đẩy phân phối công bằng. vTune kết hợp công nghệ thủy vân và chứng minh không kiến thức, thông qua việc nhúng dấu hiệu ẩn để đạt được truy xuất nguồn gốc mô hình và đảm bảo tính toàn vẹn tính toán:
-
Công nghệ thủy vân: Nhúng dấu hiệu thông qua thủy vân không gian trọng số, thủy vân dữ liệu hoặc thủy vân không gian hàm, ngay cả khi mô hình công khai, quyền sở hữu của nó vẫn có thể được xác minh. Đặc biệt, thủy vân không gian hàm có thể xác minh quyền sở hữu thông qua đầu ra mô hình mà
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
@BiteyeCN
