AI «xuống tầng dưới» có phải là cơ hội của Web3 không?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI «xuống tầng dưới» có phải là cơ hội của Web3 không?
Chỉ khi AI thực sự "đi xuống" từng thiết bị, hợp tác phi tập trung mới có thể chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thiết yếu?
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Haotian
Gần đây quan sát ngành AI, tôi nhận thấy một xu hướng ngày càng "xuống tầng thấp hơn": từ trước kia tập trung vào sức mạnh tính toán và các mô hình "lớn" trở thành xu thế chủ đạo, nay đã phát triển thêm một nhánh mới thiên về mô hình nhỏ cục bộ (local) và điện toán biên (edge computing).
Xu hướng này thể hiện rõ qua việc Apple Intelligence phủ sóng 500 triệu thiết bị, Microsoft ra mắt mô hình nhỏ Mu dành riêng cho Windows 11 với 330 triệu tham số, hay robot của Google DeepMind thực hiện thao tác "ngoài mạng"...
Điều này sẽ tạo nên sự khác biệt nào? AI trên đám mây (cloud) cạnh tranh ở quy mô tham số và dữ liệu huấn luyện, năng lực đốt tiền là lợi thế cốt lõi; còn AI cục bộ lại đua ở tối ưu kỹ thuật và thích ứng theo từng trường hợp cụ thể, tiến xa hơn trong bảo vệ quyền riêng tư, độ tin cậy và tính thực dụng. (Vấn đề ảo giác từ các mô hình phổ thông nghiêm trọng ảnh hưởng đến khả năng thâm nhập vào các lĩnh vực chuyên biệt)
Thực tế điều này mở ra cơ hội lớn hơn cho web3 AI. Trước kia, khi mọi người đều chạy đua về năng lực "tổng quát hóa" (tính toán, dữ liệu, thuật toán), tự nhiên bị các gã khổng lồ truyền thống độc chiếm. Việc áp khái niệm phi tập trung để cạnh tranh với Google, AWS, OpenAI... gần như là viễn cảnh không tưởng, bởi thiếu cả lợi thế tài nguyên, công nghệ lẫn người dùng.
Nhưng khi bước vào thế giới mô hình cục bộ + điện toán biên, tình hình mà các dịch vụ công nghệ blockchain phải đối mặt sẽ hoàn toàn thay đổi.
Khi mô hình AI chạy trực tiếp trên thiết bị người dùng, làm sao chứng minh đầu ra chưa bị sửa đổi? Làm thế nào để hợp tác mô hình trong điều kiện bảo vệ quyền riêng tư? Chính những vấn đề này lại là điểm mạnh của công nghệ blockchain...
Tôi để ý thấy một số dự án web3 AI mới nổi, ví dụ như giao thức truyền dữ liệu Lattica do @Gradient_HQ vừa được Pantera rót vốn 10 triệu đô la, nhằm giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu và hộp đen ở các nền tảng AI tập trung; hay @PublicAI_ với thiết bị đọc sóng não HeadCap thu thập dữ liệu con người thật, xây lớp "xác thực nhân tạo", hiện đã đạt doanh thu 14 triệu đô la; thực chất tất cả đều đang tìm cách giải quyết bài toán "độ tin cậy" cho AI cục bộ.
Một câu kết luận: Chỉ khi AI thực sự "đi xuống" từng thiết bị cá nhân, thì hợp tác phi tập trung mới chuyển từ khái niệm thành nhu cầu thiết yếu?
Các dự án #Web3AI, thay vì tiếp tục vật lộn trong cuộc đua tổng quát hóa, chi bằng hãy nghiêm túc suy nghĩ xem làm sao hỗ trợ hạ tầng cho làn sóng AI cục bộ hóa này?
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
Haotian | CryptoInsight
