Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng, Thách thức và Triển vọng Tương lai
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo và Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI, như một công nghệ mô phỏng và bắt chước trí thông minh của con người, đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Web3, như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của mọi người.
Quy mô thị trường của ngành AI đã đạt 2000 tỷ USD vào năm 2023, các ông lớn trong ngành như OpenAI, Character.AI, Midjourney và những người chơi xuất sắc khác xuất hiện như nấm sau mưa. Giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 nghìn tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana liên tục ra đời. Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành tâm điểm chú ý của các builder và VC ở cả phương Đông và phương Tây.
Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển của AI+Web3, phân tích tình hình các dự án hiện tại, và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức đang phải đối mặt, cung cấp tham khảo và cái nhìn cho các nhà đầu tư và người làm nghề.
Cách AI tương tác với Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của một cái cân, AI mang lại sự nâng cao năng suất, trong khi Web3 mang lại sự thay đổi trong quan hệ sản xuất. Chúng tôi sẽ phân tích trước những khó khăn và không gian nâng cao mà từng ngành AI và Web3 đang đối mặt, sau đó thảo luận về cách thức hỗ trợ lẫn nhau để giải quyết những khó khăn này.
Những khó khăn trong ngành AI
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Công suất tính toán: Các nhiệm vụ AI cần rất nhiều tài nguyên tính toán để đào tạo và suy luận mô hình. Việc thu thập và quản lý công suất tính toán quy mô lớn là một thách thức tốn kém và phức tạp, đặc biệt là đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Thuật toán: Mặc dù thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng vẫn tồn tại một số khó khăn. Việc đào tạo mạng nơ-ron sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, độ giải thích và khả năng giải thích của mô hình còn thiếu. Độ bền và khả năng tổng quát của thuật toán cũng là những vấn đề quan trọng.
Dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức. Dữ liệu trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như dữ liệu y tế, rất khó để thu thập. Chất lượng, độ chính xác và việc gán nhãn dữ liệu cũng gặp phải vấn đề. Bảo vệ quyền riêng tư và an toàn dữ liệu cũng là những yếu tố quan trọng cần xem xét.
Ngoài ra, tính giải thích và minh bạch của mô hình AI, cũng như các vấn đề như mô hình kinh doanh của dự án AI không rõ ràng cũng cần được giải quyết.
Những thách thức trong ngành Web3
Ngành Web3 còn có không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, an toàn hợp đồng thông minh. AI, như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều tiềm năng để phát huy trong những lĩnh vực này.
Phân tích và dự đoán dữ liệu: Công nghệ AI có thể trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu khổng lồ, thực hiện dự đoán và quyết định chính xác hơn, có ý nghĩa quan trọng đối với việc đánh giá rủi ro, dự đoán thị trường và quản lý tài sản trong lĩnh vực DeFi.
Trải nghiệm người dùng và dịch vụ cá nhân hóa: Công nghệ AI có thể cung cấp các gợi ý cá nhân hóa, dịch vụ tùy chỉnh và trải nghiệm tương tác thông minh, nâng cao mức độ tham gia và sự hài lòng của người dùng.
An ninh và bảo vệ quyền riêng tư: Công nghệ AI có thể được sử dụng để phát hiện và phòng ngừa các cuộc tấn công mạng, nhận diện hành vi bất thường, cung cấp sự bảo vệ an toàn mạnh mẽ hơn. Đồng thời, AI cũng có thể được áp dụng trong việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng.
Kiểm toán hợp đồng thông minh: Công nghệ AI có thể được sử dụng để tự động hóa kiểm toán hợp đồng và phát hiện lỗ hổng, nâng cao tính an toàn và độ tin cậy của hợp đồng.
Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
Dự án AI+Web3 chủ yếu tiếp cận từ hai khía cạnh: sử dụng công nghệ blockchain để nâng cao hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ cho sự nâng cao của các dự án Web3.
Web3 hỗ trợ AI
Điện toán phi tập trung
Với sự trỗi dậy của AI, nhu cầu về GPU tăng vọt, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 bắt đầu cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua token, nhằm hỗ trợ tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp bên chính bao gồm nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ đào tiền điện tử và doanh nghiệp. Các dự án sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được chia thành hai loại: dùng cho suy diễn AI và dùng cho đào tạo AI. Loại trước như Render, Akash, Aethir, loại sau như io.net, Gensyn.
io.net là một dự án tiêu biểu, hiện có hơn 500.000 GPU, đã tích hợp sức mạnh tính toán của Render và Filecoin. Gensyn thì thông qua hợp đồng thông minh để thúc đẩy phân phối và thưởng cho các nhiệm vụ học máy, thực hiện đào tạo AI.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Mạng mô hình thuật toán phi tập trung như Bittensor, thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, tạo ra một thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung. Mô hình này có tiềm năng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển AI trong tương lai.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Một số dự án như PublicAI sử dụng phương thức khuyến khích bằng token để thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu hoặc tham gia xác thực dữ liệu để nhận phần thưởng bằng token. Cách thức này thúc đẩy mối quan hệ hợp tác đôi bên cùng có lợi giữa những người đóng góp dữ liệu và sự phát triển của công nghiệp AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết có thể thực hiện xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) cho phép huấn luyện và suy luận mô hình máy học mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Các dự án như BasedAI đang khám phá lĩnh vực này.
AI hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI hoặc tự phát triển AI, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Ví dụ, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán token alpha có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường.
Numerai là nền tảng thi đấu đầu tư, nơi người tham gia dự đoán thị trường chứng khoán dựa trên AI và mô hình ngôn ngữ lớn. Các nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi như Arkham cũng kết hợp AI để cung cấp dịch vụ.
Dịch vụ cá nhân hóa
Các dự án Web3 tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc tích hợp AI. Chẳng hạn, Dune đã ra mắt công cụ Wand, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL. Các nền tảng như Followin và IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung. Các dự án như NFPrompt giảm chi phí sáng tạo của người dùng thông qua AI.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI cũng đóng vai trò trong việc kiểm tra hợp đồng thông minh. Như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm tra hợp đồng thông minh dựa trên trí tuệ nhân tạo, sử dụng các thuật toán tiên tiến để phân tích hợp đồng thông minh và xác định các lỗ hổng hoặc vấn đề tiềm ẩn.
Hạn chế và thách thức hiện tại của các dự án AI+Web3
có những rào cản thực tế trong lĩnh vực tính toán phi tập trung
Hiệu suất và tính ổn định: Sản phẩm tính toán phi tập trung phụ thuộc vào các nút phân bổ toàn cầu, có thể có độ trễ và tính không ổn định.
Tính khả dụng: Bị ảnh hưởng bởi mức độ cân bằng cung cầu, có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt tài nguyên hoặc không thể đáp ứng nhu cầu của người dùng.
Độ phức tạp kỹ thuật: Người dùng có thể cần phải hiểu biết về mạng phân tán, hợp đồng thông minh, v.v., chi phí sử dụng khá cao.
Độ khó huấn luyện: Hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, thay vì huấn luyện AI. Nguyên nhân là do việc huấn luyện mô hình lớn cần một lượng dữ liệu rất lớn và băng thông truyền thông tốc độ cao, điều này khó đạt được trong môi trường phân tán.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ, chưa đạt được 1+1>2.
Ứng dụng bề mặt: Nhiều dự án chỉ đơn giản là tận dụng AI để nâng cao hiệu quả và thực hiện phân tích, không thể hiện sự kết hợp bản địa và giải pháp đổi mới giữa AI và tiền điện tử.
Định hướng tiếp thị: Một số đội ngũ Web3 chỉ áp dụng công nghệ AI trong những lĩnh vực hạn chế, quảng bá quá mức về xu hướng AI, thiếu sự đổi mới thực sự.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Nhiều dự án AI + Web3 sử dụng kinh tế token như một phương tiện để huy động vốn và tham gia của người dùng, nhưng liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay không vẫn còn phải quan sát. Hiện tại, hầu hết các dự án vẫn chưa đạt được giai đoạn thực tiễn, cần nhiều đội ngũ có ý tưởng thực sự để đáp ứng các tình huống nhu cầu thực tế.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến vô vàn khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. Công nghệ AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng hiệu quả và thông minh hơn cho Web3, như phân tích dữ liệu, kiểm toán hợp đồng thông minh, dịch vụ cá nhân hóa, v.v. Đồng thời, tính phi tập trung và khả năng lập trình của Web3 cũng mang đến những cơ hội mới cho sự phát triển của công nghệ AI, như sức mạnh tính toán phi tập trung, chia sẻ thuật toán và thu thập dữ liệu, v.v.
Mặc dù các dự án AI+Web3 hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu và phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng cũng mang lại một số lợi thế. Ví dụ, sức mạnh tính toán phi tập trung và việc thu thập dữ liệu có thể giảm bớt sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch và khả năng kiểm toán, thúc đẩy sự tham gia và đổi mới rộng rãi hơn.
Trong tương lai, thông qua việc kết hợp khả năng phân tích và quyết định thông minh của AI với sự phi tập trung và quyền tự quản của người dùng trong Web3, chúng ta hy vọng sẽ xây dựng được một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh hơn, cởi mở hơn và công bằng hơn. Khi nghiên cứu được đào sâu và công nghệ tiến bộ, chúng tôi mong đợi sẽ thấy nhiều giải pháp AI+Web3 nguyên bản và có ý nghĩa xuất hiện trong các lĩnh vực như tài chính, tổ chức tự trị phi tập trung, thị trường dự đoán và NFT.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Sự hội nhập của AI và Web3: Tình trạng hiện tại, thách thức và cơ hội trong tương lai
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng, Thách thức và Triển vọng Tương lai
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo và Web3 đã thu hút sự chú ý rộng rãi trên toàn cầu. AI, như một công nghệ mô phỏng và bắt chước trí thông minh của con người, đã đạt được những bước đột phá lớn trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Web3, như một mô hình mạng mới nổi, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của mọi người.
Quy mô thị trường của ngành AI đã đạt 2000 tỷ USD vào năm 2023, các ông lớn trong ngành như OpenAI, Character.AI, Midjourney và những người chơi xuất sắc khác xuất hiện như nấm sau mưa. Giá trị thị trường của ngành Web3 đã đạt 25 nghìn tỷ, các dự án như Bitcoin, Ethereum, Solana liên tục ra đời. Sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành tâm điểm chú ý của các builder và VC ở cả phương Đông và phương Tây.
Bài viết này sẽ khám phá tình trạng phát triển của AI+Web3, phân tích tình hình các dự án hiện tại, và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức đang phải đối mặt, cung cấp tham khảo và cái nhìn cho các nhà đầu tư và người làm nghề.
Cách AI tương tác với Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của một cái cân, AI mang lại sự nâng cao năng suất, trong khi Web3 mang lại sự thay đổi trong quan hệ sản xuất. Chúng tôi sẽ phân tích trước những khó khăn và không gian nâng cao mà từng ngành AI và Web3 đang đối mặt, sau đó thảo luận về cách thức hỗ trợ lẫn nhau để giải quyết những khó khăn này.
Những khó khăn trong ngành AI
Các yếu tố cốt lõi của ngành AI bao gồm sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Công suất tính toán: Các nhiệm vụ AI cần rất nhiều tài nguyên tính toán để đào tạo và suy luận mô hình. Việc thu thập và quản lý công suất tính toán quy mô lớn là một thách thức tốn kém và phức tạp, đặc biệt là đối với các công ty khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Thuật toán: Mặc dù thuật toán học sâu đã đạt được thành công lớn, nhưng vẫn tồn tại một số khó khăn. Việc đào tạo mạng nơ-ron sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, độ giải thích và khả năng giải thích của mô hình còn thiếu. Độ bền và khả năng tổng quát của thuật toán cũng là những vấn đề quan trọng.
Dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng vẫn là một thách thức. Dữ liệu trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như dữ liệu y tế, rất khó để thu thập. Chất lượng, độ chính xác và việc gán nhãn dữ liệu cũng gặp phải vấn đề. Bảo vệ quyền riêng tư và an toàn dữ liệu cũng là những yếu tố quan trọng cần xem xét.
Ngoài ra, tính giải thích và minh bạch của mô hình AI, cũng như các vấn đề như mô hình kinh doanh của dự án AI không rõ ràng cũng cần được giải quyết.
Những thách thức trong ngành Web3
Ngành Web3 còn có không gian cải thiện trong phân tích dữ liệu, trải nghiệm người dùng, an toàn hợp đồng thông minh. AI, như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều tiềm năng để phát huy trong những lĩnh vực này.
Phân tích và dự đoán dữ liệu: Công nghệ AI có thể trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu khổng lồ, thực hiện dự đoán và quyết định chính xác hơn, có ý nghĩa quan trọng đối với việc đánh giá rủi ro, dự đoán thị trường và quản lý tài sản trong lĩnh vực DeFi.
Trải nghiệm người dùng và dịch vụ cá nhân hóa: Công nghệ AI có thể cung cấp các gợi ý cá nhân hóa, dịch vụ tùy chỉnh và trải nghiệm tương tác thông minh, nâng cao mức độ tham gia và sự hài lòng của người dùng.
An ninh và bảo vệ quyền riêng tư: Công nghệ AI có thể được sử dụng để phát hiện và phòng ngừa các cuộc tấn công mạng, nhận diện hành vi bất thường, cung cấp sự bảo vệ an toàn mạnh mẽ hơn. Đồng thời, AI cũng có thể được áp dụng trong việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng.
Kiểm toán hợp đồng thông minh: Công nghệ AI có thể được sử dụng để tự động hóa kiểm toán hợp đồng và phát hiện lỗ hổng, nâng cao tính an toàn và độ tin cậy của hợp đồng.
Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
Dự án AI+Web3 chủ yếu tiếp cận từ hai khía cạnh: sử dụng công nghệ blockchain để nâng cao hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ cho sự nâng cao của các dự án Web3.
Web3 hỗ trợ AI
Điện toán phi tập trung
Với sự trỗi dậy của AI, nhu cầu về GPU tăng vọt, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung. Để giải quyết vấn đề này, một số dự án Web3 bắt đầu cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung, như Akash, Render, Gensyn, v.v. Những dự án này khuyến khích người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi thông qua token, nhằm hỗ trợ tính toán cho khách hàng AI.
Cung cấp bên chính bao gồm nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thợ đào tiền điện tử và doanh nghiệp. Các dự án sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được chia thành hai loại: dùng cho suy diễn AI và dùng cho đào tạo AI. Loại trước như Render, Akash, Aethir, loại sau như io.net, Gensyn.
io.net là một dự án tiêu biểu, hiện có hơn 500.000 GPU, đã tích hợp sức mạnh tính toán của Render và Filecoin. Gensyn thì thông qua hợp đồng thông minh để thúc đẩy phân phối và thưởng cho các nhiệm vụ học máy, thực hiện đào tạo AI.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Mạng mô hình thuật toán phi tập trung như Bittensor, thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, tạo ra một thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung. Mô hình này có tiềm năng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển AI trong tương lai.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Một số dự án như PublicAI sử dụng phương thức khuyến khích bằng token để thực hiện việc thu thập dữ liệu phi tập trung. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu hoặc tham gia xác thực dữ liệu để nhận phần thưởng bằng token. Cách thức này thúc đẩy mối quan hệ hợp tác đôi bên cùng có lợi giữa những người đóng góp dữ liệu và sự phát triển của công nghiệp AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết có thể thực hiện xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư. ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning) cho phép huấn luyện và suy luận mô hình máy học mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Các dự án như BasedAI đang khám phá lĩnh vực này.
AI hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI hoặc tự phát triển AI, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho người dùng. Ví dụ, Pond sử dụng thuật toán AI để dự đoán token alpha có giá trị, BullBear AI dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường.
Numerai là nền tảng thi đấu đầu tư, nơi người tham gia dự đoán thị trường chứng khoán dựa trên AI và mô hình ngôn ngữ lớn. Các nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi như Arkham cũng kết hợp AI để cung cấp dịch vụ.
Dịch vụ cá nhân hóa
Các dự án Web3 tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc tích hợp AI. Chẳng hạn, Dune đã ra mắt công cụ Wand, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL. Các nền tảng như Followin và IQ.wiki tích hợp ChatGPT để tóm tắt nội dung. Các dự án như NFPrompt giảm chi phí sáng tạo của người dùng thông qua AI.
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI cũng đóng vai trò trong việc kiểm tra hợp đồng thông minh. Như 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm tra hợp đồng thông minh dựa trên trí tuệ nhân tạo, sử dụng các thuật toán tiên tiến để phân tích hợp đồng thông minh và xác định các lỗ hổng hoặc vấn đề tiềm ẩn.
Hạn chế và thách thức hiện tại của các dự án AI+Web3
có những rào cản thực tế trong lĩnh vực tính toán phi tập trung
Hiệu suất và tính ổn định: Sản phẩm tính toán phi tập trung phụ thuộc vào các nút phân bổ toàn cầu, có thể có độ trễ và tính không ổn định.
Tính khả dụng: Bị ảnh hưởng bởi mức độ cân bằng cung cầu, có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt tài nguyên hoặc không thể đáp ứng nhu cầu của người dùng.
Độ phức tạp kỹ thuật: Người dùng có thể cần phải hiểu biết về mạng phân tán, hợp đồng thông minh, v.v., chi phí sử dụng khá cao.
Độ khó huấn luyện: Hiện tại, sức mạnh tính toán phi tập trung chủ yếu được sử dụng cho suy diễn AI, thay vì huấn luyện AI. Nguyên nhân là do việc huấn luyện mô hình lớn cần một lượng dữ liệu rất lớn và băng thông truyền thông tốc độ cao, điều này khó đạt được trong môi trường phân tán.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 còn khá thô sơ, chưa đạt được 1+1>2.
Ứng dụng bề mặt: Nhiều dự án chỉ đơn giản là tận dụng AI để nâng cao hiệu quả và thực hiện phân tích, không thể hiện sự kết hợp bản địa và giải pháp đổi mới giữa AI và tiền điện tử.
Định hướng tiếp thị: Một số đội ngũ Web3 chỉ áp dụng công nghệ AI trong những lĩnh vực hạn chế, quảng bá quá mức về xu hướng AI, thiếu sự đổi mới thực sự.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Nhiều dự án AI + Web3 sử dụng kinh tế token như một phương tiện để huy động vốn và tham gia của người dùng, nhưng liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế hay không vẫn còn phải quan sát. Hiện tại, hầu hết các dự án vẫn chưa đạt được giai đoạn thực tiễn, cần nhiều đội ngũ có ý tưởng thực sự để đáp ứng các tình huống nhu cầu thực tế.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến vô vàn khả năng cho đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. Công nghệ AI có thể cung cấp các tình huống ứng dụng hiệu quả và thông minh hơn cho Web3, như phân tích dữ liệu, kiểm toán hợp đồng thông minh, dịch vụ cá nhân hóa, v.v. Đồng thời, tính phi tập trung và khả năng lập trình của Web3 cũng mang đến những cơ hội mới cho sự phát triển của công nghệ AI, như sức mạnh tính toán phi tập trung, chia sẻ thuật toán và thu thập dữ liệu, v.v.
Mặc dù các dự án AI+Web3 hiện tại vẫn đang ở giai đoạn đầu và phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng cũng mang lại một số lợi thế. Ví dụ, sức mạnh tính toán phi tập trung và việc thu thập dữ liệu có thể giảm bớt sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, nâng cao tính minh bạch và khả năng kiểm toán, thúc đẩy sự tham gia và đổi mới rộng rãi hơn.
Trong tương lai, thông qua việc kết hợp khả năng phân tích và quyết định thông minh của AI với sự phi tập trung và quyền tự quản của người dùng trong Web3, chúng ta hy vọng sẽ xây dựng được một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh hơn, cởi mở hơn và công bằng hơn. Khi nghiên cứu được đào sâu và công nghệ tiến bộ, chúng tôi mong đợi sẽ thấy nhiều giải pháp AI+Web3 nguyên bản và có ý nghĩa xuất hiện trong các lĩnh vực như tài chính, tổ chức tự trị phi tập trung, thị trường dự đoán và NFT.