Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng, Thách thức và Triển vọng Tương lai
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo(AI) và công nghệ Web3 đang dẫn dắt một cuộc cách mạng công nghệ. AI đã đạt được những bước đột phá quan trọng trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, mang lại sự thay đổi và đổi mới cho các ngành nghề. Đồng thời, Web3 dựa trên công nghệ blockchain phi tập trung, thông qua các hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và các chức năng khác, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của con người.
Bài viết này sẽ đi sâu vào việc khám phá tình hình phát triển của AI+Web3, phân tích giá trị và ảnh hưởng tiềm năng của sự kết hợp này, và thảo luận về những thách thức hiện tại. Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng việc giới thiệu các khái niệm cơ bản về AI và Web3, sau đó khám phá mối quan hệ giữa chúng. Tiếp theo, chúng tôi sẽ phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3, và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức mà chúng đang phải đối mặt. Hy vọng sẽ cung cấp thông tin giá trị cho các nhà đầu tư và chuyên gia liên quan.
Cách AI tương tác với Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của chiếc cân, AI nâng cao năng suất lao động, Web3 cách mạng hóa mối quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của cả hai sẽ tạo ra những tia lửa gì? Hãy cùng phân tích những khó khăn và không gian nâng cao mà mỗi bên đang phải đối mặt, sau đó thảo luận về cách hỗ trợ lẫn nhau để giải quyết những khó khăn này.
Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt
Cốt lõi của ngành AI không thể tách rời khỏi ba yếu tố: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Công suất tính toán: đề cập đến khả năng thực hiện tính toán và xử lý quy mô lớn. Các nhiệm vụ AI cần xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và các phép tính phức tạp, công suất tính toán cao có thể tăng tốc độ đào tạo và suy diễn mô hình, nâng cao hiệu suất của hệ thống AI. Trong những năm gần đây, sự phát triển của công nghệ phần cứng như GPU đã thúc đẩy sự tiến bộ của AI rất nhiều.
Thuật toán: là cốt lõi của hệ thống AI, bao gồm các thuật toán học máy truyền thống và học sâu. Việc chọn lựa và thiết kế thuật toán rất quan trọng đối với hiệu suất của hệ thống AI, việc đổi mới liên tục có thể cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát.
Dữ liệu: là cơ sở để đào tạo và tối ưu hóa mô hình. Dữ liệu đa dạng khổng lồ có thể giúp hệ thống AI học các mô hình chính xác hơn, hiểu và giải quyết tốt hơn các vấn đề thực tế.
Các thách thức chính mà ngành AI hiện đang đối mặt:
Chi phí để có được và quản lý sức mạnh tính toán rất cao, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp khởi nghiệp và các nhà phát triển cá nhân.
Thuật toán học sâu cần một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán, khả năng giải thích mô hình và khả năng tổng quát vẫn cần được cải thiện.
Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chất lượng cao, vấn đề bảo mật và riêng tư dữ liệu nổi bật.
Đặc tính hộp đen của mô hình AI đã gây ra mối lo ngại của công chúng về khả năng giải thích và tính minh bạch.
Nhiều dự án khởi nghiệp AI có mô hình kinh doanh không rõ ràng.
Những khó khăn mà ngành Web3 đang đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần được giải quyết, chủ yếu thể hiện ở:
Khả năng phân tích dữ liệu không đủ
Trải nghiệm người dùng kém
Mã hợp đồng thông minh có nguy cơ lỗ hổng
Tấn công mạng xảy ra thường xuyên
AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này:
Sử dụng thuật toán AI để phân tích và khai thác dữ liệu thông minh, nâng cao khả năng đánh giá rủi ro và ra quyết định trong các lĩnh vực như DeFi.
Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua AI, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa
Ứng dụng công nghệ AI để phát hiện các cuộc tấn công mạng, nâng cao tính an toàn
Sử dụng AI để tự động hóa kiểm toán hợp đồng thông minh, nâng cao tính an toàn của hợp đồng
Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
Các dự án AI+Web3 chủ yếu tiếp cận từ hai hướng: sử dụng công nghệ blockchain để nâng cao hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ các dự án Web3. Hiện tại, đã xuất hiện một loạt các dự án khám phá, như Io.net, Gensyn, Ritual, v.v. Chúng tôi sẽ phân tích tình hình và phát triển từ các phân khúc khác nhau.
Web3 hỗ trợ AI
Sức mạnh tính toán phi tập trung
Với sự bùng nổ của AI, nhu cầu về sức mạnh tính toán như GPU tăng vọt. Lấy ChatGPT làm ví dụ, có thông tin cho rằng nó cần 30.000 GPU NVIDIA A100 để hoạt động. Điều này dẫn đến sự phân hóa giữa "người giàu GPU" và "người nghèo GPU", khi một số ít công ty độc quyền một lượng lớn tài nguyên GPU cao cấp.
Để giải quyết vấn đề thiếu hụt sức mạnh tính toán, một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Các dự án này thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, thu hút người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi, hình thành mạng lưới cung cấp sức mạnh tính toán.
Cung cấp bên cạnh chủ yếu bao gồm:
Nhà cung cấp dịch vụ đám mây ( như AWS, Azure, v.v. )
Thợ mỏ tiền điện tử ( như Ethereum chuyển sang PoS sau đó là GPU nhàn rỗi )
Các doanh nghiệp lớn ( như Tesla, Meta, v.v. )
Hiện tại chủ yếu được chia thành hai loại:
Sử dụng cho suy diễn AI: như Render, Akash, Aethir, v.v.
Dùng cho đào tạo AI: như io.net, Gensyn, v.v.
Các dự án loại này hình thành chu kỳ cung cầu thông qua việc khuyến khích bằng token, đạt được khởi động lạnh. Khi quy mô mở rộng, có thể mang lại nhiều giá trị hơn cho cả hai bên cung và cầu.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Ngoài sức mạnh tính toán, mô hình thuật toán cũng có thể phi tập trung. Lấy Bittensor làm ví dụ, nó tạo ra một thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối nhiều mô hình AI khác nhau. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống sẽ chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời.
So với một mô hình lớn duy nhất như ChatGPT, mạng lưới thuật toán phi tập trung này giống như một trường học có nhiều chuyên gia, có tiềm năng lớn về lâu dài.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Đối với việc huấn luyện mô hình AI, một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao là điều cực kỳ quan trọng. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các nền tảng Web2 cấm thu thập dữ liệu cho việc huấn luyện AI, hoặc đơn phương bán dữ liệu người dùng cho các công ty AI.
Một số dự án Web3 bắt đầu thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token. Chẳng hạn như PublicAI cho phép người dùng đánh dấu nội dung có giá trị trên các nền tảng xã hội và nhận phần thưởng bằng token, hoặc tham gia vào việc xác thực dữ liệu. Điều này thúc đẩy sự hợp tác có lợi giữa các nhà đóng góp dữ liệu và ngành công nghiệp AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết (ZK) ( có thể xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư, giúp giải quyết mâu thuẫn giữa quyền riêng tư dữ liệu và chia sẻ trong AI.
ZKML)Học máy Zero-Knowledge( cho phép đào tạo và suy diễn mô hình mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong các lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm như y tế, tài chính.
Hiện tại lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn đầu, như BasedAI đề xuất kết hợp mã hóa đồng nhất hoàn toàn )FHE( với mô hình ngôn ngữ lớn )LLM( để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của người dùng.
) AI hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Như:
Pond: Sử dụng thuật toán AI để dự đoán token có giá trị.
BullBear AI: Dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử
Numerai: Nền tảng thi đấu đầu tư AI
Arkham: Nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi trên kết hợp AI
![Giới thiệu cho người mới丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp(
)# Dịch vụ cá nhân hóa
AI trong các lĩnh vực như tìm kiếm và gợi ý cũng áp dụng cho các dự án Web3:
Dune: Công cụ Wand mới được ra mắt, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để viết truy vấn SQL
Followin、IQ.wiki: Tích hợp nội dung tóm tắt ChatGPT
Kaito: Công cụ tìm kiếm Web3 dựa trên LLM
NFPrompt: Sử dụng AI để giảm bớt rào cản trong việc sáng tạo NFT
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể kiểm toán mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác hơn, nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn. Ví dụ, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh dựa trên máy học, có thể đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn trong mã.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Dự án sức mạnh tính toán phi tập trung mặc dù đổi mới, nhưng cũng phải đối mặt với một số thách thức:
Hiệu suất và độ ổn định: Các nút phân phối có thể gặp phải độ trễ và không ổn định.
Khớp nguồn lực: Khó khăn trong việc đảm bảo cân bằng cung cầu
Ngưỡng sử dụng: Phức tạp hơn so với dịch vụ tập trung
Hiện nay hầu hết các dự án điện toán phi tập trung chỉ có thể được sử dụng cho suy luận AI, khó khăn trong việc đào tạo mô hình lớn. Nguyên nhân là:
Đào tạo mô hình lớn cần rất nhiều sức mạnh tính toán và băng thông.
Sự gián đoạn trong quá trình đào tạo sẽ gây ra tổn thất lớn
Liên lạc song song nhiều thẻ ### như NVLink ( có giới hạn nghiêm ngặt về khoảng cách vật lý.
Do đó, sức mạnh tính toán phi tập trung hiện phù hợp hơn cho việc suy luận AI hoặc các kịch bản đào tạo mô hình nhỏ với nhu cầu tính toán thấp.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những điều gì thú vị?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp(
) Sự kết hợp giữa AI và Web3 vẫn còn thô sơ
Các dự án AI hỗ trợ Web3 hiện tại chủ yếu chỉ dừng lại ở ứng dụng bề mặt:
Không có sự khác biệt cơ bản nào giữa ứng dụng AI của dự án Web2.
Một số dự án chỉ sử dụng khái niệm AI ở cấp độ tiếp thị, thiếu đổi mới thực sự.
Điều này phản ánh rằng AI và tiền điện tử vẫn chưa đạt được sự hòa nhập sâu sắc, vẫn cần khám phá thêm các giải pháp nguyên bản và có ý nghĩa.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Do sự không chắc chắn của mô hình kinh doanh AI, một số dự án chọn cách kết hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token để thu hút người dùng. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay không, vẫn còn phải quan sát.
Hy vọng trong tương lai sẽ có nhiều dự án không chỉ sử dụng token như một công cụ tạo sức hút, mà thực sự đáp ứng nhu cầu của các tình huống thực tế.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu sắc: AI và Web3 có thể tạo ra những gì?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp(
Tóm tắt và triển vọng
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến vô vàn khả năng cho sự đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể mang đến những tình huống ứng dụng thông minh và hiệu quả hơn cho Web3, chẳng hạn như hỗ trợ quyết định đầu tư, kiểm toán hợp đồng thông minh, dịch vụ cá nhân hóa, v.v. Web3 sẽ cung cấp cho AI một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung, hứa hẹn sẽ giảm bớt các nút thắt trong sự phát triển của AI.
Mặc dù hiện tại các dự án AI+Web3 vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng lợi thế của chúng cũng rất rõ ràng: giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, tăng cường tính minh bạch và khả năng kiểm toán, thúc đẩy sự tham gia và đổi mới rộng rãi hơn. Trong tương lai, cần liên tục cân nhắc lợi và hại trong thực tiễn và thực hiện các biện pháp thích hợp để vượt qua thách thức.
Tin rằng sự kết hợp giữa khả năng phân tích quyết định thông minh của AI và đặc tính phi tập trung của Web3 sẽ có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn trong tương lai. Sự hòa nhập sâu sắc giữa AI và Web3 vẫn cần thời gian, nhưng triển vọng phát triển của nó thật đáng mong đợi.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp(
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu sắc: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp(
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 kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích hiện trạng và triển vọng tương lai
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tình trạng, Thách thức và Triển vọng Tương lai
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo(AI) và công nghệ Web3 đang dẫn dắt một cuộc cách mạng công nghệ. AI đã đạt được những bước đột phá quan trọng trong các lĩnh vực như nhận diện khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, mang lại sự thay đổi và đổi mới cho các ngành nghề. Đồng thời, Web3 dựa trên công nghệ blockchain phi tập trung, thông qua các hợp đồng thông minh, lưu trữ phân tán và các chức năng khác, đang thay đổi nhận thức và cách sử dụng Internet của con người.
Bài viết này sẽ đi sâu vào việc khám phá tình hình phát triển của AI+Web3, phân tích giá trị và ảnh hưởng tiềm năng của sự kết hợp này, và thảo luận về những thách thức hiện tại. Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng việc giới thiệu các khái niệm cơ bản về AI và Web3, sau đó khám phá mối quan hệ giữa chúng. Tiếp theo, chúng tôi sẽ phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3, và thảo luận sâu về những hạn chế và thách thức mà chúng đang phải đối mặt. Hy vọng sẽ cung cấp thông tin giá trị cho các nhà đầu tư và chuyên gia liên quan.
Cách AI tương tác với Web3
Sự phát triển của AI và Web3 giống như hai bên của chiếc cân, AI nâng cao năng suất lao động, Web3 cách mạng hóa mối quan hệ sản xuất. Sự kết hợp của cả hai sẽ tạo ra những tia lửa gì? Hãy cùng phân tích những khó khăn và không gian nâng cao mà mỗi bên đang phải đối mặt, sau đó thảo luận về cách hỗ trợ lẫn nhau để giải quyết những khó khăn này.
Những khó khăn mà ngành AI đang đối mặt
Cốt lõi của ngành AI không thể tách rời khỏi ba yếu tố: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.
Công suất tính toán: đề cập đến khả năng thực hiện tính toán và xử lý quy mô lớn. Các nhiệm vụ AI cần xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và các phép tính phức tạp, công suất tính toán cao có thể tăng tốc độ đào tạo và suy diễn mô hình, nâng cao hiệu suất của hệ thống AI. Trong những năm gần đây, sự phát triển của công nghệ phần cứng như GPU đã thúc đẩy sự tiến bộ của AI rất nhiều.
Thuật toán: là cốt lõi của hệ thống AI, bao gồm các thuật toán học máy truyền thống và học sâu. Việc chọn lựa và thiết kế thuật toán rất quan trọng đối với hiệu suất của hệ thống AI, việc đổi mới liên tục có thể cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát.
Dữ liệu: là cơ sở để đào tạo và tối ưu hóa mô hình. Dữ liệu đa dạng khổng lồ có thể giúp hệ thống AI học các mô hình chính xác hơn, hiểu và giải quyết tốt hơn các vấn đề thực tế.
Các thách thức chính mà ngành AI hiện đang đối mặt:
Những khó khăn mà ngành Web3 đang đối mặt
Ngành Web3 cũng tồn tại nhiều vấn đề cần được giải quyết, chủ yếu thể hiện ở:
AI như một công cụ nâng cao năng suất, có nhiều không gian phát huy trong những lĩnh vực này:
Phân tích tình trạng hiện tại của các dự án AI+Web3
Các dự án AI+Web3 chủ yếu tiếp cận từ hai hướng: sử dụng công nghệ blockchain để nâng cao hiệu suất của các dự án AI, và sử dụng công nghệ AI để phục vụ các dự án Web3. Hiện tại, đã xuất hiện một loạt các dự án khám phá, như Io.net, Gensyn, Ritual, v.v. Chúng tôi sẽ phân tích tình hình và phát triển từ các phân khúc khác nhau.
Web3 hỗ trợ AI
Sức mạnh tính toán phi tập trung
Với sự bùng nổ của AI, nhu cầu về sức mạnh tính toán như GPU tăng vọt. Lấy ChatGPT làm ví dụ, có thông tin cho rằng nó cần 30.000 GPU NVIDIA A100 để hoạt động. Điều này dẫn đến sự phân hóa giữa "người giàu GPU" và "người nghèo GPU", khi một số ít công ty độc quyền một lượng lớn tài nguyên GPU cao cấp.
Để giải quyết vấn đề thiếu hụt sức mạnh tính toán, một số dự án Web3 bắt đầu thử nghiệm cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán phi tập trung, chẳng hạn như Akash, Render, Gensyn, v.v. Các dự án này thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, thu hút người dùng cung cấp sức mạnh GPU nhàn rỗi, hình thành mạng lưới cung cấp sức mạnh tính toán.
Cung cấp bên cạnh chủ yếu bao gồm:
Hiện tại chủ yếu được chia thành hai loại:
Các dự án loại này hình thành chu kỳ cung cầu thông qua việc khuyến khích bằng token, đạt được khởi động lạnh. Khi quy mô mở rộng, có thể mang lại nhiều giá trị hơn cho cả hai bên cung và cầu.
Mô hình thuật toán phi tập trung
Ngoài sức mạnh tính toán, mô hình thuật toán cũng có thể phi tập trung. Lấy Bittensor làm ví dụ, nó tạo ra một thị trường dịch vụ thuật toán AI phi tập trung, kết nối nhiều mô hình AI khác nhau. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống sẽ chọn mô hình phù hợp nhất để trả lời.
So với một mô hình lớn duy nhất như ChatGPT, mạng lưới thuật toán phi tập trung này giống như một trường học có nhiều chuyên gia, có tiềm năng lớn về lâu dài.
Thu thập dữ liệu phi tập trung
Đối với việc huấn luyện mô hình AI, một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao là điều cực kỳ quan trọng. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các nền tảng Web2 cấm thu thập dữ liệu cho việc huấn luyện AI, hoặc đơn phương bán dữ liệu người dùng cho các công ty AI.
Một số dự án Web3 bắt đầu thực hiện thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua cách khuyến khích bằng token. Chẳng hạn như PublicAI cho phép người dùng đánh dấu nội dung có giá trị trên các nền tảng xã hội và nhận phần thưởng bằng token, hoặc tham gia vào việc xác thực dữ liệu. Điều này thúc đẩy sự hợp tác có lợi giữa các nhà đóng góp dữ liệu và ngành công nghiệp AI.
Bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong AI bằng ZK
Công nghệ chứng minh không biết (ZK) ( có thể xác minh thông tin trong khi bảo vệ quyền riêng tư, giúp giải quyết mâu thuẫn giữa quyền riêng tư dữ liệu và chia sẻ trong AI.
ZKML)Học máy Zero-Knowledge( cho phép đào tạo và suy diễn mô hình mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong các lĩnh vực dữ liệu nhạy cảm như y tế, tài chính.
Hiện tại lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn đầu, như BasedAI đề xuất kết hợp mã hóa đồng nhất hoàn toàn )FHE( với mô hình ngôn ngữ lớn )LLM( để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của người dùng.
) AI hỗ trợ Web3
Phân tích và dự đoán dữ liệu
Nhiều dự án Web3 bắt đầu tích hợp dịch vụ AI để cung cấp phân tích dữ liệu và dự đoán. Như:
![Giới thiệu cho người mới丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp(
)# Dịch vụ cá nhân hóa
AI trong các lĩnh vực như tìm kiếm và gợi ý cũng áp dụng cho các dự án Web3:
AI kiểm toán hợp đồng thông minh
AI có thể kiểm toán mã hợp đồng thông minh một cách hiệu quả và chính xác hơn, nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn. Ví dụ, 0x0.ai cung cấp công cụ kiểm toán hợp đồng thông minh dựa trên máy học, có thể đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn trong mã.
Hạn chế và thách thức của các dự án AI+Web3
Rào cản thực tế mà sức mạnh tính toán phi tập trung phải đối mặt
Dự án sức mạnh tính toán phi tập trung mặc dù đổi mới, nhưng cũng phải đối mặt với một số thách thức:
Hiện nay hầu hết các dự án điện toán phi tập trung chỉ có thể được sử dụng cho suy luận AI, khó khăn trong việc đào tạo mô hình lớn. Nguyên nhân là:
Do đó, sức mạnh tính toán phi tập trung hiện phù hợp hơn cho việc suy luận AI hoặc các kịch bản đào tạo mô hình nhỏ với nhu cầu tính toán thấp.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những điều gì thú vị?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8bda459009fffde5316e2118f4a0e9fa.webp(
) Sự kết hợp giữa AI và Web3 vẫn còn thô sơ
Các dự án AI hỗ trợ Web3 hiện tại chủ yếu chỉ dừng lại ở ứng dụng bề mặt:
Điều này phản ánh rằng AI và tiền điện tử vẫn chưa đạt được sự hòa nhập sâu sắc, vẫn cần khám phá thêm các giải pháp nguyên bản và có ý nghĩa.
Kinh tế token trở thành chất đệm cho câu chuyện dự án AI
Do sự không chắc chắn của mô hình kinh doanh AI, một số dự án chọn cách kết hợp câu chuyện Web3 và kinh tế token để thu hút người dùng. Tuy nhiên, liệu kinh tế token có thực sự giúp giải quyết nhu cầu thực tế của các dự án AI hay không, vẫn còn phải quan sát.
Hy vọng trong tương lai sẽ có nhiều dự án không chỉ sử dụng token như một công cụ tạo sức hút, mà thực sự đáp ứng nhu cầu của các tình huống thực tế.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu sắc: AI và Web3 có thể tạo ra những gì?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp(
Tóm tắt và triển vọng
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mang đến vô vàn khả năng cho sự đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế trong tương lai. AI có thể mang đến những tình huống ứng dụng thông minh và hiệu quả hơn cho Web3, chẳng hạn như hỗ trợ quyết định đầu tư, kiểm toán hợp đồng thông minh, dịch vụ cá nhân hóa, v.v. Web3 sẽ cung cấp cho AI một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán, dữ liệu và thuật toán phi tập trung, hứa hẹn sẽ giảm bớt các nút thắt trong sự phát triển của AI.
Mặc dù hiện tại các dự án AI+Web3 vẫn đang ở giai đoạn đầu và đối mặt với nhiều thách thức, nhưng lợi thế của chúng cũng rất rõ ràng: giảm sự phụ thuộc vào các tổ chức tập trung, tăng cường tính minh bạch và khả năng kiểm toán, thúc đẩy sự tham gia và đổi mới rộng rãi hơn. Trong tương lai, cần liên tục cân nhắc lợi và hại trong thực tiễn và thực hiện các biện pháp thích hợp để vượt qua thách thức.
Tin rằng sự kết hợp giữa khả năng phân tích quyết định thông minh của AI và đặc tính phi tập trung của Web3 sẽ có khả năng xây dựng một hệ thống kinh tế và xã hội thông minh, mở và công bằng hơn trong tương lai. Sự hòa nhập sâu sắc giữa AI và Web3 vẫn cần thời gian, nhưng triển vọng phát triển của nó thật đáng mong đợi.
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp(
![Người mới phổ cập丨Phân tích sâu sắc: AI và Web3 có thể tạo ra những tia lửa gì?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp(