We’re witnessing a seismic shift in digital creation. Gone are the days when product design and development relied solely on manual, human-driven processes. Today, AI is not just automating tasks—it’s becoming a creative partner, transforming how we design, code, and personalize products.

But what does this mean for designers, developers, and founders? Is AI a threat or a superpower? And which tools truly deliver? Let’s explore.

The New AI Design Stack: From Concept to Code​

AI is reshaping every stage of product creation. Here’s how:

1. UI/UX Generation: From Blank Canvas to Prompt-Driven Design​

Tools like Galileo AI and Uizard turn text prompts into fully-formed UI designs in seconds. For example, a prompt like “Design a modern dating app home screen” can generate a starting point, freeing designers from the blank canvas.

This shifts the designer’s role from pixel-pusher to prompt engineer and curator. Platforms like Figma and Adobe are also integrating AI features (e.g., Smart Selection, Auto Layout) to streamline repetitive tasks, allowing designers to focus on creativity and refinement.

2. Code Generation: AI as Your Coding Partner​

GitHub Copilot, used by over 1.3 million developers, exemplifies AI’s impact on coding. It doesn’t just autocomplete lines—it generates entire functions based on context, boosting productivity by 55%. Developers describe it as a tireless junior programmer who knows every library.

Alternatives like Amazon’s CodeWhisperer (ideal for AWS environments) and Tabnine (privacy-focused) offer tailored solutions. The result? Engineers spend less time on boilerplate and more on solving unique problems.

3. Testing and Research: Predicting User Behavior​

AI tools like Attention Insight and Neurons predict user interactions before testing begins, generating heatmaps and identifying potential issues. For qualitative insights, platforms like MonkeyLearn and Dovetail analyze user feedback at scale, uncovering patterns and sentiments in minutes.

4. Personalization: Tailoring Experiences at Scale​

AI is taking personalization beyond recommendations. Tools like Dynamic Yield and Adobe Target enable interfaces to adapt dynamically based on user behavior—reorganizing navigation, adjusting notifications, and more. This level of customization, once reserved for tech giants, is now accessible to smaller teams.

The Real-World Impact: Speed, Scale, and Creativity​

1. Faster Iteration​

AI compresses timelines dramatically. Founders report going from concept to prototype in days, not weeks. This speed encourages experimentation and reduces the cost of failure, fostering bolder innovation.

2. Doing More with Less​

AI acts as a force multiplier, enabling small teams to achieve what once required larger groups. Designers can explore multiple concepts in the time it took to create one, while developers maintain codebases more efficiently.

3. A New Creative Partnership​

AI doesn’t just execute tasks—it offers fresh perspectives. As one designer put it, “The AI suggests approaches I’d never consider, breaking me out of my patterns.” This partnership amplifies human creativity rather than replacing it.

What AI Can’t Replace: The Human Edge​

Despite its capabilities, AI falls short in key areas:

1. Strategic Thinking: AI can’t define business goals or deeply understand user needs.
2. Empathy: It can’t grasp the emotional impact of a design.
3. Cultural Context: AI-generated designs often feel generic, lacking the cultural nuance human designers bring.
4. Quality Assurance: AI-generated code may contain subtle bugs or vulnerabilities, requiring human oversight.

The most successful teams view AI as augmentation, not automation—handling routine tasks while humans focus on creativity, judgment, and connection.

Practical Steps for Teams​

1. Start Small: Use AI for ideation and low-risk tasks before integrating it into critical workflows.
2. Master Prompt Engineering: Crafting effective prompts is becoming as vital as traditional design or coding skills.
3. Review AI Outputs: Establish protocols to validate AI-generated designs and code, especially for security-critical functions.
4. Measure Impact: Track metrics like iteration speed and innovation output to quantify AI’s benefits.
5. Blend Approaches: Use AI where it excels, but don’t force it into tasks better suited to traditional methods.

What’s Next? The Future of AI in Design​

1. Tighter Design-Development Integration: Tools will bridge the gap between Figma and code, enabling seamless transitions from design to functional components.
2. Context-Aware AI: Future tools will align designs with brand standards, user data, and business goals.
3. Radical Personalization: Interfaces will adapt dynamically to individual users, redefining how we interact with software.

Conclusion: The Augmented Creator​

AI isn’t replacing human creativity—it’s evolving it. By handling routine tasks and expanding possibilities, AI frees designers and developers to focus on what truly matters: creating products that resonate with human needs and emotions.

The future belongs to the augmented creator—those who leverage AI as a partner, combining human ingenuity with machine intelligence to build better, faster, and more meaningful products.

As AI advances, the human element becomes not less important, but more crucial. Technology changes, but the need to connect with users remains constant. That’s a future worth embracing.

Là CEO của Mạng Cuckoo, tôi đã tham dự hội nghị ETHDenver năm nay. Sự kiện này đã mang lại cho tôi một số hiểu biết và suy nghĩ, đặc biệt là về tình trạng hiện tại của thị trường crypto và hướng phát triển của AI phi tập trung. Dưới đây là một số quan sát và suy nghĩ của tôi, mà tôi hy vọng sẽ chia sẻ với đội ngũ.

Quan sát thị trường: Khoảng cách giữa câu chuyện và thực tế​

Số lượng người tham dự ETHDenver năm nay thấp hơn đáng kể so với năm ngoái, và năm ngoái đã thấp hơn so với năm trước đó. Xu hướng này cho thấy thị trường crypto có thể đang chuyển từ cơn sốt sang bình tĩnh. Có thể là mọi người đã kiếm được tiền và không cần thu hút nhà đầu tư mới, hoặc họ không kiếm được tiền và đã rời khỏi hiện trường. Đáng chú ý hơn, tôi nhận thấy một hiện tượng phổ biến trong thị trường hiện tại: nhiều dự án chỉ dựa vào câu chuyện và động lực vốn, thiếu cơ sở logic, với mục tiêu chỉ là nâng giá coin. Trong kịch bản này, các bên tham gia hình thành một sự hiểu ngầm về "lừa dối lẫn nhau và giả vờ bị lừa."

Điều này khiến tôi suy nghĩ: Trong môi trường như vậy, làm thế nào để chúng ta tại Mạng Cuckoo giữ được sự tỉnh táo và không lạc lối?

Tình trạng hiện tại của thị trường AI phi tập trung​

Qua các cuộc trò chuyện với các nhà sáng lập khác đang làm việc về AI phi tập trung, tôi nhận thấy họ cũng đối mặt với sự thiếu hụt nhu cầu. Cách tiếp cận phi tập trung của họ liên quan đến việc trình duyệt đăng ký vào mạng và sau đó kết nối với Ollama cục bộ để cung cấp dịch vụ.

Một điểm thú vị được thảo luận là logic phát triển của AI phi tập trung có thể cuối cùng sẽ giống như Tesla Powerwall: người dùng sử dụng nó bình thường và "bán lại" sức mạnh tính toán cho mạng khi không sử dụng để kiếm tiền. Điều này có điểm tương đồng với tầm nhìn của Mạng Cuckoo của chúng tôi, và đáng để đi sâu vào cách tối ưu hóa mô hình này.

Suy nghĩ về tài trợ dự án và mô hình kinh doanh​

Tại hội nghị, tôi đã học được về một trường hợp mà một công ty, sau khi đạt được 5M ARR trong SaaS, đối mặt với các nút thắt phát triển và phải cắt giảm một nửa chi phí hạ tầng dữ liệu của mình, sau đó chuyển hướng sang blockchain AI phi tập trung. Họ tin rằng ngay cả các dự án như celer bridge chỉ tạo ra 7-8M doanh thu và không có lợi nhuận.

Ngược lại, họ nhận được 20M tài trợ từ Avalanche và huy động thêm 35M đầu tư. Họ hoàn toàn bỏ qua các mô hình doanh thu truyền thống, thay vào đó bán token, cố gắng tái tạo mô hình web3 thành công, nhằm trở thành "một Bittensor tốt hơn" hoặc "AI Solana." Theo họ, 55M tài trợ là "hoàn toàn không đủ," và họ dự định đầu tư mạnh vào xây dựng hệ sinh thái và tiếp thị.

Chiến lược này khiến tôi suy nghĩ: Chúng ta nên theo đuổi loại mô hình kinh doanh nào trong môi trường thị trường hiện tại?

Triển vọng thị trường và hướng đi dự án​

Một số người tin rằng thị trường tổng thể có thể đang chuyển từ một thị trường bò chậm sang một thị trường gấu. Trong môi trường như vậy, có khả năng tạo ra doanh thu của dự án và không quá phụ thuộc vào tâm lý thị trường trở nên quan trọng.

Về các kịch bản ứng dụng của AI phi tập trung, một số người cho rằng nó có thể phù hợp hơn cho các LLM "không liên kết," nhưng các ứng dụng như vậy thường đặt ra các vấn đề đạo đức. Điều này nhắc nhở chúng ta cần cân nhắc cẩn thận các ranh giới đạo đức khi tiến hành đổi mới công nghệ.

Cuộc chiến giữa tưởng tượng và thực tế​

Sau khi nói chuyện với nhiều nhà sáng lập hơn, tôi nhận thấy một hiện tượng thú vị: các dự án tập trung vào công việc thực tế có xu hướng nhanh chóng "bác bỏ" tưởng tượng thị trường, trong khi những dự án không làm những việc cụ thể và chỉ dựa vào các slide thuyết trình để huy động vốn có thể duy trì tưởng tượng lâu hơn và có khả năng cao hơn để được niêm yết trên sàn giao dịch. Dự án Movement là một ví dụ điển hình.

Tình huống này khiến tôi suy nghĩ: Làm thế nào chúng ta có thể duy trì tiến độ dự án thực tế mà không giới hạn không gian tưởng tượng của thị trường cho chúng ta quá sớm? Đây là một câu hỏi cần đội ngũ của chúng ta cùng suy nghĩ.

Kinh nghiệm và hiểu biết từ các nhà cung cấp dịch vụ khai thác​

Tôi cũng đã gặp một công ty tập trung vào chỉ số dữ liệu và dịch vụ khai thác. Kinh nghiệm của họ mang lại một số hiểu biết cho kinh doanh khai thác của Mạng Cuckoo của chúng tôi:

1. Lựa chọn hạ tầng: Họ chọn lưu trữ colocation thay vì máy chủ đám mây để giảm chi phí. Cách tiếp cận này có thể tiết kiệm chi phí hơn so với dịch vụ đám mây, đặc biệt là cho các doanh nghiệp khai thác đòi hỏi tính toán cao. Chúng tôi cũng có thể đánh giá xem có nên áp dụng một phần mô hình này để tối ưu hóa cấu trúc chi phí của mình.
2. Phát triển ổn định: Mặc dù thị trường biến động, họ duy trì sự ổn định của đội ngũ (gửi hai đại diện đến hội nghị này) và tiếp tục đi sâu vào lĩnh vực kinh doanh của mình. Sự tập trung và kiên trì này đáng để học hỏi.
3. Cân bằng áp lực nhà đầu tư và nhu cầu thị trường: Họ đối mặt với áp lực mở rộng từ các nhà đầu tư, với một số nhà đầu tư háo hức thậm chí hỏi về tiến độ hàng tháng, mong đợi mở rộng nhanh chóng. Tuy nhiên, sự tăng trưởng nhu cầu thị trường thực tế có tốc độ tự nhiên của nó và không thể ép buộc.
4. Đi sâu vào lĩnh vực khai thác: Mặc dù BD khai thác thường dựa vào may mắn, một số công ty thực sự đi sâu vào hướng này, và sự hiện diện của họ có thể được thấy liên tục trên các mạng khác nhau.

Điểm cuối cùng này đặc biệt đáng chú ý. Trong việc theo đuổi tăng trưởng, chúng ta cần tìm sự cân bằng giữa kỳ vọng của nhà đầu tư và nhu cầu thị trường thực tế để tránh lãng phí tài nguyên do mở rộng mù quáng.

Kết luận​

Trải nghiệm tại ETHDenver khiến tôi nhận ra rằng sự phát triển của thị trường crypto và hệ sinh thái AI phi tập trung đang trở nên ổn định hơn. Một mặt, chúng ta thấy sự bùng nổ của các dự án dựa trên câu chuyện, trong khi mặt khác, các đội ngũ tập trung vào công việc thực tế thường đối mặt với thách thức và sự hoài nghi lớn hơn.

Đối với Mạng Cuckoo, chúng ta không nên mù quáng theo đuổi bong bóng thị trường cũng như không mất niềm tin do biến động thị trường ngắn hạn. Chúng ta cần:

• Tìm sự cân bằng giữa câu chuyện và thực hành: Có một tầm nhìn thu hút nhà đầu tư và cộng đồng, đồng thời có một nền tảng kỹ thuật và kinh doanh vững chắc
• Tập trung vào thế mạnh của mình: Sử dụng vị trí độc đáo của chúng ta trong AI phi tập trung và khai thác GPU để xây dựng khả năng cạnh tranh khác biệt
• Theo đuổi phát triển bền vững: Thiết lập một mô hình kinh doanh có thể chịu được các chu kỳ thị trường, không chỉ tập trung vào giá coin ngắn hạn mà còn vào việc tạo giá trị dài hạn
• Duy trì tầm nhìn công nghệ: Kết hợp các ý tưởng sáng tạo như mô hình Tesla Powerwall vào kế hoạch sản phẩm của chúng ta để dẫn dắt sự phát triển của ngành

Quan trọng nhất, chúng ta phải duy trì ý định ban đầu và cảm giác nhiệm vụ của mình. Trong thị trường ồn ào này, những dự án có thể thực sự tồn tại lâu dài là những dự án có thể tạo ra giá trị thực cho người dùng. Con đường này chắc chắn sẽ đầy thách thức, nhưng chính những thách thức này làm cho hành trình của chúng ta trở nên ý nghĩa hơn. Tôi tin rằng miễn là chúng ta đi đúng hướng, duy trì sự đoàn kết và thực thi của đội ngũ, Mạng Cuckoo sẽ để lại dấu ấn của mình trong lĩnh vực thú vị này.

Nếu ai có suy nghĩ, hãy thoải mái thảo luận!

Chúng ta thường nói về các mô hình lớn hơn, cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn và nhiều tham số hơn. Nhưng đột phá thực sự có thể không phải là về kích thước. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách trợ lý AI tương tác với thế giới xung quanh, và điều này đang diễn ra ngay bây giờ.

Vấn đề Thực sự với Trợ lý AI​

Đây là một kịch bản mà mọi nhà phát triển đều biết: Bạn đang sử dụng trợ lý AI để giúp gỡ lỗi mã, nhưng nó không thể thấy kho lưu trữ của bạn. Hoặc bạn đang hỏi nó về dữ liệu thị trường, nhưng kiến thức của nó đã lỗi thời hàng tháng. Giới hạn cơ bản không phải là trí thông minh của AI—mà là sự không thể truy cập vào thế giới thực của nó.

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) giống như những học giả thông minh bị nhốt trong một căn phòng chỉ với dữ liệu huấn luyện của họ. Dù có thông minh đến đâu, họ không thể kiểm tra giá cổ phiếu hiện tại, xem mã nguồn của bạn, hoặc tương tác với các công cụ của bạn. Cho đến bây giờ.

Giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)​

MCP tái tưởng tượng căn bản cách trợ lý AI tương tác với các hệ thống bên ngoài. Thay vì cố gắng nhồi nhét nhiều ngữ cảnh hơn vào các mô hình tham số ngày càng lớn, MCP tạo ra một cách tiêu chuẩn để AI truy cập thông tin và hệ thống một cách động khi cần thiết.

Kiến trúc này đơn giản nhưng mạnh mẽ:

• MCP Hosts: Các chương trình hoặc công cụ như Claude Desktop nơi các mô hình AI hoạt động và tương tác với các dịch vụ khác nhau. Host cung cấp môi trường chạy và ranh giới bảo mật cho trợ lý AI.

• MCP Clients: Các thành phần trong một trợ lý AI khởi tạo yêu cầu và xử lý giao tiếp với các máy chủ MCP. Mỗi client duy trì một kết nối chuyên dụng để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc truy cập các tài nguyên cụ thể, quản lý chu kỳ yêu cầu-phản hồi.

• MCP Servers: Các chương trình nhẹ, chuyên dụng cung cấp khả năng của các dịch vụ cụ thể. Mỗi máy chủ được xây dựng để xử lý một loại tích hợp, cho dù đó là tìm kiếm web qua Brave, truy cập kho GitHub, hay truy vấn cơ sở dữ liệu cục bộ. Có các máy chủ mã nguồn mở.

• Tài nguyên Cục bộ & Từ xa: Các nguồn dữ liệu và dịch vụ cơ bản mà các máy chủ MCP có thể truy cập. Tài nguyên cục bộ bao gồm tệp, cơ sở dữ liệu, và dịch vụ trên máy tính của bạn, trong khi tài nguyên từ xa bao gồm các API bên ngoài và dịch vụ đám mây mà các máy chủ có thể kết nối an toàn.

Hãy nghĩ về nó như việc cung cấp cho trợ lý AI một hệ thống cảm giác dựa trên API. Thay vì cố gắng ghi nhớ mọi thứ trong quá trình huấn luyện, giờ đây họ có thể truy vấn những gì họ cần biết.

Tại sao Điều này Quan trọng: Ba Đột Phá​

1. Trí tuệ Thời gian Thực: Thay vì dựa vào dữ liệu huấn luyện cũ, trợ lý AI giờ đây có thể lấy thông tin hiện tại từ các nguồn uy tín. Khi bạn hỏi về giá Bitcoin, bạn nhận được con số của hôm nay, không phải của năm ngoái.
2. Tích hợp Hệ thống: MCP cho phép tương tác trực tiếp với môi trường phát triển, công cụ kinh doanh, và API. Trợ lý AI của bạn không chỉ trò chuyện về mã—nó có thể thực sự xem và tương tác với kho lưu trữ của bạn.
3. Bảo mật theo Thiết kế: Mô hình client-host-server tạo ra các ranh giới bảo mật rõ ràng. Các tổ chức có thể thực hiện kiểm soát truy cập chi tiết trong khi duy trì lợi ích của trợ lý AI. Không còn phải chọn giữa bảo mật và khả năng.

Thấy là Tin tưởng: MCP trong Hành động​

Hãy thiết lập một ví dụ thực tế bằng cách sử dụng Ứng dụng Claude Desktop và công cụ Brave Search MCP. Điều này sẽ cho phép Claude tìm kiếm web trong thời gian thực:

1. Cài đặt Claude Desktop​

2. Lấy khóa API Brave​

3. Tạo tệp cấu hình​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

sau đó sửa đổi tệp để giống như:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Khởi động lại Ứng dụng Claude Desktop​

Ở bên phải của ứng dụng, bạn sẽ thấy hai công cụ mới (được đánh dấu trong vòng tròn đỏ trong hình dưới đây) để tìm kiếm internet bằng công cụ Brave Search MCP.

Khi được cấu hình, sự chuyển đổi là liền mạch. Hỏi Claude về trận đấu gần đây nhất của Manchester United, và thay vì dựa vào dữ liệu huấn luyện lỗi thời, nó thực hiện tìm kiếm web thời gian thực để cung cấp thông tin chính xác, cập nhật.

Bức Tranh Lớn hơn: Tại sao MCP Thay đổi Mọi thứ​

Những tác động ở đây vượt xa việc tìm kiếm web đơn giản. MCP tạo ra một mô hình mới cho trợ lý AI:

1. Tích hợp Công cụ: Trợ lý AI giờ đây có thể sử dụng bất kỳ công cụ nào có API. Hãy nghĩ đến các thao tác Git, truy vấn cơ sở dữ liệu, hoặc tin nhắn Slack.
2. Nền tảng Thực tế: Bằng cách truy cập dữ liệu hiện tại, phản hồi của AI trở nên gắn liền với thực tế thay vì dữ liệu huấn luyện.
3. Khả năng Mở rộng: Giao thức được thiết kế để mở rộng. Khi các công cụ và API mới xuất hiện, chúng có thể được tích hợp nhanh chóng vào hệ sinh thái MCP.

Điều Gì Tiếp Theo cho MCP​

Chúng ta chỉ mới thấy sự khởi đầu của những gì có thể với MCP. Hãy tưởng tượng các trợ lý AI có thể:

• Lấy và phân tích dữ liệu thị trường thời gian thực
• Tương tác trực tiếp với môi trường phát triển của bạn
• Truy cập và tóm tắt tài liệu nội bộ của công ty bạn
• Phối hợp giữa nhiều công cụ kinh doanh để tự động hóa quy trình làm việc

Con Đường Phía Trước​

MCP đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta nghĩ về khả năng của AI. Thay vì xây dựng các mô hình lớn hơn với cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn, chúng ta đang tạo ra những cách thông minh hơn để AI tương tác với các hệ thống và dữ liệu hiện có.

Đối với các nhà phát triển, nhà phân tích, và lãnh đạo công nghệ, MCP mở ra những khả năng mới cho tích hợp AI. Không chỉ là về những gì AI biết—mà là về những gì nó có thể làm.

Cuộc cách mạng thực sự trong AI có thể không phải là làm cho các mô hình lớn hơn. Nó có thể là làm cho chúng kết nối hơn. Và với MCP, cuộc cách mạng đó đã ở đây.

1. Định Vị Thị Trường & Phân Tích Cạnh Tranh​

Cảnh Quan AI Phi Tập Trung & GPU DePIN: Sự hội tụ của AI và blockchain đã tạo ra các dự án trong hai danh mục lớn: mạng AI phi tập trung (tập trung vào dịch vụ và tác nhân AI) và GPU DePIN (Mạng Hạ Tầng Vật Lý Phi Tập Trung) tập trung vào sức mạnh tính toán phân tán. Các đối thủ cạnh tranh chính bao gồm:

• SingularityNET (AGIX): Một thị trường phi tập trung cho các thuật toán AI, cho phép các nhà phát triển kiếm tiền từ dịch vụ AI thông qua token của nó. Được sáng lập bởi các chuyên gia AI nổi tiếng (Dr. Ben Goertzel của dự án robot Sophia), nó mong muốn dân chủ hóa AI bằng cách cho phép bất kỳ ai cung cấp hoặc tiêu thụ dịch vụ AI trên chuỗi. Tuy nhiên, SingularityNET chủ yếu cung cấp một thị trường dịch vụ AI và dựa vào hạ tầng bên thứ ba để tính toán, điều này có thể gây ra thách thức về mở rộng.

• Fetch.ai (FET): Một trong những nền tảng blockchain đầu tiên cho các tác nhân AI tự trị, cho phép triển khai các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu và giao dịch DeFi. Fetch.ai xây dựng chuỗi riêng của mình (dựa trên Cosmos) và nhấn mạnh vào sự hợp tác đa tác nhân và giao dịch trên chuỗi. Sức mạnh của nó nằm ở khung tác nhân và các mô hình kinh tế phức tạp, mặc dù nó ít tập trung vào các nhiệm vụ GPU nặng (các tác nhân của nó thường xử lý logic và giao dịch nhiều hơn là suy luận mô hình quy mô lớn).

• Render Network (RNDR): Một nền tảng tính toán GPU phi tập trung ban đầu nhằm vào việc kết xuất 3D, hiện cũng hỗ trợ kết xuất/huấn luyện mô hình AI. Render kết nối người dùng cần sức mạnh GPU lớn với các nhà vận hành đóng góp GPU nhàn rỗi, sử dụng token RNDR để thanh toán. Nó đã chuyển sang Solana để có thông lượng cao hơn và phí thấp hơn. Mô hình token Burn-and-Mint của Render có nghĩa là người dùng đốt token để làm việc kết xuất và các nút kiếm được token mới đúc, điều chỉnh việc sử dụng mạng với giá trị token. Tập trung của nó là hạ tầng; nó không tự cung cấp các thuật toán AI nhưng cho phép người khác thực hiện các nhiệm vụ nặng về GPU.

• Akash Network (AKT): Một thị trường đám mây phi tập trung trên Cosmos, cung cấp tính toán theo yêu cầu (CPU/GPU) thông qua hệ thống đấu giá. Akash sử dụng Kubernetes và đấu giá ngược để cho phép các nhà cung cấp cung cấp tính toán với chi phí thấp hơn so với đám mây truyền thống. Nó là một lựa chọn đám mây rộng hơn (lưu trữ container, nhiệm vụ ML, v.v.), không độc quyền cho AI, và nhắm vào tính toán hiệu quả chi phí cho các nhà phát triển. Bảo mật và độ tin cậy được đảm bảo thông qua danh tiếng và ký quỹ, nhưng như một nền tảng chung, nó thiếu các khung AI chuyên biệt.

• Những Đáng Chú Ý Khác: Golem (một trong những mạng tính toán P2P đầu tiên, hiện có khả năng GPU), Bittensor (TAO) (một mạng nơi các nút mô hình AI huấn luyện một mô hình ML tập thể và kiếm phần thưởng cho những đóng góp hữu ích), Clore.ai (một thị trường cho thuê GPU sử dụng bằng chứng công việc với phần thưởng cho người nắm giữ token), Nosana (dựa trên Solana, tập trung vào các nhiệm vụ suy luận AI), và Autonolas (nền tảng mở để xây dựng dịch vụ/tác nhân phi tập trung). Những dự án này nhấn mạnh cảnh quan phát triển nhanh chóng của tính toán phi tập trung và AI, mỗi dự án có sự nhấn mạnh riêng – từ chia sẻ tính toán chung đến nền kinh tế tác nhân AI chuyên biệt.

Giá Trị Độc Đáo của Mạng Lưới Cuckoo: Mạng Lưới Cuckoo khác biệt bằng cách tích hợp cả ba lớp quan trọng – blockchain (Chuỗi Cuckoo), tính toán GPU phi tập trung và ứng dụng web AI cho người dùng cuối – thành một nền tảng liền mạch. Cách tiếp cận toàn diện này mang lại nhiều lợi thế:

• Dịch Vụ AI Tích Hợp so với Chỉ Hạ Tầng: Không giống như Render hay Akash chủ yếu cung cấp sức mạnh tính toán thô, Cuckoo cung cấp dịch vụ AI sẵn sàng sử dụng (ví dụ, ứng dụng AI tạo hình nghệ thuật) trên chuỗi của mình. Nó có một ứng dụng web AI cho người sáng tạo để tạo nội dung trực tiếp (bắt đầu với tạo hình ảnh phong cách anime) mà không cần quản lý hạ tầng cơ bản. Trải nghiệm từ đầu đến cuối này giảm rào cản cho người sáng tạo và nhà phát triển – người dùng tiết kiệm tới 75% chi phí tạo AI bằng cách khai thác GPU phi tập trung và có thể tạo tác phẩm nghệ thuật AI trong vài giây với chi phí thấp, một đề xuất giá trị mà các đám mây truyền thống và mạng đối thủ chưa thể sánh kịp.

• Phi Tập Trung, Tin Cậy và Minh Bạch: Thiết kế của Cuckoo đặt trọng tâm mạnh mẽ vào hoạt động không tin cậy và mở. Các nhà vận hành nút GPU, nhà phát triển và người dùng được yêu cầu đặt cược token gốc ($CAI) và tham gia bỏ phiếu trên chuỗi để thiết lập danh tiếng và tin cậy. Cơ chế này giúp đảm bảo dịch vụ đáng tin cậy (những người hành động tốt được thưởng, những người hành động xấu có thể mất cược) – một điểm khác biệt quan trọng khi các đối thủ có thể gặp khó khăn trong việc xác minh kết quả. Tính minh bạch của nhiệm vụ và phần thưởng được tích hợp thông qua hợp đồng thông minh, và nền tảng được thiết kế để chống kiểm duyệt và bảo vệ quyền riêng tư. Cuckoo nhằm đảm bảo rằng các tính toán và nội dung AI vẫn mở và không thể kiểm duyệt, thu hút các cộng đồng lo ngại về bộ lọc AI tập trung hoặc lạm dụng dữ liệu.

• Tính Mô-đun và Khả Năng Mở Rộng: Cuckoo bắt đầu với việc tạo hình ảnh như một bằng chứng khái niệm, nhưng kiến trúc của nó là mô-đun để phù hợp với các mô hình AI và trường hợp sử dụng khác nhau. Cùng một mạng có thể phục vụ các dịch vụ AI khác nhau (từ tạo hình nghệ thuật đến mô hình ngôn ngữ đến phân tích dữ liệu) trong tương lai, mang lại phạm vi rộng và tính linh hoạt. Kết hợp với quản trị trên chuỗi, điều này giữ cho nền tảng thích ứng và được cộng đồng điều khiển.

• Tập Trung Vào Cộng Đồng Mục Tiêu: Bằng cách tự định vị là “Nền Tảng AI Sáng Tạo Phi Tập Trung cho Người Sáng Tạo & Nhà Xây Dựng,” Cuckoo đang tạo ra một ngách trong cộng đồng sáng tạo và nhà phát triển Web3. Đối với người sáng tạo, nó cung cấp các công cụ chuyên biệt (như mô hình AI anime tinh chỉnh) để tạo ra nội dung độc đáo; đối với nhà phát triển Web3, nó cung cấp tích hợp AI dễ dàng vào dApps thông qua các API đơn giản và một backend có khả năng mở rộng. Sự tập trung kép này xây dựng một hệ sinh thái hai mặt: người sáng tạo nội dung mang lại nhu cầu cho các nhiệm vụ AI, và các nhà phát triển mở rộng cung cấp các ứng dụng AI. Các đối thủ như SingularityNET nhắm đến các nhà nghiên cứu/cung cấp AI nói chung, nhưng cách tiếp cận tập trung vào cộng đồng của Cuckoo (ví dụ, giao diện bot Telegram/Discord, nghệ thuật AI do người dùng tạo trong một phòng trưng bày công cộng) thúc đẩy sự tham gia và tăng trưởng lan truyền.

Khuyến Nghị Định Vị Có Thể Hành Động:

• Nhấn Mạnh Các Điểm Khác Biệt Trong Thông Điệp: Nổi bật giải pháp toàn diện của Cuckoo trong tiếp thị – “một nền tảng để truy cập ứng dụng AI và kiếm tiền từ việc cung cấp sức mạnh GPU.” Nhấn mạnh tiết kiệm chi phí (tới 75% rẻ hơn) và truy cập không cần phép (không có người gác cổng hoặc hợp đồng đám mây) để định vị Cuckoo là mạng AI dễ tiếp cận và giá cả phải chăng nhất cho người sáng tạo và khởi nghiệp.

• Tận Dụng Tính Minh Bạch & Tin Cậy: Xây dựng niềm tin bằng cách công khai các cơ chế tin cậy trên chuỗi. Công bố các số liệu về tỷ lệ thành công xác minh nhiệm vụ, hoặc các câu chuyện về cách đặt cược đã ngăn chặn các hành động xấu. Giáo dục người dùng rằng không giống như các API AI hộp đen, Cuckoo cung cấp các tính toán AI có thể kiểm chứng, được cộng đồng kiểm toán.

• Nhắm Đến Các Cộng Đồng Ngách: Tập trung vào cộng đồng nghệ thuật anime/manga và các ngành công nghiệp game Web3. Thành công ở đó có thể tạo ra các nghiên cứu trường hợp để thu hút các thị trường rộng hơn sau này. Bằng cách chiếm lĩnh một ngách, Cuckoo có được sự nhận diện thương hiệu mà các đối thủ cạnh tranh lớn hơn không dễ dàng xói mòn.

• Giám Sát Cạnh Tranh Liên Tục: Chỉ định một nhóm để theo dõi các phát triển của đối thủ (nâng cấp công nghệ, hợp tác, thay đổi token) và thích ứng nhanh chóng với các ưu đãi hoặc tích hợp vượt trội.

2. Kiếm Tiền & Tăng Trưởng Doanh Thu​

Một mô hình doanh thu bền vững cho Mạng Lưới Cuckoo sẽ kết hợp tokenomics mạnh mẽ với việc kiếm tiền trực tiếp từ dịch vụ AI và sử dụng hạ tầng GPU. Chiến lược này nên đảm bảo token $CAI có tiện ích thực sự và dòng chảy giá trị, đồng thời tạo ra các dòng doanh thu không dựa trên token khi có thể.

Tokenomics và Cấu Trúc Khuyến Khích​

Token $CAI phải khuyến khích tất cả các bên tham gia (thợ đào GPU, nhà phát triển AI, người dùng và người nắm giữ token) trong một vòng tròn đức:

• Tiện Ích Token Đa Dạng: $CAI nên được sử dụng cho thanh toán dịch vụ AI, đặt cược để bảo mật, bỏ phiếu quản trị và phân phối phần thưởng. Cơ sở tiện ích rộng này tạo ra nhu cầu liên tục ngoài đầu cơ.

• Phần Thưởng & Phát Thải Cân Bằng: Cách tiếp cận phát hành công bằng có thể khởi động tăng trưởng mạng, nhưng phát thải phải được quản lý cẩn thận (ví dụ, lịch trình giảm một nửa, chuyển đổi dần sang phần thưởng dựa trên phí) để không làm bão hòa thị trường với token.

• Áp Lực Giảm Phát & Thu Hồi Giá Trị: Giới thiệu các bể token gắn liền việc sử dụng mạng với giá trị token. Ví dụ, thực hiện một khoản phí nhỏ trên các giao dịch AI được đốt một phần hoặc gửi vào kho bạc cộng đồng. Sử dụng cao hơn giảm cung lưu thông hoặc tích lũy giá trị cho cộng đồng, hỗ trợ giá của token.

• Quản Trị & Giá Trị Meme: Nếu $CAI có các khía cạnh meme, tận dụng điều này để xây dựng sự chú ý của cộng đồng. Kết hợp các chiến dịch vui vẻ với quyền quản trị có ý nghĩa đối với các tham số giao thức, trợ cấp hoặc bổ sung mô hình để khuyến khích giữ lâu dài và tham gia tích cực.

Các Bước Tokenomics Có Thể Hành Động:

• Thực Hiện Mô Hình Đặt Cược Theo Tầng: Yêu cầu thợ đào GPU và nhà cung cấp dịch vụ AI đặt cược $CAI. Người đặt cược với nhiều token hơn và hiệu suất mạnh mẽ hơn được ưu tiên nhiệm vụ hoặc thu nhập cao hơn. Điều này bảo vệ mạng và khóa token, giảm áp lực bán.

• Khởi Chạy Chương Trình Phần Thưởng Dựa Trên Sử Dụng: Phân bổ token để thưởng cho các nhiệm vụ AI hoạt động hoặc các tác nhân AI phổ biến. Khuyến khích sự chấp nhận bằng cách khuyến khích cả việc sử dụng (người dùng) và tạo ra (nhà phát triển).

• Giám Sát & Điều Chỉnh Cung: Sử dụng quản trị để thường xuyên xem xét các số liệu token (giá, tốc độ, tỷ lệ đặt cược). Điều chỉnh phí, yêu cầu đặt cược hoặc tỷ lệ phần thưởng khi cần thiết để duy trì một nền kinh tế token lành mạnh.

Kiếm Tiền Dịch Vụ AI​

Ngoài thiết kế token, Cuckoo có thể tạo ra doanh thu từ dịch vụ AI:

• Mô Hình Freemium: Cho phép người dùng thử các dịch vụ AI cơ bản miễn phí hoặc với chi phí thấp, sau đó tính phí cho các tính năng cao cấp hơn, giới hạn sử dụng lớn hơn hoặc mô hình chuyên biệt. Điều này khuyến khích người dùng tham gia trong khi kiếm tiền từ người dùng quyền lực.

• Phí Giao Dịch Cho Yêu Cầu AI: Thu một khoản phí nhỏ (1–2%) trên mỗi nhiệm vụ AI. Theo thời gian, khi các nhiệm vụ mở rộng, các phí này có thể trở nên đáng kể. Giữ phí đủ thấp để không làm giảm việc sử dụng.

• Hoa Hồng Thị Trường: Khi các nhà phát triển bên thứ ba liệt kê mô hình/tác nhân AI, thu một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này điều chỉnh doanh thu của Cuckoo với sự thành công của nhà phát triển và có khả năng mở rộng cao.

• Giao Dịch & Thỏa Thuận Cấp Phép Doanh Nghiệp: Cung cấp thông lượng chuyên dụng hoặc các phiên bản riêng cho khách hàng doanh nghiệp, với các khoản thanh toán đăng ký ổn định. Điều này có thể bằng fiat/stablecoin, mà nền tảng có thể chuyển đổi thành $CAI hoặc sử dụng để mua lại.

• Dịch Vụ AI Cao Cấp: Cung cấp các tính năng nâng cao (ví dụ, độ phân giải cao hơn, huấn luyện mô hình tùy chỉnh, tính toán ưu tiên) dưới dạng đăng ký hoặc thanh toán token một lần.

Các Bước Kiếm Tiền Dịch Vụ AI Có Thể Hành Động:

• Thiết Kế Các Tầng Đăng Ký: Xác định rõ ràng các tầng sử dụng với giá hàng tháng/hàng năm bằng $CAI hoặc fiat, cung cấp các bộ tính năng khác biệt (cơ bản so với chuyên nghiệp so với doanh nghiệp).

• Tích Hợp Các Kênh Thanh Toán: Cung cấp các kênh thanh toán thân thiện với người dùng (thẻ tín dụng, stablecoin) để người dùng không sử dụng crypto có thể thanh toán dễ dàng, với chuyển đổi back-end thành $CAI.

• Phần Thưởng Cộng Đồng: Sử dụng một phần doanh thu để thưởng cho nội dung do người dùng tạo, nghệ thuật AI tốt nhất, hoặc hiệu suất tác nhân hàng đầu. Điều này thúc đẩy việc sử dụng và trình diễn khả năng của nền tảng.

Dòng Doanh Thu GPU DePIN​

Là một mạng GPU phi tập trung, Cuckoo có thể kiếm doanh thu bằng cách:

• Phần Thưởng Khai Thác GPU (cho Nhà Cung Cấp): Ban đầu được tài trợ bởi lạm phát hoặc phân bổ cộng đồng, chuyển dần theo thời gian sang phí sử dụng làm phần thưởng chính.

• Phí Mạng Cho Phân Bổ Tài Nguyên: Các nhiệm vụ AI quy mô lớn hoặc huấn luyện có thể yêu cầu đặt cược hoặc một khoản phí lập lịch bổ sung, kiếm tiền từ quyền truy cập ưu tiên vào GPU.

• Dịch Vụ Tính Toán B2B: Định vị Cuckoo như một đám mây AI phi tập trung, thu một phần các giao dịch doanh nghiệp cho tính toán quy mô lớn.

• Chia Sẻ Doanh Thu Đối Tác: Hợp tác với các dự án khác (lưu trữ, oracle dữ liệu, blockchain) cho các dịch vụ tích hợp, kiếm phí giới thiệu hoặc chia sẻ doanh thu.

Các Bước Kiếm Tiền Mạng GPU Có Thể Hành Động:

• Tối Ưu Hóa Giá Cả: Có thể sử dụng mô hình đấu giá hoặc đấu thầu để khớp các nhiệm vụ với nhà cung cấp GPU trong khi giữ một khoản phí mạng cơ bản.

• Cung Cấp Đám Mây AI: Tiếp thị một giải pháp “Đám Mây AI” cho các khởi nghiệp/doanh nghiệp với giá cả cạnh tranh. Một phần phí tính toán đi vào kho bạc của Cuckoo.

• Tái Đầu Tư Vào Tăng Trưởng Mạng: Sử dụng một phần doanh thu để khuyến khích các nút GPU hoạt động tốt nhất và duy trì dịch vụ chất lượng cao.

• Giám Sát Sử Dụng Tài Nguyên: Theo dõi cung và cầu GPU. Điều chỉnh các khuyến khích (như phần thưởng khai thác) và nỗ lực tiếp thị để giữ cho mạng cân bằng và có lợi nhuận.

3. Tác Nhân AI & Tối Đa Hóa Tác Động​

Tác nhân AI có thể tăng đáng kể sự tham gia và doanh thu bằng cách thực hiện các nhiệm vụ có giá trị cho người dùng hoặc tổ chức. Tích hợp chúng chặt chẽ với khả năng của Chuỗi Cuckoo làm cho nền tảng trở nên độc đáo.

Tác Nhân AI Như Một Động Cơ Tăng Trưởng​

Các tác nhân chạy trên chuỗi có thể tận dụng tính toán GPU của Cuckoo để suy luận/huấn luyện, trả phí bằng $CAI và khai thác dữ liệu trên chuỗi. Vòng phản hồi này (tác nhân → sử dụng tính toán → phí → giá trị token) thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

Các Trường Hợp Sử Dụng Tác Động Cao​

• Bot Giao Dịch Tự Động: Các tác nhân sử dụng ML để xử lý giao dịch DeFi, canh tác lợi nhuận, chênh lệch giá. Doanh thu tiềm năng thông qua chia sẻ lợi nhuận hoặc phí hiệu suất.

• Tác Nhân An Ninh Mạng & Giám Sát: Phát hiện hack hoặc bất thường trong hợp đồng thông minh, được cung cấp dưới dạng đăng ký. Sử dụng cao cho DeFi.

• Cố Vấn AI Cá Nhân Hóa: Các tác nhân cung cấp thông tin chi tiết tùy chỉnh (tài chính, sáng tạo hoặc khác). Kiếm tiền thông qua đăng ký hoặc trả phí theo sử dụng.

• Tác Nhân Tạo Nội Dung & NFT: Tạo tự động nghệ thuật, NFT hoặc phương tiện khác. Doanh thu từ bán NFT hoặc phí cấp phép.

• Bot Chuyên Ngành: Tối ưu hóa chuỗi cung ứng, phân tích dữ liệu y tế, v.v. Yêu cầu hợp tác dài hạn nhưng tiềm năng doanh thu cao.

Tích Hợp Với Chuỗi Cuckoo​

• Thực Thi Tác Nhân Trên Chuỗi: Các tác nhân có thể sử dụng hợp đồng thông minh cho logic có thể kiểm chứng, quản lý quỹ hoặc thanh toán tự động.

• Truy Cập Tài Nguyên Qua GPU DePIN: Các tác nhân khai thác liền mạch tính toán GPU, trả bằng $CAI. Điều này làm cho Cuckoo khác biệt so với các nền tảng thiếu lớp tính toán gốc.

• Danh Tính & Dữ Liệu Phi Tập Trung: Danh tiếng và số liệu thống kê của tác nhân trên chuỗi có thể tăng cường tin cậy (ví dụ, ROI đã được chứng minh cho một bot giao dịch).

• Điều Chỉnh Kinh Tế: Yêu cầu nhà phát triển tác nhân đặt cược $CAI hoặc trả phí niêm yết, trong khi thưởng cho các tác nhân hàng đầu mang lại giá trị cho người dùng.

Chiến Lược Tác Nhân Có Thể Hành Động:

• Khởi Chạy Nền Tảng Tác Nhân (Launchpad): Cung cấp công cụ phát triển, mẫu cho các tác nhân phổ biến (giao dịch, bảo mật) và triển khai dễ dàng để các nhà phát triển đổ về Cuckoo.

• Chương Trình Tác Nhân Chủ Lực: Xây dựng hoặc tài trợ một vài tác nhân nổi bật (như một bot giao dịch hàng đầu) để chứng minh khái niệm. Công khai các câu chuyện thành công.

• Hợp Tác Trường Hợp Sử Dụng Chính: Hợp tác với các nền tảng DeFi, NFT hoặc game để tích hợp các tác nhân giải quyết vấn đề thực tế, trình diễn ROI.

• An Toàn & Quản Trị: Yêu cầu kiểm toán bảo mật cho các tác nhân xử lý quỹ người dùng. Hình thành một “Hội Đồng Tác Nhân” hoặc giám sát DAO để duy trì chất lượng.

• Khuyến Khích Tăng Trưởng Hệ Sinh Thái Tác Nhân: Sử dụng trợ cấp phát triển và hackathon để thu hút tài năng. Cung cấp chia sẻ doanh thu cho các tác nhân hoạt động tốt.

4. Chiến Lược Tăng Trưởng & Tiếp Nhận​

Cuckoo có thể trở thành một nền tảng AI chính thống bằng cách chủ động thu hút các nhà phát triển, xây dựng cộng đồng mạnh mẽ và hình thành các quan hệ đối tác chiến lược.

Thu Hút Nhà Phát Triển & Khuyến Khích Hệ Sinh Thái​

• Tài Nguyên Phát Triển Mạnh Mẽ: Cung cấp tài liệu toàn diện, SDK mã nguồn mở, dự án mẫu và kênh hỗ trợ tích cực (Discord, diễn đàn). Làm cho việc xây dựng trên Cuckoo không có ma sát.

• Hackathon & Thử Thách: Tổ chức hoặc tài trợ các sự kiện tập trung vào AI + blockchain, cung cấp giải thưởng bằng $CAI. Thu hút tài năng mới và tạo ra các dự án sáng tạo.

• Trợ Cấp & Phần Thưởng: Dành một phần cung cấp token để khuyến khích tăng trưởng hệ sinh thái (ví dụ, xây dựng một trình khám phá chuỗi, cầu nối đến chuỗi khác, thêm mô hình AI mới).

• DAO/Cộng Đồng Nhà Phát Triển: Hình thành một cộng đồng các cộng tác viên hàng đầu giúp tổ chức các buổi gặp mặt, hướng dẫn và tài nguyên ngôn ngữ địa phương.

Tiếp Thị & Xây Dựng Cộng Đồng​

• Thương Hiệu & Kể Chuyện Rõ Ràng: Tiếp thị Cuckoo là “AI cho mọi người, được cung cấp bởi phi tập trung.” Xuất bản cập nhật thường xuyên, hướng dẫn, câu chuyện người dùng và các bài viết tầm nhìn.

• Truyền Thông Xã Hội & Lan Truyền: Duy trì các kênh hoạt động (Twitter, Discord, Telegram). Khuyến khích meme, nội dung do người dùng tạo và chiến dịch giới thiệu. Tổ chức các cuộc thi nghệ thuật AI hoặc các thử thách lan truyền khác.

• Sự Kiện & Hội Thảo Cộng Đồng: Thực hiện AMAs, hội thảo trực tuyến, gặp mặt địa phương. Tương tác trực tiếp với người dùng, thể hiện tính xác thực, thu thập phản hồi.

• Thưởng Cho Đóng Góp: Chương trình đại sứ, phần thưởng lỗi, cuộc thi hoặc cúp NFT để thưởng cho nỗ lực của người dùng. Sử dụng phân bổ tiếp thị/cộng đồng để thúc đẩy các hoạt động này.

Quan Hệ Đối Tác & Hợp Tác Chiến Lược​

• Quan Hệ Đối Tác Web3: Hợp tác với các chuỗi L1/L2 phổ biến, nhà cung cấp dữ liệu và mạng lưu trữ. Cung cấp dịch vụ AI xuyên chuỗi, kết nối cơ sở người dùng mới.

• Hợp Tác Ngành Công Nghiệp AI: Tích hợp cộng đồng AI mã nguồn mở, tài trợ nghiên cứu hoặc hợp tác với các khởi nghiệp AI nhỏ hơn tìm kiếm tính toán phi tập trung.

• Công Ty AI & Đám Mây Doanh Nghiệp: Cung cấp sức mạnh GPU phi tập trung để tiết kiệm chi phí. Đàm phán các giao dịch đăng ký ổn định cho các doanh nghiệp, chuyển đổi bất kỳ doanh thu fiat nào vào hệ sinh thái.

• Người Ảnh Hưởng & Lãnh Đạo Tư Tưởng: Tham gia các chuyên gia AI hoặc crypto được công nhận làm cố vấn. Mời họ trình diễn hoặc thử nghiệm nền tảng, tăng cường khả năng hiển thị và uy tín.

Sáng Kiến Tăng Trưởng Có Thể Hành Động:

• Thí Điểm Nổi Bật: Khởi chạy một quan hệ đối tác chủ lực (ví dụ, với một thị trường NFT hoặc giao thức DeFi) để chứng minh tiện ích thực tế. Công khai sự tăng trưởng người dùng và các số liệu thành công.

• Mở Rộng Toàn Cầu: Địa phương hóa tài liệu, tổ chức gặp mặt và tuyển dụng đại sứ trên các khu vực khác nhau để mở rộng tiếp nhận.

• Chiến Dịch Đăng Ký: Khi đã ổn định, chạy các chiến dịch giới thiệu/airdrop để khuyến khích người dùng mới. Tích hợp với các ví phổ biến để đăng ký không có ma sát.

• Theo Dõi & Khuyến Khích KPI: Chia sẻ công khai các số liệu như nút GPU, người dùng hoạt động hàng tháng, hoạt động nhà phát triển. Giải quyết các thiếu sót kịp thời với các chiến dịch mục tiêu.

5. Cân Nhắc Kỹ Thuật & Lộ Trình​

Khả Năng Mở Rộng​

• Thông Lượng Chuỗi Cuckoo: Tối ưu hóa đồng thuận và kích thước khối hoặc sử dụng các cách tiếp cận layer-2/sidechain cho khối lượng giao dịch cao. Gộp các nhiệm vụ AI nhỏ hơn.

• Khả Năng Mở Rộng Tính Toán Ngoài Chuỗi: Thực hiện các thuật toán lập lịch nhiệm vụ hiệu quả cho phân phối GPU. Xem xét các bộ lập lịch phi tập trung hoặc phân cấp để xử lý khối lượng lớn.

• Kiểm Tra Ở Quy Mô Lớn: Mô phỏng các kịch bản tải cao trên testnet, xác định các nút thắt cổ chai và giải quyết chúng trước khi triển khai doanh nghiệp.

Bảo Mật​

• Bảo Mật Hợp Đồng Thông Minh: Kiểm toán nghiêm ngặt, phần thưởng lỗi và cập nhật nhất quán. Mỗi tính năng mới (Agent Launchpad, v.v.) nên được kiểm toán trước khi lên mainnet.

• Xác Minh Tính Toán: Trong ngắn hạn, dựa vào dư thừa (kết quả từ nhiều nút) và giải quyết tranh chấp. Khám phá các bằng chứng không kiến thức hoặc bằng chứng tương tác cho xác minh tiên tiến hơn.

• Bảo Mật & Quyền Riêng Tư Dữ Liệu: Mã hóa dữ liệu nhạy cảm. Cung cấp các tùy chọn cho người dùng để chọn các nút đáng tin cậy nếu cần. Giám sát tuân thủ cho việc tiếp nhận doanh nghiệp.

• Bảo Mật Mạng: Giảm thiểu DDoS/spam bằng cách yêu cầu phí hoặc đặt cược tối thiểu. Thực hiện giới hạn tỷ lệ nếu một người dùng spam nhiệm vụ.

Phi Tập Trung​

• Phân Phối Nút: Khuyến khích phân phối rộng rãi các trình xác thực và thợ đào GPU. Cung cấp hướng dẫn, hỗ trợ đa ngôn ngữ và chương trình khuyến khích địa lý.

• Giảm Thiểu Kiểm Soát Trung Tâm: Chuyển đổi quản trị sang DAO hoặc bỏ phiếu trên chuỗi cho các quyết định quan trọng. Lập kế hoạch lộ trình cho phi tập trung tiến bộ.

• Tương Tác & Tiêu Chuẩn: Áp dụng các tiêu chuẩn mở cho token, NFT, cầu nối, v.v. Tích hợp với các khung xuyên chuỗi phổ biến.

Triển Khai Theo Giai Đoạn & Lộ Trình​

1. Giai Đoạn 1 – Nền Tảng: Khởi chạy mainnet, khai thác GPU, ứng dụng AI ban đầu (ví dụ, tạo hình ảnh). Chứng minh khái niệm, thu thập phản hồi.
2. Giai Đoạn 2 – Mở Rộng Khả Năng AI: Tích hợp nhiều mô hình hơn (LLM, v.v.), thí điểm các trường hợp sử dụng doanh nghiệp, có thể khởi chạy ứng dụng di động để dễ tiếp cận.
3. Giai Đoạn 3 – Tác Nhân AI & Trưởng Thành: Triển khai Agent Launchpad, khung tác nhân và cầu nối đến các chuỗi khác. Tích hợp NFT cho nền kinh tế sáng tạo.
4. Giai Đoạn 4 – Tối Ưu Hóa & Phi Tập Trung: Cải thiện khả năng mở rộng, bảo mật, quản trị trên chuỗi. Phát triển tokenomics, có thể thêm các giải pháp xác minh tiên tiến (bằng chứng ZK).

Các Bước Kỹ Thuật & Lộ Trình Có Thể Hành Động:

• Kiểm Toán & Nâng Cấp Thường Xuyên: Lên lịch kiểm toán bảo mật mỗi chu kỳ phát hành. Duy trì lịch nâng cấp công khai.
• Testnet Cộng Đồng: Khuyến khích sử dụng testnet cho mỗi tính năng lớn. Tinh chỉnh với phản hồi người dùng trước khi lên mainnet.
• Nghiên Cứu & Phát Triển Khả Năng Mở Rộng: Dành một tiểu đội kỹ sư để nguyên mẫu các giải pháp layer-2 và tối ưu hóa thông lượng.
• Duy Trì Sự Phù Hợp Với Tầm Nhìn: Xem xét lại các mục tiêu dài hạn hàng năm với sự đóng góp của cộng đồng, đảm bảo các động thái ngắn hạn không làm lệch sứ mệnh.

Bằng cách thực hiện có phương pháp các chiến lược và cân nhắc kỹ thuật này, Mạng Lưới Cuckoo có thể trở thành người tiên phong trong AI phi tập trung. Cách tiếp cận cân bằng kết hợp tokenomics mạnh mẽ, dịch vụ AI thân thiện với người dùng, hạ tầng GPU và hệ sinh thái tác nhân sôi động sẽ thúc đẩy tiếp nhận, doanh thu và tính bền vững lâu dài – củng cố danh tiếng của Cuckoo như một người tiên phong tại giao điểm của AI và Web3.

Cuộc Cách Mạng Mã Nguồn Mở của DeepSeek: Những Thông Tin Từ Hội Nghị AI Kín​

DeepSeek đang làm chấn động thế giới AI. Ngay khi các cuộc thảo luận về DeepSeek-R1 chưa lắng xuống, đội ngũ đã tung ra một quả bom khác: mô hình đa phương thức mã nguồn mở, Janus-Pro. Tốc độ chóng mặt, tham vọng rõ ràng.

Hai ngày trước, một nhóm các nhà nghiên cứu AI hàng đầu, nhà phát triển và nhà đầu tư đã tụ họp để thảo luận kín do Shixiang tổ chức, tập trung hoàn toàn vào DeepSeek. Trong hơn ba giờ, họ đã phân tích các đổi mới kỹ thuật, cấu trúc tổ chức của DeepSeek và những tác động rộng lớn hơn của sự trỗi dậy của nó—đối với các mô hình kinh doanh AI, thị trường thứ cấp và quỹ đạo dài hạn của nghiên cứu AI.

Theo tinh thần minh bạch mã nguồn mở của DeepSeek, chúng tôi đang mở rộng suy nghĩ tập thể của mình cho công chúng. Dưới đây là những thông tin chắt lọc từ cuộc thảo luận, bao gồm chiến lược của DeepSeek, những đột phá kỹ thuật của nó và tác động mà nó có thể có đối với ngành công nghiệp AI.

DeepSeek: Bí Ẩn & Sứ Mệnh​

• Sứ Mệnh Cốt Lõi của DeepSeek: CEO Liang Wenfeng không chỉ là một doanh nhân AI khác—ông là một kỹ sư từ tâm. Không giống như Sam Altman, ông tập trung vào thực thi kỹ thuật, không chỉ là tầm nhìn.
• Tại Sao DeepSeek Được Tôn Trọng: Kiến trúc MoE (Hỗn Hợp Chuyên Gia) của nó là một điểm khác biệt quan trọng. Việc sao chép sớm mô hình o1 của OpenAI chỉ là khởi đầu—thách thức thực sự là mở rộng quy mô với nguồn lực hạn chế.
• Mở Rộng Quy Mô Mà Không Cần Sự Chấp Thuận của NVIDIA: Mặc dù tuyên bố có 50.000 GPU, DeepSeek có khả năng hoạt động với khoảng 10.000 A100 cũ và 3.000 H800 trước lệnh cấm. Không giống như các phòng thí nghiệm của Mỹ, vốn ném sức mạnh tính toán vào mọi vấn đề, DeepSeek buộc phải hiệu quả.
• Trọng Tâm Thực Sự của DeepSeek: Không giống như OpenAI hay Anthropic, DeepSeek không bị ám ảnh bởi “AI phục vụ con người.” Thay vào đó, nó đang theo đuổi trí tuệ tự thân. Đây có thể là vũ khí bí mật của nó.

Nhà Thám Hiểm vs. Người Theo Dõi: Quy Luật Sức Mạnh của AI​

• Phát Triển AI Là Một Hàm Bậc Thang: Chi phí để bắt kịp thấp hơn 10 lần so với dẫn đầu. Những “người theo dõi” tận dụng các đột phá trước đây với chi phí tính toán chỉ bằng một phần nhỏ, trong khi những “nhà thám hiểm” phải tiến lên mù quáng, gánh chịu chi phí R&D khổng lồ.
• Liệu DeepSeek Có Vượt Qua OpenAI? Điều đó có thể xảy ra—nhưng chỉ khi OpenAI vấp ngã. AI vẫn là một vấn đề mở, và cách tiếp cận của DeepSeek đối với các mô hình suy luận là một cược mạnh.

Những Đổi Mới Kỹ Thuật Đằng Sau DeepSeek​

1. Kết Thúc Của Tinh Chỉnh Giám Sát (SFT)?​

• Tuyên bố gây rối nhất của DeepSeek: SFT có thể không còn cần thiết cho các nhiệm vụ suy luận. Nếu đúng, đây đánh dấu một sự thay đổi mô hình.
• Nhưng Không Nhanh Đến Thế… DeepSeek-R1 vẫn dựa vào SFT, đặc biệt là để căn chỉnh. Sự thay đổi thực sự là cách SFT được sử dụng—chắt lọc các nhiệm vụ suy luận hiệu quả hơn.

2. Hiệu Quả Dữ Liệu: Hào Chắn Thực Sự​

• Tại Sao DeepSeek Ưu Tiên Gán Nhãn Dữ Liệu: Liang Wenfeng được cho là tự mình gán nhãn dữ liệu, nhấn mạnh tầm quan trọng của nó. Thành công của Tesla trong tự lái đến từ việc chú thích cẩn thận của con người—DeepSeek đang áp dụng cùng một sự nghiêm ngặt.
• Dữ Liệu Đa Phương Thức: Chưa Sẵn Sàng—Mặc dù đã phát hành Janus-Pro, học đa phương thức vẫn còn quá đắt đỏ. Chưa có phòng thí nghiệm nào chứng minh được những lợi ích thuyết phục.

3. Chưng Cất Mô Hình: Con Dao Hai Lưỡi​

• Chưng cất tăng cường hiệu quả nhưng giảm đa dạng: Điều này có thể giới hạn khả năng của mô hình trong dài hạn.
• “Nợ Ẩn” của Chưng Cất: Nếu không hiểu rõ những thách thức cơ bản của đào tạo AI, dựa vào chưng cất có thể dẫn đến những cạm bẫy không lường trước khi các kiến trúc thế hệ tiếp theo xuất hiện.

4. Phần Thưởng Quá Trình: Biên Giới Mới Trong Căn Chỉnh AI​

• Giám sát Kết quả Định nghĩa Trần: Học tăng cường dựa trên quá trình có thể ngăn chặn hack, nhưng giới hạn trên của trí tuệ vẫn phụ thuộc vào phản hồi dựa trên kết quả.
• Nghịch Lý RL: Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) không có điều kiện thắng rõ ràng như cờ vua. AlphaZero hoạt động vì chiến thắng là nhị phân. Suy luận AI thiếu sự rõ ràng này.

Tại Sao OpenAI Chưa Sử Dụng Phương Pháp Của DeepSeek?​

• Vấn Đề Tập Trung: OpenAI ưu tiên quy mô, không phải hiệu quả.
• “Cuộc Chiến AI Ẩn” ở Mỹ: OpenAI và Anthropic có thể đã phớt lờ cách tiếp cận của DeepSeek, nhưng họ sẽ không lâu nữa. Nếu DeepSeek chứng minh khả thi, hãy mong đợi một sự thay đổi trong hướng nghiên cứu.

Tương Lai của AI vào Năm 2025​

• Vượt Qua Transformers? AI có thể sẽ phân nhánh thành các kiến trúc khác nhau. Lĩnh vực này vẫn đang tập trung vào Transformers, nhưng các mô hình thay thế có thể xuất hiện.
• Tiềm Năng Chưa Khai Thác của RL: Học tăng cường vẫn chưa được sử dụng rộng rãi ngoài các lĩnh vực hẹp như toán học và mã hóa.
• Năm Của Các Tác Nhân AI? Mặc dù có nhiều sự cường điệu, chưa có phòng thí nghiệm nào cung cấp một tác nhân AI đột phá.

Các Nhà Phát Triển Có Sẽ Di Cư Sang DeepSeek?​

• Chưa. Khả năng mã hóa và làm theo hướng dẫn vượt trội của OpenAI vẫn mang lại cho nó một lợi thế.
• Nhưng Khoảng Cách Đang Thu Hẹp. Nếu DeepSeek duy trì đà phát triển, các nhà phát triển có thể chuyển đổi vào năm 2025.

Cược $500 Tỷ của OpenAI Stargate: Nó Có Còn Hợp Lý?​

• Sự Trỗi Dậy của DeepSeek Gây Nghi Ngờ Về Sự Thống Trị của NVIDIA. Nếu hiệu quả vượt trội hơn quy mô thô bạo, siêu máy tính $500 tỷ của OpenAI có thể bị coi là quá mức.
• OpenAI Có Thực Sự Chi $500 Tỷ? SoftBank là nhà tài trợ tài chính, nhưng nó thiếu thanh khoản. Việc thực hiện vẫn chưa chắc chắn.
• Meta Đang Phân Tích Ngược DeepSeek. Điều này xác nhận tầm quan trọng của nó, nhưng liệu Meta có thể thích ứng với lộ trình của mình hay không vẫn chưa rõ.

Tác Động Thị Trường: Người Thắng & Kẻ Thua​

• Ngắn Hạn: Cổ phiếu chip AI, bao gồm NVIDIA, có thể đối mặt với sự biến động.
• Dài Hạn: Câu chuyện tăng trưởng của AI vẫn nguyên vẹn—DeepSeek chỉ đơn giản chứng minh rằng hiệu quả quan trọng không kém sức mạnh thô.

Mã Nguồn Mở vs. Mã Nguồn Đóng: Mặt Trận Mới​

• Nếu Các Mô Hình Mã Nguồn Mở Đạt 95% Hiệu Suất Của Mã Nguồn Đóng, toàn bộ mô hình kinh doanh AI sẽ thay đổi.
• DeepSeek Đang Ép Buộc OpenAI. Nếu các mô hình mở tiếp tục cải thiện, AI độc quyền có thể không bền vững.

Tác Động Của DeepSeek Đối Với Chiến Lược AI Toàn Cầu​

• Trung Quốc Đang Bắt Kịp Nhanh Hơn Dự Kiến. Khoảng cách AI giữa Trung Quốc và Mỹ có thể chỉ là 3-9 tháng, không phải hai năm như đã nghĩ trước đây.
• DeepSeek Là Bằng Chứng Cho Chiến Lược AI Của Trung Quốc. Mặc dù có hạn chế về tính toán, đổi mới dựa trên hiệu quả đang hoạt động.

Lời Cuối: Tầm Nhìn Quan Trọng Hơn Công Nghệ​

• Điểm Khác Biệt Thực Sự Của DeepSeek Là Tham Vọng Của Nó. Những đột phá AI đến từ việc đẩy lùi ranh giới của trí tuệ, không chỉ là tinh chỉnh các mô hình hiện có.
• Trận Chiến Tiếp Theo Là Suy Luận. Ai tiên phong trong thế hệ tiếp theo của các mô hình suy luận AI sẽ xác định quỹ đạo của ngành.

Một Thí Nghiệm Tư Duy: Nếu bạn có một cơ hội để hỏi CEO của DeepSeek, Liang Wenfeng, một câu hỏi, đó sẽ là gì? Lời khuyên tốt nhất của bạn cho công ty khi nó mở rộng là gì? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn—những phản hồi nổi bật có thể sẽ được mời tham dự hội nghị AI kín tiếp theo.

DeepSeek đã mở ra một chương mới trong AI. Liệu nó có viết lại toàn bộ câu chuyện hay không vẫn còn phải chờ xem.

Giới thiệu​

Bối cảnh AI đang trải qua một sự chuyển đổi lớn. Trong hai tuần qua, chúng tôi đã tổ chức một cuộc thảo luận kín với các nhà nghiên cứu và phát triển AI hàng đầu, khám phá những hiểu biết thú vị về quỹ đạo của ngành vào năm 2025. Những gì nổi lên là một sự tái cấu trúc quyền lực phức tạp, những thách thức bất ngờ đối với các công ty đã thành lập, và những điểm uốn quan trọng sẽ định hình tương lai của công nghệ.

Đây không chỉ là một báo cáo—nó là một bản đồ của tương lai ngành công nghiệp. Hãy cùng khám phá những người thắng, kẻ thua, và những cược quan trọng định hình năm 2025.

Những Người Thắng: Cấu Trúc Quyền Lực Mới Đang Nổi Lên​

Anthropic: Người Tiên Phong Thực Dụng​

Anthropic nổi bật như một người dẫn đầu vào năm 2025, được thúc đẩy bởi một chiến lược rõ ràng và thực dụng:

• Giao Thức Kiểm Soát Mô Hình (MCP): MCP không chỉ là một đặc tả kỹ thuật mà là một giao thức nền tảng nhằm tạo ra các tiêu chuẩn ngành cho mã hóa và quy trình làm việc đại lý. Hãy nghĩ về nó như TCP/IP cho kỷ nguyên đại lý—một động thái tham vọng để đặt Anthropic vào trung tâm của khả năng tương tác AI.
• Sự Thành Thạo Hạ Tầng: Tập trung của Anthropic vào hiệu quả tính toán và thiết kế chip tùy chỉnh thể hiện tầm nhìn xa trong việc giải quyết các thách thức về khả năng mở rộng của triển khai AI.
• Quan Hệ Đối Tác Chiến Lược: Bằng cách chỉ tập trung vào việc xây dựng các mô hình mạnh mẽ và thuê ngoài các khả năng bổ sung cho các đối tác, Anthropic thúc đẩy một hệ sinh thái hợp tác. Mô hình Claude 3.5 Sonnet của họ vẫn nổi bật, giữ vị trí hàng đầu trong các ứng dụng mã hóa trong sáu tháng—một khoảng thời gian dài trong thuật ngữ AI.

Google: Nhà Vô Địch Tích Hợp Dọc​

Sự thống trị của Google bắt nguồn từ khả năng kiểm soát vô song của họ đối với toàn bộ chuỗi giá trị AI:

• Hạ Tầng Từ Đầu Đến Cuối: Các TPU tùy chỉnh của Google, các trung tâm dữ liệu rộng lớn và sự tích hợp chặt chẽ giữa silicon, phần mềm và ứng dụng tạo ra một hào cạnh tranh không thể vượt qua.
• Hiệu Suất Gemini Exp-1206: Các thử nghiệm ban đầu của Gemini Exp-1206 đã thiết lập các tiêu chuẩn mới, củng cố khả năng tối ưu hóa của Google trên toàn bộ ngăn xếp.
• Giải Pháp Doanh Nghiệp: Hệ sinh thái nội bộ phong phú của Google phục vụ như một bãi thử nghiệm cho các giải pháp tự động hóa quy trình làm việc. Sự tích hợp dọc của họ đặt họ vào vị trí thống trị AI doanh nghiệp theo cách mà cả các công ty AI thuần túy lẫn các nhà cung cấp đám mây truyền thống không thể sánh kịp.

Những Kẻ Thua: Thời Gian Thách Thức Phía Trước​

OpenAI: Tại Ngã Tư Đường​

Mặc dù thành công ban đầu, OpenAI đang đối mặt với những thách thức ngày càng tăng:

• Khó Khăn Tổ Chức: Các cuộc ra đi nổi bật, như Alec Radford, báo hiệu sự không đồng nhất nội bộ tiềm tàng. Liệu việc OpenAI chuyển hướng sang các ứng dụng tiêu dùng có làm xói mòn sự tập trung của họ vào AGI?
• Giới Hạn Chiến Lược: Sự thành công của ChatGPT, mặc dù có giá trị thương mại, có thể đang hạn chế sự đổi mới. Khi các đối thủ khám phá quy trình làm việc đại lý và các ứng dụng cấp doanh nghiệp, OpenAI có nguy cơ bị đóng khung vào không gian chatbot.

Apple: Bỏ Lỡ Làn Sóng AI​

Những tiến bộ AI hạn chế của Apple đe dọa sự thống trị lâu dài của họ trong đổi mới di động:

• Điểm Mù Chiến Lược: Khi AI trở thành trung tâm của các hệ sinh thái di động, sự thiếu đóng góp đáng kể của Apple vào các giải pháp từ đầu đến cuối dựa trên AI có thể làm suy yếu hoạt động kinh doanh cốt lõi của họ.
• Tính Dễ Bị Tổn Thương Cạnh Tranh: Nếu không có tiến bộ đáng kể trong việc tích hợp AI vào hệ sinh thái của họ, Apple có nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ đang nhanh chóng đổi mới.

Những Cược Quan Trọng cho 2025​

Khả Năng Mô Hình: Sự Phân Hóa Lớn​

Ngành công nghiệp AI đang đứng trước ngã rẽ với hai tương lai tiềm năng:

1. Bước Nhảy AGI: Một đột phá trong AGI có thể khiến các ứng dụng hiện tại trở nên lỗi thời, tái định hình ngành công nghiệp chỉ sau một đêm.
2. Tiến Hóa Từng Bước: Khả năng cao hơn, những cải tiến từng bước sẽ thúc đẩy các ứng dụng thực tế và tự động hóa từ đầu đến cuối, có lợi cho các công ty tập trung vào khả năng sử dụng hơn là những đột phá cơ bản.

Các công ty phải cân bằng giữa việc duy trì nghiên cứu nền tảng và cung cấp giá trị ngay lập tức.

Tiến Hóa Đại Lý: Biên Giới Tiếp Theo​

Đại lý đại diện cho một sự chuyển đổi trong tương tác giữa AI và con người.

• Quản Lý Ngữ Cảnh: Các doanh nghiệp đang vượt ra ngoài các mô hình nhắc nhở đơn giản để kết hợp hiểu biết ngữ cảnh vào quy trình làm việc. Điều này đơn giản hóa kiến trúc, cho phép các ứng dụng phát triển với khả năng mô hình.
• Hợp Tác Giữa Con Người và AI: Cân bằng tự chủ với giám sát là chìa khóa. Những đổi mới như MCP của Anthropic có thể đặt nền tảng cho một Cửa Hàng Ứng Dụng Đại Lý, cho phép giao tiếp liền mạch giữa các đại lý và hệ thống doanh nghiệp.

Nhìn Về Phía Trước: Các Nền Tảng Mega Tiếp Theo​

Kỷ Nguyên Hệ Điều Hành AI​

AI đang chuẩn bị để tái định nghĩa các mô hình nền tảng, tạo ra các "hệ điều hành" mới cho kỷ nguyên số:

• Mô Hình Nền Tảng như Hạ Tầng: Các mô hình đang trở thành nền tảng tự thân, với phát triển ưu tiên API và giao thức đại lý tiêu chuẩn hóa thúc đẩy đổi mới.
• Mô Hình Tương Tác Mới: AI sẽ vượt ra ngoài các giao diện truyền thống, tích hợp liền mạch vào các thiết bị và môi trường xung quanh. Kỷ nguyên của robot và đại lý AI đeo được đang đến gần.
• Tiến Hóa Phần Cứng: Các chip chuyên dụng, tính toán biên và các hình thức phần cứng tối ưu sẽ thúc đẩy việc áp dụng AI trên các ngành công nghiệp.

Kết Luận​

Ngành công nghiệp AI đang bước vào một giai đoạn quyết định nơi ứng dụng thực tế, hạ tầng và tương tác con người chiếm vị trí trung tâm. Những người chiến thắng sẽ xuất sắc trong:

• Cung cấp giải pháp từ đầu đến cuối giải quyết các vấn đề thực tế.
• Chuyên môn hóa trong ứng dụng dọc để vượt qua các đối thủ cạnh tranh.
• Xây dựng hạ tầng mạnh mẽ, có thể mở rộng cho việc triển khai hiệu quả.
• Định nghĩa các mô hình tương tác giữa con người và AI cân bằng tự chủ với giám sát.

Đây là một thời điểm quan trọng. Các công ty thành công sẽ là những công ty chuyển đổi tiềm năng của AI thành giá trị hữu hình, mang tính chuyển đổi. Khi năm 2025 mở ra, cuộc đua để định hình các nền tảng và hệ sinh thái mega tiếp theo đã bắt đầu.

Bạn nghĩ sao? Chúng ta đang hướng tới một đột phá AGI, hay tiến bộ từng bước sẽ chiếm ưu thế? Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn và tham gia vào cuộc trò chuyện.

Chúng tôi rất vui mừng thông báo về một quan hệ đối tác đột phá giữa Mạng Cuckoo và Tenspect, kết hợp cơ sở hạ tầng AI phi tập trung của chúng tôi với nền tảng kiểm tra nhà sáng tạo của Tenspect. Sự hợp tác này đánh dấu một bước quan trọng trong việc đưa sức mạnh của AI phi tập trung vào ngành bất động sản.

Tại sao quan hệ đối tác này quan trọng​

Tenspect đã cách mạng hóa ngành công nghiệp kiểm tra nhà với nền tảng hỗ trợ AI của họ, cho phép các kiểm tra viên thực hiện kiểm tra nhanh hơn và hiệu quả hơn. Bằng cách tích hợp với cơ sở hạ tầng AI phi tập trung của Mạng Cuckoo, Tenspect sẽ có thể cung cấp các khả năng mạnh mẽ hơn trong khi đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và giảm chi phí.

Những lợi ích chính của quan hệ đối tác này bao gồm:

1. Xử lý AI phi tập trung: Các tính năng Smart Notetaker và AI của Tenspect sẽ tận dụng mạng khai thác GPU của Mạng Cuckoo, đảm bảo thời gian xử lý nhanh hơn và quyền riêng tư được nâng cao.
2. Hiệu quả chi phí: Bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng phi tập trung của Mạng Cuckoo, Tenspect có thể cung cấp dịch vụ AI của họ với mức giá cạnh tranh hơn cho các kiểm tra viên nhà.
3. Quyền riêng tư được nâng cao: Cách tiếp cận phi tập trung của chúng tôi đảm bảo rằng dữ liệu kiểm tra nhạy cảm vẫn an toàn và riêng tư trong khi vẫn hưởng lợi từ các khả năng AI tiên tiến.

Tích hợp kỹ thuật​

Tenspect sẽ tích hợp với Cuckoo Chain để thực hiện các giao dịch an toàn, minh bạch và tận dụng mạng khai thác GPU của chúng tôi cho các nhiệm vụ suy luận AI. Điều này bao gồm:

• Xử lý chuyển đổi giọng nói thông qua các nút AI phi tập trung của chúng tôi
• Xử lý phân tích hình ảnh cho tài liệu kiểm tra
• Tạo báo cáo kiểm tra bằng cách sử dụng các tài nguyên tính toán phân tán của chúng tôi

Tiếp theo là gì​

Quan hệ đối tác này chỉ là sự khởi đầu. Cùng nhau, Mạng Cuckoo và Tenspect sẽ làm việc để:

• Mở rộng khả năng AI cho các kiểm tra viên nhà
• Phát triển các tính năng AI phi tập trung mới cho ngành bất động sản
• Tạo ra các giải pháp sáng tạo tận dụng sức mạnh của cả hai nền tảng

Chúng tôi rất hào hứng làm việc với Tenspect để mang lại lợi ích của AI phi tập trung cho ngành công nghiệp kiểm tra nhà. Quan hệ đối tác này hoàn toàn phù hợp với sứ mệnh của chúng tôi là dân chủ hóa quyền truy cập AI trong khi đảm bảo quyền riêng tư và hiệu quả.

Hãy theo dõi để biết thêm thông tin cập nhật về sự hợp tác thú vị này!

Để biết thêm thông tin về quan hệ đối tác này:

• Truy cập trang web của Tenspect
• Tham gia Discord của chúng tôi
• Theo dõi chúng tôi trên X / Twitter
• Tham gia Telegram của chúng tôi

Trong khi các mô hình ngôn ngữ như GPT-4 và Gemini đã thu hút sự chú ý của công chúng với khả năng hội thoại của chúng, một cuộc cách mạng sâu sắc hơn đang diễn ra: sự trỗi dậy của các tác nhân AI. Như được mô tả chi tiết trong sách trắng gần đây của Google, những tác nhân này không chỉ là chatbot thông minh – chúng là các hệ thống AI có thể chủ động nhận thức, lý luận và ảnh hưởng đến thế giới thực.

Sự phát triển của khả năng AI​

Hãy nghĩ về các mô hình AI truyền thống như những giáo sư cực kỳ uyên bác bị nhốt trong một căn phòng không có internet hay điện thoại. Họ có thể đưa ra những hiểu biết sâu sắc, nhưng chỉ dựa trên những gì họ đã học trước khi vào phòng. Ngược lại, các tác nhân AI giống như những giáo sư với đầy đủ các công cụ hiện đại trong tay – họ có thể tra cứu thông tin hiện tại, gửi email, thực hiện tính toán và phối hợp các nhiệm vụ phức tạp.

Đây là những gì làm cho các tác nhân khác biệt với các mô hình truyền thống:

• Thông tin thời gian thực: Trong khi các mô hình bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện của chúng, các tác nhân có thể truy cập thông tin hiện tại thông qua các công cụ và API bên ngoài
• Thực hiện hành động: Các tác nhân không chỉ đề xuất hành động – họ có thể thực hiện chúng thông qua các cuộc gọi hàm và tương tác API
• Quản lý bộ nhớ: Các tác nhân duy trì ngữ cảnh qua nhiều tương tác, học hỏi từ mỗi lần trao đổi để cải thiện phản hồi của họ
• Tích hợp công cụ: Khả năng sử dụng các công cụ và API bên ngoài được tích hợp sẵn trong kiến trúc của họ, không phải là một suy nghĩ sau

Cách các tác nhân suy nghĩ: Kiến trúc nhận thức​

Điều kỳ diệu thực sự của các tác nhân nằm ở "kiến trúc nhận thức" của chúng – hệ thống điều khiển cách chúng lý luận và đưa ra quyết định. Sách trắng chi tiết ba phương pháp chính:

1. ReAct: Một khung làm việc nơi các tác nhân luân phiên giữa việc lý luận về tình huống của họ và thực hiện các hành động cụ thể. Hãy tưởng tượng một đầu bếp liên tục đánh giá tiến độ của mình và điều chỉnh chiến lược nấu ăn.

2. Chuỗi suy nghĩ: Các tác nhân chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, thể hiện công việc của họ trên đường đi. Điều này giống như cách một nhà toán học giải quyết các phương trình phức tạp từng bước một.

3. Cây suy nghĩ: Các tác nhân khám phá nhiều con đường giải pháp có thể đồng thời, giống như một người chơi cờ đang xem xét các nước đi khác nhau và hậu quả của chúng.

Dưới đây là một ví dụ thực tế từ sách trắng về cách một tác nhân có thể xử lý yêu cầu đặt vé máy bay:

Người dùng: "Tôi muốn đặt vé máy bay từ Austin đến Zurich"

Suy nghĩ của tác nhân: Tôi nên tìm kiếm chuyến bay trước
Hành động: [Gọi API tìm kiếm chuyến bay]
Quan sát: Tìm thấy nhiều tùy chọn chuyến bay

Suy nghĩ của tác nhân: Tôi nên kiểm tra giá cả và tuyến đường tốt nhất
Hành động: [Phân tích kết quả tìm kiếm]
Quan sát: Tìm thấy các kết nối và giá cả tối ưu

Suy nghĩ của tác nhân: Người dùng cần tóm tắt rõ ràng về các tùy chọn
Câu trả lời cuối cùng: "Đây là những tùy chọn chuyến bay tốt nhất..."

Bộ công cụ của tác nhân: Cách họ tương tác với thế giới​

Sách trắng xác định ba cách riêng biệt mà các tác nhân có thể tương tác với các hệ thống bên ngoài:

1. Tiện ích mở rộng​

Đây là công cụ phía tác nhân cho phép gọi API trực tiếp. Hãy nghĩ về chúng như đôi tay của tác nhân – chúng có thể vươn ra và tương tác trực tiếp với các dịch vụ bên ngoài. Sách trắng của Google cho thấy cách chúng đặc biệt hữu ích cho các hoạt động thời gian thực như kiểm tra giá vé máy bay hoặc dự báo thời tiết.

2. Chức năng​

Không giống như tiện ích mở rộng, chức năng chạy trên phía khách hàng. Điều này cung cấp nhiều kiểm soát và bảo mật hơn, làm cho chúng lý tưởng cho các hoạt động nhạy cảm. Tác nhân chỉ định những gì cần phải làm, nhưng việc thực hiện thực tế diễn ra dưới sự giám sát của khách hàng.

Sự khác biệt giữa tiện ích mở rộng và chức năng:

3. Kho dữ liệu​

Đây là thư viện tham khảo của tác nhân, cung cấp quyền truy cập vào cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Sử dụng cơ sở dữ liệu vector và nhúng, các tác nhân có thể nhanh chóng tìm thấy thông tin liên quan trong các tập dữ liệu lớn.

Cách các tác nhân học hỏi và cải thiện​

Sách trắng phác thảo ba phương pháp thú vị để học tập của tác nhân:

1. Học trong ngữ cảnh: Giống như một đầu bếp được cung cấp công thức và nguyên liệu mới, các tác nhân học cách xử lý các nhiệm vụ mới thông qua các ví dụ và hướng dẫn được cung cấp tại thời gian chạy.

2. Học dựa trên truy xuất: Hãy tưởng tượng một đầu bếp có quyền truy cập vào một thư viện sách nấu ăn rộng lớn. Các tác nhân có thể linh hoạt lấy các ví dụ và hướng dẫn liên quan từ kho dữ liệu của họ.

   

3. Tinh chỉnh: Điều này giống như gửi một đầu bếp đến trường dạy nấu ăn – đào tạo có hệ thống về các loại nhiệm vụ cụ thể để cải thiện hiệu suất tổng thể.

Xây dựng tác nhân sẵn sàng cho sản xuất​

Phần thực tế nhất của sách trắng đề cập đến việc triển khai các tác nhân trong môi trường sản xuất. Sử dụng nền tảng Vertex AI của Google, các nhà phát triển có thể xây dựng các tác nhân kết hợp:

• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho các tương tác với người dùng
• Tích hợp công cụ cho các hành động trong thế giới thực
• Quản lý bộ nhớ cho các phản hồi theo ngữ cảnh
• Hệ thống giám sát và đánh giá

Tương lai của kiến trúc tác nhân​

Có lẽ điều thú vị nhất là khái niệm "chuỗi tác nhân" – kết hợp các tác nhân chuyên biệt để xử lý các nhiệm vụ phức tạp. Hãy tưởng tượng một hệ thống lập kế hoạch du lịch kết hợp:

• Một tác nhân đặt vé máy bay
• Một tác nhân đề xuất khách sạn
• Một tác nhân lập kế hoạch hoạt động địa phương
• Một tác nhân giám sát thời tiết

Mỗi tác nhân chuyên về lĩnh vực của mình nhưng làm việc cùng nhau để tạo ra các giải pháp toàn diện.

Điều này có ý nghĩa gì cho tương lai​

Sự xuất hiện của các tác nhân AI đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong trí tuệ nhân tạo – từ các hệ thống chỉ có thể suy nghĩ đến các hệ thống có thể suy nghĩ và thực hiện. Mặc dù chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu, kiến trúc và phương pháp được phác thảo trong sách trắng của Google cung cấp một lộ trình rõ ràng về cách AI sẽ phát triển từ một công cụ thụ động thành một đối tác tích cực trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.

Đối với các nhà phát triển, lãnh đạo doanh nghiệp và những người đam mê công nghệ, việc hiểu biết về các tác nhân AI không chỉ là theo kịp xu hướng – đó là chuẩn bị cho một tương lai nơi AI trở thành một đối tác hợp tác thực sự trong các nỗ lực của con người.

Bạn thấy các tác nhân AI sẽ thay đổi ngành của bạn như thế nào? Chia sẻ suy nghĩ của bạn trong phần bình luận bên dưới.

Cuckoo Network vui mừng thông báo mở rộng đến IoTeX như một giải pháp Layer 2, mang hạ tầng AI phi tập trung của mình đến hệ sinh thái đang phát triển của IoTeX. Sự hợp tác chiến lược này kết hợp chuyên môn của Cuckoo trong việc phục vụ mô hình AI với hạ tầng MachineFi mạnh mẽ của IoTeX, tạo ra cơ hội mới cho cả hai cộng đồng.

Nhu Cầu​

Người dùng và nhà phát triển IoTeX cần truy cập vào các nguồn tài nguyên tính toán AI phi tập trung hiệu quả, trong khi các nhà xây dựng ứng dụng AI cần hạ tầng blockchain có thể mở rộng. Bằng cách xây dựng trên IoTeX, Chuỗi Cuckoo đáp ứng những nhu cầu này đồng thời mở rộng thị trường AI phi tập trung của mình đến một hệ sinh thái mới.

Giải Pháp​

Chuỗi Cuckoo trên IoTeX cung cấp:

• Tích hợp liền mạch với hạ tầng MachineFi của IoTeX
• Giảm chi phí giao dịch cho việc phục vụ mô hình AI
• Nâng cao khả năng mở rộng cho các ứng dụng AI phi tập trung
• Khả năng tương tác chuỗi chéo giữa IoTeX và Chuỗi Cuckoo

Chi Tiết Airdrop​

Để kỷ niệm sự mở rộng này, Cuckoo Network đang khởi động một chiến dịch airdrop cho cả thành viên cộng đồng IoTeX và Cuckoo. Người tham gia có thể kiếm được token $CAI thông qua các hoạt động tương tác khác nhau:

1. Người dùng sớm từ hệ sinh thái IoTeX
2. Thợ đào GPU đóng góp cho mạng lưới
3. Tham gia tích cực vào các hoạt động chuỗi chéo
4. Tương tác cộng đồng và đóng góp phát triển

Trích Dẫn Từ Ban Lãnh Đạo​

"Xây dựng Chuỗi Cuckoo như một Layer 2 trên IoTeX đánh dấu một cột mốc quan trọng trong sứ mệnh của chúng tôi để phi tập trung hóa hạ tầng AI," Dora Noda, CPO của Cuckoo Network cho biết. "Sự hợp tác này cho phép chúng tôi mang tính toán AI hiệu quả, dễ tiếp cận đến hệ sinh thái MachineFi sáng tạo của IoTeX đồng thời mở rộng thị trường AI phi tập trung của chúng tôi."

Câu Hỏi Thường Gặp

Q: Điều gì làm cho L2 của Chuỗi Cuckoo trên IoTeX trở nên độc đáo?

A: L2 của Chuỗi Cuckoo trên IoTeX kết hợp độc đáo việc phục vụ mô hình AI phi tập trung với hạ tầng MachineFi của IoTeX, cho phép tính toán AI hiệu quả, tiết kiệm chi phí cho các thiết bị và ứng dụng IoT.

Q: Làm thế nào để tôi có thể tham gia airdrop?

A: Truy cập https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ để hoàn thành các hành động đủ điều kiện và nhận phần thưởng.

Q: Làm thế nào để tôi có thể nhận thêm $CAI?

• Staking token $CAI
• Vận hành một node thợ đào GPU
• Tham gia vào các giao dịch chuỗi chéo
• Đóng góp cho phát triển cộng đồng

Q: Yêu cầu kỹ thuật cho thợ đào GPU là gì?

A: Thợ đào GPU cần:

• NVIDIA GTX 3080, L4, hoặc cao hơn
• Tối thiểu 8GB RAM
• Stake và được bầu chọn $CAI trong top 10 thợ đào
• Kết nối internet đáng tin cậy Để biết hướng dẫn cài đặt chi tiết, hãy truy cập tài liệu của chúng tôi tại cuckoo.network/docs

Q: Những lợi ích nào điều này mang lại cho người dùng IoTeX?

A: Người dùng IoTeX có thể truy cập vào:

• Nguồn tài nguyên tính toán AI phi tập trung
• Giảm chi phí giao dịch cho các dịch vụ AI
• Tích hợp với các ứng dụng MachineFi hiện có
• Cơ hội kiếm tiền mới thông qua khai thác GPU và staking

Q: Chức năng chuỗi chéo hoạt động như thế nào?

A: Người dùng sẽ có thể di chuyển tài sản liền mạch giữa IoTeX, Arbitrum và Chuỗi Cuckoo bằng cách sử dụng hạ tầng cầu nối của chúng tôi, cho phép thanh khoản và khả năng tương tác thống nhất giữa các hệ sinh thái. Cầu nối Arbitrum đã được triển khai và cầu nối IoTeX vẫn đang trong quá trình thực hiện.

Q: Thời gian ra mắt là khi nào?

A: Thời gian:

• Tuần của ngày 8 tháng 1: Bắt đầu phân phối airdrop trên mainnet Chuỗi Cuckoo
• Tuần của ngày 29 tháng 1: Triển khai cầu nối giữa IoTeX và Chuỗi Cuckoo
• Tuần của ngày 12 tháng 2: Ra mắt đầy đủ nền tảng tác nhân tự động

Q: Làm thế nào để các nhà phát triển xây dựng trên L2 của Chuỗi Cuckoo trên IoTeX?

A: Các nhà phát triển có thể sử dụng các công cụ và ngôn ngữ Ethereum quen thuộc, vì Chuỗi Cuckoo duy trì khả năng tương thích EVM đầy đủ. Tài liệu và tài nguyên phát triển toàn diện sẽ có sẵn tại cuckoo.network/docs.

Q: Tổng phân bổ airdrop là bao nhiêu?

A: Chiến dịch airdrop “IoTeX x Cuckoo” sẽ phân phối một phần của tổng phân bổ 1‰ dành cho người dùng sớm và thành viên cộng đồng từ tổng cung 1 tỷ token $CAI.

Thông Tin Liên Hệ

Để biết thêm thông tin, tham gia cộng đồng của chúng tôi:

• Website: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual, được thành lập vào năm 2023 bởi cựu nhà đầu tư Polychain Niraj Pant và Akilesh Potti, là một dự án đầy tham vọng tại giao điểm của blockchain và AI. Được hỗ trợ bởi vòng gọi vốn Series A trị giá 25 triệu đô la do Archetype dẫn đầu và đầu tư chiến lược từ Polychain Capital, công ty nhằm giải quyết các khoảng trống hạ tầng quan trọng trong việc cho phép các tương tác phức tạp trên chuỗi và ngoài chuỗi. Với đội ngũ 30 chuyên gia từ các tổ chức và công ty hàng đầu, Ritual đang xây dựng một giao thức tích hợp khả năng AI trực tiếp vào môi trường blockchain, nhắm đến các trường hợp sử dụng như hợp đồng thông minh tạo ra từ ngôn ngữ tự nhiên và các giao thức cho vay động theo thị trường.

Tại sao khách hàng cần Web3 cho AI​

Sự tích hợp của Web3 và AI có thể giảm bớt nhiều hạn chế thấy trong các hệ thống AI tập trung truyền thống.

1. Hạ tầng phi tập trung giúp giảm nguy cơ thao túng: khi các tính toán AI và kết quả mô hình được thực hiện bởi nhiều nút hoạt động độc lập, sẽ khó khăn hơn nhiều cho bất kỳ thực thể nào—dù là nhà phát triển hay trung gian doanh nghiệp—để can thiệp vào kết quả. Điều này củng cố niềm tin của người dùng và sự minh bạch trong các ứng dụng điều khiển bởi AI.

2. AI bản địa Web3 mở rộng phạm vi của hợp đồng thông minh trên chuỗi vượt ra ngoài logic tài chính cơ bản. Với AI trong vòng lặp, các hợp đồng có thể phản ứng với dữ liệu thị trường thời gian thực, các yêu cầu do người dùng tạo ra, và thậm chí các nhiệm vụ suy luận phức tạp. Điều này cho phép các trường hợp sử dụng như giao dịch thuật toán, quyết định cho vay tự động, và tương tác trong trò chuyện (ví dụ: FrenRug) mà không thể thực hiện được dưới các API AI hiện tại, bị cô lập. Vì các đầu ra AI có thể được xác minh và tích hợp với tài sản trên chuỗi, các quyết định có giá trị cao hoặc rủi ro cao này có thể được thực hiện với độ tin cậy cao hơn và ít trung gian hơn.

3. Phân phối khối lượng công việc AI trên một mạng lưới có thể giảm chi phí và tăng cường khả năng mở rộng. Mặc dù các tính toán AI có thể đắt đỏ, một môi trường Web3 được thiết kế tốt sẽ rút từ một nguồn tài nguyên tính toán toàn cầu thay vì một nhà cung cấp tập trung duy nhất. Điều này mở ra giá cả linh hoạt hơn, độ tin cậy được cải thiện, và khả năng cho các luồng công việc AI liên tục trên chuỗi—tất cả đều được hỗ trợ bởi các động lực chia sẻ cho các nhà vận hành nút để cung cấp sức mạnh tính toán của họ.

Cách tiếp cận của Ritual​

Hệ thống có ba lớp chính—Infernet Oracle, Ritual Chain (hạ tầng và giao thức), và Ứng dụng Bản địa—mỗi lớp được thiết kế để giải quyết các thách thức khác nhau trong không gian Web3 x AI.

1. Infernet Oracle​

• Chức năng Infernet là sản phẩm đầu tiên của Ritual, hoạt động như một cầu nối giữa hợp đồng thông minh trên chuỗi và tính toán AI ngoài chuỗi. Thay vì chỉ lấy dữ liệu bên ngoài, nó điều phối các nhiệm vụ suy luận mô hình AI, thu thập kết quả và trả lại chúng trên chuỗi một cách có thể xác minh.
• Thành phần chính
  • Containers: Môi trường an toàn để lưu trữ bất kỳ khối lượng công việc AI/ML nào (ví dụ: ONNX, Torch, Hugging Face models, GPT-4).
  • infernet-ml: Thư viện tối ưu hóa để triển khai các luồng công việc AI/ML, cung cấp tích hợp sẵn sàng sử dụng với các khung mô hình phổ biến.
  • Infernet SDK: Cung cấp giao diện tiêu chuẩn để các nhà phát triển dễ dàng viết hợp đồng thông minh yêu cầu và tiêu thụ kết quả suy luận AI.
  • Infernet Nodes: Triển khai trên các dịch vụ như GCP hoặc AWS, các nút này lắng nghe các yêu cầu suy luận trên chuỗi, thực hiện nhiệm vụ trong các container và trả kết quả lại trên chuỗi.
  • Thanh toán & Xác minh: Quản lý phân phối phí (giữa các nút tính toán và xác minh) và hỗ trợ các phương pháp xác minh khác nhau để đảm bảo các nhiệm vụ được thực hiện một cách trung thực.
• Tại sao nó quan trọng Infernet vượt ra ngoài một oracle truyền thống bằng cách xác minh các tính toán AI ngoài chuỗi, không chỉ là các nguồn dữ liệu. Nó cũng hỗ trợ lập lịch cho các công việc suy luận lặp lại hoặc nhạy cảm với thời gian, giảm bớt sự phức tạp của việc liên kết các nhiệm vụ điều khiển bởi AI với các ứng dụng trên chuỗi.

2. Ritual Chain​

Ritual Chain tích hợp các tính năng thân thiện với AI ở cả hai lớp hạ tầng và giao thức. Nó được thiết kế để xử lý các tương tác thường xuyên, tự động và phức tạp giữa các hợp đồng thông minh và tính toán ngoài chuỗi, mở rộng xa hơn những gì các L1 thông thường có thể quản lý.

2.1 Lớp Hạ tầng​

• Chức năng Hạ tầng của Ritual Chain hỗ trợ các luồng công việc AI phức tạp hơn so với các blockchain tiêu chuẩn. Thông qua các module tiền biên dịch, một bộ lập lịch, và một phần mở rộng EVM gọi là EVM++, nó nhằm tạo điều kiện cho các nhiệm vụ AI thường xuyên hoặc theo luồng, các trừu tượng tài khoản mạnh mẽ, và các tương tác hợp đồng tự động.

• Thành phần chính

  • Module Tiền biên dịch

    :

    • Mở rộng EIP (ví dụ: EIP-665, EIP-5027) loại bỏ giới hạn độ dài mã, giảm gas cho chữ ký, và cho phép tin cậy giữa chuỗi và các nhiệm vụ AI ngoài chuỗi.
    • Tiền biên dịch tính toán chuẩn hóa các khung cho suy luận AI, các chứng minh không kiến thức, và tinh chỉnh mô hình trong các hợp đồng thông minh.

  • Bộ lập lịch: Loại bỏ sự phụ thuộc vào các hợp đồng “Keeper” bên ngoài bằng cách cho phép các nhiệm vụ chạy theo lịch cố định (ví dụ: mỗi 10 phút). Quan trọng cho các hoạt động điều khiển bởi AI liên tục.

  • EVM++: Nâng cao EVM với trừu tượng tài khoản bản địa (EIP-7702), cho phép các hợp đồng tự động phê duyệt các giao dịch trong một khoảng thời gian nhất định. Điều này hỗ trợ các quyết định điều khiển bởi AI liên tục (ví dụ: giao dịch tự động) mà không cần can thiệp của con người.

• Tại sao nó quan trọng Bằng cách nhúng các tính năng tập trung vào AI trực tiếp vào hạ tầng của mình, Ritual Chain đơn giản hóa các tính toán AI phức tạp, lặp lại, hoặc nhạy cảm với thời gian. Các nhà phát triển có được một môi trường mạnh mẽ và tự động hơn để xây dựng các dApp thực sự “thông minh”.

2.2 Lớp Giao thức Đồng thuận​

• Chức năng Lớp giao thức của Ritual Chain giải quyết nhu cầu quản lý các nhiệm vụ AI đa dạng một cách hiệu quả. Các công việc suy luận lớn và các nút tính toán không đồng nhất đòi hỏi logic thị trường phí đặc biệt và một cách tiếp cận đồng thuận mới để đảm bảo thực thi và xác minh suôn sẻ.
• Thành phần chính
  • Resonance (Thị trường Phí):
    • Giới thiệu các vai trò “đấu giá viên” và “môi giới” để khớp các nhiệm vụ AI có độ phức tạp khác nhau với các nút tính toán phù hợp.
    • Sử dụng phân bổ nhiệm vụ gần như toàn diện hoặc “gói” để tối đa hóa thông lượng mạng, đảm bảo các nút mạnh mẽ xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà không bị đình trệ.
  • Symphony (Đồng thuận):
    • Chia các tính toán AI thành các nhiệm vụ phụ song song để xác minh. Nhiều nút xác nhận các bước quy trình và đầu ra riêng biệt.
    • Ngăn chặn các nhiệm vụ AI lớn làm quá tải mạng bằng cách phân phối khối lượng công việc xác minh qua nhiều nút.
  • vTune:
    • Minh họa cách xác minh tinh chỉnh mô hình do nút thực hiện trên chuỗi bằng cách sử dụng các kiểm tra dữ liệu “backdoor”.
    • Minh họa khả năng rộng hơn của Ritual Chain trong việc xử lý các nhiệm vụ AI dài hơn, phức tạp hơn với các giả định tin cậy tối thiểu.
• Tại sao nó quan trọng Các thị trường phí truyền thống và các mô hình đồng thuận gặp khó khăn với các khối lượng công việc AI nặng hoặc đa dạng. Bằng cách thiết kế lại cả hai, Ritual Chain có thể phân bổ nhiệm vụ một cách động và xác minh kết quả, mở rộng khả năng trên chuỗi xa hơn logic token hoặc hợp đồng cơ bản.

3. Ứng dụng Bản địa​

• Chức năng Dựa trên Infernet và Ritual Chain, các ứng dụng bản địa bao gồm một thị trường mô hình và một mạng lưới xác minh, trình diễn cách chức năng điều khiển bởi AI có thể được tích hợp và kiếm tiền trực tiếp trên chuỗi.
• Thành phần chính
  • Thị trường Mô hình:
    • Token hóa các mô hình AI (và có thể là các biến thể tinh chỉnh) như các tài sản trên chuỗi.
    • Cho phép các nhà phát triển mua, bán, hoặc cấp phép các mô hình AI, với lợi nhuận được thưởng cho những người tạo mô hình và các nhà cung cấp tính toán/dữ liệu.
  • Mạng lưới Xác minh & “Rollup-as-a-Service”:
    • Cung cấp cho các giao thức bên ngoài (ví dụ: L2s) một môi trường đáng tin cậy để tính toán và xác minh các nhiệm vụ phức tạp như chứng minh không kiến thức hoặc các truy vấn điều khiển bởi AI.
    • Cung cấp các giải pháp rollup tùy chỉnh tận dụng EVM++, các tính năng lập lịch, và thiết kế thị trường phí của Ritual.
• Tại sao nó quan trọng Bằng cách làm cho các mô hình AI có thể giao dịch và xác minh trực tiếp trên chuỗi, Ritual mở rộng chức năng blockchain vào một thị trường cho các dịch vụ và dữ liệu AI. Mạng lưới rộng hơn cũng có thể khai thác hạ tầng của Ritual cho tính toán chuyên biệt, hình thành một hệ sinh thái thống nhất nơi các nhiệm vụ và chứng minh AI đều rẻ hơn và minh bạch hơn.

Phát triển Hệ sinh thái của Ritual​

Tầm nhìn của Ritual về một “mạng lưới hạ tầng AI mở” đi đôi với việc xây dựng một hệ sinh thái mạnh mẽ. Ngoài thiết kế sản phẩm cốt lõi, đội ngũ đã xây dựng các quan hệ đối tác trên lưu trữ mô hình, tính toán, hệ thống chứng minh, và ứng dụng AI để đảm bảo mỗi lớp của mạng lưới nhận được sự hỗ trợ chuyên gia. Đồng thời, Ritual đầu tư mạnh vào tài nguyên cho nhà phát triển và tăng trưởng cộng đồng để thúc đẩy các trường hợp sử dụng thực tế trên chuỗi của mình.

1. Hợp tác Hệ sinh thái

• Lưu trữ & Tính toàn vẹn Mô hình: Lưu trữ các mô hình AI với Arweave đảm bảo chúng không bị can thiệp.
• Hợp tác Tính toán: IO.net cung cấp tính toán phi tập trung phù hợp với nhu cầu mở rộng của Ritual.
• Hệ thống Chứng minh & Layer-2: Các hợp tác với Starkware và Arbitrum mở rộng khả năng tạo chứng minh cho các nhiệm vụ dựa trên EVM.
• Ứng dụng Tiêu dùng AI: Các hợp tác với Myshell và Story Protocol mang nhiều dịch vụ điều khiển bởi AI hơn lên chuỗi.
• Lớp Tài sản Mô hình: Pond, Allora, và 0xScope cung cấp thêm tài nguyên AI và đẩy ranh giới AI trên chuỗi.
• Cải tiến Quyền riêng tư: Nillion củng cố lớp quyền riêng tư của Ritual Chain.
• Bảo mật & Staking: EigenLayer giúp bảo mật và staking trên mạng lưới.
• Khả năng Sẵn có Dữ liệu: Các module EigenLayer và Celestia tăng cường khả năng sẵn có dữ liệu, quan trọng cho các khối lượng công việc AI.

2. Mở rộng Ứng dụng

• Tài nguyên cho Nhà phát triển: Các hướng dẫn toàn diện chi tiết cách khởi động các container AI, chạy PyTorch, và tích hợp GPT-4 hoặc Mistral-7B vào các nhiệm vụ trên chuỗi. Các ví dụ thực tế—như tạo NFT qua Infernet—giảm bớt rào cản cho người mới.
• Tài trợ & Tăng tốc: Accelerator Ritual Altar và dự án Ritual Realm cung cấp vốn và sự hướng dẫn cho các đội ngũ xây dựng dApps trên Ritual Chain.
• Dự án Đáng chú ý:
  • Anima: Trợ lý DeFi đa tác nhân xử lý các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên qua cho vay, hoán đổi, và chiến lược lợi nhuận.
  • Opus: Token meme do AI tạo ra với các luồng giao dịch được lên lịch.
  • Relic: Tích hợp các mô hình dự đoán điều khiển bởi AI vào AMM, nhằm mục đích giao dịch trên chuỗi linh hoạt và hiệu quả hơn.
  • Tithe: Tận dụng ML để điều chỉnh động các giao thức cho vay, cải thiện lợi nhuận trong khi giảm rủi ro.

Bằng cách căn chỉnh thiết kế sản phẩm, các quan hệ đối tác, và một tập hợp đa dạng các dApp điều khiển bởi AI, Ritual định vị mình như một trung tâm đa diện cho Web3 x AI. Cách tiếp cận ưu tiên hệ sinh thái của nó—được bổ sung bởi sự hỗ trợ đầy đủ cho nhà phát triển và các cơ hội tài trợ thực tế—đặt nền tảng cho việc áp dụng AI rộng rãi hơn trên chuỗi.

Triển vọng của Ritual​

Kế hoạch sản phẩm và hệ sinh thái của Ritual trông đầy hứa hẹn, nhưng nhiều khoảng trống kỹ thuật vẫn còn. Các nhà phát triển vẫn cần giải quyết các vấn đề cơ bản như thiết lập các điểm cuối suy luận mô hình, tăng tốc các nhiệm vụ AI, và điều phối nhiều nút cho các tính toán quy mô lớn. Hiện tại, kiến trúc cốt lõi có thể xử lý các trường hợp sử dụng đơn giản hơn; thách thức thực sự là truyền cảm hứng cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bởi AI sáng tạo hơn trên chuỗi.

Trong tương lai, Ritual có thể tập trung ít hơn vào tài chính và nhiều hơn vào việc làm cho các tài sản tính toán hoặc mô hình có thể giao dịch. Điều này sẽ thu hút người tham gia và củng cố an ninh mạng lưới bằng cách gắn token của chuỗi với các khối lượng công việc AI thực tế. Mặc dù chi tiết về thiết kế token vẫn chưa rõ ràng, rõ ràng là tầm nhìn của Ritual là kích thích một thế hệ mới của các ứng dụng phức tạp, phi tập trung, điều khiển bởi AI—đẩy Web3 vào lãnh thổ sâu hơn, sáng tạo hơn.