Overview: This report analyzes Reddit discussions about four popular AI chat tools – OpenAI’s ChatGPT, Anthropic’s Claude, Google’s Gemini (Bard), and open-source LLMs (e.g. LLaMA-based models). It summarizes common pain points users report for each, the features they most frequently request, unmet needs or user segments that feel underserved, and differences in perception among developers, casual users, and business users. Specific examples and quotes from Reddit threads are included to illustrate these points.

ChatGPT (OpenAI)​

Common Pain Points and Limitations​

• Limited context memory: A top complaint is ChatGPT’s inability to handle long conversations or large documents without forgetting earlier details. Users frequently hit the context length limit (a few thousand tokens) and must truncate or summarize information. One user noted “increasing the size of the context window would be far and away the biggest improvement… That’s the limit I run up against the most”. When the context is exceeded, ChatGPT forgets initial instructions or content, leading to frustrating drops in quality mid-session.

• Message caps for GPT-4: ChatGPT Plus users lament the 25-message/3-hour cap on GPT-4 usage (a limit present in 2023). Hitting this cap forces them to wait, interrupting work. Heavy users find this throttling a major pain point.

• Strict content filters (“nerfs”): Many Redditors feel ChatGPT has become overly restrictive, often refusing requests that previous versions handled. A highly-upvoted post complained that “pretty much anything you ask it these days returns a ‘Sorry, can’t help you’… How did this go from the most useful tool to the equivalent of Google Assistant?”. Users cite examples like ChatGPT refusing to reformat their own text (e.g. login credentials) due to hypothetical misuse. Paying subscribers argue that “some vague notion that the user may do 'bad' stuff… shouldn’t be grounds for not displaying results”, since they want the model’s output and will use it responsibly.

• Hallucinations and errors: Despite its advanced capability, ChatGPT can produce incorrect or fabricated information with confidence. Some users have observed this getting worse over time, suspecting the model was “dumbed down.” For instance, a user in finance said ChatGPT used to calculate metrics like NPV or IRR correctly, but after updates “I am getting so many wrong answers… it still produces wrong answers [even after correction]. I really believe it has become a lot dumber since the changes.”. Such unpredictable inaccuracies erode trust for tasks requiring factual precision.

• Incomplete code outputs: Developers often use ChatGPT for coding help, but they report that it sometimes omits parts of the solution or truncates long code. One user shared that ChatGPT now “omits code, produces unhelpful code, and just sucks at the thing I need it to do… It often omits so much code I don’t even know how to integrate its solution.” This forces users to ask follow-up prompts to coax out the rest, or to manually stitch together answers – a tedious process.

• Performance and uptime concerns: A perception exists that ChatGPT’s performance for individual users declined as enterprise use increased. “I think they are allocating bandwidth and processing power to businesses and peeling it away from users, which is insufferable considering what a subscription costs!” one frustrated Plus subscriber opined. Outages or slowdowns during peak times have been noted anecdotally, which can disrupt workflows.

Frequently Requested Features or Improvements​

• Longer context window / memory: By far the most requested improvement is a larger context length. Users want to have much longer conversations or feed large documents without resets. Many suggest expanding ChatGPT’s context to match GPT-4’s 32K token capability (currently available via API) or beyond. As one user put it, “GPT is best with context, and when it doesn’t remember that initial context, I get frustrated… If the rumors are true about ️context PDFs, that would solve basically all my problems.” There is high demand for features to upload documents or link personal data so ChatGPT can remember and reference them throughout a session.

• File-handling and integration: Users frequently ask for easier ways to feed files or data into ChatGPT. In discussions, people mention wanting to “copy and paste my Google Drive and have it work” or have plugins that let ChatGPT directly fetch context from personal files. Some have tried workarounds (like PDF reader plugins or linking Google Docs), but complained about errors and limits. A user described their ideal plugin as one that “works like Link Reader but for personal files… choosing which parts of my drive to use in a conversation… that would solve basically every problem I have with GPT-4 currently.”. In short, better native support for external knowledge (beyond the training data) is a popular request.

• Reduced throttling for paid users: Since many Plus users hit the GPT-4 message cap, they call for higher limits or an option to pay more for unlimited access. The 25-message limit is seen as arbitrary and hindering intensive use. People would prefer a usage-based model or higher cap so that long problem-solving sessions aren’t cut short.

• “Uncensored” or custom moderation modes: A segment of users would like the ability to toggle the strictness of content filters, especially when using ChatGPT for themselves (not public-facing content). They feel a “research” or “uncensored” mode – with warnings but not hard refusals – would let them explore more freely. As one user noted, paying customers see it as a tool and believe “I pay money for [it].” They want the option to get answers even on borderline queries. While OpenAI has to balance safety, these users suggest a flag or setting to relax policies in private chats.

• Improved factual accuracy and updates: Users commonly ask for more up-to-date knowledge and fewer hallucinations. ChatGPT’s knowledge cutoff (September 2021 in earlier versions) was a limitation often raised on Reddit. OpenAI has since introduced browsing and plugins, which some users leverage, but others simply request the base model be updated more frequently with new data. Reducing obvious errors – especially in domains like math and coding – is an ongoing wish. Some developers provide feedback when ChatGPT errs in hopes of model improvement.

• Better code outputs and tools: Developers have feature requests such as an improved code interpreter that doesn’t omit content, and integration with IDEs or version control. (OpenAI’s Code Interpreter plugin – now part of “Advanced Data Analysis” – was a step in this direction and received praise.) Still, users often request finer control in code generation: e.g. an option to output complete, unfiltered code even if it’s long, or mechanisms to easily fix code if the AI made an error. Basically, they want ChatGPT to behave more like a reliable coding assistant without needing multiple prompts to refine the answer.

• Persistent user profiles or memory: Another improvement some mention is letting ChatGPT remember things about the user across sessions (with consent). For example, remembering one’s writing style, or that they are a software engineer, without having to restate it every new chat. This could tie into API fine-tuning or a “profile” feature. Users manually copy important context into new chats now, so a built-in memory for personal preferences would save time.

Underserved Needs or User Segments​

• Researchers and students with long documents: People who want ChatGPT to analyze lengthy research papers, books, or large datasets feel underserved. The current limits force them to chop up text or settle for summaries. This segment would benefit greatly from larger context windows or features to handle long documents (as evidenced by numerous posts about trying to get around token limits).

• Users seeking creative storytelling or role-play beyond limits: While ChatGPT is often used for creative writing, some story-tellers feel constrained by the model forgetting early plot points in a long story or refusing adult/horror content. They turn to alternative models or hacks to continue their narratives. These creative users would be better served by a version of ChatGPT with longer memory and a bit more flexibility on fictional violence or mature themes (within reason). As one fiction writer noted, when the AI loses track of the story, “I have to remind it of the exact format or context… I get frustrated that it was great two prompts ago, but now I have to catch the AI up.”.

• Power users and domain experts: Professionals in specialized fields (finance, engineering, medicine) sometimes find ChatGPT’s answers lacking depth or accuracy in their domain, especially if the questions involve recent developments. These users desire more reliable expert knowledge. Some have tried fine-tuning via the API or custom GPTs. Those who cannot fine-tune would appreciate domain-specific versions of ChatGPT or plugins that embed trusted databases. In its default form, ChatGPT may underserve users who need highly accurate, field-specific information (they often have to double-check its work).

• Users needing uncensored or edge-case content: A minority of users (hackers testing security scenarios, writers of extreme fiction, etc.) find ChatGPT’s content restrictions too limiting for their needs. They are currently underserved by the official product (since it explicitly avoids certain content). These users often experiment with jailbreaking prompts or use open-source models to get the responses they want. This is a deliberate gap for OpenAI (to maintain safety), but it means such users look elsewhere.

• Privacy-conscious individuals and enterprises: Some users (especially in corporate settings) are uncomfortable sending sensitive data to ChatGPT due to privacy concerns. OpenAI has policies to not use API data for training, but the ChatGPT web UI historically did not offer such guarantees until an opt-out feature was added. Companies that handle confidential data (legal, healthcare, etc.) often feel they cannot fully utilize ChatGPT, leaving their needs underserved unless they build self-hosted solutions. For example, a Redditor mentioned their company moving to a local LLM for privacy reasons. Until on-prem or private instances of ChatGPT are available, this segment remains cautious or uses smaller specialist vendors.

Differences in Perception by User Type​

• Developers/Technical Users: Developers tend to be both some of ChatGPT’s biggest advocates and harshest critics. They love its ability to explain code, generate boilerplate, and assist in debugging. However, they keenly feel its limitations in longer context and code accuracy. As one dev complained, ChatGPT started “producing unhelpful code” and omitting important parts, which “pisses me off… I don’t want to have to tell it ‘don’t be lazy’ – I just want the full result”. Devs often notice even subtle changes in quality after model updates and have been very vocal on Reddit about perceived “nerfs” or declines in coding capability. They also push the limits (building complex prompts, chaining tools), so they crave features like expanded context, fewer message caps, and better integration with coding tools. In summary, developers value ChatGPT for speeding up routine tasks but are quick to point out errors in logic or code – they view it as a junior assistant that still needs oversight.

• Casual/Everyday Users: More casual users – those asking for general knowledge, advice, or fun – often marvel at ChatGPT’s capabilities, but they have their own gripes. A common casual-user frustration is when ChatGPT refuses a request that seems innocuous to them (likely tripping a policy rule). The original poster in one thread exemplified this, being “so pissed off when I write a prompt which it shouldn’t have a problem with and it refuses now”. Casual users may also run into the knowledge cutoff (finding the bot can’t handle very current events unless explicitly updated) and sometimes notice when ChatGPT gives an obviously wrong answer. Unlike developers, they might not always double-check the AI, which can lead to disappointment if they act on a mistake. On the positive side, many casual users find ChatGPT Plus’s faster responses and GPT-4’s improved output worth $20/month – unless the “refusal” issue or other limits sour the experience. They generally want a helpful, all-purpose assistant and can get frustrated when ChatGPT replies with policy statements or needs a complex prompt to get a simple answer.

• Business/Professional Users: Business users often approach ChatGPT from a productivity and reliability standpoint. They appreciate fast drafting of emails, summaries of documents, or generation of ideas. However, they are concerned about data security, consistency, and integration into workflows. On Reddit, professionals have discussed wanting ChatGPT in tools like Outlook, Google Docs, or as an API in their internal systems. Some have noted that as OpenAI pivots to serve enterprise clients, the product’s focus seems to shift: there’s a feeling that the free or individual user experience degraded slightly (e.g. slower or “less smart”) as the company scaled up to serve larger clients. Whether or not that’s true, it highlights a perception: business users want reliability and priority service, and individual users worry they’re now second-class. Additionally, professionals need correct outputs – a flashy but wrong answer can be worse than no answer. Thus, this segment is sensitive to accuracy. For them, features like longer context (for reading contracts, analyzing codebases) and guaranteed uptime are crucial. They are likely to pay more for premium service levels, provided their compliance and privacy requirements are met. Some enterprises even explore on-premise deployments or using OpenAI’s API with strict data handling rules to satisfy their IT policies.

Claude (Anthropic)​

Common Pain Points and Limitations​

• Usage limits and access restrictions: Claude received praise for offering a powerful model (Claude 2) for free, but users quickly encountered usage limits (especially on the free tier). After a certain number of prompts or a large amount of text, Claude may stop and say something like “I’m sorry, I have to conclude this conversation for now. Please come back later.” This throttling frustrates users who treat Claude as an extended coding or writing partner. Even Claude Pro (paid) users are “not guaranteed unlimited time”, as one user noted; hitting the quota still produces the “come back later” message. Additionally, for a long time Claude was officially geo-restricted (initially only available in the US/UK). International users on Reddit had to use VPNs or third-party platforms to access it, which was an inconvenience. This made many non-US users feel left out until access widened.

• Tendency to go off-track with very large inputs: Claude’s headline feature is its 100k-token context window, allowing extremely long prompts. However, some users have noticed that when you stuff tens of thousands of tokens into Claude, its responses can become less focused. “100k is super useful but if it doesn’t follow instructions properly and goes off track, it’s not that useful,” one user observed. This suggests that with huge contexts, Claude might drift or start rambling, requiring careful prompting to keep it on task. It’s a limitation inherent to pushing context to the extreme – the model retains a lot but sometimes “forgets” which details are most relevant, leading to minor hallucinations or off-topic tangents.

• Inconsistent formatting or obedience to instructions: In side-by-side comparisons, some users found Claude less predictable in how it follows certain directives. For example, Claude is described as “more human-like in interactions. But it less strictly follows system messages.”. This means if you give it a fixed format to follow or a very strict persona, Claude might deviate more than ChatGPT would. Developers who rely on deterministic outputs (like JSON formats or specific styles) sometimes get frustrated if Claude introduces extra commentary or doesn’t rigidly adhere to the template.

• Content restrictions and refusals: While not as frequently criticized as ChatGPT’s, Claude’s safety filters do come up. Anthropic designed Claude with a heavy emphasis on constitutional AI (having the AI itself follow ethical guidelines). Users generally find Claude willing to discuss a broad range of topics, but there are instances where Claude refuses requests that ChatGPT might allow. For example, one Redditor noted “ChatGPT has less moral restrictions… it will explain which gas masks are better for which conditions while Claude will refuse”. This suggests Claude might be stricter about certain “sensitive” advice (perhaps treating it as potentially dangerous guidance). Another user tried a playful role-play scenario (“pretend you were abducted by aliens”) which Claude refused, whereas Gemini and ChatGPT would engage. So, Claude does have filters that can occasionally surprise users expecting it to be more permissive.

• Lack of multimodal capabilities: Unlike ChatGPT (which, by late 2023, gained image understanding with GPT-4 Vision), Claude is currently text-only. Reddit users note that Claude cannot analyze images or directly browse the web on its own. This isn’t exactly a “pain point” (Anthropic never advertised those features), but it is a limitation relative to competitors. Users who want an AI to interpret a diagram or screenshot cannot use Claude for that, whereas ChatGPT or Gemini might handle it. Similarly, any retrieval of current information requires using Claude via a third-party tool (e.g., Poe or search engine integration), since Claude doesn’t have an official browsing mode at this time.

• Minor stability issues: A few users have reported Claude occasionally being repetitive or getting stuck in loops for certain prompts (though this is less common than with some smaller models). Also, earlier versions of Claude sometimes ended responses prematurely or took a long time with large outputs, which can be seen as minor annoyances, though Claude 2 improved on speed.

Frequently Requested Features or Improvements​

• Higher or adjustable usage limits: Claude enthusiasts on Reddit often ask Anthropic to raise the conversation limits. They would like to use the 100k context to its fullest without hitting an artificial stop. Some suggest that even paid Claude Pro should allow significantly more tokens per day. Others floated the idea of an optional “100k extended mode” – e.g., “Claude should have a 100k context mode with double the usage limits” – where perhaps a subscription could offer expanded access for heavy users. In essence, there’s demand for a plan that competes with ChatGPT’s unlimited (or high-cap) usage for subscribers.

• Better long-context navigation: While having 100k tokens is groundbreaking, users want Claude to better utilize that context. One improvement would be refining how Claude prioritizes information so it stays on track. Anthropic could work on the model’s prompt adherence when the prompt is huge. Reddit discussions suggest techniques like allowing the user to “pin” certain instructions so they don’t get diluted in a large context. Any tools to help segment or summarize parts of the input could also help Claude handle large inputs more coherently. In short, users love the possibility of feeding an entire book to Claude – they just want it to stay sharp throughout.

• Plugins or web browsing: Many ChatGPT users have gotten used to plugins (for example, browsing, code execution, etc.) and they express interest in Claude having similar extensibility. A common request is for Claude to have an official web search/browsing function, so that it can fetch up-to-date information on demand. Currently, Claude’s knowledge is mostly static (training data up to early 2023, with some updates). If Claude could query the web, it would alleviate that limitation. Likewise, a plugin system where Claude could use third-party tools (like calculators or database connectors) could expand its utility for power users. This remains a feature Claude lacks, and Reddit users often mention how ChatGPT’s ecosystem of plugins gives it an edge in certain tasks.

• Multimodal input (images or audio): Some users have also wondered if Claude will support image inputs or generate images. Google’s Gemini and OpenAI’s GPT-4 have multimodal capabilities, so to stay competitive, users expect Anthropic to explore this. A frequent request is: “Can I upload a PDF or an image for Claude to analyze?” Currently the answer is no (aside from workarounds like converting images to text elsewhere). Even just allowing image-to-text (OCR and description) would satisfy many who want a one-stop assistant. This is on the wish list, though Anthropic hasn’t announced anything similar as of early 2025.

• Fine-tuning or customization: Advanced users and businesses sometimes ask if they can fine-tune Claude on their own data or get custom versions. OpenAI offers fine-tuning for some models (not GPT-4 yet, but for GPT-3.5). Anthropic released a fine-tuning interface for Claude 1.3 earlier, but it’s not widely advertised for Claude 2. Reddit users have inquired about being able to train Claude on company knowledge or personal writing style. An easier way to do this (besides prompt injections each time) would be very welcome, as it could turn Claude into a personalized assistant that remembers a specific knowledge base or persona.

• Wider availability: Non-US users frequently request that Claude be officially launched in their countries. Posts from Canada, Europe, India, etc., ask when they can use Claude’s website without a VPN or when the Claude API will be open more broadly. Anthropic has been cautious, but demand is global – likely an improvement in the eyes of many would be simply “let more of us use it.” The company’s gradual expansion of access has partially addressed this.

Underserved Needs or User Segments​

• International user base: As noted, for a long time Claude’s primary user base was limited by geography. This left many would-be users underserved. For example, a developer in Germany interested in Claude’s 100k context had no official way to use it. While workarounds exist (third-party platforms, or VPN + phone verification in a supported country), these barriers meant casual international users were effectively locked out. By contrast, ChatGPT is available in most countries. So, non-US English speakers and especially non-English speakers have been underserved by Claude’s limited rollout. They may still rely on ChatGPT or local models simply due to access issues.

• Users needing strict output formatting: As mentioned, Claude sometimes takes liberties in responses. Users who need highly structured outputs (like JSON for an application, or an answer following a precise format) might find Claude less reliable for that than ChatGPT. These users – often developers integrating the AI into a system – are a segment that could be better served if Claude allowed a “strict mode” or improved its adherence to instructions. They currently might avoid Claude for such tasks, sticking with models known to follow formats more rigidly.

• Casual Q&A users (vs. creative users): Claude is often praised for creative tasks – it produces flowing, human-like prose and thoughtful essays. However, some users on Reddit noted that for straightforward question-answering or factual queries, Claude sometimes gives verbose answers where brevity would do. The user who compared ChatGPT and Claude said ChatGPT tends to be succinct and bullet-pointed, whereas Claude gives more narrative by default. Users who just want a quick factual answer (like “What’s the capital of X and its population?”) might feel Claude is a bit indirect. These users are better served by something like an accurate search or a terse model. Claude can do it if asked, but its style may not match the expectation of a terse Q&A, meaning this segment could slip to other tools (like Bing Chat or Google).

• Safety-critical users: Conversely, some users who require very careful adherence to safety (e.g. educators using AI with students, or enterprise customers who want zero risk of rogue outputs) might consider Claude’s alignment a plus, but since ChatGPT is also quite aligned and has more enterprise features, those users might not specifically choose Claude. It’s a small segment, but one could argue Claude hasn’t distinctly captured it yet. They may be underserved in that they don’t have an easy way to increase Claude’s safeguards or see its “chain of thought” (which Anthropic has internally via the constitutional AI approach, but end-users don’t directly interface with that aside from noticing Claude’s generally polite tone).

• Non-English speakers (quality of output): Claude was trained primarily on English (like most big LLMs). Some users have tested it in other languages; it can respond in many, but the quality may vary. If, say, a user wants a very nuanced answer in French or Hindi, it’s possible Claude’s abilities are not as fine-tuned there as ChatGPT’s (GPT-4 has demonstrated strong multilingual performance, often higher than other models in certain benchmarks). Users who primarily converse in languages other than English might find Claude’s fluency or accuracy slightly weaker. This segment is somewhat underserved simply because Anthropic hasn’t highlighted multilingual training as a priority publicly.

Differences in Perception by User Type​

• Developers/Tech Users: Developers on Reddit have increasingly lauded Claude, especially Claude 2 / Claude 3.5, for coding tasks. The perception shift in late 2024 was notable: many developers started preferring Claude over ChatGPT for programming assistance. They cite “amazing at coding” performance and the ability to handle larger codebases in one go. For example, one user wrote “Claude Sonnet 3.5 is better to work with code (analyze, generate) [than ChatGPT].” Developers appreciate that Claude can take a large chunk of project code or logs and produce coherent analyses or improvements, thanks to its huge context. However, they also notice its quirks – like sometimes injecting more conversational fluff or not following a spec to the letter. On balance, many devs keep both ChatGPT and Claude at hand: one for rigorous step-by-step logic (ChatGPT) and one for broad context and empathetic understanding (Claude). It’s telling that a commenter said “If I had to choose one I would choose Claude” after comparing the two daily. This indicates a very positive perception among advanced users, especially for use cases like brainstorming, code review, or architectural suggestions. The only common gripe from devs is hitting Claude’s usage limits when they try to push it hard (e.g. feeding a 50K-token prompt to analyze an entire repository). In summary, developers view Claude as an extremely powerful tool – in some cases superior to ChatGPT – held back only by availability and some unpredictability in formatting.

• Casual/Non-technical Users: Casual users who have tried Claude often comment on how friendly and articulate it is. Claude’s style tends to be conversational, polite, and detailed. A new user comparing it to ChatGPT observed that “Claude is more empathetic, and follows a conversational tone… ChatGPT defaults to bullet points too often”. This human-like warmth makes Claude appealing to people using it for creative writing, advice, or just chatting for information. Some even personify Claude as having a “personality” that is compassionate. Casual users also like that Claude’s free version allowed access to an equivalent of GPT-4-level intelligence without a subscription (at least up to the rate limits). On the flip side, casual users do bump into Claude’s refusals on certain topics and might not understand why (since Claude will phrase it apologetically but firmly). If a casual user asked something borderline and got a refusal from Claude, they might perceive it as less capable or too constrained, not realizing it’s a policy stance. Another aspect is that Claude lacks the name recognition – many casual users might not even know to try it unless they’re tapped into AI communities. Those who do try generally comment that it feels “like talking to a human” in a good way. They tend to be very satisfied with Claude’s ability to handle open-ended or personal questions. So, casual user perception is largely positive regarding Claude’s output quality and tone, with some confusion or frustration around its availability (having to use it on a specific app or region) and occasional “can’t do that” moments.

• Business/Professional Users: Business perceptions of Claude are a bit harder to gauge from public Reddit (since fewer enterprise users post in detail), but a few trends emerge. First, Anthropic has positioned Claude as more privacy-focused and willing to sign enterprise agreements – this appeals to companies worried about data with OpenAI. Indeed, some Reddit discussions mention Claude in the context of tools like Slack or Notion, where it’s integrated as an assistant. Professionals who have used those integrations might not even realize Claude is the engine, but when they do, they compare it favorably in terms of writing style and the ability to digest large corporate documents. For example, a team might feed a long quarterly report to Claude and get a decent summary – something ChatGPT’s smaller context would struggle with. That said, business users also notice the lack of certain ecosystem features; for instance, OpenAI offers system message control, function calling, etc., in their API, which Anthropic has more limited support for. A developer working on a business solution remarked that Claude is more steerable in conversations, whereas ChatGPT tends to be more rigid… [but] ChatGPT has web access which can be very helpful. The implication is that for research or data lookup tasks a business user might need (like competitive intelligence), ChatGPT can directly fetch info, whereas Claude would require a separate step. Overall, business users seem to view Claude as a very competent AI – in some cases better for internal analytic tasks – but perhaps not as feature-rich yet for integration. Cost is another factor: Claude’s API pricing and terms are not as public as OpenAI’s, and some startups on Reddit have mentioned uncertainty about Claude’s pricing or stability. In summary, professionals respect Claude’s capabilities (especially its reliability in following high-level instructions and summarizing large inputs), but they keep an eye on how it evolves in terms of integration, support, and global availability before fully committing to it over the more established ChatGPT.

Google Gemini (Bard)​

Common Pain Points and Limitations​

• Inaccurate or “dumb” responses: A flood of Reddit feedback appeared when Google launched its Gemini-powered Bard upgrade, much of it negative. Users complained that Gemini underperformed in basic QA compared to ChatGPT. One blunt assessment titled “100% Honest Take on Google Gemini” stated: “It’s a broken, inaccurate LLM chatbot”. Another frustrated user asked: “How is Gemini still so crap? The number of times I ask Gemini for something and it either gives me incorrect answers or incomplete answers is ridiculous”. They compared it side-by-side with ChatGPT-4 and found ChatGPT gave “perfect, correct, efficient answer in one go,” whereas Gemini rambled and required multiple prompts to get to a half-satisfactory answer. In essence, early users felt that Gemini frequently hallucinated or missed the point of questions, requiring excessive prompt effort to extract correct information. This inconsistency in quality was a major letdown given the hype around Gemini.

• Excessive verbosity and fluff: Many users noted that Gemini (in the form of the new Bard) tends to produce long-winded answers that don’t get to the point. As one person described, “It rambled on… 3 paragraphs of AI garbage… even then, it [only] eventually mentioned the answer buried in paragraphs of crap”. This is a stark contrast to ChatGPT, which often delivers more concise answers or bullet points when appropriate. The verbosity becomes a pain point when users have to sift through a lot of text for a simple fact. Some speculated that Google might have tuned it to be conversational or “helpful,” but overshot into too much explanation without substance.

• Poor integration with Google’s own services: One of the selling points of Google’s AI assistant is supposed to be integration with Google’s ecosystem (Gmail, Docs, Drive, etc.). However, early user experiences were very disappointing on this front. A user vented: “Don’t even get me started on its near-complete inability to integrate with Google’s own products which is supposed to be a ‘feature’ (which it apparently doesn’t know it has).”. For example, people would try asking Gemini (via Bard) to summarize a Google Doc or draft an email based on some info – features Google advertised – and the bot would respond it cannot access that data. One user on r/GooglePixel wrote: “Every time I try to use Gemini with my Google Docs or Drive, it tells me it cannot do anything with it. What is the point of even having these integration features?”. This shows a significant gap between promised capabilities and actual performance, leaving users feeling that the “AI assistant” isn’t assisting much within Google’s own ecosystem.

• Refusals and capability confusion: Users also encountered bizarre refusals or contradictions from Gemini. The same Redditor noted Gemini “refuses to do things for no reason, forgets it can do other things… The other day it told me it didn’t have access to the internet/live data. What.”. This indicates that Gemini would sometimes decline tasks it should be able to do (like retrieving live info, which Bard is connected to) or make incorrect statements about its own abilities. Such experiences gave the impression of an AI that is not only less intelligent, but also less reliable or self-aware. Another user’s colorful comment: “Gemini is absolute trash. You ever have one of those moments where you just want to throw your hands up and say, ‘What were they thinking?’” encapsulates the frustration. Essentially, Gemini’s product integration and consistency issues made it feel half-baked to many early adopters.

• Unremarkable coding abilities: While not as widely discussed as general Q&A, several users tested Gemini (Bard) on coding tasks and found it subpar. In AI forums, Gemini’s coding capabilities were usually rated below GPT-4 and even below Claude. For instance, one user stated plainly that “Claude 3.5 Sonnet is clearly better for coding than ChatGPT 4o… Gemini is absolute trash [in that context]”. The consensus was that Gemini could write simple code or explain basic algorithms, but it often stumbled on more complex problems or produced code with errors. Its lack of a broad developer toolset (e.g., it doesn’t have an equivalent of Code Interpreter or robust function calling) also meant it wasn’t a first choice for programmers. So, while not every casual user cares about code, this is a limitation for that segment.

• Mobile device limitations: Gemini rolled out as part of Google’s Assistant on Pixel phones (branded as “Assistant with Bard”). Some Pixel users noted that using it as a voice assistant replacement had issues. It sometimes didn’t pick up voice prompts accurately or took too long to respond compared to the old Google Assistant. There were also comments about needing to opt-in and lose some classic Assistant features. This created a perception that Gemini’s integration on devices wasn’t fully ready, leaving power users of Google’s ecosystem feeling that they had to choose between a smart assistant and a functional one.

Frequently Requested Features or Improvements​

• Dramatically improved accuracy and reasoning: The number one improvement users want for Gemini is simply to be smarter and more reliable. Reddit feedback makes it clear that Google needs to close the gap in answer quality. Users expect Gemini to utilize Google’s vast information access to give factual, direct answers, not meandering or incorrect ones. So the requests (often sarcastically phrased) boil down to: make it as good as or better than GPT-4 on general knowledge and reasoning. This includes better handling of follow-up questions and complex prompts. Essentially, “fix the brain” of Gemini – leverage those purported multimodal training advantages so it stops missing obvious details. Google likely has heard this loud and clear: many posts compare specific answers where ChatGPT excelled and Gemini failed, which serves as informal bug reports for improvement.

• Better integration & awareness of context: Users want Gemini to fulfill the promise of a seamless Google ecosystem helper. This means it should properly interface with Gmail, Calendar, Docs, Drive, etc. If a user asks “Summarize the document I opened” or “Draft a response to the last email from my boss,” the AI should do it – and do it securely. Right now, the request is that Google enable those features and make Gemini actually recognize when such a task is possible. It was advertised that Bard could connect to user content (with permission), so users are effectively demanding Google “turn on” or fix this integration. This is a key feature for business users especially. Additionally, on the web browsing front: Bard (Gemini) can search the web, but some users want it to cite sources more clearly or be more timely in incorporating breaking news. So improving the connected nature of Gemini is a frequent request.

• Conciseness controls: Given complaints of verbosity, some users suggest a feature to toggle the response style. For example, a “brief mode” where Gemini gives a short, to-the-point answer by default, unless asked to elaborate. Conversely, maybe a “detailed mode” for those who want very thorough answers. ChatGPT implicitly allows some of this by the user prompt (“keep it brief”); with Gemini, users felt even when they didn’t ask for detail, it over-explained. So a built-in setting or just better tuning to produce concise answers when appropriate would be a welcome improvement. In essence, adjust the verbosity dial.

• Feature parity with ChatGPT (coding, plugins, etc.): Power users on Reddit explicitly compare features. They request that Google’s Gemini/Bard offer things like a code execution sandbox (similar to ChatGPT’s Code Interpreter), the ability to upload images/PDFs for analysis (since Gemini is multimodal, users want to actually feed it custom images, not just have it describe provided ones). Another frequently mentioned feature is better memory within conversation – while Bard does have some memory of past interactions, users want it to be as good as ChatGPT at referencing earlier context, or even have persistent conversation storage like ChatGPT’s chat history that you can scroll through and revisit. Essentially, Google is being asked to catch up on all the quality-of-life features that ChatGPT Plus users have: chat history, plugin ecosystem (or at least strong third-party integrations), coding assistance, etc.

• Mobile app and voice improvements: Many casual users requested a dedicated mobile app for Bard/Gemini (similar to the ChatGPT mobile app). Relying on a web interface or only the Pixel Assistant is limiting. An official app across iOS/Android with voice input, speaking responses (for a true assistant feel), and tight integration could greatly improve user experience. Along with that, Pixel owners want the Assistant with Bard to get faster and more functional – basically, they want the best of old Google Assistant (quick, precise actions) combined with the intelligence of Gemini. For example, things like continuing to allow “Hey Google” smart home voice commands and not just chatty responses. Google could improve the voice mode of Gemini to truly replace the legacy assistant without feature regressions.

• Transparency and control: Some users have asked for more insight into Bard’s sources or a way to fine-tune its style. For instance, showing which Google result Bard is pulling information from (to verify accuracy) – something Bing Chat does by citing links. Also, because Bard occasionally produces wrong info, users want to be able to flag or correct it, and ideally Bard should learn from that feedback over time. Having an easy feedback mechanism (“thumbs down – this is incorrect because…”) that leads to rapid model improvement would instill confidence that Google is listening. Basically, features to make the AI more of a collaborative assistant than a black box.

Underserved Needs or User Segments​

• Users seeking a dependable personal assistant: Ironically, the group that Google targeted – people wanting a powerful personal assistant – feel most underserved by Gemini in its current form. Early adopters who switched on the new Bard-based Assistant expected an upgrade, but many felt it was a downgrade in practical terms. For example, if someone wants a voice assistant to accurately answer trivia, set reminders, control devices, and integrate info from their accounts, Gemini struggled. This left the very segment of busy professionals or gadget enthusiasts (who rely on assistants for productivity) feeling that their needs weren’t met. One user commented they’d consider paying for the Pixel’s “Assistant with Bard” “if [it] surpass[es] Google Assistant”, implying it hadn’t yet. So that segment is still waiting for a reliable, genuinely helpful AI assistant – they’ll jump on it if Gemini improves.

• Non-native English speakers / localization: Google products usually have excellent localization, but it’s unclear if Bard/Gemini was equally strong in all languages at launch. Some international users reported that Bard’s answers in their native language were less fluent or useful, pushing them back to local competitors. If Gemini’s training data or optimization favored English, then non-English users are underserved. They might prefer ChatGPT or local models which have explicitly optimized multilingual capabilities. This is a space Google could traditionally excel in (given its translation tech), but user feedback on that is scant – likely indicating Gemini hasn’t yet wowed those communities.

• Enterprise customers (so far): Large organizations have not widely adopted Bard/Gemini based on public chatter, often because of trust and capability gaps. Enterprises need consistency, citations, and integration with their workflows (Office 365 is deeply integrated with OpenAI’s tech via MS Copilot, for example). Google’s equivalent (Duet AI with Gemini) is still evolving. Until Gemini/Bard proves it can reliably draft emails, create slide decks, or analyze data in Google Sheets at a level on par with or above GPT-4, enterprise users will feel that Google’s solution isn’t addressing their needs fully. Some posts on r/Bard from professionals are along the lines of “I tried Bard for work tasks, it wasn’t as good as ChatGPT, so we’ll wait and see.” That indicates enterprise users are an underserved segment for now – they want an AI that slots into Google Workspace and actually boosts productivity without needing constant verification of outputs.

• Users in the Google ecosystem who prefer one-stop solutions: There’s a segment of users who use Google for everything (search, email, documents) and would happily use a Google AI for all their chatbot needs – if it were as good. Right now, those users are somewhat underserved because they end up using ChatGPT for certain things and Bard for others. They might ask factual questions to ChatGPT because they trust its answer quality more, but use Bard for its browsing or integration attempts. That split experience isn’t ideal. Such users really just want to stay in one app/assistant. If Gemini improves, they’ll consolidate around it, but until then their use case of “one assistant to rule them all” isn’t fulfilled.

• Developers/Data scientists on Google Cloud: Google did release Gemini models via its Vertex AI platform for developers. However, early reports and benchmarks suggested Gemini (particularly the available “Gemini Pro” model) wasn’t beating GPT-4. Developers who prefer Google Cloud for AI services are thus a bit underserved by model quality – they either have to accept a slightly inferior model or integrate OpenAI’s API separately. This enterprise developer segment is hungry for a strong Google model so they can keep everything in one stack. Until Gemini’s performance clearly excels in some areas or pricing offers a compelling reason, it’s not fully serving this group’s needs in competitive terms.

Differences in Perception by User Type​

• Developers/Tech Enthusiasts: Tech-savvy users approached Gemini with high expectations (it’s Google, after all). Their perception quickly soured after hands-on testing. Many developers on Reddit ran benchmarks or their favorite tricky questions through Gemini and found it lagging. One programmer bluntly stated, “Gemini is absolute trash like Llama 3.0 used to be”, indicating they rank it even below some open models. Developers are particularly sensitive to logical errors and verbosity. So when Gemini gave verbose but incorrect answers, it lost credibility fast. On the other hand, developers recognize Google’s potential; some hold out hope that “with more fine-tuning, Gemini will get better” and they periodically retest it after updates. At present, however, most devs perceive it as inferior to GPT-4 in almost all serious tasks (coding, complex problem solving). They do appreciate certain things: for example, Gemini has access to real-time information (via Google search) without needing a plugin, which is useful for up-to-date queries. A developer might use Bard for something like “search and summarize the latest papers on X,” where it can quote web data. But for self-contained reasoning, they lean toward other models. In summary, tech enthusiasts see Gemini as a promising work-in-progress that currently feels a generation behind. It hasn’t earned their full trust, and they often post side-by-side comparisons highlighting its mistakes to spur Google to improve it.

• Casual/Everyday Users: Casual users, including those who got access to the new Bard on their phones or via the web, had mixed feelings. Many casual users initially approached Bard (Gemini) because it’s free and easy to access with a Google account, unlike GPT-4 which was paywalled. Some casual users actually report decent experiences for simple uses: for example, one Redditor in r/Bard gave a positive review noting Gemini helped them with things like reviewing legal docs, copywriting, and even a fun use-case of identifying clothing sizes from a photo. They said “Gemini has been a valuable resource for answering my questions… up-to-date information… I’ve become so accustomed to the paid version that I can’t recall how the free version performs.” – indicating that at least some casual users who invested time (and money) into Bard Advanced found it useful in daily life. These users tend to use it for practical, everyday help and may not push the model to its limits. However, many other casual users (especially those who had also tried ChatGPT) were disappointed. Common people asking things like travel advice, trivia, or help with a task found Bard’s answers less clear or useful. The perception here is split: brand-loyal Google users vs. those already spoiled by ChatGPT. The former group, if they hadn’t used ChatGPT much, sometimes find Bard/Gemini “pretty good” for their needs and appreciate that it’s integrated with search and free. The latter group almost invariably compares and finds Gemini wanting. They might say, “Why would I use Bard when ChatGPT is better 90% of the time?”. So casual user perception really depends on their prior frame of reference. Those new to AI assistants might rate Gemini as a helpful novelty; those experienced with the competition see it as a disappointment that “still sucks so bad” and needs to improve.

• Business/Professional Users: Many professionals gave Bard a try when it launched with Google Workspace integration (Duet AI). The perception among this group is cautious skepticism. On one hand, they trust Google’s enterprise promises regarding data privacy and integration (e.g., editing Docs via AI, summarizing meetings from Calendar invites, etc.). On the other hand, early tests often showed Gemini making factual mistakes or providing generic output, which is not confidence-inspiring for business use. For example, a professional might ask Bard to draft a client report – if Bard inserts incorrect data or weak insights, it could be more hassle than help. Therefore, professional users tend to pilot Bard on non-critical tasks but still lean on GPT-4 or Claude for important outputs. There’s also a perception that Google was playing catch-up: many saw Bard as “not ready for prime time” and decided to wait. Some positive perception exists in areas like real-time data queries – e.g., a financial analyst on Reddit noted Bard could pull recent market info thanks to Google search, which ChatGPT couldn’t unless plugins were enabled. So in domains where current data is key, a few professionals saw an advantage. Another nuance: people in the Google ecosystem (e.g., companies that use Google Workspace exclusively) have a slightly more favorable view simply because Bard/Gemini is the option that fits their environment. They are rooting for it to improve rather than switching to a whole different ecosystem. In summary, business users see Gemini as potentially very useful (given Google’s data and tool integration), but as of early 2025, it hasn’t earned full trust. They perceive it as the “new contender that isn’t quite there yet” – worth monitoring, but not yet a go-to for mission-critical tasks. Google’s reputation buys it some patience from this crowd, but not indefinite; if Gemini doesn’t markedly improve, professionals might not adopt it widely, sticking with other solutions.

Open-Source LLMs (e.g. LLaMA-based Models)​

Common Pain Points and Limitations​

• Hardware and setup requirements: Unlike cloud chatbots, open-source LLMs typically require users to run them on local hardware or a server. This immediately presents a pain point: many models (for example, a 70-billion-parameter LLaMA model) need a powerful GPU with a lot of VRAM to run smoothly. As one Redditor succinctly put it, “Local LLMs on most consumer hardware aren't going to have the precision needed for any complex development.” For the average person with only an 8GB or 16GB GPU (or just a CPU), running a high-quality model can be slow or outright unfeasible. Users might resort to smaller models that fit, but those often yield lower quality output (“dumber” responses). The complexity of setup is another issue – installing model weights, setting up environments like Oobabooga or LangChain, managing tokenization libraries, etc., can be intimidating for non-developers. Even technically skilled users describe it as a hassle to keep up with new model versions, GPU driver quirks, and so on. One thread titled “Seriously, how do you actually use local LLMs?” had people sharing that many models “either underperform or don't run smoothly on my hardware”, and asking for practical advice.

• Inferior performance to state-of-the-art closed models: Open-source models have made rapid progress, but as of 2025 many users note they still lag behind the top proprietary models (GPT-4, Claude) in complex reasoning, coding, and factual accuracy. A vivid example: a user on r/LocalLLaMA compared outputs in their native language and said “Every other model I’ve tried fails… They don’t come even close [to GPT-4]. ChatGPT 4 is absolutely amazing at writing”. This sentiment is echoed widely: while smaller open models (like a fine-tuned 13B or 7B) can be impressive for their size, they struggle with tasks that require deep understanding or multi-step logic. Even larger open models (65B, 70B) which approach GPT-3.5 level still can falter at the kind of tricky problems GPT-4 handles. Users observe more hallucinations and errors in open models, especially on niche knowledge or when prompts deviate slightly from the training distribution. So, the gap in raw capability is a pain point – one must temper expectations when using local models, which can be frustrating for those accustomed to ChatGPT’s reliability.

• Limited context length: Most open-source LLMs traditionally have smaller context windows (2048 tokens, maybe 4k tokens) compared to what ChatGPT or Claude offer. Some newer finetunes and architectures are extending this (for instance, there are 8K or 16K token versions of LLaMA-2, and research like MPT-7B had a 16K context). However, practical use of very long context open models is still in early stages. This means local model users face similar memory issues – the model forgets earlier parts of the conversation or text, unless they implement external memory schemes (like vector databases for retrieval). In Reddit discussions, users often mention having to manually summarize or truncate history to stay within limits, which is laborious. This is a notable limitation especially since proprietary models are pushing context lengths further (like Claude’s 100k).

• Lack of fine-tuned instruction-following in some models: While many open models are instruction-tuned (Alpaca, LLaMA-2-Chat, etc.), not all are as rigorously RLHF-trained as ChatGPT. This can result in local models sometimes being less responsive to instructions or system prompts. For example, a raw LLaMA model will just continue text and ignore a user prompt format entirely – one must use a chat-tuned version. Even then, the quality of the tuning data matters. Some Reddit users noted that certain instruct models either overly refused (because they were tuned with heavy safety, e.g. some Facebook LLaMA-2 chat would reply with policy refusals similar to ChatGPT) or under-performed (not following the query precisely). A user complaint on a GitHub about CodeLlama-70B-instruct said it “is so censored it's basically useless”, showing frustration that an open model adopted the same strictness without the alternative of turning it off. So, depending on the model chosen, users might face either a model that is too loose (and gives irrelevant continuation) or one that is too strict/guarded. Getting a well-balanced instruction-following behavior often requires trying multiple finetunes.

• Fragmentation and rapid change: The open-source LLM landscape evolves extremely fast, with new models and techniques (quantization, LoRA finetunes, etc.) emerging weekly. While exciting, this is a pain point for users who don’t want to constantly tweak their setup. What worked last month might be outdated by this month. One Redditor humorously compared it to the wild west, saying the community is “finding ways to ‘fake it’ so it feels like it’s similar [to GPT-4]” but often these are stopgap solutions. For a casual user, it’s daunting to even choose from dozens of model names (Vicuna, Alpaca, Mythomax, Mistral, etc.), each with multiple versions and forks. Without a single unified platform, users rely on community guides – which can be confusing – to decide what model suits their needs. This fragmentation in tools and model quality is an indirect pain point: it raises the entry barrier and maintenance effort.

• No official support or guarantees: When something goes wrong with a local LLM (e.g., the model outputs offensive content or crashes), there’s no customer support to call. Users are on their own or reliant on community help. For hobbyists this is fine, but for professional use this lack of formal support is a barrier. Some Reddit users working in companies noted that while they’d love the privacy of an open model, they worry about who to turn to if the model malfunctions or if they need updates. Essentially, using open-source is DIY – both a strength and a weakness.

Frequently Requested Features or Improvements​

• Better efficiency (quantization and optimization): A major focus in the community (and thus a common request) is making large models run on smaller hardware. Users eagerly await techniques that let a 70B model run as smoothly as a 7B model. There’s already 4-bit or 8-bit quantization, and threads often discuss new methods like AWQ or RNN-like adapters. One user cited research where improved quantization could maintain quality at lower bit precision. The wish is essentially: “Let me run a GPT-4-level model on my PC without lag.” Every breakthrough that edges closer (like more efficient transformer architectures or GPU offloading to CPU) is celebrated. So, requests for better tooling (like the next-generation of llama.cpp or other accelerators) are common – anything to reduce the hardware barrier.

• Larger and better models (closing the quality gap): The community constantly pushes for new state-of-the-art open models. Users are excited about projects like LLaMA 3 (if/when Meta releases one) or collaborations that could produce a 100B+ open model. Many express optimism that “we will have local GPT-4 models on our machines by the end of this year”. In that quote, the user bets on LLaMA 3 plus fine-tuning to deliver GPT-4-like performance. So, one could say a “requested feature” is simply: more weight, more training – the community wants tech companies or research groups to open-source bigger, better models so they can run them locally. Each time a new model (like Mistral 7B or Falcon 40B) comes out, users test if it beats the last. The ultimate request is an open model that truly rivals GPT-4, eliminating the need for closed AI for those who can host it.

• User-friendly interfaces and one-click setups: To broaden adoption, many users ask for easier ways to use local LLMs. This includes GUI interfaces where one can download a model and start chatting without command-line work. There are projects addressing this (Oobabooga’s text-generation-webui, LM Studio, etc.), but newcomers still struggle. A recent Reddit thread might ask, “How do I set up a ChatGPT-like LLM locally?”, with users requesting step-by-step guides. So a frequent wish is for a simplified installation – perhaps an official app or Docker container that bundles everything needed, or integration into popular software (imagine an extension that brings a local LLM into VSCode or Chrome easily). Essentially, reduce the technical overhead so that less tech-savvy folks can also enjoy private LLMs.

• Longer context and memory for local models: Open-source developers and users are experimenting with extending context (through positional embedding tweaks or specialized models). Many users request that new models come with longer context windows by default – for example, an open model with 32k context would be very attractive. Until that happens, some rely on external “retrieval” solutions (LangChain with a vector store that feeds relevant info into the prompt). Users on r/LocalLLaMA frequently discuss their setups for pseudo-long-context, but also express desire for the models themselves to handle more. So an improvement they seek is: “Give us a local Claude – something with tens of thousands of tokens of context.” This would allow them to do book analysis, long conversations, or big codebase work locally.

• Improved fine-tuning tools and model customization: Another ask is making it easier to fine-tune or personalize models. While libraries exist to fine-tune models on new data (Alpaca did it with 52K instructions, Low-Rank Adaptation (LoRA) allows finetuning with limited compute, etc.), it’s still somewhat involved. Users would love more accessible tooling to, say, feed all their writings or company documents to the model and have it adapt. Projects like LoRA are steps in that direction, but a more automated solution (perhaps a wizard UI: “upload your documents here to fine-tune”) would be welcomed. Essentially, bring the ability that OpenAI provides via API (fine-tuning models on custom data) to the local realm in a user-friendly way.

• Community-driven safety and moderation tools: Given open models can produce anything (including disallowed content), some users have requested or started developing moderation layers that users can toggle or adjust. This is a bit niche, but the idea is to have optional filters to catch egregious outputs if someone wants them (for example, if kids or students might interact with the model locally). Since open models won’t stop themselves, having a plugin or script to scan outputs for extreme content could be useful. Some in the community work on “ethical guardrails” that you can opt into, which is interesting because it gives user control. So, features around controlling model behavior – whether to make it safer or to remove safeties – are often discussed and requested, depending on the user’s goals.

Underserved Needs or User Segments​

• Non-technical users valuing privacy: Right now, local LLMs largely cater to tech enthusiasts. A person who isn’t computer-savvy but cares about data privacy (for instance, a psychotherapist who wants AI help analyzing notes but cannot upload them to the cloud) is underserved. They need a local solution that’s easy and safe, but the complexity is a barrier. Until local AI becomes as easy as installing an app, these users remain on the sidelines – either compromising by using cloud AI and risking privacy, or not using AI at all. This segment – privacy-conscious but not highly technical individuals – is clearly underserved by the current open-source offerings.

• Budget-conscious users in regions with poor internet: Another segment that benefits from local models is people who don’t have reliable internet or can’t afford API calls. If someone could get a decent offline chatbot on a low-end machine, it’d be valuable (imagine educators or students in remote areas). Presently, the quality offline might not be great unless you have a high-end PC. There are some very small models that run on phones, but their ability is limited. So, users who need offline AI – due to connectivity or cost – are a group that open-source could serve, but the technology is just at the cusp of being helpful enough. They’ll be better served as models get more efficient.

• Creators of NSFW or specialized content: One reason open models gained popularity is that they can be uncensored, enabling use cases that closed AIs forbid (erotic roleplay, exploring violent fiction, etc.). While this “underserved” segment is controversial, it is real – many Reddit communities (e.g., for AI Dungeon or character chatbots) moved to local models after OpenAI and others tightened content rules. These users are now served by open models to an extent, but they often have to find or finetune models specifically for this purpose (like Mythomax for storytelling, etc.). They occasionally lament that many open models still have remnants of safety training (refusing certain requests). So they desire models explicitly tuned for uncensored creativity. Arguably they are being served (since they have solutions), but not by mainstream defaults – they rely on niche community forks.

• Language and cultural communities: Open-source models could be fine-tuned for specific languages or local knowledge, but most prominent ones are English-centric. Users from non-English communities may be underserved because neither OpenAI nor open models cater perfectly to their language/slang/cultural context. There are efforts (like BLOOM and XLM variants) to build multilingual open models, and local users request finetunes in languages like Spanish, Arabic, etc. If someone wants a chatbot deeply fluent in their regional dialect or up-to-date on local news (in their language), the major models might not deliver. This is a segment open models could serve well (via community finetuning) – and on Reddit we do see people collaborating on, say, a Japanese-tuned LLM. But until such models are readily available and high-quality, these users remain somewhat underserved.

• Small businesses and self-hosters: Some small companies or power users would love to deploy an AI model internally to avoid sending data out. They are somewhat served by open source in that it’s possible, but they face challenges in ensuring quality and maintenance. Unlike big enterprises (which can pay for OpenAI or a hosted solution), small businesses might try to self-host to save costs and protect IP. When they do, they may find the model isn’t as good, or it’s hard to keep updated. This segment is in a middle ground – not huge enough to build their own model from scratch, but capable enough to attempt using open ones. They often share tips on Reddit about which model works for customer service bots, etc. They could benefit from more turn-key solutions built on open models (some startups are emerging in this space).

Differences in Perception by User Type​

• Developers/Hobbyists: This group is the backbone of the open-source LLM community on Reddit (e.g., r/LocalLLaMA is full of them). Their perception is generally optimistic and enthusiastic. They trade models and benchmarks like collectors. Many developers are thrilled by how far open models have come in a short time. For instance, a user shared that a leaked 70B model fine-tuned (Miqu-1 70B) felt “on par with GPT-4 for what I need… I canceled my ChatGPT+ subscription months ago and never looked back”. This exemplifies the subset of developers who have managed to tailor an open solution that satisfies their personal use cases – they see open models as liberating and cost-saving. On the other hand, developers are clear-eyed about limitations. Another user responded that they’d love to cancel ChatGPT, “I would if anything even compared to ChatGPT 4… [but] every other model fails… They don’t come close”, particularly citing creative writing quality. So within this group, perceptions vary based on what they use AI for. Generally: if the task is brainstorming or coding with some tolerance for error, many devs are already content with local models. If the task is high-stakes accuracy or top-tier creativity, they acknowledge open models aren’t there yet. But even when acknowledging shortcomings, the tone is hopeful – they often say “we’re pretty much there” or it’s just a matter of time. Importantly, developers enjoy the freedom and control of open models. They can tweak, fine-tune, or even peek into the model’s workings, which closed APIs don’t allow. This fosters a sense of community ownership. So their perception is that open LLMs are a worthwhile endeavor, improving rapidly, and philosophically aligned with tech freedom. They accept the rough edges as the price of that freedom.

• Casual Users: Pure casual users (not particularly privacy-focused or techie) usually don’t bother with open-source LLMs at all – and if they do, it’s via some simplified app. Thus, their perception is somewhat absent or shaped by hearsay. If a non-technical person tries a local LLM and it’s slow or gives a weird answer, they’ll likely conclude it’s not worth the trouble. For example, a gamer or student might try a 7B model for fun, see it underperform compared to ChatGPT, and abandon it. So among casual observers, the perception of open models might be that they are “toys for nerds” or only for those who really care about not using cloud services. This is slowly changing as more user-friendly apps emerge, but broadly the typical casual user on Reddit isn’t raving about open LLMs – they’re usually discussing ChatGPT or Bard because those are accessible. That said, a subset of casual users who primarily want, say, uncensored roleplay have learned to download something like TavernAI with a model and they perceive it as great for that one niche purpose. They might not even know the model’s name (just that it’s an “uncensored AI that doesn’t judge me”). In summary, the average casual user’s perception is either indifferent (they haven’t tried) or that open-source is a bit too raw and complex for everyday use.

• Business/Professional Users: Professional attitudes towards open LLMs are pragmatic. Some tech-savvy business users on Reddit mention using local models for privacy – for example, running an LLM on internal data to answer company-specific questions without sending info to OpenAI. These users perceive open LLMs as a means to an end – they might not love the model per se, but it fulfills a requirement (data stays in-house). Often, they’ll choose an open model when compliance rules force their hand. The perception here is that open models are improving and can be “good enough” for certain internal applications, especially with fine-tuning. However, many note the maintenance burden – you need a team that knows machine learning ops to keep it running and updated. Small businesses might find that daunting and thus shy away despite wanting the privacy. As a result, some end up using third-party services that host open models for them (trying to get best of both worlds). In sectors like healthcare or finance, professionals on Reddit discuss open-source as an attractive option if regulators don’t allow data to go to external servers. So they perceive open LLMs as safer for privacy, but riskier in terms of output accuracy. Another part of this is cost: over the long run, paying for API calls to OpenAI might get expensive, so a business user might calculate that investing in a server with a local model could be cheaper. If that math works out, they perceive open LLMs as cost-effective alternatives. If not, they’ll stick with closed ones. Generally, business users are cautiously interested – they follow news like Meta’s releases or OpenAI’s policy changes to see which route is viable. Open models are seen as getting more enterprise-ready (especially with projects like RedPajama, which aim to be more licensed for commercial use). As those licenses clarify, businesses feel more comfortable using them. So perceptions are improving: a year ago many enterprises wouldn’t consider open models; now some do as they hear success stories of others deploying them. But widespread perception is still that open models are a bit experimental – likely to change as the tech matures and success stories spread.

Finally, the following table provides a high-level summary comparing the tools across common issues, desired features, and gaps:

Each of these AI chat solutions has its devoted fans and critical detractors on Reddit. The feedback reveals that no single tool is perfect for everyone – each has distinct strengths and weaknesses. ChatGPT is praised for its overall excellence but criticized for restrictions; Claude wins favor for its context length and coding ability but remains slightly niche; Gemini is powerful on paper yet has to win user trust through better performance; and open-source models empower users with freedom and privacy at the cost of convenience. Reddit user discussions provide a valuable window into real-world usage: they surface recurring issues and unmet needs that developers of these AI models can hopefully address in future iterations. Despite different preferences, all user groups share some common desires: more capable, trustworthy, and flexible AI assistants that can seamlessly integrate into their lives or workflows. The competition and feedback loop between these tools – often playing out through side-by-side Reddit comparisons – ultimately drives rapid improvements in the LLM space, to the benefit of end users.

Sources:

• Reddit – r/ChatGPTPro thread on ChatGPT pain points, r/ChatGPT complaints about policy/quality
• Reddit – r/ClaudeAI discussions comparing Claude vs ChatGPT, user feedback on Claude’s limits
• Reddit – r/GoogleGeminiAI and r/Bard feedback on Gemini’s launch, positive use-case example
• Reddit – r/LocalLLaMA and r/LocalLLM user experiences with open-source models, discussions on local model performance and setup.

Một sự thay đổi bất ngờ đang diễn ra trong thế giới quy định AI: các tập đoàn truyền thống, không chỉ các đại gia công nghệ, đang trở thành trung tâm của cuộc tranh luận về quyền riêng tư AI tại châu Âu. Trong khi các tiêu đề thường tập trung vào các công ty như Meta và Google, câu chuyện đáng chú ý hơn là cách các tập đoàn toàn cầu chính thống đang điều hướng cảnh quan phức tạp của việc triển khai AI và quyền riêng tư dữ liệu.

Bình Thường Mới Trong Quy Định AI​

Ủy ban Bảo vệ Dữ liệu Ireland (DPC) đã nổi lên như là cơ quan quản lý quyền riêng tư AI có ảnh hưởng nhất châu Âu, nắm giữ quyền lực phi thường thông qua Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU (GDPR). Là cơ quan giám sát chính cho hầu hết các công ty công nghệ lớn có trụ sở châu Âu tại Dublin, các quyết định của DPC lan rộng khắp cảnh quan công nghệ toàn cầu. Theo cơ chế một cửa của GDPR, các phán quyết của DPC về bảo vệ dữ liệu có thể ràng buộc hoạt động của các công ty trên tất cả 27 quốc gia thành viên EU. Với mức phạt lên đến 4% doanh thu hàng năm toàn cầu hoặc 20 triệu euro (tùy theo mức nào cao hơn), sự giám sát tăng cường của DPC đối với các triển khai AI không chỉ là một rào cản quy định khác – nó đang định hình lại cách các tập đoàn toàn cầu tiếp cận phát triển AI. Sự giám sát này mở rộng ra ngoài bảo vệ dữ liệu truyền thống vào lãnh thổ mới: cách các công ty huấn luyện và triển khai các mô hình AI, đặc biệt khi tái sử dụng dữ liệu người dùng cho học máy.

Điều làm cho điều này đặc biệt thú vị là nhiều trong số các công ty này không phải là những người chơi công nghệ truyền thống. Họ là các tập đoàn đã thành lập sử dụng AI để cải thiện hoạt động và trải nghiệm khách hàng – từ dịch vụ khách hàng đến đề xuất sản phẩm. Đây chính là lý do tại sao câu chuyện của họ quan trọng: họ đại diện cho tương lai nơi mọi công ty sẽ là một công ty AI.

Hiệu Ứng Meta​

Để hiểu cách chúng ta đến đây, chúng ta cần nhìn vào những thách thức quy định gần đây của Meta. Khi Meta công bố họ đang sử dụng các bài đăng công khai trên Facebook và Instagram để huấn luyện các mô hình AI, nó đã tạo ra một chuỗi phản ứng. Phản ứng của DPC nhanh chóng và nghiêm khắc, ngăn chặn hiệu quả Meta khỏi việc huấn luyện các mô hình AI trên dữ liệu châu Âu. Brazil nhanh chóng theo sau.

Điều này không chỉ về Meta. Nó tạo ra một tiền lệ mới: bất kỳ công ty nào sử dụng dữ liệu khách hàng để huấn luyện AI, thậm chí là dữ liệu công khai, cần phải cẩn thận. Những ngày của "di chuyển nhanh và phá vỡ mọi thứ" đã qua, ít nhất là khi nói đến AI và dữ liệu người dùng.

Sổ Tay AI Doanh Nghiệp Mới​

Điều đặc biệt sáng tỏ về cách các tập đoàn toàn cầu đang phản ứng là khung phát triển AI có trách nhiệm mới nổi của họ:

1. Tóm tắt trước với Cơ quan Quản lý: Các công ty hiện đang chủ động tương tác với các cơ quan quản lý trước khi triển khai các tính năng AI quan trọng. Mặc dù điều này có thể làm chậm phát triển, nhưng nó tạo ra một con đường bền vững tiến lên.

2. Kiểm soát Người dùng: Việc triển khai các cơ chế từ chối mạnh mẽ cho phép người dùng kiểm soát cách dữ liệu của họ được sử dụng trong huấn luyện AI.

3. Khử danh và Bảo vệ Quyền riêng tư: Các giải pháp kỹ thuật như bảo mật vi sai và các kỹ thuật khử danh phức tạp đang được áp dụng để bảo vệ dữ liệu người dùng trong khi vẫn cho phép đổi mới AI.

4. Tài liệu và Biện minh: Tài liệu rộng rãi và đánh giá tác động đang trở thành các phần tiêu chuẩn của quá trình phát triển, tạo ra trách nhiệm và minh bạch.

Con Đường Phía Trước​

Điều làm tôi lạc quan là chúng ta đang chứng kiến sự xuất hiện của một khung thực tế cho phát triển AI có trách nhiệm. Đúng, có những ràng buộc và quy trình mới để điều hướng. Nhưng những rào cản này không ngăn cản sự đổi mới – chúng đang hướng nó theo một hướng bền vững hơn.

Các công ty làm đúng điều này sẽ có lợi thế cạnh tranh đáng kể. Họ sẽ xây dựng lòng tin với người dùng và cơ quan quản lý, cho phép triển khai nhanh hơn các tính năng AI trong dài hạn. Kinh nghiệm của những người tiên phong cho thấy rằng ngay cả dưới sự giám sát quy định chặt chẽ, vẫn có thể tiếp tục đổi mới với AI trong khi tôn trọng các mối quan tâm về quyền riêng tư.

Điều Này Có Ý Nghĩa Gì Cho Tương Lai​

Những hàm ý mở rộng ra xa hơn ngành công nghệ. Khi AI trở nên phổ biến, mọi công ty sẽ cần đối mặt với những vấn đề này. Các công ty phát triển sẽ là những công ty:

• Xây dựng các cân nhắc về quyền riêng tư vào phát triển AI từ ngày đầu tiên
• Đầu tư vào các giải pháp kỹ thuật cho bảo vệ dữ liệu
• Tạo ra các quy trình minh bạch cho kiểm soát người dùng và sử dụng dữ liệu
• Duy trì đối thoại mở với cơ quan quản lý

Bức Tranh Lớn Hơn​

Điều đang diễn ra không chỉ là về tuân thủ hay quy định. Đó là về xây dựng các hệ thống AI mà mọi người có thể tin tưởng. Và điều đó rất quan trọng cho sự thành công lâu dài của công nghệ AI.

Các công ty coi các quy định về quyền riêng tư không phải là trở ngại mà là các ràng buộc thiết kế sẽ là những công ty thành công trong kỷ nguyên mới này. Họ sẽ xây dựng các sản phẩm tốt hơn, kiếm được nhiều lòng tin hơn, và cuối cùng tạo ra nhiều giá trị hơn.

Đối với những người lo lắng rằng các quy định về quyền riêng tư sẽ kìm hãm sự đổi mới AI, bằng chứng ban đầu cho thấy điều ngược lại. Nó cho thấy rằng với cách tiếp cận đúng, chúng ta có thể có cả các hệ thống AI mạnh mẽ và các bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ. Điều đó không chỉ là đạo đức tốt – đó là kinh doanh tốt.

Khi công nghệ phát triển, ít xu hướng nào có tính biến đổi và liên kết như trí tuệ nhân tạo (AI) và Web3. Trong những năm gần đây, cả các tập đoàn lớn và các công ty khởi nghiệp đều tìm cách kết hợp những công nghệ này để định hình lại không chỉ các mô hình tài chính và quản trị mà còn cả bối cảnh sản xuất sáng tạo. Cốt lõi của nó, sự tích hợp của AI và Web3 thách thức hiện trạng, hứa hẹn hiệu quả hoạt động, an ninh cao hơn và các mô hình kinh doanh mới đặt quyền lực trở lại trong tay của những người sáng tạo và người dùng. Báo cáo này phân tích các tích hợp thị trường hiện tại, xem xét các nghiên cứu trường hợp quan trọng và thảo luận về cả cơ hội và thách thức của sự hội tụ này. Xuyên suốt, chúng tôi duy trì một quan điểm hướng tới tương lai, dựa trên dữ liệu, nhưng cũng phê phán, sẽ cộng hưởng với những người ra quyết định thông minh, thành công và những người sáng tạo đổi mới.

Giới thiệu​

Thời đại kỹ thuật số được định nghĩa bởi sự tái tạo liên tục. Với sự ra đời của các mạng lưới phi tập trung (Web3) và sự gia tốc nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, cách chúng ta tương tác với công nghệ đang được tái tạo hoàn toàn. Lời hứa của Web3 về sự kiểm soát của người dùng và sự tin cậy được hỗ trợ bởi blockchain hiện đang được bổ sung độc đáo bởi khả năng phân tích và tự động hóa của AI. Liên minh này không chỉ là công nghệ—nó còn là văn hóa và kinh tế, định hình lại các ngành công nghiệp từ tài chính và dịch vụ tiêu dùng đến nghệ thuật và trải nghiệm kỹ thuật số nhập vai.

Tại Cuckoo Network, nơi sứ mệnh của chúng tôi là thúc đẩy cuộc cách mạng sáng tạo thông qua các công cụ AI phi tập trung, sự tích hợp này mở ra cánh cửa cho một hệ sinh thái sống động dành cho những người xây dựng và sáng tạo. Chúng tôi đang chứng kiến một sự chuyển đổi môi trường nơi sự sáng tạo trở thành sự kết hợp của nghệ thuật, mã hóa và tự động hóa thông minh—mở đường cho một tương lai nơi bất kỳ ai cũng có thể khai thác sức mạnh từ AI phi tập trung. Trong môi trường này, các đổi mới như tạo nghệ thuật bằng AI và tài nguyên tính toán phi tập trung không chỉ cải thiện hiệu quả; chúng đang định hình lại bản chất của văn hóa kỹ thuật số.

Sự Hội Tụ của AI và Web3: Các Liên Doanh Hợp Tác và Động Lực Thị Trường​

Các Sáng Kiến Chính và Quan Hệ Đối Tác Chiến Lược​

Những phát triển gần đây làm nổi bật xu hướng tăng tốc của các hợp tác liên ngành:

• Quan Hệ Đối Tác Giữa Deutsche Telekom và Fetch.ai Foundation: Trong một động thái tượng trưng cho sự kết hợp giữa các công ty viễn thông truyền thống và các công ty khởi nghiệp công nghệ thế hệ mới, công ty con MMS của Deutsche Telekom đã hợp tác với Fetch.ai Foundation vào đầu năm 2024. Bằng cách triển khai các tác nhân tự động hóa AI làm trình xác thực trong một mạng lưới phi tập trung, họ nhằm mục tiêu nâng cao hiệu quả dịch vụ phi tập trung, an ninh và khả năng mở rộng. Sáng kiến này là một tín hiệu rõ ràng cho thị trường: kết hợp AI với blockchain có thể cải thiện các thông số hoạt động và sự tin tưởng của người dùng trong các mạng lưới phi tập trung. Tìm hiểu thêm

• Sự Hợp Tác Giữa Petoshi và EMC Protocol: Tương tự, Petoshi—một nền tảng 'tap to earn'—đã hợp tác với EMC Protocol. Sự hợp tác của họ tập trung vào việc cho phép các nhà phát triển thu hẹp khoảng cách giữa các ứng dụng phi tập trung (dApps) dựa trên AI và sức mạnh tính toán thường gặp khó khăn cần thiết để chạy chúng một cách hiệu quả. Xuất hiện như một giải pháp cho các thách thức về khả năng mở rộng trong hệ sinh thái dApp đang mở rộng nhanh chóng, quan hệ đối tác này nhấn mạnh cách mà hiệu suất, khi được hỗ trợ bởi AI, có thể tăng cường đáng kể các hoạt động sáng tạo và thương mại. Khám phá tích hợp

• Các Cuộc Đối Thoại Ngành Công Nghiệp: Tại các sự kiện lớn như Axios BFD New York 2024, các nhà lãnh đạo ngành như đồng sáng lập Ethereum Joseph Lubin đã nhấn mạnh vai trò bổ sung của AI và Web3. Những cuộc thảo luận này đã củng cố quan niệm rằng trong khi AI có thể thúc đẩy sự tham gia thông qua nội dung cá nhân hóa và phân tích thông minh, Web3 cung cấp một không gian an toàn, do người dùng quản lý để những đổi mới này phát triển. Xem lại sự kiện

Xu Hướng Đầu Tư và Vốn Mạo Hiểm​

Các xu hướng đầu tư làm sáng tỏ thêm sự hội tụ này:

• Sự Gia Tăng Đầu Tư AI: Năm 2023, các công ty khởi nghiệp AI nhận được sự hỗ trợ đáng kể—thúc đẩy mức tăng 30% trong vốn đầu tư mạo hiểm tại Mỹ. Đáng chú ý, các vòng gọi vốn lớn cho các công ty như OpenAI và xAI của Elon Musk đã nhấn mạnh sự tin tưởng của nhà đầu tư vào tiềm năng đột phá của AI. Các tập đoàn công nghệ lớn được dự đoán sẽ đẩy mạnh chi tiêu vốn vượt quá 200 tỷ USD cho các sáng kiến liên quan đến AI vào năm 2024 và xa hơn. Reuters

• Động Lực Tài Trợ Web3: Ngược lại, lĩnh vực Web3 đã đối mặt với sự suy giảm tạm thời với mức giảm 79% trong vốn đầu tư mạo hiểm quý 1 năm 2023—một sự suy giảm được xem là sự điều chỉnh lại hơn là sự suy giảm dài hạn. Mặc dù vậy, tổng số vốn tài trợ trong năm 2023 đạt 9,043 tỷ USD, với số vốn đáng kể được chuyển vào cơ sở hạ tầng doanh nghiệp và an ninh người dùng. Hiệu suất mạnh mẽ của Bitcoin, bao gồm mức tăng 160% hàng năm, thể hiện thêm sự kiên cường của thị trường trong không gian blockchain. RootData

Cùng nhau, những xu hướng này vẽ nên bức tranh về một hệ sinh thái công nghệ nơi động lực đang chuyển dịch về phía tích hợp AI trong các khung phi tập trung—một chiến lược không chỉ giải quyết các hiệu quả hiện có mà còn mở ra các dòng doanh thu và tiềm năng sáng tạo hoàn toàn mới.

Lợi Ích Của Việc Kết Hợp AI và Web3​

Tăng Cường An Ninh và Quản Lý Dữ Liệu Phi Tập Trung​

Một trong những lợi ích hấp dẫn nhất của việc tích hợp AI với Web3 là tác động sâu sắc đến an ninh và tính toàn vẹn của dữ liệu. Các thuật toán AI—khi được nhúng trong các mạng lưới phi tập trung—có thể giám sát và phân tích các giao dịch blockchain để xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận trong thời gian thực. Các kỹ thuật như phát hiện bất thường, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích hành vi được sử dụng để xác định các bất thường, đảm bảo rằng cả người dùng và cơ sở hạ tầng đều được bảo vệ. Ví dụ, vai trò của AI trong việc bảo vệ các hợp đồng thông minh khỏi các lỗ hổng như tấn công tái nhập và thao tác ngữ cảnh đã chứng minh là vô giá trong việc bảo vệ tài sản kỹ thuật số.

Hơn nữa, các hệ thống phi tập trung phát triển mạnh nhờ sự minh bạch. Sổ cái không thể thay đổi của Web3 cung cấp một dấu vết có thể kiểm tra cho các quyết định của AI, hiệu quả làm sáng tỏ bản chất 'hộp đen' của nhiều thuật toán. Sự kết hợp này đặc biệt phù hợp trong các ứng dụng sáng tạo và tài chính nơi sự tin tưởng là một loại tiền tệ quan trọng. Tìm hiểu thêm về an ninh tăng cường AI

Cách Mạng Hóa Hiệu Quả Hoạt Động và Khả Năng Mở Rộng​

AI không chỉ là một công cụ cho an ninh—nó là một động cơ mạnh mẽ cho hiệu quả hoạt động. Trong các mạng lưới phi tập trung, các tác nhân AI có thể tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên tính toán, đảm bảo rằng khối lượng công việc được cân bằng và tiêu thụ năng lượng được giảm thiểu. Ví dụ, bằng cách dự đoán các nút tối ưu cho việc xác thực giao dịch, các thuật toán AI nâng cao khả năng mở rộng của cơ sở hạ tầng blockchain. Hiệu quả này không chỉ dẫn đến chi phí hoạt động thấp hơn mà còn mở đường cho các thực tiễn bền vững hơn trong môi trường blockchain.

Ngoài ra, khi các nền tảng tìm cách tận dụng sức mạnh tính toán phân tán, các quan hệ đối tác như giữa Petoshi và EMC Protocol chứng minh cách mà AI có thể đơn giản hóa cách các ứng dụng phi tập trung truy cập tài nguyên tính toán. Khả năng này là rất quan trọng cho việc mở rộng nhanh chóng và duy trì chất lượng dịch vụ khi sự chấp nhận của người dùng tăng lên—một yếu tố quan trọng cho các nhà phát triển và doanh nghiệp muốn xây dựng các dApps mạnh mẽ.

Ứng Dụng Sáng Tạo Đột Phá: Các Nghiên Cứu Trường Hợp Trong Nghệ Thuật, Trò Chơi và Tự Động Hóa Nội Dung​

Có lẽ biên giới thú vị nhất là tác động biến đổi của sự hội tụ AI và Web3 đối với các ngành công nghiệp sáng tạo. Hãy khám phá một vài nghiên cứu trường hợp:

1. Nghệ Thuật và NFTs: Các nền tảng như "Eponym" của Art AI đã làm mưa làm gió trong thế giới nghệ thuật kỹ thuật số. Ban đầu được ra mắt như một giải pháp thương mại điện tử, Eponym đã chuyển sang mô hình Web3 bằng cách cho phép các nghệ sĩ và nhà sưu tập đúc các tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra dưới dạng token không thể thay thế (NFTs) trên blockchain Ethereum. Chỉ trong 10 giờ, nền tảng này đã tạo ra 3 triệu USD doanh thu và thúc đẩy hơn 16 triệu USD trong khối lượng thị trường thứ cấp. Sự đột phá này không chỉ thể hiện khả năng tài chính của nghệ thuật do AI tạo ra mà còn dân chủ hóa biểu hiện sáng tạo bằng cách phi tập trung hóa thị trường nghệ thuật. Đọc nghiên cứu trường hợp

2. Tự Động Hóa Nội Dung: Thirdweb, một nền tảng phát triển hàng đầu, đã chứng minh tiện ích của AI trong việc mở rộng sản xuất nội dung. Bằng cách tích hợp AI để chuyển đổi video YouTube thành các hướng dẫn tối ưu hóa SEO, tạo nghiên cứu trường hợp từ phản hồi khách hàng và sản xuất các bản tin hấp dẫn, Thirdweb đã đạt được mức tăng gấp mười lần trong sản lượng nội dung và hiệu suất SEO. Mô hình này đặc biệt phù hợp cho các chuyên gia sáng tạo muốn khuếch đại sự hiện diện kỹ thuật số của họ mà không tăng cường nỗ lực thủ công tương ứng. Khám phá tác động

3. Trò Chơi: Trong lĩnh vực trò chơi động, sự phi tập trung và AI đang tạo ra các thế giới ảo nhập vai, luôn phát triển. Một trò chơi Web3 đã tích hợp Hệ Thống AI Đa Tác Nhân để tự động tạo nội dung trong trò chơi mới—từ các nhân vật đến các môi trường rộng lớn. Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao trải nghiệm trò chơi mà còn giảm sự phụ thuộc vào phát triển liên tục của con người, đảm bảo rằng trò chơi có thể phát triển tự nhiên theo thời gian. Xem tích hợp trong hành động

4. Trao Đổi Dữ Liệu và Thị Trường Dự Đoán: Ngoài các ứng dụng sáng tạo truyền thống, các nền tảng tập trung vào dữ liệu như Ocean Protocol sử dụng AI để phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng chia sẻ, tối ưu hóa hoạt động và thông báo các quyết định chiến lược trên các ngành công nghiệp. Tương tự, các thị trường dự đoán như Augur tận dụng AI để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cải thiện độ chính xác của kết quả sự kiện—từ đó củng cố niềm tin vào các hệ thống tài chính phi tập trung. Khám phá thêm các ví dụ

Những nghiên cứu trường hợp này phục vụ như bằng chứng cụ thể rằng khả năng mở rộng và tiềm năng đổi mới của AI phi tập trung không bị giới hạn trong một lĩnh vực mà đang có hiệu ứng lan tỏa khắp các cảnh quan sáng tạo, tài chính và tiêu dùng.

Thách Thức và Cân Nhắc​

Mặc dù lời hứa của sự tích hợp AI và Web3 là rất lớn, một số thách thức cần được xem xét cẩn thận:

Quyền Riêng Tư Dữ Liệu và Phức Tạp Quy Định​

Web3 được ca ngợi vì nhấn mạnh vào quyền sở hữu dữ liệu và sự minh bạch. Tuy nhiên, sự thành công của AI phụ thuộc vào việc truy cập vào lượng dữ liệu lớn—một yêu cầu có thể mâu thuẫn với các giao thức blockchain bảo vệ quyền riêng tư. Sự căng thẳng này còn phức tạp hơn bởi các khung quy định toàn cầu đang phát triển. Khi các chính phủ tìm cách cân bằng đổi mới với bảo vệ người tiêu dùng, các sáng kiến như Khung Đổi Mới An Toàn và các nỗ lực quốc tế như Tuyên Bố Bletchley đang mở đường cho hành động quy định thận trọng nhưng đồng bộ. Tìm hiểu thêm về các nỗ lực quy định

Rủi Ro Tập Trung Trong Một Thế Giới Phi Tập Trung​

Một trong những thách thức nghịch lý nhất là khả năng tập trung hóa phát triển AI. Mặc dù tinh thần của Web3 là phân phối quyền lực, phần lớn sự đổi mới AI tập trung trong tay của một số ít các công ty công nghệ lớn. Những trung tâm phát triển tập trung này có thể vô tình áp đặt một cấu trúc phân cấp lên các mạng lưới vốn dĩ phi tập trung, làm suy yếu các nguyên tắc cốt lõi của Web3 như sự minh bạch và kiểm soát cộng đồng. Giảm thiểu điều này đòi hỏi nỗ lực mã nguồn mở và nguồn dữ liệu đa dạng để đảm bảo rằng các hệ thống AI vẫn công bằng và không thiên vị. Khám phá thêm thông tin chi tiết

Phức Tạp Kỹ Thuật và Tiêu Thụ Năng Lượng​

Tích hợp AI vào các môi trường Web3 không phải là một kỳ công nhỏ. Kết hợp hai hệ thống phức tạp này đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, điều này lại làm dấy lên lo ngại về tiêu thụ năng lượng và tính bền vững môi trường. Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang tích cực khám phá các mô hình AI tiết kiệm năng lượng và các phương pháp tính toán phân tán, nhưng đây vẫn là những lĩnh vực nghiên cứu sơ khai. Chìa khóa sẽ là cân bằng đổi mới với tính bền vững—một thách thức đòi hỏi sự tinh chỉnh công nghệ liên tục và hợp tác trong ngành.

Tương Lai Của AI Phi Tập Trung Trong Cảnh Quan Sáng Tạo​

Sự hội tụ của AI và Web3 không chỉ là một nâng cấp kỹ thuật; nó là một sự thay đổi mô hình—một sự thay đổi chạm đến các khía cạnh văn hóa, kinh tế và sáng tạo. Tại Cuckoo Network, sứ mệnh của chúng tôi là thúc đẩy sự lạc quan với AI phi tập trung chỉ ra một tương lai nơi các chuyên gia sáng tạo hưởng lợi chưa từng có:

Trao Quyền Cho Nền Kinh Tế Sáng Tạo​

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi mọi cá nhân sáng tạo đều có quyền truy cập vào các công cụ AI mạnh mẽ, dân chủ như các mạng lưới phi tập trung hỗ trợ chúng. Đây là lời hứa của các nền tảng như Cuckoo Chain—một cơ sở hạ tầng phi tập trung cho phép các nhà sáng tạo tạo ra nghệ thuật AI tuyệt đẹp, tham gia vào các trải nghiệm trò chuyện phong phú và cung cấp các ứng dụng Gen AI thế hệ tiếp theo bằng cách sử dụng tài nguyên tính toán cá nhân. Trong một hệ sinh thái sáng tạo phi tập trung, các nghệ sĩ, nhà văn và nhà xây dựng không còn phụ thuộc vào các nền tảng tập trung. Thay vào đó, họ hoạt động trong một môi trường do cộng đồng quản lý, nơi các đổi mới được chia sẻ và kiếm tiền công bằng hơn.

Thu Hẹp Khoảng Cách Giữa Công Nghệ và Sáng Tạo​

Sự tích hợp của AI và Web3 đang xóa bỏ các ranh giới truyền thống giữa công nghệ và nghệ thuật. Khi các mô hình AI học hỏi từ các tập dữ liệu phi tập trung rộng lớn, chúng trở nên tốt hơn không chỉ trong việc hiểu đầu vào sáng tạo mà còn trong việc tạo ra các đầu ra vượt qua ranh giới nghệ thuật thông thường. Sự tiến hóa này đang tạo ra một hình thức thủ công kỹ thuật số mới—nơi sự sáng tạo được nâng cao bởi sức mạnh tính toán của AI và sự minh bạch của blockchain, đảm bảo mọi sáng tạo đều vừa đổi mới vừa có tính xác thực rõ ràng.

Vai Trò Của Các Quan Điểm Mới Lạ và Phân Tích Dựa Trên Dữ Liệu​

Khi chúng ta điều hướng biên giới này, điều quan trọng là phải liên tục đánh giá tính mới lạ và hiệu quả của các mô hình và tích hợp mới. Các nhà lãnh đạo thị trường, xu hướng đầu tư mạo hiểm và nghiên cứu học thuật đều chỉ ra một thực tế: sự tích hợp của AI và Web3 đang ở giai đoạn sơ khai nhưng bùng nổ. Phân tích của chúng tôi hỗ trợ quan điểm rằng, mặc dù có những thách thức như quyền riêng tư dữ liệu và rủi ro tập trung hóa, sự bùng nổ sáng tạo được thúc đẩy bởi AI phi tập trung sẽ mở đường cho các cơ hội kinh tế chưa từng có và sự thay đổi văn hóa. Đi trước đường cong đòi hỏi phải kết hợp dữ liệu thực nghiệm, xem xét kỹ lưỡng các kết quả thực tế và đảm bảo rằng các khung quy định hỗ trợ hơn là kìm hãm đổi mới.

Kết Luận​

Sự kết hợp môi trường của AI và Web3 đứng như một trong những xu hướng hứa hẹn nhất và phá vỡ nhất ở biên giới công nghệ. Từ việc nâng cao an ninh và hiệu quả hoạt động đến dân chủ hóa sản xuất sáng tạo và trao quyền cho một thế hệ nghệ nhân kỹ thuật số mới, sự tích hợp của những công nghệ này đang biến đổi các ngành công nghiệp trên diện rộng. Tuy nhiên, khi chúng ta nhìn về tương lai, con đường phía trước không phải không có thách thức. Giải quyết các mối quan tâm về quy định, kỹ thuật và tập trung hóa sẽ là điều quan trọng để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI phi tập trung.

Đối với các nhà sáng tạo và nhà xây dựng, sự hội tụ này là một lời kêu gọi hành động—một lời mời để tái tưởng tượng một thế giới nơi các hệ thống phi tập trung không chỉ trao quyền cho đổi mới mà còn thúc đẩy sự bao gồm và bền vững. Bằng cách tận dụng các mô hình mới nổi của phi tập trung hóa tăng cường AI, chúng ta có thể xây dựng một tương lai vừa an toàn và hiệu quả vừa sáng tạo và lạc quan.

Khi thị trường tiếp tục phát triển với các nghiên cứu trường hợp mới, các quan hệ đối tác chiến lược và bằng chứng dựa trên dữ liệu, một điều vẫn rõ ràng: giao điểm của AI và Web3 không chỉ là một xu hướng—nó là nền tảng mà làn sóng đổi mới kỹ thuật số tiếp theo sẽ được xây dựng. Cho dù bạn là một nhà đầu tư dày dạn, một doanh nhân công nghệ hay một người sáng tạo có tầm nhìn, thời điểm để đón nhận mô hình này là ngay bây giờ.

Hãy theo dõi khi chúng tôi tiếp tục tiến lên phía trước, khám phá mọi sắc thái của sự tích hợp thú vị này. Tại Cuckoo Network, chúng tôi cam kết làm cho thế giới lạc quan hơn thông qua công nghệ AI phi tập trung, và chúng tôi mời bạn tham gia cùng chúng tôi trên hành trình chuyển đổi này.

Tham khảo:

• Quan Hệ Đối Tác Giữa Deutsche Telekom & Fetch.ai
• Sự Hợp Tác Giữa Petoshi & EMC Protocol
• Tóm Tắt Axios BFD New York 2024
• Reuters Về Xu Hướng Tài Trợ AI
• RootData Về Động Lực Thị Trường Web3
• Nghiên Cứu Trường Hợp Logicful Về Eponym Của Art AI
• Nghiên Cứu Trường Hợp Leap AI Về Thirdweb
• Uinno.io Về Trò Chơi Web3
• Plato AiStream Về Các Biến Đổi AI Trong Web3

Bằng cách thừa nhận cả cơ hội và thách thức tại sự hội tụ này, chúng ta không chỉ trang bị cho tương lai mà còn truyền cảm hứng cho một phong trào hướng tới một hệ sinh thái kỹ thuật số phi tập trung và sáng tạo hơn.

Chúng ta đang chứng kiến một sự thay đổi lớn trong việc tạo kỹ thuật số. Những ngày mà thiết kế và phát triển sản phẩm chỉ dựa vào các quy trình thủ công, do con người điều khiển đã qua. Ngày nay, AI không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ—nó đang trở thành một đối tác sáng tạo, biến đổi cách chúng ta thiết kế, mã hóa và cá nhân hóa sản phẩm.

Nhưng điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà thiết kế, nhà phát triển và người sáng lập? AI là mối đe dọa hay siêu năng lực? Và những công cụ nào thực sự mang lại hiệu quả? Hãy cùng khám phá.

Ngăn Xếp Thiết Kế AI Mới: Từ Khái Niệm Đến Mã​

AI đang định hình lại mọi giai đoạn của việc tạo sản phẩm. Đây là cách:

1. Tạo UI/UX: Từ Khung Trắng Đến Thiết Kế Dựa Trên Gợi Ý​

Các công cụ như Galileo AI và Uizard biến các gợi ý văn bản thành các thiết kế UI hoàn chỉnh chỉ trong vài giây. Ví dụ, một gợi ý như “Thiết kế màn hình chính của ứng dụng hẹn hò hiện đại” có thể tạo ra một điểm khởi đầu, giải phóng các nhà thiết kế khỏi khung trắng.

Điều này chuyển vai trò của nhà thiết kế từ người đẩy pixel sang kỹ sư gợi ý và người quản lý. Các nền tảng như Figma và Adobe cũng đang tích hợp các tính năng AI (ví dụ: Smart Selection, Auto Layout) để đơn giản hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cho phép các nhà thiết kế tập trung vào sự sáng tạo và tinh chỉnh.

2. Tạo Mã: AI Như Đối Tác Mã Hóa Của Bạn​

GitHub Copilot, được sử dụng bởi hơn 1,3 triệu nhà phát triển, là ví dụ điển hình về tác động của AI đối với mã hóa. Nó không chỉ tự động hoàn thành các dòng mà còn tạo ra các hàm hoàn chỉnh dựa trên ngữ cảnh, tăng năng suất lên 55%. Các nhà phát triển mô tả nó như một lập trình viên trẻ không mệt mỏi, biết mọi thư viện.

Các lựa chọn thay thế như CodeWhisperer của Amazon (lý tưởng cho môi trường AWS) và Tabnine (tập trung vào quyền riêng tư) cung cấp các giải pháp tùy chỉnh. Kết quả? Các kỹ sư dành ít thời gian hơn cho mã mẫu và nhiều thời gian hơn để giải quyết các vấn đề độc đáo.

3. Kiểm Tra và Nghiên Cứu: Dự Đoán Hành Vi Người Dùng​

Các công cụ AI như Attention Insight và Neurons dự đoán tương tác của người dùng trước khi thử nghiệm bắt đầu, tạo ra bản đồ nhiệt và xác định các vấn đề tiềm ẩn. Đối với các thông tin định tính, các nền tảng như MonkeyLearn và Dovetail phân tích phản hồi của người dùng ở quy mô lớn, phát hiện các mẫu và cảm xúc trong vài phút.

4. Cá Nhân Hóa: Tùy Chỉnh Trải Nghiệm Ở Quy Mô Lớn​

AI đang đưa cá nhân hóa vượt ra ngoài các khuyến nghị. Các công cụ như Dynamic Yield và Adobe Target cho phép giao diện thích ứng động dựa trên hành vi người dùng—tái tổ chức điều hướng, điều chỉnh thông báo và hơn thế nữa. Mức độ tùy chỉnh này, từng chỉ dành cho các gã khổng lồ công nghệ, giờ đây đã có sẵn cho các nhóm nhỏ hơn.

Tác Động Thực Tế: Tốc Độ, Quy Mô và Sự Sáng Tạo​

1. Lặp Lại Nhanh Hơn​

AI nén thời gian một cách đáng kể. Các nhà sáng lập báo cáo từ ý tưởng đến nguyên mẫu chỉ trong vài ngày, không phải vài tuần. Tốc độ này khuyến khích thử nghiệm và giảm chi phí thất bại, thúc đẩy sự đổi mới táo bạo hơn.

2. Làm Nhiều Hơn Với Ít Hơn​

AI hoạt động như một lực lượng nhân đôi, cho phép các nhóm nhỏ đạt được những gì từng đòi hỏi các nhóm lớn hơn. Các nhà thiết kế có thể khám phá nhiều khái niệm trong thời gian cần để tạo ra một, trong khi các nhà phát triển duy trì các mã cơ sở hiệu quả hơn.

3. Một Quan Hệ Sáng Tạo Mới​

AI không chỉ thực hiện các nhiệm vụ—nó cung cấp các góc nhìn mới. Như một nhà thiết kế đã nói, “AI gợi ý những cách tiếp cận mà tôi chưa bao giờ nghĩ đến, phá vỡ các mẫu của tôi.” Quan hệ đối tác này tăng cường sự sáng tạo của con người thay vì thay thế nó.

Những Gì AI Không Thể Thay Thế: Lợi Thế Con Người​

Dù có khả năng, AI vẫn thiếu sót ở các lĩnh vực quan trọng:

1. Tư Duy Chiến Lược: AI không thể xác định mục tiêu kinh doanh hoặc hiểu sâu sắc nhu cầu của người dùng.
2. Sự Đồng Cảm: Nó không thể nắm bắt tác động cảm xúc của một thiết kế.
3. Ngữ Cảnh Văn Hóa: Các thiết kế do AI tạo ra thường cảm thấy chung chung, thiếu sắc thái văn hóa mà các nhà thiết kế con người mang lại.
4. Đảm Bảo Chất Lượng: Mã do AI tạo ra có thể chứa các lỗi nhỏ hoặc lỗ hổng, cần sự giám sát của con người.

Các đội ngũ thành công nhất xem AI như sự bổ sung, không phải tự động hóa—xử lý các nhiệm vụ thường xuyên trong khi con người tập trung vào sự sáng tạo, phán đoán và kết nối.

Các Bước Thực Tế Cho Các Đội Nhóm​

1. Bắt Đầu Nhỏ: Sử dụng AI cho ý tưởng và các nhiệm vụ rủi ro thấp trước khi tích hợp nó vào các quy trình quan trọng.
2. Thành Thạo Kỹ Thuật Gợi Ý: Việc tạo ra các gợi ý hiệu quả đang trở nên quan trọng như các kỹ năng thiết kế hoặc mã hóa truyền thống.
3. Xem Xét Kết Quả AI: Thiết lập các quy trình để xác nhận các thiết kế và mã do AI tạo ra, đặc biệt là cho các chức năng quan trọng về bảo mật.
4. Đo Lường Tác Động: Theo dõi các chỉ số như tốc độ lặp lại và đầu ra đổi mới để định lượng lợi ích của AI.
5. Kết Hợp Các Phương Pháp Tiếp Cận: Sử dụng AI ở nơi nó xuất sắc, nhưng không ép buộc nó vào các nhiệm vụ phù hợp hơn với các phương pháp truyền thống.

Tiếp Theo Là Gì? Tương Lai Của AI Trong Thiết Kế​

1. Tích Hợp Chặt Chẽ Giữa Thiết Kế và Phát Triển: Các công cụ sẽ thu hẹp khoảng cách giữa Figma và mã, cho phép chuyển đổi liền mạch từ thiết kế sang các thành phần chức năng.
2. AI Nhận Thức Ngữ Cảnh: Các công cụ trong tương lai sẽ điều chỉnh thiết kế theo tiêu chuẩn thương hiệu, dữ liệu người dùng và mục tiêu kinh doanh.
3. Cá Nhân Hóa Cấp Tiến: Giao diện sẽ thích ứng động với từng người dùng, định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với phần mềm.

Kết Luận: Người Sáng Tạo Được Tăng Cường​

AI không thay thế sự sáng tạo của con người—nó đang phát triển nó. Bằng cách xử lý các nhiệm vụ thường xuyên và mở rộng khả năng, AI giải phóng các nhà thiết kế và nhà phát triển để tập trung vào những gì thực sự quan trọng: tạo ra các sản phẩm đáp ứng nhu cầu và cảm xúc của con người.

Tương lai thuộc về người sáng tạo được tăng cường—những người tận dụng AI như một đối tác, kết hợp sự sáng tạo của con người với trí tuệ máy móc để xây dựng các sản phẩm tốt hơn, nhanh hơn và có ý nghĩa hơn.

Khi AI tiến bộ, yếu tố con người không trở nên ít quan trọng hơn, mà càng trở nên quan trọng hơn. Công nghệ thay đổi, nhưng nhu cầu kết nối với người dùng vẫn không đổi. Đó là một tương lai đáng để đón nhận.

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.

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.

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.

Chúng tôi rất vui mừng thông báo một sự hợp tác mới thú vị giữa Mạng Cuckoo và Chuỗi Swan, hai lực lượng tiên phong trong thế giới AI phi tập trung và công nghệ blockchain. Sự hợp tác này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sứ mệnh của chúng tôi nhằm dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI tiên tiến và tạo ra một hệ sinh thái AI hiệu quả, dễ tiếp cận và đổi mới hơn.

Trao Quyền Cho AI Phi Tập Trung Với Tài Nguyên GPU Mở Rộng​

Trọng tâm của sự hợp tác này là sự tích hợp các tài nguyên GPU rộng lớn của Chuỗi Swan vào nền tảng Mạng Cuckoo. Bằng cách tận dụng mạng lưới trung tâm dữ liệu và nhà cung cấp máy tính toàn cầu của Chuỗi Swan, Mạng Cuckoo sẽ mở rộng đáng kể khả năng phục vụ các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) phi tập trung.

Sự tích hợp này hoàn toàn phù hợp với tầm nhìn của cả hai công ty:

• Mục tiêu của Mạng Cuckoo là tạo ra một thị trường phục vụ mô hình AI phi tập trung
• Sứ mệnh của Chuỗi Swan là thúc đẩy chấp nhận AI thông qua cơ sở hạ tầng blockchain toàn diện

Mang Các Nhân Vật Anime Yêu Thích Đến Cuộc Sống Với AI​

Để minh họa sức mạnh của sự hợp tác này, chúng tôi rất vui mừng thông báo phát hành ban đầu của một số LLM dựa trên nhân vật lấy cảm hứng từ các nhân vật anime yêu thích. Những mô hình này, được tạo ra bởi cộng đồng sáng tạo Cuckoo tài năng, sẽ chạy trên các tài nguyên GPU của Chuỗi Swan.

Người hâm mộ và các nhà phát triển sẽ có thể tương tác và xây dựng dựa trên các mô hình nhân vật này, mở ra những khả năng mới cho kể chuyện sáng tạo, phát triển trò chơi và trải nghiệm tương tác.

Lợi Ích Chung và Tầm Nhìn Chia Sẻ​

Sự hợp tác này kết hợp sức mạnh của cả hai nền tảng:

• Mạng Cuckoo cung cấp thị trường phi tập trung và chuyên môn AI để phân phối và quản lý các nhiệm vụ AI một cách hiệu quả.
• Chuỗi Swan đóng góp cơ sở hạ tầng GPU mạnh mẽ, thị trường ZK sáng tạo và cam kết bồi thường công bằng cho các nhà cung cấp máy tính.

Cùng nhau, chúng tôi đang hướng tới một tương lai nơi các khả năng AI dễ tiếp cận hơn, hiệu quả hơn và công bằng hơn cho các nhà phát triển và người dùng trên toàn thế giới.

Ý Nghĩa Đối Với Cộng Đồng Của Chúng Tôi​

Đối với cộng đồng Mạng Cuckoo:

• Truy cập vào một nguồn tài nguyên GPU rộng lớn hơn, cho phép xử lý nhanh hơn và các mô hình AI phức tạp hơn
• Cơ hội mở rộng để tạo ra và kiếm tiền từ các mô hình AI độc đáo
• Tiềm năng giảm chi phí nhờ cơ sở hạ tầng hiệu quả của Chuỗi Swan

Đối với cộng đồng Chuỗi Swan:

• Các kênh mới để kiếm tiền từ tài nguyên GPU thông qua thị trường của Mạng Cuckoo
• Tiếp xúc với các ứng dụng AI tiên tiến và một cộng đồng sáng tạo sôi động
• Tiềm năng tăng nhu cầu và sử dụng cơ sở hạ tầng của Chuỗi Swan

Nhìn Về Phía Trước​

Sự hợp tác này chỉ là sự khởi đầu. Khi chúng tôi tiến về phía trước, chúng tôi sẽ khám phá thêm các cách để tích hợp công nghệ của mình và tạo ra giá trị cho cả hai hệ sinh thái. Chúng tôi đặc biệt hào hứng về tiềm năng tận dụng thị trường ZK của Chuỗi Swan và mô hình Thu Nhập Cơ Bản Toàn Cầu để tạo ra nhiều cơ hội hơn cho các nhà cung cấp GPU và nhà phát triển AI.

Hãy theo dõi để biết thêm thông tin cập nhật khi chúng tôi cùng nhau bắt đầu hành trình thú vị này. Tương lai của AI phi tập trung rất sáng, và với các đối tác như Chuỗi Swan, chúng tôi đang tiến gần hơn một bước tới việc biến tương lai đó thành hiện thực.

Chúng tôi mời cả hai cộng đồng tham gia cùng chúng tôi trong việc kỷ niệm sự hợp tác này. Cùng nhau, chúng tôi không chỉ xây dựng công nghệ – chúng tôi đang định hình tương lai của AI và trao quyền cho các nhà sáng tạo trên toàn thế giới.

Mạng Cuckoo

• Nguồn: https://cuckoo.network/blog/
• Telegram: https://cuckoo.network/tg/
• Discord: https://cuckoo.network/dc/

Thêm về Chuỗi Swan

• Trang web: https://www.swanchain.io
• Twitter: https://twitter.com/swan_chain
• Telegram: https://t.me/swan_chain/
• Discord: https://discord.gg/swanchain
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/swancloud