Một bài viết được gán thẻ "blockchain"

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.

Sự hội tụ của AI và tiền mã hóa đã được thổi phồng từ lâu nhưng thực hiện kém. Những nỗ lực trước đây để phi tập trung hóa AI đã phân mảnh hệ thống mà không mang lại giá trị thực. Tương lai không phải là phi tập trung hóa từng phần mà là xây dựng nền tảng AI toàn diện thực sự phi tập trung, tích hợp tính toán, dữ liệu và trí tuệ thành các hệ sinh thái tự duy trì.

Tôi đã dành nhiều tháng phỏng vấn 47 nhà phát triển, nhà sáng lập và nhà nghiên cứu tại giao điểm này. Đồng thuận? AI phi tập trung toàn diện là tương lai của trí tuệ tính toán và năm 2025 sẽ là năm bùng nổ của nó.

Khoảng Cách Thị Trường 1,7 Nghìn Tỷ Đô​

Hạ tầng AI hiện nay bị chi phối bởi một vài công ty:

• Bốn công ty kiểm soát 92% nguồn cung GPU H100 của NVIDIA.
• Những GPU này tạo ra doanh thu lên đến 1,4 triệu USD mỗi năm cho mỗi đơn vị.
• Lợi nhuận từ suy luận AI vượt quá 80%.

Sự tập trung này kìm hãm đổi mới và tạo ra những bất cập dễ bị phá vỡ. Các nền tảng AI phi tập trung toàn diện như Cuckoo Network nhằm loại bỏ những nút thắt cổ chai này bằng cách dân chủ hóa quyền truy cập vào tính toán, dữ liệu và trí tuệ.

AI Phi Tập Trung Toàn Diện: Mở Rộng Tầm Nhìn​

Một nền tảng AI phi tập trung toàn diện không chỉ tích hợp tính toán, dữ liệu và trí tuệ mà còn mở ra những trường hợp sử dụng mới mang tính chuyển đổi tại giao điểm của blockchain và AI. Hãy khám phá những lớp này dưới ánh sáng của các xu hướng mới nổi.

1. Thị Trường Tính Toán Phi Tập Trung​

Các nhà cung cấp tính toán tập trung tính phí cao và tập trung tài nguyên. Các nền tảng phi tập trung như Gensyn và Cuckoo Network cho phép:

• Tính Toán Linh Hoạt: Truy cập theo yêu cầu vào GPU trên các mạng phân tán.
• Tính Toán Có Thể Xác Minh: Bằng chứng mật mã đảm bảo tính toán chính xác.
• Giảm Chi Phí: Các chỉ số ban đầu cho thấy giảm chi phí từ 30-70%.

Hơn nữa, sự trỗi dậy của AI-Fi đang tạo ra các nguyên mẫu kinh tế mới. GPU đang trở thành tài sản sinh lợi, với thanh khoản trên chuỗi cho phép các trung tâm dữ liệu tài trợ cho việc mua sắm phần cứng. Sự phát triển của các khung đào tạo phi tập trung và điều phối suy luận đang tăng tốc, mở đường cho hạ tầng tính toán AI thực sự có thể mở rộng.

2. Hệ Sinh Thái Dữ Liệu Do Cộng Đồng Điều Khiển​

Sự phụ thuộc của AI vào dữ liệu khiến các tập dữ liệu tập trung trở thành nút thắt cổ chai. Các hệ thống phi tập trung, tận dụng Data DAOs và các công nghệ tăng cường quyền riêng tư như bằng chứng không kiến thức (ZK), cho phép:

• Phân Bổ Giá Trị Công Bằng: Các mô hình định giá và sở hữu động thưởng cho người đóng góp.
• Thị Trường Dữ Liệu Thời Gian Thực: Dữ liệu trở thành tài sản có thể giao dịch, được mã hóa.

Tuy nhiên, khi các mô hình AI yêu cầu các tập dữ liệu ngày càng phức tạp, các thị trường dữ liệu sẽ cần cân bằng giữa chất lượng và quyền riêng tư. Các công cụ cho các nguyên mẫu quyền riêng tư xác suất, chẳng hạn như tính toán đa bên an toàn (MPC) và học liên kết, sẽ trở nên cần thiết để đảm bảo cả tính minh bạch và bảo mật trong các ứng dụng AI phi tập trung.

3. Trí Tuệ AI Minh Bạch​

Các hệ thống AI ngày nay là những hộp đen. Trí tuệ phi tập trung mang lại sự minh bạch thông qua:

• Mô Hình Có Thể Kiểm Toán: Hợp đồng thông minh đảm bảo trách nhiệm và tính minh bạch.
• Quyết Định Có Thể Giải Thích: Kết quả AI có thể giải thích và tăng cường lòng tin.

Các xu hướng mới nổi như ý định tác nhân—nơi các tác nhân AI tự động giao dịch hoặc hành động trên chuỗi—cung cấp cái nhìn thoáng qua về cách AI phi tập trung có thể định nghĩa lại quy trình làm việc, thanh toán vi mô và thậm chí cả quản trị. Các nền tảng phải đảm bảo khả năng tương tác liền mạch giữa các hệ thống dựa trên tác nhân và con người để những đổi mới này phát triển.

Các Danh Mục Mới Nổi Trong AI Phi Tập Trung​

Tương Tác Tác Nhân-Tác Nhân​

Blockchain vốn dĩ có thể kết hợp, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tương tác tác nhân-tác nhân. Không gian thiết kế này bao gồm các tác nhân tự động tham gia vào các giao dịch tài chính, phát hành token hoặc tạo điều kiện cho quy trình làm việc. Trong AI phi tập trung, các tác nhân này có thể hợp tác trong các nhiệm vụ phức tạp, từ đào tạo mô hình đến xác minh dữ liệu.

Nội Dung Tạo Sinh và Giải Trí​

Các tác nhân AI không chỉ là người lao động—chúng còn có thể tạo ra. Từ giải trí đa phương tiện tác nhân đến nội dung trò chơi tạo sinh động, AI phi tập trung có thể mở khóa các danh mục trải nghiệm người dùng mới. Hãy tưởng tượng các nhân vật ảo kết hợp liền mạch thanh toán blockchain với các câu chuyện do AI tạo ra để định nghĩa lại kể chuyện kỹ thuật số.

Tiêu Chuẩn Kế Toán Tính Toán​

Sự thiếu tiêu chuẩn hóa kế toán tính toán đã gây khó khăn cho cả hệ thống truyền thống và phi tập trung. Để cạnh tranh, các mạng AI phi tập trung phải ưu tiên tính minh bạch bằng cách cho phép so sánh táo với táo về chất lượng và đầu ra tính toán. Điều này không chỉ tăng cường lòng tin của người dùng mà còn tạo ra nền tảng có thể xác minh để mở rộng thị trường tính toán phi tập trung.

Những Việc Các Nhà Xây Dựng và Nhà Đầu Tư Nên Làm​

Cơ hội trong AI phi tập trung toàn diện là rất lớn nhưng cần sự tập trung:

• Tận Dụng Tác Nhân AI cho Tự Động Hóa Quy Trình Làm Việc: Các tác nhân giao dịch tự động có thể đơn giản hóa xác thực doanh nghiệp, thanh toán vi mô và tích hợp đa nền tảng.
• Xây Dựng cho Khả Năng Tương Tác: Đảm bảo khả năng tương thích với các quy trình AI hiện có và các công cụ mới nổi như giao diện giao dịch tác nhân.
• Ưu Tiên UX và Lòng Tin: Sự chấp nhận phụ thuộc vào sự đơn giản, minh bạch và khả năng xác minh.

Nhìn Về Phía Trước​

Tương lai của AI không phải là phân mảnh mà là thống nhất thông qua các nền tảng toàn diện, phi tập trung. Các hệ thống này tối ưu hóa các lớp tính toán, dữ liệu và trí tuệ, phân phối lại quyền lực và cho phép đổi mới chưa từng có. Với sự tích hợp của quy trình làm việc tác nhân, các nguyên mẫu quyền riêng tư xác suất và tiêu chuẩn kế toán minh bạch, AI phi tập trung có thể thu hẹp khoảng cách giữa ý tưởng và thực tiễn.

Năm 2025, thành công sẽ đến với các nền tảng mang lại giá trị thực bằng cách xây dựng các hệ sinh thái gắn kết, lấy người dùng làm trung tâm. Kỷ nguyên của AI thực sự phi tập trung chỉ mới bắt đầu—và tác động của nó sẽ mang tính chuyển đổi.