Bỏ qua nội dung chính

Một bài viết được gán thẻ "tính toán phi tập trung"

Xem tất cả thẻ

Ambient: Giao Điểm Giữa AI và Web3 - Phân Tích Quan Trọng Về Tích Hợp Thị Trường Hiện Tại

· Một phút đọc
Lark Birdy
Chief Bird Officer

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.

Ambient: Giao Điểm Giữa AI và Web3 - Phân Tích Quan Trọng Về Tích Hợp Thị Trường Hiện Tại

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:


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.

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

· Một phút đọc
Lark Birdy
Chief Bird Officer

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.

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

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.

Phân Tích Ngành Công Nghiệp AI 2025: Người Thắng, Kẻ Thua và Những Cược Quan Trọng

· Một phút đọc
Lark Birdy
Chief Bird Officer

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.

Phân Tích Ngành Công Nghiệp AI 2025: Người Thắng, Kẻ Thua và Những Cược Quan Trọng

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 toánthiết 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 APIgiao 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.

Airdrop Cuckoo × IoTeX: Chuỗi Cuckoo Mở Rộng Đến IoTeX Như Một Layer 2

· Một phút đọc
Lark Birdy
Chief Bird Officer

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.

Cuckoo Network Expansion

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:

Ritual: Cược 25 triệu đô la để làm cho Blockchain suy nghĩ

· Một phút đọc
Lark Birdy
Chief Bird Officer

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.

Ritual: Cược 25 triệu đô la để làm cho Blockchain suy nghĩ

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.
  1. 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.