Sự kết hợp của AI và web3: Phát triển toàn diện từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
Trong những năm gần đây, AI và web3 được công nhận là hai động lực chính cho sự chuyển mình vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo của nhân loại. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng đã âm thầm hoàn thành quá trình chuyển đổi từ khái niệm sang cơ sở hạ tầng, trở thành một lĩnh vực mới có tiềm năng bùng nổ liên tục trong lĩnh vực web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và web3 đã trở thành chủ đề nóng, các hội trường đều xung quanh chủ đề này đã diễn ra nhiều cuộc thảo luận rộng rãi. Thông qua việc tham gia sâu sắc, chúng tôi đã hiểu biết về nhiều dự án AI tiềm năng, hiện chúng tôi chia sẻ quan sát từ tuyến đầu như sau.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát射 AI Agent
Trong nửa năm qua, nền tảng phóng AI Agent và xây dựng cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã trở nên rất phổ biến. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng dễ dàng để sở hữu và sử dụng AI Agent, trở thành một trong những hướng đi chính trong làn sóng các dự án AI lần này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 riêng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Hệ thống hạ tầng phi tập trung, nhằm hướng tới việc thực hiện sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI tự hành, thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI.
Questflow: Mạng lưới đa tác nhân AI phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới đại lý AI có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người không thể so sánh.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu tối thượng của AI trên chuỗi, hiện tại có nhiều dự án đang nỗ lực không ngừng ở các hướng như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung có thể phá vỡ vị thế độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic: Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển truy cập dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM) và triển khai chúng như dịch vụ có thể thanh toán.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu vào cụm GPU và CPU, loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
Aethir: Nền tảng sáng tạo tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm đám mây GPU bare metal được thiết kế cho các nhiệm vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp trò chơi.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, những tác nhân này được gọi là "Minions", hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu theo thời gian thực từ Internet.
GAIB: Cam kết cung cấp các giải pháp kinh tế cho lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và token hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế dành riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung (DApps).
Public AI: Tạo ra nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức, bao gồm văn bản, âm thanh, video và dữ liệu bản đồ.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là sự không minh bạch trong quá trình đào tạo, cũng như không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện nay có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán bảo mật và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Động cơ tính toán phi tập trung, nhằm cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp chứng minh không biết (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy, giúp các nhà phát triển xác minh nguồn dữ liệu, đảm bảo tính chân thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại vẫn còn tương đối ít dự án trường hợp sử dụng AI nổi bật. Ngoài robot Twitter AIXBT, các diễn giả trong sự kiện này cũng đã đề cập đến một số dự án tiềm năng:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, có khả năng sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi và thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
AI Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có khả năng giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, cung cấp dịch vụ đặt phòng khách sạn và so sánh giá cả.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, với mục tiêu tạo ra quỹ đầu tư đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng chung, nhiều dự án web3 truyền thống cũng lần lượt chấp nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.
Các chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới web3, giải quyết những vấn đề tương tác đã gây khó khăn cho ngành trước đó. Những chuỗi công khai này đều tuyên bố mục tiêu phát triển dẫn đầu về AI, sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc nền tảng đến đổi mới tài khoản.
Eigenlayer, trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking, cũng đã cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp bằng chứng trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy diễn AI, dự đoán, nhằm hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Là một chủ đề nóng tại Hội nghị Hong Kong Consensus 2025, cuộc thảo luận về AI và Web3 diễn ra sôi nổi và thú vị. Trong khi mơ về một kế hoạch tươi đẹp, nhiều khách mời cũng đề cập đến việc phát triển AI trên chuỗi hiện vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, vấn đề an ninh riêng tư, v.v. Những thách thức này không chỉ mang lại các vấn đề kỹ thuật cho ngành mà còn tạo ra cơ hội đổi mới lớn. Về lâu dài, ngành công nghiệp tràn đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thúc đẩy sự hòa nhập và phát triển của AI và Web3 thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng hơn nữa, đổi mới ứng dụng và hợp tác cộng đồng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
24 thích
Phần thưởng
24
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SolidityJester
· 07-21 08:08
Lại là sự kết hợp giữa AI và Web3, đã nói đi nói lại cả trăm lần rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
WhaleWatcher
· 07-21 06:40
Chủ đề này thật hấp dẫn
Xem bản gốcTrả lời0
Ser_APY_2000
· 07-19 05:24
Tương lai mới là sự phản bội lớn nhất
Xem bản gốcTrả lời0
GhostWalletSleuth
· 07-19 05:20
on-chain đều là BTC ăn xong thì Rug Pull
Xem bản gốcTrả lời0
TheShibaWhisperer
· 07-19 05:19
Lại đến lúc chơi đùa với mọi người rồi, vài đợt đồ ngốc bị cắt vẫn chưa đủ.
Xem bản gốcTrả lời0
NotAFinancialAdvice
· 07-19 05:14
Công việc tốt thì phải được thưởng, chỉ là không biết đợt này có bay được bao lâu.
AI và Web3 Độ sâu hòa nhập Từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng toàn diện đột phá
Sự kết hợp của AI và web3: Phát triển toàn diện từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng thực tế
Trong những năm gần đây, AI và web3 được công nhận là hai động lực chính cho sự chuyển mình vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo của nhân loại. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng đã âm thầm hoàn thành quá trình chuyển đổi từ khái niệm sang cơ sở hạ tầng, trở thành một lĩnh vực mới có tiềm năng bùng nổ liên tục trong lĩnh vực web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và web3 đã trở thành chủ đề nóng, các hội trường đều xung quanh chủ đề này đã diễn ra nhiều cuộc thảo luận rộng rãi. Thông qua việc tham gia sâu sắc, chúng tôi đã hiểu biết về nhiều dự án AI tiềm năng, hiện chúng tôi chia sẻ quan sát từ tuyến đầu như sau.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát射 AI Agent
Trong nửa năm qua, nền tảng phóng AI Agent và xây dựng cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã trở nên rất phổ biến. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng dễ dàng để sở hữu và sử dụng AI Agent, trở thành một trong những hướng đi chính trong làn sóng các dự án AI lần này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 riêng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Hệ thống hạ tầng phi tập trung, nhằm hướng tới việc thực hiện sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI tự hành, thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI.
Questflow: Mạng lưới đa tác nhân AI phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới đại lý AI có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người không thể so sánh.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu tối thượng của AI trên chuỗi, hiện tại có nhiều dự án đang nỗ lực không ngừng ở các hướng như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung có thể phá vỡ vị thế độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic: Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển truy cập dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM) và triển khai chúng như dịch vụ có thể thanh toán.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu vào cụm GPU và CPU, loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
Aethir: Nền tảng sáng tạo tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm đám mây GPU bare metal được thiết kế cho các nhiệm vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp trò chơi.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, những tác nhân này được gọi là "Minions", hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu theo thời gian thực từ Internet.
GAIB: Cam kết cung cấp các giải pháp kinh tế cho lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và token hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế dành riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo.
Automata: Cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung (DApps).
Public AI: Tạo ra nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức, bao gồm văn bản, âm thanh, video và dữ liệu bản đồ.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là sự không minh bạch trong quá trình đào tạo, cũng như không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện nay có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra của AI.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán bảo mật và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Động cơ tính toán phi tập trung, nhằm cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp chứng minh không biết (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy, giúp các nhà phát triển xác minh nguồn dữ liệu, đảm bảo tính chân thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại vẫn còn tương đối ít dự án trường hợp sử dụng AI nổi bật. Ngoài robot Twitter AIXBT, các diễn giả trong sự kiện này cũng đã đề cập đến một số dự án tiềm năng:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, có khả năng sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi và thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
AI Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có khả năng giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, cung cấp dịch vụ đặt phòng khách sạn và so sánh giá cả.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, với mục tiêu tạo ra quỹ đầu tư đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng chung, nhiều dự án web3 truyền thống cũng lần lượt chấp nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.
Các chuỗi công khai như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới web3, giải quyết những vấn đề tương tác đã gây khó khăn cho ngành trước đó. Những chuỗi công khai này đều tuyên bố mục tiêu phát triển dẫn đầu về AI, sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc nền tảng đến đổi mới tài khoản.
Eigenlayer, trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking, cũng đã cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp bằng chứng trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy diễn AI, dự đoán, nhằm hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Là một chủ đề nóng tại Hội nghị Hong Kong Consensus 2025, cuộc thảo luận về AI và Web3 diễn ra sôi nổi và thú vị. Trong khi mơ về một kế hoạch tươi đẹp, nhiều khách mời cũng đề cập đến việc phát triển AI trên chuỗi hiện vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, vấn đề an ninh riêng tư, v.v. Những thách thức này không chỉ mang lại các vấn đề kỹ thuật cho ngành mà còn tạo ra cơ hội đổi mới lớn. Về lâu dài, ngành công nghiệp tràn đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thúc đẩy sự hòa nhập và phát triển của AI và Web3 thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng hơn nữa, đổi mới ứng dụng và hợp tác cộng đồng.