作者: Nghiên cứu thang độ xám
Biên soạn bởi: Felix, PANews
Grayscale hôm qua đã công bố ra mắt Quỹ AI phi tập trung Grayscale LLC, một quỹ mới tập trung vào AI phi tập trung. Lô dự án đầu tiên của quỹ bao gồm Bittensor (TAO), Filecoin (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) và Render (RNDR), trong đó Near, Filecoin và Render là những tài sản có tỷ trọng cao nhất trong quỹ. Bị ảnh hưởng bởi tin tức này, các token liên quan đã tăng mạnh. Sau đó, Grayscale đã xuất bản một bài báo giải thích về AI và AI phi tập trung cũng như giải thích lý do coi trọng nó. Sau đây là toàn văn nội dung.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ mới nổi hứa hẹn nhất của thế kỷ này, với tiềm năng tăng năng suất của con người theo cấp số nhân và tạo ra những đột phá về y tế. Mặc dù ngày nay AI có thể quan trọng nhưng tác động của nó sẽ ngày càng tăng lên. PwC ước tính AI sẽ phát triển thành một ngành công nghiệp trị giá 15 nghìn tỷ USD vào năm 2030.
Tuy nhiên, công nghệ đầy hứa hẹn này cũng phải đối mặt với nhiều thách thức. Khi công nghệ AI ngày càng trở nên mạnh mẽ, sức mạnh của ngành AI tập trung vào tay một số ít công ty, điều này tiềm ẩn nguy cơ gây hại cho xã hội. Điều này cũng làm dấy lên mối lo ngại nghiêm trọng về hàng giả sâu sắc, sai lệch và rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu. May mắn thay, mật mã cung cấp các giải pháp tiềm năng cho một số vấn đề này nhờ các đặc tính phân quyền và minh bạch của nó.
Bài viết này sẽ tìm hiểu các vấn đề do tập trung hóa gây ra và cách AI phi tập trung có thể giúp giải quyết một số nhược điểm này. Sự giao thoa giữa Tiền điện tử và AI cũng sẽ được thảo luận, nêu bật các ứng dụng tiền điện tử trong không gian đang có dấu hiệu được áp dụng sớm.
Các vấn đề với AI tập trung
Sự phát triển của AI hiện nay đang phải đối mặt với những rủi ro và thách thức nhất định. Hiệu ứng mạng và yêu cầu về vốn lớn của AI quan trọng đến mức nhiều nhà phát triển AI bên ngoài các công ty công nghệ lớn, chẳng hạn như các công ty nhỏ hoặc nhà nghiên cứu hàn lâm, gặp khó khăn trong việc có được các nguồn lực cần thiết để phát triển AI hoặc không thể kiếm tiền từ công việc của họ. Điều này hạn chế sự cạnh tranh và đổi mới tổng thể trong AI.
Do đó, ảnh hưởng đối với công nghệ chủ chốt này tập trung vào tay một số công ty, chẳng hạn như OpenAI và Google, đặt ra những câu hỏi nghiêm túc về quản trị AI. Ví dụ: vào tháng 2 năm nay, công cụ tạo hình ảnh AI của Google Gemini đã phải đối mặt với sự phân biệt chủng tộc và lỗi lịch sử, đồng thời bị nghi ngờ thao túng mô hình. Ngoài ra, vào tháng 11 năm ngoái, một ban giám đốc gồm sáu người đã quyết định sa thải Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman, vạch trần thực tế rằng một số ít người kiểm soát công ty phát triển các mô hình này.
Khi AI ngày càng có tầm ảnh hưởng và tầm quan trọng, nhiều người lo ngại rằng một công ty có thể giành được quyền ra quyết định đối với các mô hình AI có thể có tác động rất lớn đến xã hội. Họ thậm chí có thể dựng lên các rào cản để làm việc đằng sau cánh cửa đóng kín gây thiệt hại cho người khác hoặc thao túng các mô hình để thu lợi cá nhân.
AI phi tập trung có thể giúp ích như thế nào
AI phi tập trung đề cập đến các dịch vụ AI sử dụng công nghệ blockchain để phân phối quyền sở hữu và quản trị AI theo cách cải thiện tính minh bạch và khả năng tiếp cận. Grayscale Research tin rằng AI phi tập trung có khả năng đưa ra những quyết định quan trọng này từ môi trường khép kín và cung cấp chúng cho công chúng.
Công nghệ chuỗi khối có thể giúp các nhà phát triển tăng khả năng tiếp cận AI và hạ thấp ngưỡng cho các nhà phát triển độc lập xây dựng và kiếm tiền từ công việc của họ. Điều này sẽ giúp tăng cường sự đổi mới và cạnh tranh AI tổng thể, đồng thời duy trì sự cân bằng với các mô hình được phát triển bởi những gã khổng lồ công nghệ.
Ngoài ra, AI phi tập trung có thể giúp dân chủ hóa việc đầu tư vào AI. Hiện tại, có rất ít cách để kiếm lợi nhuận liên quan đến phát triển AI ngoài việc thông qua một số cổ phiếu công nghệ. Đồng thời, một lượng vốn tư nhân đáng kể đã được phân bổ cho các công ty khởi nghiệp AI và các công ty tư nhân (47 tỷ USD vào năm 2022, 42 tỷ USD vào năm 2023). Kết quả là, chỉ một nhóm nhỏ vốn mạo hiểm và các nhà đầu tư được công nhận mới có quyền tiếp cận số tiền thu được từ các công ty này. Ngược lại, tài sản tiền điện tử AI phi tập trung được mở cho tất cả mọi người và bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào tương lai của AI.
Hiện nay lĩnh vực ngã tư phát triển thế nào?
Sự giao thoa giữa tiền điện tử và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu về mặt trưởng thành, nhưng phản ứng của thị trường rất đáng khích lệ. Tính đến tháng 5 năm 2024, tỷ lệ hoàn vốn trong lĩnh vực AI của tài sản tiền điện tử là 20%, cao hơn so với phần lớn các hoạt động theo dõi tiền điện tử. Ngoài ra, theo dữ liệu của Kaito, so với các bài hát khác như DeFi, Layer2, Meme và RWA, bài hát AI hiện có “tỷ lệ chia sẻ tâm trí tường thuật” cao nhất trên nền tảng xã hội (sự chú ý của thị trường cao nhất).
Gần đây, một số tên tuổi lớn đã bắt đầu nắm bắt lĩnh vực mới nổi này và nỗ lực giải quyết những thiếu sót của AI tập trung. Vào tháng 3 năm nay, Emad Mostaque, người sáng lập công ty AI Stability AI, đã rời công ty để theo đuổi AI phi tập trung. Ông nói rằng "bây giờ là lúc để đảm bảo rằng AI vẫn mở và phi tập trung". Ngoài ra, người sáng lập ShapeShift Erik Vorhees gần đây đã ra mắt Venice.ai, một dịch vụ AI tập trung vào quyền riêng tư với mã hóa đầu cuối.
Hình 1: AI Universe đã vượt trội hơn gần như mọi lĩnh vực tiền điện tử trong năm nay
Sự giao thoa giữa Crypto và AI có thể được chia thành ba loại chính:
Lớp cơ sở hạ tầng: mạng cung cấp nền tảng để phát triển AI (ví dụ: NEAR, TAO, FET)
Tài nguyên cần thiết cho AI: tài sản cung cấp tài nguyên chính (máy tính, lưu trữ, dữ liệu) cần thiết để phát triển AI (chẳng hạn như RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
Giải quyết các vấn đề về AI: Các tài sản cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến AI, chẳng hạn như sự gia tăng của bot và deepfake cũng như xác thực mô hình (ví dụ: WLD, TRAC, NUM)
Hình 2: Bản đồ thị trường AI và tiền điện tử
Nguồn: Grayscale Investments. Các giao thức đi kèm là ví dụ minh họa
Mạng cung cấp cơ sở hạ tầng để phát triển AI
Danh mục đầu tiên là mạng cung cấp kiến trúc mở không cần cấp phép được xây dựng dành riêng cho sự phát triển chung của các dịch vụ AI. Những tài sản này không tập trung vào một sản phẩm hoặc dịch vụ AI nhất định mà tập trung vào việc tạo ra cơ sở hạ tầng cơ bản và cơ chế khuyến khích cho các ứng dụng AI khác nhau.
NEAR nổi bật trong hạng mục này với những người sáng lập là người đồng sáng tạo kiến trúc “Transformer” hỗ trợ các hệ thống AI như ChatGPT. Vào tháng 5 năm nay, NEAR đã thông báo rằng họ sẽ tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái AI do người dùng sở hữu và cố gắng tối ưu hóa quyền riêng tư và chủ quyền của người dùng. Vào cuối tháng 6, NEAR đã khởi động chương trình vườn ươm AI để phát triển các mô hình cơ sở gốc NEAR, nền tảng dữ liệu cho các ứng dụng AI, khung tác nhân AI và thị trường điện toán.
Bittensor là một nền tảng sử dụng mã thông báo TAO để khuyến khích phát triển AI một cách kinh tế. Bittensor đóng vai trò là nền tảng cơ bản cho 38 mạng con, mỗi mạng con có các trường hợp sử dụng khác nhau, chẳng hạn như chatbot, tạo hình ảnh, dự báo tài chính, dịch ngôn ngữ, đào tạo mô hình, lưu trữ và tính toán. Mạng Bittensor thưởng cho các công cụ khai thác và trình xác thực hoạt động tốt nhất trong mỗi mạng con bằng mã thông báo TAO và cung cấp cho các nhà phát triển API không cần cấp phép để xây dựng các ứng dụng AI cụ thể bằng cách truy vấn các công cụ khai thác trong mạng con Bittensor.
Danh mục này cũng bao gồm các giao thức khác như Fetch.ai và Allora Network. Fetch.ai, một nền tảng dành cho các nhà phát triển tạo ra các trợ lý AI phức tạp (tức là "tác nhân AI"), gần đây đã hợp nhất với AGIX và OCEAN và có tổng vốn hóa thị trường khoảng 7,5 tỷ USD. Cái còn lại là Allora Network, một nền tảng tập trung vào việc áp dụng AI vào các ứng dụng tài chính, bao gồm các chiến lược giao dịch tự động cho thị trường DEX và dự đoán. Allora vẫn chưa phát hành mã thông báo và đã huy động được vòng cấp vốn chiến lược vào tháng 6, nâng tổng số tiền tài trợ cho đợt phát hành riêng lẻ lên 35 triệu USD.
Nguồn lực cần thiết để phát triển AI
Loại thứ hai bao gồm các tài sản cung cấp tài nguyên cần thiết cho việc phát triển AI dưới dạng điện toán, lưu trữ hoặc dữ liệu.
Sự trỗi dậy của AI đã tạo ra nhu cầu lớn về tài nguyên điện toán dưới dạng GPU. Các thị trường GPU phi tập trung như Render (RNDR), Akash (AKT) và Livepeer (LPT) cung cấp nguồn cung GPU nhàn rỗi cho các nhà phát triển để đào tạo mô hình, suy luận mô hình hoặc kết xuất AI tạo 3D. Người ta ước tính rằng Render cung cấp khoảng 10.000 GPU, tập trung vào các nghệ sĩ và AI sáng tạo, trong khi Akash cung cấp 400 GPU, tập trung vào các nhà phát triển và nghiên cứu AI. Trong khi đó, Livepeer gần đây đã công bố kế hoạch cho một mạng con AI mới, nhằm thực hiện các tác vụ suy luận AI như chuyển văn bản thành hình ảnh, chuyển văn bản thành video và chuyển hình ảnh sang video vào tháng 8 năm 2024.
Ngoài việc yêu cầu lượng lớn tài nguyên tính toán, các mô hình AI còn yêu cầu lượng lớn dữ liệu. Kéo theo đó là nhu cầu lưu trữ dữ liệu tăng lên đáng kể. Các giải pháp lưu trữ dữ liệu như Filecoin (FIL) và Arweave (AR) có thể đóng vai trò là giải pháp thay thế web an toàn và phi tập trung để lưu trữ dữ liệu AI trên các máy chủ AWS tập trung. Các giải pháp này không chỉ cung cấp khả năng lưu trữ có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí mà còn tăng cường tính bảo mật và tính toàn vẹn dữ liệu bằng cách loại bỏ các điểm lỗi duy nhất và giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu.
Cuối cùng, các dịch vụ AI hiện có như OpenAI và Gemini cung cấp quyền truy cập liên tục vào dữ liệu thời gian thực thông qua Bing và Google Search. Điều này khiến tất cả các nhà phát triển mô hình AI khác ngoại trừ các công ty công nghệ gặp bất lợi. Tuy nhiên, các dịch vụ thu thập dữ liệu như Grass và Masa có thể giúp tạo sân chơi bình đẳng bằng cách cho phép các cá nhân kiếm tiền bằng cách cung cấp dữ liệu ứng dụng để đào tạo mô hình AI, đồng thời duy trì quyền kiểm soát và quyền riêng tư đối với dữ liệu cá nhân của họ.
Nội dung cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến AI
Danh mục thứ ba bao gồm các tài sản cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến AI, bao gồm sự gia tăng của bot, deepfake và nguồn gốc nội dung.
Một vấn đề quan trọng khác với AI là sự gia tăng của bot và thông tin sai lệch. Các tác phẩm sâu do AI tạo ra đã có tác động đến các cuộc bầu cử tổng thống ở Ấn Độ và Châu Âu, và các chuyên gia “rất lo sợ” về việc cuộc đua tổng thống Hoa Kỳ sắp tới tràn ngập “thông tin sai lệch” do các tác phẩm sâu gây ra. Các nội dung được thiết kế để giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến deepfake bằng cách thiết lập các nguồn nội dung có thể xác minh bao gồm Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) và Story Protocol. Ngoài ra, Worldcoin (WLD) cố gắng giải quyết vấn đề bot bằng cách xác thực bằng mã định danh sinh trắc học duy nhất.
Một rủi ro khác với AI là đảm bảo niềm tin vào chính mô hình. Làm sao bạn có thể tin tưởng rằng kết quả AI bạn nhận được không bị giả mạo hoặc thao túng? Hiện tại, có một số giao thức giúp giải quyết vấn đề này thông qua mật mã, bằng chứng không có kiến thức và mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE), chẳng hạn như Modulus Labs và Zama.
Tóm lại là
Mặc dù các tài sản AI phi tập trung này đã đạt được kết quả ban đầu nhưng chúng vẫn đang ở giai đoạn đầu. Vào đầu năm nay, nhà đầu tư mạo hiểm Fred Wilson cho biết AI và tiền điện tử là “hai mặt của một đồng tiền” và “Web3 sẽ giúp chúng ta tin tưởng vào AI”. Khi ngành công nghiệp AI tiếp tục phát triển, Grayscale Research tin rằng các trường hợp sử dụng mã hóa liên quan đến AI này sẽ ngày càng trở nên quan trọng và hai công nghệ đang phát triển nhanh chóng này có tiềm năng bổ sung cho nhau.
Có nhiều dấu hiệu cho thấy kỷ nguyên AI đang đến và sẽ có những tác động sâu rộng, cả tích cực lẫn tiêu cực. Bằng cách tận dụng các đặc điểm của công nghệ blockchain, người ta tin rằng tiền điện tử cuối cùng có thể giúp giảm thiểu một số mối nguy hiểm của AI.
Bài đọc liên quan: Tại sao các nhà đầu tư mạo hiểm lại đặt cược lớn vào Crypto x AI
