Foresight Ventures dự đoán: AI và tiền điện tử sẽ dẫn đầu cuộc cách mạng công nghệ trong 50 năm tới

Tựa gốc: Foresight Ventures: AI x Crypto Report

Tác giả gốc: Foresight Ventures

Biên soạn bởi: Alvis, Mars Finance

Thông tin chi tiết chính

Foresight Ventures tin rằng AI x Crypto có thể là ngành thú vị nhất trong 50 năm tới. Tiền điện tử tăng cường AI bằng cách giải quyết các vấn đề kiểm soát tập trung, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, giúp AI trở nên đáng tin cậy và hiệu quả hơn. AI có thể kết hợp mã hóa với các khả năng thông minh, cho phép các hợp đồng thông minh đưa ra quyết định do AI điều khiển, cho phép các chuỗi khối nhận thức được thế giới vật lý và cải thiện trải nghiệm người dùng đối với các ứng dụng chuỗi khối.

Sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử có thể được chia thành ba cấp độ: cơ sở hạ tầng, mô hình và ứng dụng. Những đổi mới ở lớp cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như sức mạnh tính toán phi tập trung và lưu trữ dữ liệu, sẽ giảm chi phí đồng thời cải thiện hiệu quả và tính bảo mật của các ứng dụng AI, bỏ qua các nhà cung cấp đám mây truyền thống. Lớp mô hình sẽ triển khai mạng suy luận mô hình ngang hàng, thúc đẩy hợp tác và đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giảm chi phí và cho phép các doanh nghiệp nhỏ tham gia phát triển trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, các hợp đồng thông minh do AI điều khiển sẽ tăng cường các ứng dụng blockchain như xác thực sinh trắc học, phát hiện gian lận và bot giao dịch AI. Cuối cùng, lớp ứng dụng sẽ tích hợp lớp cơ sở hạ tầng và lớp mô hình vào các sản phẩm tiêu dùng khác nhau.

Cơ sở hạ tầng và lớp mô hình của AI x Crypto đã tương đối hoàn thiện, nhưng việc phát triển ứng dụng vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Có những cơ hội đáng kể để mở rộng lớp ứng dụng nhằm tận dụng cơ sở hạ tầng và các mô hình đã được phát triển.​

Al x Crypto mang đến nhiều lĩnh vực nghiên cứu mới với tiềm năng nghiên cứu khổng lồ, chẳng hạn như ZKML, FHE-ML, đào tạo ML phân tán, lượng tử hóa mạng, cơ sở dữ liệu phi tập trung, mã hóa đồng hình hoàn toàn, phần cứng Al và phần cứng FHE.

Lời nói đầu

“Blockchain cách mạng hóa sản xuất và trí tuệ nhân tạo thay đổi quy trình sản xuất. Trí tuệ nhân tạo x Tiền điện tử có thể là ngành thú vị nhất trong 50 năm tới.”

Forest (Đồng sáng lập, Foresight Ventures)

Giới thiệu và tổng quan về AI x Crypto

Các dự án AI x Crypto đã cho thấy lợi nhuận tài sản mạnh mẽ trong hai năm qua. Sự giao thoa giữa AI và tiền điện tử có giá trị đáng kể. Tiền điện tử cho phép chúng ta tin tưởng vào AI và AI làm cho blockchain trở nên thông minh hơn.

Hệ thống AI x Crypto có thể được chia thành ba lớp: lớp cơ sở hạ tầng, lớp mô hình và lớp ứng dụng.

Lớp cơ sở hạ tầng cung cấp khả năng tính toán và lưu trữ cần thiết để thực thi hiệu quả các mô hình và ứng dụng. Các dự án như io.net, Akash, APUS, PingPong và nhiều dự án khác thuộc danh mục khả năng tính toán lớp cơ sở hạ tầng. Các dự án như 0G, Glacier và SpaceAndTime cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu phi tập trung cho AI.

Lớp mô hình liên quan đến các thuật toán và mô hình được sử dụng trong các hệ thống AI. Mạng mô hình Xây dựng mạng suy luận ngang hàng hoặc tạo các mô hình cơ bản mới thông qua sự đóng góp của cộng đồng. Các dự án như Bittensor, PIN AI, Cerbo AI và Sentient đều thuộc danh mục này. AI trên chuỗi là một tập hợp con của một mạng lưới các mô hình, ngoại trừ kết quả suy luận của nó có sẵn cho các hợp đồng thông minh, cho phép chúng sử dụng AI để đưa ra quyết định. Các dự án như Ora, TheoriqAI, Nesa và Modulus đang phát triển AI trên chuỗi. Họ có thể sử dụng các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ và điện toán lớp cơ sở hạ tầng để cung cấp năng lượng cho các mô hình này.

Các ứng dụng AI như MyShell, Story Protocol và Sleepless AI đóng gói các lớp thấp hơn thành một sản phẩm tiêu dùng gắn kết.

Lớp cơ sở hạ tầng AI x tiền điện tử

1. Dự án sức mạnh tính toán phi tập trung: Khai thác GPU và CPU từ các nguồn không được sử dụng đúng mức như trung tâm dữ liệu độc lập, công cụ khai thác tiền điện tử và mạng phần cứng như Filecoin và Render. Họ cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung và tiết kiệm chi phí, vượt qua các nhà tài phiệt đám mây như AWS. Khả năng tính toán phi tập trung giải quyết sự tăng trưởng về nhu cầu GPU do trí tuệ nhân tạo thúc đẩy và mang lại lợi thế cạnh tranh về giá. Ví dụ: A100 trên AWS có giá khoảng 4,10 USD mỗi giờ, trong khi io.net tính phí 0,76 USD mỗi giờ. Mặc dù điện toán phi tập trung thường cung cấp chất lượng thấp hơn các trung tâm dữ liệu lớn nhưng điều này đang bắt đầu thay đổi.

2. Cơ sở dữ liệu/hệ thống tệp/lớp DA phi tập trung: Cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu cho AI phi tập trung, cho phép mọi người sở hữu, kiểm soát và sử dụng tài sản AI theo cách phi tập trung. Hệ thống lưu trữ phi tập trung cung cấp các giải pháp lưu trữ tiết kiệm chi phí và tạo điều kiện thuận lợi cho môi trường phát triển AI hợp tác. Những thách thức thiết kế chính đối với hệ thống lưu trữ phi tập trung bao gồm mô hình kinh tế, thuật toán xác minh lưu trữ, mức độ phân cấp và cải thiện hiệu suất truy xuất. Bốn yếu tố này có mối liên hệ với nhau và đòi hỏi sự đánh đổi.

Lớp mô hình mã hóa AI x

1. Mạng mô hình: Thiết lập mạng suy luận mô hình điểm-điểm để kích thích sự phát triển của trí tuệ máy. Mạng mô hình thúc đẩy sự cởi mở và hợp tác trong trí tuệ nhân tạo. Nâng cao chất lượng đầu ra của sản phẩm AI bằng cách gắn nhãn cho các mô hình và tác nhân AI. Chúng cũng giúp giảm chi phí của AI và khuyến khích sự phát triển của các doanh nghiệp nhỏ.

2. Mạng mô hình AI trên chuỗi: cho phép các hợp đồng thông minh sử dụng AI để đưa ra quyết định, mang lại cho blockchain khả năng nhận thức thế giới vật chất. Mạng mô hình AI tận dụng ZKML (máy học không kiến ​​thức), OPML (máy học lạc quan), oracle AI và AIVM (máy ảo trí tuệ nhân tạo) để đảm bảo rằng suy luận AI vừa đáng tin cậy vừa có thể truy cập được trong các hợp đồng thông minh blockchain. Người dùng có thể tận dụng AI để đưa ra quyết định trong hợp đồng thông minh. Ví dụ: họ có thể tham gia vào các dự án DeFi và kiếm doanh thu dựa trên dự đoán của AI hoặc sử dụng AI để nhận dạng khuôn mặt nhằm cho phép các hợp đồng thông minh nhận dạng các cá nhân.

Lớp ứng dụng mã hóa AI x

1. Dapps/Apps thu thập dữ liệu: Sử dụng cơ chế kiếm tiền từ thẻ và cơ chế kiếm tiền từ dữ liệu/băng thông đóng góp để thu thập dữ liệu hiệu quả và tiết kiệm đồng thời bảo vệ quyền của người đóng góp. Thị trường thu thập và ghi nhãn dữ liệu rất lớn. Các ứng dụng thu thập dữ liệu sử dụng các biện pháp khuyến khích bằng mật mã để tạo ra một thị trường lao động toàn cầu không cần sự tin cậy, giảm chi phí và tạo điều kiện cho sự tham gia toàn cầu. Họ cũng sử dụng gamification để làm cho công việc gắn thẻ trở nên dễ dàng và thú vị hơn.

2. AI Dapps: Đóng gói cơ sở hạ tầng và các lớp mô hình thành một sản phẩm tiêu dùng gắn kết. Nền tảng AI tiền điện tử sử dụng mã thông báo tài sản để giúp người sáng tạo AI vượt qua các thách thức về tài trợ và tăng lợi nhuận. Họ xây dựng nền kinh tế chia sẻ cho AI, tạo cơ hội cho các mô hình kinh doanh mới và cung cấp cho người dùng trải nghiệm an toàn hơn, tập trung vào quyền riêng tư hơn. Có nhiều loại dApp và ứng dụng AI, bao gồm nền tảng tạo AI, ứng dụng xã hội, trò chơi và giải trí được tăng cường AI, ứng dụng AI để dự đoán, giao dịch, AMM và DeFi cũng như nhiều công cụ AI khác nhau.

Kết luận, xu hướng tương lai và ý nghĩa xã hội

Tóm lại, AI sáng tạo sẽ thúc đẩy sự chuyển đổi kinh doanh đáng kể trong 50 năm tới, được thúc đẩy bởi dòng vốn lớn và tiến bộ công nghệ nhanh chóng. Mã hóa tăng cường AI bằng cách giải quyết các vấn đề kiểm soát tập trung, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, giúp AI trở nên đáng tin cậy và hiệu quả hơn. Sự giao thoa giữa AI x tiền điện tử vẫn đang ở giai đoạn đầu và có giá trị đáng kể. Cơ sở hạ tầng và các lớp mô hình của AI x Crypto đã tương đối hoàn thiện, nhưng việc phát triển ứng dụng vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Có những cơ hội đáng kể để mở rộng lớp ứng dụng nhằm tận dụng cơ sở hạ tầng và các mô hình đã được phát triển.

Xu hướng tương lai trong không gian AI x Crypto bao gồm một số phát triển chính:

Cơ sở hạ tầng phi tập trung: Những đổi mới về sức mạnh tính toán và lưu trữ dữ liệu phi tập trung sẽ giảm chi phí, cải thiện hiệu quả và tính bảo mật của các ứng dụng AI và bỏ qua các nhà cung cấp đám mây truyền thống.

Mạng mô hình: Mạng suy luận mô hình ngang hàng sẽ thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới trong trí tuệ nhân tạo, giảm chi phí và cho phép các doanh nghiệp nhỏ tham gia vào sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo.

AI trên chuỗi: Các hợp đồng thông minh do AI điều khiển sẽ tăng cường các ứng dụng blockchain, bao gồm xác thực sinh trắc học, phát hiện gian lận và bot giao dịch AI.

Dapps thu thập dữ liệu: Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và mã hóa sẽ giúp việc thu thập dữ liệu hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn, với các dự án tập trung vào ghi nhãn dữ liệu được trò chơi hóa và tăng cường bảo vệ quyền người dùng.

Dapps/Ứng dụng AI: Các ứng dụng phi tập trung mới do AI điều khiển sẽ xuất hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau, cung cấp tính bảo mật, quyền riêng tư và trải nghiệm người dùng nâng cao thông qua tích hợp blockchain.

Những cân nhắc về quy định và đạo đức: Trong không gian AI x Crypto đang phát triển, các quy định rõ ràng và các phương pháp hay nhất là rất quan trọng để thúc đẩy sự đổi mới đồng thời bảo vệ quyền của người dùng và quyền riêng tư dữ liệu.

Trong 50 năm tới, tác động xã hội của AI x Crypto có thể rất lớn. Blockchain định hình lại phương thức sản xuất, trong khi AI thay đổi quy trình sản xuất. Chúng tôi háo hức dự đoán sự tăng trưởng bùng nổ chưa từng có do sự va chạm của hai đổi mới mang tính đột phá này. Chúng tôi hình dung một tương lai trong đó AI sở hữu sức mạnh to lớn mà sự kiểm soát tập trung không thể tuân theo. Điều này đòi hỏi khẩn cấp việc thiết lập các mạng phi tập trung để quản lý các hệ thống AI lớn hơn, bắt đầu với sức mạnh tính toán và dữ liệu, sau đó dần dần mở rộng sang các thuật toán và ứng dụng.

Blockchain định hình lại phương thức sản xuất: Công nghệ chuỗi khối cải thiện tính minh bạch và hiệu quả của việc quản lý và chuyển giao tài sản thông qua sổ cái phân tán và hợp đồng thông minh. Ví dụ, blockchain có thể được áp dụng vào quản lý chuỗi cung ứng để đảm bảo rằng mọi giai đoạn từ sản xuất đến bán hàng đều có thể truy nguyên được.

Trí tuệ nhân tạo định hình lại quy trình sản xuất: Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào sản xuất, dịch vụ và các lĩnh vực khác đã nâng cao hiệu quả và độ chính xác của sản xuất. Các hệ thống tự động được hỗ trợ bởi AI có thể hoạt động suốt ngày đêm, giảm thiểu lỗi của con người và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực.

Quản trị trí tuệ nhân tạo phi tập trung: Mạng phi tập trung áp dụng các cơ chế đồng thuận phân tán và mô hình quản trị minh bạch, có thể giảm thiểu rủi ro của việc tập trung trí tuệ nhân tạo. Tương tự như blockchain, mạng trí tuệ nhân tạo phi tập trung có thể thiết lập cấu trúc quản trị minh bạch và công bằng thông qua các hợp đồng thông minh để ngăn chặn bất kỳ thực thể nào thực hiện quyền kiểm soát quá mức đối với hệ thống trí tuệ nhân tạo.