Vào ngày 12 tháng 11, AiFi Summit 2024 Devcon do GAIB, Codatta và Kite AI (trước đây là ZettaBlock) phối hợp tổ chức tại khách sạn Park Hyatt Bangkok đã kết thúc thành công.
Tác giả bài viết: AiFi Summit 2024 Devcon
Nguồn: AiFi Summit 2024 Devcon
Số lượng người đăng ký tại AiFi Summit lần này đạt 1300, với hơn 500 người tham dự. 27 dự án và tổ chức đầu tư như Paypal, BNB Chain, Base, NEAR Protocol, Story Protocol, 0G, Aethir, io.net, Exabits, Plume, Space and Time, Hyperbolic, Faction, Hashed và Coinbase Ventures đã có những phát biểu thú vị.
Sarah, người đứng đầu khu vực Châu Á - Thái Bình Dương của BNB Chain đã thực hiện bài phát biểu chủ đề đầu tiên. Cô chủ yếu giới thiệu về việc xây dựng toàn bộ hệ sinh thái của BNB Chain, các chính sách hỗ trợ khác nhau cho các nhà phát triển, và đã cập nhật cho khán giả về những tiến bộ hiện tại của BNB Chain trong ứng dụng AI.
Tiếp theo trong bài phát biểu chủ đề thứ hai, Giám đốc điều hành GAIB, Kony đã đưa ra quan điểm của mình về những cơ hội tiềm năng trên thị trường sức mạnh tính toán hiện tại. Ông cho biết AI là kỷ nguyên quan trọng nhất sau internet di động, sức mạnh tính toán đã chiếm một tỷ lệ lớn giá trị trong toàn bộ chuỗi trong cơn sốt AI. So với các tài sản tài chính khác, việc đầu tư vào tài sản sức mạnh GPU có thể mang lại tỷ suất sinh lợi không thể so sánh với các mục khác, nhưng vấn đề hiện tại của thị trường GPU là không thể kết nối hiệu quả các bên tham gia, một bên là các nhà cung cấp, họ phải chi trả chi phí tài chính lớn khi tăng quy mô GPU để huy động vốn; bên kia là các nhà đầu tư, họ rất khó để đầu tư trực tiếp vào tài sản sức mạnh, thường chỉ có thể chọn đầu tư vào cổ phiếu của các công ty bán dẫn như Nvidia. GAIB thông qua việc tài chính hóa tài sản sức mạnh và lợi ích của nó cũng như cung cấp thanh khoản, nhằm cung cấp cho các nhà đầu tư tài sản trên chuỗi phi tập trung, minh bạch hơn và dựa trên dòng tiền AI.
Buổi thảo luận bàn tròn đầu tiên của AiFi Summit có chủ đề: “AiFi: Tài chính hóa AI & Tài sản tính toán” (AIFi: Financialization of AI & Compute Assets), các thành viên cốt lõi từ GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain và Plume đã thảo luận về cơ hội, thách thức và các vấn đề quản lý ngành hiện tại của AiFi.
Jonathan, Giám đốc thông tin của Exabits cho biết: hiện tại nếu người dùng muốn sử dụng GPU chỉ có thể nhờ đến các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chính như AWS hoặc Azure, nhưng các nền tảng này thường ưu tiên phục vụ các doanh nghiệp lớn, điều này sẽ hạn chế sự phát triển của các công ty khởi nghiệp, chúng ta cần tài nguyên GPU dân chủ hơn và mở hơn để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Trong thế giới Web3, mọi người đều có thể trở thành nhà đầu tư GPU để phá vỡ độc quyền sức mạnh tính toán của AWS, đây là một cơ hội lớn cho ngành.
Asa, người đứng đầu khu vực Châu Á - Thái Bình Dương của io.net, đã đề cập rằng ngoài ba nhà cung cấp đám mây lớn, vẫn còn 50% GPU trong các trung tâm dữ liệu độc lập chưa được sử dụng đầy đủ, và những trung tâm dữ liệu này thiếu cơ hội tiếp cận người dùng. Nhưng GPU cần đảm bảo hoạt động liên tục, đồng thời cũng đối mặt với các vấn đề bảo trì, cách xây dựng một cơ chế khuyến khích đảm bảo lợi ích cho các nhà đầu tư và những người tham gia khác là một thách thức lớn trong lĩnh vực AiFi.
Kartik, người phụ trách hệ sinh thái của Aethir đã đề cập rằng: trong toàn bộ hệ thống, có sự tồn tại đồng thời của bên nhu cầu sức mạnh tính toán, bên vận hành sức mạnh tính toán, và nhà đầu tư, việc thuyết phục họ cùng tham gia vào một thị trường hoạt động dựa trên cơ chế chuỗi là một thách thức lớn. Rủi ro về quy định thì hiện hữu, trong một số quốc gia và khu vực, việc khuyến khích dịch vụ trung tâm dữ liệu thông qua token có thể gây ra một số rắc rối, vì vậy cần xác định ranh giới tuân thủ trong thỏa thuận với khách hàng.
Ranvir, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của WitnessChain đã đề xuất: sức mạnh tính toán như một tài sản mới cần một cơ chế định giá mới, sức mạnh tính toán không có công thức thống nhất nào để tính toán giá hàng hóa của nó, khác nhau giữa các nền tảng và GPU khác nhau có sự khác biệt về chi phí và hiệu suất, đồng thời GPU có hiệu suất khác nhau khi tham gia vào cùng một nhiệm vụ sẽ có những đóng góp khác nhau, điều này tạo ra cơ hội thiết kế cho các cơ chế tài chính mới.
Teddy, Giám đốc thương mại của Plume cũng đã đề cập rằng khi có tài sản mới xuất hiện, chúng ta cần phải thận trọng với sự quản lý. Đối với tài sản liên quan đến AI, đã có một khung pháp lý nhất định để làm cho giao dịch tài sản trở nên hợp pháp và khả thi, đây cũng là điều mà Plume đang giúp các dự án sinh thái thực hiện.
Trong bài phát biểu chủ đề tiếp theo, Giám đốc điều hành Codatta, Yi đã giải thích cho mọi người cách thức giao dịch dữ liệu phi tập trung thúc đẩy AI tiến tới AGI, cũng như vị trí và sứ mệnh của Codatta trong quá trình này. Ông cho biết chỉ có dữ liệu trong các lĩnh vực dọc mới có thể nâng cao khả năng suy luận và lập kế hoạch của mô hình cơ bản trong các lĩnh vực cụ thể, và chỉ có việc thu thập một lượng lớn dữ liệu từ các lĩnh vực dọc khác nhau mới có thể đạt được AGI. Mỗi dữ liệu mà chúng tôi cung cấp với tư cách là những người đóng góp dữ liệu thực tế đều có thể được áp dụng trong nhiều bối cảnh khác nhau, và mỗi bối cảnh sẽ có những công ty khác nhau để triển khai thương mại hóa, điều này có nghĩa là dữ liệu mà chúng tôi cung cấp từ các lĩnh vực dọc sẽ mang lại thu nhập theo thời gian, đây chính là lý do chúng tôi coi dữ liệu là tài sản. Cũng chính vì vậy, chúng ta cần làm cho giao dịch tài sản dữ liệu trở nên dễ dàng hơn và có thể đạt được giá cả tương đối công bằng trên thị trường.
Buổi thảo luận bàn tròn thứ hai tập trung vào Kinh tế dữ liệu mở (Open Data Economy), các thành viên cốt lõi từ các dự án như Spheron, Theoriq, Space and Time, Hyperbolic, Base và Nevermined đã thảo luận về tình trạng hiện tại của hệ sinh thái dữ liệu AI, hỗ trợ cơ sở hạ tầng và nhu cầu của hệ sinh thái tương lai.
Ron, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Theoriq đã đề cập rằng, hiện tại chúng ta đang thấy nhiều ứng dụng vượt xa các chatbot đơn giản và các robot quản lý trên DAO. Những ứng dụng này kết hợp sự hợp tác của nhiều agent, ngoài lĩnh vực crypto, những ứng dụng này ngày càng xuất hiện nhiều hơn trong các bối cảnh tiếp thị, phân tích. Nhiều người cho rằng giá trị lớn nhất của dữ liệu nằm ở việc huấn luyện mô hình, nhưng chúng ta thấy rằng dữ liệu đang đóng vai trò ngày càng lớn trong quá trình ra quyết định, các agent khác nhau có thể thu thập dữ liệu khác nhau và phối hợp cùng nhau có thể tạo ra giá trị lớn nhất.
Scott, đồng sáng lập và Giám đốc công nghệ của Space and Time cho biết hiện tại Space and Time đang sử dụng hợp đồng thông minh để xây dựng một công cụ quy tắc cho hệ thống agent, điều này cho phép agent sử dụng tiền của bạn trong môi trường không tin cậy, đạt được hình thức agent lý tưởng trên chuỗi. Sản phẩm của Space and Time cho phép người dùng tra cứu hành vi lịch sử của agent và thiết lập chính sách thực hiện nghiêm ngặt cho agent.
Don, Giám đốc điều hành của Nevermined cho rằng để thành công trên thị trường dữ liệu cần có hai điều kiện: một là phải tạo ra độc quyền trong giao dịch dữ liệu, điều thứ hai là phải có hạn chế đối với tài sản dữ liệu, ngăn ngừa việc người đóng góp dữ liệu tải lên các tài sản không có ý nghĩa. Cách khả thi là xây dựng các công cụ phân tích phù hợp với tài sản dữ liệu trong các bối cảnh tương ứng, để khai thác tối đa giá trị dữ liệu và thu lợi.
Là một trong những nhà tổ chức, Giám đốc điều hành Kite AI, Chi đã công bố việc nâng cấp thương hiệu trong bài phát biểu chính, và đã ra mắt nền tảng AI mới Kite AI trong suốt hội nghị. Cô đã thảo luận về những khó khăn trong phát triển AI tập trung hiện tại, cũng như cách mà KiteAI mở rộng ranh giới của AI thông qua các giải pháp của chính mình. Cô đề cập rằng do thiếu các kênh phân phối dữ liệu và cơ chế xác nhận quyền sở hữu dữ liệu, một lượng lớn dữ liệu cá nhân và thậm chí dữ liệu doanh nghiệp rất khó được sử dụng để huấn luyện các mô hình lớn. Trong năm qua, tỷ lệ tập dữ liệu có giấy phép mã nguồn mở trên internet đã giảm từ 95% xuống còn 75%, đối với các công ty huấn luyện mô hình, rất khó để có được dữ liệu chất lượng tốt nhất để cung cấp cho mô hình, cũng như khó khăn trong việc đạt được những đột phá trong hiệu quả mô hình. Ngành công nghiệp cần các giải pháp AI phi tập trung để thu thập nhiều dữ liệu có giá trị hơn.
Trong buổi thảo luận bàn tròn thứ ba, các thành viên từ GM Network, Mind Network, 0G Labs, NEAR Protocol và Chainbase đã thảo luận về cách các công ty Web3 tham gia vào cuộc cạnh tranh AI, quyền riêng tư dữ liệu, và việc triển khai ứng dụng.
Max, một trong những thành viên sáng lập của GM Network đã đề cập rằng người dùng luôn tạo ra một lượng lớn dữ liệu, nhưng những dữ liệu này không được ứng dụng tốt, sẽ làm mất giá trị của dữ liệu. Chúng ta cần kết hợp dữ liệu được thu thập với AI để làm cho các thiết bị thông minh trở nên thông minh hơn.
Leon, người đứng đầu khu vực Châu Á - Thái Bình Dương của Mind Network đã đề cập rằng, mặc dù trong thực tế không có biện pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu hoàn hảo, nhưng các phương pháp khác nhau có thể phối hợp để khám phá ra các giải pháp khả thi. Để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, Mind Network hiện đang thực hiện mã hóa ở ba cấp độ khác nhau, một là mã hóa dữ liệu trong lưu trữ phân tán, một là mã hóa trong quá trình tính toán GPU thông qua mã hóa đồng nhất hoàn toàn, và còn lại là mã hóa ở cấp độ ứng dụng.
Chris, nhà nghiên cứu AI của 0G Labs đã đề cập rằng, trong các mô hình AI truyền thống, ngay cả với các mô hình mã nguồn mở, chúng ta cũng rất khó biết dữ liệu nào đã được sử dụng trong quá trình huấn luyện, không biết chúng sẽ hoạt động như thế nào trong các bối cảnh mới, điều này khiến kết quả của mô hình trở nên khó tin cậy. 0G có cơ sở hạ tầng lưu trữ dữ liệu tốt, dữ liệu có thể được tải trực tiếp từ đám mây vào quy trình huấn luyện, trong tương lai có thể thực hiện việc xây dựng các mô hình an toàn và đáng tin cậy thông qua việc xác thực dữ liệu cá nhân.
Chris, Giám đốc điều hành của Chainbase đã đề cập rằng hiện tại có hai loại câu chuyện trên thị trường, một loại là crypto cho AI, một loại là AI cho Crypto. Việc sử dụng crypto để giải quyết vấn đề các công ty lớn kiểm soát dữ liệu, sức mạnh tính toán và mô hình đã được đề cập nhiều lần. Tuy nhiên, gần đây đã xuất hiện nhiều trường hợp sử dụng AI cho Crypto, chẳng hạn như truth terminal, AI thanh toán, ngày càng nhiều dự án bắt đầu hợp tác hỗ trợ hệ sinh thái AI. Người dùng rất quan tâm đến việc liệu dữ liệu có thể kiếm tiền không, nhiệm vụ quan trọng của nền tảng là giải quyết cách phân phối lợi nhuận giữa những người đóng góp dữ liệu và người tiêu dùng. Các nhà phát triển không phải là nhóm hướng tới tầm nhìn, điều quan trọng nhất là giúp họ tiết kiệm thời gian và kiếm tiền.
Trong bài phát biểu chủ đề tiếp theo, Giám đốc IPFi Bu Fan từ Story Protocol và Prakarsh, người đứng đầu hệ sinh thái Spheron, đã trình bày quan điểm của họ về tài sản hóa AI phi tập trung và cách tổ chức của họ thích ứng với xu hướng này.
Bu Fan đã đề cập rằng hiện tại trên thị trường đã có nhiều trường hợp kết hợp giữa AI và Crypto. Loại đầu tiên là chatbot phục vụ người dùng, nơi mà các nhà sáng tạo tạo ra nhân vật AI và cấp phép sử dụng thương mại trên chuỗi; loại thứ hai là AI meme coin, nơi mà các nhà sáng tạo có thể kết nối hợp pháp với tài sản IP nguồn trên chuỗi và phát hành token ra ngoài; loại thứ ba là cung cấp dữ liệu huấn luyện mô hình (chẳng hạn như hình ảnh), có thể thu được lợi nhuận liên tục thông qua việc thu phí bản quyền trên chuỗi. Nhưng đó chỉ là một số ứng dụng rất sớm, mô hình vẫn chưa hình thành, các nhà sáng tạo có thể tiếp tục khám phá các bối cảnh kết hợp AI + Crypto. Story Protocol tập trung vào việc tiêu chuẩn hóa các hoạt động IP thông qua token và truyền thông IP ra ngoài dưới nhiều hình thức khác nhau. Ông cho rằng hầu hết AI cũng là một loại IP, nếu IP có thể được tài sản hóa, thì AI cũng có thể được tài sản hóa. Ví dụ, hình ảnh huấn luyện mô hình AI có thể là IP, mô hình AI cũng có thể là IP, khi mô hình AI tạo ra nội dung mới, có thể tiến hành giao dịch phân phối IP trên chuỗi để thực hiện việc tài sản hóa.
Prakarsh đã đề cập rằng trong kỷ nguyên AI, sức mạnh tính toán sẽ trở thành tài sản neo cơ bản cho hầu hết các tác nhân và ứng dụng AI. Sức mạnh tính toán phân tán sẽ có nhiều ứng dụng, và họ hiện đang thấy một số bối cảnh có tiềm năng, bao gồm việc chia sẻ kiến thức giữa các bệnh viện dưới điều kiện bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, và hệ thống đối thoại AI dựa trên sức mạnh tính toán địa phương và hỗ trợ mô hình, cuối cùng hình thành một hệ thống AI thuộc về cá nhân.
Buổi thảo luận bàn tròn thứ tư tập trung vào cách kết nối thế giới Crypto và AI, các nhà đầu tư đã thảo luận về những vấn đề mà hệ thống AI tập trung hiện tại gặp phải, cũng như Crypto + AI có thể phá vỡ ở những khía cạnh nào.
Hiroki, người phụ trách nghiên cứu của Lemniscap đã đưa ra rằng có hai khó khăn trong việc xây dựng mạng lưới AI phi tập trung: một là khả năng mở rộng của mạng lưới điện toán phân tán khó có thể so sánh với các đối thủ tập trung, và thứ hai là chất lượng dữ liệu do cá nhân đóng góp khó kiểm soát.
Will, đối tác đầu tư của Faction cho biết, hiện tại bạn có thể để AI lên kế hoạch cho toàn bộ kỳ nghỉ của mình, nhưng kế hoạch không thể thực hiện được vì AI hiện tại không thể giúp bạn thanh toán. Will cho rằng AI Agent cần có ví tiền điện tử, và ví tiền điện tử sẽ đóng vai trò như tài khoản ngân hàng, công nghệ thanh toán sẽ có cơ hội lớn, vì tất cả các giao dịch tài chính đều phải đi qua những Agent này.
Ryan, đối tác đầu tư của Coinbase Ventures cho rằng hiện tại hầu hết các mô hình chỉ có thể truy cập dữ liệu công khai, không thể tiếp cận dữ liệu nhạy cảm cá nhân như dữ liệu tài chính, y tế. Crypto có thể thúc đẩy mô hình truy cập vào các hồ dữ liệu riêng tư, nâng cao hiệu suất AI trong các lĩnh vực cụ thể. Hệ thống tác nhân hiện tại vẫn chưa thể hoàn thành công việc rất phức tạp, chúng thực sự không biết cách hiểu nội dung của hợp đồng thông minh và hành động. Chúng ta cần những mô hình lớn có khả năng truy cập, hiểu và thực hiện phân tích có thể đọc được bởi con người đối với hợp đồng thông minh.
Dan, nhà đầu tư của Hashed đã đề xuất rằng, hiện tại hệ thống khuyến khích AI phân tán chưa hoàn thiện, trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, chỉ có một số ít người đã có những đóng góp tích cực lớn, nhưng những đóng góp của họ không thể hiện trong hệ thống khuyến khích. Việc thiếu cơ chế phân phối tốt đã gây ra sự bất công trong phân phối. Hơn nữa, các mô hình sở hữu của cộng đồng phải an toàn và có thể kiểm soát, và quyền sở hữu tham số cần được trả lại cho cộng đồng để nghiên cứu, thay vì cung cấp một hộp đen như các công ty tập trung. Nếu mô hình liên quan đến các tình huống như sự đồng hành cảm xúc, thì nó càng nên được quản lý trong môi trường mở.
Sylvia, giám đốc của Bullish Capital cho biết trong quá trình thiết kế mô hình khuyến khích cần phải xem xét kỹ lưỡng nhu cầu thực sự là gì. Ví dụ, nếu cần thiết bị biên, phải xem xét cách tìm chúng trong số nhiều thiết bị tính toán phân tán. Do đó, trước khi hiểu rõ các vấn đề tối ưu hóa kiến trúc mô hình, không thể thiết kế được mô hình khuyến khích thực sự hiệu quả.
Trên đây là toàn bộ những điều thú vị tại AiFi Summit 2024 Devcon. Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức từ quy định, cơ chế khuyến khích và các vấn đề khác, nhưng lĩnh vực AiFi cũng đầy ắp cơ hội. Với những đỉnh cao mới của thị trường và sự sôi động trên toàn diện của lĩnh vực AI, ngành công nghiệp đang thể hiện thái độ tích cực, nhân tài không ngừng đổ về, và ngày càng có nhiều đổi mới xuất hiện.
Để biết thêm thông tin, vui lòng theo dõi
GAIB: https://x.com/gaib_ai
Codatta: https://x.com/codatta_io
KITE AI: https://x.com/GoKiteAI
