Vào năm 2024, trí tuệ nhân tạo phi tập trung đã trở thành một trong những lĩnh vực năng động nhất và phát triển nhanh nhất trong thị trường tiền điện tử. Theo bảng điều khiển Dune do CryptoKoryo tạo ra, trí tuệ nhân tạo nổi bật là lĩnh vực hàng đầu về sự quan tâm và đầu tư vào ngành công nghiệp tiền điện tử.
Nguồn
AI phi tập trung mang lại lợi ích đáng kể bằng cách kết hợp xử lý thông minh với cách tiếp cận phi tập trung, lấy người dùng làm trung tâm của Web3. Sự hội tụ này giúp tăng cường tính minh bạch, hiệu quả và khả năng thích ứng của nền tảng kỹ thuật số. Các doanh nghiệp có thể tận dụng sức mạnh phân tích của AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và thu thập thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu.
Hướng dẫn này khám phá các ứng dụng thực tế và tác động rộng hơn của Web3 AI, nêu bật tiềm năng biến đổi của nó. Ngoài ra, chúng ta sẽ tìm hiểu cách BNB Chain cung cấp cho các nhà phát triển nền tảng và bộ công cụ lý tưởng để tạo ra các ứng dụng AI thực sự mạnh mẽ.
Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo
Ngành trí tuệ nhân tạo đang trải qua sự phát triển nhanh chóng và mang tính biến đổi, có tác động đáng kể đến các ngành công nghiệp khác nhau và nền kinh tế toàn cầu. Thị trường AI sẽ trị giá 136,55 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 37,3% từ năm 2023 đến năm 2030 và dự kiến sẽ đạt 1,8 nghìn tỷ USD vào năm 2030.
Sự tăng trưởng theo cấp số nhân này được thúc đẩy bởi hoạt động nghiên cứu, đổi mới liên tục và sự đầu tư đáng kể của những gã khổng lồ công nghệ, biến AI trở thành công nghệ cốt lõi trong các ngành như ô tô, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, tài chính và sản xuất.
Tiềm năng biến đổi của AI là rất lớn và dự kiến AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, vượt quá sản lượng kinh tế hiện tại của Trung Quốc và Ấn Độ cộng lại. Sự tăng trưởng này sẽ được thúc đẩy nhờ cải thiện năng suất và tác dụng phụ trong tiêu dùng, với mức tăng trưởng kinh tế đáng kể dự kiến ở Trung Quốc và Bắc Mỹ.
Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau đã bắt đầu cách mạng hóa hoạt động, tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm người dùng. Từ ô tô tự lái và thiết bị y tế cứu sinh đến tự động hóa tiếp thị và an ninh mạng, tác động của AI ở khắp mọi nơi. Khi AI tiếp tục phát triển, nó hứa hẹn sẽ định hình lại các ngành công nghiệp, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và tạo ra những cơ hội mới.
Tóm lại, thị trường rất lớn và tiềm năng rất lớn. Tuy nhiên, liệu chúng ta có thực sự tận dụng được hết tiềm năng của thị trường AI? Hệ sinh thái tập trung có thực sự là cách tốt nhất để phát triển trí tuệ nhân tạo? hãy xem nào.
Những hạn chế của trí tuệ nhân tạo tập trung
Các hệ thống AI tập trung phải đối mặt với những hạn chế đáng kể, chủ yếu là do chúng dễ gặp phải các điểm lỗi duy nhất. Khi mọi hoạt động đều dựa vào máy chủ trung tâm, bất kỳ lỗi hoặc sự xâm phạm nào cũng có thể làm gián đoạn toàn bộ hệ thống. Vấn đề này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng quan trọng, trong đó chức năng không bị gián đoạn là không thể thương lượng được. Ví dụ: nếu một hệ thống AI tập trung được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe hoặc lái xe tự động gặp sự cố ngừng hoạt động của máy chủ hoặc bị tấn công mạng, điều đó có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, bao gồm tử vong hoặc tổn thất tài chính đáng kể. Việc phụ thuộc vào một điểm kiểm soát duy nhất khiến các hệ thống AI tập trung vốn dĩ rất mong manh và dễ bị lỗi hệ thống.
Khả năng mở rộng và hiệu quả cũng là mối quan tâm lớn đối với AI tập trung. Khi nhu cầu về ứng dụng AI tăng lên, các hệ thống tập trung có thể gặp khó khăn trong việc xử lý tải tăng lên. Điều này thường dẫn đến tắc nghẽn hiệu suất, độ trễ và trải nghiệm người dùng bị suy giảm. Trong kiến trúc AI tập trung, gánh nặng xử lý các tập dữ liệu lớn và thực thi các thuật toán phức tạp đổ lên một lõi hoặc một tập hợp tài nguyên hạn chế, điều này có thể dẫn đến sự thiếu hiệu quả và chậm chạp.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là một hạn chế chính khác của AI tập trung. Các hệ thống tập trung yêu cầu truyền dữ liệu liên tục đến một trung tâm trung tâm để xử lý, làm tăng nguy cơ truy cập trái phép trong quá trình truyền và lưu trữ. Việc tập trung hóa này khiến chúng trở thành mục tiêu hàng đầu của các cuộc tấn công mạng, vì việc xâm phạm máy chủ trung tâm có thể làm lộ một lượng lớn thông tin nhạy cảm.
Sự độc quyền của AI có thể nguy hiểm và sai trái
Sự trỗi dậy của thế độc quyền AI, được minh chứng bằng việc định vị chiến lược của Microsoft trước những thách thức nội bộ của OpenAI, đặt ra một số câu hỏi lớn. Sự độc quyền như vậy có thể cản trở sự đổi mới, cản trở sự hợp tác và dẫn đến tăng chi phí cho người dùng cuối và công nghệ kém hơn.
Việc hợp nhất năng lực AI trong một số công ty lớn có thể tạo ra những rào cản hạn chế tiến bộ công nghệ và tăng trưởng kinh tế. Hơn nữa, môi trường độc quyền có thể hạn chế cạnh tranh, gây khó khăn cho các doanh nghiệp mới nổi phát triển và có thể dẫn đến việc ra quyết định thiên vị và hạn chế đổi mới.
Ngoài ra, việc thiếu đa dạng trong các nguồn đào tạo dữ liệu có thể có nghĩa là các mô hình AI đang tiêu thụ rất nhiều dữ liệu vốn có sai lệch và sai sót. Gemini, một công cụ AI do Google phát hành được thiết kế để tạo ra hình ảnh của con người, đã phải đối mặt với những thách thức do không đủ thử nghiệm. Ngay sau khi ra mắt, Gemini bị phát hiện đã tạo ra những hình ảnh lịch sử không chính xác, chẳng hạn như các thượng nghị sĩ Hoa Kỳ đa chủng tộc và nữ từ những năm 1800, dẫn đến sự chỉ trích nhanh chóng trên mạng xã hội.
Sự cần thiết của trí tuệ nhân tạo phi tập trung
AI phi tập trung có thể thúc đẩy tính minh bạch, quyền riêng tư và khả năng phục hồi. Bằng cách loại bỏ nhu cầu về cơ quan trung ương, AI phi tập trung đảm bảo rằng quyền lực và quyền kiểm soát không tập trung vào một thực thể duy nhất, từ đó giảm nguy cơ kiểm soát độc quyền và lỗi hệ thống.
Mô hình này tăng cường bảo mật bằng cách phân phối dữ liệu trên mạng, giảm thiểu rủi ro truy cập trái phép và các điểm lỗi duy nhất. Hơn nữa, AI phi tập trung thúc đẩy sự đổi mới và hợp tác bằng cách cho phép các nút khác nhau đóng góp và làm việc cùng nhau, khai thác trí tuệ tập thể và cho phép các hệ thống AI có khả năng thích ứng và linh hoạt hơn.
Lợi ích của trí tuệ nhân tạo phi tập trung
Bảo mật và quyền riêng tư: Hệ thống AI phi tập trung tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Dữ liệu được xử lý cục bộ và phân phối trên mạng, giảm nguy cơ vi phạm và truy cập trái phép. Công nghệ chuỗi khối bổ sung thêm một lớp bảo mật bất biến, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và mô hình.
Khả năng mở rộng và hiệu quả: AI phi tập trung cung cấp khả năng mở rộng cao hơn. Bằng cách tận dụng mạng lưới các nút, các hệ thống này có thể mở rộng quy mô khi cần, xử lý song song các tác vụ để tăng công suất và hiệu suất tổng thể mà không gây gánh nặng cho bất kỳ thành phần riêng lẻ nào.
Tính minh bạch và trách nhiệm giải trình: Các hệ thống AI phi tập trung được quản lý bởi các cơ chế đồng thuận và thuật toán phân tán vốn đã thúc đẩy tính minh bạch. Người dùng và nhà phát triển có thể xem xét kỹ lưỡng và xác minh các quy trình AI, nâng cao niềm tin và trách nhiệm giải trình.
Giảm sự thiên vị và kết quả công bằng: Bằng cách tận dụng dữ liệu đầu vào đa dạng và quá trình ra quyết định phân tán, AI phi tập trung có thể giảm sự thiên vị và tạo ra kết quả cân bằng và công bằng hơn. Xác minh và chứng thực bằng mật mã đảm bảo đầu ra của mô hình AI không bị giả mạo và đáng tin cậy.
Tác động kinh tế và xã hội: AI phi tập trung dân chủ hóa khả năng tiếp cận công nghệ AI, giảm rào cản gia nhập đối với những người chơi nhỏ hơn và thúc đẩy khả năng tiếp cận công bằng. Điều này tạo ra một môi trường cạnh tranh, thúc đẩy sự đổi mới và đảm bảo rằng lợi ích của AI được phân bổ rộng rãi trong toàn xã hội. Ngoài ra, AI phi tập trung có thể kiểm tra sự giám sát và thao túng trên quy mô lớn của các thực thể tập trung và bảo vệ lợi ích cá nhân.
Quản trị phi tập trung: Các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) mang lại lợi ích đáng kể cho AI phi tập trung bằng cách cung cấp cơ cấu quản trị minh bạch và dân chủ. Trong DAO, quản trị dự án được quản lý thông qua token, cho phép chủ sở hữu token đề xuất, bỏ phiếu và thực hiện các thay đổi. Điều này đảm bảo rằng quyền ra quyết định được phân bổ giữa tất cả các bên liên quan, thúc đẩy tính toàn diện và hợp tác. Một hệ sinh thái hòa nhập thúc đẩy sự phát triển nguồn mở, nơi các nhà phát triển và nhà nghiên cứu từ nhiều nền tảng khác nhau có thể đóng góp, làm cho hệ thống trở nên hoàn thiện và toàn diện hơn. Các công ty nhỏ và cá nhân cũng có thể tham gia, thúc đẩy đổi mới và đảm bảo các quan điểm đa dạng.
Tương lai của trí tuệ nhân tạo phi tập trung
Tận dụng công nghệ blockchain, AI phi tập trung sẽ loại bỏ điểm kiểm soát trung tâm hiện đang thống trị sự phát triển AI. Sự thay đổi này sẽ dân chủ hóa quyền truy cập vào các tài nguyên AI, cho phép nhiều chủ thể hơn—bao gồm các thực thể nhỏ hơn và các nhà phát triển cá nhân—đóng góp và hưởng lợi từ sự tiến bộ của AI.
Bằng cách phá vỡ sự độc quyền của những gã khổng lồ công nghệ, AI phi tập trung sẽ thúc đẩy một hệ sinh thái cạnh tranh và đa dạng hơn, kích thích sự đổi mới và đảm bảo sự phát triển của công nghệ AI để đáp ứng nhu cầu xã hội rộng lớn hơn.
Ngoài ra, AI phi tập trung sẽ cách mạng hóa quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Bằng cách cho phép xử lý dữ liệu cục bộ và tận dụng dữ liệu được mã hóa cho điện toán AI, các hệ thống này sẽ giảm đáng kể rủi ro liên quan đến vi phạm dữ liệu và truy cập trái phép. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng người dùng giữ quyền kiểm soát thông tin cá nhân của họ, từ đó tăng cường niềm tin vào hệ thống AI.
Việc tích hợp điện toán biên sẽ nâng cao hơn nữa trí tuệ nhân tạo phi tập trung bằng cách cho phép xử lý dữ liệu diễn ra gần hơn với nguồn dữ liệu. Điều này giúp giảm độ trễ, giảm mức sử dụng băng thông và hỗ trợ các ứng dụng AI thời gian thực, vốn rất quan trọng đối với các tình huống như lái xe tự động và cơ sở hạ tầng thành phố thông minh.
Cuối cùng, AI phi tập trung sẽ thúc đẩy trí tuệ hợp tác bằng cách tận dụng việc học tập liên kết và các kỹ thuật học tập phân tán khác. Các mô hình AI sẽ có thể học hỏi từ các bộ dữ liệu đa dạng trên khắp thế giới, tạo ra kết quả chắc chắn và không thiên vị hơn. Cách tiếp cận tập thể này để đào tạo AI sẽ làm cho các hệ thống AI chính xác hơn và có nhận thức về văn hóa hơn. Ngoài ra, sự nổi lên của DAO sẽ cung cấp một khuôn khổ quản trị mới cho các dự án trí tuệ nhân tạo, cho phép các bên liên quan đưa ra quyết định một cách minh bạch và dân chủ.
Khi những xu hướng này tiếp tục phát triển, tương lai của AI phi tập trung sẽ được đặc trưng bởi tính bảo mật được nâng cao, tính toàn diện cao hơn và phân phối lợi ích AI công bằng hơn trên toàn xã hội.
Chuỗi BNB: Nền tảng lý tưởng cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung
Chuỗi BNB cung cấp nền tảng lý tưởng cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung với cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và kiến trúc đa chuỗi, bao gồm Chuỗi thông minh BNB (BSC), opBNB và BNB Greenfield. BSC cung cấp khả năng tương thích EVM, mô hình đồng thuận bằng chứng cổ phần và khả năng xử lý lên tới 5.000 giao dịch mỗi giây với chi phí giao dịch thấp. Cơ sở hạ tầng hỗ trợ các giao dịch khối lượng lớn và tốc độ cao quan trọng đối với các ứng dụng AI, đồng thời khả năng tương thích với DApps dựa trên Ethereum giúp tăng tốc quá trình triển khai. Tính hữu hạn của khối nhanh và tiềm năng EVM song song nâng cao hơn nữa việc thực hiện giao dịch, biến BSC trở thành nền tảng an toàn, hiệu quả và có thể mở rộng để phát triển AI.
opBNB là giải pháp lớp 2 sử dụng công nghệ tổng hợp lạc quan để tăng đáng kể khả năng mở rộng và giảm chi phí gas. Với tốc độ giao dịch lên tới 10.000 TPS và mức phí cực thấp, opBNB lý tưởng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiệu suất cao yêu cầu xử lý dữ liệu nhanh và độ trễ thấp.
BNB Greenfield bổ sung cho điều này bằng cách cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu phi tập trung và an toàn, điều này rất cần thiết để quản lý lượng lớn dữ liệu và tăng cường quyền riêng tư và bảo mật. Mô hình lấy người dùng làm trung tâm cho phép kiểm soát truy cập dữ liệu chi tiết, đảm bảo rằng việc phát triển AI là hợp đạo đức và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu. Cùng với nhau, các thành phần này của chuỗi BNB tạo ra một môi trường toàn diện, có thể mở rộng và an toàn cho việc đổi mới và triển khai AI phi tập trung.
Hệ sinh thái Chuỗi BNB là trung tâm cho các dự án trí tuệ nhân tạo đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau, tăng cường tương tác người dùng, tạo nội dung, quản lý dữ liệu và tài nguyên dành cho nhà phát triển.
Dưới đây là một tổng quan ngắn gọn:
Đại lý trí tuệ nhân tạo:
MyShell: Tăng cường khám phá, tạo và đặt cược các ứng dụng gốc AI với môi trường phát triển mở hỗ trợ nhiều mô hình và API khác nhau. Nó đáp ứng nhu cầu của cả nhà phát triển nâng cao và người mới làm quen, cung cấp cửa hàng ứng dụng để xuất bản và quản lý các ứng dụng AI, đồng thời cung cấp hệ thống phân phối phần thưởng minh bạch cho tất cả những người đóng góp vào hệ sinh thái.
ChainGPT: Cung cấp các công cụ để tạo hợp đồng thông minh, tạo NFT, mô hình giao dịch mật mã và phân tích dữ liệu trên chuỗi. Nền tảng này cung cấp các bản cập nhật theo thời gian thực, dịch vụ SDK và API cũng như mã thông báo $CGPT để truy cập vào các công cụ nâng cao, nhóm đặt cược và bỏ phiếu DAO.
Tạo nội dung:
NFPrompt: Nền tảng UGC (Nội dung do người dùng tạo) cho phép người dùng tạo, sở hữu, xã hội hóa và kiếm tiền từ những sáng tạo giàu trí tưởng tượng của họ. Tận dụng công nghệ Web3, nó biến người dùng hàng ngày thành người sáng tạo nội dung, đảm bảo quyền sở hữu có thể xác minh được đối với tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra.
StoryChain: Một nền tảng đổi mới sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra những câu chuyện hấp dẫn và có tính tương tác, vượt qua ranh giới của cách kể chuyện kỹ thuật số.
robot thông minh:
Web3go: Mạng thông minh dữ liệu xây dựng lớp tiền xử lý dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung, tăng cường luồng dữ liệu và phát triển tác nhân trí tuệ nhân tạo thông qua công nghệ chuỗi khối. Web3Go nhằm mục đích tạo ra cơ sở hạ tầng có thể truy cập để thu thập và phổ biến dữ liệu, khuyến khích sự tham gia của người dùng và cải thiện mạng.
Quản lý và xử lý dữ liệu:
Mạng Glacier: Cung cấp cơ sở hạ tầng blockchain mô-đun có thể mở rộng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, tập trung vào lưu trữ, lập chỉ mục và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, Glacier Network còn cung cấp các công cụ cho nhà phát triển GameFi và SocialFi để quản lý siêu dữ liệu trò chơi và kết nối xã hội trong các ứng dụng blockchain.
Web3go xData: Dịch vụ ghi nhãn dữ liệu trên opBNB sử dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa và tự động hóa việc xử lý dữ liệu, giúp việc quản lý dữ liệu hiệu quả và đáng tin cậy hơn
Dịch vụ cơ sở hạ tầng:
NetMind: NetMind sử dụng GPU nhàn rỗi để tạo mạng điện toán toàn cầu cho các mô hình AI và cung cấp nền tảng điện toán phân tán quy mô lớn. Nó kết hợp các nguồn lực đa dạng với các công nghệ lập lịch và cân bằng tải lưới và tính toán tự nguyện để giúp việc phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo trở nên kinh tế và hiệu quả hơn.
Tập hợp: Nhằm mục đích cách mạng hóa trí tuệ nhân tạo bằng cách mở rộng định nghĩa về dữ liệu AI để bao gồm các mô hình, cơ sở dữ liệu vectơ, đường ống, môi trường và trọng lượng. Cách tiếp cận này tăng cường luồng dữ liệu với tốc độ, hiệu quả, đơn giản và phân cấp. Aggregata hỗ trợ đổi mới AI bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng dữ liệu toàn diện.
Những công cụ phát triển:
Aspecta: Hiện đang trong giai đoạn ươm tạo, Aspecta sẽ cách mạng hóa các công cụ và tài nguyên dành cho nhà phát triển, cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến và hiệu quả hơn.
CodexField: Cung cấp cho các nhà phát triển những công cụ họ cần để xây dựng và triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo sáng tạo, thúc đẩy một hệ sinh thái tiến bộ công nghệ sôi động.
ZKML:
zkPass: Một dự án đột phá trên BSC tận dụng bằng chứng không có kiến thức để nâng cao quyền riêng tư và bảo mật của các mô hình AI.
BAS: Tạo bằng chứng để xác minh thông tin trong hệ sinh thái BNB, hỗ trợ xác minh trên chuỗi và ngoài chuỗi. Người dùng có thể lưu trữ bằng chứng ở Greenfield để đảm bảo quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu. BAS giải quyết nhu cầu xác minh dữ liệu ngoài chuỗi, cho phép xác nhận quyền sở hữu, quyền riêng tư dữ liệu, quản lý quyền truy cập và viết hoa dữ liệu trong hệ sinh thái Web3.
Nhấp vào đây để tìm hiểu thêm về hệ sinh thái AI của Chuỗi BNB và điều gì làm nên sự khác biệt của nó.
Phần kết luận
AI phi tập trung được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain giúp tăng cường bảo mật, quyền riêng tư và khả năng mở rộng đồng thời dân chủ hóa quyền truy cập và thúc đẩy đổi mới. Nó làm giảm rủi ro tập trung, tăng tính minh bạch và đảm bảo hệ thống AI mạnh mẽ, không thiên vị. AI phi tập trung thúc đẩy tăng trưởng ngành và phát triển kinh tế bằng cách cho phép đóng góp đa dạng và mang lại lợi ích AI công bằng. Các nền tảng như BNB Chain cung cấp hệ sinh thái và công cụ lý tưởng cho các nhà phát triển để tạo ra các ứng dụng AI phi tập trung mang tính đột phá.
