Sự kết hợp giữa AI và Web3: Trọng tâm của Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025
AI và web3, như hai lĩnh vực công nghệ được chú ý trong những năm gần đây, đang trở thành lực lượng quan trọng thúc đẩy cuộc cách mạng công nghệ tiếp theo. Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa qua, sự kết hợp giữa AI và web3 đã trở thành chủ đề nóng, thu hút nhiều cuộc thảo luận.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng và hạ tầng khung cho AI Agent đã rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng dễ dàng để sử dụng AI Agent, trở thành một trong những hướng đi trọng tâm của đợt dự án AI này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên, thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền 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 đại lý. Người dùng có thể tạo, quản lý và phối hợp mạng lưới AI Agent, áp dụng vào tự động hóa kinh doanh, phân tích dữ liệu và các tình huống khác.
Autonomys Network: Cơ sở hạ tầng phân cấp, nhằm đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các AI thông minh riêng biệt, thực hiện các dịch vụ đặt chỗ, quản lý tài chính và các nhiệm vụ khác.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán các AI Agent và ứng dụng, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Questflow: Mạng lưới AI Agent phi tập trung, sau khi người dùng mô tả nhu cầu, mạng lưới AI agent có thể tự hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu quả và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người khó có thể đạt được.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hi vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung để phá vỡ sự 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, chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế Data Liquidity Pools, cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu, tạo ra tài sản được mã hóa để đào tạo mô hình AI.
Hyperbolic: Nền tảng đám mây AI 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. Hỗ trợ dịch vụ suy diễn AI, truy cập GPU theo yêu cầu và việc kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi.
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 lấy dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ chuyên dụng và triển khai dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo nhu cầu vào các cụm GPU và CPU. Thông qua mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung, người dùng có thể truy cập ngay lập tức vào các cụm GPU phân tán, phù hợp cho tính toán hiệu suất cao, đào tạo mô hình AI và các tình huống khác.
Aethir: Nền tảng đổi mới cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán. Aethir Earth được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ tính toán AI, cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao; Aethir Atmosphere tối ưu hóa mạng GPU đám mây cho ngành công nghiệp trò chơi, hỗ trợ trải nghiệm trò chơi chất lượng cao với độ trễ thấp.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, các tác nhân này hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực. Chủ sở hữu thiết bị có thể nhận được phần thưởng token bằng cách hỗ trợ mạng và chạy các tác nhân khai thác dữ liệu tự trị.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế cho lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế 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 nhận thức chung Proof of AI sáng tạo.
Automata: Cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, mang lại môi trường hiệu quả, đáng tin cậy và phi tập trung cho các nhà phát triển và người dùng.
Public AI: Cam kết xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là tính không minh bạch của quá trình huấn luyện và khả năng không đảm bảo tính chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện tại có nhiều dự án đang sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính khả thi xác minh trong quá trình huấn luyện AI, đảm bảo tính đáng 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 riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Mạng tính toán bảo mật dựa trên môi trường thực thi tin cậy (TEE), hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy diễn mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Brevis:Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp bằng chứng không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính.
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 xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện. Hỗ trợ việc kiểm toán và xác minh quy trình ra quyết định của AI, cung cấp dữ liệu huấn luyện và quy trình suy luận minh bạch cho các mô hình AI.
Hai, Các trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Ngoài những robot trên Twitter nổi tiếng, còn một số ứng dụng AI Agent mới nổi đang khám phá nhiều khả năng hơn.
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent dựa trên một blockchain công khai, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung tường thuật động theo thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện, và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa trong các cảnh chơi game. Hỗ trợ việc tạo ra và tương tác với AI-NFT, những NFT này không chỉ là tài sản số mà còn có các đặc tính thông minh.
AI Travel:Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, hỗ trợ đặt khách sạn và cung cấp dịch vụ so sánh giá qua tiện ích trình duyệt.
HeyTracyAI: AI Agent chuyên về bình luận thể thao trong lĩnh vực bóng rổ, được tham gia bởi các nhà vô địch NBA, có thể 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, nhằm tạo ra quỹ phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi các dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng chung, nhiều dự án web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, tuyên bố kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ.
Nhiều blockchain nổi tiếng tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, thảo luận về vai trò quan trọng của AI Agent trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain. Những blockchain này cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI toàn diện từ kiến trúc tầng底, đổi mới tài khoản, và đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới và phát triển ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động như hackathon.
Một dự án tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy luận AI, dự đoán, hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Trong khi mơ ước về một kế hoạch tốt đẹp, các khách mời tham dự cũng đề cập đến nhiều thách thức hiện tại mà sự phát triển AI trên chuỗi đối mặt, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ về ý định của từ khóa, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những vấn đề kỹ thuật mà còn tạo ra cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thúc đẩy sự hội nhập và thịnh vượng của AI với Web3 thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử 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.
14 thích
Phần thưởng
14
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
HalfBuddhaMoney
· 07-08 19:32
嗷 终于 động thật sự整事了 ai活bẫy在web3上能薅飞!
Xem bản gốcTrả lời0
MysteriousZhang
· 07-08 07:16
Ôi chao, Hồng Kông lại có tin lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-5854de8b
· 07-07 01:59
又 một đợt được chơi cho Suckers mật khẩu đến rồi
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterZhang
· 07-07 01:52
Lại đến thời điểm để được chơi cho Suckers rồi 0G dám cho tôi chơi một đợt không
Tương lai Web3 được điều khiển bởi AI: Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 thảo luận về cơ hội mới.
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Trọng tâm của Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025
AI và web3, như hai lĩnh vực công nghệ được chú ý trong những năm gần đây, đang trở thành lực lượng quan trọng thúc đẩy cuộc cách mạng công nghệ tiếp theo. Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa qua, sự kết hợp giữa AI và web3 đã trở thành chủ đề nóng, thu hút nhiều cuộc thảo luận.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng và hạ tầng khung cho AI Agent đã rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng dễ dàng để sử dụng AI Agent, trở thành một trong những hướng đi trọng tâm của đợt dự án AI này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên, thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền 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 đại lý. Người dùng có thể tạo, quản lý và phối hợp mạng lưới AI Agent, áp dụng vào tự động hóa kinh doanh, phân tích dữ liệu và các tình huống khác.
Autonomys Network: Cơ sở hạ tầng phân cấp, nhằm đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các AI thông minh riêng biệt, thực hiện các dịch vụ đặt chỗ, quản lý tài chính và các nhiệm vụ khác.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán các AI Agent và ứng dụng, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Questflow: Mạng lưới AI Agent phi tập trung, sau khi người dùng mô tả nhu cầu, mạng lưới AI agent có thể tự hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu quả và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người khó có thể đạt được.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hi vọng thông qua cách tiếp cận phi tập trung để phá vỡ sự 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, chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế Data Liquidity Pools, cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu, tạo ra tài sản được mã hóa để đào tạo mô hình AI.
Hyperbolic: Nền tảng đám mây AI 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. Hỗ trợ dịch vụ suy diễn AI, truy cập GPU theo yêu cầu và việc kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi.
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 lấy dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ chuyên dụng và triển khai dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo nhu cầu vào các cụm GPU và CPU. Thông qua mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung, người dùng có thể truy cập ngay lập tức vào các cụm GPU phân tán, phù hợp cho tính toán hiệu suất cao, đào tạo mô hình AI và các tình huống khác.
Aethir: Nền tảng đổi mới cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán. Aethir Earth được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ tính toán AI, cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao; Aethir Atmosphere tối ưu hóa mạng GPU đám mây cho ngành công nghiệp trò chơi, hỗ trợ trải nghiệm trò chơi chất lượng cao với độ trễ thấp.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, các tác nhân này hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực. Chủ sở hữu thiết bị có thể nhận được phần thưởng token bằng cách hỗ trợ mạng và chạy các tác nhân khai thác dữ liệu tự trị.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế cho lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế 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 nhận thức chung Proof of AI sáng tạo.
Automata: Cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, mang lại môi trường hiệu quả, đáng tin cậy và phi tập trung cho các nhà phát triển và người dùng.
Public AI: Cam kết xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là tính không minh bạch của quá trình huấn luyện và khả năng không đảm bảo tính chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện tại có nhiều dự án đang sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính khả thi xác minh trong quá trình huấn luyện AI, đảm bảo tính đáng 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 riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Mạng tính toán bảo mật dựa trên môi trường thực thi tin cậy (TEE), hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy diễn mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Brevis:Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp bằng chứng không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính.
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 xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện. Hỗ trợ việc kiểm toán và xác minh quy trình ra quyết định của AI, cung cấp dữ liệu huấn luyện và quy trình suy luận minh bạch cho các mô hình AI.
Hai, Các trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Ngoài những robot trên Twitter nổi tiếng, còn một số ứng dụng AI Agent mới nổi đang khám phá nhiều khả năng hơn.
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent dựa trên một blockchain công khai, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung tường thuật động theo thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện, và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa trong các cảnh chơi game. Hỗ trợ việc tạo ra và tương tác với AI-NFT, những NFT này không chỉ là tài sản số mà còn có các đặc tính thông minh.
AI Travel:Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, hỗ trợ đặt khách sạn và cung cấp dịch vụ so sánh giá qua tiện ích trình duyệt.
HeyTracyAI: AI Agent chuyên về bình luận thể thao trong lĩnh vực bóng rổ, được tham gia bởi các nhà vô địch NBA, có thể 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, nhằm tạo ra quỹ phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi các dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng chung, nhiều dự án web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, tuyên bố kế hoạch chuyển đổi AI của riêng họ.
Nhiều blockchain nổi tiếng tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, thảo luận về vai trò quan trọng của AI Agent trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain. Những blockchain này cho biết sẽ hỗ trợ phát triển AI toàn diện từ kiến trúc tầng底, đổi mới tài khoản, và đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới và phát triển ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động như hackathon.
Một dự án tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy luận AI, dự đoán, hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Trong khi mơ ước về một kế hoạch tốt đẹp, các khách mời tham dự cũng đề cập đến nhiều thách thức hiện tại mà sự phát triển AI trên chuỗi đối mặt, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ về ý định của từ khóa, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những vấn đề kỹ thuật mà còn tạo ra cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thúc đẩy sự hội nhập và thịnh vượng của AI với Web3 thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng.