Tác giả: cookie & alertcat.eth, ChainCatcher

Chatbot ChatGPT của OpenAI đã đạt 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng chỉ hai tháng sau khi ra mắt, khiến nó trở thành ứng dụng phát triển nhanh nhất trong lịch sử. Khả năng "tăng fan" mạnh mẽ như vậy đã nhanh chóng lan truyền sự phổ biến của AI sang lĩnh vực mã hóa. Vào ngày 10 tháng 1, Bloomberg đưa tin rằng Microsoft đang cân nhắc đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI, nhà phát triển ChatGPT. FET, AGIX ... tăng hơn 200% trong vòng một tháng.

Với sự trợ giúp của vốn, hai công nghệ tiên tiến nổi tiếng này có thể được tích hợp với nhau không? Trí tuệ nhân tạo sử dụng máy tính để giải quyết vấn đề bằng cách bắt chước khả năng tư duy của bộ não con người. OpenAI cung cấp cho các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) một lượng lớn dữ liệu đào tạo để khiến chúng trở nên mạnh mẽ hơn. Trong thế giới mã hóa được xây dựng bởi công nghệ chuỗi khối, dữ liệu khổng lồ trên chuỗi mỗi ngày có thể cung cấp “nhiên liệu” cho cỗ máy AI, cho phép AIGC đưa ra các chiến lược tốt hơn.

Ngoài ra, khi các thuật toán AI trở nên thông minh hơn, con người sẽ khó hiểu hơn về cách họ đưa ra quyết định và kết luận. Bản chất bất biến của chuỗi khối có thể giúp chúng ta truy cập vào bản ghi bất biến của dữ liệu và quy trình mà AI sử dụng trong quá trình ra quyết định của nó.

Dự án mã hóa khái niệm AI (Nguồn: Rootdata)

So với Stability AI, ChatGPT và trí tuệ nhân tạo khác đã thu hút được nhiều sự chú ý và áp dụng trong các lĩnh vực truyền thống, trí tưởng tượng tuyệt vời hơn của blockchain nằm ở hệ thống kinh tế có thể thay đổi mô hình AI. Sau khi tâm lý FOMO mất dần, bài viết này sẽ khám phá đặc điểm của những dự án mã hóa giới thiệu công nghệ AI? AI có thể kết hợp với blockchain để tạo ra loại phản ứng hóa học nào?

Cơ sở hạ tầng AI

Đặc điểm chung của các dự án hạ tầng AI là phân phối và bán các kiến ​​trúc AI truyền thống (dữ liệu, mô hình và sức mạnh tính toán). Họ thường sử dụng mã thông báo riêng của họ làm phương tiện trao đổi. Họ thường ở vị trí trung gian giữa người dùng và nhà cung cấp dịch vụ, xây dựng thị trường giao dịch phi tập trung. Đây là tất cả các nhiệm vụ cần được hoàn thành bởi AI truyền thống, chẳng hạn như NLP, giọng nói AI và các trường CV sử dụng DApp làm nền tảng trung gian cho các giao dịch. Về bản chất, đó là một thị trường phi tập trung sử dụng định giá và trao đổi mã thông báo trên thị trường truyền thống.

Openfabric AI  

Openfabric là một nền tảng để xây dựng và kết nối các ứng dụng AI. Thông qua nền tảng này, sự hợp tác giữa các nhà đổi mới AI, nhà cung cấp dữ liệu, doanh nghiệp và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo và sử dụng các thuật toán và dịch vụ thông minh mới. Hệ sinh thái Openfabric bao gồm 4 vai trò: người tạo thuật toán, nhà cung cấp dữ liệu, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và người tiêu dùng dịch vụ, trong đó người tiêu dùng dịch vụ cần trả phí cho 3 loại nhà cung cấp dịch vụ còn lại.

Người tạo thuật toán: Tận dụng kiến ​​thức chuyên môn của họ để tạo ra các thuật toán AI giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.

Nhà cung cấp dữ liệu: Đảm bảo phân phối khối lượng lớn dữ liệu cần thiết để huấn luyện các thuật toán AI.

Nhà cung cấp cơ sở hạ tầng: Tất cả phần cứng chạy nền tảng AI.

Người tiêu dùng dịch vụ: Người dùng cuối yêu cầu một sản phẩm hoặc dịch vụ kinh doanh cụ thể.

Oraichain

Oraichain là một nhà tiên tri và hệ sinh thái chuỗi khối dựa trên AI. Ngoài các dữ liệu tiên tri, mục tiêu của Oraichain là trở thành một hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo hoàn chỉnh trong lĩnh vực chuỗi khối với tư cách là lớp cơ sở để tạo các hợp đồng thông minh và Dapps. Với AI là nền tảng, Oraichain đã phát triển nhiều sản phẩm và dịch vụ sáng tạo quan trọng, bao gồm nguồn cấp dữ liệu giá AI, VRF hoàn toàn trên chuỗi, Trung tâm dữ liệu, Thị trường AI với hơn 100 API AI, tạo NFT dựa trên AI và bảo vệ bản quyền NFT, Tiền bản quyền Giao thức, một nền tảng tổng hợp lợi nhuận do AI điều khiển và Cosmwasm IDE.

Fetch.ai  

Fetch.ai là một nền tảng chuỗi khối dựa trên máy học và trí tuệ nhân tạo cho phép mọi người chia sẻ hoặc trao đổi dữ liệu. Là một hệ sinh thái giữa máy với máy tự trị, bất kỳ mạng lưới nào gồm các bên độc lập đều có thể trở thành tác nhân mạng cho Fetch.ai, ghi lại mọi thỏa thuận giữa các tác nhân trên chuỗi khối Fetch.ai. FET là mã thông báo gốc của chuỗi khối Fetch AI và là phương tiện trao đổi chính cho các giao dịch thanh toán.

Nguồn: blog Fetch.ai

SingularityNET

SingularityNET là một nền tảng và thị trường trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Các nhà phát triển xuất bản các dịch vụ của họ lên mạng SingularityNET, cung cấp chúng cho bất kỳ ai có quyền truy cập Internet. Các nhà phát triển có thể sử dụng mã thông báo AGIX gốc để tính phí cho các dịch vụ của họ. Các dịch vụ có thể cung cấp lý luận hoặc đào tạo mô hình trên các miền, chẳng hạn như hình ảnh, video, lời nói, văn bản, chuỗi thời gian, trí tuệ nhân tạo sinh học và phân tích mạng.

                                     Hệ sinh thái SingularityNET

Hệ sinh thái SingularityNET sẽ cung cấp các dịch vụ AI cho nền tảng và tạo ra việc sử dụng hàng loạt mã thông báo AGIX. Các sản phẩm phụ của SingularityNET này đang được phát triển trên một số ngành dọc được lựa chọn chiến lược, bao gồm DeFi, Robotics, Công nghệ sinh học & Tuổi thọ, Trò chơi & Truyền thông, Nghệ thuật & Giải trí (Âm nhạc) và Trí tuệ nhân tạo cấp doanh nghiệp.

Gensyn

Giao thức Gensyn là mạng Layer1 dành cho điện toán học sâu, với phần thưởng ngay lập tức dành cho những người tham gia bên cung ứng dành thời gian tính toán cho mạng và thực hiện các tác vụ ML (máy học). Giao thức không yêu cầu giám sát hoặc thực thi hành chính, mà thay vào đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân công nhiệm vụ và thanh toán theo chương trình thông qua hợp đồng thông minh. Thách thức cơ bản của mạng này là xác thực công việc ML đã hoàn thành. Đây là một vấn đề ở giao điểm của lý thuyết phức tạp, lý thuyết trò chơi, mật mã và tối ưu hóa. Hệ sinh thái Gensyn bao gồm 4 vai trò: Người ủy quyền, Người giải quyết, Người xác thực và Người báo cáo.

Người nộp: Cung cấp các nhiệm vụ được tính toán và thanh toán cho các đơn vị công việc đã hoàn thành.

Người giải: Thực hiện đào tạo mô hình và tạo bằng chứng để người xác minh xác minh.

Trình xác minh: Chìa khóa để liên kết các quy trình đào tạo không xác định với các tính toán tuyến tính xác định, sao chép các phần của bằng chứng bộ giải và so sánh khoảng cách với các ngưỡng dự kiến.

Người tố giác: Kiểm tra công việc của người xác nhận và đặt ra các thử thách với hy vọng giành được giải đặc biệt.

Tầm nhìn của Gensyn là giảm sự phụ thuộc của Dapps vào cơ sở hạ tầng Web2 bằng cách phi tập trung hóa tính toán ML để cung cấp các thành phần cơ sở hạ tầng quan trọng cho các ứng dụng Web3.

Trường hợp ứng dụng

Trong các kịch bản ứng dụng như vậy, dự án nhằm mục đích giải quyết các nhu cầu mới nổi phát sinh từ sự phát triển của chuỗi khối trong những năm gần đây dưới dạng AI.

Các yêu cầu này có thể là cho phép người dùng trò chơi chuỗi bỏ qua các thao tác tẻ nhạt, cho phép nhà phát triển nhanh chóng phát triển trò chơi chuỗi, giao lưu trên nền tảng chuỗi khối, tạo hình đại diện với cá tính của riêng họ hoặc phát hiện các dự án NFT giả mạo, v.v. Khác với các nền tảng AI truyền thống, những dự án như vậy có nhu cầu mạnh mẽ không thể thay thế, điều này khiến chúng có một hào sâu, đồng thời, khó khăn trong việc phát triển một nền tảng sử dụng nhu cầu mới nổi làm điểm bán hàng nằm ở việc thu hút khách hàng. đã trở thành một vấn đề lớn trong việc phát triển các nền tảng như vậy để chứng minh rằng nhu cầu của các nền tảng của họ là bền vững và khách quan.

Hướng du lịch chuỗi

Trong hệ thống tài chính chính của mô hình trò chơi mã hóa "P2E", người dùng phải đối mặt với lối chơi thay đổi liên tục và một số lượng lớn các thao tác cơ bản lặp đi lặp lại. AI có thể cung cấp cho người chơi một quy trình tự động ổn định và xây dựng chiến lược trò chơi với tỷ lệ thắng cao hơn. rct AI là cách sử dụng AI để cung cấp giải pháp hoàn chỉnh cho ngành công nghiệp trò chơi, công nghệ cốt lõi của nó Hộp hỗn loạn (Chaos Box) là một công cụ AI dựa trên học tăng cường sâu. rct AI đã phát triển mô hình DRL (Deep Reinforcement Learning) do AI đào tạo cho Axie Infinity. Vì có khoảng 10^23 cách kết hợp tất cả các thẻ trong Axie Infinity, cũng như các đặc điểm của trò chơi như trò chơi, mô hình của rct AI đang mô phỏng một số lượng lớn Tăng hiệu quả và tỷ lệ thắng trong thống kê trận chiến.

Ngoài ra, AI có thể cung cấp cho các nhà phát triển các nguyên mẫu hành động. Mirror World là một thế giới ảo ma trận trò chơi dựa trên Solana. Công nghệ AI đã được sử dụng để khởi chạy Mirrama kết hợp với lối chơi Roguelike và Brawl of Mirrors, một trò chơi đấu trường dựa trên PVP. Ngoài ra, Mirror World cũng đã tung ra một loạt NFT có thể tương tác trong trò chơi, nguyên mẫu của những NFT này được hoàn thiện bằng thuật toán chuyển động AI.

Đọc liên quan: "Đối thoại với rct AI: Đã đến lúc suy nghĩ về cách blockchain sẽ thay đổi khía cạnh phân phối trò chơi"

Định hướng xã hội

PLAI Labs tập trung vào việc sử dụng AI và web3 để xây dựng một nền tảng xã hội thế hệ tiếp theo cho phép người dùng chơi, nói chuyện, chiến đấu, giao dịch và phiêu lưu cùng nhau. Nền tảng này đã nhận được khoản tài trợ trị giá 32 triệu đô la từ a16z vào tháng 1 năm 2023. Hiện tại, PLAI Labs đã giới thiệu 2 sản phẩm ra thế giới bên ngoài:

Champions Ascension, một trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi (MMORPG), người chơi có thể chọn sở hữu các nhân vật của riêng mình dưới dạng NFT và có thể chiến đấu trong đấu trường Colosseum rộng lớn, thực hiện các nhiệm vụ và chơi trong các hầm ngục tùy chỉnh Xây dựng và cạnh tranh và giao dịch các mặt hàng kỹ thuật số trong .

Một nền tảng giao thức AI sẽ giúp xử lý mọi thứ, từ nội dung do người dùng tạo (UGC) đến khớp với kết xuất nội dung 2D sang 3D.

PLAI Labs có kế hoạch ra mắt sách trắng V2 trong năm nay, bao gồm các chi tiết về chu kỳ kinh tế cốt lõi (sử dụng NFT và chuỗi khối để nâng cao trải nghiệm), kế hoạch bộ công cụ UGC (bao gồm cả AI)...

Bài đọc liên quan: "Các cựu chiến binh doanh nhân bắt đầu lại, Plai Labs nói về lý do chọn Web3"

Xu hướng NFT

Alethea AI đề xuất khái niệm về iNFT, là công nghệ kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và chuỗi khối. Sau khi kết hợp AI, NFT có các đặc điểm tính cách khác nhau về tính tương tác, tính tổng quát, khả năng mở rộng và tính độc đáo.

Nói một cách đơn giản, nếu một NFT là tác phẩm kỹ thuật số của con người, sau khi kết hợp với AI, nó sẽ trở thành một iNFT, một NFT hoạt động với khả năng trò chuyện với người dùng. Vào ngày 10 tháng 6 năm 2021, iNFT Alice đầu tiên trên thế giới đã được bán đấu giá tại Sotheby's với giá 478.800 USD.

Altered State Machine (ASM) là một dự án sáng tạo kết hợp NFT, trí tuệ nhân tạo và máy học để cung cấp sức mạnh đào tạo cho NFT do AI điều khiển. Tầm nhìn của nó là trở thành giao thức sở hữu và kiếm tiền cho AI sử dụng công nghệ NFT. Trong hệ sinh thái ASM, Avatar dựa trên AI được gọi là Agent, bao gồm hai phần: bộ não và hình đại diện. Dự án cũng đã phát hành mã thông báo ASTO để cung cấp năng lượng cho hệ sinh thái ASM.

Bài đọc liên quan: "Giải thích chi tiết về Máy trạng thái đã thay đổi: Khám phá sáng tạo về việc sử dụng AI và học máy để phát triển NFT"

Optic đang xây dựng một giao thức xác minh NFT bằng trí tuệ nhân tạo, tập trung vào phân tích gian lận NFT và khám phá giá trị NFT trong cộng đồng, nhằm giúp toàn bộ thị trường NFT đạt được tính xác thực và minh bạch cao hơn. Công cụ thông minh Optic truy xuất bộ sưu tập NFT trên thị trường bằng cách tìm hiểu chuỗi NFT thực. Sau đó, Optic trả về điểm số phù hợp cho biết mức độ phù hợp của NFT được kiểm tra với NFT thực.

Optic đã hoàn thành vòng gọi vốn trị giá 11 triệu đô la do Pantera Capital và Kleiner Perkins đứng đầu vào tháng 7 năm 2022, với sự tham gia của Circle Ventures và Polygon Ventures. Hiện tại OpenSea đã áp dụng dịch vụ phát hiện Copymint của Optic.

Đọc liên quan: "Phân tích quang học: Giao thức xác minh NFT trí tuệ nhân tạo"

Phân tích xu hướng

Đánh giá từ lộ trình phát triển hiện tại của các dự án blockchain AI, cơ sở hạ tầng của AI bao gồm ba phần: dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán. Nếu một dự án AI bình thường muốn nhận ra khả năng tạo hoặc phân tích trí tuệ nhân tạo, nó cần một mô hình và bộ dữ liệu, cũng như một bản thể luận phần mềm và GUI của nó để gọi mô hình. Sau đó, việc phân phối các mô hình và bộ dữ liệu trong lĩnh vực này, đào tạo các mô hình (cho thuê điện toán) và phát triển giao diện người dùng phần mềm đều có các trung gian, điều này sẽ tạo ra các dự án AI blockchain nhằm đáp ứng hiệu quả nhu cầu của khách hàng.

Ví dụ: ở trên, Fetch.ai đóng vai trò trung gian, cho phép khách hàng sử dụng bộ dữ liệu giao dịch mã thông báo gốc của nó. SingularityNET cho phép khách hàng mua dịch vụ đào tạo sức mạnh tính toán từ các nhà phát triển. Khách hàng Openfabric AI cần lấy các mô hình (thuật toán), bộ dữ liệu, cơ sở hạ tầng (phần mềm) và các dịch vụ khác từ các nhà cung cấp. Humans.ai về cơ bản được gói gọn trong NFT Mô hình AI được đào tạo bởi tập dữ liệu được người dùng mua bằng mã thông báo gốc,

Gensyn về cơ bản là một nền tảng cho thuê sức mạnh điện toán phi tập trung. Đây là tất cả các nhiệm vụ cần được hoàn thành bởi AI truyền thống, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giọng nói AI và các dự án tạo hình ảnh sử dụng DApp làm nền tảng trung gian cho các giao dịch.

Sau đó, các ứng dụng phi tập trung trong chuỗi khối đã tạo ra các nhu cầu mới và các dự án AI dựa trên hướng trò chơi chuỗi, hướng xã hội và hướng NFT nhằm giải quyết các điểm đau của người dùng trong chuỗi khối, chẳng hạn như rct.ai để giải quyết chuỗi người dùng trò chơi Đối với vấn đề thao tác lặp đi lặp lại thủ công, Mirror World giải quyết việc phát triển trò chơi chuỗi và các dự án khác được phát triển cho mạng xã hội blockchain và NFT.

Hiện tại, trong giai đoạn đầu của mạng xã hội Web3, việc giới thiệu AI thiên về phương pháp tường thuật. Trong tương lai, một số hướng nghiên cứu và phát triển dự án AI khả thi:

Nâng cao quyền riêng tư của dữ liệu: Web3 có thể tối đa hóa việc bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu bằng cách sử dụng công nghệ zk và AI có thể phân tích dữ liệu mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư.

Hợp đồng thông minh: Công nghệ Web3 có thể tích hợp các ứng dụng AI vào các ứng dụng Web3 thông qua hợp đồng thông minh, để nhận ra khả năng kiểm soát của các mô hình AI. Loại ứng dụng này có thể được sử dụng trong giao dịch mô hình và bộ dữ liệu để tự động hóa quy trình giao dịch và sử dụng công nghệ ZK để bảo vệ dữ liệu người dùng. người dùng có thể lấy dữ liệu và mô hình mã nguồn mở trên Hugging face và sử dụng đào tạo tự động, tại sao họ lại giao dịch trên nền tảng chuỗi khối?

Nâng cao tính hiệu quả của việc học máy: Công nghệ Web3 có thể cải thiện hiệu quả của học máy theo cách phi tập trung, giúp các ứng dụng AI nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Điều này đã được áp dụng trong đào tạo AI truyền thống.Ví dụ, KataGo, một phiên bản cải tiến của AlphaGo, sử dụng công nghệ đào tạo phân tán, để những người trên khắp thế giới muốn cập nhật AI này tự nguyện cung cấp đào tạo về sức mạnh tính toán.Ứng dụng trong chuỗi khối có thể là tương tự Đối với Gitcoin, POAP có thể thu được bằng cách tặng sức mạnh tính toán hoặc tương tự như AMM, cung cấp các ưu đãi về tính thanh khoản và trở thành nền tảng cho thuê sức mạnh tính toán có tính phí. đắt hơn sức mạnh tính toán GPU truyền thống. Cho thuê không có lợi thế. Trừ khi bản thân nền tảng này tham gia vào hoạt động kinh doanh tài chính, nếu không thì nó đủ để trợ cấp cho người dùng từ giá trị thu được từ thỏa thuận, chẳng hạn như Numerai, sử dụng công nghệ AI để kiếm lợi nhuận từ thị trường chứng khoán, khiến đủ người dùng sẵn sàng cung cấp ba yếu tố của AI để tham gia nền tảng .

Tổng kết

Hiện tại, cho dù đó là cơ sở hạ tầng AI gốc của chuỗi khối hay dự án mã hóa sử dụng công cụ AI để hiện thực hóa kịch bản ứng dụng, thì nó vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Mục tiêu chính là tạo ra một cơ sở hạ tầng cơ bản có thể áp dụng và tích hợp nền kinh tế mã thông báo và nhà cung cấp phần cứng, nhà cung cấp dữ liệu, thuật toán AI và các giải pháp trí tuệ nhân tạo khác.

Tuy nhiên, việc tích hợp cả hai cũng gặp nhiều thách thức. Trước hết, blockchain có xu hướng là các công nghệ phức tạp như Rollup và ZK, điều này sẽ mang lại những thách thức cho AI trong việc lấy dữ liệu. Thứ hai, không có đủ dữ liệu thử nghiệm liên tục để hỗ trợ khả năng ứng dụng của AI trong hệ sinh thái chuỗi khối và khả năng điều chỉnh của công cụ AI trong trường hợp khẩn cấp. Cuối cùng, việc thường xuyên xảy ra các dự án sai lầm trong lĩnh vực mã hóa làm lu mờ khái niệm AI khiến mọi người dễ mất niềm tin vào việc khám phá lĩnh vực này.

Tất cả các dự án AI blockchain giải quyết các vấn đề AI truyền thống cần trả lời một câu hỏi: tại sao nền tảng này cần giới thiệu mã thông báo trên blockchain? Điều này làm cho các mục tiêu giao dịch mục tiêu hiện tại trên thị trường Web2, chẳng hạn như các mô hình, dữ liệu và nền tảng sức mạnh tính toán, gặp bất lợi khi giới thiệu.

Kinh tế học mã thông báo giống như một bánh đà có thể thay đổi chu kỳ lên xuống của một dự án. Hiện tại, nếu bạn muốn tiến về phía trước, bạn cần xem xét người dùng thực tế của nền tảng, tức là vấn đề thu hút khách hàng. Tính không thể thay thế của nhu cầu là con hào của một dự án. thành công trong thời hạn, nhưng sẽ không có đủ Người dùng và hệ sinh thái nhà phát triển mạnh mẽ. Khi nhu cầu là một đề xuất sai lầm, các khuyến khích kinh tế không bền vững và vòng đời của dự án sẽ bị rút ngắn. Chúng tôi mong đợi sự xuất hiện của nhiều dự án AI+Web3 hơn dựa trên người dùng thực và nhu cầu không thể thay thế. Chúng được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu chưa được hoàn thành hoặc chưa được hoàn thành trong web2, do đó chúng cần được đưa vào Web3 nguyên bản.

Trong mọi trường hợp, việc tích hợp AI vào Web3 là xu hướng công nghệ trong tương lai và một số ví dụ về ứng dụng Web3 kết hợp với trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện ở giai đoạn này. Khi thời gian trôi qua, cơ sở hạ tầng Web3 liên quan hơn và các mô hình mới sẽ lần lượt xuất hiện.