Bản nhạc AI + Web3 có thể được chia thành ba lớp: lớp cơ sở hạ tầng, lớp giữa và lớp ứng dụng. Trong số đó, lớp cơ sở hạ tầng tập trung vào việc cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ, hiện là lĩnh vực phổ biến và phổ biến nhất.
Ngoài các trường hợp lớp ứng dụng trong trò chơi, mạng xã hội, giao dịch, v.v., AI cũng có thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu, giám sát và theo dõi thông tin, đấu thầu và cá cược, và các lĩnh vực khác.
Các dự án có liên quan chặt chẽ đến khái niệm AI thường có thể nhanh chóng được ưa chuộng trên thị trường, nhưng cần cẩn thận để lọc ra các dự án không xứng đáng với cái tên.
Giới thiệu
Để khám phá sâu hơn cơ hội thị trường tiềm năng này, Gate.io Research sẽ kết hợp các dự án nóng khác nhau và tiến hành phân tích chuyên sâu từ tất cả các khía cạnh của chuỗi ngành AI + Web3, nhằm cung cấp cho độc giả sự hiểu biết toàn diện và sâu sắc.
AI + Web3: Công nghệ mới, hướng đi mới, cường điệu mới
Trong năm qua, với sự xuất hiện của các mô hình AI quy mô lớn như ChatGPT, AI đã trở thành chủ đề đầu tư nóng trên thị trường vốn thế giới. Đồng thời, thị trường Web3 đã mở ra một vòng thịnh vượng mới.
Sự kết hợp hữu cơ giữa AI và Web3 chắc chắn đã trở thành giao điểm của hai chủ đề nóng trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Gần đây, chúng tôi đã thấy một số lượng lớn các dự án mới và hiện có xung quanh chủ đề này thu hút sự chú ý của thị trường, điều này làm nổi bật sự quan tâm mạnh mẽ và kỳ vọng cao của các nhà đầu tư đối với danh mục đầu tư này.
Theo định nghĩa của blockchain Viêng Chăn, sự kết hợp giữa AI + Web3 chủ yếu được phản ánh ở hai khía cạnh: cách Web3 thúc đẩy sự phát triển của AI và cách các ứng dụng Web3 kết hợp công nghệ AI. Hiện tại, hầu hết các dự án có xu hướng tận dụng các công nghệ và khái niệm Web3 để thúc đẩy AI. Để phân tích sự kết hợp này, chúng ta có thể bắt đầu với toàn bộ quá trình AI từ đào tạo mô hình đến ứng dụng.
Quy trình sản xuất AI thường bao gồm thu thập dữ liệu để cung cấp nền tảng cho đào tạo mô hình, tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật tính năng / tín hiệu liên quan đến làm sạch dữ liệu, chú thích và truy vấn có cấu trúc, đào tạo và điều chỉnh mô hình để cải thiện hiệu suất mô hình thông qua lặp lại, xem xét và quản trị mô hình để đảm bảo chất lượng và tính minh bạch của mô hình, suy luận mô hình để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới và triển khai và giám sát mô hình để đảm bảo rằng mô hình vẫn ở trong tình trạng tốt nhất trong các ứng dụng trong thế giới thực.
Trong quá trình này, Web3 có nhiều điểm hội tụ. Ví dụ, các mạng phân tán và ưu đãi của Web3 cho phép xây dựng các mạng và cộng đồng AI mã nguồn mở, mở hơn để đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng AI cho cơ sở hạ tầng mở, chi phí thấp và mạng dữ liệu. Đồng thời, Web3, kết hợp với các công nghệ mật mã như ZK, có thể cải thiện vấn đề tin cậy của AI và giải quyết các thách thức như tính minh bạch của mô hình, thiên vị và các ứng dụng đạo đức.
Hình 1 Nguồn: Vientiane Blockchain
Như thể hiện trong hình trên, bản nhạc AI + Web3 có thể được chia thành ba lớp: lớp cơ sở hạ tầng, lớp giữa và lớp ứng dụng.
Lớp cơ sở hạ tầng tập trung vào việc cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ, và việc bổ sung Web3 có thể giảm chi phí và phục vụ nhiều ứng dụng AI hơn.
Ở lớp giữa, công nghệ Web3 được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình sản xuất AI, chẳng hạn như thu thập dữ liệu, tiền xử lý và xác thực mô hình, và nhiều dự án sáng tạo đã xuất hiện.
Lớp ứng dụng giới thiệu một loạt các ứng dụng của AI trong Web3, chẳng hạn như tạo nội dung, phân tích và dự đoán. Theo quan sát của tác giả, mô tả về con số trên trong lớp ứng dụng vẫn còn bảo thủ, và tôi sẽ thảo luận chi tiết vào buổi chiều. Mặc dù chưa có dự án đầu tiên, nhưng tiềm năng là rất lớn, và sự cạnh tranh trong tương lai sẽ tập trung vào các sản phẩm và khả năng kỹ thuật.
Chúng tôi sẽ phân tích trường hợp cụ thể của ba lớp dự án này trong các phần sau.
Các dự án nóng AI + Web3 lần lượt xuất hiện
AI+DePIN
Toàn bộ quy trình làm việc AI được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng tính toán và lưu trữ, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết cho việc đào tạo và dự đoán mô hình mà còn lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu trong suốt mô hình dữ liệu và vòng đời.
Hiện nay, sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng AI đã kéo theo nhu cầu rất lớn về cơ sở hạ tầng, đặc biệt là sức mạnh tính toán hiệu năng cao. Do đó, sự phát triển của cơ sở hạ tầng lưu trữ và tính toán hiệu quả hơn, chi phí thấp hơn và giàu tài nguyên hơn đã trở thành xu hướng chính trong những ngày đầu phát triển AI và hiện là lĩnh vực phổ biến nhất.
Hình 2 Nguồn: Render Network
Trong lĩnh vực này, một số dự án tiêu biểu đã xuất hiện, chẳng hạn như Render Network, được sinh ra trong vòng cuối cùng của thị trường tăng trưởng, chủ yếu cung cấp dịch vụ kết xuất, Akash, tập trung vào điện toán đám mây, Filecoin và Arweave, tập trung vào lưu trữ đám mây, và IO.NET và Aethir, mới được tung ra trong vòng thị trường tăng giá này, chủ yếu cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho AI.
AI+Dữ liệu
Tầng giữa là một phần quan trọng của quy trình sản xuất AI tận dụng các công nghệ Web3 để tối ưu hóa và cải thiện quy trình làm việc cụ thể.
Trước hết, trong giai đoạn thu thập dữ liệu, lớp giữa giới thiệu quản lý danh tính dữ liệu phi tập trung, không chỉ có thể bảo vệ bảo mật dữ liệu của người dùng mà còn đảm bảo rằng quyền sở hữu dữ liệu rõ ràng. Đồng thời, thông qua cơ chế khuyến khích, người dùng cũng có thể được khuyến khích chia sẻ dữ liệu chất lượng cao để kiếm tiền, từ đó mở rộng nguồn dữ liệu.
Do những hạn chế của giai đoạn phát triển của ngành, hầu như không có dự án tương đối nổi tiếng trong lĩnh vực này trong vòng cuối cùng của thị trường tăng và gấu. Vòng thị trường tăng giá này đã chứng kiến dự án nhận dạng AI Worldcoin (chúng tôi đã viết về dự án nhiều lần), Aspecta đầu tư Gate.io, cũng như nền tảng giao dịch dữ liệu Ocean Protocol và mạng dữ liệu Grass để khai thác băng thông rộng.
Hình 3 Nguồn: Aspecta
Thứ hai, trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, lớp giữa cam kết xây dựng nền tảng xử lý và dán nhãn dữ liệu AI phân tán để hỗ trợ mạnh mẽ cho việc đào tạo mô hình tiếp theo. Về vấn đề này, các dự án như Public AI đã đạt được những kết quả đáng chú ý.
Cuối cùng, trong giai đoạn xác nhận và suy luận mô hình, lớp giữa sử dụng đầy đủ sự kết hợp giữa công nghệ Web3 và công nghệ mật mã, chẳng hạn như ZK và mã hóa đồng cấu, để xác minh xem quá trình suy luận của mô hình có sử dụng dữ liệu và tham số chính xác hay không. Điều này không chỉ đảm bảo tính chính xác của mô hình mà còn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu đầu vào. Các trường hợp sử dụng điển hình là ZKML, chẳng hạn như bittensor, Privasea, Modulus và Privasea, được đầu tư bởi Gate Labs.
AI+lấy ý định làm trung tâm
Tập trung vào mục đích, có nghĩa là "tập trung vào ý định", đề cập đến "những gì bạn muốn làm" và nó tập trung vào kết quả, không phải quá trình. Mục đích tập trung vào mục đích làm cho các hoạt động trên chuỗi cồng kềnh trở thành "một bước" thông qua tối ưu hóa giao thức và cơ sở hạ tầng. Chính xác hơn, bằng cách che giấu quá trình hoạt động phức tạp trong quá khứ, người dùng có thể nhận ra mục đích mà không cần cảm nhận và trực tiếp, điều này phản ánh ý nghĩa của sự trừu tượng chuỗi.
Các kịch bản mục đích phổ biến sử dụng AI ngày nay bao gồm chuỗi chéo, airdrop, quản trị, giao dịch lớn và hoạt động hàng loạt và các bot Telegram mà chúng tôi đã thảo luận trong bài viết trước cũng thuộc loại này.
Ví dụ, Delysium (AGI), cam kết xây dựng một mạng lưới đại lý AI tập trung vào ý định của người dùng cho Web3 bằng AI, đã thu hút được rất nhiều sự chú ý ở các thị trường như Hàn Quốc.
Như thể hiện trong biểu đồ, mã thông báo của dự án đã tăng đáng kinh ngạc gần đây do đầu cơ thị trường và khám phá giá trị.
Hình 4 Nguồn: Gate.io
Delysium đã ra mắt một AI Agent có tên Lucy. Là một hệ điều hành Web3 được hỗ trợ bởi AI, Lucy có thể lập kế hoạch và tự động hóa quy trình công việc một cách thông minh nhằm giải quyết nhu cầu của người dùng dựa trên sự hiểu biết về ý định và mục tiêu có trong ngôn ngữ tự nhiên, đơn giản hóa các quy trình hoạt động phức tạp của các ứng dụng và giao thức Web3 hiện tại.
AI+Trò chơi
AI + Game cũng có không gian tưởng tượng rất cao. Công nghệ AI không chỉ đẩy nhanh quá trình sản xuất game, mà còn chạy qua tất cả các khía cạnh của sản xuất game, từ khai thác thói quen người dùng đến tùy chỉnh các kịch bản tương tác được cá nhân hóa, cho thấy tiềm năng to lớn. Ngày nay, các nhà sản xuất trò chơi lớn đang tích cực nắm lấy AI và xây dựng lại hệ sinh thái của chuỗi ngành công nghiệp trò chơi.
Khi nói đến sản xuất trò chơi, AI hỗ trợ nghệ thuật, lập kế hoạch và vận hành. Cho dù đó là cảm hứng sáng tạo, tạo cấp độ, viết quảng cáo và phân tích hoạt động, AI đang đẩy nhanh việc sản xuất nội dung trò chơi. Về trải nghiệm game, khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên và tạo hình ảnh do AI mang lại giúp lối chơi trở nên sáng tạo và đa dạng hơn, đồng thời sự tương tác của các NPC trở nên thông minh và sống động hơn.
Ví dụ, Honor of Kings' Enlightenment AI đã được sử dụng ồ ạt trong đánh giá và thử nghiệm cấp độ, trong Mount & Blade II: Bannerlord, ChatGPT đã tăng cường tính tương tác của trò chơi bằng cách cho phép NPC trả lời động người chơi và trong Naraka: Bladepoint, người chơi thậm chí có thể sử dụng bức tranh AI để tạo ra các mô hình thời trang và bình chọn cho các tựa game phổ biến nhất, thể hiện tiềm năng của AI để đổi mới trò chơi.
Hình 5 Nguồn: sleeplessAI
Ngoài các trò chơi Web2 truyền thống sử dụng AI, các trò chơi Web3 cũng không kém xa. Ví dụ: Ultiverse cung cấp cho người dùng phân tích tính năng chuyên sâu về AI và tùy chỉnh nhiều trải nghiệm như xã hội, chơi game và metaverse thông qua một công cụ AI mạnh mẽ, cũng như trò chơi đồng hành ảo tập trung vào AI của sleeplessAI.
AI+Phân tích
Ngoài các trường hợp lớp ứng dụng trong chơi game, mạng xã hội, giao dịch, v.v., AI cũng có thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu, giám sát và theo dõi thông tin, đấu thầu và cá cược, và các lĩnh vực khác, với các dự án đại diện như Kaito và Dune đã nổi lên và thiết lập một chuẩn mực cho ngành.
Chúng tôi cũng thường trích dẫn biểu đồ dữ liệu của Dune trong các bài đăng trên blog của chúng tôi, vì vậy tôi không cần phải đi sâu vào chúng ở đây.
Tóm tắt
Trong năm qua, việc tích hợp Web3 và AI không chỉ dẫn đầu một xu hướng mới trong công nghệ mà còn tạo ra sự đồng thuận mới trong ngành: blockchain đã thay đổi quan hệ sản xuất và AI đã thay đổi năng suất. Triết lý này hiện đã ăn sâu vào lòng người dân và trở thành động lực mạnh mẽ cho sự phát triển của ngành.
Khi các nhà cung cấp trò chơi, giao thức DeFi và các dự án cơ sở hạ tầng Web3 khác đã tăng cường đầu tư vào AI, sự kết hợp giữa AI và Web3 đang trở thành một hướng đi quan trọng cho sự đổi mới của ngành. Trên thực tế, các dự án gắn liền với khái niệm AI có xu hướng nhanh chóng đạt được sức hút trên thị trường và chúng tôi đã nhận thấy sự tăng trưởng phi thường này.
Tuy nhiên, dưới sự thịnh vượng và cường điệu hời hợt, chúng ta không thể bỏ qua những trở ngại thực tế của ngành công nghiệp AI + Web3. Các học viên, đặc biệt, cần phải đi sâu vào các kịch bản ứng dụng thực tế của họ và đánh giá khả năng của họ để tạo ra giá trị và xây dựng các câu chuyện trong ngành. Về lâu dài, mô hình sinh thái của ngành công nghiệp AI + Web3 sẽ được hình thành như thế nào, lĩnh vực nào sẽ cho thấy tiềm năng phát triển lớn và liệu sẽ có những tình huống khó xử về đạo đức và đạo đức cần được khám phá và trả lời trong thực tế hay không.
Do đó, trước làn sóng AI + Web3, chúng ta không chỉ phải nhìn thấy những cơ hội mà nó mang lại, mà còn phải giữ một tâm trí minh mẫn và nhìn nhận những thách thức và thiếu sót của nó một cách hợp lý. Chỉ bằng cách này, chúng ta mới có thể nắm bắt tốt hơn sự phát triển của ngành công nghiệp AI + Web3, thúc đẩy sự phát triển lành mạnh và bền vững của nó, đồng thời nắm bắt các cơ hội lợi nhuận do xu hướng mang lại.
Tác giả: Carl Y.
**Bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên giao dịch nào. **
**Nội dung bài viết này là bản gốc, bản quyền thuộc sở hữu của Gate.io, nếu cần in lại xin ghi rõ tác giả và nguồn, nếu không bạn sẽ phải chịu trách nhiệm pháp lý. **
Xem bản gốc
Chỉnh sửa lần cuối lúc 2024-03-19 08:41:51
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
7 thích
Phần thưởng
7
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TheShawshankRedemption
· 02-10 23:20
坐稳扶好，马上To da moon 🛫
Trả lời0
刘红玉
· 01-29 22:10
lên tàu！🚗
Trả lời0
EinsteinGoldEdition
· 2024-03-19 08:43
Nắm bắt xu hướng và kiếm tiền hoang dã vào năm 2024! 💸
Liệu AI+, đi nhờ xe với một chuyến đi, có thể dẫn dắt một xu hướng mới trong câu chuyện thị trường tăng giá không?
[TL;DR]
Bản nhạc AI + Web3 có thể được chia thành ba lớp: lớp cơ sở hạ tầng, lớp giữa và lớp ứng dụng. Trong số đó, lớp cơ sở hạ tầng tập trung vào việc cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ, hiện là lĩnh vực phổ biến và phổ biến nhất.
Ngoài các trường hợp lớp ứng dụng trong trò chơi, mạng xã hội, giao dịch, v.v., AI cũng có thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu, giám sát và theo dõi thông tin, đấu thầu và cá cược, và các lĩnh vực khác.
Các dự án có liên quan chặt chẽ đến khái niệm AI thường có thể nhanh chóng được ưa chuộng trên thị trường, nhưng cần cẩn thận để lọc ra các dự án không xứng đáng với cái tên.
Giới thiệu
Để khám phá sâu hơn cơ hội thị trường tiềm năng này, Gate.io Research sẽ kết hợp các dự án nóng khác nhau và tiến hành phân tích chuyên sâu từ tất cả các khía cạnh của chuỗi ngành AI + Web3, nhằm cung cấp cho độc giả sự hiểu biết toàn diện và sâu sắc.
AI + Web3: Công nghệ mới, hướng đi mới, cường điệu mới
Trong năm qua, với sự xuất hiện của các mô hình AI quy mô lớn như ChatGPT, AI đã trở thành chủ đề đầu tư nóng trên thị trường vốn thế giới. Đồng thời, thị trường Web3 đã mở ra một vòng thịnh vượng mới.
Sự kết hợp hữu cơ giữa AI và Web3 chắc chắn đã trở thành giao điểm của hai chủ đề nóng trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Gần đây, chúng tôi đã thấy một số lượng lớn các dự án mới và hiện có xung quanh chủ đề này thu hút sự chú ý của thị trường, điều này làm nổi bật sự quan tâm mạnh mẽ và kỳ vọng cao của các nhà đầu tư đối với danh mục đầu tư này.
Theo định nghĩa của blockchain Viêng Chăn, sự kết hợp giữa AI + Web3 chủ yếu được phản ánh ở hai khía cạnh: cách Web3 thúc đẩy sự phát triển của AI và cách các ứng dụng Web3 kết hợp công nghệ AI. Hiện tại, hầu hết các dự án có xu hướng tận dụng các công nghệ và khái niệm Web3 để thúc đẩy AI. Để phân tích sự kết hợp này, chúng ta có thể bắt đầu với toàn bộ quá trình AI từ đào tạo mô hình đến ứng dụng.
Quy trình sản xuất AI thường bao gồm thu thập dữ liệu để cung cấp nền tảng cho đào tạo mô hình, tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật tính năng / tín hiệu liên quan đến làm sạch dữ liệu, chú thích và truy vấn có cấu trúc, đào tạo và điều chỉnh mô hình để cải thiện hiệu suất mô hình thông qua lặp lại, xem xét và quản trị mô hình để đảm bảo chất lượng và tính minh bạch của mô hình, suy luận mô hình để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới và triển khai và giám sát mô hình để đảm bảo rằng mô hình vẫn ở trong tình trạng tốt nhất trong các ứng dụng trong thế giới thực.
Trong quá trình này, Web3 có nhiều điểm hội tụ. Ví dụ, các mạng phân tán và ưu đãi của Web3 cho phép xây dựng các mạng và cộng đồng AI mã nguồn mở, mở hơn để đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng AI cho cơ sở hạ tầng mở, chi phí thấp và mạng dữ liệu. Đồng thời, Web3, kết hợp với các công nghệ mật mã như ZK, có thể cải thiện vấn đề tin cậy của AI và giải quyết các thách thức như tính minh bạch của mô hình, thiên vị và các ứng dụng đạo đức.
Hình 1 Nguồn: Vientiane Blockchain
Như thể hiện trong hình trên, bản nhạc AI + Web3 có thể được chia thành ba lớp: lớp cơ sở hạ tầng, lớp giữa và lớp ứng dụng.
Lớp cơ sở hạ tầng tập trung vào việc cung cấp sức mạnh tính toán và lưu trữ, và việc bổ sung Web3 có thể giảm chi phí và phục vụ nhiều ứng dụng AI hơn.
Ở lớp giữa, công nghệ Web3 được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình sản xuất AI, chẳng hạn như thu thập dữ liệu, tiền xử lý và xác thực mô hình, và nhiều dự án sáng tạo đã xuất hiện.
Lớp ứng dụng giới thiệu một loạt các ứng dụng của AI trong Web3, chẳng hạn như tạo nội dung, phân tích và dự đoán. Theo quan sát của tác giả, mô tả về con số trên trong lớp ứng dụng vẫn còn bảo thủ, và tôi sẽ thảo luận chi tiết vào buổi chiều. Mặc dù chưa có dự án đầu tiên, nhưng tiềm năng là rất lớn, và sự cạnh tranh trong tương lai sẽ tập trung vào các sản phẩm và khả năng kỹ thuật.
Chúng tôi sẽ phân tích trường hợp cụ thể của ba lớp dự án này trong các phần sau.
Các dự án nóng AI + Web3 lần lượt xuất hiện
AI+DePIN
Toàn bộ quy trình làm việc AI được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng tính toán và lưu trữ, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết cho việc đào tạo và dự đoán mô hình mà còn lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu trong suốt mô hình dữ liệu và vòng đời.
Hiện nay, sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng AI đã kéo theo nhu cầu rất lớn về cơ sở hạ tầng, đặc biệt là sức mạnh tính toán hiệu năng cao. Do đó, sự phát triển của cơ sở hạ tầng lưu trữ và tính toán hiệu quả hơn, chi phí thấp hơn và giàu tài nguyên hơn đã trở thành xu hướng chính trong những ngày đầu phát triển AI và hiện là lĩnh vực phổ biến nhất.
Hình 2 Nguồn: Render Network
Trong lĩnh vực này, một số dự án tiêu biểu đã xuất hiện, chẳng hạn như Render Network, được sinh ra trong vòng cuối cùng của thị trường tăng trưởng, chủ yếu cung cấp dịch vụ kết xuất, Akash, tập trung vào điện toán đám mây, Filecoin và Arweave, tập trung vào lưu trữ đám mây, và IO.NET và Aethir, mới được tung ra trong vòng thị trường tăng giá này, chủ yếu cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho AI.
AI+Dữ liệu
Tầng giữa là một phần quan trọng của quy trình sản xuất AI tận dụng các công nghệ Web3 để tối ưu hóa và cải thiện quy trình làm việc cụ thể.
Trước hết, trong giai đoạn thu thập dữ liệu, lớp giữa giới thiệu quản lý danh tính dữ liệu phi tập trung, không chỉ có thể bảo vệ bảo mật dữ liệu của người dùng mà còn đảm bảo rằng quyền sở hữu dữ liệu rõ ràng. Đồng thời, thông qua cơ chế khuyến khích, người dùng cũng có thể được khuyến khích chia sẻ dữ liệu chất lượng cao để kiếm tiền, từ đó mở rộng nguồn dữ liệu.
Do những hạn chế của giai đoạn phát triển của ngành, hầu như không có dự án tương đối nổi tiếng trong lĩnh vực này trong vòng cuối cùng của thị trường tăng và gấu. Vòng thị trường tăng giá này đã chứng kiến dự án nhận dạng AI Worldcoin (chúng tôi đã viết về dự án nhiều lần), Aspecta đầu tư Gate.io, cũng như nền tảng giao dịch dữ liệu Ocean Protocol và mạng dữ liệu Grass để khai thác băng thông rộng.
Hình 3 Nguồn: Aspecta
Thứ hai, trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, lớp giữa cam kết xây dựng nền tảng xử lý và dán nhãn dữ liệu AI phân tán để hỗ trợ mạnh mẽ cho việc đào tạo mô hình tiếp theo. Về vấn đề này, các dự án như Public AI đã đạt được những kết quả đáng chú ý.
Cuối cùng, trong giai đoạn xác nhận và suy luận mô hình, lớp giữa sử dụng đầy đủ sự kết hợp giữa công nghệ Web3 và công nghệ mật mã, chẳng hạn như ZK và mã hóa đồng cấu, để xác minh xem quá trình suy luận của mô hình có sử dụng dữ liệu và tham số chính xác hay không. Điều này không chỉ đảm bảo tính chính xác của mô hình mà còn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu đầu vào. Các trường hợp sử dụng điển hình là ZKML, chẳng hạn như bittensor, Privasea, Modulus và Privasea, được đầu tư bởi Gate Labs.
AI+lấy ý định làm trung tâm
Tập trung vào mục đích, có nghĩa là "tập trung vào ý định", đề cập đến "những gì bạn muốn làm" và nó tập trung vào kết quả, không phải quá trình. Mục đích tập trung vào mục đích làm cho các hoạt động trên chuỗi cồng kềnh trở thành "một bước" thông qua tối ưu hóa giao thức và cơ sở hạ tầng. Chính xác hơn, bằng cách che giấu quá trình hoạt động phức tạp trong quá khứ, người dùng có thể nhận ra mục đích mà không cần cảm nhận và trực tiếp, điều này phản ánh ý nghĩa của sự trừu tượng chuỗi.
Các kịch bản mục đích phổ biến sử dụng AI ngày nay bao gồm chuỗi chéo, airdrop, quản trị, giao dịch lớn và hoạt động hàng loạt và các bot Telegram mà chúng tôi đã thảo luận trong bài viết trước cũng thuộc loại này.
Ví dụ, Delysium (AGI), cam kết xây dựng một mạng lưới đại lý AI tập trung vào ý định của người dùng cho Web3 bằng AI, đã thu hút được rất nhiều sự chú ý ở các thị trường như Hàn Quốc.
Như thể hiện trong biểu đồ, mã thông báo của dự án đã tăng đáng kinh ngạc gần đây do đầu cơ thị trường và khám phá giá trị.
Hình 4 Nguồn: Gate.io
Delysium đã ra mắt một AI Agent có tên Lucy. Là một hệ điều hành Web3 được hỗ trợ bởi AI, Lucy có thể lập kế hoạch và tự động hóa quy trình công việc một cách thông minh nhằm giải quyết nhu cầu của người dùng dựa trên sự hiểu biết về ý định và mục tiêu có trong ngôn ngữ tự nhiên, đơn giản hóa các quy trình hoạt động phức tạp của các ứng dụng và giao thức Web3 hiện tại.
AI+Trò chơi
AI + Game cũng có không gian tưởng tượng rất cao. Công nghệ AI không chỉ đẩy nhanh quá trình sản xuất game, mà còn chạy qua tất cả các khía cạnh của sản xuất game, từ khai thác thói quen người dùng đến tùy chỉnh các kịch bản tương tác được cá nhân hóa, cho thấy tiềm năng to lớn. Ngày nay, các nhà sản xuất trò chơi lớn đang tích cực nắm lấy AI và xây dựng lại hệ sinh thái của chuỗi ngành công nghiệp trò chơi.
Khi nói đến sản xuất trò chơi, AI hỗ trợ nghệ thuật, lập kế hoạch và vận hành. Cho dù đó là cảm hứng sáng tạo, tạo cấp độ, viết quảng cáo và phân tích hoạt động, AI đang đẩy nhanh việc sản xuất nội dung trò chơi. Về trải nghiệm game, khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên và tạo hình ảnh do AI mang lại giúp lối chơi trở nên sáng tạo và đa dạng hơn, đồng thời sự tương tác của các NPC trở nên thông minh và sống động hơn.
Ví dụ, Honor of Kings' Enlightenment AI đã được sử dụng ồ ạt trong đánh giá và thử nghiệm cấp độ, trong Mount & Blade II: Bannerlord, ChatGPT đã tăng cường tính tương tác của trò chơi bằng cách cho phép NPC trả lời động người chơi và trong Naraka: Bladepoint, người chơi thậm chí có thể sử dụng bức tranh AI để tạo ra các mô hình thời trang và bình chọn cho các tựa game phổ biến nhất, thể hiện tiềm năng của AI để đổi mới trò chơi.
Hình 5 Nguồn: sleeplessAI
Ngoài các trò chơi Web2 truyền thống sử dụng AI, các trò chơi Web3 cũng không kém xa. Ví dụ: Ultiverse cung cấp cho người dùng phân tích tính năng chuyên sâu về AI và tùy chỉnh nhiều trải nghiệm như xã hội, chơi game và metaverse thông qua một công cụ AI mạnh mẽ, cũng như trò chơi đồng hành ảo tập trung vào AI của sleeplessAI.
AI+Phân tích
Ngoài các trường hợp lớp ứng dụng trong chơi game, mạng xã hội, giao dịch, v.v., AI cũng có thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu, giám sát và theo dõi thông tin, đấu thầu và cá cược, và các lĩnh vực khác, với các dự án đại diện như Kaito và Dune đã nổi lên và thiết lập một chuẩn mực cho ngành.
Chúng tôi cũng thường trích dẫn biểu đồ dữ liệu của Dune trong các bài đăng trên blog của chúng tôi, vì vậy tôi không cần phải đi sâu vào chúng ở đây.
Tóm tắt
Trong năm qua, việc tích hợp Web3 và AI không chỉ dẫn đầu một xu hướng mới trong công nghệ mà còn tạo ra sự đồng thuận mới trong ngành: blockchain đã thay đổi quan hệ sản xuất và AI đã thay đổi năng suất. Triết lý này hiện đã ăn sâu vào lòng người dân và trở thành động lực mạnh mẽ cho sự phát triển của ngành.
Khi các nhà cung cấp trò chơi, giao thức DeFi và các dự án cơ sở hạ tầng Web3 khác đã tăng cường đầu tư vào AI, sự kết hợp giữa AI và Web3 đang trở thành một hướng đi quan trọng cho sự đổi mới của ngành. Trên thực tế, các dự án gắn liền với khái niệm AI có xu hướng nhanh chóng đạt được sức hút trên thị trường và chúng tôi đã nhận thấy sự tăng trưởng phi thường này.
Tuy nhiên, dưới sự thịnh vượng và cường điệu hời hợt, chúng ta không thể bỏ qua những trở ngại thực tế của ngành công nghiệp AI + Web3. Các học viên, đặc biệt, cần phải đi sâu vào các kịch bản ứng dụng thực tế của họ và đánh giá khả năng của họ để tạo ra giá trị và xây dựng các câu chuyện trong ngành. Về lâu dài, mô hình sinh thái của ngành công nghiệp AI + Web3 sẽ được hình thành như thế nào, lĩnh vực nào sẽ cho thấy tiềm năng phát triển lớn và liệu sẽ có những tình huống khó xử về đạo đức và đạo đức cần được khám phá và trả lời trong thực tế hay không.
Do đó, trước làn sóng AI + Web3, chúng ta không chỉ phải nhìn thấy những cơ hội mà nó mang lại, mà còn phải giữ một tâm trí minh mẫn và nhìn nhận những thách thức và thiếu sót của nó một cách hợp lý. Chỉ bằng cách này, chúng ta mới có thể nắm bắt tốt hơn sự phát triển của ngành công nghiệp AI + Web3, thúc đẩy sự phát triển lành mạnh và bền vững của nó, đồng thời nắm bắt các cơ hội lợi nhuận do xu hướng mang lại.
Tác giả: Carl Y.
**Bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên giao dịch nào. **
**Nội dung bài viết này là bản gốc, bản quyền thuộc sở hữu của Gate.io, nếu cần in lại xin ghi rõ tác giả và nguồn, nếu không bạn sẽ phải chịu trách nhiệm pháp lý. **