V poslední době se narativ v prostoru Web3 začal posouvat směrem k „AI +“, zejména po spuštění Sora od OpenAI. Mnozí jasně pocítili, že AI není jen pomíjivý trend v rámci hype cyklu, ale skutečně má potenciál stát se další základní technologií, podobně jako mobilní internet. Nakonec, ať už se jedná o generaci textu, vytváření obrázků nebo inferenci a trénink velkých modelů, podstata AI stále spočívá kolem jednoho klíčového termínu: výpočetní výkon.

Tady přesně leží problém. AI služby, které dnes používáme, se mohou zdát „zdarma“ a „inteligentní“, ale za scénou jsou postaveny na extrémně centralizované struktuře zdrojů: výkonné GPU jsou monopolizovány velkými korporacemi, což zanechává běžné vývojáře s malým přístupem; svrchovanost dat je ztracena v okamžiku, kdy jsou data nahrána, a „úzkost z energetické spotřeby“ se stala novým zdrojem digitálního znečištění. Web3 vždy tvrdil, že „přeformátovává hodnotové vztahy“, takže existuje nějaký projekt v oblasti AI, který nabízí skutečně upřímné řešení?
 
Náhodou jsem nedávno vyzkoušel nový projekt nazvaný Gplusck. Místo toho, aby se prezentoval jako „AI platforma“, Gplusck představuje koncept „decentralizovaného AI operačního systému“, což mi přišlo velmi zajímavé. Rád bych sdílel své zkušenosti a postřehy z používání a zkoumání tohoto projektu.
 
Zpočátku mě zaujala jeho funkce „NFT uhlíkové stopy“. Jednoduše řečeno, pokaždé, když přispějete výpočetním výkonem, systém generuje sledovatelný uhlíkový certifikát založený na vašem místním typu elektřiny (například solární, hydroelektrické nebo tepelná energie). Tento uhlíkový certifikát lze obchodovat, zničit nebo použít jako zelenou pobídku při účasti na DeFi. Poprvé na Web3 jsem viděl „zelenou energii“ nejen jako slogan, ale skutečně zapsanou do chytrých kontraktů na blockchainu.
 
Při hlubším zkoumání jsem zjistil, že Gplusck provedl několik technických architektonických inovací. Například jeho mechanismus shardování výpočetního výkonu rozděluje velké úkoly trénování AI na „výpočetní mikrobuňky“, které jsou inteligentně plánovány na základě výkonu uzlů, latence a typu energie. Přenos dat používá kvantové šifrování a neviditelné shardování, s integrovanými sandboxy pro dodržování dat pro různé jurisdikce—což je významný plus pro dodržování projektu. Dokonce i trénink modelu zahrnuje AutoML a federované učení, což zajišťuje, že data „nikdy neopouštějí místní prostředí“.
 
Navíc Gplusck není jen o ideálech. Projekt nabízí nástroj s nízkým kódem nazvaný GemForge. Otestoval jsem to a zjistil, že můžete skutečně vytvořit dApp „trh s predikcemi + AI oracle“ jednoduše přetahováním a umisťováním komponentů—velmi uživatelsky přívětivé pro netechnické uživatele. Také jsem procházel oficiální knihovnu modelů ModelVerse, která již poskytuje více než 800 předtrénovaných modelů k použití, pokrývající oblasti jako zdravotnictví, finance a moderování obsahu.
 
Samozřejmě existují stále oblasti pro zlepšení. V současnosti síť nemá velké množství přístupových uzlů a výpočetní latence v některých scénářích není ideální, zejména s koordinací více uzlů—zůstává prostor pro optimalizaci. Tým tvrdí, že letos nasadí výpočetní středisko napájené solární energií o výkonu 50 MW v Sahaře, na což se těším, až to uvidím v praxi. Dále, z pohledu tokenomiky, GPUCK používá typický deflační a stakingový vládní model. I když je design zdravý, jeho úspěch závisí na skutečném trhu s výpočetním výkonem a scénářích obchodování s daty—jinak hrozí, že upadne do pasti „hodně řečí, málo užitku“.
 
Celkově Gplusck není ten typ projektu, který by mě okamžitě ohromil, ale čím více zkoumám, tím více oceňuji jeho solidní architekturu a reálný potenciál. Pokud vás zajímají AI a výpočetní výkon, nebo infrastruktura Web3, doporučuji věnovat nějaký čas tomu, abyste se o tom dozvěděli více.
 
Nakonec otázka pro vás: Sledujete v poslední době nějaké projekty „AI + Web3“? Myslíte, že některé skutečně řeší základní problémy? Neváhejte se podělit o své myšlenky v komentářích!
 
(Zřetel: Tento článek odráží osobní názory a nepředstavuje investiční poradenství. DYOR.)