Tác giả: Cookie & Alertcat.eth, ChainCatcher

ChatGPT, một chatbot thuộc sở hữu 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 lượng người hâm mộ" 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 cho biết Microsoft đang xem xét đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI, nhà phát triển tất cả các loại tiền điện tử có khái niệm AI. Phát nổ hoàn toàn, bao gồm cả FET và AGIX, hãy đợi mức tăng vượt quá 200% trong vòng một tháng.

Với sự giúp đỡ của vốn, liệu hai công nghệ tiên tiến đã thu hút nhiều sự chú ý 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 các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ để làm cho chúng trở nên mạnh mẽ hơn. Trong thế giới mã hóa được xây dựng bằng công nghệ blockchain, lượng dữ liệu on-chain khổng lồ mỗi ngày có thể cung cấp “nhiên liệu” cho cỗ máy AI, cho phép AIGC phản hồi các chiến lược tốt hơn.

Ngoài ra, khi các thuật toán AI trở nên thông minh hơn, mọi người ngày càng khó hiểu cách họ đưa ra quyết định và kết luận. Bản chất bất biến của blockchain giúp chúng ta truy cập vào bản ghi bất biến về dữ liệu và quy trình được AI sử dụng trong quá trình ra quyết định.

So với trí tuệ nhân tạo như Stability AI và ChatGPT, vốn đã thu hút được nhiều sự chú ý và áp dụng trong các lĩnh vực truyền thống, trí tưởng tượng lớn hơn của blockchain nằm ở hệ thống kinh tế có thể thay đổi mô hình AI. Khi FOMO lắng xuống, bài viết này sẽ tìm hiểu đặc điểm của các dự án tiền điện tử ứng dụng công nghệ AI là gì? AI có thể kết hợp với blockchain tạo ra loại phản ứng hóa học nào?

Cơ sở hạ tầng AI

Đặc điểm chung của các dự án cơ sở hạ tầng AI là phân phối và bán kiến ​​trúc AI truyền thống (dữ liệu, mô hình và sức mạnh tính toán). Họ thường sử dụng mã thông báo gốc của riêng mình làm phương tiện trao đổi. Họ thường chiếm vị trí trung gian giữa người dùng và nhà cung cấp dịch vụ, xây dựng thị trường giao dịch phi tập trung. Đây là những nhiệm vụ cần được AI truyền thống hoàn thành, chẳng hạn như các dự án trong lĩnh vực NLP, AI voice, CV sử dụng DApp làm nền tảng trung gian cho các giao dịch. Về cơ bản, đây là một thị trường phi tập trung sử dụng định giá và trao đổi token trong thị trường truyền thống.

AI vải mở

Openfabric là 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 cần thanh toán cho ba nhà cung cấp dịch vụ còn lại.

• Người tạo thuật toán: Tận dụng chuyên môn của họ để tạo ra các thuật toán AI 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 đào tạo 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.

Những quả cam

Oraichain là một hệ sinh thái và oracle blockchain được hỗ trợ bởi AI. Ngoài các nhà tiên tri dữ liệu, Oraichain đặt mục tiêu trở thành một hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo hoàn chỉnh trong lĩnh vực blockchain như một 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 đổi mới quan trọng, bao gồm nguồn cấp dữ liệu giá AI, VRF hoàn toàn trên chuỗi, Data Hub, AI Marketplace với hơn 100 API AI, tạo NFT dựa trên AI và bảo vệ bản quyền NFT. Protocol, nền tảng tổng hợp doanh thu được hỗ trợ bởi AI và Cosmwasm IDE.

Tìm nạp.ai

Fetch.ai là một nền tảng blockchain dựa trên trí tuệ nhân tạo và học máy cho phép mọi người chia sẻ hoặc giao dịch dữ liệu. Là một hệ sinh thái giữa các máy tự trị, bất kỳ mạng lưới các bên độc lập nào cũng có thể trở thành đại lý mạng cho Fetch.ai, ghi lại mọi thỏa thuận được tạo ra giữa các đại lý 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 dịch vụ của họ lên mạng SingularityNET, cung cấp chúng cho bất kỳ ai có quyền truy cập Internet. Nhà phát triển có thể tính phí dịch vụ của họ bằng mã thông báo AGIX gốc. Các dịch vụ có thể cung cấp khả năng suy luận hoặc đào tạo mô hình trên các lĩnh vực, chẳng hạn như hình ảnh, video, lời nói, văn bản, chuỗi thời gian, trí tuệ sinh học nhân tạo 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 token AGIX trên quy mô lớn. Các sản phẩm phụ của SingularityNET này đang được phát triển ở nhiều thị trường dọc được lựa chọn chiến lược, bao gồm DeFi, robot, công nghệ sinh học và tuổi thọ, trò chơi và phương tiện truyền thông, nghệ thuật và giải trí (âm nhạc) cũng như AI cấp doanh nghiệp.

Xem lại

Giao thức Gensyn là mạng Lớp 1 dành cho tính toán học sâu, với phần thưởng ngay lập tức dành cho những người tham gia bên cung ứng đầu tư thời gian tính toán của họ vào mạng và thực hiện các nhiệm vụ ML (học máy). Giao thức không yêu cầu giám sát hoặc thực thi hành chính mà thay vào đó tạo điều kiện phân bổ 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 giao thoa giữa lý thuyết phức tạp, lý thuyết trò chơi, mật mã và tối ưu hóa. Hệ sinh thái Gensyn bao gồm 4 vai trò: người gửi, người giải quyết, người xác minh và người báo cáo.​

• Người gửi: Cung cấp các nhiệm vụ cần 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 quá trình đào tạo không xác định với tính toán tuyến tính xác định, sao chép các phần của bằng chứng của người giải và so sánh khoảng cách với ngưỡng dự kiến.

• Người tố cáo: Kiểm tra công việc của người xác thực và đặt ra thách thức với hy vọng giành được giải độc đắc.

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

Kịch bản ứng dụng

Trong các kịch bản ứng dụng như vậy, dự án nhằm mục đích sử dụng AI để xử lý các nhu cầu mới nổi phát sinh từ sự phát triển của blockchain trong những năm gần đây.

Những nhu cầu này có thể là cho phép người dùng trò chơi chuỗi bỏ qua các hoạt động tẻ nhạt, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng phát triển trò chơi chuỗi, giao lưu trên nền tảng blockchain, tạo ra những người ảo có cá tính riêng hoặc phát hiện các dự án NFT giả mạo, v.v. Khác với các nền tảng AI truyền thống, loại dự án này có nhu cầu mạnh mẽ không thể thay thế, điều này mang lại cho nó một lợi thế sâu sắc. Đồng thời, khó khăn trong việc phát triển một nền tảng sử dụng các nhu cầu mới nổi làm điểm bán hàng là làm thế nào để thu hút được khách hàng. thu hút đủ khách hàng? Nhu cầu khách hàng phải chứng minh rằng nền tảng của họ bền vững và khách quan đã trở thành một vấn đề lớn gặp phải trong quá trình phát triển loại nền tảng này.

Hướng di chuyển của chuỗi

Theo hệ thống tài chính chính thống của mô hình trò chơi mã hóa “P2E”, người dùng phải đối mặt với lối chơi luôn thay đổi và một số lượng lớn các hoạt động cơ bản lặp đi lặp lại. AI có thể cung cấp cho người chơi các quy trình tự động ổn định và phát triển chiến lược trò chơi với tỷ lệ chiến thắng cao hơn. RCt AI là một giải pháp hoàn chỉnh sử dụng AI để cung cấp giải pháp hoàn chỉnh cho ngành công nghiệp trò chơi. Công nghệ cốt lõi của nó là Chaos Box là một công cụ AI dựa trên phương pháp học tăng cường sâu. RCt AI đã phát triển mô hình DRL đào tạo AI (Học tăng cường sâu) cho Axie Infinity. Vì số lượng kết hợp của tất cả các thẻ trong Axie Infinity là khoảng 10^23, cũng như các tính năng của trò chơi, mô hình của RCt AI được sử dụng trong một trò chơi. số lượng lớn mô phỏng Hiệu quả và tỷ lệ chiến thắng đã được cải thiện trong dữ liệu trận chiến.

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

Bài đọc liên quan: "Cuộc trò chuyện với RCt AI: Đã đến lúc suy nghĩ về những thay đổi mà blockchain sẽ mang lại cho phía xuất bản trò chơi"

định hướng xã hội

PLAI Labs, tập trung vào việc tận dụng AI và web3 để xây dựng nền tảng xã hội thế hệ tiếp theo để người dùng cùng nhau chơi, trò chuyện, chiến đấu, giao dịch và phiêu lưu, đã nhận được 32 triệu USD tài trợ từ a16z vào tháng 1 năm 2023. Hiện tại, PLAI Labs đã trình diễn 2 sản phẩm với thế giới bên ngoài:

• Champions Ascension là một trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi (MMORPG). Người chơi có thể chọn sở hữu nhân vật của riêng mình dưới dạng NFT và có thể chiến đấu trong các đấu trường Colosseum lớn, hoàn thành các nhiệm vụ cũng như chơi trong các ngục tối tùy chỉnh. giao dịch các mặt hàng kỹ thuật số.

• Nền tảng giao thức AI sẽ trợ giúp mọi thứ từ nội dung do người dùng tạo (UGC) cho đến kết xuất nội dung từ 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 blockchain để nâng cao trải nghiệm), các kế hoạch về bộ công cụ UGC (bao gồm cả AI)...

Bài đọc liên quan: "Các doanh nhân kỳ cựu bắt đầu lại, Plai Labs nói ngắn gọn về lý do họ chọn Web3"

hướng NFT

Aletha AI đề xuất khái niệm iNFT, một công nghệ kết hợp trí tuệ nhân tạo và blockchain. Sau khi tích hợp AI, NFT có các đặc điểm tính cách tương tác, có tính tổng quát, có thể mở rộng và độc đáo.​

Nói một cách đơn giản, nếu NFT là một tác phẩm kỹ thuật số thì sau khi tích hợp AI sẽ trở thành iNFT, một tác phẩm NFT có 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 đổi mới kết hợp NFT, trí tuệ nhân tạo và học máy 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 bộ não và hình đại diện. Dự án cũng phát hành token ASTO để hỗ trợ hệ sinh thái ASM.

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

Optic đang xây dựng giao thức xác minh NFT do AI cung cấp, tập trung vào phân tích gian lận NFT và khám phá giá trị NFT trong cộng đồng, nhằm mục đích giúp toàn bộ thị trường NFT đạt được tính xác thực và minh bạch cao hơn. Công cụ thông minh của Optic tìm hiểu chuỗi NFT thực và sau đó tìm kiếm các bộ sưu tập NFT trên thị trường. Sau đó, Optic trả về điểm trận đấu cho biết NFT được kiểm tra khớp với NFT thực đến mức nào.

Optic đã hoàn thành khoản tài trợ trị giá 11 triệu đô la Mỹ vào tháng 7 năm 2022, do Pantera Capital và Kleiner Perkins dẫn đầu, với sự tham gia của Circle Ventures, Polygon Ventures và các công ty khác. Hiện tại OpenSea đã áp dụng dịch vụ phát hiện Copymint của Optic.

Bài đọc liên quan: "Phân tích ngắn gọn về quang học: Giao thức xác minh NFT trí tuệ nhân tạo"

phân tích xu hướng

Đánh giá theo lộ trình phát triển hiện tại của các dự án AI blockchain, cơ sở hạ tầng của AI bao gồm ba phần: dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán. Một dự án AI thông thường muốn hiện thực hóa khả năng tạo hoặc phân tích trí tuệ nhân tạo cần có một mô hình và tập dữ liệu, cũng như bản thể luận phần mềm gọi mô hình và GUI của nó. Sau đó, có các trung gian trong lĩnh vực này để phân phối mô hình và tập dữ liệu, đào tạo mô hình (cho thuê năng lượng máy tính) và phát triển phần mềm ngoại vi, và điều này sẽ tạo ra các dự án AI blockchain được thiết kế để đáp ứng hiệu quả nhu cầu của khách hàng.

Ví dụ: như đã đề cập ở trên, Fetch.ai đóng vai trò trung gian và cho phép khách hàng sử dụng mã thông báo gốc của mình để giao dịch các tập dữ liệu. SingularityNET cho phép khách hàng mua dịch vụ đào tạo sức mạnh tính toán từ các nhà phát triển Openfabric AI mà khách hàng cần có được 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. trên tập dữ liệu có thể được người dùng mua bằng cách sử dụng mã thông báo gốc.

Gensyn về cơ bản là một nền tảng cho thuê năng lượng tính toán phi tập trung. Đây là những nhiệm vụ cần được AI truyền thống hoàn thành, chẳng hạn như các dự án sử dụng DApp làm nền tảng trung gian cho các giao dịch trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giọng nói AI và tạo hình ảnh.

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 định hướng của trò chơi chuỗi, định hướng xã hội và NFT nhằm giải quyết các điểm khó khăn của người dùng trong chuỗi khối. Ví dụ: rct.ai giải quyết vấn đề của người dùng trò chơi chuỗi. Mirror World giải quyết vấn đề về các hoạt động lặp đi lặp lại thủ công trong phát triển trò chơi theo chuỗi, trong khi 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, sự ra đời của AI mang tính chất tường thuật nhiều hơn. Trong tương lai, có một số hướng nghiên cứu và phát triển dự án AI:

1. Tăng cường quyền riêng tư dữ liệu: Web3 có thể tối đa hóa khả năng bảo vệ quyền riêng tư 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.

2. Hợp đồng thông minh: Công nghệ Web3 có thể tích hợp ứng dụng AI vào ứng dụng Web3 thông qua hợp đồng thông minh, từ đó đạt được khả năng kiểm soát của mô hình AI. Loại ứng dụng này có thể được sử dụng trong giao dịch các mô hình và tập dữ liệu để hiện thực hóa các quy trình giao dịch tự động và sử dụng công nghệ ZK để bảo vệ dữ liệu người dùng. Tuy nhiên, loại dự án này phải đối mặt với tác động của các tập dữ liệu nguồn mở và các mô hình nguồn mở. : Nếu người dùng có thể lấy dữ liệu và mô hình nguồn mở trên Hugging Face và sử dụng đào tạo tự động, tại sao họ lại giao dịch trên nền tảng blockchain? Trước tác động của các công ty Web2, các giao dịch tập dữ liệu và mô hình Web3 AI không có đủ hào.

3. Học máy hiệu quả hơn: 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, phiên bản cải tiến của AlphaGo, KataGo, sử dụng công nghệ đào tạo phân tán, cho phép mọi người trên khắp thế giới muốn cập nhật AI này có thể tự nguyện cung cấp đào tạo về sức mạnh tính toán. Đối với Gitcoin, bạn có thể nhận POAP bằng cách quyên góp sức mạnh tính toán, hoặc tương tự như AMM, nó cung cấp các ưu đãi về tính thanh khoản và trở thành nền tảng cho thuê sức mạnh tính toán có tính phí. Tuy nhiên, do tính biến động cao của giá tiền tệ, loại ứng dụng này bị hạn chế. kém hiệu quả hơn so với sức mạnh tính toán GPU truyền thống. Việc cho thuê không có lợi thế trừ khi bản thân nền tảng này tham gia vào hoạt động kinh doanh tài chính và có thể trợ cấp cho người dùng giá trị mà thỏa thuận thu được, chẳng hạn như Numerai, sử dụng công nghệ AI để kiếm lợi nhuận từ cổ phiếu. thị trường, chỉ khi đó mới có đủ người dùng sẵn sàng cung cấp ba yếu tố của AI để tham gia vào nền tảng.

Tóm tắt

Hiện tại, cả cơ sở hạ tầng AI gốc của blockchain và các dự án mã hóa sử dụng công cụ AI để triển khai các kịch bản ứng dụng đều đang ở giai đoạn sơ khai. Mục tiêu chính là tạo ra cơ sở hạ tầng cơ bản phù hợp và tích hợp kinh tế mã thông báo với các nhà cung cấp phần cứng, nhà cung cấp dữ liệu, thuật toán AI. và các giải pháp trí tuệ nhân tạo khác.

Đánh giá từ việc phân phối blockchain cơ bản, các dự án mã hóa khái niệm AI đang ở vạch xuất phát “tương đối công bằng”. Nền tảng dữ liệu được mã hóa Rootdata hiện bao gồm 24 dự án mã hóa trí tuệ nhân tạo, được phân phối trong Ethereum, Chuỗi BNB hoặc chuỗi công khai của chính nó. Không có chuỗi công khai nào có tác động vượt trội. Điều này có thể là do tác động của sự bùng nổ của lớp ứng dụng. . Các tổ chức hàng đầu dường như thích khám phá AI tổng quát hơn trong các trò chơi NFT và chuỗi.

Tuy nhiên, việc hội nhập của cả hai cũng gặp không ít thách thức. Trước hết, các xu hướng blockchain như Rollup, ZK và các công nghệ phức tạp khác sẽ mang đến thách thức cho AI trong việc thu thập 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 blockchain và khả năng điều chỉnh của công cụ AI để ứng phó với các trường hợp khẩn cấp. Cuối cùng, các dự án sai lầm sử dụng khái niệm AI thường xuyên xuất hiện trong lĩnh vực mã hóa, khiến mọi người dễ mất niềm tin khi khám phá lĩnh vực này.

Tất cả các dự án AI blockchain giải quyết các vấn đề AI truyền thống đều cần trả lời một câu hỏi: Tại sao nền tảng này cần giới thiệu token trên blockchain? Điều này khiến các nền tảng có mục tiêu giao dịch là mục tiêu hiện có trên thị trường Web2, chẳng hạn như mô hình, dữ liệu và sức mạnh tính toán, gặp phải những bất lợi khi triển khai.

Kinh tế mã thông báo giống như một chiếc bánh đà, có thể thay đổi chu kỳ tăng giảm của một dự án. Hiện tại, nếu muốn có một bánh đà tích cực, bạn cần xem xét người dùng thực tế của nền tảng, tức là vấn đề thu hút khách hàng là không thể thay thế được. thành công lâu dài, nhưng sẽ không có đủ Người dùng và hệ sinh thái nhà phát triển mạnh mẽ. Khi nhu cầu sai, các động lực kinh tế không bền vững và vòng đời của dự án sẽ bị rút ngắn. Chúng tôi mong muốn sự xuất hiện của nhiều dự án AI+Web3 hơn dựa trên người dùng thực và những nhu cầu không thể thay thế. Chúng được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu không có sẵn hoặc được đáp ứng kém trong web2, do đó Web3 cần được giới thiệu nguyên bản.

Dù thế nào đi nữa, việc tích hợp AI vào Web3 là xu hướng công nghệ trong tương lai và đã có một số ví dụ về ứng dụng Web3 kết hợp trí tuệ nhân tạo. Thời gian trôi qua, cơ sở hạ tầng Web3 liên quan nhiều hơn và các mô hình mới sẽ lần lượt xuất hiện.