Sự kết hợp của AI và Web3: từ cơ sở hạ tầng đến các ứng dụng

Trong những năm gần đây, AI và Web3 được coi là hai động lực chính thúc đẩy đổi mới công nghệ. Với ChatGPT mang đến trải nghiệm AI cách mạng, AI trên chuỗi cũng âm thầm hoàn thành sự chuyển đổi từ khái niệm sang cơ sở hạ tầng, trở thành một lĩnh vực mới nổi được chú ý trong lĩnh vực Web3.

Tại hội nghị Hong Kong Consensus 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng. Dù là trong hội trường chính hay các hội trường phụ, các cuộc thảo luận liên quan không ngừng diễn ra. Hãy cùng tìm hiểu những tiến triển mới nhất của các dự án AI tiên phong.

I. Cơ sở hạ tầng AI

1. Nền tảng và khung phát射 AI Agent

Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng và cơ sở hạ tầng loại khung cho AI Agent rất sôi nổi. Các dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng sử dụng AI Agent với ngưỡng thấp, là một trong những hướng đi chính của các dự án AI hiện nay.

• 0G Labs:Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 dành riêng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, xây dựng 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 công nghệ đa tác nhân (Hệ thống Đa Tác Nhân). Người dùng có thể tạo, quản lý và phối hợp mạng AI Agent, ứng dụng trong tự động hóa kinh doanh, phân tích dữ liệu và các tình huống khác.

• Autonomys Network: Hệ thống hạ tầng phi tập trung, thực hiện hợp tác giữa con người và máy móc một cách an toàn và tự chủ. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng, tự động 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, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI đại lý có thể tự hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất mà mô hình AI đơn lẻ hoặc con người khó có thể đạt được.

2. Trí tuệ nhân tạo 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, hy vọng rằng thông qua phương thức phi tập trung có thể 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, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế Data Liquidity Pools(DLP), người dùng có thể đóng góp dữ liệu để đào tạo mô hình AI và nhận được lợi nhuận.

• Hyperbolic: Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên máy tính toàn cầu, cung cấp 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, v.v.

• 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 (SLM) và triển khai dưới dạng dịch vụ có phí.

• IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo nhu cầu đến các cụm GPU và CPU. Thông qua mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (IOG Network), người dùng có thể truy cập ngay lập tức vào các cụm GPU phân tán.

• 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, Aethir Atmosphere được tối ưu hóa cho ngành công nghiệp trò chơi.

• MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, các thông minh này được gọi là "Minions", hoạt động trên thiết bị của người dùng, dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.

• GAIB:AI và giải pháp kinh tế trong lĩnh vực tính toán hiệu năng cao, thông qua việc tài chính hóa và token hóa tài nguyên GPU, tạo ra các loại tài sản và hệ thống kinh tế mới.

• Kite AI: Nền tảng blockchain phi tập trung Layer 1 được thiết kế cho nền kinh tế AI, thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI(PoAI) sáng tạo, thực hiện việc truy cập và thưởng cho tài sản AI một cách công bằng.

• Automata: Cung cấp chức năng bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung (DApps), đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và quyền tự quyết của người dùng.

• Public AI: Xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình, đồng thời cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ bởi AI.

3. AI có thể xác minh

Một trong những thử thách quan trọng trong sự phát triển của AI là quá trình đào tạo không minh bạch và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra. Hiện nay, nhiều dự án đã sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính khả thi xác minh trong quá trình đào tạo AI, đảm bảo độ 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 đáng tin cậy và suy luận AI 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 luận mô hình AI.

• Brevis: động cơ 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) nâng cao quyền riêng tư và hiệu suất. Tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính, hỗ trợ mở rộng hợp đồng thông minh và ứng dụng Web3.

• 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 kiểm tra và xác thực quá trình ra quyết định của AI.

Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng

So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại số lượng dự án ứng dụng thực tế nổi bật của AI vẫn còn tương đối ít. Ngoài những bot nổi tiếng trên Twitter, một số dự án mới nổi đã thể hiện tiềm năng ứng dụng của AI Agent trong các lĩnh vực như đặt vé du lịch, bình luận thể thao, giao dịch tài chính.

• Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên một chuỗi công khai, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện, và hỗ trợ việc tạo ra và tương tác với AI-NFT.

• AI Travel: Trợ lý du lịch do AI điều khiển, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, cung cấp dịch vụ đặt phòng khách sạn, so sánh chuyến bay, và nhiều hơn nữa.

• HeyTracyAI: AI Agent phân tích thể thao bóng rổ với sự tham gia của các ngôi sao NBA, cung cấp phân tích thời gian thực và cái nhìn dự đoán cho các trận đấu.

• AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, mục tiêu là tạo ra quỹ đầu tư 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 đã nhanh chóng đón nhận AI, công bố các kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.

Nhiều chuỗi công khai nổi tiếng tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết AI Agent giúp đơn giản hóa quy trình tương tác blockchain phức tạp, thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những chuỗi công khai này đồng loạt đưa ra mục tiêu phát triển ưu tiên AI, sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ hạ tầng cơ sở đến đổi mới tài khoản.

Một nhà cung cấp dịch vụ Restaking nổi tiếng cũng cho biết đang nỗ lực xây dựng lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các tác vụ ngoài chuỗi như đào tạo, suy luận và dự đoán AI, hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.

Bốn, Thách thức và Tương lai

Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, ý định của từ gợi ý không rõ ràng, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, an ninh quyền riêng tư và các vấn đề khác. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về kỹ thuật, mà còn tạo ra những cơ hội đổi mới to lớn.

Trong dài hạn, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi. Thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, sự kết hợp và thịnh vượng của AI và Web3 đang đến gần.