Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tổng hợp những điểm nổi bật của Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025
Gần đây, AI và Web3 như hai động lực đổi mới công nghệ, đang dẫn dắt nhân loại tiến vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại đã khiến AI trên chuỗi nhanh chóng chuyển từ khái niệm thành một trong những lĩnh vực phát triển bền vững được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực Web3.
Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, xuyên suốt các cuộc thảo luận tại hội trường chính và các phòng hội nghị phụ. Hãy cùng nhau điểm lại một số lĩnh vực trọng điểm về các dự án AI trong hội nghị này.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Nền tảng và khung phát triển AI Agent đã thu hút sự chú ý trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng với rào cản thấp để tạo ra và sử dụng AI Agent, trở thành một trong những hướng đi trọng tâm của các dự án AI lần này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 chuyên dụng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra 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 sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Nền tảng hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI tự hành.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng.
Questflow: Mạng lưới đa tác nhân AI phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới tác nhân AI có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, nhằm mục đích phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM thông qua phương thức phi tập trung, 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, chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic：Nền tảng đám mây AI truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo nhu cầu đến các cụm GPU và CPU.
Aethir：Nền tảng đổi mới tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, được sử dụng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, coi GPU là tài sản và khả năng tính toán là tiền tệ.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI：Xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình huấn luyện, cũng như vấn đề độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Một số dự án đang sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được khả năng xác minh trong quá trình huấn luyện 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 quyền riêng tư và suy luận AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán chuỗi khối có thể xác minh.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel：Trợ lý du lịch do AI điều khiển, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, Dự án truyền thống chuyển đổi sang AI
Nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình:
Các chuỗi khối như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết AI Agent giúp đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp trong blockchain.
Eigenlayer đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy luận AI, dự đoán.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ về ý định của từ gợi ý, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề an toàn về quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về kỹ thuật mà còn ươm mầm những cơ hội đổi mới to lớn. Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng vào sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI với Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnchainFortuneTeller
· 07-19 02:48
Thật sự ai cũng muốn chơi Phi tập trung.
Xem bản gốcTrả lời0
JustAnotherWallet
· 07-18 13:43
Một khái niệm đầu cơ nữa phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
OldLeekMaster
· 07-17 02:12
Một đợt gió hành nữa lại đến, chạy vào sân thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
NervousFingers
· 07-16 03:28
Vừa thổi vừa lừa, cứ như vậy.
Xem bản gốcTrả lời0
DegenRecoveryGroup
· 07-16 03:27
Còn dùng bẫy cũ để thổi bull và kích thích tinh thần.
Xem bản gốcTrả lời0
metaverse_hermit
· 07-16 03:26
web3thuận theo tự nhiênđồ ngốc
Xem bản gốcTrả lời0
LightningSentry
· 07-16 03:13
Lại nói linh tinh, trước tiên hãy hạ cánh rồi hãy khoe khoang.
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích những điểm nổi bật của công nghệ tiên tiến tại Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Tổng hợp những điểm nổi bật của Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025
Gần đây, AI và Web3 như hai động lực đổi mới công nghệ, đang dẫn dắt nhân loại tiến vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại đã khiến AI trên chuỗi nhanh chóng chuyển từ khái niệm thành một trong những lĩnh vực phát triển bền vững được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực Web3.
Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, xuyên suốt các cuộc thảo luận tại hội trường chính và các phòng hội nghị phụ. Hãy cùng nhau điểm lại một số lĩnh vực trọng điểm về các dự án AI trong hội nghị này.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Nền tảng và khung phát triển AI Agent đã thu hút sự chú ý trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng với rào cản thấp để tạo ra và sử dụng AI Agent, trở thành một trong những hướng đi trọng tâm của các dự án AI lần này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 chuyên dụng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra 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 sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: Nền tảng hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI tự hành.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng.
Questflow: Mạng lưới đa tác nhân AI phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới tác nhân AI có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Nhiều dự án đang nỗ lực trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, nhằm mục đích phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM thông qua phương thức phi tập trung, 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, chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic：Nền tảng đám mây AI truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo nhu cầu đến các cụm GPU và CPU.
Aethir：Nền tảng đổi mới tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, được sử dụng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, coi GPU là tài sản và khả năng tính toán là tiền tệ.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI：Xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình huấn luyện, cũng như vấn đề độ chính xác của kết quả đầu ra của AI. Một số dự án đang sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được khả năng xác minh trong quá trình huấn luyện 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 quyền riêng tư và suy luận AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán chuỗi khối có thể xác minh.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel：Trợ lý du lịch do AI điều khiển, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, Dự án truyền thống chuyển đổi sang AI
Nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình:
Các chuỗi khối như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết AI Agent giúp đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp trong blockchain.
Eigenlayer đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp chứng minh trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy luận AI, dự đoán.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ về ý định của từ gợi ý, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề an toàn về quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về kỹ thuật mà còn ươm mầm những cơ hội đổi mới to lớn. Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng vào sự phát triển của AI trên chuỗi, mong muốn thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI với Web3.