AI và Web3 hòa nhập trở thành tâm điểm của Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
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. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phụ, đều tràn ngập các cuộc thảo luận về sự kết hợp giữa AI và Web3. Bài viết này sẽ phân tích sâu về các dự án AI được trình bày tại hội nghị, mang đến cho độc giả những hiểu biết tiên tiến.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phát hành AI Agent và cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với mức độ truy cập thấp, trở thành một trong những định hướng trọng tâm của đợt AI này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 riêng 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 giữa con người và máy móc an toàn và tự chủ. Người dùng có thể tạo ra các AI thông minh riêng biệt, thực hiện các nhiệm vụ tự chủ.
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, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI Agent có thể tự thực hiện nhiệm vụ.
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 ở các hướng như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng thông qua phương thức phi tập trung sẽ 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.
Hyperbolic：Nền tảng AI đám mây mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng nguồn 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, hỗ trợ các nhà phát triển lấy dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng và triển khai dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu đến các cụm GPU và CPU, loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
Aethir: Cung cấp nền tảng đổi mới cho hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm cả đám mây GPU bare metal được thiết kế riêng cho các tác vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp game.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, những thông minh này được gọi là "Minions", hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu từ Internet theo thời gian thực.
GAIB: Cam kết cung cấp các giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain phi tập trung Layer 1 được thiết kế dành riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI.
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 (DApps).
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, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
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 và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện tại có nhiều dự án hy vọng sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính có thể xác minh trong quá trình huấn luyện AI, đảm bảo tính đáng tin cậy của kết quả đầu ra 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 diễn AI cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp chứng minh không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả.
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.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại vẫn còn tương đối ít dự án trường hợp sử dụng AI nổi bật. Ngoài robot Twitter AIXBT, các diễn giả của sự kiện này còn đề cập đến một vài dự án sau:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi và thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, cung cấp dịch vụ đặt hàng và so sánh giá.
HeyTracyAI: AI Agent phân tích thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết 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 phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Đại thế sở xu, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng lần lượt ôm lấy AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.
Các chuỗi công cộng như Sui, Near, Flow và Aptos đang tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp trên blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Họ cam kết hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động như hackathon.
Eigenlayer, trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking, cũng cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp bằng chứng chuỗi cho việc huấn luyện và suy luận AI, dự đoán và các phép toán off-chain khác, hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mặc dù có triển vọng sáng sủa, nhưng 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 khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về công nghệ, mà còn ươm mầm cho những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp tràn đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi 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
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
HappyToBeDumped
· 17giờ trước
Xì xào lại bắt đầu, các tổ chức lại bắt đầu vẽ BTC.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenCreatorOP
· 17giờ trước
Lại náo nhiệt rồi, chỉ biết là đầu cơ AI!!!
Xem bản gốcTrả lời0
Rugpull幸存者
· 17giờ trước
又来 tên ngốc nhập một vị thế了
Xem bản gốcTrả lời0
GasGrillMaster
· 18giờ trước
Sao lại không có điện nữa?
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingersFOMO
· 18giờ trước
Lại là một hướng mới để chơi đùa với mọi người, các dự án đầu cơ đang chờ để thu hoạch đây.
Sự kết hợp của AI và Web3 trở thành tâm điểm của Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025, phân tích các dự án và xu hướng mới nhất
AI và Web3 hòa nhập trở thành tâm điểm của Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
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. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phụ, đều tràn ngập các cuộc thảo luận về sự kết hợp giữa AI và Web3. Bài viết này sẽ phân tích sâu về các dự án AI được trình bày tại hội nghị, mang đến cho độc giả những hiểu biết tiên tiến.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phát hành AI Agent và cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã rất sôi động. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với mức độ truy cập thấp, trở thành một trong những định hướng trọng tâm của đợt AI này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 riêng 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 giữa con người và máy móc an toàn và tự chủ. Người dùng có thể tạo ra các AI thông minh riêng biệt, thực hiện các nhiệm vụ tự chủ.
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, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI Agent có thể tự thực hiện nhiệm vụ.
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 ở các hướng như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng thông qua phương thức phi tập trung sẽ 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.
Hyperbolic：Nền tảng AI đám mây mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng nguồn 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, hỗ trợ các nhà phát triển lấy dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng và triển khai dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu đến các cụm GPU và CPU, loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền.
Aethir: Cung cấp nền tảng đổi mới cho hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm cả đám mây GPU bare metal được thiết kế riêng cho các tác vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp game.
MinionLab: Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, những thông minh này được gọi là "Minions", hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu từ Internet theo thời gian thực.
GAIB: Cam kết cung cấp các giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain phi tập trung Layer 1 được thiết kế dành riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI.
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 (DApps).
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, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
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 và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện tại có nhiều dự án hy vọng sử dụng các công nghệ như ZKP, TEE để đạt được tính có thể xác minh trong quá trình huấn luyện AI, đảm bảo tính đáng tin cậy của kết quả đầu ra 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 diễn AI cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp chứng minh không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả.
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.
Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại vẫn còn tương đối ít dự án trường hợp sử dụng AI nổi bật. Ngoài robot Twitter AIXBT, các diễn giả của sự kiện này còn đề cập đến một vài dự án sau:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi và thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, cung cấp dịch vụ đặt hàng và so sánh giá.
HeyTracyAI: AI Agent phân tích thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ, cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết 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 phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Đại thế sở xu, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng lần lượt ôm lấy AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.
Các chuỗi công cộng như Sui, Near, Flow và Aptos đang tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp trên blockchain, có thể thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Họ cam kết hỗ trợ phát triển AI một cách toàn diện từ cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển đổi mới ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động như hackathon.
Eigenlayer, trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking, cũng cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp bằng chứng chuỗi cho việc huấn luyện và suy luận AI, dự đoán và các phép toán off-chain khác, hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Sự kết hợp giữa AI và Web3 mặc dù có triển vọng sáng sủa, nhưng 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 khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh và quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về công nghệ, mà còn ươm mầm cho những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp tràn đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi 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.