giới thiệu
Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) là một khái niệm tiên tiến kết hợp công nghệ blockchain với Internet vạn vật (IoT), đang dần thu hút sự chú ý rộng rãi trong và ngoài ngành. DePIN xác định lại mô hình quản lý và điều khiển các thiết bị vật lý thông qua kiến trúc phi tập trung, cho thấy tiềm năng kích hoạt những thay đổi mang tính đột phá trong các lĩnh vực cơ sở hạ tầng truyền thống như lưới điện và hệ thống quản lý chất thải. Các dự án cơ sở hạ tầng truyền thống từ lâu đã được chính phủ và các doanh nghiệp lớn kiểm soát tập trung và thường gặp phải các vấn đề như chi phí dịch vụ cao, chất lượng dịch vụ không nhất quán và hạn chế đổi mới. DePin cung cấp một giải pháp hoàn toàn mới được thiết kế để đạt được sự quản lý và kiểm soát phi tập trung đối với thiết bị vật lý thông qua công nghệ sổ cái phân tán và hợp đồng thông minh, từ đó cải thiện tính minh bạch, độ tin cậy và bảo mật của hệ thống.
Tính năng và lợi ích của Depin
Quản lý phi tập trung và minh bạch: DePIN thực hiện việc quản lý phi tập trung thiết bị vật lý thông qua sổ cái phân tán và hợp đồng thông minh của công nghệ chuỗi khối, cho phép chủ sở hữu thiết bị, người dùng và các bên liên quan xác minh thiết bị thông qua trạng thái và hoạt động đồng thuận. Điều này không chỉ cải thiện độ an toàn và độ tin cậy của thiết bị mà còn đảm bảo tính minh bạch trong vận hành của hệ thống. Ví dụ, trong lĩnh vực Nhà máy điện ảo (VPP), DePIN có thể tiết lộ và minh bạch hóa dữ liệu truy xuất nguồn gốc của ổ cắm, cho phép người dùng hiểu rõ ràng quá trình sản xuất và lưu thông dữ liệu.
Phân tán rủi ro và tính liên tục của hệ thống: Bằng cách phân phối các thiết bị vật lý đến các vị trí địa lý khác nhau và đến tay nhiều người tham gia, DePIN giảm thiểu rủi ro tập trung hóa hệ thống một cách hiệu quả và tránh tác động của một điểm lỗi duy nhất trên toàn bộ hệ thống. Ngay cả khi một nút bị lỗi, các nút khác vẫn có thể tiếp tục chạy và cung cấp dịch vụ, đảm bảo tính liên tục của hệ thống và tính sẵn sàng cao.
Hoạt động tự động hóa hợp đồng thông minh: DePIN sử dụng hợp đồng thông minh để tự động hóa hoạt động của thiết bị, từ đó nâng cao hiệu quả và độ chính xác hoạt động. Quá trình thực hiện hợp đồng thông minh hoàn toàn có thể theo dõi được trên blockchain và mọi bước của hoạt động đều được ghi lại, cho phép mọi người xác minh việc thực hiện hợp đồng. Cơ chế này không chỉ nâng cao hiệu quả thực hiện hợp đồng mà còn nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống.
Phân tích kiến trúc năm lớp của DePIN
Tổng quan
Mặc dù các thiết bị đám mây thường có đặc điểm tập trung cao độ, DePIN (Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) mô phỏng thành công các chức năng điện toán đám mây tập trung thông qua thiết kế ngăn xếp công nghệ mô-đun nhiều lớp. Kiến trúc của nó bao gồm lớp ứng dụng, lớp quản trị, lớp dữ liệu, lớp blockchain và lớp cơ sở hạ tầng, mỗi lớp đóng một vai trò quan trọng trong toàn bộ hệ thống để đảm bảo hoạt động hiệu quả, an toàn và phi tập trung của mạng. Kiến trúc năm lớp này sẽ được phân tích chi tiết dưới đây.
Lớp ứng dụng
Chức năng: Lớp ứng dụng là một phần của hệ sinh thái DePIN đối diện trực tiếp với người dùng và chịu trách nhiệm cung cấp nhiều ứng dụng và dịch vụ cụ thể khác nhau. Thông qua lớp này, công nghệ và cơ sở hạ tầng cơ bản được chuyển đổi thành các chức năng mà người dùng có thể sử dụng trực tiếp, chẳng hạn như ứng dụng Internet of Things (IoT), lưu trữ phân tán, dịch vụ tài chính phi tập trung (DeFi), v.v.
tầm quan trọng:
Trải nghiệm người dùng: Lớp ứng dụng xác định cách người dùng tương tác với mạng DePIN, ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng và mức độ phổ biến của mạng.
Đa dạng và đổi mới: Lớp này hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau, góp phần vào sự đa dạng và phát triển đổi mới của hệ sinh thái, đồng thời thu hút các nhà phát triển và người dùng từ các lĩnh vực khác nhau tham gia.
Hiện thực hóa giá trị: Lớp ứng dụng biến các lợi thế kỹ thuật của mạng thành giá trị thực tế, thúc đẩy sự phát triển bền vững của mạng và hiện thực hóa lợi ích của người dùng.
Lớp quản trị
Chức năng: Lớp quản trị có thể chạy trên chuỗi, ngoài chuỗi hoặc ở chế độ kết hợp và chịu trách nhiệm xây dựng và thực thi các quy tắc mạng, bao gồm nâng cấp giao thức, phân bổ tài nguyên và giải quyết xung đột. Các cơ chế quản trị phi tập trung như DAO (Tổ chức tự trị phi tập trung) thường được sử dụng để đảm bảo tính minh bạch, công bằng và dân chủ trong quá trình ra quyết định.
tầm quan trọng:
Ra quyết định phi tập trung: Bằng cách phân quyền quyền ra quyết định, lớp quản trị giảm rủi ro kiểm soát một điểm và cải thiện khả năng chống kiểm duyệt và tính ổn định của mạng.
Sự tham gia của cộng đồng: Lớp này khuyến khích sự tham gia tích cực của các thành viên cộng đồng, nâng cao cảm giác thân thuộc của người dùng và thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của mạng.
Tính linh hoạt và khả năng thích ứng: Cơ chế quản trị hiệu quả giúp mạng lưới phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của môi trường bên ngoài và tiến bộ công nghệ, đồng thời duy trì khả năng cạnh tranh.
Lớp dữ liệu
Chức năng: Lớp dữ liệu chịu trách nhiệm quản lý và lưu trữ tất cả dữ liệu trong mạng, bao gồm dữ liệu giao dịch, thông tin người dùng và hợp đồng thông minh. Nó đảm bảo tính toàn vẹn, tính khả dụng và bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu đồng thời cung cấp khả năng truy cập và xử lý dữ liệu hiệu quả.
tầm quan trọng:
Bảo mật dữ liệu: Thông qua mã hóa và lưu trữ phi tập trung, lớp dữ liệu bảo vệ dữ liệu người dùng khỏi bị truy cập và giả mạo trái phép.
Khả năng mở rộng: Cơ chế quản lý dữ liệu hiệu quả hỗ trợ mở rộng mạng, xử lý số lượng lớn yêu cầu dữ liệu đồng thời và đảm bảo hiệu suất và độ ổn định của hệ thống.
Tính minh bạch của dữ liệu: Việc lưu trữ dữ liệu mở và minh bạch làm tăng độ tin cậy trong mạng và cho phép người dùng xác minh và kiểm tra tính xác thực của dữ liệu.
Lớp chuỗi khối
Chức năng: Lớp blockchain là cốt lõi của mạng DePIN và chịu trách nhiệm ghi lại tất cả các giao dịch và hợp đồng thông minh để đảm bảo dữ liệu không bị giả mạo và truy xuất nguồn gốc. Lớp này cung cấp các cơ chế đồng thuận phi tập trung, chẳng hạn như PoS (Bằng chứng cổ phần) hoặc PoW (Bằng chứng công việc), để đảm bảo tính bảo mật và nhất quán của mạng.
tầm quan trọng:
Niềm tin phi tập trung: Công nghệ chuỗi khối loại bỏ sự phụ thuộc vào các trung gian tập trung và thiết lập cơ chế tin cậy thông qua sổ cái phân tán.
Bảo mật: Cơ chế đồng thuận và mã hóa mạnh mẽ bảo vệ mạng khỏi các cuộc tấn công và gian lận, duy trì tính toàn vẹn của hệ thống.
Hợp đồng thông minh: Lớp blockchain hỗ trợ logic kinh doanh tự động và phi tập trung, cải thiện chức năng và hiệu quả của mạng.
Lớp cơ sở hạ tầng
Chức năng: Lớp cơ sở hạ tầng bao gồm cơ sở hạ tầng vật lý và kỹ thuật hỗ trợ hoạt động của toàn bộ mạng DePIN, chẳng hạn như máy chủ, thiết bị mạng, trung tâm dữ liệu và nguồn cung cấp năng lượng. Lớp này đảm bảo tính sẵn sàng, ổn định và hiệu suất cao của mạng.
tầm quan trọng:
Độ tin cậy: Cơ sở hạ tầng vững chắc đảm bảo mạng hoạt động liên tục và tránh tình trạng không có dịch vụ do lỗi phần cứng hoặc gián đoạn mạng.
Tối ưu hóa hiệu suất: Cơ sở hạ tầng hiệu quả cải thiện tốc độ xử lý và khả năng phản hồi của mạng, cải thiện trải nghiệm người dùng.
Khả năng mở rộng: Thiết kế cơ sở hạ tầng linh hoạt cho phép mạng mở rộng khi cần thiết để hỗ trợ nhiều người dùng hơn và các tình huống ứng dụng phức tạp hơn.
Lớp kết nối
Trong một số trường hợp, lớp kết nối được thêm vào giữa lớp cơ sở hạ tầng và lớp ứng dụng, lớp này xử lý giao tiếp giữa các thiết bị thông minh và mạng. Lớp kết nối có thể là dịch vụ đám mây tập trung hoặc mạng phi tập trung, hỗ trợ nhiều giao thức truyền thông, chẳng hạn như HTTP(s), WebSocket, MQTT, CoAP, v.v., để đảm bảo truyền dữ liệu đáng tin cậy.
AI đang thay đổi DePin như thế nào
Quản lý thông minh và tự động hóa
Quản lý và giám sát thiết bị: Công nghệ AI giúp việc quản lý và giám sát thiết bị trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Trong cơ sở hạ tầng vật lý truyền thống, việc quản lý và bảo trì thiết bị thường dựa vào việc kiểm tra thường xuyên và sửa chữa thụ động, việc này không chỉ tốn kém mà còn dễ xảy ra lỗi thiết bị không được phát hiện kịp thời. Bằng cách giới thiệu AI, hệ thống có thể đạt được sự tối ưu hóa ở các khía cạnh sau:
Dự đoán và phòng ngừa lỗi: Thuật toán học máy có thể dự đoán các lỗi thiết bị có thể xảy ra bằng cách phân tích dữ liệu vận hành lịch sử của thiết bị và dữ liệu giám sát thời gian thực. Ví dụ: thông qua phân tích dữ liệu cảm biến, AI có thể phát hiện trước các sự cố có thể xảy ra ở máy biến áp hoặc thiết bị phát điện trong lưới điện, sắp xếp bảo trì trước và tránh tình trạng mất điện trên quy mô lớn hơn.
Giám sát thời gian thực và cảnh báo tự động: AI có thể tiến hành giám sát thời gian thực 24/7 đối với tất cả các thiết bị trong mạng và ngay lập tức đưa ra cảnh báo khi phát hiện bất thường. Điều này không chỉ bao gồm trạng thái phần cứng của thiết bị mà còn bao gồm cả hiệu suất hoạt động của thiết bị, chẳng hạn như những thay đổi bất thường về các thông số như nhiệt độ, áp suất và dòng điện. Ví dụ, trong hệ thống xử lý nước phi tập trung, AI có thể theo dõi các thông số chất lượng nước theo thời gian thực. Khi phát hiện chất ô nhiễm vượt quá tiêu chuẩn, nhân viên bảo trì sẽ được thông báo ngay lập tức để xử lý.
Bảo trì và tối ưu hóa thông minh: AI có thể điều chỉnh linh hoạt các kế hoạch bảo trì dựa trên tình trạng sử dụng và vận hành của thiết bị để tránh bảo trì quá mức và bảo trì dưới mức. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu vận hành của tua-bin gió, AI có thể xác định chu kỳ bảo trì và biện pháp bảo trì tối ưu để cải thiện hiệu suất phát điện và tuổi thọ thiết bị.
Phân bổ và tối ưu hóa tài nguyên: Việc ứng dụng AI trong phân bổ và tối ưu hóa tài nguyên có thể cải thiện đáng kể hiệu quả và hiệu suất của mạng DePin. Việc phân bổ nguồn lực truyền thống thường dựa vào việc lập kế hoạch thủ công và các quy tắc tĩnh, khó đối phó với các tình huống thực tế phức tạp và có thể thay đổi. AI có thể linh hoạt điều chỉnh các chiến lược phân bổ tài nguyên thông qua các thuật toán phân tích và tối ưu hóa dữ liệu để đạt được các mục tiêu sau:
Cân bằng tải động: Trong các mạng lưu trữ và tính toán phi tập trung, AI có thể tự động điều chỉnh phân bổ nhiệm vụ và vị trí lưu trữ dữ liệu dựa trên điều kiện tải và chỉ số hiệu suất của các nút. Ví dụ: trong mạng lưu trữ phân tán, AI có thể lưu trữ dữ liệu với tần suất truy cập cao hơn trên các nút có hiệu suất tốt hơn, đồng thời phân phối dữ liệu với tần suất truy cập thấp hơn trên các nút có tải nhẹ hơn, cải thiện hiệu quả lưu trữ và tốc độ truy cập của toàn bộ mạng.
Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng: AI có thể tối ưu hóa việc sản xuất và sử dụng năng lượng bằng cách phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng và chế độ vận hành của thiết bị. Ví dụ, trong lưới điện thông minh, AI có thể tối ưu hóa chiến lược khởi động và dừng của các tổ máy phát điện cũng như kế hoạch phân phối điện dựa trên thói quen tiêu thụ điện và nhu cầu điện của người dùng, từ đó giảm mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon.
Cải thiện việc sử dụng tài nguyên: AI có thể tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên thông qua các thuật toán tối ưu hóa và học sâu. Ví dụ, trong mạng lưới hậu cần phi tập trung, AI có thể điều chỉnh linh hoạt các tuyến phân phối và kế hoạch lập lịch trình phương tiện dựa trên điều kiện giao thông thời gian thực, vị trí phương tiện và nhu cầu vận chuyển hàng hóa, nâng cao hiệu quả phân phối và giảm chi phí hậu cần.
Phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định
Thu thập và xử lý dữ liệu: Trong mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePin), dữ liệu là một trong những tài sản cốt lõi. Các thiết bị vật lý và cảm biến khác nhau trong mạng DePin tiếp tục tạo ra lượng lớn dữ liệu, bao gồm số liệu đọc của cảm biến, thông tin trạng thái thiết bị, dữ liệu lưu lượng mạng, v.v. Công nghệ AI cho thấy những ưu điểm vượt trội trong việc thu thập và xử lý dữ liệu:
Thu thập dữ liệu hiệu quả: Các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống có thể gặp phải các vấn đề như phân tán dữ liệu và chất lượng dữ liệu thấp. Thông qua các cảm biến thông minh và điện toán biên, AI có thể thu thập dữ liệu chất lượng cao theo thời gian thực cục bộ trên thiết bị và tự động điều chỉnh tần suất cũng như phạm vi thu thập dữ liệu theo nhu cầu.
Xử lý trước và làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thô thường chứa nhiễu, dư thừa và thiếu giá trị. Công nghệ AI có thể cải thiện chất lượng dữ liệu thông qua việc làm sạch và xử lý trước dữ liệu tự động. Ví dụ: thuật toán học máy được sử dụng để phát hiện và sửa dữ liệu bất thường và điền vào các giá trị còn thiếu để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của phân tích tiếp theo.
Xử lý dữ liệu theo thời gian thực: Mạng DePin yêu cầu xử lý và phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực để nhanh chóng phản ứng với những thay đổi trong thế giới vật lý. Công nghệ AI, đặc biệt là các khung xử lý phát trực tuyến và tính toán phân tán, giúp xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Ra quyết định và dự đoán thông minh: Trong mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePin), việc ra quyết định và dự đoán thông minh là một trong những lĩnh vực cốt lõi của ứng dụng AI. Công nghệ AI có thể thực hiện việc ra quyết định thông minh và dự đoán chính xác các hệ thống phức tạp thông qua các mô hình học sâu, học máy và dự đoán, đồng thời cải thiện khả năng tự chủ và tốc độ phản hồi của hệ thống:
Mô hình học sâu và dự đoán: Các mô hình học sâu có khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp và trích xuất các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu quy mô lớn. Ví dụ: bằng cách phân tích dữ liệu vận hành thiết bị và dữ liệu cảm biến thông qua các mô hình deep learning, hệ thống có thể xác định các dấu hiệu lỗi tiềm ẩn, thực hiện bảo trì phòng ngừa trước, giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị và nâng cao hiệu quả sản xuất.
Thuật toán tối ưu hóa và lập lịch: Thuật toán tối ưu hóa và lập lịch là một khía cạnh quan trọng khác của AI hiện thực hóa việc ra quyết định thông minh trong mạng DePin. Bằng cách tối ưu hóa các giải pháp lập kế hoạch và phân bổ tài nguyên, AI có thể cải thiện đáng kể hiệu quả hệ thống và giảm chi phí vận hành.
bảo vệ
Giám sát thời gian thực và phát hiện bất thường: Trong các mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePin), bảo mật là yếu tố quan trọng. Công nghệ AI có thể nhanh chóng phát hiện và ứng phó với nhiều mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn khác nhau thông qua việc giám sát và phát hiện bất thường theo thời gian thực. Cụ thể, hệ thống AI có thể phân tích lưu lượng mạng, trạng thái thiết bị và hành vi của người dùng theo thời gian thực để xác định hoạt động bất thường. Ví dụ, trong các mạng truyền thông phi tập trung, AI có thể giám sát luồng gói dữ liệu và phát hiện lưu lượng truy cập bất thường cũng như các cuộc tấn công độc hại. Thông qua công nghệ học máy và nhận dạng mẫu, hệ thống có thể nhanh chóng xác định và cách ly các nút bị nhiễm để ngăn chặn các cuộc tấn công lan rộng hơn.
Phản ứng tự động trước mối đe dọa: AI không chỉ có thể phát hiện các mối đe dọa mà còn tự động hóa các phản hồi. Trong khi các hệ thống bảo mật truyền thống thường dựa vào sự can thiệp của con người thì các hệ thống bảo mật do AI điều khiển có thể hành động ngay khi phát hiện mối đe dọa, giúp giảm thời gian phản hồi. Ví dụ, trong mạng năng lượng phi tập trung, nếu AI phát hiện hoạt động bất thường trên một nút, nó có thể tự động cắt kết nối của nút đó và khởi động hệ thống dự phòng để đảm bảo mạng hoạt động ổn định. Ngoài ra, AI có thể cải thiện hiệu quả và độ chính xác của việc phát hiện và ứng phó với mối đe dọa thông qua việc học hỏi và tối ưu hóa liên tục.
Bảo trì và bảo vệ dự đoán: Thông qua phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán, AI có thể dự đoán các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn cũng như lỗi thiết bị và thực hiện các biện pháp bảo vệ trước. Ví dụ, trong các hệ thống giao thông thông minh, AI có thể phân tích dữ liệu về luồng giao thông và tai nạn, dự đoán các khu vực có nguy cơ xảy ra tai nạn giao thông cao và triển khai trước các biện pháp khẩn cấp để giảm khả năng xảy ra tai nạn. Tương tự, trong mạng lưu trữ phân tán, AI có thể dự đoán nguy cơ lỗi của các nút lưu trữ và thực hiện bảo trì trước để đảm bảo tính sẵn sàng và bảo mật dữ liệu.
DePin đang thay đổi AI như thế nào
Ưu điểm ứng dụng của DePin trong AI
Chia sẻ và tối ưu hóa tài nguyên: DePin cho phép chia sẻ tài nguyên điện toán, lưu trữ và dữ liệu giữa các thực thể khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các tình huống trong đó việc đào tạo và suy luận AI đòi hỏi lượng lớn tài nguyên và dữ liệu máy tính. Cơ chế chia sẻ tài nguyên phi tập trung có thể giảm đáng kể chi phí vận hành của hệ thống AI và cải thiện việc sử dụng tài nguyên.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Trong các hệ thống AI tập trung truyền thống, dữ liệu thường được lưu trữ trên máy chủ trung tâm, dẫn đến rò rỉ dữ liệu và các vấn đề về quyền riêng tư. DePin đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu thông qua công nghệ mã hóa và lưu trữ phân tán. Chủ sở hữu dữ liệu có thể chia sẻ dữ liệu với các mô hình AI cho điện toán phân tán trong khi vẫn giữ quyền sở hữu dữ liệu.
Nâng cao độ tin cậy và tính khả dụng: Thông qua cấu trúc mạng phi tập trung, DePin cải thiện độ tin cậy và tính khả dụng của hệ thống AI. Ngay cả khi một nút bị lỗi, hệ thống vẫn tiếp tục hoạt động. Cơ sở hạ tầng phi tập trung làm giảm nguy cơ xảy ra lỗi đơn lẻ và cải thiện khả năng phục hồi và ổn định của hệ thống.
Cơ chế khuyến khích minh bạch: Kinh tế token trong DePin cung cấp cơ chế khuyến khích minh bạch và công bằng cho các giao dịch giữa nhà cung cấp tài nguyên và người dùng. Người tham gia có thể nhận được phần thưởng mã thông báo bằng cách đóng góp tài nguyên máy tính, tài nguyên lưu trữ hoặc dữ liệu, tạo thành một chu trình đạo đức.
Các kịch bản ứng dụng tiềm năng của DePin trong AI
Đào tạo AI phân tán: Đào tạo mô hình AI đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên máy tính. Thông qua DePin, các nút điện toán khác nhau có thể làm việc cùng nhau để tạo thành một mạng đào tạo phân tán, tăng tốc đáng kể việc đào tạo. Ví dụ: mạng GPU phi tập trung có thể cung cấp hỗ trợ đào tạo cho các mô hình học sâu.
Điện toán biên: Với sự phổ biến của các thiết bị Internet of Things (IoT), điện toán biên đã trở thành một hướng quan trọng để phát triển AI. DePin có thể phân bổ các tác vụ điện toán cho các thiết bị biên gần nguồn dữ liệu, cải thiện hiệu quả tính toán và tốc độ phản hồi. Ví dụ: các thiết bị nhà thông minh có thể sử dụng DePin để triển khai lý luận AI cục bộ và cải thiện trải nghiệm người dùng.
Thị trường dữ liệu: Hiệu suất của các mô hình AI phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. DePin có thể xây dựng một thị trường dữ liệu phi tập trung, cho phép nhà cung cấp dữ liệu và người dùng thực hiện các giao dịch dữ liệu mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư. Thông qua hợp đồng thông minh, quá trình giao dịch dữ liệu minh bạch và đáng tin cậy, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu.
Nền tảng dịch vụ AI phi tập trung: DePin có thể đóng vai trò là cơ sở hạ tầng để cung cấp hỗ trợ cho nền tảng dịch vụ AI phi tập trung. Ví dụ: trong nền tảng dịch vụ nhận dạng hình ảnh AI phi tập trung, người dùng có thể tải hình ảnh lên, nền tảng sẽ xử lý và trả về kết quả thông qua các nút điện toán phân tán. Loại nền tảng này không chỉ cải thiện độ tin cậy của dịch vụ mà còn khuyến khích các nhà phát triển liên tục tối ưu hóa thuật toán thông qua cơ chế mã thông báo.
Dự án AI + DePin
Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về một số dự án DePin liên quan đến AI, tập trung vào nền tảng truy cập và lưu trữ tệp phi tập trung Filecoin, nền tảng cho thuê năng lượng tính toán GPU phi tập trung Io.net và Nền tảng truy cập và triển khai mô hình AI phi tập trung Bittensor. Ba cái này lần lượt đóng vai trò quan trọng trong việc truy cập lưu trữ dữ liệu, đào tạo hỗ trợ sức mạnh tính toán cũng như triển khai và sử dụng mô hình trong lĩnh vực AI.
Filecoin
Filecoin là mạng lưu trữ phi tập trung sử dụng công nghệ chuỗi khối và mô hình kinh tế tiền điện tử để đạt được lưu trữ dữ liệu phân tán trên quy mô toàn cầu. Được phát triển bởi Protocol Labs, Filecoin nhằm mục đích tạo ra một thị trường lưu trữ mở và công cộng, nơi người dùng có thể mua không gian lưu trữ trong mạng bằng cách trả mã thông báo Filecoin (FIL) hoặc kiếm FIL bằng cách cung cấp dịch vụ lưu trữ.
Chức năng
Lưu trữ phi tập trung: Filecoin lưu trữ dữ liệu theo cách phi tập trung, tránh những nhược điểm tập trung của lưu trữ đám mây truyền thống, chẳng hạn như các điểm lỗi duy nhất và rủi ro kiểm duyệt dữ liệu.
Định hướng thị trường: Thị trường lưu trữ của Filecoin được xác định bởi cung và cầu. Giá lưu trữ và chất lượng dịch vụ được điều chỉnh linh hoạt thông qua cơ chế thị trường tự do. Người dùng có thể lựa chọn giải pháp lưu trữ tối ưu dựa trên nhu cầu của mình.
Lưu trữ có thể xác minh: Filecoin đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và sao lưu hiệu quả tại nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ thông qua các cơ chế như Proof-of-Spacetime (PoSt) và Proof-of-Replication (PoRep).
Cơ chế khuyến khích: Thông qua cơ chế thưởng khai thác và giao dịch, Filecoin khuyến khích người tham gia mạng cung cấp dịch vụ lưu trữ và truy xuất, từ đó tăng dung lượng lưu trữ và tính sẵn sàng của mạng.
Khả năng mở rộng: Mạng Filecoin hỗ trợ lưu trữ dữ liệu quy mô lớn và truy cập nhanh bằng cách giới thiệu sharding và các phương tiện kỹ thuật khác để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng dữ liệu lớn trong tương lai.
Điểm đau đã được giải quyết
Chi phí lưu trữ dữ liệu cao: Thông qua thị trường lưu trữ phi tập trung của Filecoin, người dùng có thể linh hoạt hơn trong việc lựa chọn nhà cung cấp lưu trữ và giảm chi phí lưu trữ dữ liệu.
Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Công nghệ lưu trữ và mã hóa phi tập trung đảm bảo tính riêng tư và bảo mật của dữ liệu, giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu do lưu trữ tập trung gây ra.
Độ tin cậy của việc lưu trữ dữ liệu: Các cơ chế chứng minh không gian-thời gian và sao chép do Filecoin cung cấp đảm bảo tính toàn vẹn và khả năng xác minh của dữ liệu trong quá trình lưu trữ, cải thiện độ tin cậy của việc lưu trữ dữ liệu.
Vấn đề về niềm tin trong nền tảng lưu trữ truyền thống: Filecoin đạt được tính minh bạch trong lưu trữ thông qua công nghệ blockchain, loại bỏ sự độc quyền và thao túng dữ liệu của các tổ chức bên thứ ba, đồng thời nâng cao niềm tin của người dùng vào các dịch vụ lưu trữ.
người dùng mục tiêu
Nhà cung cấp lưu trữ: Đáp ứng yêu cầu lưu trữ của người dùng và kiếm mã thông báo bằng cách cung cấp quyền truy cập không gian đĩa nhàn rỗi vào nền tảng. Các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ cần đặt cọc mã thông báo và nếu họ không thể cung cấp bằng chứng lưu trữ hợp lệ, họ sẽ bị phạt và mất một phần mã thông báo đã đặt cược.
File Retriever: Khi người dùng cần truy cập một tệp, hãy truy xuất vị trí của tệp để kiếm mã thông báo. Trình truy xuất tệp không cần phải đặt cọc mã thông báo.
Người lưu trữ dữ liệu: Thông qua cơ chế thị trường, hãy gửi mức giá bạn sẵn sàng trả, sau đó gửi dữ liệu đến người lưu trữ sau khi khớp. Cả hai bên ký lệnh giao dịch và gửi nó tới blockchain.
Người dùng dữ liệu: Bằng cách gửi mã định danh tệp duy nhất và trả giá, trình truy xuất tệp sẽ tìm vị trí lưu trữ của tệp, phản hồi yêu cầu lưu trữ và cung cấp dữ liệu.
Hệ thống kinh tế mã thông báo
Lưu thông mã thông báo FIL: FIL là tiền điện tử gốc trong mạng Filecoin và được sử dụng để trả phí lưu trữ, thưởng cho người khai thác và thực hiện các giao dịch trong mạng. Việc lưu hành mã thông báo FIL duy trì hoạt động bình thường của mạng Filecoin.
Phần thưởng dành cho người khai thác lưu trữ và người khai thác truy xuất: Nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ kiếm được mã thông báo FIL bằng cách cung cấp không gian lưu trữ và dịch vụ truy xuất dữ liệu. Phần thưởng của người khai thác có liên quan đến không gian lưu trữ mà họ cung cấp, tần suất truy cập dữ liệu và đóng góp của họ cho sự đồng thuận của mạng.
Phí mạng: Người dùng cần thanh toán mã thông báo FIL để mua dịch vụ lưu trữ và truy xuất. Phí được xác định bởi mối quan hệ cung cầu trên thị trường lưu trữ. Người dùng có thể tự do lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ phù hợp trên thị trường.
Phát hành mã thông báo và lạm phát: Tổng nguồn cung Filecoin là 2 tỷ và mã thông báo FIL mới được phát hành dần dần thông qua phần thưởng khai thác. Khi số lượng thợ mỏ tăng lên, tỷ lệ lạm phát của mạng sẽ giảm dần.
Io.net
Io.net là một nền tảng điện toán GPU phân tán cung cấp khả năng lập lịch sức mạnh tính toán và bổ sung tạm thời cho thị trường bằng cách thu thập và phân cụm sức mạnh tính toán nhàn rỗi, thay vì thay thế các tài nguyên điện toán đám mây hiện có. Nền tảng này cho phép các nhà cung cấp triển khai phần cứng được hỗ trợ để người dùng thuê thông qua các lệnh Docker đơn giản nhằm đáp ứng nhu cầu phân phối và xử lý tác vụ. Thông qua mô hình chia sẻ sức mạnh điện toán phân tán, io.net hy vọng sẽ mang lại hiệu quả gần giống với nền tảng điện toán đám mây đồng thời giảm đáng kể chi phí dịch vụ.
Chức năng
Triển khai dễ dàng: Nhà cung cấp có thể dễ dàng triển khai phần cứng thông qua các lệnh Docker và người dùng có thể dễ dàng thuê các cụm phần cứng thông qua nền tảng để có được sức mạnh tính toán cần thiết.
Sức mạnh tính toán theo cụm: Bằng cách phân cụm sức mạnh tính toán nhàn rỗi, nền tảng này đóng vai trò là người điều phối và bổ sung tạm thời sức mạnh tính toán của thị trường, cải thiện việc sử dụng các tài nguyên tính toán tổng thể.
Truyền an toàn và lưu trữ trên chuỗi: Nền tảng sử dụng công nghệ mã hóa đầu cuối để đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu người dùng. Đồng thời, thông tin thực hiện nhiệm vụ sẽ được lưu trữ trên chuỗi để đạt được sự lưu trữ nhật ký minh bạch và vĩnh viễn.
Giám sát tình trạng nút: Nền tảng ghi lại và tiết lộ trạng thái sức khỏe của từng nút, bao gồm thời gian ngoại tuyến, tốc độ mạng và thực thi tác vụ, để đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống.
Điểm đau đã được giải quyết
Sức mạnh tính toán không đủ: Do sự gia tăng của các mô hình lớn, nhu cầu thị trường về sức mạnh tính toán GPU cần thiết cho việc đào tạo đã tăng lên đáng kể. Io.net lấp đầy khoảng trống sức mạnh tính toán này bằng cách tích hợp các tài nguyên GPU riêng tư nhàn rỗi.
Quyền riêng tư và tuân thủ: Các nhà cung cấp dịch vụ nền tảng đám mây lớn như AWS và Google Cloud có yêu cầu nghiêm ngặt về KYC đối với người dùng, trong khi Io.net tránh các vấn đề về tuân thủ thông qua cách tiếp cận phi tập trung, cho phép người dùng lựa chọn sử dụng tài nguyên linh hoạt hơn.
Chi phí cao: Giá dịch vụ của nền tảng điện toán đám mây tương đối cao, trong khi io.net giảm đáng kể chi phí thông qua việc chia sẻ sức mạnh tính toán phân tán, đồng thời đạt được chất lượng dịch vụ gần bằng nền tảng đám mây thông qua công nghệ phân cụm.
người dùng mục tiêu
Nhà cung cấp năng lượng tính toán: Kết nối GPU nhàn rỗi với nền tảng để người khác sử dụng. Phần thưởng mã thông báo có thể nhận được dựa trên hiệu suất và tính ổn định của thiết bị được cung cấp.
Người dùng có năng lực tính toán: thuê GPU hoặc cụm GPU bằng cách sử dụng mã thông báo để gửi nhiệm vụ hoặc đào tạo mô hình lớn.
Người cầm cố: Người cầm cố cam kết mã thông báo nền tảng để hỗ trợ hoạt động ổn định lâu dài của nền tảng và nhận thu nhập cầm cố từ việc cho thuê thiết bị, giúp cải thiện thứ hạng của thiết bị xuất sắc.
Hệ thống kinh tế mã thông báo
Sử dụng mã thông báo: Tất cả các giao dịch trong nền tảng đều sử dụng mã thông báo gốc $IO để giảm xung đột giao dịch trong hợp đồng thông minh. Người dùng và nhà cung cấp có thể thanh toán bằng USDC hoặc $IO, nhưng phải trả phí dịch vụ 2% khi sử dụng USDC.
Tổng nguồn cung cấp mã thông báo: Nguồn cung tối đa $IO là 800 triệu, 500 triệu sẽ được phát hành khi ra mắt và 300 triệu còn lại sẽ được sử dụng để thưởng cho các nhà cung cấp và nhà đầu tư. Token sẽ được phát hành dần dần trong vòng 20 năm, bắt đầu với 8% tổng số tiền trong năm đầu tiên và giảm dần 1,02% mỗi tháng.
Tiêu hủy mã thông báo: Một phần doanh thu của nền tảng sẽ được sử dụng để mua lại và tiêu hủy $IO, với các khoản phí bao gồm phí đặt vé song phương 0,25% và phí dịch vụ 2% được tính cho các khoản thanh toán bằng USDC.
Phân phối mã thông báo: Mã thông báo sẽ được phân phối cho các nhà đầu tư hạt giống, nhà đầu tư Series A, các nhóm, hệ sinh thái và cộng đồng cũng như phần thưởng của nhà cung cấp.
Bittensor (TAO)
Bittensor là một thị trường mô hình AI ngang hàng phi tập trung nhằm mục đích thúc đẩy sản xuất và lưu hành các mô hình AI bằng cách cho phép các hệ thống thông minh khác nhau đánh giá và khen thưởng lẫn nhau. Thông qua kiến trúc phân tán, Bittensor tạo ra một thị trường có thể liên tục sản xuất các mô hình mới và trao thưởng cho những người đóng góp bằng giá trị thông tin. Nền tảng này cung cấp cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển một nền tảng để triển khai các mô hình AI để kiếm doanh thu trong khi người dùng có thể sử dụng nhiều mô hình và chức năng AI khác nhau thông qua nền tảng.
Chức năng
Thị trường phân tán: Bittensor đã thiết lập một thị trường mô hình AI phi tập trung, cho phép các kỹ sư và hệ thống AI nhỏ trực tiếp kiếm tiền từ công việc của họ, phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn về AI.
Tiêu chuẩn hóa và mô-đun hóa: Mạng hỗ trợ nhiều chế độ (chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, giọng nói), cho phép các mô hình AI khác nhau tương tác và chia sẻ kiến thức, đồng thời có thể mở rộng sang các hệ thống đa phương thức phức tạp hơn.
Xếp hạng hệ thống: Mỗi nút được xếp hạng theo sự đóng góp của nó trong mạng. Các tiêu chí đo lường đóng góp bao gồm hiệu suất của nút trong nhiệm vụ, đánh giá đầu ra của nút đó bởi các nút khác và mức độ tin cậy mà nút đó đạt được trong mạng. Các nút có thứ hạng cao hơn sẽ nhận được nhiều trọng lượng và phần thưởng mạng hơn, thúc đẩy các nút tiếp tục cung cấp dịch vụ chất lượng cao trên thị trường phi tập trung. Cơ chế xếp hạng này không chỉ đảm bảo tính công bằng của hệ thống mà còn cải thiện hiệu quả tính toán tổng thể và chất lượng mô hình của mạng.
Điểm đau đã được giải quyết
Tập trung hóa sản xuất thông minh: Hệ sinh thái AI hiện tại tập trung ở một số công ty lớn, khiến các nhà phát triển độc lập khó kiếm tiền. Bittensor cung cấp cho các nhà phát triển độc lập và hệ thống AI nhỏ cơ hội kiếm lợi nhuận trực tiếp thông qua thị trường phi tập trung ngang hàng.
Ít sử dụng tài nguyên máy tính: Việc đào tạo mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào một nhiệm vụ duy nhất và không thể sử dụng đầy đủ các hệ thống thông minh đa dạng. Bittensor cho phép các loại hệ thống thông minh khác nhau cộng tác với nhau để nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên máy tính.
người dùng mục tiêu
Người vận hành nút: Kết nối sức mạnh tính toán và mô hình với mạng Bittensor và nhận phần thưởng mã thông báo bằng cách tham gia xử lý tác vụ và đào tạo mô hình. Nhà khai thác nút có thể là nhà phát triển độc lập, công ty AI nhỏ hoặc thậm chí là nhà nghiên cứu cá nhân, cung cấp tài nguyên và mô hình điện toán chất lượng cao để cải thiện thứ hạng và lợi nhuận trong mạng.
Người dùng mô hình AI: Người dùng cần tài nguyên điện toán AI và dịch vụ mô hình thuê sức mạnh tính toán và các mô hình thông minh trong mạng Bittensor bằng cách trả tiền mã thông báo. Người dùng có thể là doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu khoa học hoặc nhà phát triển cá nhân sử dụng các mô hình chất lượng cao trên mạng để hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, suy luận mô hình, v.v.
Các bên liên quan: Người dùng nắm giữ mã thông báo Bittensor hỗ trợ mạng hoạt động ổn định lâu dài thông qua việc đặt cược và nhận phần thưởng đặt cược. Các bên liên quan không chỉ được hưởng lợi từ lạm phát của mạng mà còn cải thiện thứ hạng của các nút mà họ hỗ trợ thông qua đặt cược, từ đó ảnh hưởng gián tiếp đến hiệu quả tính toán tổng thể và phân phối thu nhập của mạng.
Hệ thống kinh tế mã thông báo
Sử dụng mã thông báo: Tất cả các giao dịch và ưu đãi trong mạng Bittensor được thực hiện thông qua mã thông báo gốc, giảm ma sát trong quá trình giao dịch. Người dùng có thể sử dụng mã thông báo để thanh toán cho tài nguyên máy tính và dịch vụ mô hình, đồng thời người vận hành nút kiếm được mã thông báo bằng cách cung cấp dịch vụ.
Tạo mã thông báo: Một khối được tạo cứ sau 12 giây và 1 mã thông báo TAO được tạo, được phân phối theo hiệu suất của mạng con và hiệu suất của các nút trong đó. Tỷ lệ phân phối mã thông báo là: 18% được phân bổ cho chủ sở hữu mạng con và người khai thác mạng con và người xác thực mỗi người nhận được 41%. Nguồn cung cấp mã thông báo tối đa là 21 triệu.
Những thách thức và kết luận cho DePin
Là một kiến trúc mạng mới nổi, DePIN đạt được khả năng quản lý phi tập trung cơ sở hạ tầng vật lý bằng cách kết hợp công nghệ chuỗi khối. Sự đổi mới này không chỉ giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, gián đoạn dịch vụ và chi phí mở rộng cao mà cơ sở hạ tầng truyền thống gặp phải mà còn mang lại cho người tham gia mạng nhiều quyền kiểm soát và tham gia hơn thông qua các cơ chế khuyến khích mã thông báo và mô hình tự tổ chức. Mặc dù DePIN cho thấy tiềm năng mạnh mẽ nhưng nó vẫn phải đối mặt với một số thách thức.
Khả năng mở rộng: Các vấn đề về khả năng mở rộng của DePIN xuất phát từ tính chất phi tập trung dựa trên công nghệ blockchain. Khi số lượng người dùng và quy mô mạng tăng lên, khối lượng giao dịch trên mạng blockchain cũng sẽ tăng lên. Đặc biệt, việc kết nối giữa các ứng dụng DePIN và thế giới vật lý đòi hỏi yêu cầu truyền tải thông tin cao hơn. Điều này sẽ dẫn đến thời gian xác nhận giao dịch lâu hơn và phí giao dịch cao hơn, điều này sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả chung của mạng và trải nghiệm người dùng.
Khả năng tương tác: Hệ sinh thái DePIN được xây dựng trên nhiều chuỗi khối, yêu cầu các ứng dụng DePIN có thể hỗ trợ chuyển đổi trạng thái đồng nhất hoặc không đồng nhất và đạt được khả năng tương tác liền mạch với các mạng chuỗi khối khác. Tuy nhiên, các giải pháp tương tác hiện tại thường bị giới hạn ở các hệ sinh thái blockchain cụ thể hoặc đi kèm với chi phí xuyên chuỗi cao, gây khó khăn cho việc đáp ứng đầy đủ nhu cầu của DePIN.
Tuân thủ quy định: Là một phần của hệ sinh thái Web 3.0, DePIN phải đối mặt với nhiều thách thức về quy định. Bản chất phi tập trung và ẩn danh của nó khiến các cơ quan quản lý gặp khó khăn trong việc giám sát dòng vốn, điều này có thể dẫn đến sự gia tăng các hoạt động gây quỹ bất hợp pháp, mô hình kim tự tháp và hoạt động rửa tiền. Ngoài ra, về mặt giám sát thuế, do tính ẩn danh của các tài khoản nên chính phủ khó thu thập được bằng chứng cần thiết cho việc đánh thuế, điều này đặt ra thách thức cho hệ thống thuế hiện tại.
Trong tương lai, sự phát triển của DePIN sẽ phụ thuộc vào giải pháp cho những vấn đề chính này và dự kiến nó sẽ đóng một vai trò quan trọng trong nhiều tình huống ứng dụng và định hình lại mô hình vận hành của cơ sở hạ tầng vật lý.
