Tác giả gốc: Mạng Filecoin
Lúc đầu, sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain có vẻ giống như một sự kết hợp vụng về giữa các từ thông dụng và những người áp dụng sớm thường nghi ngờ. Nhưng chỉ trong một năm, trí tuệ nhân tạo phi tập trung đã phát triển từ một khái niệm mơ hồ trở thành cốt lõi của cuộc trò chuyện trong môi trường Web3. Sự chuyển đổi nhanh chóng này là do ba yếu tố chính:
Tác động của trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo sẽ tác động đáng kể đến cách chúng ta tương tác với thế giới. Khi các tác nhân AI trở nên tinh vi hơn, chúng sẽ quản lý các nhiệm vụ như giao dịch tài chính và huấn luyện cá nhân. Sự phát triển này đặt ra những câu hỏi quan trọng về kiểm soát và quản trị trong phát triển AI.
Rủi ro tập trung hóa: Các mô hình AI tập trung do một số gã khổng lồ công nghệ kiểm soát gây ra những rủi ro nghiêm trọng, bao gồm các vấn đề thiên vị, kiểm duyệt và quyền riêng tư dữ liệu. Sự tập trung quyền lực này cản trở sự đổi mới và tạo ra các lỗ hổng, bằng chứng là sự cố vi phạm an ninh gần đây trong Ôm Mặt.
Nhu cầu về một hệ sinh thái AI toàn diện: AI phi tập trung cung cấp con đường dẫn đến bối cảnh AI công bằng hơn và dễ tiếp cận hơn bằng cách phân phối quy trình điện toán trên các hệ thống. Những ưu điểm chính bao gồm: giảm chi phí và giảm rào cản gia nhập cho các nhà phát triển nhỏ và các công ty khởi nghiệp đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ; nâng cao tính toàn vẹn dữ liệu, nguồn dữ liệu có thể kiểm chứng làm tăng tính minh bạch và tin cậy của các mô hình trí tuệ nhân tạo; Phát triển thông minh được kết hợp với nhu cầu thị trường để tạo ra môi trường công nghệ dân chủ hơn.
Những quan điểm này nêu bật giá trị của các lựa chọn thay thế cho AI tập trung.
Trụ cột trí tuệ nhân tạo phi tập trung
Trí tuệ nhân tạo phi tập trung bao gồm ba trụ cột: tận dụng sức mạnh tính toán nhàn rỗi của người dùng, tận dụng lưu trữ phi tập trung an toàn và thực hiện ghi nhãn dữ liệu minh bạch.
Lưu trữ phi tập trung: Đảm bảo lưu trữ an toàn và có thể kiểm chứng các tập dữ liệu lớn với các mạng lưu trữ phi tập trung như Filecoin.
Điện toán phi tập trung: AI phi tập trung giúp việc phát triển AI dễ thực hiện hơn và tiết kiệm chi phí hơn bằng cách khai thác sức mạnh tính toán nhàn rỗi của từng người dùng và phân phối nhiệm vụ trên mạng.
Ghi nhãn và xác minh dữ liệu phi tập trung: Quy trình ghi nhãn dữ liệu minh bạch và có thể kiểm chứng giúp đảm bảo chất lượng dữ liệu, giảm sai lệch và tăng độ tin cậy vào hệ thống AI.
Tìm hiểu thêm về: Các dự án AI phi tập trung trong hệ sinh thái Filecoin
Để hiểu sâu hơn về cách ngăn xếp Web3 có thể mang lại lợi ích cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ khám phá các cách tiếp cận khác nhau được thực hiện bởi bốn dự án trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Các dự án này đang tận dụng một số hoặc tất cả các trụ cột nói trên của AI phi tập trung.
Nguồn: Giải phóng bộ lưu trữ phi tập trung cho khối lượng công việc AI và các ứng dụng khác - Vukasin Vukoje
(https://www.youtube.com/watch? v=tJ 1 RfAL-aWY)
Ramo - Đơn giản hóa việc tham gia mạng phi tập trung (Giai đoạn tài trợ: Seed)
Ramo đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy khối lượng công việc AI bằng cách điều phối vốn và phần cứng. Bằng cách hợp nhất các tài nguyên từ các nhà cung cấp khác nhau, Ramo thúc đẩy việc thực thi các tác vụ phức tạp như lưu trữ, tạo SNARK và tính toán, đồng thời cho phép tài nguyên phần cứng được cấp vốn chung trên nhiều mạng.
Tác vụ đa mạng : Ramo hỗ trợ các tác vụ trên nhiều mạng (chẳng hạn như đọc từ Filecoin, xử lý trên Fluence và ghi lại vào Filecoin), giúp tối đa hóa doanh thu cho các nhà cung cấp phần cứng và giảm độ phức tạp khi phối hợp.
Nguồn: Thông tin kinh doanh phi tập trung với Swanchain AI Agent - Charles Cao (https://www.youtube.com/watch?v=Mtl-paq2 jEk)
Swanchain - Đào tạo và triển khai trí tuệ nhân tạo phi tập trung (giai đoạn cấp vốn: vòng hạt giống)
Swanchain là mạng điện toán phi tập trung kết nối người dùng với các tài nguyên điện toán nhàn rỗi cho các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo như đào tạo mô hình. Filecoin, với tư cách là lớp lưu trữ chính, đảm bảo lưu trữ dữ liệu AI an toàn, minh bạch và có thể truy cập được, phù hợp với các nguyên tắc của AI phi tập trung.
Thị trường điện toán phi tập trung: Swanchain tổng hợp các tài nguyên điện toán toàn cầu để cung cấp giải pháp thay thế hiệu quả về mặt chi phí cho các dịch vụ đám mây tập trung. Người dùng có thể đặt giá thầu cho các nhiệm vụ tính toán và Swanchain sẽ kết nối chúng với các nhà cung cấp phù hợp dựa trên nhu cầu.
Lưu trữ dữ liệu an toàn thông qua tích hợp Filecoin: Swanchain tận dụng Filecoin và IPFS để lưu trữ an toàn các mô hình và đầu ra AI, đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong quá trình phát triển AI.
Hỗ trợ nhiều khối lượng công việc AI khác nhau: Swanchain hỗ trợ nhiều tác vụ AI khác nhau, bao gồm đào tạo mô hình, suy luận và kết xuất, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn và tạo hình ảnh/âm nhạc.
Nguồn: Vai trò của các hệ thống mở, có thể kiểm chứng trong trí tuệ nhân tạo (Filecoin và Lilypad) - Ally Haire (https://youtu.be/8WzMOsgzDjA)
Lilypad - Điện toán phân tán trí tuệ nhân tạo (Giai đoạn tài trợ: Vòng hạt giống)
Lilypad đặt mục tiêu tạo ra một mạng điện toán phân tán không cần tin cậy, giúp giải phóng sức mạnh xử lý nhàn rỗi và tạo ra các thị trường mới cho trí tuệ nhân tạo, học máy và điện toán quy mô lớn khác. Bằng cách tích hợp Filecoin và tận dụng IPFS để lưu trữ nóng, Lilypad có thể đảm bảo xử lý dữ liệu an toàn, minh bạch và có thể kiểm chứng trong toàn bộ quy trình làm việc AI, hỗ trợ môi trường phát triển AI mở và có trách nhiệm.
Kết hợp điện toán dựa trên nhiệm vụ: Lilypad phù hợp với nhu cầu điện toán do người dùng xác định (chẳng hạn như loại GPU và tài nguyên) với các nhà cung cấp dựa trên mô hình nhiệm vụ, tạo nền tảng để các nhà phát triển chia sẻ và kiếm tiền từ các mô hình trí tuệ nhân tạo trong thị trường hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo phi tập trung.
Nguồn: bagel.net (https://www.bagel.net/)
Bagel - Phòng thí nghiệm nghiên cứu mật mã và trí tuệ nhân tạo (giai đoạn tài trợ: vòng hạt giống ban đầu)
Bagel là một phòng thí nghiệm nghiên cứu mật mã và AI đã tạo ra một hệ sinh thái học máy phi tập trung cho phép các nhà phát triển AI đào tạo và lưu trữ các mô hình bằng cách sử dụng sức mạnh tính toán và lưu trữ của các mạng phi tập trung như Filecoin. Công nghệ tái tạo GPU cải tiến của nó cho phép các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ (SP) đóng góp cho cả mạng lưu trữ và mạng điện toán, từ đó nâng cao tính hữu ích của Filecoin đối với các ứng dụng AI, mở rộng hỗ trợ cho các nhà phát triển AI và cung cấp cho SP những cơ hội doanh thu mới được tạo ra.
Tăng doanh thu của nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ Filecoin: Bagel giúp các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ kiếm tiền từ tài nguyên lưu trữ và máy tính, tăng doanh thu của họ và khuyến khích nhiều người tham gia mạng hơn.
Tối ưu hóa việc sử dụng điện toán: Thông qua định tuyến động, Bagel hướng GPU đến các mạng có lợi nhuận, tối đa hóa hiệu quả và lợi nhuận cho nhà cung cấp và người dùng.
Tổng quan
Sự kết hợp giữa Filecoin và trí tuệ nhân tạo đánh dấu một bước tiến quan trọng trong phát triển công nghệ. Bằng cách kết hợp bộ lưu trữ có thể kiểm chứng với mạng điện toán, chúng tôi không chỉ có thể giải quyết những thách thức hiện tại mà còn mở đường cho những đổi mới trong tương lai. Khi những công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng sẽ có tác động sâu sắc đến trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực khác, mang đến những khả năng mới cho các doanh nghiệp và nhà phát triển.
Nếu bạn muốn biết thêm về Ramo, Swanchain, Lilypad hoặc Bagel, vui lòng nhấp vào liên kết sau để xem các bài phát biểu quan trọng liên quan:
Tận dụng các Đại lý AI của Swanchain cho hoạt động kinh doanh thông minh phi tập trung - Charles Cao
Bagel và Filecoin Foundation hợp tác hỗ trợ phát triển trí tuệ nhân tạo phi tập trung
Nếu bạn muốn biết trạng thái mới nhất của hệ sinh thái Filecoin, vui lòng theo dõi tài khoản @Filecointldr hoặc tham gia Discord của chúng tôi.
Xin chân thành cảm ơn HQ Han và Jonathan Victor vì đã xem xét và nhận xét có giá trị cho bài viết này.
