Các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc tìm kiếm dữ liệu đáng tin cậy, chất lượng cao cho các ứng dụng học máy và đào tạo mô hình. Các dịch vụ tập trung rất phổ biến nhưng đắt đỏ. Hơn nữa, chúng có thể buộc các nhà phát triển vào các hệ sinh thái độc quyền mà không tương tác đúng cách với các phần khác trong ngăn xếp công nghệ của họ, gây ra nhiều phiền toái và chi phí bổ sung.
Với sự hiểu biết ngày càng tăng của mọi người về quyền riêng tư kỹ thuật số, việc thu thập dữ liệu một cách đạo đức, và cách các dịch vụ trực tuyến sử dụng và bán thông tin của họ, đã có sự gia tăng đáng kể về nhu cầu đối với các đám mây dữ liệu AI phi tập trung tôn trọng quyền riêng tư và dễ dàng truy cập. Những dịch vụ này cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn, khả năng tích hợp tốt hơn, và việc cung cấp tài nguyên có trách nhiệm hơn.
Nhu cầu ngày càng tăng này đã dẫn đến việc thành lập và sự nổi bật của một làn sóng mới của các đám mây dữ liệu, những nền tảng phi tập trung tập trung vào cả người đóng góp và người tiêu dùng. Chúng tăng cường kiểm soát dữ liệu, cung cấp cơ hội kiếm tiền và bảo vệ quyền riêng tư trong khi cung cấp chi phí thấp hơn, độ tin cậy cao hơn và khả năng mở rộng vượt trội so với các dịch vụ tập trung.
Dưới đây, chúng tôi sẽ làm nổi bật một số đám mây dữ liệu AI phi tập trung hàng đầu cho các nhà phát triển vào năm 2025. Chúng tôi sẽ xem xét sự kết hợp của các nhà cung cấp, bao gồm các dịch vụ toàn diện và ngách, cũng như một số hoạt động trong vài lĩnh vực. Chúng tôi sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về từng dịch vụ và thảo luận về các dịch vụ của họ cũng như loại nhà phát triển nào mà họ phù hợp nhất. Hãy bắt đầu nào.
OORT – Một Đám Mây Dữ Liệu Chất Lượng Cao cho AI Phi Tập Trung
OORT là đám mây dữ liệu mạnh mẽ và đa năng nhất trong ngành cho AI phi tập trung. Không giống như các dự án khác, chẳng hạn như Bittensor, chỉ xử lý một khía cạnh của vòng đời dữ liệu AI, OORT cung cấp một giải pháp toàn diện và tổng thể cho toàn bộ chu trình dữ liệu AI – từ thu thập đến phân đoạn lưu trữ, và sẽ sớm cung cấp dịch vụ tính toán.
Nguồn hình ảnh: OORT
Dữ liệu đám mây tận dụng công nghệ blockchain và tính phi tập trung để nâng cao quyền riêng tư, kiểm soát của người dùng và khả năng mở rộng. Nó đã xây dựng một mạng lưới rộng lớn các nhà cung cấp tài nguyên cho từng phân khúc, vì vậy các nhà phát triển có thể sử dụng OORT cho cả các dự án lớn và nhỏ, cho dù là dự án quan trọng hay không ưu tiên, mang lại sự linh hoạt vô song.
Đọc thêm: “Đây là cách OORT cho phép các ứng dụng AI phi tập trung tập trung vào sự tin cậy”
Các mô hình AI chỉ tốt như dữ liệu mà chúng được đào tạo, đó là lý do tại sao OORT thiết lập DataHub của mình. Nó khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu đa dạng, chất lượng cao từ thế giới thực, sau đó được xử lý và xác thực để sử dụng. Các tập dữ liệu của OORT gần đây đã được phát hành trên các thị trường như Databricks Marketplace và nhận được sự tán thưởng, đứng đầu bảng xếp hạng trên Google Kaggle.
OORT là một đám mây sẵn sàng cho các nhà phát triển, cung cấp dữ liệu thực tế đã được xử lý và xác minh cho việc đào tạo mô hình AI. Các nhà phát triển có thể tìm hoặc đặt hàng các tập dữ liệu cụ thể, phù hợp cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và các mô hình dự đoán. Các nhà phát triển có thể kết nối với các sản phẩm của OORT thông qua API và SDK, cho phép tích hợp liền mạch vào các quy trình AI phi tập trung.
Mặc dù là một giải pháp dữ liệu AI tất cả trong một, OORT không hy sinh chất lượng. Nó tập trung vào việc cung cấp các tài nguyên hàng đầu và sử dụng cơ chế đồng thuận Proof-of-Honesty (PoH) chuyên biệt để xác minh dữ liệu, lưu trữ hoặc tiêu chuẩn tính toán. Do đó, nó lý tưởng cho các nhà phát triển đang tìm kiếm một đám mây dữ liệu hoàn chỉnh với dữ liệu thực tế đa dạng, ẩn danh cho việc đào tạo mô hình.
Ocean Protocol – Thị trường cho các bộ dữ liệu được mã hóa token
Ocean Protocol là một dự án sáng tạo vận hành một thị trường dữ liệu phi tập trung và nền tảng tính toán đến dữ liệu cho các nhà phát triển để khám phá, xây dựng, xuất bản hoặc kiếm tiền từ các bộ dữ liệu hoặc mô hình AI mà không tiết lộ thông tin thô. Giống như OORT, nó sử dụng blockchain để nâng cao trách nhiệm, tính minh bạch và khả năng truy xuất.
Nguồn hình ảnh: Ocean Protocol
Dự án sử dụng NFT dữ liệu và token dữ liệu để kết nối tài sản dữ liệu với các ứng dụng phi tập trung (dApps), sản phẩm tài chính phi tập trung (DeFi) và các blockchain, cho phép tích hợp đơn giản vào các ứng dụng tiền điện tử. Phân khúc tính toán đến dữ liệu của nó cho phép các nhà cung cấp kiếm tiền từ dữ liệu riêng tư mà không tiết lộ, cho phép truy cập mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư hoặc quyền kiểm soát.
Ocean Protocol hoạt động trên Ethereum và các blockchain tương thích với Máy ảo Ethereum (EVM). Việc tích hợp rất đơn giản vì nó cung cấp nhiều thư viện, chẳng hạn như Ocean.js và Ocean.py, mỗi thư viện đều có tài liệu phong phú. Bởi vì nó bảo vệ dữ liệu, Ocean Protocol rất lý tưởng cho các nhà phát triển đang tìm kiếm quyền truy cập vào các tập dữ liệu riêng tư hoặc chuyên biệt.
Bittensor – Mạng phi tập trung của các mô hình AI
Bittensor là một mạng lưới AI phi tập trung với sự tham gia mở, tập trung vào các mô hình AI. Nó cho phép các mô hình học máy thuộc sở hữu của những người khác nhau giao tiếp và xử lý thông tin một cách hợp tác. Mạng lưới được chia thành các subnet cụ thể nhằm mục tiêu các tác vụ AI chuyên biệt, như tài chính, hình ảnh và trí thông minh ngữ nghĩa, có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau.
Nguồn hình ảnh: Bittensor
Các nhà phát triển có thể triển khai các mô hình học máy với Bittensor hoặc đóng góp mô hình của riêng họ để kiếm token TAO dựa trên hiệu suất. Mọi người có thể duyệt hơn 120 subnet với các chuyên môn khác nhau, cho phép họ chọn cái phù hợp nhất với mục đích của mình. Các mô hình cạnh tranh hiệu quả để kiếm token TAO, đảm bảo hiệu suất và đầu ra chất lượng cao.
Bittensor cho phép đào tạo và suy diễn mô hình phi tập trung an toàn và chuyên biệt. Mạng lưới có hơn 1.000 nút hoạt động và cung cấp SDK để tích hợp đơn giản. Nó sử dụng cơ chế đồng thuận Proof-of-Intelligence (PoI) và thưởng cho các validator vì những đóng góp điểm số, tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu AI phi tập trung hiệu quả cho các nhà phát triển.
iExec – Thị Trường Phi Tập Trung cho Điện Toán Bảo Mật
iExec được quảng bá là ‘Lớp Tin cậy cho DePIN và AI’. Đây là một môi trường bảo mật cho phép tạo ra các ứng dụng phi tập trung chuyên biệt chạy trong iExec Trusted Execution Environments (TEEs), cung cấp quyền riêng tư mà không yêu cầu kiến thức về điện toán bảo mật nâng cao.
Nguồn hình ảnh: iExec
Các nhà phát triển có thể sử dụng iExec để thu thập, chia sẻ an toàn và kiếm tiền từ dữ liệu mà không tiết lộ thông tin cơ bản, tương tự như Ocean Protocol. Các cộng tác viên có thể kiếm phần thưởng token RLC cho việc cung cấp sức mạnh tính toán cho mạng. Nhờ vào lớp tin cậy của nó, iExec cũng cho phép triển khai các tác nhân AI hoàn toàn tách biệt mà vẫn duy trì tính mở rộng và riêng tư.
Trong khi chức năng cốt lõi của nó là cung cấp một môi trường an toàn cho việc mua, kiếm tiền và triển khai mô hình AI, iExec cũng cung cấp phần thưởng cho việc đăng ký nhận email tiếp thị và cho phép mọi người gửi tin nhắn qua Telegram hoặc email đến các chủ tài khoản Ethereum đã đăng ký. Tổng thể, iExec rất phù hợp với các nhà phát triển cần tính toán bí mật hoặc dữ liệu AI.
DIMO – Dữ liệu phương tiện cho các mô hình ML
DIMO có phần khác biệt so với các đám mây dữ liệu AI khác mà chúng ta đã thảo luận. Thay vì trở thành một nhà cung cấp dữ liệu tổng quát phù hợp cho nhiều ngành công nghiệp, DIMO chỉ tập trung vào dữ liệu phương tiện. Dự án đã tạo ra một mạng lưới hơn 183,000 xe ô tô, dữ liệu của chúng cung cấp năng lượng cho hơn 2,200 mẫu. Nó tận dụng blockchain để đảm bảo tính minh bạch, công bằng và hiệu suất.
Nguồn hình ảnh: DIMO
Vì dữ liệu phương tiện là cá nhân, DIMO đảm bảo người dùng giữ quyền kiểm soát hoàn toàn đối với xe và dữ liệu của họ. Hơn nữa, dịch vụ của nó hoạt động với bất kỳ nhà sản xuất ô tô nào, giúp việc tích hợp trở nên đơn giản cho các nhà đóng góp, những người được thưởng bằng token DIMO cho nỗ lực của họ. Giao thức DIMO cung cấp sức mạnh cho dự án và quản lý danh tính có thể xác minh trên chuỗi, quyền kiểm soát và phần thưởng.
DIMO cung cấp dữ liệu xe cộ và dữ liệu telemetrics từ thế giới thực ( như tốc độ, mức sử dụng và vị trí ), vì vậy nó được thiết kế rõ ràng cho các doanh nghiệp và nhà phát triển. Bằng cách staking DIMO, người dùng có thể nhận quyền truy cập API và SDK. DIMO là một nhà cung cấp dữ liệu xe cộ chuyên biệt cao, phù hợp nhất với các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI liên quan đến di động, logistics và cơ sở hạ tầng thông minh.
Kết luận
Tốc độ mà các ứng dụng tập trung vào AI được tạo ra đang tăng theo cấp số nhân khi công nghệ cải tiến và các trường hợp sử dụng mở rộng. Tất cả những dự án này đều cần dữ liệu, lưu trữ và sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, các dịch vụ tập trung thường tốn kém, có bộ dữ liệu hạn chế, thiếu khả năng mở rộng hoặc giảm kiểm soát của nhà phát triển, cản trở sự đổi mới.
Các hạn chế và giới hạn mà các nhà cung cấp dữ liệu đám mây AI tập trung đặt ra cho các nhà phát triển đã dẫn đến sự ra đời của các đám mây AI phi tập trung như OORT. Các đám mây này cung cấp một bộ dịch vụ toàn diện, sự đa dạng dữ liệu lớn hơn, và thường là các bộ dữ liệu chất lượng cao hơn. Chúng kết nối khoảng cách giữa sự tiện lợi của các dịch vụ tập trung và hiệu suất của các lựa chọn phi tập trung.
Việc chỉ dựa vào các nhà cung cấp tập trung không còn cần thiết nữa. Blockchain mang lại sự tin cậy, tự tin, minh bạch và khả năng xác minh cao hơn. Các đám mây dữ liệu AI phi tập trung có thể cung cấp quyền truy cập có phép vào dữ liệu thực tế riêng tư, đa dạng và được thu thập một cách có đạo đức để đào tạo mô hình chất lượng cao. Khi AI phát triển, nhu cầu về dữ liệu tương tự chỉ có thể tăng lên.
Trong suốt bài viết này, chúng tôi đã xem xét một số đám mây dữ liệu AI phi tập trung hàng đầu cho các nhà phát triển. Mỗi dự án đều đóng góp đáng kể cho ngành và có thể trao quyền cho các nhà phát triển theo những cách khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu của họ. Chúng tôi thấy OORT là giải pháp toàn diện và linh hoạt nhất, trong khi Ocean Protocol rất xuất sắc trong việc truy cập an toàn các tập dữ liệu riêng tư.
Xem bản gốc
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.
5 Đám mây Dữ liệu AI Phi tập trung Hàng đầu cho Các nhà phát triển vào năm 2025
Các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc tìm kiếm dữ liệu đáng tin cậy, chất lượng cao cho các ứng dụng học máy và đào tạo mô hình. Các dịch vụ tập trung rất phổ biến nhưng đắt đỏ. Hơn nữa, chúng có thể buộc các nhà phát triển vào các hệ sinh thái độc quyền mà không tương tác đúng cách với các phần khác trong ngăn xếp công nghệ của họ, gây ra nhiều phiền toái và chi phí bổ sung.
Với sự hiểu biết ngày càng tăng của mọi người về quyền riêng tư kỹ thuật số, việc thu thập dữ liệu một cách đạo đức, và cách các dịch vụ trực tuyến sử dụng và bán thông tin của họ, đã có sự gia tăng đáng kể về nhu cầu đối với các đám mây dữ liệu AI phi tập trung tôn trọng quyền riêng tư và dễ dàng truy cập. Những dịch vụ này cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn, khả năng tích hợp tốt hơn, và việc cung cấp tài nguyên có trách nhiệm hơn.
Nhu cầu ngày càng tăng này đã dẫn đến việc thành lập và sự nổi bật của một làn sóng mới của các đám mây dữ liệu, những nền tảng phi tập trung tập trung vào cả người đóng góp và người tiêu dùng. Chúng tăng cường kiểm soát dữ liệu, cung cấp cơ hội kiếm tiền và bảo vệ quyền riêng tư trong khi cung cấp chi phí thấp hơn, độ tin cậy cao hơn và khả năng mở rộng vượt trội so với các dịch vụ tập trung.
Dưới đây, chúng tôi sẽ làm nổi bật một số đám mây dữ liệu AI phi tập trung hàng đầu cho các nhà phát triển vào năm 2025. Chúng tôi sẽ xem xét sự kết hợp của các nhà cung cấp, bao gồm các dịch vụ toàn diện và ngách, cũng như một số hoạt động trong vài lĩnh vực. Chúng tôi sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về từng dịch vụ và thảo luận về các dịch vụ của họ cũng như loại nhà phát triển nào mà họ phù hợp nhất. Hãy bắt đầu nào.
OORT là đám mây dữ liệu mạnh mẽ và đa năng nhất trong ngành cho AI phi tập trung. Không giống như các dự án khác, chẳng hạn như Bittensor, chỉ xử lý một khía cạnh của vòng đời dữ liệu AI, OORT cung cấp một giải pháp toàn diện và tổng thể cho toàn bộ chu trình dữ liệu AI – từ thu thập đến phân đoạn lưu trữ, và sẽ sớm cung cấp dịch vụ tính toán.
Nguồn hình ảnh: OORT
Dữ liệu đám mây tận dụng công nghệ blockchain và tính phi tập trung để nâng cao quyền riêng tư, kiểm soát của người dùng và khả năng mở rộng. Nó đã xây dựng một mạng lưới rộng lớn các nhà cung cấp tài nguyên cho từng phân khúc, vì vậy các nhà phát triển có thể sử dụng OORT cho cả các dự án lớn và nhỏ, cho dù là dự án quan trọng hay không ưu tiên, mang lại sự linh hoạt vô song.
Đọc thêm: “Đây là cách OORT cho phép các ứng dụng AI phi tập trung tập trung vào sự tin cậy”
Các mô hình AI chỉ tốt như dữ liệu mà chúng được đào tạo, đó là lý do tại sao OORT thiết lập DataHub của mình. Nó khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu đa dạng, chất lượng cao từ thế giới thực, sau đó được xử lý và xác thực để sử dụng. Các tập dữ liệu của OORT gần đây đã được phát hành trên các thị trường như Databricks Marketplace và nhận được sự tán thưởng, đứng đầu bảng xếp hạng trên Google Kaggle.
OORT là một đám mây sẵn sàng cho các nhà phát triển, cung cấp dữ liệu thực tế đã được xử lý và xác minh cho việc đào tạo mô hình AI. Các nhà phát triển có thể tìm hoặc đặt hàng các tập dữ liệu cụ thể, phù hợp cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và các mô hình dự đoán. Các nhà phát triển có thể kết nối với các sản phẩm của OORT thông qua API và SDK, cho phép tích hợp liền mạch vào các quy trình AI phi tập trung.
Mặc dù là một giải pháp dữ liệu AI tất cả trong một, OORT không hy sinh chất lượng. Nó tập trung vào việc cung cấp các tài nguyên hàng đầu và sử dụng cơ chế đồng thuận Proof-of-Honesty (PoH) chuyên biệt để xác minh dữ liệu, lưu trữ hoặc tiêu chuẩn tính toán. Do đó, nó lý tưởng cho các nhà phát triển đang tìm kiếm một đám mây dữ liệu hoàn chỉnh với dữ liệu thực tế đa dạng, ẩn danh cho việc đào tạo mô hình.
Ocean Protocol là một dự án sáng tạo vận hành một thị trường dữ liệu phi tập trung và nền tảng tính toán đến dữ liệu cho các nhà phát triển để khám phá, xây dựng, xuất bản hoặc kiếm tiền từ các bộ dữ liệu hoặc mô hình AI mà không tiết lộ thông tin thô. Giống như OORT, nó sử dụng blockchain để nâng cao trách nhiệm, tính minh bạch và khả năng truy xuất.
Nguồn hình ảnh: Ocean Protocol
Dự án sử dụng NFT dữ liệu và token dữ liệu để kết nối tài sản dữ liệu với các ứng dụng phi tập trung (dApps), sản phẩm tài chính phi tập trung (DeFi) và các blockchain, cho phép tích hợp đơn giản vào các ứng dụng tiền điện tử. Phân khúc tính toán đến dữ liệu của nó cho phép các nhà cung cấp kiếm tiền từ dữ liệu riêng tư mà không tiết lộ, cho phép truy cập mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư hoặc quyền kiểm soát.
Ocean Protocol hoạt động trên Ethereum và các blockchain tương thích với Máy ảo Ethereum (EVM). Việc tích hợp rất đơn giản vì nó cung cấp nhiều thư viện, chẳng hạn như Ocean.js và Ocean.py, mỗi thư viện đều có tài liệu phong phú. Bởi vì nó bảo vệ dữ liệu, Ocean Protocol rất lý tưởng cho các nhà phát triển đang tìm kiếm quyền truy cập vào các tập dữ liệu riêng tư hoặc chuyên biệt.
Bittensor là một mạng lưới AI phi tập trung với sự tham gia mở, tập trung vào các mô hình AI. Nó cho phép các mô hình học máy thuộc sở hữu của những người khác nhau giao tiếp và xử lý thông tin một cách hợp tác. Mạng lưới được chia thành các subnet cụ thể nhằm mục tiêu các tác vụ AI chuyên biệt, như tài chính, hình ảnh và trí thông minh ngữ nghĩa, có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau.
Nguồn hình ảnh: Bittensor
Các nhà phát triển có thể triển khai các mô hình học máy với Bittensor hoặc đóng góp mô hình của riêng họ để kiếm token TAO dựa trên hiệu suất. Mọi người có thể duyệt hơn 120 subnet với các chuyên môn khác nhau, cho phép họ chọn cái phù hợp nhất với mục đích của mình. Các mô hình cạnh tranh hiệu quả để kiếm token TAO, đảm bảo hiệu suất và đầu ra chất lượng cao.
Bittensor cho phép đào tạo và suy diễn mô hình phi tập trung an toàn và chuyên biệt. Mạng lưới có hơn 1.000 nút hoạt động và cung cấp SDK để tích hợp đơn giản. Nó sử dụng cơ chế đồng thuận Proof-of-Intelligence (PoI) và thưởng cho các validator vì những đóng góp điểm số, tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu AI phi tập trung hiệu quả cho các nhà phát triển.
iExec được quảng bá là ‘Lớp Tin cậy cho DePIN và AI’. Đây là một môi trường bảo mật cho phép tạo ra các ứng dụng phi tập trung chuyên biệt chạy trong iExec Trusted Execution Environments (TEEs), cung cấp quyền riêng tư mà không yêu cầu kiến thức về điện toán bảo mật nâng cao.
Nguồn hình ảnh: iExec
Các nhà phát triển có thể sử dụng iExec để thu thập, chia sẻ an toàn và kiếm tiền từ dữ liệu mà không tiết lộ thông tin cơ bản, tương tự như Ocean Protocol. Các cộng tác viên có thể kiếm phần thưởng token RLC cho việc cung cấp sức mạnh tính toán cho mạng. Nhờ vào lớp tin cậy của nó, iExec cũng cho phép triển khai các tác nhân AI hoàn toàn tách biệt mà vẫn duy trì tính mở rộng và riêng tư.
Trong khi chức năng cốt lõi của nó là cung cấp một môi trường an toàn cho việc mua, kiếm tiền và triển khai mô hình AI, iExec cũng cung cấp phần thưởng cho việc đăng ký nhận email tiếp thị và cho phép mọi người gửi tin nhắn qua Telegram hoặc email đến các chủ tài khoản Ethereum đã đăng ký. Tổng thể, iExec rất phù hợp với các nhà phát triển cần tính toán bí mật hoặc dữ liệu AI.
DIMO có phần khác biệt so với các đám mây dữ liệu AI khác mà chúng ta đã thảo luận. Thay vì trở thành một nhà cung cấp dữ liệu tổng quát phù hợp cho nhiều ngành công nghiệp, DIMO chỉ tập trung vào dữ liệu phương tiện. Dự án đã tạo ra một mạng lưới hơn 183,000 xe ô tô, dữ liệu của chúng cung cấp năng lượng cho hơn 2,200 mẫu. Nó tận dụng blockchain để đảm bảo tính minh bạch, công bằng và hiệu suất.
Nguồn hình ảnh: DIMO
Vì dữ liệu phương tiện là cá nhân, DIMO đảm bảo người dùng giữ quyền kiểm soát hoàn toàn đối với xe và dữ liệu của họ. Hơn nữa, dịch vụ của nó hoạt động với bất kỳ nhà sản xuất ô tô nào, giúp việc tích hợp trở nên đơn giản cho các nhà đóng góp, những người được thưởng bằng token DIMO cho nỗ lực của họ. Giao thức DIMO cung cấp sức mạnh cho dự án và quản lý danh tính có thể xác minh trên chuỗi, quyền kiểm soát và phần thưởng.
DIMO cung cấp dữ liệu xe cộ và dữ liệu telemetrics từ thế giới thực ( như tốc độ, mức sử dụng và vị trí ), vì vậy nó được thiết kế rõ ràng cho các doanh nghiệp và nhà phát triển. Bằng cách staking DIMO, người dùng có thể nhận quyền truy cập API và SDK. DIMO là một nhà cung cấp dữ liệu xe cộ chuyên biệt cao, phù hợp nhất với các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI liên quan đến di động, logistics và cơ sở hạ tầng thông minh.
Kết luận
Tốc độ mà các ứng dụng tập trung vào AI được tạo ra đang tăng theo cấp số nhân khi công nghệ cải tiến và các trường hợp sử dụng mở rộng. Tất cả những dự án này đều cần dữ liệu, lưu trữ và sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, các dịch vụ tập trung thường tốn kém, có bộ dữ liệu hạn chế, thiếu khả năng mở rộng hoặc giảm kiểm soát của nhà phát triển, cản trở sự đổi mới.
Các hạn chế và giới hạn mà các nhà cung cấp dữ liệu đám mây AI tập trung đặt ra cho các nhà phát triển đã dẫn đến sự ra đời của các đám mây AI phi tập trung như OORT. Các đám mây này cung cấp một bộ dịch vụ toàn diện, sự đa dạng dữ liệu lớn hơn, và thường là các bộ dữ liệu chất lượng cao hơn. Chúng kết nối khoảng cách giữa sự tiện lợi của các dịch vụ tập trung và hiệu suất của các lựa chọn phi tập trung.
Việc chỉ dựa vào các nhà cung cấp tập trung không còn cần thiết nữa. Blockchain mang lại sự tin cậy, tự tin, minh bạch và khả năng xác minh cao hơn. Các đám mây dữ liệu AI phi tập trung có thể cung cấp quyền truy cập có phép vào dữ liệu thực tế riêng tư, đa dạng và được thu thập một cách có đạo đức để đào tạo mô hình chất lượng cao. Khi AI phát triển, nhu cầu về dữ liệu tương tự chỉ có thể tăng lên.
Trong suốt bài viết này, chúng tôi đã xem xét một số đám mây dữ liệu AI phi tập trung hàng đầu cho các nhà phát triển. Mỗi dự án đều đóng góp đáng kể cho ngành và có thể trao quyền cho các nhà phát triển theo những cách khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu của họ. Chúng tôi thấy OORT là giải pháp toàn diện và linh hoạt nhất, trong khi Ocean Protocol rất xuất sắc trong việc truy cập an toàn các tập dữ liệu riêng tư.