Trí tuệ nhân tạo đang tiến hóa nhanh chóng, nhưng câu chuyện vẫn luôn bị chi phối bởi một số ông lớn công nghệ. Khi OpenAI, Google và Meta chiếm lĩnh các tiêu đề, một cuộc cách mạng im lặng nhưng có thể mang tính chất cốt lõi hơn đang diễn ra - sự trỗi dậy của AI phi tập trung (DeAI).
Đây không chỉ là sự đổi mới của thuật toán, mà còn là sự chống lại kiểm soát tập trung. Người dùng ngày càng cảnh giác với các hệ thống hộp đen, chương trình dữ liệu ẩn và độc quyền quyền lực, nhưng để thoát khỏi những "bức tường" này, cần phải tái cấu trúc cơ sở hạ tầng AI. Hiện nay, nhiều dự án đang đối mặt trực tiếp với những thách thức này, đặt nền tảng cho việc định nghĩa lại vai trò của AI.
Đối với những người xây dựng hoặc đầu tư trong lĩnh vực phi tập trung, việc hiểu sự tiến hóa này là rất quan trọng - vì sự thành bại của làn sóng đổi mới AI tiếp theo phụ thuộc vào việc liệu những cơ sở thay thế này có thể được xây dựng thành công hay không.
Đâu là sự đột phá của AI phi tập trung?
Triển khai AI trong môi trường phi tập trung không cần tin tưởng đã thay đổi hoàn toàn quy tắc trò chơi: mỗi lần suy diễn có thể cần xác minh mật mã; việc gọi dữ liệu thường phải đi qua mạng chỉ mục blockchain phức tạp; khác với các ông lớn tập trung, khi nhu cầu tính toán gia tăng đột biến, các dự án DeAI không thể đơn giản phụ thuộc vào dịch vụ đám mây AWS hoặc Google để tự động mở rộng - trừ khi từ bỏ nguyên tắc cốt lõi của mình.
Hãy tưởng tượng một mô hình DeAI cho quản trị cộng đồng: nó cần tương tác với các hợp đồng thông minh (có thể là đa chuỗi), bảo vệ quyền riêng tư thông qua mật mã phức tạp, trong khi vẫn duy trì tính minh bạch trong hoạt động - điều này hoàn toàn khác với những thách thức tính toán mà AI truyền thống phải đối mặt.
Chính sự phức tạp này đã dẫn đến việc những ý tưởng DeAI ban đầu gặp nhiều khó khăn: dự án hoặc hy sinh tính phi tập trung vì hiệu suất, hoặc bị áp lực từ nhu cầu xử lý đè bẹp. Bước ngoặt thực sự xảy ra khi đội ngũ phát triển ngừng áp dụng cứng nhắc các cấu trúc AI truyền thống, mà thay vào đó, họ xây dựng hệ thống chuyên dụng từ đầu với đặc điểm phi tập trung, minh bạch và kiểm soát người dùng.
Từ bản thiết kế đến mạng chính: Ứng dụng thực tiễn đang diễn ra
Các dự án AI phi tập trung cuối cùng đã thoát ra khỏi khuôn khổ lý thuyết. Nhiều nhóm đã triển khai các hệ thống thực sự khả thi, những trường hợp này không chỉ xác minh tính khả thi của công nghệ mà còn chỉ ra những thiếu sót cố hữu của AI tập trung.
Trong cuộc đấu tranh chống lại hộp đen AI tập trung, Kava đang trở thành tiên phong của cuộc cách mạng minh bạch. Nền tảng của nó tích hợp sâu các thành phần AI phi tập trung, đồng sáng lập viên Scott Stuart đã tiết lộ với chúng tôi trong cuộc hội thoại tại Hồng Kông: số lượng người dùng trên nền tảng đã vượt qua 100.000, nhu cầu thực sự về một hệ thống có thể truy nguyên đang làm lung lay vị thế thống trị của "AI hộp đen" truyền thống. Thông qua tự quản cộng đồng và cơ chế vận hành hoàn toàn minh bạch, Kava đã cung cấp một giải pháp thay thế cụ thể cho ngành.
NEAR Protocol cung cấp cơ sở hạ tầng mở rộng cho các ứng dụng phi tập trung có khả năng thông lượng cao, nâng cao đáng kể hiệu suất hoạt động của DeAI; trong khi đó, Internet Computer (ICP) đã tiên phong trong việc phát triển ứng dụng AI toàn chuỗi, đảm bảo rằng toàn bộ quy trình từ đầu vào dữ liệu đến đầu ra kết quả đều tuân thủ tiêu chuẩn an toàn phi tập trung.
Trận chiến xây dựng nền tảng
Nhu cầu đặc biệt của DeAI đã phơi bày những điểm yếu chính trong cơ sở hạ tầng Web3. Akash Network đã dẫn đầu trong việc giải quyết vấn đề này - DePIN (mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) mà họ xây dựng đã kích hoạt sức mạnh tính toán nhàn rỗi toàn cầu, tạo ra một thị trường tính toán chống kiểm duyệt và chi phí thấp, cung cấp một giải pháp thay thế cho các khối lượng công việc AI tương đương với dịch vụ đám mây tập trung.
Khả năng truy cập dữ liệu là một mảnh ghép quan trọng khác. The Graph đã tối ưu hóa cơ chế lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu blockchain, cho phép các ứng dụng DeAI có thể truy cập thông tin trên chuỗi một cách hiệu quả, vừa đáp ứng nhu cầu dữ liệu khổng lồ cho phân tích và quyết định phức tạp, vừa tránh gây quá tải cho các nút đơn lẻ.
Những tiến hóa nền tảng này đang định hình lại toàn bộ hệ sinh thái. Ngày nay, DeAI đã có thể điều khiển những nhiệm vụ phức tạp hơn - bất kể là tối ưu hóa danh mục chiến lược DeFi hay điều khiển các nền tảng xã hội phi tập trung - mà không cần hy sinh các nguyên tắc cốt lõi của sự phi tập trung.
Chính là mạng lưới sức mạnh phân tán được xây dựng bởi các nền tảng như Akash, hỗ trợ cho sự vận hành thực tế của các dự án như Kava. Chu trình tích cực này chứng minh phản ứng dây chuyền do sự đột phá cơ sở hạ tầng mang lại: khi các nhà phát triển không phải chọn giữa "hiệu quả" và "phi tập trung", sự chuyển đổi thực sự của mô hình mới mới có thể xảy ra.
Hướng đi phía trước
Sự tiến hóa liên tục của cơ sở hạ tầng Web3 đang mở ra những kịch bản ứng dụng độc đáo cho AI phi tập trung. Lấy DeFi làm ví dụ: Kava dự định triển khai đại lý AI vào cuối năm nay, có khả năng tự động thực hiện các chiến lược chuỗi chéo phức tạp hoặc tối ưu hóa kế hoạch canh tác lợi nhuận, sử dụng đóng gói thông minh để giảm thiểu sự phức tạp trong thao tác mà người dùng chính phải đối mặt. Điều này không chỉ cần hỗ trợ từ các thuật toán AI, mà còn phụ thuộc vào sự tương tác liền mạch giữa nhiều giao thức — đây chính là giá trị cốt lõi mà các cơ sở hạ tầng như The Graph cung cấp.
Quản trị cộng đồng là một điểm đột phá khác. Các dự án như Dexe đang khám phá khung phát triển AI do cộng đồng điều khiển, đồng bộ hóa đào tạo mô hình với sự đồng thuận của người dùng và nhu cầu quản lý. Dưới sự hỗ trợ của cơ sở hạ tầng hoàn thiện, trong tương lai, các đại lý AI có thể mô phỏng ảnh hưởng chính sách, quản lý kho bạc DAO, đạt được tự trị thông minh thực sự.
vượt qua khái niệm đầu cơ
Sự thành công của DeAI không thể chỉ dựa vào thiết kế mô hình tinh vi hoặc lời kêu gọi lý tưởng. Các nhà cung cấp hạ tầng và các nhà phát triển ứng dụng vẫn phải đối mặt với những thách thức kéo dài như nút thắt về sức mạnh tính toán, tiêu chuẩn giao tiếp xuyên chuỗi, xác thực tính xác thực của dữ liệu, và độ thuần khiết phi tập trung.
Nhiều mô hình lý thuyết khi tiếp xúc với thực tế của mạng chính sẽ bộc lộ ra những điểm yếu. Hãy tìm một đội ngũ triển khai DeAI bất kỳ để hỏi, họ đều có thể liệt kê ra những trường hợp cực đoan mà mô hình hiện tại khó có thể đối phó - như sự biến động thị trường đột ngột, đỉnh điểm tắc nghẽn mạng, lỗ hổng trong cơ chế quản trị, v.v.
Giai đoạn tiếp theo sẽ nằm ở việc chuẩn hóa và khả năng tương tác. Khi ứng dụng DeAI gia tăng, việc xây dựng một khung dữ liệu, tính toán và quản trị thống nhất là điều cấp bách. Thành công lâu dài phụ thuộc vào khả năng xây dựng một hệ sinh thái mà các thành phần có thể hợp tác liền mạch, thay vì một loạt các giải pháp cạnh tranh tách biệt.
Những yếu tố cơ bản này - cơ sở hạ tầng vững chắc, dữ liệu có thể xác minh, cơ chế quản trị linh hoạt - có thể không thu hút sự chú ý bằng những bước đột phá trong đào tạo mô hình. Nhưng chúng sẽ quyết định liệu AI phi tập trung có thể thực hiện lời hứa "minh bạch hơn, có thể truy nguyên, trao quyền cho người dùng" hay không, hay sẽ mãi mãi bị giam cầm trong những ứng dụng bên lề. Các đội ngũ hiện đang giải quyết những vấn đề cơ bản này thực sự đang định hình quỹ đạo phát triển tương lai của AI.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Phi tập trung AI: Phá vỡ bức tường của các gã khổng lồ công nghệ
Trí tuệ nhân tạo đang tiến hóa nhanh chóng, nhưng câu chuyện vẫn luôn bị chi phối bởi một số ông lớn công nghệ. Khi OpenAI, Google và Meta chiếm lĩnh các tiêu đề, một cuộc cách mạng im lặng nhưng có thể mang tính chất cốt lõi hơn đang diễn ra - sự trỗi dậy của AI phi tập trung (DeAI).
Đây không chỉ là sự đổi mới của thuật toán, mà còn là sự chống lại kiểm soát tập trung. Người dùng ngày càng cảnh giác với các hệ thống hộp đen, chương trình dữ liệu ẩn và độc quyền quyền lực, nhưng để thoát khỏi những "bức tường" này, cần phải tái cấu trúc cơ sở hạ tầng AI. Hiện nay, nhiều dự án đang đối mặt trực tiếp với những thách thức này, đặt nền tảng cho việc định nghĩa lại vai trò của AI.
Đối với những người xây dựng hoặc đầu tư trong lĩnh vực phi tập trung, việc hiểu sự tiến hóa này là rất quan trọng - vì sự thành bại của làn sóng đổi mới AI tiếp theo phụ thuộc vào việc liệu những cơ sở thay thế này có thể được xây dựng thành công hay không.
Đâu là sự đột phá của AI phi tập trung?
Triển khai AI trong môi trường phi tập trung không cần tin tưởng đã thay đổi hoàn toàn quy tắc trò chơi: mỗi lần suy diễn có thể cần xác minh mật mã; việc gọi dữ liệu thường phải đi qua mạng chỉ mục blockchain phức tạp; khác với các ông lớn tập trung, khi nhu cầu tính toán gia tăng đột biến, các dự án DeAI không thể đơn giản phụ thuộc vào dịch vụ đám mây AWS hoặc Google để tự động mở rộng - trừ khi từ bỏ nguyên tắc cốt lõi của mình.
Hãy tưởng tượng một mô hình DeAI cho quản trị cộng đồng: nó cần tương tác với các hợp đồng thông minh (có thể là đa chuỗi), bảo vệ quyền riêng tư thông qua mật mã phức tạp, trong khi vẫn duy trì tính minh bạch trong hoạt động - điều này hoàn toàn khác với những thách thức tính toán mà AI truyền thống phải đối mặt.
Chính sự phức tạp này đã dẫn đến việc những ý tưởng DeAI ban đầu gặp nhiều khó khăn: dự án hoặc hy sinh tính phi tập trung vì hiệu suất, hoặc bị áp lực từ nhu cầu xử lý đè bẹp. Bước ngoặt thực sự xảy ra khi đội ngũ phát triển ngừng áp dụng cứng nhắc các cấu trúc AI truyền thống, mà thay vào đó, họ xây dựng hệ thống chuyên dụng từ đầu với đặc điểm phi tập trung, minh bạch và kiểm soát người dùng.
Từ bản thiết kế đến mạng chính: Ứng dụng thực tiễn đang diễn ra
Các dự án AI phi tập trung cuối cùng đã thoát ra khỏi khuôn khổ lý thuyết. Nhiều nhóm đã triển khai các hệ thống thực sự khả thi, những trường hợp này không chỉ xác minh tính khả thi của công nghệ mà còn chỉ ra những thiếu sót cố hữu của AI tập trung.
Trong cuộc đấu tranh chống lại hộp đen AI tập trung, Kava đang trở thành tiên phong của cuộc cách mạng minh bạch. Nền tảng của nó tích hợp sâu các thành phần AI phi tập trung, đồng sáng lập viên Scott Stuart đã tiết lộ với chúng tôi trong cuộc hội thoại tại Hồng Kông: số lượng người dùng trên nền tảng đã vượt qua 100.000, nhu cầu thực sự về một hệ thống có thể truy nguyên đang làm lung lay vị thế thống trị của "AI hộp đen" truyền thống. Thông qua tự quản cộng đồng và cơ chế vận hành hoàn toàn minh bạch, Kava đã cung cấp một giải pháp thay thế cụ thể cho ngành.
NEAR Protocol cung cấp cơ sở hạ tầng mở rộng cho các ứng dụng phi tập trung có khả năng thông lượng cao, nâng cao đáng kể hiệu suất hoạt động của DeAI; trong khi đó, Internet Computer (ICP) đã tiên phong trong việc phát triển ứng dụng AI toàn chuỗi, đảm bảo rằng toàn bộ quy trình từ đầu vào dữ liệu đến đầu ra kết quả đều tuân thủ tiêu chuẩn an toàn phi tập trung.
Trận chiến xây dựng nền tảng
Nhu cầu đặc biệt của DeAI đã phơi bày những điểm yếu chính trong cơ sở hạ tầng Web3. Akash Network đã dẫn đầu trong việc giải quyết vấn đề này - DePIN (mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) mà họ xây dựng đã kích hoạt sức mạnh tính toán nhàn rỗi toàn cầu, tạo ra một thị trường tính toán chống kiểm duyệt và chi phí thấp, cung cấp một giải pháp thay thế cho các khối lượng công việc AI tương đương với dịch vụ đám mây tập trung.
Khả năng truy cập dữ liệu là một mảnh ghép quan trọng khác. The Graph đã tối ưu hóa cơ chế lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu blockchain, cho phép các ứng dụng DeAI có thể truy cập thông tin trên chuỗi một cách hiệu quả, vừa đáp ứng nhu cầu dữ liệu khổng lồ cho phân tích và quyết định phức tạp, vừa tránh gây quá tải cho các nút đơn lẻ.
Những tiến hóa nền tảng này đang định hình lại toàn bộ hệ sinh thái. Ngày nay, DeAI đã có thể điều khiển những nhiệm vụ phức tạp hơn - bất kể là tối ưu hóa danh mục chiến lược DeFi hay điều khiển các nền tảng xã hội phi tập trung - mà không cần hy sinh các nguyên tắc cốt lõi của sự phi tập trung.
Chính là mạng lưới sức mạnh phân tán được xây dựng bởi các nền tảng như Akash, hỗ trợ cho sự vận hành thực tế của các dự án như Kava. Chu trình tích cực này chứng minh phản ứng dây chuyền do sự đột phá cơ sở hạ tầng mang lại: khi các nhà phát triển không phải chọn giữa "hiệu quả" và "phi tập trung", sự chuyển đổi thực sự của mô hình mới mới có thể xảy ra.
Hướng đi phía trước
Sự tiến hóa liên tục của cơ sở hạ tầng Web3 đang mở ra những kịch bản ứng dụng độc đáo cho AI phi tập trung. Lấy DeFi làm ví dụ: Kava dự định triển khai đại lý AI vào cuối năm nay, có khả năng tự động thực hiện các chiến lược chuỗi chéo phức tạp hoặc tối ưu hóa kế hoạch canh tác lợi nhuận, sử dụng đóng gói thông minh để giảm thiểu sự phức tạp trong thao tác mà người dùng chính phải đối mặt. Điều này không chỉ cần hỗ trợ từ các thuật toán AI, mà còn phụ thuộc vào sự tương tác liền mạch giữa nhiều giao thức — đây chính là giá trị cốt lõi mà các cơ sở hạ tầng như The Graph cung cấp.
Quản trị cộng đồng là một điểm đột phá khác. Các dự án như Dexe đang khám phá khung phát triển AI do cộng đồng điều khiển, đồng bộ hóa đào tạo mô hình với sự đồng thuận của người dùng và nhu cầu quản lý. Dưới sự hỗ trợ của cơ sở hạ tầng hoàn thiện, trong tương lai, các đại lý AI có thể mô phỏng ảnh hưởng chính sách, quản lý kho bạc DAO, đạt được tự trị thông minh thực sự.
vượt qua khái niệm đầu cơ
Sự thành công của DeAI không thể chỉ dựa vào thiết kế mô hình tinh vi hoặc lời kêu gọi lý tưởng. Các nhà cung cấp hạ tầng và các nhà phát triển ứng dụng vẫn phải đối mặt với những thách thức kéo dài như nút thắt về sức mạnh tính toán, tiêu chuẩn giao tiếp xuyên chuỗi, xác thực tính xác thực của dữ liệu, và độ thuần khiết phi tập trung.
Nhiều mô hình lý thuyết khi tiếp xúc với thực tế của mạng chính sẽ bộc lộ ra những điểm yếu. Hãy tìm một đội ngũ triển khai DeAI bất kỳ để hỏi, họ đều có thể liệt kê ra những trường hợp cực đoan mà mô hình hiện tại khó có thể đối phó - như sự biến động thị trường đột ngột, đỉnh điểm tắc nghẽn mạng, lỗ hổng trong cơ chế quản trị, v.v.
Giai đoạn tiếp theo sẽ nằm ở việc chuẩn hóa và khả năng tương tác. Khi ứng dụng DeAI gia tăng, việc xây dựng một khung dữ liệu, tính toán và quản trị thống nhất là điều cấp bách. Thành công lâu dài phụ thuộc vào khả năng xây dựng một hệ sinh thái mà các thành phần có thể hợp tác liền mạch, thay vì một loạt các giải pháp cạnh tranh tách biệt.
Những yếu tố cơ bản này - cơ sở hạ tầng vững chắc, dữ liệu có thể xác minh, cơ chế quản trị linh hoạt - có thể không thu hút sự chú ý bằng những bước đột phá trong đào tạo mô hình. Nhưng chúng sẽ quyết định liệu AI phi tập trung có thể thực hiện lời hứa "minh bạch hơn, có thể truy nguyên, trao quyền cho người dùng" hay không, hay sẽ mãi mãi bị giam cầm trong những ứng dụng bên lề. Các đội ngũ hiện đang giải quyết những vấn đề cơ bản này thực sự đang định hình quỹ đạo phát triển tương lai của AI.
「Liên kết gốc」
：