Tác giả: Sean Lee, Forbes; Biên dịch: Khối Luật Động Trí Tuệ Nhân Tạo đang tiến hóa nhanh chóng, nhưng câu chuyện vẫn luôn bị chi phối bởi một số ít gã khổng lồ công nghệ. Khi OpenAI, Google và Meta chiếm lĩnh các tiêu đề, một cuộc cách mạng yên tĩnh hơn nhưng có thể sâu sắc 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 phản kháng đối với sự kiểm soát tập trung. Người dùng ngày càng cảnh giác với các hệ thống hộp đen, chương trình dữ liệu ẩn giấu và sự độc quyền quyền lực, nhưng để thoát ra khỏi những "bức tường" này, cần phải tái cấu trúc hạ tầng AI. Ngày nay, nhiều dự án đang trực tiếp đối mặt 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 công hay thất bại của làn sóng đổi mới AI tiếp theo phụ thuộc vào việc liệu các cơ sở thay thế này có thể được xây dựng thành công hay không.
Phi tập trung AI 的颠覆性何在？
Triển khai AI trong môi trường phi tập trung không cần tin cậy 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 xuyên qua mạng lưới chỉ mục khối phức tạp; khác với các ông lớn tập trung, khi nhu cầu tính toán tăng vọt, các dự án DeAI không thể đơn giản dựa 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 dùng cho quản trị cộng đồng: nó cần tương tác với hợp đồng thông minh (có thể là đa chuỗi), đảm bảo quyền riêng tư thông qua mật mã phức tạp, đồng thời duy trì tính minh bạch trong hoạt động - điều này hoàn toàn khác biệt so với những thách thức tính toán mà AI truyền thống phải đối mặt.
Chính sự phức tạp này đã dẫn đến việc các ý tưởng DeAI giai đoạn đầu thường xuyên gặp thất bại: dự án hoặc hy sinh phi tập trung để lấy hiệu suất, hoặc bị áp lực từ nhu cầu xử lý đè bẹp. Bước ngoặt thực sự xuất hiện khi đội ngũ phát triển ngừng áp dụng cứng nhắc cấu trúc AI truyền thống, mà chuyển sang xây dựng hệ thống chuyên dụng từ đầu với các đặc điểm như phi tập trung, minh bạch và kiểm soát của người dùng.
Từ bản thiết kế đến mạng chính: Ứng dụng thực thi
Phi tập trung AI dự án cuối cùng đã thoát khỏi khung lý thuyết. Nhiều đội đã triển khai các hệ thống thực tế có thể sử dụng, những trường hợp này không chỉ xác nhận tính khả thi của công nghệ mà còn chỉ ra những thiếu sót vốn có của AI tập trung.
Trong cuộc đối đầu với hộp đen AI tập trung, Kava đang trở thành tiên phong của cuộc cách mạng minh bạch. Nền tảng của nó tích hợp sâu sắc các thành phần AI phi tập trung, đồng sáng lập 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 cứu đang làm lung lay vị thế thống trị của "AI hộp đen" truyền thống. Thông qua tự quản cộng đồng và cơ chế hoạt động hoàn toàn minh bạch, Kava cung cấp một giải pháp thay thế cụ thể cho ngành.
NEAR Protocol cung cấp cơ sở hạ tầng có thể mở rộng cho các ứng dụng phi tập trung có khả năng thông lượng cao, nâng cao hiệu quả hoạt động của DeAI; trong khi 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 các tiêu chuẩn an toàn phi tập trung.
Cuộc chiến xây dựng nền tảng
Nhu cầu đặc biệt của DeAI đã phơi bày những điểm yếu chính của cơ sở hạ tầng Web3. Akash Network đã đi đầu trong việc giải quyết vấn đề này - mạng DePIN (Mạng 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 tải 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 trên blockchain, giúp 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 từng nút.
Những tiến hóa cơ bản này đang định hình lại toàn bộ hệ sinh thái. DeAI ngày nay đã có thể điều khiển những nhiệm vụ phức tạp hơn - dù là tối ưu hóa các chiến lược DeFi hay thúc đẩy các nền tảng xã hội phi tập trung - mà không cần hy sinh các nguyên tắc cốt lõi của phi tập trung.
Chính là mạng lưới tính toán phân tán được xây dựng bởi Akash và các nền tảng khác, 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 về cơ sở hạ tầng mang lại: khi các nhà phát triển không còn phải lựa chọn giữa "hiệu suất" và "phi tập trung", sự chuyển mình thực sự của các mô hình mới mới trở nên khả thi.
Hướng đi phía trước
Sự tiến hóa liên tục của hạ tầng Web3 đang mở ra những kịch bản ứng dụng độc đáo cho AI phi tập trung. Lấy DeFi làm ví dụ: Kava có kế hoạch triển khai các đại lý AI vào cuối năm nay, sẽ có khả năng tự động hóa thực hiện các chiến lược đa chuỗi phức tạp hoặc tối ưu hóa các kế hoạch canh tác lợi nhuận, sử dụng bao bọc thông minh để giảm bớt độ phức tạp trong các thao tác mà người dùng chính phải đối mặt. Điều này không chỉ cần sự hỗ trợ của 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 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, kết hợp 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 chỉnh, trong tương lai, các đại lý AI có thể mô phỏng ảnh hưởng chính sách, quản lý kho bạc DAO, đạt được sự 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 những kêu gọi lý tưởng. Các nhà cung cấp hạ tầng và nhà phát triển ứng dụng vẫn phải đối mặt với những thách thức liên tục như nút thắt về sức mạnh tính toán, tiêu chuẩn giao tiếp chuỗi chéo, xác minh tính xác thực của dữ liệu và độ tinh khiết phi tập trung.
Nhiều mô hình lý thuyết khi tiếp xúc với thực tế của mạng chính sẽ bộc lộ sự yếu kém. Hãy hỏi bất kỳ đội ngũ triển khai DeAI nào, họ đều có thể liệt kê ra những trường hợp cực đoan mà mô hình hiện tại khó có thể đối phó - những biến động thị trường bất ngờ, đỉnh điểm tắc nghẽn mạng, lỗ hổng trong cơ chế quản trị, v.v.
Giai đoạn tiếp theo có chìa khóa nằm ở việc tiêu chuẩn hóa và khả năng tương tác. Khi các ứng dụng DeAI tăng vọt, việc thiết lập một khuôn khổ 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, chứ không phải là một loạt giải pháp cạnh tranh tách biệt.
Những yếu tố cơ bản này——hệ thống 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 việc huấn luyện mô hình. Nhưng chúng sẽ cuối cùng quyết định liệu AI phi tập trung có thể thực hiện được lời hứa "minh bạch hơn, có thể truy cứu, trao quyền cho người dùng" hay không, hay sẽ mãi mãi bị kẹt trong cái lồng của các ứng dụng bên lề. Những đội ngũ hiện đang giải quyết những vấn đề căn 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
Tác giả: Sean Lee, Forbes; Biên dịch: Khối Luật Động Trí Tuệ Nhân Tạo đang tiến hóa nhanh chóng, nhưng câu chuyện vẫn luôn bị chi phối bởi một số ít gã khổng lồ công nghệ. Khi OpenAI, Google và Meta chiếm lĩnh các tiêu đề, một cuộc cách mạng yên tĩnh hơn nhưng có thể sâu sắc 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 phản kháng đối với sự kiểm soát tập trung. Người dùng ngày càng cảnh giác với các hệ thống hộp đen, chương trình dữ liệu ẩn giấu và sự độc quyền quyền lực, nhưng để thoát ra khỏi những "bức tường" này, cần phải tái cấu trúc hạ tầng AI. Ngày nay, nhiều dự án đang trực tiếp đối mặt 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 công hay thất bại của làn sóng đổi mới AI tiếp theo phụ thuộc vào việc liệu các cơ sở thay thế này có thể được xây dựng thành công hay không.
Phi tập trung AI 的颠覆性何在？
Triển khai AI trong môi trường phi tập trung không cần tin cậy 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 xuyên qua mạng lưới chỉ mục khối phức tạp; khác với các ông lớn tập trung, khi nhu cầu tính toán tăng vọt, các dự án DeAI không thể đơn giản dựa 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 dùng cho quản trị cộng đồng: nó cần tương tác với hợp đồng thông minh (có thể là đa chuỗi), đảm bảo quyền riêng tư thông qua mật mã phức tạp, đồng thời duy trì tính minh bạch trong hoạt động - điều này hoàn toàn khác biệt so với những thách thức tính toán mà AI truyền thống phải đối mặt.
Chính sự phức tạp này đã dẫn đến việc các ý tưởng DeAI giai đoạn đầu thường xuyên gặp thất bại: dự án hoặc hy sinh phi tập trung để lấy hiệu suất, hoặc bị áp lực từ nhu cầu xử lý đè bẹp. Bước ngoặt thực sự xuất hiện khi đội ngũ phát triển ngừng áp dụng cứng nhắc cấu trúc AI truyền thống, mà chuyển sang xây dựng hệ thống chuyên dụng từ đầu với các đặc điểm như phi tập trung, minh bạch và kiểm soát của người dùng.
Từ bản thiết kế đến mạng chính: Ứng dụng thực thi
Phi tập trung AI dự án cuối cùng đã thoát khỏi khung lý thuyết. Nhiều đội đã triển khai các hệ thống thực tế có thể sử dụng, những trường hợp này không chỉ xác nhận tính khả thi của công nghệ mà còn chỉ ra những thiếu sót vốn có của AI tập trung.
Trong cuộc đối đầu với hộp đen AI tập trung, Kava đang trở thành tiên phong của cuộc cách mạng minh bạch. Nền tảng của nó tích hợp sâu sắc các thành phần AI phi tập trung, đồng sáng lập 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 cứu đang làm lung lay vị thế thống trị của "AI hộp đen" truyền thống. Thông qua tự quản cộng đồng và cơ chế hoạt động hoàn toàn minh bạch, Kava cung cấp một giải pháp thay thế cụ thể cho ngành.
NEAR Protocol cung cấp cơ sở hạ tầng có thể mở rộng cho các ứng dụng phi tập trung có khả năng thông lượng cao, nâng cao hiệu quả hoạt động của DeAI; trong khi 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 các tiêu chuẩn an toàn phi tập trung.
Cuộc chiến xây dựng nền tảng
Nhu cầu đặc biệt của DeAI đã phơi bày những điểm yếu chính của cơ sở hạ tầng Web3. Akash Network đã đi đầu trong việc giải quyết vấn đề này - mạng DePIN (Mạng 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 tải 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 trên blockchain, giúp 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 từng nút.
Những tiến hóa cơ bản này đang định hình lại toàn bộ hệ sinh thái. DeAI ngày nay đã có thể điều khiển những nhiệm vụ phức tạp hơn - dù là tối ưu hóa các chiến lược DeFi hay thúc đẩy các nền tảng xã hội phi tập trung - mà không cần hy sinh các nguyên tắc cốt lõi của phi tập trung.
Chính là mạng lưới tính toán phân tán được xây dựng bởi Akash và các nền tảng khác, 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 về cơ sở hạ tầng mang lại: khi các nhà phát triển không còn phải lựa chọn giữa "hiệu suất" và "phi tập trung", sự chuyển mình thực sự của các mô hình mới mới trở nên khả thi.
Hướng đi phía trước
Sự tiến hóa liên tục của hạ tầng Web3 đang mở ra những kịch bản ứng dụng độc đáo cho AI phi tập trung. Lấy DeFi làm ví dụ: Kava có kế hoạch triển khai các đại lý AI vào cuối năm nay, sẽ có khả năng tự động hóa thực hiện các chiến lược đa chuỗi phức tạp hoặc tối ưu hóa các kế hoạch canh tác lợi nhuận, sử dụng bao bọc thông minh để giảm bớt độ phức tạp trong các thao tác mà người dùng chính phải đối mặt. Điều này không chỉ cần sự hỗ trợ của 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 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, kết hợp 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 chỉnh, trong tương lai, các đại lý AI có thể mô phỏng ảnh hưởng chính sách, quản lý kho bạc DAO, đạt được sự 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 những kêu gọi lý tưởng. Các nhà cung cấp hạ tầng và nhà phát triển ứng dụng vẫn phải đối mặt với những thách thức liên tục như nút thắt về sức mạnh tính toán, tiêu chuẩn giao tiếp chuỗi chéo, xác minh tính xác thực của dữ liệu và độ tinh khiết phi tập trung.
Nhiều mô hình lý thuyết khi tiếp xúc với thực tế của mạng chính sẽ bộc lộ sự yếu kém. Hãy hỏi bất kỳ đội ngũ triển khai DeAI nào, họ đều có thể liệt kê ra những trường hợp cực đoan mà mô hình hiện tại khó có thể đối phó - những biến động thị trường bất ngờ, đỉnh điểm tắc nghẽn mạng, lỗ hổng trong cơ chế quản trị, v.v.
Giai đoạn tiếp theo có chìa khóa nằm ở việc tiêu chuẩn hóa và khả năng tương tác. Khi các ứng dụng DeAI tăng vọt, việc thiết lập một khuôn khổ 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, chứ không phải là một loạt giải pháp cạnh tranh tách biệt.
Những yếu tố cơ bản này——hệ thống 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 việc huấn luyện mô hình. Nhưng chúng sẽ cuối cùng quyết định liệu AI phi tập trung có thể thực hiện được lời hứa "minh bạch hơn, có thể truy cứu, trao quyền cho người dùng" hay không, hay sẽ mãi mãi bị kẹt trong cái lồng của các ứng dụng bên lề. Những đội ngũ hiện đang giải quyết những vấn đề căn bản này thực sự đang định hình quỹ đạo phát triển tương lai của AI.