Công nghệ

Meta Smart Glasses là một dạng thiết bị máy tính đeo được, với công nghệ lõi là AI đa phương thức. Mục tiêu của chúng là kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với hệ thống nhận thức thị giác để tương tác trong thế giới thực, cho phép người dùng truy cập thông tin và thực hiện tác vụ ngay lập tức thông qua giọng nói, hình ảnh và nhận thức môi trường. Điều này biến AI từ một "công cụ ứng dụng" thành một "lớp trí tuệ môi trường".

T-RIZE là nền tảng cơ sở hạ tầng blockchain được thiết kế để token hóa tài sản thực tế (RWAs). Mục tiêu chính là chuyển đổi bất động sản, vốn cổ phần tư nhân, cổ phần quỹ và các tài sản hữu hình khác thành tài sản kỹ thuật số trên chuỗi. Thông qua RizeNet, Công cụ phát hành tài sản, Học liên kết và Hệ thống quản lý tuân thủ, nền tảng này thiết lập một khung kỹ thuật toàn diện cho việc phát hành, quản lý, giao dịch và phân tích tài sản. So với chứng khoán hóa tài sản truyền thống, T-RIZE tăng tính thanh khoản của tài sản nhờ blockchain và Hợp đồng thông minh, đồng thời giảm rào cản trong đầu tư và quản lý tài sản xuyên biên giới.

RIZE là token chức năng gốc của hệ sinh thái token hóa Tài sản thực tế (RWA) T-RIZE, được thiết kế nhằm xây dựng một hệ thống kinh tế thống nhất, bao trùm các hoạt động phát hành tài sản, quản trị trên chuỗi, khuyến khích mạng lưới và thu giữ giá trị. Thông qua việc kết hợp nhu cầu phát hành tài sản, các tình huống sử dụng trong hệ sinh thái và cơ chế lưu thông token, RIZE không chỉ thực hiện vai trò thanh toán và quản trị mà còn là một kênh dẫn giá trị quan trọng kết nối tài sản thực tế với mạng lưới blockchain.

Biconomy là một giao thức hạ tầng Web3 chuyên về Account Abstraction, được thiết kế để giảm độ phức tạp của các tương tác blockchain thông qua tài khoản thông minh, trừu tượng hóa Gas, môi trường thực thi mô-đun và cơ chế dàn dựng giao dịch, qua đó đưa các ứng dụng Web3 đến gần hơn với trải nghiệm người dùng Web2. Khi chuẩn ERC-4337 ngày càng hoàn thiện, Biconomy đã xây dựng một stack kỹ thuật đầy đủ, bao gồm Nexus Smart Account, Paymaster, Bundler, MEE (Modular Execution Environment) và Supertransaction, thúc đẩy quá trình chuyển đổi tài khoản blockchain từ ví truyền thống thành các tài khoản thông minh có thể lập trình.

Điểm khác biệt cốt lõi giữa OKZOO và các dự án DePIN truyền thống nằm ở loại tài nguyên mà mạng lưới tạo ra và khai thác. Các dự án DePIN truyền thống tập trung vào tài nguyên hạ tầng như tỷ lệ băm, mạng truyền thông, băng thông hoặc vị trí địa lý. Ngược lại, OKZOO lại tập trung vào việc thu thập dữ liệu môi trường và hạ tầng dữ liệu AI. Thông qua các thiết bị P-mini, OKZOO thu thập dữ liệu môi trường thực tế và kết hợp các cơ chế khuyến khích AI Pet và AIOT để xây dựng mạng lưới AIoT.

OKZOO (AIOT) là một nền tảng hạ tầng AIoT kết hợp AI, IoT và các mạng Blockchain. Nền tảng này thu thập dữ liệu thực tế từ các thiết bị cảm biến môi trường phân tán, đồng thời tận dụng cơ chế tương tác thú cưng AI và token AIOT để khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu. OKZOO hướng đến xây dựng một mạng lưới dữ liệu môi trường toàn cầu, cung cấp nguồn dữ liệu đáng tin cậy, theo thời gian thực và có thể xác minh cho các mô hình AI, thiết bị thông minh cũng như các ứng dụng thực tế.

OKZOO thu thập dữ liệu thực tế, như chất lượng không khí, nhiệt độ, độ ẩm và tiếng ồn, thông qua thiết bị cảm biến môi trường P-mini, sau đó đưa dữ liệu lên mạng phi tập trung để xác minh và ghi chép. Quy trình tải dữ liệu hoàn chỉnh thường gồm sáu giai đoạn: thu thập dữ liệu môi trường, tiền xử lý thiết bị, xác minh mạng, ghi lại trên chuỗi, tích hợp dữ liệu AI và phân phối phần thưởng. Không giống các mạng IoT truyền thống, OKZOO kết hợp đóng góp dữ liệu, khuyến khích trên chuỗi và các ứng dụng AI, giúp dữ liệu thực tế liên tục trở thành tài sản kỹ thuật số có thể kiểm chứng và nguồn lực AI.

Điểm khác biệt chính giữa SQD và The Graph nằm ở kiến trúc xử lý dữ liệu: The Graph chủ yếu dựa vào Subgraph để tạo chỉ mục dữ liệu dành riêng cho ứng dụng, trong khi SQD áp dụng kiến trúc Data Lake và Worker network phân tán, hỗ trợ truy vấn dữ liệu lịch sử linh hoạt hơn và phân tích dữ liệu đa chuỗi. Theo quan điểm của nhà phát triển, The Graph thích hợp hơn để xây dựng giao diện truy vấn chuẩn hóa cho các giao thức cụ thể, còn SQD tập trung vào truy cập dữ liệu trên chuỗi quy mô lớn, các tác vụ phân tích phức tạp và xử lý dữ liệu thời gian thực. Cả hai giải pháp đều là thành phần thiết yếu của cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3, nhưng mục tiêu thiết kế và cách tiếp cận kỹ thuật của chúng có sự khác biệt đáng kể.

Subsquid (SQD) là một lớp dữ liệu blockchain phi tập trung dành cho ứng dụng Web3, hoạt động dựa trên hồ dữ liệu phân tán, mạng lưới các node Worker và lớp truy vấn Portal nhằm mang đến cho nhà phát triển quyền truy cập dữ liệu trên chuỗi hiệu suất cao, chi phí thấp và khả năng mở rộng. Không giống các node RPC truyền thống vốn đọc trực tiếp dữ liệu từ blockchain, SQD chủ động đảm nhận việc thu thập, lập chỉ mục và lưu trữ dữ liệu, nhờ đó các ứng dụng có thể truy xuất nhanh chóng cả dữ liệu lịch sử phức tạp lẫn dữ liệu thời gian thực.

Không giống như các node RPC truyền thống quét blockchain theo thời gian thực, SQD tăng đáng kể hiệu quả của các truy vấn phức tạp nhờ xử lý trước và lập chỉ mục dữ liệu. Khi blockchain tạo ra các khối và giao dịch mới, Mạng lưới SQD liên tục tiếp nhận dữ liệu thô và lưu trữ trong một hồ dữ liệu phân tán. Các Worker node đảm nhận việc lập chỉ mục và xử lý dữ liệu, trong khi lớp Portal quản lý các yêu cầu từ nhà phát triển và điều phối tài nguyên mạng, sau đó trả về kết quả có cấu trúc cho ứng dụng.

Các node Worker SQD là hạ tầng cốt lõi đảm nhận việc xử lý dữ liệu và thực thi truy vấn trong Mạng lưới SQD. Chúng thu thập dữ liệu blockchain thô, sau đó lập chỉ mục, xác minh và tối ưu hóa việc lưu trữ, đồng thời phản hồi các yêu cầu truy vấn từ lớp Portal. Nhờ cơ chế cộng tác phân tán, nhiều nút Worker phối hợp tạo thành một mạng lưới dịch vụ dữ liệu phi tập trung.

Orochi Network là một mạng dữ liệu Web3 chuyên về cơ sở hạ tầng dữ liệu có thể xác minh (VDI), với mục tiêu cốt lõi là xây dựng một khung tương tác dữ liệu tin cậy giữa blockchain và môi trường ngoài chuỗi. Bằng cách tận dụng bằng chứng không tiết lộ thông tin (ZKP), zkDatabase, đường dẫn dữ liệu có thể xác minh, mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), Orochi hướng đến mục tiêu khiến mọi giai đoạn của dữ liệu, từ khi tạo lập, lưu trữ, tính toán đến đầu ra cuối cùng, đều có thể xác minh được. Nhờ đó, người dùng có thể độc lập xác thực tính xác thực của dữ liệu và độ chính xác của phép tính mà không cần dựa vào uy tín của các thực thể tập trung.

Bluwhale AI (BLUAI) là cơ sở hạ tầng dữ liệu thông minh dành cho hệ sinh thái Web3. Thông qua kỹ thuật nhúng danh tính, phân tích hành vi trên chuỗi và điện toán bảo mật, nền tảng này chuyển đổi dữ liệu người dùng phân tán trên các mạng blockchain thành hồ sơ thông minh, có thể truy cập bởi tác nhân AI, ứng dụng phi tập trung và hệ thống doanh nghiệp. Bluwhale AI hướng tới xây dựng lớp thông minh của Web3, bảo vệ quyền sở hữu dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng, đồng thời giúp AI thấu hiểu hành vi, sở thích và danh tính trên chuỗi. Nhờ đó, nền tảng hỗ trợ các đề xuất cá nhân hóa, ra quyết định thông minh, dịch vụ tự động và các ứng dụng kinh tế số mới.

Identity Embedding là công nghệ nòng cốt mà Bluwhale AI sử dụng để xây dựng hồ sơ thông minh người dùng trên chuỗi. Bằng cách áp dụng các mô hình học máy, công nghệ này phân tích các mẫu hành vi, phân bổ tài sản, tương tác giao thức và các đặc điểm nhận dạng của người dùng trên các mạng blockchain, từ đó chuyển đổi các điểm dữ liệu thành một biểu diễn nhận dạng vector hóa thống nhất. Không giống như các địa chỉ ví thông thường chỉ ghi lại dữ liệu giao dịch, Identity Embedding giúp hệ thống AI hiểu được sở thích hành vi, đặc điểm rủi ro và thói quen tham gia của người dùng, từ đó tạo ra một mô hình nhận dạng kỹ thuật số toàn diện hơn.

Cả Bluwhale AI và Fetch.ai đều là các dự án hạ tầng chủ chốt tại điểm giao thoa giữa AI và blockchain, nhưng định vị cốt lõi của chúng khác biệt cơ bản. Bluwhale AI tập trung xây dựng một Lớp thông minh Web3, tận dụng kỹ thuật nhúng danh tính và phân tích hồ sơ người dùng để giúp AI hiểu được người dùng trên chuỗi. Fetch.ai, ngược lại, chuyên tâm tạo ra một mạng lưới Tác nhân AI tự chủ, cho phép cộng tác tự động và thực thi nhiệm vụ thông qua các tác nhân thông minh.