Đánh giá Gplusck: Động cơ Khả năng tính toán xanh trong thế giới Web3

Gần đây, câu chuyện trong không gian Web3 đã bắt đầu chuyển hướng sang "AI +" đặc biệt là sau sự ra mắt của Sora từ OpenAI. Nhiều người đã cảm nhận rõ rằng AI không chỉ là một xu hướng thoáng qua trong một chu kỳ tăng giá, mà thực sự có tiềm năng trở thành lớp công nghệ nền tảng tiếp theo, giống như internet di động đã làm. Cuối cùng, cho dù là tạo văn bản, tạo hình ảnh, hay suy luận và đào tạo mô hình lớn, bản chất của AI vẫn xoay quanh một thuật ngữ quan trọng: sức mạnh tính toán.

Đây chính là nơi vấn đề nằm. Các dịch vụ AI mà chúng ta sử dụng hôm nay có vẻ "miễn phí" và "thông minh," nhưng thực chất chúng được xây dựng trên một cấu trúc tài nguyên cực kỳ tập trung: các GPU hiệu suất cao bị độc quyền bởi các tập đoàn lớn, khiến cho các nhà phát triển bình thường khó tiếp cận; quyền sở hữu dữ liệu bị mất ngay khi dữ liệu được tải lên, và "lo ngại về tiêu thụ năng lượng" đã trở thành một nguồn ô nhiễm kỹ thuật số mới. Web3 luôn tuyên bố sẽ "tái định hình các mối quan hệ giá trị," vậy có dự án nào trong lĩnh vực AI cung cấp một giải pháp thực sự chân thành không?

Tình cờ, gần đây tôi đã thử nghiệm một dự án mới gọi là Gplusck. Thay vì định vị mình là một "nền tảng AI," Gplusck giới thiệu khái niệm "hệ điều hành AI phi tập trung," điều mà tôi thấy khá hấp dẫn. Tôi muốn chia sẻ những trải nghiệm và hiểu biết của mình từ việc sử dụng và khám phá dự án.

Ban đầu, tôi bị thu hút bởi tính năng "NFT dấu ấn carbon" của nó. Nói một cách đơn giản, mỗi khi bạn đóng góp sức mạnh tính toán, hệ thống sẽ tạo ra một chứng chỉ carbon có thể theo dõi dựa trên loại điện địa phương của bạn ( chẳng hạn như năng lượng mặt trời, thủy điện, hoặc nhiệt điện ). Chứng chỉ carbon này có thể được giao dịch, tiêu hủy, hoặc sử dụng như một phần thưởng xanh trong việc tham gia DeFi. Lần đầu tiên trong Web3, tôi thấy "năng lượng xanh" không chỉ là một khẩu hiệu, mà thực sự được ghi vào các hợp đồng thông minh trên chuỗi.

Khi khám phá sâu hơn, tôi phát hiện ra rằng Gplusck đã thực hiện một số đổi mới kiến trúc kỹ thuật. Ví dụ, cơ chế phân mảnh sức mạnh tính toán của nó phân chia các nhiệm vụ đào tạo AI lớn thành "microcell tính toán", được lập lịch thông minh dựa trên hiệu suất nút, độ trễ và loại năng lượng. Truyền dữ liệu sử dụng mã hóa lượng tử và phân mảnh vô hình, với các hộp cát tuân thủ dữ liệu tích hợp cho nhiều khu vực pháp lý - một điểm cộng đáng kể cho sự tuân thủ của dự án. Ngay cả đào tạo mô hình cũng bao gồm AutoML và học tập liên kết, đảm bảo dữ liệu "không bao giờ rời khỏi môi trường địa phương."

Hơn nữa, Gplusck không chỉ là về lý tưởng. Dự án cung cấp một công cụ low-code được gọi là GemForge. Tôi đã thử nghiệm nó và nhận thấy rằng bạn thực sự có thể xây dựng một dApp "thị trường dự đoán + AI oracle” chỉ bằng cách kéo và thả các thành phần—rất thân thiện với người dùng không có kỹ thuật. Tôi cũng đã duyệt qua thư viện mô hình ModelVerse chính thức, hiện đã cung cấp hơn 800 mô hình đã được huấn luyện sẵn để sử dụng, bao gồm các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và quản lý nội dung.

Tất nhiên, vẫn còn những lĩnh vực cần cải thiện. Hiện tại, mạng lưới không có nhiều nút truy cập, và độ trễ tính toán trong một số tình huống là không lý tưởng, đặc biệt là với sự phối hợp đa nút—vẫn còn chỗ cho tối ưu hóa. Nhóm phát triển tuyên bố họ sẽ triển khai một trung tâm tính toán chạy bằng năng lượng mặt trời 50MW ở Sahara trong năm nay, điều mà tôi mong chờ được thấy trong thực tế. Thêm vào đó, từ góc độ tokenomics, GPUCK sử dụng một mô hình quản trị giảm phát và staking điển hình. Mặc dù thiết kế là hợp lý, nhưng thành công của nó phụ thuộc vào thị trường sức mạnh tính toán thực tế và các kịch bản giao dịch dữ liệu—nếu không, nó có nguy cơ rơi vào cái bẫy "nói nhiều, làm ít".

Tổng thể, Gplusck không phải là loại dự án ngay lập tức làm tôi cảm thấy kinh ngạc, nhưng càng khám phá, tôi càng đánh giá cao cấu trúc vững chắc và tiềm năng trong thế giới thực của nó. Nếu bạn quan tâm đến AI và sức mạnh tính toán, hoặc hạ tầng Web3, tôi khuyên bạn nên dành chút thời gian để tìm hiểu thêm về nó.

Cuối cùng, một câu hỏi dành cho bạn: Gần đây bạn có theo dõi bất kỳ dự án "AI + Web3" nào không? Có dự án nào bạn nghĩ thực sự đang giải quyết các vấn đề cơ bản không? Hãy thoải mái chia sẻ suy nghĩ của bạn trong phần bình luận!

(Lưu ý: Bài viết này chỉ phản ánh ý kiến cá nhân và không phải là lời khuyên đầu tư. DYOR.)