Pundi AI hợp tác cùng MemoLabs: Chu trình dữ liệu AI phi tập trung đang hình thành

Một thách thức cốt lõi trong AI phi tập trung là dữ liệu. Ai sẽ cung cấp dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ như thế nào và chủ sở hữu dữ liệu kiếm lợi nhuận như thế nào - những vấn đề này từ lâu đã gây khó khăn cho hệ sinh thái AI mở. Vào ngày 27 tháng 1, sự hợp tác giữa Pundi AI và MemoLabs có thể cung cấp một câu trả lời khả thi: thông qua mã hóa dữ liệu và lưu trữ phi tập trung, tạo, lưu trữ dữ liệu và ứng dụng tạo thành một vòng lặp khép kín hoàn chỉnh.

Định vị vai trò cho cả hai dự án

Giải pháp mã hóa dữ liệu của Pundi AI

Pundi AI tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu thành tài sản minh bạch, hướng đến cộng đồng. Nói một cách đơn giản, những gì nó làm là biến dữ liệu vô hình thành tài sản on-chain có thể giao dịch, có thể xác minh được. Thông qua token hóa trên chuỗi, mã hóa tập dữ liệu và thị trường mở, bất kỳ ai cũng có thể đóng góp dữ liệu và kiếm lợi nhuận mà không cần dựa vào trung gian từ các nền tảng tập trung.

Cơ sở hạ tầng lưu trữ của MemoLabs

Ngược lại, MemoLabs cung cấp hỗ trợ ở cấp độ cơ sở hạ tầng vật lý - cơ sở hạ tầng lưu trữ và chia sẻ dữ liệu phi tập trung do người dùng dẫn dắt. Nếu Pundi AI giải quyết được vấn đề "làm thế nào dữ liệu trở thành tài sản", thì MemoLabs giải quyết được vấn đề "dữ liệu được lưu trữ ở đâu và ai có thể truy cập dữ liệu đó".

Ý nghĩa chiến lược của sự hợp tác

| Trước khi hợp tác | Sau khi hợp tác | |------|------| | Các sơ đồ mã hóa dữ liệu thiếu lớp lưu trữ đáng tin cậy | Quy trình dữ liệu hoàn chỉnh từ tạo đến lưu trữ đến ứng dụng | | Nhà phát triển gặp khó khăn khi truy cập dữ liệu có thể xác minh | Nhà phát triển có quyền truy cập trực tiếp vào dữ liệu cộng đồng có thể xác minh | | Người đóng góp dữ liệu phải đối mặt với các vấn đề về lưu trữ và năng suất | Người đóng góp đảm bảo quyền sở hữu dữ liệu và lợi ích công bằng |

Cốt lõi của sự hợp tác này là bù đắp những thiếu sót. Mã hóa dữ liệu của Pundi AI yêu cầu một lớp lưu trữ đáng tin cậy để đảm bảo tính bảo mật và khả năng truy cập dữ liệu, trong khi lưu trữ phi tập trung của MemoLabs yêu cầu hệ sinh thái ứng dụng lớp trên để tạo ra giá trị dữ liệu. Cả hai kết hợp để tạo thành một vòng lặp khép kín hoàn chỉnh từ việc tạo dữ liệu đến triển khai ứng dụng.

Tác động đến ba nhóm

• Nhà phát triển AI: Nhận dữ liệu cộng đồng có thể kiểm chứng, không dựa vào nền tảng dữ liệu tập trung và xây dựng mô hình linh hoạt hơn
• Người đóng góp dữ liệu: Quyền sở hữu dữ liệu và phân phối doanh thu minh bạch và có sự tham gia hơn
• Những người tham gia sinh thái: Thúc đẩy việc triển khai AI phi tập trung từ ý tưởng đến cơ sở hạ tầng thực tế

Cải tiến dần bộ hệ sinh thái AI phi tập trung

Sự hợp tác này phản ánh một xu hướng: AI phi tập trung không còn là một nỗ lực riêng lẻ của một dự án duy nhất, mà là một hệ sinh thái hoàn chỉnh được xây dựng bởi nhiều dự án hợp tác. Lớp dữ liệu, lớp lưu trữ và lớp ứng dụng đang dần được kết nối.

Từ góc độ ngành, nếu AI phi tập trung muốn chuẩn hóa các nền tảng AI tập trung (chẳng hạn như OpenAI và Google), nó phải cung cấp các giải pháp đáng tin cậy trong việc thu thập dữ liệu, lưu trữ, ứng dụng và các liên kết khác. Quan hệ đối tác của Pundi AI với MemoLabs là một bước đi theo hướng này.

Ý kiến cá nhân của tôi là loại hình hợp tác cấp cơ sở hạ tầng này đáng được quan tâm nhiều hơn so với việc tài trợ hoặc ra mắt token của một dự án duy nhất. Bởi vì nó liên quan trực tiếp đến việc liệu AI phi tập trung có thể thực sự sử dụng được hay không, không chỉ ở cấp độ lý thuyết.

Tổng kết

Sự hợp tác giữa Pundi AI và MemoLabs là cầu nối cho những thiếu sót của cơ sở hạ tầng dữ liệu của AI phi tập trung. Bằng cách kết hợp mã hóa dữ liệu với lưu trữ phi tập trung, sự hợp tác này cung cấp cho các nhà phát triển AI một đường ống dữ liệu hoàn chỉnh đồng thời cho phép những người đóng góp dữ liệu thực sự sở hữu và thu lợi nhuận từ dữ liệu của họ. Đây không chỉ là sự kết nối chiến lược giữa hai dự án mà còn thể hiện sự phát triển của hệ sinh thái AI phi tập trung từ phân mảnh sang hệ thống hóa. Nếu mô hình này hoạt động hiệu quả, nó có thể đóng vai trò là mô hình tham chiếu cho các hợp tác dự án AI phi tập trung tiếp theo.