Grayscale: Làm thế nào Crypto có thể gia tăng sự đến của thời đại trí tuệ nhân tạo?

Tác giả: Grayscale Research

Biên dịch: Felix, PANews

Grayscale (灰度) vừa thông báo ra mắt Quỹ trung tâm Phi tập trung AI mới tập trung vào AI, Grayscale Decentralized AI Fund LLC. Các dự án đầu tiên của quỹ bao gồm Bittensor (TAO), FIL (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) và Render (RNDR), trong đó Near, FIL và Render là tài sản có trọng số cao nhất trong quỹ. Dưới ảnh hưởng của tin tức này, các Token liên quan đã tăng mạnh. Sau đó, Grayscale đã viết bài về AI và Phi tập trung AI, nêu ra lý do tại sao họ quan tâm đến chúng. Dưới đây là toàn bộ nội dung.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ mới tiềm năng nhất trong thế kỷ này, có thể tăng cường năng suất lao động của con người theo cấp số nhân và cung cấp động lực cho sự đột phá trong y học. Mặc dù AI có thể quan trọng ngày hôm nay, nhưng tác động của nó sẽ ngày càng lớn. Theo ước tính của PwC, đến năm 2030, AI sẽ trở thành một ngành công nghiệp trị giá 15 nghìn tỷ đô la.

Tuy nhiên, công nghệ triển vọng này cũng đối mặt với những thách thức. Khi trí tuệ nhân tạo càng trở nên mạnh mẽ, quyền lực trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo lại tập trung vào một số công ty ít ỏi, tiềm ẩn nguy cơ đối với xã hội. Điều này cũng đã gây ra lo ngại nghiêm trọng từ bên ngoài về việc làm giả sự Phi tập trung, định kiến nhúng và rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu. May mắn thay, mã hóa đã cung cấp một số giải pháp tiềm năng cho một số vấn đề này với tính chất Độ sâu và tính minh bạch.

Bài viết này sẽ thảo luận về các vấn đề mà tập trung đưa đến, cũng như cách mà trí tuệ nhân tạo Phi tập trunggiúp giải quyết một số hạn chế. Ngoài ra, nó cũng sẽ thảo luận về sự giao nhau giữa mã hóa và trí tuệ nhân tạo, tập trung vào ứng dụng đã cho thấy dấu hiệu sớm của việc áp dụng 01928374656574839201.

Vấn đề của trí tuệ nhân tạo tập trung

Sự phát triển hiện tại của trí tuệ nhân tạo đang đối mặt với một số rủi ro và thách thức. Hiệu ứng mạng và nhu cầu vốn mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo rất rõ ràng, đến mức nhiều nhà phát triển trí tuệ nhân tạo ngoài các công ty công nghệ lớn, như các công ty nhỏ hoặc các nhà nghiên cứu học thuật, hoặc gặp khó khăn trong việc tiếp cận tài nguyên cần thiết cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo, hoặc không thể thực hiện việc biến công việc của họ thành tiền. Điều này hạn chế sự cạnh tranh và sáng tạo tổng thể của trí tuệ nhân tạo.

Do đó, sức ảnh hưởng của công nghệ chủ chốt này chủ yếu tập trung trong tay vài công ty như OpenAI và Google, gây ra thắc mắc nghiêm trọng về quản trị trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, vào tháng 2 năm nay, Gemini - bộ tạo hình ảnh trí tuệ nhân tạo của Google - đã bị tiết lộ có chủ nghĩa phân biệt chủng tộc và sai lệch lịch sử, có dấu hiệu điều khiển mô hình. Ngoài ra, vào tháng 11 năm ngoái, một hội đồng quản trị gồm sáu người đã quyết định sa thải Giám đốc điều hành OpenAI - Sam Altman, để lộ thực tế rằng một số người kiểm soát các công ty phát triển mô hình này.

Với sự ảnh hưởng và quan trọng ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều người lo lắng rằng một công ty có thể kiểm soát quyền quyết định của mô hình AI có tác động lớn đến xã hội. Thậm chí có thể thiết lập rào cản và tham muốn lợi ích cá nhân bằng cách hy sinh lợi ích của người khác, hoặc thao túng mô hình.

Phi tập trungAI如何提供帮助

Phi tập trungAI là việc sử dụng công nghệ blockchain để phân phối quyền sở hữu và quản trị dịch vụ AI một cách minh bạch và truy cập được, nhằm nâng cao tính minh bạch và khả năng tiếp cận. Grayscale Research cho rằng, AI Phi tập trung có thể giải phóng những quyết định quan trọng này khỏi môi trường đóng cửa và trở thành tài sản công chúng.

Công nghệ blockchain có thể giúp nhà phát triển tăng cường truy cập vào trí tuệ nhân tạo, giảm ngưỡng về xây dựng và thực hiện thành công công việc độc lập. Điều này sẽ giúp tăng cường sự đổi mới và cạnh tranh tổng thể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và duy trì sự cân bằng với các mô hình được phát triển bởi các công ty công nghệ lớn.

Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo Phi tập trung có thể giúp thực hiện sự dân chủ hóa đầu tư trí tuệ nhân tạo. Hiện tại, ngoài việc đầu tư vào một số cổ phiếu công nghệ, hiếm khi có cách nào để thu được lợi nhuận liên quan đến việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Trong khi đó, một lượng lớn vốn riêng đã được phân bổ cho các công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo và các công ty tư nhân (năm 2022 là 470 tỷ đô la Mỹ, năm 2023 là 420 tỷ đô la Mỹ). Do đó, chỉ có một phần nhỏ các nhà đầu tư và nhà đầu tư được công nhận có thể nhận được lợi nhuận từ các công ty này. Ngược lại, tài sản mã hóa AI của trí tuệ nhân tạo Phi tập trung là mở cửa cho mọi người, bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Hiện nay, phát triển lĩnh vực giao thoa như thế nào?

Sự giao thoa giữa Crypto và AI vẫn đang ở giai đoạn đầu về sự trưởng thành, nhưng phản ứng từ thị trường rất đáng khích lệ. Tính đến tháng 5/2024, tài sản mã hóa đã mang lại lợi nhuận 20% trong lĩnh vực AI, vượt trội so với phần lớn các bài hát mã hóa. Ngoài ra, theo dữ liệu của Kaito, so với các ca khúc khác như Tài chính phi tập trung, Layer2, Meme và RWA, ca khúc AI hiện có “thị phần tư duy tường thuật” (mức độ chú ý cao nhất của thị trường) trên các nền tảng xã hội.

Gần đây, một số tên tuổi lớn đã bắt đầu nắm lấy lĩnh vực mới nổi này, làm việc để giải quyết những thiếu sót của AI tập trung. Vào tháng Ba năm nay, Emad Mostaque, người sáng lập công ty AI Stability AI, đã rời công ty để theo đuổi Phi tập trungAI, nói rằng “bây giờ là lúc để đảm bảo rằng AI vẫn mở và Phi tập trung”. Ngoài ra, người sáng lập ShapeShift Erik Vorhees gần đây đã ra mắt Venice.ai, một dịch vụ AI tập trung vào quyền riêng tư với khả năng mã hóa đầu cuối.

图1：今年迄今为止，AI Universe的表现几乎超过了所有mã hóa赛道

Có thể chia sự giao thoa giữa Crypto và AI thành ba loại con chính:

• Tầng cơ sở hạ tầng: Mạng lưới (ví dụ như NEAR, TAO, FET) cung cấp nền tảng cho phát triển trí tuệ nhân tạo
• Tài nguyên cần thiết cho trí tuệ nhân tạo: Cung cấp tài sản (ví dụ như RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA) của các tài nguyên chính (tính toán, lưu trữ, dữ liệu) cần thiết cho phát triển trí tuệ nhân tạo.
• Giải quyết vấn đề AI: Tài sản cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến AI, chẳng hạn như sự bùng nổ của robot và giả mạo Độ sâu, cũng như xác minh mô hình (ví dụ như WLD, TRAC, NUM)

Hình 2*：*Bản đồ thị trường AI và Crypto

Nguồn thông tin: Grayscale Investments. Các giao thức được đưa ra chỉ mang tính chất minh họa

Mạng lưới cung cấp cơ sở hạ tầng cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo

Loại đầu tiên là mạng cung cấp kiến trúc mở không cần phép để phát triển tổng thể dành cho dịch vụ AI. Những tài sản này tập trung không vào một sản phẩm hoặc dịch vụ AI cụ thể nào, mà là tập trung vào việc tạo ra cơ sở hạ tầng và cơ chế khuyến khích cho các ứng dụng AI khác nhau.

NEAR nổi bật trong danh mục này với người đồng sáng lập kiến trúc “Transformer”, hỗ trợ các hệ thống AI như ChatGPT. Tháng 5 năm nay, NEAR tuyên bố tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái AI thuộc sở hữu người dùng, cam kết tối ưu hóa quyền riêng tư và chủ quyền người dùng. Cuối tháng 6, NEAR khởi động kế hoạch ủy thác AI của mình để phát triển nền tảng dữ liệu cho mô hình gốc của NEAR, ứng dụng AI, khung tác nhân AI và thị trường tính toán.

Bittensor là một nền tảng kinh tế khuyến khích phát triển trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng TAO Token. Bittensor là nền tảng cơ bản cho 38 mạng con (subnets), mỗi mạng con có các trường hợp sử dụng khác nhau như chatbot, tạo ảnh, dự đoán tài chính, dịch ngôn ngữ, huấn luyện mô hình, lưu trữ và tính toán. Mạng Bittensor thưởng TAO Token cho Người khai thác và Người xác thực表现 tốt nhất trong mỗi mạng con, và cung cấp API không cần phép cho các nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo cụ thể bằng cách truy vấn Người khai thác trong các mạng con Bittensor.

Danh mục này cũng bao gồm các giao thức khác như Fetch.ai và mạng Allora. Fetch.ai là một nền tảng cho các nhà phát triển tạo ra các trợ lý trí tuệ nhân tạo phức tạp (được gọi là “đại lý AI”), gần đây đã sáp nhập với AGIX và OCEAN, vốn hóa thị trường tổng cộng khoảng 75 tỷ đô la. Một nền tảng khác là mạng Allora, một nền tảng tập trung vào việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng tài chính, bao gồm các chiến lược giao dịch tự động cho DEX và thị trường dự đoán. Allora hiện chưa phát hành Token và đã tiến hành một vòng gọi vốn chiến lược vào tháng 6, với tổng số tiền gọi vốn riêng tư đạt 35 triệu đô la.

Tài nguyên cần thiết cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo

Loại thứ hai bao gồm các tài sản cung cấp tài nguyên cần thiết cho phát triển AI dưới dạng tính toán, lưu trữ hoặc dữ liệu.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đã tạo ra nhu cầu lớn về tài nguyên tính toán dạng GPU. Các thị trường GPU phi tập trung như Render (RNDR), Akash (AKT) và Livepeer (LPT) cung cấp nguồn cung cấp GPU không sử dụng cho việc huấn luyện mô hình, suy luận mô hình hoặc tạo ra 3D AI. Theo ước tính, Render cung cấp khoảng 10.000 GPU, tập trung vào nghệ sĩ và AI sáng tạo; trong khi Akash cung cấp 400 GPU, tập trung vào các nhà phát triển AI và nhà nghiên cứu. Đồng thời, Livepeer gần đây đã công bố kế hoạch mạng lưới con AI mới, nhắm mục tiêu thực hiện các nhiệm vụ suy luận AI như chuyển đổi văn bản thành hình ảnh, văn bản thành video và hình ảnh thành video vào tháng 8 năm 2024.

Ngoài việc cần tài nguyên tính toán lớn, mô hình trí tuệ nhân tạo cũng cần lượng dữ liệu lớn. Do đó, nhu cầu lưu trữ dữ liệu tăng đáng kể. Giải pháp lưu trữ dữ liệu như FIL (FIL) và Arweave (AR) có thể được xem xét là phương án thay thế cho mạng lưới Phi tập trung và an toàn, lưu trữ dữ liệu trí tuệ nhân tạo trên máy chủ AWS tập trung. Những giải pháp này không chỉ cung cấp lưu trữ hiệu quả chi phí và mở rộng, mà còn tăng cường tính bảo mật và toàn vẹn dữ liệu bằng cách loại bỏ điểm lỗi đơn và giảm thiểu rủi ro Thả thông tin.

Cuối cùng, các dịch vụ AI hiện có như OpenAI và Gemini có thể tiếp tục truy cập dữ liệu thời gian thực thông qua Bing và Google tương ứng. Điều này đặt những người phát triển mô hình AI khác nằm trong tình thế bất lợi ngoài các công ty công nghệ. Tuy nhiên, các dịch vụ thu thập dữ liệu như Grass và Masa có thể giúp tạo ra môi trường cạnh tranh công bằng bởi vì chúng cho phép cá nhân tạo thu nhập thông qua việc cung cấp dữ liệu ứng dụng cho việc huấn luyện mô hình AI, đồng thời giữ cho dữ liệu cá nhân được kiểm soát và bảo mật.

Tài sản liên quan đến giải quyết vấn đề AI

Loại thứ ba bao gồm tài sản cố gắng giải quyết vấn đề liên quan đến trí tuệ nhân tạo, bao gồm robot, độ sâu giả mạo và sự nổi lên của nguồn nội dung.

Một vấn đề đáng chú ý khác với AI là sự gia tăng của bot và thông tin sai lệch. Sự giả mạo do AI tạo ra đã có tác động đến các cuộc bầu cử tổng thống ở Ấn Độ và châu Âu, và các chuyên gia “rất sợ” cuộc bầu cử tổng thống Mỹ sắp tới với một lượng lớn “thông tin sai lệch” do sự giả mạo sâu sắc. Các tài sản được thiết kế để giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến giả mạo độ sâu bằng cách thiết lập các nguồn nội dung có thể xác minh bao gồm Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) và Story Protocol. Ngoài ra, Worldcoin (WLD) cố gắng giải quyết vấn đề bot bằng cách xác minh bằng một số nhận dạng sinh trắc học duy nhất.

Một rủi ro khác của trí tuệ nhân tạo là đảm bảo sự tin tưởng vào chính mô hình. Làm thế nào để tin tưởng vào kết quả trí tuệ nhân tạo nhận được không bị chỉnh sửa hoặc điều khiển? Hiện nay, có vài giao thức như Modulus Labs và Zama đã giúp giải quyết vấn đề này thông qua mật mã học, bằng chứng không kiến thức và mã hóa đồng cấu đầy đủ (FHE).

Kết luận

Mặc dù các tài sản AI của Phi tập trung này đã mang lại kết quả ban đầu, nhưng chúng vẫn đang ở giai đoạn đầu. Đầu năm nay, nhà đầu tư mạo hiểm Fred Wilson nói rằng AI và Crypto là “hai mặt của cùng một đồng tiền” và “Web3 sẽ giúp chúng ta tin tưởng AI”. Khi ngành công nghiệp AI tiếp tục trưởng thành, Grayscale Research tin rằng các trường hợp sử dụng liên quan đến AI này sẽ ngày càng trở nên quan trọng và hai công nghệ phát triển nhanh chóng này có tiềm năng bổ sung cho nhau.

Nhiều dấu hiệu cho thấy thời đại trí tuệ nhân tạo (AI) đang đến gần và sẽ tạo ra tác động sâu sắc, tích cực hoặc tiêu cực. Bằng cách tận dụng các đặc điểm của công nghệ blockchain, tin rằng Crypto cuối cùng có thể giúp giảm bớt một số nguy hiểm của AI.

Đọc thêm: Tại sao các công ty đầu tư mạo hiểm đang đặt cược lớn vào Crypto x AI