Đi sâu vào hệ sinh thái Crypto x AI

Tác giả: Darshan Gandhi, người sáng lập FutureX Labs Nguồn: modulemedia Dịch: Shan Oppa, Golden Finance

Giới thiệu

Sự hội tụ của hệ sinh thái tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, với nhiều công ty đang phát triển các giải pháp đổi mới để giải quyết các thách thức khác nhau trong ngành. Những nỗ lực này trải rộng trên các ngành dọc như tính sẵn có của dữ liệu, mạng điều phối, nhà cung cấp điện toán và nhà cung cấp mô hình, về cơ bản bao trùm toàn bộ hệ thống AI.

Trong năm qua, không gian này đã nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ từ những người dẫn đầu quan điểm, các nhà xây dựng và đổi mới trong lĩnh vực này. Sự hỗ trợ này đã góp phần đáng kể vào sự tiến bộ và khả năng hiển thị của hệ sinh thái crypto-x-AI.

Trong báo cáo này, chúng tôi mong muốn tìm hiểu sâu hơn về hệ sinh thái này và hiểu biết toàn diện về các thành phần của nó. Chúng ta sẽ đề cập đến các phần sau:

1. Hệ sinh thái 101

< li>

Đi sâu vào các danh mục phụ

2. Tương lai của Crypto x AI What Nó trông như thế nào?

3. Kết luận

Hệ sinh thái 101

Chúng tôi đã tạo bản đồ thị trường ở trên để cung cấp thông tin tổng quan nhanh về một số danh mục chính trong hệ sinh thái AI crypto-x.

Các danh mục chính chúng ta sẽ thảo luận hôm nay là:

• Máy tính

• Tác nhân trí tuệ nhân tạo

• Tính khả dụng của dữ liệu

• Cờ bạc

• Quyền riêng tư, ZKML, FHE

• Người tiêu dùng

• Mạng phối hợp

• Bộ đồng xử lý

• Đào tạo mô hình

• Model Creator

Trong các phần sau, chúng ta sẽ khám phá ngắn gọn từng danh mục và các dự án trong đó các giải pháp được xây dựng. Chúng tôi cũng sẽ cung cấp liên kết đến các dự án này để khám phá thêm. Trọng tâm sẽ là cách mô-đun trở thành thành phần chính trong toàn bộ ngăn xếp, đặc biệt là về tính khả dụng của dữ liệu, tác nhân AI và mạng điều phối.

Mỗi danh mục là một thành phần quan trọng trong việc tạo ra một tương lai tươi sáng hơn, mạnh mẽ hơn cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung.

Hãy bắt đầu.

Máy tính

Nhà cung cấp máy tính phi tập trung thông qua mạng phân tán chứ không phải một trung tâm dữ liệu tập trung cung cấp tài nguyên máy tính. Hiện tại, hầu hết các tài nguyên điện toán đều được kiểm soát bởi các nhà cung cấp siêu quy mô, là các thực thể tập trung được các nhà cung cấp chip ủy quyền để cho thuê sức mạnh tính toán. Mô hình tập trung này thường dẫn đến tài nguyên máy tính nhàn rỗi, khiến người dùng phải trả nhiều tiền hơn mức cần thiết.

Ngược lại, nền tảng điện toán phi tập trung cho phép người dùng thuê sức mạnh tính toán nhàn rỗi của họ, từ đó tạo ra thị trường cho những tài nguyên này. Cách tiếp cận này tận dụng sức mạnh tính toán chưa được sử dụng đúng mức trong PC, máy chủ và các thiết bị khác trên khắp thế giới, giảm đáng kể chi phí và tăng hiệu quả. Mạng phi tập trung cũng có thể tăng cường bảo mật và khả năng phục hồi trước các cuộc tấn công hoặc lỗi có thể ảnh hưởng đến các dịch vụ tập trung.

Đối với các ứng dụng AI, các nhà cung cấp điện toán phi tập trung đặc biệt có lợi. Việc đào tạo và triển khai mô hình AI đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể, có thể rất tốn kém nếu mua từ các nhà cung cấp đám mây tập trung truyền thống. Các mạng phi tập trung như Mạng Akash và Mạng kết xuất cung cấp các giải pháp có thể mở rộng và giá cả phải chăng cho những nhu cầu này, hỗ trợ nhiều tác vụ điện toán khác nhau ngoài AI, bao gồm mô phỏng khoa học và kết xuất nội dung số.

Mạng điện toán phân tán cũng linh hoạt và dễ thích ứng hơn các dịch vụ đám mây truyền thống. Họ có thể phân bổ linh hoạt các tài nguyên dựa trên nhu cầu thời gian thực, đảm bảo người dùng có được khả năng họ cần khi họ cần. Tính linh hoạt này, cùng với việc tiết kiệm chi phí và tăng cường bảo mật, khiến điện toán phi tập trung trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp và nhà phát triển trong hệ sinh thái AI và hơn thế nữa.

Những cầu thủ chủ chốt trong lĩnh vực này:

• < p style="text-align: left;">Hyperbolic

  Hyperbolic hợp nhất điện toán toàn cầu để cung cấp tài nguyên GPU có thể mở rộng, giá cả phải chăng và có thể truy cập và dịch vụ AI. Họ cung cấp quyền truy cập vào GPU, bao gồm A100 và H100, với mức giá thị trường thấp nhất và cho phép người dùng kiếm tiền từ các máy nhàn rỗi. Phục vụ các công ty, nhà nghiên cứu, trung tâm dữ liệu và cá nhân, Hyperbolic cung cấp các dịch vụ suy luận AI thông lượng cao, độ trễ thấp và quyền truy cập GPU có thể mở rộng với các gói trả tiền theo nhu cầu sử dụng.

• Mạng Akash

  Akash cho phép người dùng mua và bán tài nguyên máy tính một cách an toàn và hiệu quả. Mô hình giao tiếp ngang hàng không được phép của nó tập trung vào quyền riêng tư dữ liệu và tính minh bạch trong thanh toán, làm cho nó trở thành một giải pháp thay thế linh hoạt, an toàn và tiết kiệm chi phí cho các dịch vụ đám mây truyền thống. Họ tuyên bố rẻ hơn gần 5 lần so với các đối tác web2 của họ. Người dùng có thể khám phá nhiều loại tài nguyên đám mây và định giá mạng theo thời gian thực, kiếm tiền để trở thành nhà cung cấp bằng cách cung cấp phần cứng trên mạng và triển khai bằng bảng điều khiển Akash thân thiện với người dùng. Akash mang tính phổ quát và được thiết kế để cung cấp dịch vụ điện toán đám mây cho bất kỳ ai.

• Aethir

  Aethir Cung cấp quyền truy cập GPU cấp doanh nghiệp, an toàn, tiết kiệm chi phí trên toàn cầu. Aethir có sức mạnh tính toán hơn 400 triệu USD tập trung vào hiệu suất và độ tin cậy cao. Họ cung cấp hai sản phẩm chính:

  Các nhà cung cấp GPU có thể dễ dàng mở rộng quy mô và kiếm được doanh thu đáng kể cũng như phần thưởng độc quyền. Aethir tập trung mạnh vào chơi game và AI.

• Aethir Earth:Cung cấp sức mạnh tính toán GPU thô cho việc đào tạo và suy luận mô hình AI.

• Aethir Atmosphere:Hỗ trợ chơi game trên đám mây có độ trễ thấp.

• Mạng kết xuất 

  Mạng kết xuất cung cấp kết xuất GPU phi tập trung, nhằm mục đích cung cấp sức mạnh tính toán GPU gần như không giới hạn để tạo nội dung 3D. Được thành lập vào năm 2017, công ty là một trong những công ty lâu đời nhất trên thị trường và tập trung vào việc cho phép người sáng tạo và nghệ sĩ tập trung vào việc tạo nội dung mà không phải lo lắng về các yêu cầu và tính năng máy tính. Bản thân nó là nhà cung cấp GPU, trong khi Akash hướng đến cộng đồng nhiều hơn.

• IO.net

  IO.net là nhà cung cấp tổng hợp tập trung vào tài nguyên GPU toàn cầu, nhằm cung cấp các giải pháp điện toán có thể truy cập, giá cả phải chăng và có thể mở rộng. Người dùng có thể kiếm tiền từ GPU nhàn rỗi và kiếm doanh thu thông qua mức sử dụng cao. IO.net nhấn mạnh tính bảo mật mạnh mẽ thông qua việc tuân thủ SOC2/HIPAA và mã hóa đầu cuối. Họ làm việc nội bộ với các nhà cung cấp điện toán khác như Aethir và Render để tổng hợp các dịch vụ điện toán do các đối tác này cung cấp.

Tác nhân trí tuệ nhân tạo

Tác nhân AI phi tập trung có tính tự trị các chương trình chạy trong mạng phân tán có thể thực hiện các nhiệm vụ và đưa ra quyết định mà không cần sự kiểm soát tập trung. Các tác nhân này tương tác với các tác nhân và hệ thống khác, tạo ra môi trường đa tác nhân phức tạp để thực hiện nhiệm vụ hợp tác.

Ưu điểm chính của các tác nhân AI phi tập trung là tính độc lập và khả năng cộng tác, tính ổn định và khả năng mở rộng được nâng cao cũng như không có điểm thất bại duy nhất. Chúng có thể chạy trên các mạng blockchain khác nhau, tương tác với các hợp đồng thông minh và các ứng dụng phi tập trung khác, đồng thời cung cấp các dịch vụ tích hợp liền mạch.

Các tác nhân AI phi tập trung rất hữu ích trong các tình huống đòi hỏi sự tin cậy, bảo mật và minh bạch. Trong các dịch vụ tài chính, họ có thể quản lý và thực hiện các giao dịch một cách tự chủ trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ. Trong thế giới quản lý chuỗi cung ứng, họ có thể theo dõi và xác minh sự di chuyển của hàng hóa, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và tăng tính minh bạch. Các tổ chức tận dụng các tác nhân AI phi tập trung có thể xây dựng các hệ thống linh hoạt, hiệu quả và an toàn hơn trên quy mô lớn.

Nền tảng chính:

• Mạng Talus

  Mạng Talus là chuỗi khối lớp 1 kết hợp Move Bảo mật và hiệu suất của hợp đồng thông minh tạo ra một hệ sinh thái mạnh mẽ cho các tác nhân thông minh AI. Các tác nhân này có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như DeFi cho các tác nhân thông minh có thể kiếm tiền, mạng có mục đích mang lại kết quả tối ưu cho người dùng, thu thập tài nguyên trò chơi tự động và quản trị DAO. Nguyên tắc cốt lõi của Talus là bảo mật, tốc độ và trải nghiệm nâng cao cho nhà phát triển, cho phép tạo ra các ứng dụng AI an toàn, hiệu suất cao. Điều này đảm bảo rằng các đại lý thông minh trong Talus có thể được sở hữu, quản lý và kiếm tiền một cách an toàn và minh bạch.

• Mạng lưới Guru 

  Guru Network là chuỗi khối lớp 3 đang xây dựng lớp điện toán AI đa chuỗi cho phép người dùng dApp và người dùng bán lẻ nhúng các tác nhân AI được sắp xếp cẩn thận vào công việc hàng ngày của họ và kiếm phần thưởng. Flow Orchestrator của Guru Network hoạt động như một Cơ sở hạ tầng như một Dịch vụ (IaaS), cho phép các mô hình và bộ xử lý AI được xuất bản và tích hợp vào các ứng dụng. Mạng hỗ trợ các đại lý tự trị và các nút điện toán, tạo ra thị trường cho các dịch vụ này. Tập trung vào khả năng tương tác và khả năng mở rộng, Guru Network nhằm mục đích tích hợp khả năng điều phối do AI điều khiển vào các hoạt động trên chuỗi và ngoài chuỗi.

• Myshell 

  Myshell đang phát triển lớp người tiêu dùng AI để kết nối người dùng, người sáng tạo và nhà nghiên cứu AI nguồn mở. Nền tảng này cho phép người dùng xây dựng, chia sẻ và sở hữu các tác nhân AI, cho phép tương tác bằng giọng nói và video thông qua các đối tác AI như Shizuku. Tận dụng các mô hình AI tiên tiến nhất, Myshell có thể nhanh chóng chuyển đổi ý tưởng thành các ứng dụng gốc AI, cho phép bất kỳ ai trở thành người sáng tạo, sở hữu tác phẩm của riêng mình và được khen thưởng cho những đóng góp của họ.

Tính sẵn có của dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo và chuỗi khối Tính sẵn có của dữ liệu in , đề cập đến việc truy cập và sử dụng dữ liệu được lưu trữ trong các mạng phân tán, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng phi tập trung (dApps) và các mô hình trí tuệ nhân tạo. Nền tảng này tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và đảm bảo dữ liệu luôn sẵn có khi cần, sử dụng các công nghệ như phân mảnh và bằng chứng mật mã.

Tính mô-đun rất quan trọng đối với tính khả dụng của dữ liệu (DA) vì nó cho phép các thành phần mở rộng quy mô một cách độc lập để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Nó tách biệt tính khả dụng của dữ liệu khỏi sự đồng thuận và các chức năng blockchain khác, cho phép tối ưu hóa và tích hợp chuyên biệt với nhiều ứng dụng khác nhau. Hệ thống mô-đun có thể tương tác với nhiều hệ sinh thái blockchain, cung cấp nền tảng linh hoạt cho AI và dApps phi tập trung.

Đối với các ứng dụng AI yêu cầu tập dữ liệu lớn để đào tạo và suy luận, độ tin cậy là rất quan trọng, ngay cả khi mất mạng hoặc bị tấn công mạng. Các nền tảng này phân phối dữ liệu trên nhiều nút để tăng tính minh bạch và tin cậy, từ đó giảm nguy cơ thao túng hoặc kiểm duyệt. Độ tin cậy này đặc biệt quan trọng trong các ngành như tài chính, chăm sóc sức khỏe và quản trị, nơi tính toàn vẹn và minh bạch của dữ liệu là rất quan trọng.

Nền tảng chính:

• Celestia

  Celestia là mạng blockchain mô-đun đầu tiên được thiết kế để cung cấp cho dApp dữ liệu hiệu quả và có thể mở rộng giải pháp sẵn có. Bằng cách tách lớp đồng thuận và lớp sẵn có của dữ liệu, Celestia cho phép các nhà phát triển triển khai các chuỗi khối có thể tùy chỉnh dễ dàng như hợp đồng thông minh. Kiến trúc mô-đun của nó hỗ trợ thông lượng lớn thông qua Lấy mẫu sẵn có dữ liệu (DAS), có thể mở rộng trong khi vẫn duy trì khả năng xác minh cho bất kỳ người dùng nào.

• Eigen DA

  Eigen DA được xây dựng dựa trên EigenLayer và lưu trữ các giao dịch tổng hợp cho đến khi trạng thái của chúng được hoàn tất trên cầu tổng hợp. Khả năng mở rộng, bảo mật và phân cấp của nó khiến nó trở nên lý tưởng cho các nhà phát triển cần dữ liệu theo yêu cầu đáng tin cậy. Các thành phần cốt lõi của Eigen DA bao gồm các toán tử, bộ phân tán và bộ truy xuất, hoạt động cùng nhau để lưu trữ và xác thực dữ liệu một cách hiệu quả.

• 0g Labs 

  0g Labs cung cấp hệ thống lưu trữ và sẵn có dữ liệu có khả năng mở rộng vô hạn để mở rộng Web3 và hỗ trợ các trường hợp sử dụng mới trên chuỗi. Cơ sở hạ tầng sẵn có dữ liệu có thể lập trình của nó tạo điều kiện cho các ứng dụng an toàn và có thể mở rộng với nguồn cấp dữ liệu có độ trễ thấp. Mạng lưu trữ 0G cung cấp hệ thống lưu trữ dữ liệu linh hoạt cho dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc, các ứng dụng hỗ trợ, giảm tải trạng thái mạng, v.v. Tính linh hoạt này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh đường dẫn dữ liệu, xây dựng các ứng dụng AI trên chuỗi và thực hiện suy luận phi tập trung hoặc tinh chỉnh bằng OPML hoặc ZKML.

• Nuff Tech (gần như một phiên bản phái sinh của DA)

  Nuffle Labs có hai sản phẩm chính:

• < p style="text-align: left;">Near DA tận dụng kiến ​​trúc phân mảnh của giao thức NEAR để cung cấp lớp sẵn có của dữ liệu theo mô-đun để tổng hợp, đảm bảo thông lượng cao và chi phí thấp.

• Nuffle Fast Final Layer (NFFL) tận dụng EigenLayer để cung cấp lớp giải quyết nhanh cho phép truy cập thông tin nhanh chóng giữa các mạng tham gia.

Celestia, Eigen DA, 0g Labs và Nuffle Labs cung cấp giải pháp lưu trữ và truy xuất các mô hình AI vào Cơ sở hạ tầng dành cho các tập dữ liệu lớn quan trọng để hỗ trợ AI trong mật mã. Các lớp sẵn có của dữ liệu này đảm bảo rằng dữ liệu dành cho đào tạo và suy luận mô hình AI được an toàn và có thể truy cập được, từ đó thúc đẩy sự đổi mới trong các ứng dụng AI.

Cờ bạc

Bằng cách tận dụng các mạng phi tập trung và quy trình do AI điều khiển, trò chơi Web3 và nền tảng có thể tạo môi trường chơi game năng động thích ứng và phát triển dựa trên sự tương tác của người chơi. Cách tiếp cận này nâng cao mức độ tương tác của người chơi bằng cách cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, độc đáo mà các máy chủ trò chơi tập trung truyền thống không thể có được.

Thuật toán AI phân tích hành vi và sở thích của người chơi để điều chỉnh trải nghiệm chơi trò chơi cho phù hợp với từng người dùng: điều chỉnh mức độ khó, đề xuất mua hàng trong trò chơi và tạo nội dung tùy chỉnh . Việc cá nhân hóa này tăng cường sự tương tác bằng cách cung cấp những thử thách và phần thưởng độc đáo dựa trên sở thích cá nhân. Ngoài ra, AI có thể tạo ra các nhân vật không phải người chơi (NPC) và đối thủ phức tạp có thể học hỏi và thích ứng với chiến lược của người chơi, mang lại trải nghiệm chơi game đầy thử thách và khó đoán hơn.

AI điều chỉnh cung và cầu hàng hóa ảo dựa trên hoạt động của người chơi để tối ưu hóa nền kinh tế trong trò chơi. Điều này duy trì sự cân bằng và công bằng, đồng thời đảm bảo sự phát triển bền vững của môi trường kinh tế trong trò chơi.

Người chủ chốt; thành viên chủ chốt:

• Nim Network 

  Nim Network là một Dymension RollApp tập trung vào trò chơi web3 và giao thoa AI. Nó tận dụng khung mô-đun Dymension để cung cấp khả năng tương thích với hệ sinh thái Cosmos và chuỗi EVM, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Các tác nhân AI trên Mạng Nim đóng vai trò trung gian giữa người dùng và ứng dụng blockchain, đơn giản hóa các tương tác và nâng cao trải nghiệm người dùng. Quan hệ đối tác với các nền tảng như Jokerace và Ocean Protocol, cũng như tham gia Liên minh trò chơi AI, nêu bật cam kết của Nim Network đối với khả năng mở rộng và đổi mới trò chơi AI.

• Trò chơi hôm nay

  Giờ đây, trò chơi sẽ cho phép người chơi tạo ra hòn đảo mơ ước của riêng mình và xây dựng mối quan hệ với những cư dân có trí tuệ nhân tạo trên đó. Sẽ rất thú vị khi xem những gì họ xây dựng

• AI Arena 

  AI Arena là một trò chơi hành động trong đó các nhân vật AI học các mẫu hành vi và tham gia chiến đấu. Người chơi huấn luyện nhân vật AI của mình, tác động đến chiến lược của họ và quan sát hiệu suất của họ trong chiến đấu, tạo ra sự kết hợp phong phú giữa AI và lối chơi.

• Thuộc địa

  Thuộc địa là một trò chơi mô phỏng sinh tồn web3 do AI điều khiển có các tác nhân AI có tính tự trị cao được gọi là "avatar" không ngừng học hỏi từ thế giới xung quanh. Người chơi hướng dẫn và làm việc với những avatar trí tuệ nhân tạo này, những người sở hữu nhiều kỹ năng và khả năng khác nhau, để điều hướng một Trái đất trong tương lai có nhiều thuộc địa khác nhau cạnh tranh để sinh tồn. Hình đại diện AI của Colony có tính cách và thế giới quan độc đáo, rút ​​ra những bài học cá nhân và hiểu biết sâu sắc từ trải nghiệm của họ. Ngoài ra, những avatar này có thể được giao dịch tự động trên chuỗi thông qua các ví chuyên dụng mà chúng kiểm soát, cho phép chúng giao dịch với các avatar trò chơi khác.

• PlayAI 

  PlayAI là một chuỗi mô-đun được thiết kế dành riêng cho AI trong trò chơi, cho phép người sáng tạo triển khai AI trò chơi phức tạp, cho phép người chơi kiếm tiền thông qua trò chơi và giúp trò chơi cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng. PlayAI tổng hợp dữ liệu trò chơi từ cộng đồng trò chơi, xử lý dữ liệu đó thông qua các nút dữ liệu để tạo bộ dữ liệu mô hình và đảm bảo dữ liệu chất lượng cao nhất để đào tạo mô hình AI.

Quyền riêng tư, ZKML, FHE

Không có kiến ​​thức Các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư của máy như học tập (ZKML) và mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE) là rất quan trọng để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong các ứng dụng AI phi tập trung. Những công nghệ này có thể thực hiện tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không tiết lộ dữ liệu đó, điều này đặc biệt quan trọng đối với các ngành nhạy cảm như tài chính và chăm sóc sức khỏe.

ZKML cho phép đào tạo và triển khai các mô hình AI mà không làm lộ dữ liệu cơ bản. Bằng cách sử dụng bằng chứng không có kiến ​​thức, một bên có thể chứng minh cho bên kia rằng một tuyên bố nào đó là đúng mà không tiết lộ bất kỳ thông tin nào khác. Điều này đảm bảo mô hình AI tôn trọng quyền riêng tư của người dùng và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu. ZKML cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc tính toán an toàn của nhiều bên, trong đó nhiều bên có thể cùng tính toán một hàm cho các đầu vào của họ trong khi vẫn giữ các đầu vào đó ở chế độ riêng tư. Tính năng này cho phép ứng dụng rộng rãi hơn các mô hình AI trong các lĩnh vực nhạy cảm mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của dữ liệu.

FHE cho phép thực hiện các phép tính tùy ý trên dữ liệu được mã hóa, nghĩa là dữ liệu nhạy cảm luôn có thể được mã hóa, ngay cả trong quá trình xử lý. Điều này đặc biệt có giá trị đối với điện toán đám mây nơi bảo mật dữ liệu là mối quan tâm lớn. Bằng cách sử dụng FHE, các ứng dụng AI có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không làm lộ dữ liệu, ngăn chặn vi phạm và rò rỉ dữ liệu. Điều này làm tăng độ tin cậy của hệ thống AI và cho phép sử dụng chúng trong các ngành được quản lý chặt chẽ, mang lại sự bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu mạnh mẽ.

Các dự án chính:

• Fhenix

  Fhenix tạo điều kiện triển khai các hợp đồng thông minh bằng mật mã để đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu nhạy cảm. Lộ trình của dự án bao gồm nhiều giai đoạn, chẳng hạn như ra mắt Helium Testnet, Nitrogen Testnet v2 và Gold mainnet.

• Mạng Inco

  Inco Network cạnh tranh với Fhenix và tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái máy học theo mô-đun, đảm bảo quyền riêng tư. Bằng cách tích hợp các phương pháp bảo vệ quyền riêng tư, Inco Network đảm bảo xử lý an toàn dữ liệu nhạy cảm trong các ứng dụng học máy, từ đó giảm rủi ro liên quan đến vi phạm dữ liệu và truy cập trái phép.

• Giza

  Giza Sử dụng bằng chứng không có kiến ​​thức để giữ cho dữ liệu của bạn an toàn và riêng tư. Mục tiêu của họ là đơn giản hóa quy trình xây dựng, quản lý và lưu trữ các mô hình máy học có thể kiểm chứng, cho phép các nhà phát triển tạo ra các giải pháp AI đáng tin cậy

  Họ cung cấp:

  Gần đây, họ cũng đã công bố ra mắt khung hỗ trợ tác nhân AI của mình.

• hỗ trợ python Quy trình làm việc để tích hợp dễ dàng

• SDK dựa trên hoạt động để tạo hoạt động theo cách ưu tiên quyền riêng tư

< /ul>

• Modulus Labs 

  Modulus Labs tập trung vào phát triển các giải pháp AI khả thi. Bằng cách tận dụng mật mã không có kiến ​​thức, Modulus Labs đảm bảo kết quả AI có thể kiểm chứng được và không thể thay đổi. Tính năng này, được gọi là “AI đáng tin cậy”, cho phép các hợp đồng thông minh truy cập vào kết quả đầu ra của AI mà không ảnh hưởng đến niềm tin. Chúng đi kèm với nhiều tích hợp khác nhau với các thư viện và nền tảng ML, mang lại trải nghiệm phát triển liền mạch để tạo các mô hình AI có thể kiểm chứng.

• Mạng lưới Bagel

  Bagel Network cam kết xây dựng một hệ sinh thái máy học ngang hàng đáng tin cậy và trung lập. Được thiết kế cho con người và trí tuệ nhân tạo, Bagel Network cho phép quá trình phát triển liền mạch, có thể kiểm chứng và tính toán được từ các mạng riêng lẻ sang hệ sinh thái máy học tích hợp. Nền tảng này hỗ trợ AI tự động.

AI người tiêu dùng

Danh mục AI người tiêu dùng Tập trung vào việc cung cấp giải pháp AI phi tập trung trực tiếp đến người dùng cuối. Nền tảng này tập trung vào việc cung cấp các giao diện và ứng dụng thân thiện với người dùng, tận dụng công nghệ blockchain và AI phi tập trung. Các nền tảng này nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào AI, đặc biệt là trong các ứng dụng suy luận.

Các ứng dụng AI tiêu dùng phi tập trung có lợi thế đáng kể về bảo mật và quyền riêng tư. Không giống như các dịch vụ tập trung lưu trữ dữ liệu người dùng trên một máy chủ, các nền tảng phi tập trung phân phối dữ liệu trên nhiều nút, giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu và truy cập trái phép. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng xử lý thông tin cá nhân nhạy cảm.

Một số người chơi:

• Gemz

  Gemz là một nền tảng được thiết kế để nâng cao sự tương tác và lòng trung thành giữa người sáng tạo và nền tảng cộng đồng . Nó cho phép người sáng tạo tạo và triển khai mã thông báo tương tác 3D tùy chỉnh (về cơ bản là NFT) có thể được sử dụng để thưởng cho các thành viên cộng đồng và thúc đẩy sự tham gia của người hâm mộ. Những mã thông báo này là duy nhất, có thể sưu tầm được và cung cấp kết nối trực tiếp giữa người sáng tạo và người hâm mộ. Gemz đặt mục tiêu thúc đẩy lòng trung thành và cộng đồng sâu sắc hơn giữa những người hâm mộ bằng cách đảm bảo các tương tác được an toàn, minh bạch và có thể kiểm chứng.

• Chuỗi GPT

  GPT Chain cung cấp nhiều tính năng và dịch vụ, bao gồm:

  Người dùng có thể tạo và triển khai hợp đồng thông minh, thực hiện phân tích kỹ thuật và biểu đồ cũng như nhận thông tin cập nhật về thị trường tiền điện tử hàng ngày. Nền tảng này cũng cung cấp các chatbot AI để trả lời các câu hỏi liên quan đến blockchain và tiền điện tử.

• Hợp đồng thông minh Người tạo và kiểm toán viên

• Phân tích thị trường do AI điều khiển

• Trợ lý giao dịch trí tuệ nhân tạo.

• Cung cấp thông tin cập nhật về thị trường tiền điện tử hàng ngày

Mạng phối hợp

Mạng phối hợp trong web3 rất hữu ích cho việc triển khai các nhà cung cấp dữ liệu, nhà cung cấp tính toán, nhà phát triển mô hình và nhà cung cấp suy luận. và sự cộng tác giữa những người dùng là rất quan trọng. Các mạng này đảm bảo rằng dữ liệu chất lượng cao luôn sẵn có cho việc đào tạo, tài nguyên máy tính được sử dụng tối ưu và các mô hình AI được phát triển và triển khai một cách hiệu quả.

Các cơ chế khuyến khích mạnh mẽ trong các mạng này khuyến khích sự tham gia và cộng tác tích cực, tạo ra một môi trường cởi mở và toàn diện để phát triển trí tuệ nhân tạo.

Các mục chính:

• Allora Network

  Mạng Allora được thiết kế để nâng cao các ứng dụng thông qua mạng mô-đun gồm các mô hình ML. Tình báo và an ninh. Bằng cách tích hợp trí thông minh có nguồn lực từ cộng đồng, học tập liên kết và học máy không kiến ​​thức (zkML), Allora đặt mục tiêu tạo ra một hệ sinh thái AI an toàn hơn, hiệu quả hơn và hợp tác hơn. Kiến trúc mô-đun của nó cho phép phát triển và cải tiến liên tục, tạo ra một môi trường hợp tác nơi các nhà xây dựng có thể chia sẻ kiến ​​thức để thúc đẩy sự đổi mới. Mạng hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm hợp đồng thông minh và ứng dụng phi tập trung (dApps). Các ưu đãi được cung cấp thông qua mã thông báo gốc $ALLO

• Bittensor

  Bittensor là mạng phối hợp phi tập trung được thiết kế để khuyến khích chia sẻ và cộng tác giữa các mô hình AI. Trước tiên, nó là nguồn mở và đảm bảo tất cả các giao dịch và đóng góp đều minh bạch và có thể kiểm chứng, xây dựng niềm tin trong cộng đồng và khuyến khích sự đổi mới. Nó có các "mạng con" - bạn có thể coi chúng là các mô hình mục tiêu được thiết kế để phục vụ một trường hợp sử dụng cụ thể (chẳng hạn như đào tạo dữ liệu, mô hình chăm sóc sức khỏe hoặc dịch vụ thu thập dữ liệu).

Bộ đồng xử lý

Bộ đồng xử lý phân tán Cung cấp sức mạnh xử lý chuyên dụng cho ứng dụng web3 bằng cách chuyển các tác vụ cụ thể sang phần cứng chuyên dụng. Cách tiếp cận phân tán này cho phép xử lý hiệu quả và tiết kiệm hơn vì các tác vụ có thể được phân phối trên mạng các bộ đồng xử lý thay vì dựa vào một hệ thống tập trung duy nhất.

Bộ đồng xử lý đặc biệt có lợi cho các ứng dụng AI, cung cấp khả năng tính toán hiệu suất cao cho các nhiệm vụ như đào tạo mô hình và suy luận. Bằng cách tận dụng môi trường thực thi đáng tin cậy, bộ đồng xử lý phi tập trung đảm bảo tính bảo mật và tính toàn vẹn của các phép tính, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong quá trình xử lý.

Các mục chính

• Ritual

  Ritual đang tạo ra một lớp thực thi phi tập trung cho AI, bắt đầu với Infernet. Đây là một mạng oracle phi tập trung (DON) cho phép các hợp đồng thông minh trên bất kỳ blockchain nào truy cập vào các mô hình AI. Giai đoạn tiếp theo sẽ giới thiệu một chuỗi có chủ quyền với các máy ảo tùy chỉnh được tối ưu hóa cho các hoạt động dựa trên AI, tận dụng kiến ​​trúc mô-đun của Celestia để nâng cao khả năng mở rộng và xác minh. Infernet cho phép người dùng truy cập các mô hình AI trên chuỗi và ngoài chuỗi, mang lại sự linh hoạt cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

• Mạng Phala

  Phala Network đang xây dựng các tác nhân/bộ đồng xử lý AI. Khung sáng tạo này giúp các tác nhân AI tự trị thực hiện các nhiệm vụ, quản lý tài sản và tương tác với con người cũng như các tác nhân khác. Cốt lõi của sản phẩm Phala là năm khả năng chính, cùng nhau xây dựng một hệ sinh thái mạnh mẽ gồm các tác nhân AI.

• Có nhiều hơn nữa hơn mạng phi tập trung gồm 30.000 nút.

• Tích hợp hợp đồng thông minh và mô hình ngôn ngữ lớn.

• Hỗ trợ các mẫu tiên tiến như GPT-4.

• Sự hợp tác tự chủ giữa các tác nhân trí tuệ nhân tạo.

• Môi trường thực thi đáng tin cậy đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.

Đào tạo người mẫu

Giống như Gensyn Nền tảng đào tạo mô hình phi tập trung như vậy cung cấp một mạng lưới phân tán để đào tạo các mô hình AI. Đào tạo mô hình AI truyền thống đòi hỏi tài nguyên máy tính rộng rãi, có thể tốn kém và mất thời gian. Gensyn giải quyết thách thức này bằng cách tận dụng các tài nguyên điện toán phân tán để giảm chi phí và tăng tốc độ đào tạo các mô hình AI lớn. Bằng cách phân phối quy trình đào tạo trên nhiều nút, Gensyn có thể sử dụng sức mạnh tính toán hiệu quả hơn và giảm thời gian cần thiết để đào tạo các mô hình phức tạp.

Ưu điểm chính của đào tạo mô hình phi tập trung là khả năng dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI. Các tổ chức nhỏ và nhà phát triển cá nhân có thể tận dụng mạng phân tán để đào tạo mô hình của họ mà không cần cơ sở hạ tầng đắt tiền. Điều này mở ra những cơ hội mới cho sự đổi mới và tăng trưởng khi nhiều thực thể hơn có thể tham gia vào hệ sinh thái AI. Ngoài ra, đào tạo mô hình phi tập trung giúp tăng cường khả năng phục hồi và bảo mật của quá trình đào tạo vì các nhiệm vụ được phân phối trên nhiều nút thay vì dựa vào một hệ thống tập trung duy nhất.

Ngoài ra, đào tạo mô hình phi tập trung cho phép quy trình linh hoạt hơn và có thể mở rộng hơn. Các nhà phát triển có thể phân bổ tài nguyên một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu thời gian thực, đảm bảo mô hình của họ có được chức năng cần thiết khi họ cần. Tính linh hoạt này, cùng với việc tiết kiệm chi phí và tăng cường bảo mật, khiến việc đào tạo mô hình phi tập trung trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu và phát triển AI. Bằng cách tận dụng các nền tảng như Gensyn, các tổ chức có thể tăng tốc phát triển AI và đưa các giải pháp đổi mới ra thị trường nhanh hơn.

Các mục chính:

• Gensyn

  Gensyn chuyên cung cấp các giải pháp phi tập trung cho đào tạo mô hình AI bằng cách tạo ra một thị trường có thể phân bổ hiệu quả tài nguyên máy tính để đào tạo các mô hình AI. Cách tiếp cận phi tập trung này không chỉ giúp giảm chi phí mà còn tăng khả năng tính toán sẵn có cho các nhà nghiên cứu và phát triển AI. Nền tảng của Gensyn cho phép người dùng đóng góp tài nguyên điện toán nhàn rỗi vào mạng và nhận phần thưởng dựa trên đóng góp của họ. Điều này tạo ra một môi trường dễ tiếp cận và có khả năng mở rộng hơn để đào tạo mô hình AI, giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển tiếp cận sức mạnh tính toán mà họ cần mà không cần đầu tư ban đầu lớn. Việc sử dụng blockchain đảm bảo rằng tất cả các giao dịch đều an toàn và minh bạch, từ đó thúc đẩy sự tin cậy và hợp tác trong cộng đồng.

Sáng tạo người mẫu

Danh mục Người tạo mô hình bao gồm khuyến mãi A nền tảng để tạo và triển khai mô hình AI. Các nền tảng như Nous Research cung cấp các công cụ và khuôn khổ phi tập trung để phát triển các mô hình AI, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển cộng tác và chia sẻ công việc của họ trong một môi trường an toàn và minh bạch. Cách tiếp cận này nhằm mục đích tăng tốc đổi mới AI bằng cách tạo điều kiện cho quá trình phát triển mô hình dựa vào cộng đồng.

• Nghiên cứu của Nous

  Nous Research tập trung phát triển các công cụ và framework tiên tiến để tạo ra các mô hình AI - tập trung vào việc thúc đẩy nguồn mở phi tập trung. Đường dẫn AI của họ có thể

• Chạy ngoại tuyến trên các thiết bị biên

• Vẫn có thể tùy chỉnh do dung lượng mở

< li>

Khả năng tạo dữ liệu tổng hợp cho sản xuất

Tương lai của crypto x AI

Sự giao thoa giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, với nhiều dự án ở các giai đoạn phát triển khác nhau. Sự phấn khích có thể cảm nhận được và hứa hẹn tiềm năng to lớn.

Sự hợp tác giữa các bên liên quan là rất quan trọng. Không một giải pháp nào có thể giải quyết mọi thách thức, vì vậy sự hợp tác là rất quan trọng để phát triển các lớp điều phối, giải pháp có thể tùy chỉnh và đổi mới cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

Các thành phần cần trở nên mô-đun hơn, tạo điều kiện cho môi trường "cắm và chạy". Tính mô-đun này sẽ đơn giản hóa việc tích hợp và khuyến khích đóng góp nguồn mở. Bằng cách thiết kế các thành phần có thể dễ dàng hoán đổi hoặc thêm vào, các nhà phát triển có thể xây dựng các hệ thống phức tạp hiệu quả hơn. Quá trình mô-đun hóa cũng sẽ:

• Thúc đẩy sự đổi mới: Các nhà phát triển không cần Thử những ý tưởng mới bằng cách cải tiến hoàn toàn toàn bộ hệ thống

• Nâng cao tính linh hoạt: Người dùng có thể tùy chỉnh các giải pháp để Đáp ứng nhu cầu cụ thể và cải thiện khả năng thích ứng với các ứng dụng khác nhau.

• Thúc đẩy khả năng tương tác: Giao diện được tiêu chuẩn hóa sẽ cho phép các thành phần từ các dự án khác nhau hoạt động liền mạch p >

Việc giảm sự phụ thuộc giữa các thành phần là rất quan trọng. Việc thiết lập các giải pháp cơ bản có thể dễ dàng thích ứng với các trường hợp sử dụng khác nhau sẽ thúc đẩy sự đổi mới và đẩy nhanh sự phát triển của toàn bộ hệ sinh thái.

Nhìn chung, hệ sinh thái Crypto x AI có một tương lai tươi sáng. Crypto x AI có thể sẽ là lĩnh vực phát triển quan trọng trong 12 tháng tới khi ngày càng nhiều người nhận ra giá trị của các hệ thống phi tập trung.

Nút thắtYu< /span>

Điều này kết thúc quá trình khám phá của chúng tôi về các danh mục rộng lớn trong Crypto x AI. Tóm lại, các danh mục AI mô-đun hàng đầu được nêu bật:

• Máy tính: Bị chi phối bởi vốn hóa thị trường và nhu cầu ngay lập tức.

• Tác nhân trí tuệ nhân tạo: được thúc đẩy bởi sự đổi mới và phát triển.

• Tính khả dụng của dữ liệu: Được nâng cao nhờ khả năng hỗ trợ mô-đun và tính linh hoạt.

• Quyền riêng tư: Tiến bộ thông qua nghiên cứu tận tâm.

• Trò chơi: Nâng cao nhờ trò chơi mới do AI dẫn dắt.

Một trong những cơ hội quan trọng là sớm tham gia vào các dự án và theo dõi hiệu suất của không gian Crypto x AI rộng lớn hơn, được thúc đẩy bởi số liệu doanh thu của NVIDIA và nhiều Catalyst hơn cũng như tác động của sự hỗ trợ từ những người dẫn đầu ngành như Balaji và Erik Voorhees.

Tôi tin rằng thành công trong lĩnh vực này phụ thuộc vào mức độ hiệu quả của các dự án:

• < p style="text-align: left;">Phối hợp lẫn nhau

• Tích hợp liền mạch

• Xây dựng một chu trình tạo động lực mạnh mẽ

Đối với điều này, hãy tập trung. Điều quan trọng là để tập trung vào cách tiếp cận “mô-đun đầu tiên”! Trong các phiên bản sau, chúng tôi sẽ nghiên cứu sâu hơn về các danh mục này và khám phá chính xác cách thức hoạt động của các sản phẩm khác nhau.