Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành chủ đề nóng tại Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Gần đây, tại Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phân chia, các cuộc thảo luận liên quan vẫn diễn ra không ngừng. Bài viết này sẽ chia sẻ những động thái tiên phong trong sự kết hợp giữa AI và Web3 tại hội nghị này, từ cơ sở hạ tầng AI, các trường hợp ứng dụng thực tế cho đến chuyển đổi các dự án truyền thống.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Với sự bùng nổ của các dự án liên quan từ đầu năm, nền tảng phát triển và hạ tầng AI dạng khung cho AI Agent đã trở nên cực kỳ sôi động trong nửa năm qua. Các dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng có rào cản thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, đây là một trong những hướng trọng tâm của đợt dự án AI lần này.
Các dự án chính bao gồm:
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 chuyên dụng cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa đại lý.
Autonomys Network: Nền tảng hạ tầng phi tập trung, nhằm đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy.
Gaia Network: Nền tảng hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng.
Questflow: Mạng lưới gồm nhiều AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI Agent có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực không ngừng trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua phương thức phi tập trung có thể phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Các dự án chính bao gồm:
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng chủ quyền dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
Hyperbolic：Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng.
OpenLedger: Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu đến các cụm GPU và CPU.
Aethir：Nền tảng đổi mới cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung.
GAIB: Cam kết cung cấp giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.
Automata: Cung cấp lớp trung gian bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Tạo ra nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI đang phải đối mặt là sự không minh bạch trong quá trình đào tạo và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện tại có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi của quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Các dự án chính bao gồm:
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis：Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán chuỗi khối có thể xác minh được.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, Trường hợp AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện nay có rất ít dự án ứng dụng thực tế AI nổi bật. Ngoài những robot Twitter nổi tiếng, sự kiện này còn đề cập đến một số ứng dụng AI mới nổi:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch qua cách trò chuyện.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao chuyên về lĩnh vực bóng rổ.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch.
Ba, chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu thế chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng đang dần tiếp cận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình:
Các chuỗi công cộng như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain.
Eigenlayer cho biết đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp chứng nhận trên chuỗi cho các tính toán ngoài chuỗi như đào tạo và suy luận AI, dự đoán.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Trong khi mong ước một kế hoạch tốt đẹp, cũng có nhiều khách mời đề cập rằng sự phát triển của AI trên chuỗi hiện tại vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề an toàn và bảo mật riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về công nghệ mà còn sẽ nuôi dưỡng những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng vào sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI với Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
20 thích
Phần thưởng
20
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ImpermanentPhobia
· 1giờ trước
Này, lại đang bàn về những khái niệm đã 800 năm rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketBro
· 11giờ trước
Lại đang thổi phồng khái niệm AI rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
RektDetective
· 08-03 16:48
đồ ngốc bị chơi đùa với mọi người nhiều quá, bây giờ đã nhạy cảm với những chiêu trò AI+Web3.
Xem bản gốcTrả lời0
SybilSlayer
· 08-03 16:47
又 một đợt AI đồ ngốc chơi đùa với mọi người đã đến
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHarvester
· 08-03 16:44
Lại tiếp tục đốt tiền để tạo ra sự cường điệu, thà làm cái gì đó thực tế hơn.
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainDetective
· 08-03 16:41
Lại theo trào lưu, không bằng làm ứng dụng thực sự.
AI và Web3 hòa nhập thành điểm nóng Phân tích động thái tiên phong của Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Sự kết hợp giữa AI và Web3 trở thành chủ đề nóng tại Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Gần đây, tại Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các hội trường phân chia, các cuộc thảo luận liên quan vẫn diễn ra không ngừng. Bài viết này sẽ chia sẻ những động thái tiên phong trong sự kết hợp giữa AI và Web3 tại hội nghị này, từ cơ sở hạ tầng AI, các trường hợp ứng dụng thực tế cho đến chuyển đổi các dự án truyền thống.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát hành AI Agent
Với sự bùng nổ của các dự án liên quan từ đầu năm, nền tảng phát triển và hạ tầng AI dạng khung cho AI Agent đã trở nên cực kỳ sôi động trong nửa năm qua. Các dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng có rào cản thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, đây là một trong những hướng trọng tâm của đợt dự án AI lần này.
Các dự án chính bao gồm:
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện tại, nhiều dự án đang nỗ lực không ngừng trong các lĩnh vực như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua phương thức phi tập trung có thể phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Các dự án chính bao gồm:
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI đang phải đối mặt là sự không minh bạch trong quá trình đào tạo và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện tại có nhiều dự án mong muốn đạt được tính khả thi của quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Các dự án chính bao gồm:
Hai, Trường hợp AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện nay có rất ít dự án ứng dụng thực tế AI nổi bật. Ngoài những robot Twitter nổi tiếng, sự kiện này còn đề cập đến một số ứng dụng AI mới nổi:
Ba, chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu thế chung, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng đang dần tiếp cận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình:
Bốn, Thách thức và Tương lai
Trong khi mong ước một kế hoạch tốt đẹp, cũng có nhiều khách mời đề cập rằng sự phát triển của AI trên chuỗi hiện tại vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề an toàn và bảo mật riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về công nghệ mà còn sẽ nuôi dưỡng những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng vào sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI với Web3.