Sự kết hợp giữa AI và Web3: Chủ đề nóng tại Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025

Trong những năm gần đây, AI và Web3 được coi là hai động lực chính thúc đẩy nhân loại bước vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Với sự ra đời của ChatGPT mang lại trải nghiệm AI mang tính cách mạng, AI trên chuỗi cũng đã âm thầm hoàn thành việc chuyển mình từ khái niệm thành cơ sở hạ tầng, trở thành lĩnh vực phát triển bền vững được kỳ vọng nhất trong giới Web3.

Tại hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng. Dù là ở hội trường chính hay các phòng hội thảo, các cuộc thảo luận về sự kết hợp của AI và Web3 đều rất sôi nổi. Bài viết này sẽ đi sâu vào một số khía cạnh chính được đề cập tại hội nghị.

Một, Cơ sở hạ tầng AI

1. Nền tảng và khung phóng AI Agent

Trong nửa năm qua, nền tảng ra mắt AI Agent và cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã thu hút được nhiều sự chú ý. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng bình thường một nền tảng với rào cản thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, là một trong những hướng đi chính của các dự án AI hiện nay.

Một số dự án tiêu biểu bao gồm:

• Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung, thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, thiết lập hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
• 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.
• Hệ thống cơ sở hạ tầng phi tập trung, đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy.
• Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán cho AI Agent và ứng dụng.
• Mạng lưới phi tập trung được hình thành từ nhiều AI Agent, có thể tự hoàn thành nhiệm vụ theo mô tả của người dùng.

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 trong các lĩnh vực tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., với hy vọng phá vỡ sự độc quyền của các công ty lớn đối với LLM thông qua cách tiếp cận phi tập trung, giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.

Một số dự án tiêu biểu bao gồm:

• Nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính.
• 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.
• Tập trung vào mạng thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung.
• Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu đến các cụm GPU và CPU.
• Nền tảng hạ tầng điện toán đám mây phân tán, được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ tính toán AI và ngành công nghiệp trò chơi.
• Mạng lưới AI thông minh tự trị phi tập trung, dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
• Cam kết vào các giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao.
• Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế AI.
• Nền tảng cung cấp bảo vệ quyền riêng tư và chức năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
• Nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ việc thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình.

3. AI có thể xác minh

Một trong những thách thức quan trọng mà sự phát triển AI phải đối mặt là tính không minh bạch trong quá trình đào tạo và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra của 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 của AI.

Các dự án đại diện bao gồm:

• Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán bảo mật và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi.
• Công cụ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi.
• Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.

Hai, Trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và mong đợi

So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án ứng dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Một số dự án đáng chú ý bao gồm:

• Nền tảng AI Agent trò chơi trên blockchain, có thể tạo ra nội dung kể chuyện động theo thời gian thực.
• Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, có khả năng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch và cung cấp dịch vụ đặt hàng.
• AI Agent bình luận thể thao tập trung vào lĩnh vực bóng rổ.
• Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch.

Ba, chuyển đổi dự án truyền thống sang AI

Nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, công bố các kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình.

• Một số chuỗi công khai cho biết sự xuất hiện của AI Agent giúp đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp trên blockchain, có khả năng thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những chuỗi công khai này dự định hỗ trợ sự phát triển của AI một cách toàn diện từ kiến trúc cơ sở, đổi mới tài khoản, v.v.
• Một số dự án tập trung vào dịch vụ cụ thể cũng bắt đầu mở rộng sang lĩnh vực AI, chẳng hạn như xây dựng lớp tin cậy phi tập trung, cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc huấn luyện và suy diễn, dự đoán và các phép toán ngoài chuỗi khác của AI.

Bốn, Thách thức và Tương lai

Mặc dù triển vọng tươi sáng, sự phát triển của AI trên chuỗi vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ gợi ý, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như vấn đề an ninh riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại vấn đề kỹ thuật mà còn ươm mầm những cơ hội đổi mới to lớn.

Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc cải 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.