Nguồn gốc: Forbes

Tác giả gốc: Sean Lee

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, nhưng vẫn do một số ít gã khổng lồ công nghệ thống trị. Trong khi OpenAI, Google và Meta chiếm hết các tiêu đề, một sự thay đổi thầm lặng nhưng có khả năng cơ bản hơn đang diễn ra—sự trỗi dậy của AI phi tập trung (DeAI).

Đây không chỉ là sự đổi mới trong thuật toán mà còn là sự phản kháng lại sự kiểm soát tập trung. Người dùng ngày càng cảnh giác với các hệ thống hộp đen, chương trình nghị sự dữ liệu ẩn và độc quyền quyền lực, nhưng để thoát khỏi những "bức tường" này, cơ sở hạ tầng của AI phải được xây dựng lại. Ngày nay, nhiều dự án đang giải quyết trực tiếp những thách thức này, đặt nền tảng cho việc xác định lại vai trò của AI.

Việc hiểu được sự phát triển này rất quan trọng đối với bất kỳ ai đang xây dựng hoặc đầu tư vào không gian phi tập trung — vì sự thành công hay thất bại của làn sóng đổi mới AI tiếp theo sẽ phụ thuộc vào việc liệu những nền tảng thay thế này có thể được xây dựng thành công hay không.

Bản chất phá vỡ của AI phi tập trung là gì?

Việc triển khai AI trong môi trường phi tập trung, không cần sự tin cậy sẽ thay đổi hoàn toàn các quy tắc của trò chơi: mỗi suy luận có thể yêu cầu xác minh mật mã; các cuộc gọi dữ liệu thường cần phải đi qua một mạng chỉ mục blockchain phức tạp; Không giống như những gã khổng lồ tập trung, khi nhu cầu về năng lực tính toán tăng đột biến, dự án DeAI không thể chỉ dựa vào các dịch vụ AWS hoặc Google Cloud để tự động mở rộng năng lực - trừ khi nó từ bỏ các nguyên tắc cốt lõi của mình.

Hãy tưởng tượng một mô hình DeAI dành cho quản trị cộng đồng: nó cần tương tác với các hợp đồng thông minh (có thể là liên chuỗi), đảm bảo quyền riêng tư thông qua mật mã phức tạp và duy trì hoạt động minh bạch - điều này rất khác so với những thách thức về tính toán mà phân tích AI truyền thống phải đối mặt.

Chính sự phức tạp này đã khiến những ý tưởng DeAI ban đầu liên tục thất bại: các dự án hoặc hy sinh tính phi tập trung để đổi lấy hiệu quả hoặc bị quá tải bởi nhu cầu xử lý. Bước ngoặt thực sự đến khi các nhóm phát triển ngừng áp dụng các kiến trúc AI truyền thống và thay vào đó xây dựng các hệ thống chuyên dụng ngay từ đầu với các tính năng như phân cấp, minh bạch và kiểm soát của người dùng.

Từ bản thiết kế đến mạng chính: các ứng dụng thực tế đang được tiến hành

Dự án AI phi tập trung cuối cùng đã thoát khỏi khuôn khổ lý thuyết. Nhiều nhóm đã triển khai các hệ thống thực tế. Những trường hợp này không chỉ xác minh tính khả thi của công nghệ mà còn chỉ ra những sai sót cố hữu của AI tập trung.

Trong cuộc chiến chống lại các hộp đen AI tập trung, Kava đang trở thành người tiên phong trong cuộc cách mạng minh bạch. Nền tảng của nó tích hợp sâu các thành phần AI phi tập trung. Nhà đồng sáng lập Scott Stuart tiết lộ với chúng tôi trong một cuộc họp ở Hồng Kông: số lượng người dùng nền tảng đã vượt quá 100.000. Nhu cầu thực sự về một hệ thống có trách nhiệm đang làm lung lay sự thống trị của "AI hộp đen" truyền thống. Thông qua quyền tự chủ của cộng đồng và cơ chế hoạt động hoàn toàn minh bạch, Kava cung cấp một giải pháp thay thế cụ thể cho ngành công nghiệp.

Giao thức NEAR cung cấp cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng cho các ứng dụng phi tập trung có thông lượng cao, cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động của DeAI; trong khi Internet Computer (ICP) đã tiên phong trong các ứng dụng AI chuỗi đầy đủ, đảm bảo toàn bộ quá trình từ nhập dữ liệu đến xuất kết quả đều đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật phi tập trung.

Cuộc chiến xây dựng nền tảng

Những nhu cầu đặc biệt của DeAI bộc lộ những điểm yếu chính của cơ sở hạ tầng Web3. Akash Network là mạng đầu tiên phá vỡ bế tắc - DePIN (mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) mà họ xây dựng sẽ kích hoạt sức mạnh điện toán nhàn rỗi trên toàn thế giới, tạo ra thị trường điện toán chi phí thấp, chống kiểm duyệt và cung cấp giải pháp thay thế cho khối lượng công việc AI tương đương với các dịch vụ đám mây tập trung.

Khả năng truy cập dữ liệu cũng là một phần quan trọng của câu đố. Graph tối ưu hóa cơ chế lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu blockchain, cho phép các ứng dụng DeAI thu thập thông tin trên chuỗi một cách hiệu quả, đáp ứng các yêu cầu dữ liệu khổng lồ cho việc phân tích và ra quyết định phức tạp, đồng thời tránh quá tải một nút duy nhất.

Những sự tiến hóa cơ bản này đang định hình lại toàn bộ hệ sinh thái. DeAI ngày nay có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp hơn—cho dù là tối ưu hóa danh mục chiến lược DeFi hay thúc đẩy các nền tảng xã hội phi tập trung—mà không làm mất đi các nguyên tắc cốt lõi của phi tập trung.

Mạng lưới điện toán phân tán được xây dựng bởi các nền tảng như Akash hỗ trợ hoạt động thực tế của các dự án như Kava. Chu kỳ lành mạnh này khẳng định phản ứng dây chuyền do những đột phá về cơ sở hạ tầng mang lại: khi các nhà phát triển không phải lựa chọn giữa "hiệu quả" và "phân quyền", một sự thay đổi mô hình thực sự sẽ trở nên khả thi.

Con đường phía trước

Sự phát triển liên tục của cơ sở hạ tầng Web3 đang mở ra những kịch bản ứng dụng độc đáo cho AI phi tập trung. Lấy DeFi làm ví dụ: tác nhân AI mà Kava có kế hoạch triển khai vào cuối năm nay sẽ có thể tự động thực hiện các chiến lược chuỗi chéo phức tạp hoặc tối ưu hóa các kế hoạch canh tác năng suất, sử dụng gói thông minh để loại bỏ sự phức tạp trong vận hành khiến người dùng chính thống nản lòng. Điều này không chỉ đòi hỏi sự hỗ trợ của thuật toán AI mà còn dựa vào sự tương tác liền mạch với nhiều giao thức - đây là giá trị quan trọng mà cơ sở hạ tầng như The Graph mang lại.

Quản trị cộng đồng là một bước đột phá khác. Các dự án như Dexe đang khám phá các khuôn khổ phát triển AI do cộng đồng thúc đẩy, giúp liên kết động quá trình đào tạo mô hình với sự đồng thuận của người dùng và nhu cầu quản lý. Với sự hỗ trợ của cơ sở hạ tầng vững chắc, các tác nhân AI trong tương lai có thể mô phỏng tác động của chính sách, quản lý kho bạc DAO và đạt được quyền tự chủ thông minh thực sự.

Vượt xa sự cường điệu

Sự thành công của DeAI không thể chỉ dựa vào thiết kế mô hình tinh vi hay lời kêu gọi lý tưởng. Các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và nhà phát triển ứng dụng vẫn phải đối mặt với những thách thức liên tục như tình trạng tắc nghẽn năng lượng điện toán, tiêu chuẩn giao tiếp chuỗi chéo, xác minh tính xác thực của dữ liệu và tính tinh khiết phi tập trung.

Nhiều mô hình lý thuyết sẽ bộc lộ điểm yếu khi tiếp xúc với thực tế của mạng chính. Hỏi bất kỳ nhóm triển khai DeAI nào, họ sẽ liệt kê những trường hợp cực đoan mà các mô hình hiện tại gặp khó khăn trong việc xử lý - biến động thị trường đột ngột, tình trạng tắc nghẽn mạng đạt đỉnh, lỗ hổng trong cơ chế quản trị, v.v.

Chìa khóa cho giai đoạn tiếp theo là chuẩn hóa và khả năng tương tác. Với sự gia tăng của các ứng dụng DeAI, việc thiết lập một khuôn khổ dữ liệu, điện toán và quản trị thống nhất là điều bắt buộc. Thành công lâu dài phụ thuộc vào việc xây dựng một hệ sinh thái nơi các thành phần hoạt động cùng nhau một cách liền mạch, thay vì một tập hợp các giải pháp rời rạc, cạnh tranh nhau.

Những yếu tố cơ bản này—cơ sở hạ tầng vững chắc, dữ liệu có thể xác minh, cơ chế quản trị linh hoạt—có thể không bắt mắt bằng những tiến bộ đột phá trong đào tạo mô hình. Nhưng cuối cùng họ sẽ quyết định liệu AI phi tập trung có thể thực hiện được lời hứa về tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và trao quyền cho người dùng cao hơn hay không, hay vẫn mãi bị mắc kẹt trong cái lồng của các ứng dụng bên lề. Các nhóm đang giải quyết những thách thức cơ bản này đang định hình quỹ đạo tương lai của AI.

「Liên kết gốc"

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia