Sự kết hợp giữa AI và Web3: Từ hạ tầng đến ứng dụng thực tế
AI và Web3 như hai động lực chính của đổi mới công nghệ trong những năm gần đây, đang thúc đẩy nhân loại bước vào một giai đoạn tăng trưởng công nghệ mới. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm trở thành cơ sở hạ tầng thực tế, trở thành lĩnh vực phát triển bền vững được đánh giá cao nhất trong Web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, xuyên suốt nhiều cuộc thảo luận tại hội trường chính và các hội trường phụ. Hãy cùng tìm hiểu những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực này.
I. Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng và cơ sở hạ tầng khung cho AI Agent đã nhận được nhiều sự chú ý. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với rào cản thấp, trở thành một trong những hướng đi trọng tâm của đợt AI này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân phối.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems). Người dùng có thể tạo, quản lý và phối hợp mạng lưới AI Agent, ứng dụng trong tự động hóa kinh doanh, phân tích dữ liệu và các bối cảnh khác.
Autonomys Network: Hệ thống cơ sở hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được hợp tác giữa người và máy an toàn, tự động. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng biệt, thực hiện dịch vụ đặt chỗ, quản lý quỹ và các nhiệm vụ khác.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán các ứng dụng và Agent AI, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI đại lý có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người khó có thể đạt được.
2. Trí tuệ nhân tạo 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 như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua cách tiếp cận 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.
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế Data Liquidity Pools (DLP), người dùng có thể đóng góp và xác minh dữ liệu, tạo ra tài sản được mã hóa để sử dụng cho việc huấn luyện mô hình AI.
Hyperbolic: Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng. Hỗ trợ dịch vụ suy diễn AI, truy cập GPU theo yêu cầu và việc kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi.
OpenLedger: Tập trung vào mạng lưới thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung. Hỗ trợ các nhà phát triển lấy dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM) và triển khai dưới dạng dịch vụ có phí.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu đến các cụm GPU và CPU. Thông qua mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (Mạng IOG), người dùng có thể truy cập ngay lập tức vào các cụm GPU phân tán.
Aethir: Nền tảng đổi mới cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán. Aethir Earth được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ tính toán AI, trong khi Aethir Atmosphere tối ưu hóa mạng GPU đám mây cho ngành công nghiệp game.
MinionLab: Mạng lưới các tác nhân AI tự trị phi tập trung, những tác nhân này được gọi là "Minions", hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
GAIB: Giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tạo ra các loại tài sản và hệ thống kinh tế mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế đặc biệt cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng 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 (DApps), đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và quyền tự chủ của người dùng.
Public AI: Cam kết xây dựng một nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
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 độ chính xác của kết quả đầu ra của AI khó có thể đảm bảo. Hiện tại, có nhiều dự án đang nỗ lực đạt được tính khả thi trong 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.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy luận AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Mạng tính toán bảo mật dựa trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy luận mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Brevis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp với chứng minh không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy, giúp các nhà phát triển xác minh nguồn dữ liệu và đảm bảo tính xác thực cũng như tính toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện. Hỗ trợ việc kiểm toán và xác minh quá trình ra quyết định của AI, cung cấp dữ liệu huấn luyện và quy trình suy diễn minh bạch cho các mô hình AI.
Hai, Ứng dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
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. Ngoài những robot Twitter nổi tiếng, còn có một số ứng dụng AI mới nổi đã thu hút sự chú ý:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động theo thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa. Hỗ trợ tạo ra và tương tác AI-NFT.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, cung cấp dịch vụ đặt khách sạn và so sánh giá cả.
HeyTracyAI: AI Agent trong lĩnh vực bóng rổ được tham gia bởi nhà vô địch NBA Tristan Thompson, cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, nhằm tạo ra quỹ phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng lớn, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình:
Các blockchain lâu đời như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho rằng AI Agent sẽ giúp đơn giản hóa các quy trình tương tác blockchain phức tạp, thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những blockchain này đều cho biết sẽ hỗ trợ sự phát triển của AI từ cấu trúc nền tảng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển thực hiện đổi mới ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động hackathon.
Eigenlayer, chuyên về dịch vụ Restaking, cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), nhằm cung cấp bằng chứng trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như huấn luyện, suy diễn và dự đoán AI, nhằm hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng kết hợp AI và Web3 là rất sáng sủa, nhưng sự phát triển của AI trên chuỗi hiện vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình không đủ, sự mơ hồ về ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về kỹ thuật mà còn nuôi dưỡng những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi. Thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, sự kết hợp giữa AI và Web3 sẽ đón nhận một tương lai thịnh vượng hơn.
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.
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Những tiến triển mới nhất từ cơ sở hạ tầng đến thực tiễn ứng dụng
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Từ hạ tầng đến ứng dụng thực tế
AI và Web3 như hai động lực chính của đổi mới công nghệ trong những năm gần đây, đang thúc đẩy nhân loại bước vào một giai đoạn tăng trưởng công nghệ mới. Với trải nghiệm AI cách mạng mà ChatGPT mang lại, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm trở thành cơ sở hạ tầng thực tế, trở thành lĩnh vực phát triển bền vững được đánh giá cao nhất trong Web3.
Tại hội nghị đồng thuận Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành chủ đề nóng, xuyên suốt nhiều cuộc thảo luận tại hội trường chính và các hội trường phụ. Hãy cùng tìm hiểu những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực này.
I. Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung AI Agent
Trong nửa năm qua, việc xây dựng nền tảng phóng và cơ sở hạ tầng khung cho AI Agent đã nhận được nhiều sự chú ý. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng sử dụng AI Agent với rào cản thấp, trở thành một trong những hướng đi trọng tâm của đợt AI này.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân phối.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems). Người dùng có thể tạo, quản lý và phối hợp mạng lưới AI Agent, ứng dụng trong tự động hóa kinh doanh, phân tích dữ liệu và các bối cảnh khác.
Autonomys Network: Hệ thống cơ sở hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được hợp tác giữa người và máy an toàn, tự động. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI riêng biệt, thực hiện dịch vụ đặt chỗ, quản lý quỹ và các nhiệm vụ khác.
Gaia Network: Nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán các ứng dụng và Agent AI, tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain.
Questflow: Mạng lưới đa AI Agent phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới AI đại lý có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người khó có thể đạt được.
2. Trí tuệ nhân tạo 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 như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, hy vọng thông qua cách tiếp cận 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.
Vana: Cam kết xây dựng nền tảng quyền sở hữu dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế Data Liquidity Pools (DLP), người dùng có thể đóng góp và xác minh dữ liệu, tạo ra tài sản được mã hóa để sử dụng cho việc huấn luyện mô hình AI.
Hyperbolic: Nền tảng AI đám mây truy cập mở, tích hợp tài nguyên tính toán toàn cầu, cung cấp cho người dùng tài nguyên GPU và dịch vụ AI tiết kiệm chi phí, có thể mở rộng. Hỗ trợ dịch vụ suy diễn AI, truy cập GPU theo yêu cầu và việc kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi.
OpenLedger: Tập trung vào mạng lưới thế hệ tiếp theo về AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung. Hỗ trợ các nhà phát triển lấy dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM) và triển khai dưới dạng dịch vụ có phí.
IO.NET: Nền tảng tính toán phi tập trung, cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu đến các cụm GPU và CPU. Thông qua mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (Mạng IOG), người dùng có thể truy cập ngay lập tức vào các cụm GPU phân tán.
Aethir: Nền tảng đổi mới cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán. Aethir Earth được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ tính toán AI, trong khi Aethir Atmosphere tối ưu hóa mạng GPU đám mây cho ngành công nghiệp game.
MinionLab: Mạng lưới các tác nhân AI tự trị phi tập trung, những tác nhân này được gọi là "Minions", hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu internet theo thời gian thực.
GAIB: Giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tạo ra các loại tài sản và hệ thống kinh tế mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế đặc biệt cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng 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 (DApps), đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và quyền tự chủ của người dùng.
Public AI: Cam kết xây dựng một nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa phương thức, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp.
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 độ chính xác của kết quả đầu ra của AI khó có thể đảm bảo. Hiện tại, có nhiều dự án đang nỗ lực đạt được tính khả thi trong 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.
Phala Network: Nền tảng điện toán đám mây phi tập trung, cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy luận AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Mạng tính toán bảo mật dựa trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy luận mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Brevis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi, kết hợp với chứng minh không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy, giúp các nhà phát triển xác minh nguồn dữ liệu và đảm bảo tính xác thực cũng như tính toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện. Hỗ trợ việc kiểm toán và xác minh quá trình ra quyết định của AI, cung cấp dữ liệu huấn luyện và quy trình suy diễn minh bạch cho các mô hình AI.
Hai, Ứng dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
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. Ngoài những robot Twitter nổi tiếng, còn có một số ứng dụng AI mới nổi đã thu hút sự chú ý:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, sử dụng động cơ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động theo thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa. Hỗ trợ tạo ra và tương tác AI-NFT.
AI Travel：Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, giúp người dùng tự động tùy chỉnh kế hoạch du lịch thông qua trò chuyện, cung cấp dịch vụ đặt khách sạn và so sánh giá cả.
HeyTracyAI: AI Agent trong lĩnh vực bóng rổ được tham gia bởi nhà vô địch NBA Tristan Thompson, cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
AskJimmy: Nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, nhằm tạo ra quỹ phòng hộ đa chiến lược phi tập trung do AI Agent tự vận hành.
Ba, Chuyển đổi dự án truyền thống sang AI
Theo xu hướng lớn, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng bắt đầu đón nhận AI, công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng mình:
Các blockchain lâu đời như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho rằng AI Agent sẽ giúp đơn giản hóa các quy trình tương tác blockchain phức tạp, thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3. Những blockchain này đều cho biết sẽ hỗ trợ sự phát triển của AI từ cấu trúc nền tảng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển thực hiện đổi mới ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động hackathon.
Eigenlayer, chuyên về dịch vụ Restaking, cho biết đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), nhằm cung cấp bằng chứng trên chuỗi cho các phép toán ngoài chuỗi như huấn luyện, suy diễn và dự đoán AI, nhằm hỗ trợ sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Mặc dù triển vọng kết hợp AI và Web3 là rất sáng sủa, nhưng sự phát triển của AI trên chuỗi hiện vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình không đủ, sự mơ hồ về ý định của từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an ninh quyền riêng tư. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về kỹ thuật mà còn nuôi dưỡng những cơ hội đổi mới to lớn.
Về lâu dài, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi. Thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, sự kết hợp giữa AI và Web3 sẽ đón nhận một tương lai thịnh vượng hơn.