Sự kết hợp giữa AI và Web3: Quan sát Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
AI và web3 được coi là hai động lực chính thúc đẩy nhân loại tiến vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Sau khi ChatGPT mang đến trải nghiệm AI cách mạng, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm phát triển thành một trong những lĩnh vực tăng trưởng bền vững được kỳ vọng nhất trong 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 hot, không chỉ ở hội trường chính mà cả ở các phiên họp phụ đều có các cuộc thảo luận liên quan. Hãy cùng xem một số dự án AI tiềm năng được trình bày tại hội nghị.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát triển AI Agent
Trong nửa năm qua, nền tảng phóng AI Agent và cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã phát triển mạnh mẽ. 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, là một trong những hướng trọng điểm của các dự án AI hiện nay.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems) phát triển. Người dùng có thể tạo, quản lý và điều phối mạng lưới AI Agent.
Autonomys Network: Nền tảng hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được sự hợp tác an toàn, tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI thông minh tự hành.
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, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI.
Questflow: Mạng lưới được cấu thành từ 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. 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 tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng thông qua phương pháp phi tập trung để 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.
Hyperbolic: Nền tảng đám mây AI 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 của 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 vào các cụm GPU và CPU.
Aethir: Nền tảng sáng tạo cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, dùng để khai thác dữ liệu Internet theo thời gian thực.
GAIB: Giải pháp lớp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế AI.
Automata: Cung cấp chức năng bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ 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 quá trình đào tạo không minh bạch và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra. Một số dự án hy vọng có thể đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, 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 đáng tin cậy và suy diễn AI cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, các trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại có rất ít dự án ứng dụng AI nổi bật. Ngoài robot Twitter AIXBT, còn có:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, tạo ra nội dung kể chuyện động theo thời gian thực.
AI Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, tùy chỉnh kế hoạch du lịch qua trò chuyện.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao trong lĩnh vực bóng rổ do nhà vô địch NBA Tristan Thompson tham gia.
AskJimmy: 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 đã công bố kế hoạch chuyển hướng AI:
Các chuỗi công cộng như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sẽ hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc nền tảng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác.
Eigenlayer đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp chứng cứ trên chuỗi cho việc tính toán ngoài chuỗi AI.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Sự phát triển AI trên chuỗi vẫn phải 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, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an toàn và bảo mật. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về mặt công nghệ mà còn ươm mầm những cơ hội đổi mới to lớn. Trong dài hạn, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, 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.
Sự kết hợp AI+Web3 tăng tốc: Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025 giới thiệu các dự án đổi mới và xu hướng phát triển
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Quan sát Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
AI và web3 được coi là hai động lực chính thúc đẩy nhân loại tiến vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Sau khi ChatGPT mang đến trải nghiệm AI cách mạng, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm phát triển thành một trong những lĩnh vực tăng trưởng bền vững được kỳ vọng nhất trong 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 hot, không chỉ ở hội trường chính mà cả ở các phiên họp phụ đều có các cuộc thảo luận liên quan. Hãy cùng xem một số dự án AI tiềm năng được trình bày tại hội nghị.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung phát triển AI Agent
Trong nửa năm qua, nền tảng phóng AI Agent và cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã phát triển mạnh mẽ. 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, là một trong những hướng trọng điểm của các dự án AI hiện nay.
0G Labs: Hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung đầu tiên (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 độc quyền AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
DeAgentAI: Nền tảng đổi mới tập trung vào AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy công nghệ đa tác nhân (Multi-Agent Systems) phát triển. Người dùng có thể tạo, quản lý và điều phối mạng lưới AI Agent.
Autonomys Network: Nền tảng hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được sự hợp tác an toàn, tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI thông minh tự hành.
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, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI.
Questflow: Mạng lưới được cấu thành từ 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. 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 tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., hy vọng thông qua phương pháp phi tập trung để 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.
Hyperbolic: Nền tảng đám mây AI 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 của 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 vào các cụm GPU và CPU.
Aethir: Nền tảng sáng tạo cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán.
MinionLab: Mạng lưới AI tự trị phi tập trung, dùng để khai thác dữ liệu Internet theo thời gian thực.
GAIB: Giải pháp lớp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Kite AI: Nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế cho nền kinh tế AI.
Automata: Cung cấp chức năng bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung.
Public AI: Xây dựng nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ 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 quá trình đào tạo không minh bạch và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra. Một số dự án hy vọng có thể đạt được tính khả thi trong quá trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, 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 đáng tin cậy và suy diễn AI cho các ứng dụng trên chuỗi.
Brevis: động cơ tính toán phi tập trung, cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh ngoài chuỗi.
Verisense Network: Nền tảng đổi mới tập trung vào xác thực dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy.
Hai, các trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại có rất ít dự án ứng dụng AI nổi bật. Ngoài robot Twitter AIXBT, còn có:
Narra: Nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, tạo ra nội dung kể chuyện động theo thời gian thực.
AI Travel: Trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI, tùy chỉnh kế hoạch du lịch qua trò chuyện.
HeyTracyAI: AI Agent bình luận thể thao trong lĩnh vực bóng rổ do nhà vô địch NBA Tristan Thompson tham gia.
AskJimmy: 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 đã công bố kế hoạch chuyển hướng AI:
Các chuỗi công cộng như Sui, Near, Flow và Aptos tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, cho biết sẽ hỗ trợ sự phát triển của AI từ kiến trúc nền tảng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác.
Eigenlayer đang xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), cung cấp chứng cứ trên chuỗi cho việc tính toán ngoài chuỗi AI.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Sự phát triển AI trên chuỗi vẫn phải 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, giới hạn về lưu trữ và phần cứng, cũng như các vấn đề về an toàn và bảo mật. Những thách thức này không chỉ mang lại khó khăn về mặt công nghệ mà còn ươm mầm những cơ hội đổi mới to lớn. Trong dài hạn, ngành công nghiệp đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi, mong đợi thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, thúc đẩy sự hòa nhập và thịnh vượng của AI với Web3.