Phân tích lĩnh vực AI Layer1: Khám phá mảnh đất màu mỡ cho sự phát triển DeAI trên chuỗi.

Phân tích đường đua AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta liên tục thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, mở rộng không gian tưởng tượng của con người một cách đáng kể, thậm chí trong một số tình huống, nó đã thể hiện tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này lại bị kiểm soát chặt chẽ bởi một số ông lớn công nghệ tập trung. Với nguồn vốn mạnh mẽ và khả năng kiểm soát tài nguyên tính toán cao, những công ty này đã xây dựng nên những rào cản khó vượt qua, khiến cho phần lớn các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.

Trong giai đoạn đầu phát triển nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện lợi mà công nghệ mang lại, trong khi sự quan tâm đến các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an ninh lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách thỏa đáng, cuộc tranh luận về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ trở nên nổi bật hơn, trong khi các ông lớn tập trung vào lợi nhuận thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối phó với những thách thức này.

Công nghệ blockchain nhờ vào tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt của nó, đã cung cấp những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện nay, đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI" trên các blockchain chính. Tuy nhiên, khi phân tích sâu hơn, có thể thấy rằng những dự án này vẫn còn nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và cơ sở hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, sử dụng dữ liệu và các tình huống ứng dụng, độ sâu và độ rộng của đổi mới cần được nâng cao.

Để thực hiện thực sự tầm nhìn về AI phi tập trung, cho phép blockchain có thể an toàn, hiệu quả và dân chủ trong việc hỗ trợ các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer 1 được xây dựng riêng cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho đổi mới mở của AI, dân chủ trong quản trị và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển phồn thịnh của hệ sinh thái AI phi tập trung.

Biteye và PANews hợp tác phát hành báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi

Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1

AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI, có kiến trúc và hiệu suất được xây dựng chặt chẽ xung quanh nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả cho sự phát triển bền vững và thịnh vượng của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần có những khả năng cốt lõi sau:

  1. Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung Cốt lõi của AI Layer 1 là xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành đào tạo và suy luận mô hình AI, mà còn cần đóng góp các tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, v.v., nhằm phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn tập trung trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ chế đồng thuận và khuyến khích ở tầng dưới: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác những đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ suy luận, đào tạo AI, v.v., để đảm bảo an ninh cho mạng lưới và phân bổ tài nguyên hiệu quả. Chỉ có như vậy mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.

  2. Hiệu suất cao vượt trội và khả năng hỗ trợ nhiệm vụ đa dạng AI Các nhiệm vụ AI, đặc biệt là đào tạo và suy luận LLM, đặt ra yêu cầu rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ các loại nhiệm vụ đa dạng và khác biệt, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy luận, lưu trữ và các bối cảnh đa dạng khác. AI Layer 1 phải được tối ưu hóa sâu sắc cho các yêu cầu như thông lượng cao, độ trễ thấp và khả năng xử lý song song linh hoạt trên kiến trúc nền tảng, và phải có khả năng hỗ trợ nguyên bản cho các nguồn tài nguyên tính toán khác biệt, đảm bảo rằng mọi nhiệm vụ AI đều có thể hoạt động hiệu quả, đạt được sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn giản" đến "hệ sinh thái phức tạp và đa dạng".

  3. Khả năng xác minh và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm an ninh như mô hình xấu và sự thao túng dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính khả thi và sự đồng nhất của kết quả đầu ra của AI từ cơ chế nền tảng. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), và tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể đảm bảo rằng mỗi lần suy diễn mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, khả năng xác minh này cũng giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, thực hiện "những gì nhận được chính là những gì mong muốn", tăng cường sự tin tưởng và mức độ hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.

  4. Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đặc biệt quan trọng. AI Layer 1 nên đảm bảo tính khả chứng trong khi áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, giao thức tính toán riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong toàn bộ quá trình suy diễn, đào tạo và lưu trữ, hiệu quả ngăn ngừa rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ nỗi lo của người dùng về an toàn dữ liệu.

  5. Năng lực hỗ trợ phát triển và chịu đựng hệ sinh thái mạnh mẽ Là hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có tính dẫn đầu về công nghệ, mà còn phải cung cấp cho các nhà phát triển, nhà vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia hệ sinh thái khác các công cụ phát triển hoàn chỉnh, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích. Bằng cách tối ưu hóa liên tục tính khả dụng của nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy sự ra đời của các ứng dụng gốc AI phong phú và đa dạng, đạt được sự thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI phi tập trung.

Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về sáu dự án đại diện cho AI Layer1, bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực, phân tích tình trạng phát triển của các dự án, và thảo luận về xu hướng tương lai.

Biteye và PANews hợp tác phát hành báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm đất lành cho DeAI on-chain

Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành

Tổng quan dự án

Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 ( giai đoạn ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu mô hình, theo dõi gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (mở, có lợi, trung thành), giúp mô hình AI thực hiện cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch trong việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và thương mại hóa sản phẩm AI, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.

Đội ngũ Sentient Foundation tập hợp những chuyên gia học thuật hàng đầu, doanh nhân blockchain và kỹ sư trên toàn cầu, cam kết xây dựng một nền tảng AGI do cộng đồng điều hành, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm Giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và Giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt chịu trách nhiệm về an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời được dẫn dắt bởi người đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal trong chiến lược blockchain và bố cục hệ sinh thái. Các thành viên trong đội ngũ có nền tảng từ các doanh nghiệp như Meta, Coinbase, Polygon, cũng như các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy việc triển khai dự án.

Là dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập của Polygon, Sentient ngay từ khi thành lập đã mang theo một hào quang, sở hữu nguồn lực phong phú, mối quan hệ và nhận thức thị trường cao, cung cấp sự ủng hộ mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn đầu, cùng với hàng chục quỹ đầu tư khác như Delphi, Hashkey và Spartan.

Biteye và PANews hợp tác phát hành báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi

Kiến trúc thiết kế và tầng ứng dụng

Cơ sở hạ tầng

Kiến trúc cốt lõi

Kiến trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống chuỗi khối.

AI Pipeline là nền tảng để phát triển và đào tạo các tác phẩm "AI trung thành", bao gồm hai quy trình cốt lõi:​

  • Lập kế hoạch dữ liệu (Data Curation): Quy trình chọn dữ liệu do cộng đồng điều khiển, được sử dụng để căn chỉnh mô hình.
  • Đào tạo lòng trung thành (Loyalty Training): Đảm bảo quá trình đào tạo của mô hình giữ được sự nhất quán với ý định của cộng đồng.

Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối doanh thu và quản trị công bằng cho các tác phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:

  • Lớp lưu trữ: Lưu trữ trọng số mô hình và thông tin đăng ký dấu vân tay;
  • Tầng phân phối: Mô hình kiểm soát hợp đồng ủy quyền gọi vào;
  • Lớp truy cập: Xác minh quyền truy cập của người dùng thông qua chứng minh quyền.
  • Tầng khuyến khích: Hợp đồng định tuyến lợi nhuận sẽ phân phối thanh toán cho người đào tạo, người triển khai và người xác thực mỗi lần gọi.

Biteye và PANews hợp tác phát hành báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi

Khung mô hình OML

Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là quan điểm cốt lõi do Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Bằng cách kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, nó có các đặc điểm sau:

  • Tính mở: Mô hình phải mã nguồn mở, mã và cấu trúc dữ liệu phải minh bạch, thuận tiện cho cộng đồng tái hiện, kiểm toán và cải tiến.
  • Tiền tệ hóa: Mỗi lần gọi mô hình sẽ kích hoạt dòng doanh thu, hợp đồng trên chuỗi sẽ phân phối doanh thu cho người đào tạo, người triển khai và người xác minh.
  • Độ trung thành: Mô hình thuộc về cộng đồng người đóng góp, hướng nâng cấp và quản trị được quyết định bởi DAO, việc sử dụng và sửa đổi bị kiểm soát bởi cơ chế mã hóa.
Mật mã học gốc AI (AI-native Cryptography)

Mã hóa gốc AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc dạng nhiều chiều thấp và tính khả vi của mô hình để phát triển cơ chế bảo mật nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:

  • Nhúng dấu vân tay: Chèn một tập hợp các cặp khóa giá trị query-response ẩn vào lúc huấn luyện để tạo thành chữ ký duy nhất của mô hình;
  • Giao thức xác minh quyền sở hữu: Xác minh xem dấu vân tay có được giữ lại hay không thông qua thiết bị phát hiện thứ ba (Prover) dưới dạng câu hỏi query;
  • Cơ chế gọi phép: Trước khi gọi, cần phải lấy "chứng chỉ quyền hạn" do chủ sở hữu mô hình cấp, hệ thống sẽ dựa trên đó mà cấp quyền cho mô hình giải mã đầu vào và trả về câu trả lời chính xác.

Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.

Khung xác định quyền sở hữu và thực thi an toàn của mô hình

Sentient hiện đang áp dụng an ninh hỗn hợp Melange: kết hợp xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE, và phân chia lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Phương pháp dấu vân tay là thực hiện OML 1.0 trên dòng chính, nhấn mạnh tư tưởng "An ninh lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và trừng phạt khi vi phạm.

Cơ chế dấu vân tay là một triển khai quan trọng của OML, nó thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi - câu trả lời" cụ thể, cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn đào tạo. Thông qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn việc sao chép và thương mại hóa trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của các nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp hồ sơ có thể theo dõi trên chuỗi cho các hành vi sử dụng mô hình.

Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (như AWS Nitro Enclaves) để đảm bảo mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro về an ninh, nhưng lợi ích về hiệu suất cao và tính thời gian thực khiến nó trở thành công nghệ cốt lõi cho việc triển khai mô hình hiện nay.

Trong tương lai, Sentient dự định giới thiệu công nghệ chứng minh không kiến thức (ZK) và mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE) nhằm tăng cường bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh, cung cấp giải pháp trưởng thành hơn cho việc triển khai phi tập trung của các mô hình AI.

Xem bản gốc
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.
  • Phần thưởng
  • 6
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
ColdWalletGuardianvip
· 18giờ trước
Giao dịch vào lĩnh vực AI
Xem bản gốcTrả lời0
DegenMcsleeplessvip
· 22giờ trước
Trung tâm AI cuối cùng sẽ diệt vong
Xem bản gốcTrả lời0
GasWastingMaximalistvip
· 07-18 14:20
Khả năng tính toán phí确实贵
Xem bản gốcTrả lời0
quiet_lurkervip
· 07-18 14:17
Đáng để nghiên cứu sâu
Xem bản gốcTrả lời0
ForkItAllDayvip
· 07-18 14:02
AI tương lai tăng lên bùng nổ
Xem bản gốcTrả lời0
NftCollectorsvip
· 07-18 13:56
Phá vỡ tình thế tìm kiếm cơ hội mới
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)