Sự kết hợp giữa AI và Web3: Điểm nhấn Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Trong những năm gần đây, AI và Web3 được công nhận là hai động lực chính thúc đẩy nhân loại bước vào kỷ nguyên tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Với việc ChatGPT mang đến trải nghiệm AI cách mạng, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm chuyển sang thực tiễn, trở thành một trong những lĩnh vực phát triển bền vững được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực Web3.
Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các phòng họp phụ, những cuộc thảo luận về sự kết hợp giữa AI và Web3 không ngừng diễn ra. Hãy cùng nhau điểm qua một số dự án nổi bật và xu hướng tiên phong tại hội nghị này.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung của AI Agent
Với sự bùng nổ của một số token AI nổi tiếng đầu năm, nền tảng phát hành AI Agent và xây dựng cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã trở nên cực kỳ sôi động trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông 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 trong đợt này.
Một dự án đã đề xuất khái niệm hệ thống điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 chuyên biệt cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
Một nền tảng khác tập trung vào đổi mới AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa đại lý (Multi-Agent Systems). Người dùng có thể tạo, quản lý và điều phối mạng lưới AI Agent, áp dụng cho tự động hóa kinh doanh, phân tích dữ liệu, gợi ý cá nhân hóa và nhiều bối cảnh khác.
Có dự án đề xuất một kiến trúc hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng chỉ cần một ổ cứng thể rắn (SSD) để tham gia vào mạng và trở thành nút, đồng thời tạo ra các tác nhân AI có khả năng tự hành động.
Còn có các nền tảng tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI. Họ đã xây dựng một mạng lưới phân tán các nút tính toán biên do cá nhân và doanh nghiệp kiểm soát để lưu trữ các mô hình trí tuệ nhân tạo đã được tinh chỉnh.
Một dự án đã đề xuất khái niệm mạng lưới gồm các tác nhân AI đa dạng phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới tác nhân AI có thể tự hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người không thể so sánh được.
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 không ngừng theo hướng sức mạnh tính toán, dữ liệu và mô hình để đạt được mục tiêu này, hy vọng rằng thông qua cách thức phi tập trung sẽ phá vỡ vị thế độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Có những dự án cam kết xây dựng nền tảng chủ quyền dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế độc đáo, cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu qua blockchain, tạo ra tài sản được mã hóa để đào tạo mô hình AI.
Một nền tảng đám mây AI mở truy cập thông qua việc 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. Nền tảng hỗ trợ dịch vụ suy diễn AI, truy cập GPU theo yêu cầu và việc kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi.
Một mạng lưới thế hệ tiếp theo tập trung vào AI và blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển truy cập dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM) và triển khai chúng dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
Có nền tảng tính toán phi tập trung cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu vào các cụm GPU và CPU, nhằm loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt đỏ. Người dùng có thể truy cập ngay lập tức vào cụm GPU thông qua mạng các nút phần cứng phân tán.
Một nền tảng tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm cả cloud GPU bare metal được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp game.
Một dự án mạng lưới AI tự trị phi tập trung cho phép các tác nhân này hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu theo thời gian thực từ internet. Chủ sở hữu thiết bị có thể nhận phần thưởng bằng token thông qua việc hỗ trợ mạng.
Có những dự án tập trung vào các giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Một nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế đặc biệt cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI.
Một dự án nhằm cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, cung cấp môi trường hiệu quả, đáng tin cậy và phi tập trung cho các nhà phát triển và người dùng.
Tầm nhìn của một nền tảng nào đó là xây dựng một nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình, đồng thời 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 sự không minh bạch trong quá trình đào tạo và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện tại có nhiều dự án hy vọng thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, sẽ đạt được tính khả thi trong việc xác minh quy trình đào tạo AI, đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Một nền tảng điện toán đám mây phi tập trung cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Các dịch vụ sản phẩm của nó bao gồm mạng tính toán bảo mật dựa trên Môi trường thực thi tin cậy (TEE), hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy diễn mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Một động cơ tính toán phi tập trung được định vị để cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh được ngoài chuỗi, kết hợp với chứng minh không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính, hỗ trợ mở rộng hợp đồng thông minh và ứng dụng Web3.
Một 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, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện; đồng thời hỗ trợ kiểm toán và xác minh quy trình ra quyết định của AI, cung cấp dữ liệu huấn luyện và quy trình suy luận minh bạch cho các mô hình trí tuệ nhân tạo.
Hai, Trường hợp AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án sử dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Ngoài robot Twitter nổi tiếng, các diễn giả trong sự kiện này cũng đã đề cập đến một số trường hợp ứng dụng AI tiềm năng:
Một nền tảng là một nền tảng AI Agent trò chơi, có khả năng sử dụng công cụ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện, và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa trong các tình huống trò chơi. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ việc tạo ra và tương tác với AI-NFT, những NFT này không chỉ là tài sản kỹ thuật số mà còn có những đặc tính thông minh, tương tác động với người dùng.
Một trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI có thể giúp người dùng tự động tùy chỉnh các kế hoạch du lịch khác nhau thông qua trò chuyện, thậm chí giúp người dùng gọi điện cho khách sạn để đặt phòng phù hợp với mức giá tốt nhất.
AI Agent được tham gia bởi một cầu thủ vô địch NBA tập trung vào lĩnh vực bình luận thể thao bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
Một nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, với mục tiêu chính là 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, trong sự kiện lần này, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng đã nhanh chóng tiếp cận AI và công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai nổi tiếng đã tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, họ cho biết trong các cuộc thảo luận rằng sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có khả năng thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3, giải quyết những khó khăn trong tương tác mà ngành đã gặp phải trước đây. Việc mã hóa AI Agent và sự hợp tác lẫn nhau cũng đã cho mọi người thấy nhiều khả năng hơn về việc đưa AI lên chuỗi. Đối với điều này, các chuỗi công khai đã đồng loạt tuyên bố mục tiêu phát triển AI tiên phong, sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, trong khi khuyến khích các nhà phát triển đổi mới và phát triển ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động như hackathon.
Một dự án trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang nỗ lực xây dựng một tầng tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), nhằm cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc huấn luyện và suy diễn AI, dự đoán và các phép toán ngoài chuỗi, hỗ trợ cho sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Với chủ đề nóng hổi của Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025, các cuộc thảo luận và chia sẻ về AI và Web3 diễn ra sôi nổi và thú vị. Trong khi mơ về một tương lai tươi đẹp, nhiều khách mời cũng đề cập đến những thách thức mà AI trên chuỗi hiện đang phải đối mặt, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, tính mơ hồ của ý định từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, vấn đề an ninh riêng tư, v.v. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về kỹ thuật cho ngành mà còn ươm mầm cho những cơ hội đổi mới lớn. Về lâu dài, các chuyên gia trong ngành đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi và mong muốn thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự kết hợp và thịnh vượng của AI và 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.
7 thích
Phần thưởng
7
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
blocksnark
· 07-30 16:08
Đừng theo đuổi nữa, tất cả chỉ đang tận dụng sức nóng của AI.
Xu hướng mới trong sự kết hợp giữa AI và Web3: Phân tích các điểm nổi bật của Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025
Sự kết hợp giữa AI và Web3: Điểm nhấn Hội nghị Nhận thức chung Hong Kong 2025
Trong những năm gần đây, AI và Web3 được công nhận là hai động lực chính thúc đẩy nhân loại bước vào kỷ nguyên tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Với việc ChatGPT mang đến trải nghiệm AI cách mạng, AI trên chuỗi cũng nhanh chóng từ khái niệm chuyển sang thực tiễn, trở thành một trong những lĩnh vực phát triển bền vững được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực Web3.
Tại hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025 vừa kết thúc, sự kết hợp giữa AI và Web3 đã trở thành một chủ đề nóng. Dù là tại hội trường chính hay các phòng họp phụ, những cuộc thảo luận về sự kết hợp giữa AI và Web3 không ngừng diễn ra. Hãy cùng nhau điểm qua một số dự án nổi bật và xu hướng tiên phong tại hội nghị này.
Một, Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khung của AI Agent
Với sự bùng nổ của một số token AI nổi tiếng đầu năm, nền tảng phát hành AI Agent và xây dựng cơ sở hạ tầng AI dạng khung đã trở nên cực kỳ sôi động trong nửa năm qua. Những dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông 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 trong đợt này.
Một dự án đã đề xuất khái niệm hệ thống điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung (deAIOS), thông qua việc xây dựng Layer 1 chuyên biệt cho AI, kết nối tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình, tạo ra hệ sinh thái phát triển AI phân tán.
Một nền tảng khác tập trung vào đổi mới AI Agent phi tập trung, cam kết thúc đẩy sự phát triển của công nghệ đa đại lý (Multi-Agent Systems). Người dùng có thể tạo, quản lý và điều phối mạng lưới AI Agent, áp dụng cho tự động hóa kinh doanh, phân tích dữ liệu, gợi ý cá nhân hóa và nhiều bối cảnh khác.
Có dự án đề xuất một kiến trúc hạ tầng phi tập trung, nhằm mục đích đạt được sự hợp tác an toàn và tự chủ giữa con người và máy móc. Người dùng chỉ cần một ổ cứng thể rắn (SSD) để tham gia vào mạng và trở thành nút, đồng thời tạo ra các tác nhân AI có khả năng tự hành động.
Còn có các nền tảng tích hợp lưu trữ phân tán, tính toán và xác thực dữ liệu thông qua công nghệ blockchain, giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng tiếp cận của AI. Họ đã xây dựng một mạng lưới phân tán các nút tính toán biên do cá nhân và doanh nghiệp kiểm soát để lưu trữ các mô hình trí tuệ nhân tạo đã được tinh chỉnh.
Một dự án đã đề xuất khái niệm mạng lưới gồm các tác nhân AI đa dạng phi tập trung, người dùng chỉ cần mô tả nhu cầu, mạng lưới tác nhân AI có thể tự hoàn thành nhiệm vụ, đạt được hiệu suất và tốc độ mà một mô hình AI đơn lẻ hoặc con người không thể so sánh được.
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 không ngừng theo hướng sức mạnh tính toán, dữ liệu và mô hình để đạt được mục tiêu này, hy vọng rằng thông qua cách thức phi tập trung sẽ phá vỡ vị thế độc quyền của các công ty lớn đối với LLM, giúp công chúng có quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Có những dự án cam kết xây dựng nền tảng chủ quyền dữ liệu người dùng phi tập trung, biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Thông qua thiết kế độc đáo, cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu qua blockchain, tạo ra tài sản được mã hóa để đào tạo mô hình AI.
Một nền tảng đám mây AI mở truy cập thông qua việc 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. Nền tảng hỗ trợ dịch vụ suy diễn AI, truy cập GPU theo yêu cầu và việc kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi.
Một mạng lưới thế hệ tiếp theo tập trung vào AI và blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các nhà phát triển truy cập dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên dụng (SLM) và triển khai chúng dưới dạng dịch vụ có thể trả phí.
Có nền tảng tính toán phi tập trung cung cấp dịch vụ truy cập theo yêu cầu vào các cụm GPU và CPU, nhằm loại bỏ nhu cầu của người dùng về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt đỏ. Người dùng có thể truy cập ngay lập tức vào cụm GPU thông qua mạng các nút phần cứng phân tán.
Một nền tảng tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán, bao gồm cả cloud GPU bare metal được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ tính toán AI và mạng GPU đám mây tối ưu cho ngành công nghiệp game.
Một dự án mạng lưới AI tự trị phi tập trung cho phép các tác nhân này hoạt động trên thiết bị của người dùng để khai thác dữ liệu theo thời gian thực từ internet. Chủ sở hữu thiết bị có thể nhận phần thưởng bằng token thông qua việc hỗ trợ mạng.
Có những dự án tập trung vào các giải pháp kinh tế trong lĩnh vực AI và tính toán hiệu suất cao, nhằm tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế hoàn toàn mới thông qua việc tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU.
Một nền tảng blockchain Layer 1 phi tập trung được thiết kế đặc biệt cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo, mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho tài sản AI.
Một dự án nhằm cung cấp lớp bảo vệ quyền riêng tư và tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung, cung cấp môi trường hiệu quả, đáng tin cậy và phi tập trung cho các nhà phát triển và người dùng.
Tầm nhìn của một nền tảng nào đó là xây dựng một nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch, hỗ trợ thu thập và gán nhãn dữ liệu đa mô hình, đồng thời 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 sự không minh bạch trong quá trình đào tạo và không thể đảm bảo độ chính xác của kết quả đầu ra AI. Hiện tại có nhiều dự án hy vọng thông qua các công nghệ như ZKP, TEE, sẽ đạt được tính khả thi trong việc xác minh quy trình đào tạo AI, đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Một nền tảng điện toán đám mây phi tập trung cung cấp dịch vụ tính toán riêng tư và suy diễn AI đáng tin cậy cho các ứng dụng trên chuỗi. Các dịch vụ sản phẩm của nó bao gồm mạng tính toán bảo mật dựa trên Môi trường thực thi tin cậy (TEE), hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và suy diễn mô hình AI, cũng như bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
Một động cơ tính toán phi tập trung được định vị để cung cấp AI và tính toán blockchain có thể xác minh được ngoài chuỗi, kết hợp với chứng minh không kiến thức (ZKP) để nâng cao quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính, hỗ trợ mở rộng hợp đồng thông minh và ứng dụng Web3.
Một 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, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu huấn luyện; đồng thời hỗ trợ kiểm toán và xác minh quy trình ra quyết định của AI, cung cấp dữ liệu huấn luyện và quy trình suy luận minh bạch cho các mô hình trí tuệ nhân tạo.
Hai, Trường hợp AI: Tiềm năng và Mong đợi
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, hiện tại các dự án sử dụng AI thực tế nổi bật vẫn còn tương đối ít. Ngoài robot Twitter nổi tiếng, các diễn giả trong sự kiện này cũng đã đề cập đến một số trường hợp ứng dụng AI tiềm năng:
Một nền tảng là một nền tảng AI Agent trò chơi, có khả năng sử dụng công cụ AI để tạo ra nội dung kể chuyện động thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy sự phát triển của câu chuyện, và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa trong các tình huống trò chơi. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ việc tạo ra và tương tác với AI-NFT, những NFT này không chỉ là tài sản kỹ thuật số mà còn có những đặc tính thông minh, tương tác động với người dùng.
Một trợ lý du lịch được điều khiển bởi AI có thể giúp người dùng tự động tùy chỉnh các kế hoạch du lịch khác nhau thông qua trò chuyện, thậm chí giúp người dùng gọi điện cho khách sạn để đặt phòng phù hợp với mức giá tốt nhất.
AI Agent được tham gia bởi một cầu thủ vô địch NBA tập trung vào lĩnh vực bình luận thể thao bóng rổ, có khả năng cung cấp phân tích thời gian thực và những hiểu biết dự đoán cho các trận đấu.
Một nền tảng AI Agent tập trung vào lĩnh vực tài chính và giao dịch, với mục tiêu chính là 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, trong sự kiện lần này, nhiều dự án Web3 truyền thống cũng đã nhanh chóng tiếp cận AI và công bố kế hoạch chuyển hướng AI của riêng họ.
Một số chuỗi công khai nổi tiếng đã tích cực tham gia các hội nghị liên quan đến AI, họ cho biết trong các cuộc thảo luận rằng sự xuất hiện của AI Agent có vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác phức tạp của blockchain, có khả năng thu hút nhiều người dùng hơn vào thế giới Web3, giải quyết những khó khăn trong tương tác mà ngành đã gặp phải trước đây. Việc mã hóa AI Agent và sự hợp tác lẫn nhau cũng đã cho mọi người thấy nhiều khả năng hơn về việc đưa AI lên chuỗi. Đối với điều này, các chuỗi công khai đã đồng loạt tuyên bố mục tiêu phát triển AI tiên phong, sẽ toàn diện hỗ trợ sự phát triển của AI từ cơ sở hạ tầng, đổi mới tài khoản và các khía cạnh khác, trong khi khuyến khích các nhà phát triển đổi mới và phát triển ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động như hackathon.
Một dự án trước đây tập trung vào dịch vụ Restaking cũng cho biết đang nỗ lực xây dựng một tầng tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust), cung cấp dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud), nhằm cung cấp chứng minh trên chuỗi cho việc huấn luyện và suy diễn AI, dự đoán và các phép toán ngoài chuỗi, hỗ trợ cho sự phát triển của AI Agent có thể xác minh.
Bốn, Thách thức và Tương lai
Với chủ đề nóng hổi của Hội nghị Nhận thức chung Hồng Kông 2025, các cuộc thảo luận và chia sẻ về AI và Web3 diễn ra sôi nổi và thú vị. Trong khi mơ về một tương lai tươi đẹp, nhiều khách mời cũng đề cập đến những thách thức mà AI trên chuỗi hiện đang phải đối mặt, bao gồm độ tin cậy của mô hình chưa đủ, tính mơ hồ của ý định từ khóa, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, vấn đề an ninh riêng tư, v.v. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về kỹ thuật cho ngành mà còn ươm mầm cho những cơ hội đổi mới lớn. Về lâu dài, các chuyên gia trong ngành đầy hy vọng về sự phát triển của AI trên chuỗi và mong muốn thông qua việc hoàn thiện cơ sở hạ tầng, đổi mới các trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng, cùng nhau thúc đẩy sự kết hợp và thịnh vượng của AI và Web3.