Báo cáo nghiên cứu của VanEck: Triển vọng doanh thu trí tuệ nhân tạo tiền điện tử vào năm 2030

Tác giả: Patrick Bush, Matthew Sigel 
Nguồn: VanEck 
Bản dịch: Shan Ouba, Golden Finance

Bài viết này phác thảo các kịch bản doanh thu tiềm năng cho tiền điện tử AI đến năm 2030, sử dụng dự báo cơ sở 10,2 tỷ USD và nêu bật các blockchain công khai. thúc đẩy việc áp dụng AI thông qua các khả năng chính. Xin lưu ý rằng VanEck có thể nắm giữ các vị thế trong các tài sản kỹ thuật số được mô tả bên dưới.

Những điểm chính:

• Theo dự báo cơ bản của chúng tôi, doanh thu AI từ tiền điện tử dự kiến ​​sẽ đạt 10,2 tỷ USD vào năm 2030.

• Công nghệ chuỗi khối có thể trở thành động lực chính trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo phi tập trung.

• Việc tích hợp với các ưu đãi về mật mã có thể cải thiện tính bảo mật và hiệu quả của các mô hình trí tuệ nhân tạo.

• Blockchain có thể là giải pháp cho các thách thức về xác thực AI và tính toàn vẹn dữ liệu.

Blockchain công cộng rất có thể sẽ là chìa khóa để mở khóa việc áp dụng rộng rãi trí tuệ nhân tạo (AI) và các ứng dụng AI sẽ trở thành mật mã Ý nghĩa của sự tồn tại của tiền tệ. Điều này là do tiền điện tử cung cấp các yếu tố nền tảng quan trọng cần thiết cho trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như tính minh bạch, tính bất biến, thuộc tính sở hữu được xác định rõ ràng và môi trường thử nghiệm đối nghịch. Chúng tôi tin rằng những đặc tính này sẽ rất quan trọng để AI phát huy hết tiềm năng của nó. Dựa trên ước tính về tốc độ tăng trưởng của AI, chúng tôi tin rằng đến năm 2030, dự báo doanh thu cơ sở hàng năm được thu thập bởi các dự án tiền điện tử tập trung vào AI là 10,2 tỷ USD. Trong bài viết này, chúng tôi suy đoán về vai trò của tiền điện tử trong việc thúc đẩy việc áp dụng AI và giá trị của tiền điện tử sẽ bắt nguồn từ các doanh nghiệp AI.

Chúng tôi nhận thấy rằng các ứng dụng tốt nhất của tiền điện tử trong trí tuệ nhân tạo là:

• < p style="text-align: left;">Cung cấp tài nguyên điện toán phi tập trung

• Thử nghiệm, tinh chỉnh và xác minh mô hình

• p p>

• Bảo vệ bản quyền và tính toàn vẹn dữ liệu

• Bảo mật trí tuệ nhân tạo

• Danh tính

Tiền điện tử rất hữu ích cho trí tuệ nhân tạo vì nó đã giải quyết được nhiều thách thức hiện tại và tương lai của trí tuệ nhân tạo. Về bản chất, tiền điện tử giải quyết được vấn đề phối hợp. Tiền điện tử tập hợp các nguồn lực con người, tính toán và tiền tệ để chạy phần mềm nguồn mở. Nó thực hiện điều này bằng cách cung cấp phần thưởng cho những người tạo, hỗ trợ và sử dụng từng mạng blockchain dưới dạng mã thông báo gắn với giá trị của mỗi mạng. Hệ thống phần thưởng này có thể được sử dụng để hướng dẫn các thành phần khác nhau của ngăn xếp giá trị AI. Ý nghĩa quan trọng của việc kết hợp mật mã với trí tuệ nhân tạo là tận dụng các ưu đãi về tiền điện tử để phát triển cơ sở hạ tầng vật lý cần thiết, chẳng hạn như cụm GPU, dành riêng cho đào tạo, tinh chỉnh và hỗ trợ sử dụng các mô hình tổng hợp.

Blockchain cũng mang lại sự minh bạch cho quyền sở hữu kỹ thuật số, điều này có thể giúp giải quyết một số vấn đề về phần mềm nguồn mở mà trí tuệ nhân tạo sẽ phải đối mặt trước tòa. Vụ kiện của New York Times chống lại OpenAI và Microsoft. Nghĩa là, mã hóa có thể chứng minh một cách minh bạch quyền sở hữu và bảo vệ bản quyền của chủ sở hữu dữ liệu, người xây dựng mô hình và người dùng mô hình. Tính minh bạch này cũng sẽ mở rộng đến việc xuất bản các bằng chứng toán học về tính hợp lệ của mô hình trên một chuỗi khối công khai. Cuối cùng, do chữ ký số không thể giả mạo và tính toàn vẹn của dữ liệu, chúng tôi tin rằng các chuỗi khối công khai sẽ giúp giảm thiểu các vấn đề về nhận dạng và bảo mật có thể làm suy yếu tính hiệu quả của AI.

Xác định vai trò của tiền điện tử trong các doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo

Ước tính lực lượng lao động tiền điện tử vào năm 2030 Smart Thu nhập: Gấu, Trường hợp cơ bản, Kịch bản tăng giá

Nguồn: Morgan Stanley, Bloomberg, VanEck Research Tính đến tháng 1 năm 2024, ngày 29 tháng 1. Hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo cho kết quả trong tương lai. Thông tin, kịch bản định giá và mục tiêu giá được cung cấp trong blog này không nhằm mục đích tư vấn tài chính hay bất kỳ lời kêu gọi hành động, khuyến nghị mua hoặc bán nào hoặc dự đoán về hiệu quả hoạt động trong tương lai của hoạt động kinh doanh AI. Hiệu suất thực tế trong tương lai chưa được xác định và có thể khác biệt đáng kể so với kết quả giả định được mô tả ở đây. Có thể có những rủi ro hoặc các yếu tố khác không được xem xét trong các tình huống được trình bày và có thể cản trở hiệu suất. Đây chỉ là kết quả mô phỏng dựa trên nghiên cứu của chúng tôi và chỉ nhằm mục đích minh họa. Hãy tự nghiên cứu và rút ra kết luận của riêng mình.

Để dự báo thị trường cho tiền điện tử AI, trước tiên chúng tôi ước tính tổng thị trường có thể định địa chỉ (TAM) về mức tăng năng suất kinh doanh từ AI, Đường cơ sở của chúng tôi cho con số này xuất phát từ giả định năm 2022 của McKinsey. Sau đó, chúng tôi áp dụng các giả định về tăng trưởng kinh tế và năng suất cho dữ liệu của McKinsey và tìm ra trường hợp cơ bản về TAM là 5,85 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Trong trường hợp cơ bản này, chúng tôi giả định tăng trưởng năng suất AI cao hơn 50% so với tăng trưởng GDP, tức là 3%. Sau đó, chúng tôi dự báo mức độ thâm nhập thị trường AI trong các doanh nghiệp toàn cầu (33% trong trường hợp cơ sở) và áp dụng điều này vào TAM ban đầu của chúng tôi, ước tính rằng AI sẽ mang lại 1,93 nghìn tỷ USD tăng năng suất cho doanh nghiệp. Để tính toán doanh thu cho tất cả các doanh nghiệp AI, chúng tôi giả định rằng 13% mức tăng năng suất này được các doanh nghiệp AI (hoặc người tiêu dùng doanh nghiệp chi tiêu) coi là doanh thu. Chúng tôi ước tính tỷ lệ chia sẻ doanh thu AI bằng cách áp dụng tỷ lệ chia sẻ doanh thu trung bình từ chi phí lao động giữa các công ty thuộc S&P 500, giả định rằng chi tiêu cho AI sẽ tương tự nhau. Phần tiếp theo trong phân tích của chúng tôi áp dụng dự báo của Bloomberg Intelligence về phân bổ nhóm giá trị AI để ước tính doanh thu hàng năm cho từng nhóm kinh doanh AI. Cuối cùng, chúng tôi cung cấp các ước tính cụ thể về thị phần tiền điện tử của từng doanh nghiệp AI để đưa ra con số cuối cùng cho từng trường hợp và từng thị trường.

Chúng tôi hình dung ra một tương lai trong đó các mô hình AI phi tập trung được xây dựng bằng kho lưu trữ công cộng nguồn mở được áp dụng cho mọi trường hợp sử dụng có thể tưởng tượng được. Trong nhiều trường hợp, các mô hình nguồn mở này hoạt động tốt hơn việc tạo AI tập trung. Cơ sở cho giả định này bắt nguồn từ giả định rằng các cộng đồng nguồn mở tập hợp những người đam mê và những người có sở thích, những người có động lực riêng để cải thiện mọi thứ. Chúng tôi đã chứng kiến ​​các dự án internet nguồn mở phá vỡ hoạt động kinh doanh truyền thống. Những ví dụ điển hình nhất của hiện tượng này là Wikipedia, công cụ đã chấm dứt hoạt động kinh doanh bách khoa toàn thư thương mại một cách hiệu quả, và Twitter, công cụ đã làm gián đoạn các phương tiện truyền thông tin tức. Các cộng đồng nguồn mở này thành công trong khi các doanh nghiệp truyền thống thất bại vì các nhóm nguồn mở phối hợp và truyền cảm hứng cho mọi người để mang lại giá trị thông qua sự kết hợp giữa ảnh hưởng xã hội, hệ tư tưởng và sự đoàn kết của nhóm. Tóm lại,  quan tâm.

Việc kết hợp các mô hình AI nguồn mở với các ưu đãi về tiền điện tử có thể mở rộng phạm vi tiếp cận của các cộng đồng mới nổi này và mang lại cho họ sức mạnh tài chính để tạo ra cơ sở hạ tầng cần thiết nhằm thu hút những người tham gia mới. Áp dụng tiền đề này vào trí tuệ nhân tạo sẽ là sự kết hợp hấp dẫn giữa niềm đam mê và nguồn tài chính. Các mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ được thử nghiệm trong các cuộc thi khuyến khích tiền điện tử, thiết lập môi trường cho các tiêu chuẩn đánh giá mô hình. Trong môi trường này, các mô hình và tiêu chí đánh giá hiệu quả nhất sẽ giành chiến thắng vì giá trị của từng mô hình được định lượng rõ ràng. Do đó, trong trường hợp cơ sở của chúng tôi, chúng tôi kỳ vọng các mô hình AI do blockchain tạo ra sẽ chiếm 5% tổng doanh thu phần mềm AI. Ước tính này bao gồm phần cứng, phần mềm, dịch vụ, quảng cáo, trò chơi, v.v., phản ánh sự thay đổi về khối lượng hoạt động kinh doanh. Trong tổng doanh thu phần mềm AI, chúng tôi kỳ vọng doanh thu này sẽ chiếm khoảng một nửa tổng doanh thu AI, tương đương khoảng 125,50 tỷ USD. Do đó, chúng tôi ước tính rằng 5% thị phần của các mô hình nguồn mở tương đương với doanh thu 6,27 tỷ USD sẽ được chi cho các mô hình AI được hỗ trợ bằng mã thông báo tiền điện tử.

Chúng tôi ước tính rằng TAM dành cho điện toán (hoặc cơ sở hạ tầng AI dưới dạng dịch vụ) để tinh chỉnh, đào tạo và suy luận có thể đạt 47,44 tỷ USD vào năm 2030. Khi AI được áp dụng rộng rãi, nó sẽ trở thành một phần không thể thiếu đối với nhiều chức năng của nền kinh tế thế giới và việc cung cấp điện toán và lưu trữ có thể được hình dung như một tiện ích tương tự như sản xuất và phân phối điện. Trong động thái này, phần lớn "tải cơ sở" sẽ đến từ các công ty siêu quy mô đám mây GPU như Amazon và Google, những công ty có thị phần sẽ xấp xỉ mức phân phối Pareto là 80%. Chúng tôi thấy cơ sở hạ tầng máy chủ phụ trợ được chỉ định bằng blockchain phục vụ các nhu cầu chuyên biệt và đóng vai trò là nhà cung cấp “cao điểm” trong thời kỳ nhu cầu mạng cao. Đối với các nhà sản xuất mô hình AI tùy chỉnh, nhà cung cấp dịch vụ điện toán và lưu trữ mật mã mang lại những lợi ích như cung cấp dịch vụ theo yêu cầu, thời gian khóa SLA ngắn hơn, môi trường điện toán tùy chỉnh hơn và độ nhạy cao hơn. Ngoài ra, GPU phi tập trung có thể được tích hợp liền mạch với các mô hình AI phi tập trung trong hợp đồng thông minh, cho phép các trường hợp sử dụng không cần cấp phép trong đó các tác nhân AI mở rộng quy mô nhu cầu điện toán của riêng họ. Nghĩ về GPU do blockchain cung cấp tương đương với cơ sở hạ tầng điện toán trí tuệ nhân tạo của Uber/Lyft, chúng tôi tin rằng khả năng tính toán và lưu trữ do blockchain cung cấp sẽ chiếm 20% thị trường không siêu quy mô cho cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo, điều này có thể dẫn đến tới mức đạt 1,90 tỷ USD.

Xác định "danh tính" trong bối cảnh các tác nhân và mô hình trí tuệ nhân tạo thông qua nhân loại có thể chứng minh được trên chuỗi có thể được coi là cơ chế bảo vệ phù thủy cho mạng máy tính thế giới. Chúng tôi có thể ước tính chi phí của dịch vụ này bằng cách kiểm tra các khoản phí liên quan đến việc bảo mật các mạng blockchain khác nhau. Vào năm 2023, chi phí của Bitcoin, Ethereum và Solana sẽ lần lượt là khoảng 1,71%, 4,3% và 5,57% giá trị phát hành lạm phát của mỗi mạng. Một cách thận trọng, chúng ta có thể suy ra rằng nhận dạng danh tính sẽ chiếm khoảng 3,5% thị trường AI. Xét TAM cho phần mềm AI là 125,5 tỷ USD, con số này tương ứng với 8,78 tỷ USD doanh thu hàng năm. Bởi vì chúng tôi tin rằng tiền điện tử cung cấp giải pháp tốt nhất cho vấn đề nhận dạng nên chúng tôi tin rằng nó sẽ chiếm được 10% thị trường cuối cùng này, với doanh thu hàng năm dự kiến ​​là khoảng 878 triệu USD.

Bảo mật AI dự kiến ​​sẽ trở thành một thành phần quan trọng khác của thiết bị AI, với yêu cầu cơ bản là sử dụng dữ liệu cập nhật, phù hợp và không bị hỏng để xác minh rằng mô hình đang chạy, đúng. Khi AI mở rộng sang các ứng dụng mà mạng sống con người gặp nguy hiểm, chẳng hạn như ô tô tự lái, robot nhà máy và hệ thống chăm sóc sức khỏe, khả năng chịu đựng thất bại trở nên mong manh. Nhu cầu về trách nhiệm giải trình trong trường hợp xảy ra tai nạn sẽ thúc đẩy thị trường bảo hiểm yêu cầu bằng chứng cụ thể về sự an toàn. Các chuỗi khối công khai lý tưởng cho chức năng này vì chúng có thể xuất bản “bằng chứng về bảo mật” trên một sổ cái bất biến mà bất kỳ ai cũng có thể xem được. Hoạt động kinh doanh này có thể được coi là tương tự như việc tuân thủ đối với các tổ chức tài chính. Xét rằng các ngân hàng thương mại và đầu tư của Hoa Kỳ tạo ra doanh thu 660 tỷ USD trong khi chi 58,75 tỷ USD cho chi phí tuân thủ (8,9% doanh thu), chúng tôi ước tính rằng bảo mật AI sẽ chiếm khoảng 22,34 tỷ USD trong tổng số 251 tỷ USD AI TAM. Mặc dù tiền điện tử có tiềm năng tăng cường bảo mật AI, nhưng do chính phủ Hoa Kỳ tập trung vào AI, chúng tôi tin rằng phần lớn việc tuân thủ AI sẽ được tập trung hóa. Do đó, chúng tôi ước tính rằng tiền điện tử sẽ chiếm khoảng 5% thị trường này, tương đương khoảng 1,12 tỷ USD.

Tổ chức các tài nguyên điện toán phi tập trung

Tiền điện tử có thể điều phối các lợi thế tài chính và xã hội to lớn của chúng nên được áp dụng để dân chủ hóa quyền truy cập vào máy tính, từ đó giải quyết những điểm yếu hiện đang gây khó khăn cho các nhà phát triển AI. Ngoài chi phí cao và khả năng tiếp cận GPU chất lượng bị hạn chế, các nhà xây dựng mô hình AI hiện còn phải đối mặt với các vấn đề nhức nhối khác. Chúng bao gồm khóa nhà cung cấp, thiếu bảo mật, khả năng tính toán hạn chế, độ trễ kém và khoanh vùng địa lý theo yêu cầu của luật pháp tiểu bang.

Khả năng của tiền điện tử trong việc đáp ứng nhu cầu về GPU của trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ khả năng tập hợp tài nguyên thông qua các ưu đãi mã thông báo. Mạng Bitcoin có giá trị token là 850 tỷ USD và giá trị vốn chủ sở hữu là 20 tỷ USD, đây là minh chứng cho khả năng này. Do đó, cả công cụ khai thác Bitcoin hiện tại và thị trường GPU phi tập trung đầy hứa hẹn đều có tiềm năng tăng thêm giá trị đáng kể cho trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp điện toán phi tập trung.

Một sự tương tự hữu ích để hiểu việc cung cấp GPU thông qua blockchain là hoạt động kinh doanh sản xuất điện. Nói một cách đơn giản, có những đơn vị vận hành các nhà máy lớn, đắt tiền có thể tạo ra điện một cách đáng tin cậy để đáp ứng hầu hết các nhu cầu của lưới điện. Những nhà máy "phụ tải cơ bản" này có nhu cầu ổn định nhưng cần đầu tư vốn đáng kể để xây dựng, dẫn đến lợi nhuận trên vốn tương đối thấp nhưng được đảm bảo. Bổ sung cho tải cơ bản là một loại máy phát điện khác có tên là "công suất cực đại". Các công ty này cung cấp điện khi nhu cầu vượt quá khả năng phát điện cơ sở. Điều này liên quan đến việc sản xuất năng lượng quy mô nhỏ, chi phí cao ở vị trí chiến lược gần với nhu cầu về năng lượng đó. Chúng tôi hy vọng động lực tương tự sẽ xuất hiện trong không gian "điện toán theo yêu cầu".

Các công cụ khai thác bitcoin đa dạng hóa sang trí tuệ nhân tạo

Bitcoin và các loại tiền điện tử bằng chứng công việc khác, như trí tuệ nhân tạo, có nhu cầu năng lượng cao. Năng lượng này phải được tạo ra, thu hoạch, vận chuyển và phân hủy thành điện năng có thể sử dụng để cung cấp năng lượng cho các thiết bị khai thác và cụm máy tính. Chuỗi cung ứng yêu cầu các nhà khai thác phải đầu tư đáng kể vào các nhà máy điện, hợp đồng mua bán điện, cơ sở hạ tầng lưới điện và cơ sở trung tâm dữ liệu. Các ưu đãi tiền tệ được cung cấp khi khai thác tiền điện tử PoW đã dẫn đến sự xuất hiện của nhiều công cụ khai thác Bitcoin được phân phối trên toàn cầu với các quyền về năng lượng và năng lượng cũng như kiến ​​trúc lưới tích hợp. Phần lớn năng lượng này đến từ các nguồn có chi phí thấp hơn, sử dụng nhiều carbon hơn mà xã hội tránh. Do đó, đề xuất giá trị hấp dẫn nhất mà các công ty khai thác Bitcoin có thể đưa ra là cơ sở hạ tầng năng lượng chi phí thấp để cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng phụ trợ AI.

Các nhà cung cấp điện toán siêu quy mô như AWS và Microsoft đã theo đuổi chiến lược đầu tư vào các hoạt động tích hợp theo chiều dọc và xây dựng hệ sinh thái năng lượng của riêng họ. Các công ty công nghệ lớn đã đi ngược dòng, thiết kế chip riêng và tự tìm nguồn năng lượng, phần lớn là năng lượng tái tạo. Hiện tại, các trung tâm dữ liệu tiêu thụ 2/3 năng lượng tái tạo có sẵn cho các doanh nghiệp Hoa Kỳ. Microsoft và Amazon đều cam kết sử dụng 100% năng lượng tái tạo vào năm 2025. Tuy nhiên, nếu nhu cầu điện toán dự kiến ​​vượt quá mong đợi, như một số người nói, số lượng trung tâm dữ liệu tập trung vào AI có thể tăng gấp đôi vào năm 2027 và chi phí vốn có thể tăng gấp ba lần ước tính hiện tại. Các công ty công nghệ lớn đã trả 0,06-0,10 USD/kWh tiền điện, đắt hơn nhiều so với mức mà các công ty khai thác Bitcoin cạnh tranh thường trả (0,03-0,05 kWh). Nếu nhu cầu năng lượng của AI vượt quá kế hoạch cơ sở hạ tầng hiện tại của các công ty công nghệ lớn, thì lợi thế về chi phí năng lượng của máy khai thác Bitcoin so với các máy khai thác siêu quy mô có thể tăng đáng kể. Các thợ mỏ ngày càng bị thu hút bởi hoạt động kinh doanh trí tuệ nhân tạo có lợi nhuận cao liên quan đến việc cung cấp GPU. Đáng chú ý, Hive đã báo cáo vào tháng 10 rằng hoạt động kinh doanh HPC và AI của họ đã tạo ra doanh thu gấp 15 lần việc khai thác Bitcoin trên cơ sở mỗi megawatt. Các công ty khai thác Bitcoin khác đang nắm bắt cơ hội về trí tuệ nhân tạo bao gồm Hut 8 và Ứng dụng kỹ thuật số.

Các công ty khai thác bitcoin đã có sự tăng trưởng ở thị trường mới này, điều này đã giúp đa dạng hóa doanh thu và nâng cao báo cáo thu nhập. Trong cuộc gọi dành cho nhà phân tích quý 3 năm 2023 của Hut 8, Giám đốc điều hành Jaime Leverton cho biết: "Trong hoạt động kinh doanh HPC của mình, chúng tôi đã tạo ra một số động lực trong quý 3 với việc bổ sung thêm khách hàng mới và tăng trưởng với khách hàng hiện tại. Tuần trước, chúng tôi đã ra mắt dịch vụ đám mây theo yêu cầu cung cấp các ứng dụng dựa trên Kubernetes có thể hỗ trợ trí tuệ nhân tạo, học máy, hiệu ứng hình ảnh và khối lượng công việc kết xuất cho khách hàng đang tìm kiếm dịch vụ HPC từ GPU của chúng tôi. Dịch vụ này đặt quyền kiểm soát vào tay khách hàng của chúng tôi đồng thời giảm thời gian cung cấp từ vài ngày xuống còn vài phút, điều này đặc biệt hấp dẫn đối với những người đang tìm kiếm các dự án HPC ngắn hạn. Hut 8 đã đạt được doanh thu kinh doanh HPC quý 3 năm 2023 là 4,5 triệu USD, chiếm hơn 25% doanh thu của công ty trong cùng kỳ. Nhu cầu về các dịch vụ HPC và sản phẩm mới sẽ ngày càng tăng hỗ trợ sự phát triển trong tương lai của ngành kinh doanh này và khi đợt giảm một nửa Bitcoin đang đến gần, doanh thu của HPC có thể sớm vượt qua doanh thu khai thác, tùy thuộc vào điều kiện thị trường.

Mặc dù hoạt động kinh doanh của họ có vẻ ổn đầy hứa hẹn, những người khai thác Bitcoin chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo Có thể gặp khó khăn do thiếu kỹ năng xây dựng trung tâm dữ liệu hoặc không có khả năng mở rộng nguồn cung cấp điện. Ngoài ra, các hoạt động Khai thác hiện tại không có độ trễ hoặc băng thông mạng phù hợp vì việc tối ưu hóa năng lượng giá rẻ khiến chúng phải đặt ở những địa điểm xa, thường thiếu kết nối cáp quang tốc độ cao.

Triển khai Đám mây phi tập trung AI

Chúng tôi cũng thấy một loạt các dự án tiền điện tử tập trung vào điện toán sẽ chiếm được một phần nhỏ nhưng đáng kể trong Thị trường tài nguyên máy chủ AI Đóng vai trò quan trọng. Các thực thể này sẽ điều phối các cụm điện toán vượt ra ngoài phạm vi siêu quy mô để đưa ra đề xuất giá trị phù hợp với nhu cầu của các nhà xây dựng AI mới nổi. Lợi ích của điện toán phi tập trung bao gồm khả năng tùy chỉnh, quyền truy cập mở và các điều khoản hợp đồng tốt hơn. các công ty điện toán dựa trên nền tảng này cho phép những người chơi AI nhỏ hơn tránh được chi phí khổng lồ và tình trạng không có sẵn chung của các GPU cao cấp như H100 và A100. Các doanh nghiệp AI tiền điện tử sẽ làm như vậy bằng cách tạo ra một mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý được xây dựng xung quanh các ưu đãi mã thông báo tiền điện tử. IP để tạo cơ sở hạ tầng phần mềm nhằm tối ưu hóa việc sử dụng điện toán cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Dự án điện toán chuỗi khối sẽ sử dụng các phương pháp thị trường và phần thưởng bằng mật mã để lấy nguồn vốn từ các trung tâm dữ liệu độc lập, các thực thể có sức mạnh tính toán vượt trội và khả năng tính toán trước PoW rẻ hơn được tìm thấy ở các thợ mỏ. Một số dự án cung cấp khả năng tính toán phi tập trung cho các mô hình AI bao gồm Akash, Render và io.net.

Thu nhập hàng ngày của Akash

Akash Daily thu nhập. Nguồn: Cloudmos Tính đến ngày 30 tháng 1 năm 2024. Hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo cho kết quả trong tương lai.

Akash là một dự án dựa trên Cosmos và có thể được coi là một "siêu đám mây" phi tập trung tổng quát, cung cấp CPU, GPU, bộ nhớ và bộ lưu trữ. Trên thực tế, đây là thị trường hai chiều kết nối người dùng dịch vụ đám mây và nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Phần mềm của Akash được thiết kế để điều phối cung và cầu điện toán đồng thời tạo ra các công cụ hỗ trợ việc đào tạo, tinh chỉnh và vận hành các mô hình AI. Akash cũng đảm bảo rằng Người mua và người bán trên thị trường thực hiện nghĩa vụ của họ một cách trung thực. Akash được điều phối thông qua mã thông báo $AKT, có thể được sử dụng để thanh toán giảm giá cho các dịch vụ đám mây. $AKT cũng đóng vai trò như một cơ chế khuyến khích cho các nhà cung cấp điện toán GPU và những người tham gia mạng khác. Về phía cung, Akash đã có những bước tiến lớn trong việc bổ sung các nhà cung cấp máy tính vì có 65 nhà cung cấp khác nhau trên thị trường Akash. Mặc dù nhu cầu máy tính đã chậm lại dẫn đến việc ra mắt Siêu đám mây AI của Akash vào ngày 31 tháng 8 năm 2023, < /p>

Render, gần đây đã chuyển sang Solana, ban đầu tập trung vào việc kết nối các nghệ sĩ với các nhóm phân tán sẽ cung cấp sức mạnh GPU để kết xuất hình ảnh và video. Tuy nhiên, Render đã bắt đầu tập trung cụm GPU phi tập trung của nó đáp ứng khối lượng công việc machine learning để hỗ trợ các mô hình deep learning Thông qua đề xuất cải tiến mạng RNP-004, Render hiện có API để kết nối với các mạng bên ngoài (chẳng hạn như io.net), Mạng sẽ tận dụng mạng GPU của Render cho máy học tập. Một đề xuất tiếp theo từ cộng đồng kết xuất đã được thông qua để cho phép truy cập vào GPU của họ thông qua Beam và FEDML cho các tác vụ học máy. Do đó, Render đã trở thành một công cụ hỗ trợ phi tập trung cho khối lượng công việc GPU, Được điều phối thông qua thanh toán đô la RNDR cho các nhà cung cấp và RNDR khuyến khích các đơn vị vận hành cơ sở hạ tầng phụ trợ mạng.

So sánh giá GPU Io.net. Nguồn: io.net kể từ ngày 4 tháng 1 năm 2024 .

Một dự án thú vị khác trên Solana là io.net, được coi là DePIN hoặc Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Mục đích của io.net cũng là cung cấp GPU nhưng trọng tâm của nó chỉ là ứng dụng GPU để điều khiển các mô hình AI. Ngoài việc đơn giản là điều phối các tính toán, Io.net còn bổ sung thêm nhiều dịch vụ hơn vào lõi lõi của mình. Hệ thống của nó tuyên bố có thể xử lý tất cả các thành phần của AI, bao gồm việc tạo, sử dụng và tinh chỉnh để tạo điều kiện thuận lợi và khắc phục sự cố hợp lý cho khối lượng công việc AI trên mạng. Dự án cũng tận dụng các mạng GPU phi tập trung khác như Render và Filecoin cũng như GPU của chính nó. Mặc dù io.net hiện thiếu token nhưng nó dự kiến ​​ra mắt vào quý 1 năm 2024.

Khắc phục nút thắt cổ chai của điện toán phi tập trung

Tuy nhiên, do mạng được đề xuất 633TB+ điển hình. nhu cầu tận dụng dữ liệu điện toán phân tán cần thiết để đào tạo các mô hình học sâu vẫn là một thách thức. Các hệ thống máy tính trên khắp thế giới cũng đặt ra những trở ngại mới cho việc đào tạo mô hình song song do sự chậm trễ và sự khác biệt về khả năng của máy tính. Một công ty đang tích cực chuyển sang thị trường mô hình cơ sở nguồn mở là Together, công ty đang xây dựng một đám mây phi tập trung để lưu trữ các mô hình AI nguồn mở. Cùng nhau sẽ cho phép các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và công ty tận dụng và cải tiến AI thông qua nền tảng trực quan kết hợp dữ liệu, mô hình và tính toán, mở rộng khả năng tiếp cận của AI và hỗ trợ thế hệ công ty công nghệ tiếp theo. Hợp tác với các tổ chức nghiên cứu học thuật hàng đầu, Together đã xây dựng Máy tính nghiên cứu chung để cho phép các phòng thí nghiệm tập trung điện toán cho nghiên cứu AI. Công ty cũng hợp tác với Trung tâm Nghiên cứu Mô hình Cơ bản (CRFM) của Stanford để tạo ra Đánh giá Toàn diện về Mô hình Ngôn ngữ (HELM). HELM là một “chuẩn mực sống” được thiết kế để tăng tính minh bạch trong trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp một khuôn khổ tiêu chuẩn hóa để đánh giá các mô hình cơ bản đó.

Kể từ khi thành lập Together, người sáng lập Vipul Ved Prakash đã đi đầu trong việc khởi động nhiều dự án, bao gồm 1) GPT-JT, một LLM mở với khả năng pass< mô hình tham số 6B được đào tạo trên liên kết 1Gbps, 2) OpenChatKit, một nền tảng nguồn mở mạnh mẽ để tạo các chatbot chuyên dụng và cho mục đích chung và 3) RedPajama, một dự án tạo ra các mô hình nguồn mở hàng đầu với mục tiêu trở thành cả ứng dụng nghiên cứu và thương mại Sự thành lập. Nền tảng Together là một mô hình nền tảng bao gồm một mô hình mở trên phần cứng hàng hóa, đám mây phi tập trung và đám mây dành cho nhà phát triển toàn diện, tập hợp các nguồn điện toán khác nhau bao gồm công cụ khai thác tiêu dùng, trang trại khai thác tiền điện tử, nhà cung cấp đám mây T2-T4 và tính toán học thuật.

Điểm HELM (RAFT)

Hiệu suất GPT-JT. Nguồn: The Decoding tính đến ngày 4 tháng 1 năm 2024.

Chúng tôi tin rằng các giải pháp điện toán đám mây phi tập trung và dân chủ hóa như Together có thể cắt giảm đáng kể chi phí xây dựng các mô hình mới, từ đó có thể đột phá và cạnh tranh với những gã khổng lồ đã thành lập như Amazon Web Services, Google Cloud và Azure. Về ngữ cảnh, khi so sánh các khối công suất AWS và phiên bản AWS p5.48xlarge với cụm GPU Together được định cấu hình với cùng số lượng GPU H100 SXM5, Together có giá thấp hơn AWS khoảng 4 lần.

Khi Open LLM trở nên chính xác hơn và được áp dụng rộng rãi hơn, Together có thể trở thành tiêu chuẩn công nghiệp cho các mô hình nguồn mở, giống như Red Hat Tương tự như Linux. Các đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực này bao gồm các nhà cung cấp mô hình Stability A và HuggingFace cũng như các nhà cung cấp đám mây AI Gensyn và Coreweave.

Nâng cao các mô hình AI bằng các ưu đãi về tiền điện tử

Các ưu đãi về blockchain và tiền điện tử Bằng chứng cho thấy hiệu ứng và phần thưởng của mạng liên quan đến quy mô của hiệu ứng mạng buộc mọi người phải làm công việc hữu ích. Trong bối cảnh khai thác Bitcoin, nhiệm vụ là bảo mật mạng Bitcoin thông qua việc sử dụng điện đắt tiền, nhân lực kỹ thuật và máy ASIC. Sự phối hợp các nguồn lực kinh tế này cung cấp cơ chế phòng thủ tấn công Sybil chống lại các cuộc tấn công kinh tế vào Bitcoin. Đổi lại, những người khai thác điều phối các tài nguyên này sẽ nhận được đô la BTC. Tuy nhiên, không gian xanh cho công việc hữu ích trong AI lớn hơn nhiều và một số dự án đang thúc đẩy cải tiến trong các mô hình AI và máy học.

Dự án độc đáo nhất trong số này là Numerai. Hiện tại, Numerai có thể được coi là giải đấu khoa học dữ liệu phi tập trung nhằm xác định các mô hình machine learning tốt nhất nhằm tối ưu hóa lợi nhuận tài chính bằng cách xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán. Trong mỗi kỷ nguyên, những người tham gia Numerai ẩn danh được cấp quyền truy cập vào dữ liệu thô ẩn và được yêu cầu tận dụng dữ liệu này để xây dựng danh mục đầu tư chứng khoán hoạt động tốt nhất. Để tham gia, người dùng không chỉ được yêu cầu gửi dự đoán mà còn bị buộc phải đặt cọc NMR đằng sau dự đoán mô hình của họ để chứng minh giá trị của các mô hình đó. Những người dùng khác cũng có thể đặt cược token vào mô hình mà họ cho là hoạt động tốt nhất. Sau đó, đầu ra của mỗi mô hình đã cam kết, đã gửi sẽ được đưa vào thuật toán học máy để tạo ra một siêu mô hình thông báo các quyết định đầu tư của quỹ phòng hộ Numerai One. Người dùng gửi “suy luận” có hệ số thông tin hoặc tính hợp lệ tốt nhất sẽ được thưởng bằng mã thông báo NMR. Đồng thời, những người đặt cược những mô hình tệ nhất sẽ bị cắt token (tịch thu và tái sử dụng để thưởng cho người chiến thắng).

Mạng con và trường hợp sử dụng trên Bittensor. Nguồn: https://taostats.io/api/ Kể từ ngày 2 tháng 1 năm 2024.

Bittensor là một dự án tương tự nhằm mở rộng một cách ồ ạt các khái niệm cốt lõi của Numerai. Bittensor có thể được coi là “Bitcoin của trí tuệ máy móc” vì đây là mạng cung cấp các động lực kinh tế cho các mô hình AI/ML. Điều này được thực hiện bởi các “thợ khai thác” xây dựng các mô hình AI và các thực thể “người xác thực” đánh giá chất lượng đầu ra của các mô hình này. Kiến trúc của Bittensor là mạng cơ sở và nhiều mạng con (mạng con) nhỏ hơn. Mỗi mạng con tập trung vào một lĩnh vực trí tuệ máy khác nhau. Người xác thực đặt ra nhiều câu hỏi hoặc yêu cầu khác nhau cho người khai thác trên các mạng con này để đánh giá chất lượng mô hình AI của họ.

Mô hình hoạt động tốt nhất sẽ nhận được phần thưởng mã thông báo TAO cao nhất, trong khi người xác thực được trả thưởng cho việc đánh giá chính xác về người khai thác. Ở cấp độ cao, cả người xác thực và người khai thác đều phải đặt cọc mã thông báo để tham gia vào từng mạng con và tỷ lệ đặt cược của mỗi mạng con sẽ xác định số lượng mã thông báo TAO mà nó nhận được từ tổng lạm phát của tất cả Bittensor. Do đó, mỗi người khai thác không chỉ có động cơ tối ưu hóa mô hình của mình để giành được nhiều phần thưởng nhất mà còn có động cơ tập trung mô hình của mình vào mạng con miền trí tuệ nhân tạo tốt nhất. Ngoài ra, vì người khai thác và người xác nhận phải duy trì tiền để tham gia nên mọi người đều phải vượt qua rào cản chi phí vốn hoặc thoát khỏi hệ thống.

Tính đến tháng 1 năm 2024, có 32 mạng con khác nhau, mỗi mạng con dành riêng cho một lĩnh vực học máy hoặc trí tuệ nhân tạo cụ thể. Ví dụ: Subnet 1 có văn bản tương tự như lời nhắc LLM của ChatGPT. Trên mạng con này, thợ mỏ chạy nhiều phiên bản LLM khác nhau được điều chỉnh để phản hồi tốt nhất với lời nhắc của trình xác thực nhằm đánh giá chất lượng phản hồi. Trên mạng con 8 có tên là “Taoshi”, những người khai thác gửi dự đoán ngắn hạn về giá Bitcoin và các tài sản tài chính khác nhau. Bittensor cũng có các mạng con dành riêng cho dịch ngôn ngữ của con người, lưu trữ, âm thanh, quét web, dịch máy và tạo hình ảnh. Việc tạo mạng con không được phép và bất kỳ ai có 200 TAO đều có thể tạo mạng con. Người vận hành mạng con có trách nhiệm tạo cơ chế đánh giá và khen thưởng cho hoạt động của từng mạng con. Ví dụ: Opentensor, cơ sở đằng sau Bittensor và Cerebras đánh giá đầu ra LLM của các công cụ khai thác trên mạng con này.

Mặc dù các mạng con này ban đầu được trợ cấp hoàn toàn bằng các biện pháp khuyến khích lạm phát, nhưng mỗi mạng con cuối cùng đều phải tự duy trì về mặt tài chính. Do đó, các nhà khai thác và xác nhận mạng con phải phối hợp để tạo ra các công cụ cho phép người dùng bên ngoài truy cập các dịch vụ của từng mạng con với một khoản phí. Khi phần thưởng TAO lạm phát giảm, mỗi mạng con sẽ ngày càng dựa vào doanh thu bên ngoài để tự duy trì. Trong môi trường cạnh tranh này, có áp lực kinh tế trực tiếp để tạo ra những mô hình tốt nhất cũng như khuyến khích những người khác tạo ra những ứng dụng mang lại lợi nhuậntrong thế giới thựccủa những mô hình đó. Bittensor đang mở khóa tiềm năng của AI bằng cách tận dụng các doanh nghiệp nhỏ để xác định và kiếm tiền từ các mô hình AI. Như MogMachine, nhà truyền giáo Bittensor đã lưu ý, động lực này có thể được xem như một “cuộc cạnh tranh theo thuyết Darwin về trí tuệ nhân tạo”.

Một dự án thú vị khác là sử dụng mật mã để khuyến khích việc tạo ra các tác nhân trí tuệ nhân tạo được lập trình để hoàn thành nhiệm vụ một cách tự động thay mặt cho con người hoặc các chương trình máy tính khác. Các thực thể này về cơ bản là các chương trình máy tính thích ứng được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể. Đại lý là một thuật ngữ tổng hợp bao gồm chatbot, chiến lược giao dịch tự động, nhân vật trong trò chơi và thậm chí cả trợ lý vũ trụ ảo. Một dự án đáng chú ý trong lĩnh vực này là Altered State Machine, một nền tảng sử dụng NFT để tạo ra các tác nhân trí tuệ nhân tạo được sở hữu, cung cấp năng lượng và đào tạo. Trong Altered State Machine, người dùng tạo “đại lý” của họ và sau đó “huấn luyện” họ bằng cách sử dụng cụm GPU phi tập trung. Các tác nhân này được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Một dự án khác, Fetch.ai, là một nền tảng để tạo các tác nhân được tùy chỉnh theo nhu cầu của từng người dùng. Fetch.ai cũng là một doanh nghiệp SaaS cho phép đăng ký và cho thuê hoặc bán đại lý.

Trả lại mã thông báo AI từ ngày 1 tháng 1 năm 2023

Nguồn: Artemis XYZ Tính đến ngày 10 tháng 1 năm 2024. Hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo cho kết quả trong tương lai.

Xác minh thông qua bằng chứng không có kiến ​​thức (zk)

2023 là A Năm mang tính bước ngoặt đối với các mô hình AI mới, với OpenAI ra mắt ChatGPT, Meta ra mắt LLAMA-2 và Google ra mắt BERT. Nhờ hứa hẹn về học sâu, tính đến tháng 6 năm 2023, có hơn 18.563 công ty khởi nghiệp liên quan đến trí tuệ nhân tạo ở Hoa Kỳ. Những công ty khởi nghiệp này và những công ty khởi nghiệp khác đã tạo ra hàng nghìn mô hình cơ sở mới và được tinh chỉnh. Tuy nhiên, trong một không gian mà cứ 4 USD vốn mạo hiểm thì 1 USD được đầu tư vào các công ty liên quan đến AI, sự gia tăng nhanh chóng của nhiều thực thể mới sẽ gây ra mối lo ngại nghiêm trọng.

• Ai thực sự tạo ra và sở hữu từng mô hình?

• Đầu ra có thực sự được tạo ra bởi mô hình được chỉ định không?

• Mô hình này có thực sự hiệu quả như quảng cáo?

• Nguồn dữ liệu cho từng mô hình là gì và ai sở hữu dữ liệu đó?

• Việc đào tạo, tinh chỉnh và/hoặc suy luận có vi phạm bất kỳ bản quyền hoặc quyền dữ liệu nào không?

Cả nhà đầu tư và người sử dụng các mô hình này phải chắc chắn 100% rằng họ có thể giải quyết được những vấn đề này. Hiện tại, có nhiều điểm chuẩn cho các thành phần khác nhau của đầu ra LLM, chẳng hạn như HumanEval để tạo mã, Chatbot Arena cho các tác vụ phụ trợ LLM và ARC Benchmark cho khả năng suy luận LLM. Tuy nhiên, bất chấp những nỗ lực nhằm đảm bảo tính minh bạch của mô hình, chẳng hạn như Bảng xếp hạng LLM mở của Ôm mặt, không có bằng chứng cụ thể nào về tính hợp lệ, nguồn gốc cuối cùng hoặc nguồn gốc của dữ liệu đào tạo/suy luận của mô hình. Điểm chuẩn không chỉ có thể được sử dụng mà còn không có cách nào để xác định liệu một mô hình cụ thể có thực sự đang chạy hay không (ngược lại với việc sử dụng API kết nối với một mô hình khác), cũng như không có bất kỳ đảm bảo nào rằng bản thân bảng xếp hạng là trung thực.

Đây là sự hợp nhất giữa blockchain công khai, trí tuệ nhân tạo và một lĩnh vực toán học tiên tiến được gọi là bằng chứng không có kiến ​​thức (zk). Bằng chứng zk là một ứng dụng của mật mã cho phép ai đó chứng minh ở mức độ chắc chắn về mặt toán học mong muốn rằng tuyên bố họ đưa ra về dữ liệu là chính xác mà không tiết lộ dữ liệu cơ bản cho bất kỳ ai. Các báo cáo có thể bao gồm các báo cáo đơn giản (chẳng hạn như bảng xếp hạng) nhưng có thể được mở rộng sang các phép tính toán học phức tạp. Ví dụ, một người không chỉ có thể chứng minh rằng mình biết mức độ giàu có tương đối của một mẫu mà không tiết lộ mức độ giàu có đó cho bên khác, mà người đó còn có thể chứng minh cách tính toán chính xác về giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm. Về cơ bản, bạn có thể chứng minh rằng bạn hiểu dữ liệu và/hoặc bạn đã đưa ra những khẳng định đúng bằng cách sử dụng dữ liệu đó mà không tiết lộ chi tiết về dữ liệu đó hoặc cách bạn thực hiện các phép tính. Ngoài AI, proof-of-zk đã được sử dụng để mở rộng quy mô Ethereum, cho phép các giao dịch diễn ra ngoài chuỗi trên chuỗi khối lớp 2. Gần đây, bằng chứng zk đã được áp dụng cho các mô hình học sâu để chứng minh:

• Sử dụng dữ liệu cụ thể Tạo một mô hình hoặc cung cấp đầu ra suy luận (đồng thời, những dữ liệu/nguồn nào không được sử dụng)

• Sử dụng một mô hình cụ thể để tạo ra các suy luận

• Đầu ra suy luận chưa bị giả mạo

Bằng chứng zk có thể được xuất bản lên một chuỗi khối công khai, vĩnh viễn và được xác minh thông qua hợp đồng thông minh. Kết quả là blockchain có thể chứng minh một cách công khai và không thể chối cãi các đặc tính quan trọng của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Hai dự án tiên tiến áp dụng ZK vào AI được gọi là "máy học không kiến ​​thức" (ZKML), cụ thể là EZKL và Modulus. EZKL sử dụng hệ thống bằng chứng Halo2 để tạo ra zk-snarks, đây là những bằng chứng không có kiến ​​thức mà sau đó có thể được xác minh công khai trên EVM của Ethereum. Giám đốc điều hành EZKL, Jason Morton, cho biết mặc dù kích thước mô hình mà EZKL hiện có thể chứng minh là tương đối nhỏ, khoảng 100M thông số, trong khi thông số của ChatGPT 4 là 175B, ông tin rằng họ đang xem xét "vấn đề kỹ thuật" hơn là "hạn chế kỹ thuật". EZKL tin rằng họ có thể khắc phục vấn đề chứng minh bằng cách chia song song chứng minh để thực thi, từ đó giảm các hạn chế về bộ nhớ và thời gian tính toán. Trên thực tế, Jason Morton tin rằng một ngày nào đó, "việc xác minh một mô hình sẽ đơn giản như việc ký một giao dịch trên blockchain".

Bằng chứng ZKML áp dụng cho trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết những điểm khó khăn quan trọng trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo, bao gồm các vấn đề bản quyền và bảo mật trí tuệ nhân tạo. Như vụ kiện gần đây của New York Times chống lại Open AI và Microsoft minh họa, luật bản quyền sẽ áp dụng cho quyền sở hữu dữ liệu và các dự án AI sẽ buộc phải cung cấp bằng chứng về nguồn gốc dữ liệu của họ. Công nghệ ZKML có thể được sử dụng để giải quyết nhanh chóng các tranh chấp về quyền sở hữu mô hình và dữ liệu tại tòa án. Trên thực tế, một trong những ứng dụng tốt nhất của ZKML là cho phép các thị trường dữ liệu/mô hình như Ocean Protocol và SingularityNet chứng minh tính xác thực và hợp lệ của danh sách của họ.

Các mô hình AI cuối cùng sẽ mở rộng sang các lĩnh vực mà độ chính xác và an toàn là rất quan trọng. Người ta ước tính đến năm 2027, sẽ có 5,8 tỷ thiết bị AI biên, có thể bao gồm máy móc hạng nặng, robot, máy bay không người lái tự động và xe cộ. Vì trí thông minh của máy được áp dụng cho những thứ có thể gây tổn thương và giết chết nên điều quan trọng là phải sử dụng dữ liệu chất lượng cao từ các nguồn đáng tin cậy để chứng minh rằng thiết bị đang chạy trên một mẫu máy đáng tin cậy. Mặc dù việc xây dựng các bằng chứng thời gian thực liên tục từ các thiết bị biên này và xuất bản chúng lên blockchain có thể là thách thức về mặt kinh tế và kỹ thuật, nhưng việc xác thực mô hình khi kích hoạt hoặc xuất bản lên blockchain theo định kỳ có thể khả thi hơn. Tuy nhiên, Zupass Foundation từ 0xPARC đã xây dựng các bằng chứng nguyên thủy bắt nguồn từ "bằng chứng mang dữ liệu" có thể thiết lập bằng chứng vềsự kiện xảy ra trên các thiết bị biên một cách rẻ tiền. Hiện tại, đây là vấn đề về việc tham dự sự kiện, nhưng có thể dự đoán rằng điều này sẽ sớm chuyển sang các lĩnh vực khác như danh tính và thậm chí cả chăm sóc sức khỏe.

Mô hình trí tuệ nhân tạo của bác sĩ phẫu thuật robot tốt đến mức nào?

Phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot. Nguồn: MIT Technology Review tính đến ngày 30 tháng 1 năm 2024.

Từ góc độ các doanh nghiệp có thể phải chịu trách nhiệm về lỗi thiết bị, có bằng chứng xác thực để chứng minh mô hình của họ không tốn kém Nguồn gốc của vụ tai nạn có vẻ lý tưởng. Tương tự như vậy, từ góc độ bảo hiểm, việc xác nhận và chứng minh việc sử dụng các mô hình đáng tin cậy được đào tạo trên dữ liệu thực tế có thể trở nên cần thiết về mặt kinh tế. Tương tự như vậy, trong thế giới của AI deepfake, việc tận dụng máy ảnh, điện thoại và máy tính được blockchain xác minh và chứng nhận để thực hiện nhiều hành động khác nhau có thể trở thành tiêu chuẩn. Tất nhiên, bằng chứng về tính xác thực và chính xác của các thiết bị này phải được đăng lên sổ cái nguồn mở công khai để ngăn chặn hành vi giả mạo và gian lận.

Mặc dù những bằng chứng này có nhiều hứa hẹn nhưng chúng hiện bị hạn chế bởi chi phí gas và chi phí tính toán. Với mức giá ETH hiện tại, việc gửi bằng chứng trên chuỗi có giá khoảng 300-500k Gas (khoảng 35-58 USD theo giá ETH hiện tại). Từ góc độ tính toán, Sreeram Kennan của Eigenlayer ước tính rằng "một tính toán chứng minh tốn 50 USD để chạy trên AWS sẽ tốn gấp khoảng 1.000.000 lần khi sử dụng công nghệ chứng minh ZK hiện tại". chỉ cách đây vài năm, nhưng vẫn còn một chặng đường dài trước khi các trường hợp sử dụng thực sự được mở ra. Giả sử ai đó tò mò về các ứng dụng của ZKML. Trong trường hợp này, họ có thể tham gia vào một cuộc thi ca hát phi tập trung được đánh giá bằng mô hình hợp đồng thông minh trên chuỗi đã được chứng minh và kết quả của họ được tải vĩnh viễn lên blockchain.

Xây dựng nhân loại thông qua nhận dạng dựa trên blockchain

Trí tuệ máy tiên tiến, rộng khắp Một hậu quả có thể xảy ra là rằng các đại lý tự trị sẽ trở thành những người sử dụng Internet nhiều nhất. Việc phát hành các tác nhân AI rất có thể sẽ dẫn đến việc toàn bộ mạng bị gián đoạn do thư rác có mục đích do bot tạo ra hoặc thậm chí các tác nhân dựa trên nhiệm vụ vô hại làm tắc nghẽn mạng (“loại bỏ thư rác”). Solana có 100 gigabyte lưu lượng dữ liệu mỗi giây khi các bot cạnh tranh để giành cơ hội kinh doanh chênh lệch giá trị giá khoảng 100.000 USD. Hãy tưởng tượng làn sóng lưu lượng truy cập web sẽ xảy ra khi các tác nhân AI có thể giữ hàng triệu trang web của công ty làm con tin và tống tiền hàng tỷ đô la. Điều này cho thấy Internet trong tương lai sẽ áp đặt các hạn chế đối với lưu lượng truy cập không phải của con người. Một trong những cách tốt nhất để hạn chế các cuộc tấn công như vậy là áp đặt thuế kinh tế đối với việc sử dụng quá mức các nguồn tài nguyên giá rẻ. Nhưng làm cách nào để xác định khuôn khổ tốt nhất cho việc tính phí thư rác và làm cách nào để xác định tính nhân văn?

May mắn thay, các chuỗi khối đã sử dụng các biện pháp phòng thủ tích hợp để ngăn chặn các cuộc tấn công Sybil kiểu bot AI. Sự kết hợp giữa việc đo lường người dùng không phải con người và tính phí người dùng không phải con người sẽ là một cách triển khai lý tưởng, trong khi công việc tính toán nặng hơn một chút (như Hashcash) sẽ hạn chế bot. Về mặt bằng chứng về tính nhân văn, blockchain từ lâu đã phải vật lộn với việc vượt qua tính ẩn danh để mở khóa các hoạt động như cho vay không được thế chấp và các hoạt động dựa trên danh tiếng khác.

Một cách để lấy đà chứng minh danh tính là sử dụng JSON Web Tokens (JWT). JWT là thông tin xác thực "0Auth", tương tự như "cookie", được tạo khi bạn đăng nhập vào các trang web như Google. Chúng cho phép bạn tiết lộ danh tính Google của mình khi bạn truy cập các trang web trên Internet khi bạn đã đăng nhập vào Google. Được tạo bởi L1 blockchain Sui, zkLogin cho phép người dùng liên kết các hành động và khóa riêng tư trong ví của họ với tài khoản Google hoặc Facebook để tạo JWT. Zero-to-Peer mở rộng khái niệm này hơn nữa, sử dụng JWT để cho phép người dùng trao đổi tiền pháp định lấy tiền điện tử trên chuỗi khối Base mà không cần xin phép. Điều này được thực hiện bằng cách xác nhận chuyển tiền mặt ngang hàng thông qua ứng dụng thanh toán Venmo, khi được xác nhận qua email JWT, sẽ mở khóa mã thông báo USDC được ký quỹ bởi hợp đồng thông minh. Kết quả của cả hai dự án là chúng có mối quan hệ chặt chẽ với danh tính ngoài chuỗi. Ví dụ: zkLogin kết nối địa chỉ ví với danh tính Google, trong khi zkP2P chỉ khả dụng cho người dùng KYC của Venmo. Mặc dù cả hai đều thiếu sự đảm bảo chắc chắn đủ mạnh để kích hoạt nhận dạng trên chuỗi, nhưng chúng tạo ra các khối xây dựng quan trọng mà người khác có thể sử dụng.

Trong khi nhiều dự án cố gắng xác nhận danh tính con người của người dùng blockchain, dự án táo bạo nhất là WorldCoin, do Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman thành lập. Mặc dù gây tranh cãi vì người dùng phải quét mống mắt của họ để sử dụng máy “Orb” đen tối, WorldCoin đang hướng tới một hệ thống nhận dạng bất biến, không thể dễ dàng bị làm giả hoặc choáng ngợp bởi trí thông minh của máy. Điều này là do WorldCoin tạo ra một mã định danh mật mã dựa trên “dấu vân tay” duy nhất của mỗi người, có thể được lấy mẫu để đảm bảo tính duy nhất và tính xác thực. Sau khi được xác minh, người dùng sẽ nhận được hộ chiếu kỹ thuật số được gọi là World ID trên chuỗi khối Optimism, cho phép người dùng chứng minh nhân tính của họ trên chuỗi khối. Điều tuyệt vời nhất là chữ ký duy nhất của một người không bao giờ bị tiết lộ và không thể truy tìm được vì nó đã được mã hóa. World ID chỉ đơn giản khẳng định rằng địa chỉ blockchain thuộc về con người. Các dự án như Checkmate đã liên kết World ID với hồ sơ mạng xã hội để đảm bảo tính duy nhất và tính xác thực của người dùng. Trong một mạng Internet tương lai được dẫn dắt bởi AI, những minh chứng rõ ràng về tính nhân văn trong mọi tương tác trực tuyến có thể trở nên phổ biến. Khi trí tuệ nhân tạo khắc phục được những hạn chế của CAPTCHA, các ứng dụng blockchain có thể chứng minh danh tính một cách rẻ tiền, nhanh chóng và cụ thể.

Đóng góp cho trí tuệ nhân tạo thông qua công nghệ chuỗi khối

Không còn nghi ngờ gì nữa, chúng tôi đang ở trong đó giai đoạn đầu của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, nếu quỹ đạo phát triển của trí tuệ máy phù hợp với những dự đoán táo bạo nhất, AI phải đối mặt với những thách thức để trở nên nổi bật trong khi vẫn chứa đựng những tác hại tiềm ẩn. Chúng tôi tin rằng tiền điện tử là mạng lưới lý tưởng để “đào tạo” đúng cách các nhà máy trí tuệ nhân tạo mang lại kết quả tốt nhưng có khả năng xảo quyệt. Bộ giải pháp AI của Blockchain có thể tăng sản lượng của những người tạo ra trí thông minh máy bằng cách cung cấp cho họ khả năng tính toán phi tập trung nhanh hơn, linh hoạt hơn và có khả năng rẻ hơn. Nó cũng khuyến khích các nhà xây dựng có thể tạo ra các mô hình tốt hơn đồng thời cung cấp động lực tài chính cho những người khác để xây dựng các doanh nghiệp hữu ích bằng cách sử dụng các mô hình AI này. Điều quan trọng không kém là chủ sở hữu mô hình có thể chứng minh tính hợp lệ của mô hình của họ đồng thời chứng minh rằng các nguồn dữ liệu được bảo vệ không được sử dụng. Đối với người dùng AI, các ứng dụng mật mã có thể hữu ích trong việc xác nhận rằng các mô hình họ đang chạy đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật.

Nguồn: VanEck Research, trang web dự án, tính đến ngày 15 tháng 1 năm 2024.

Các liên kết đến các trang web của bên thứ ba được cung cấp nhằm mục đích thuận tiện và việc đưa các liên kết đó vào không có nghĩa là chúng tôi xác nhận nội dung có trong hoặc có sẵn từ trang web được liên kết. Bất kỳ nội dung hoặc thông tin nào được truy cập từ các trang web được liên kết đều không được xác nhận, phê duyệt, điều tra, xác minh hoặc giám sát. Bằng cách nhấp vào liên kết đến một trang web không phải của VanEck, bạn thừa nhận rằng trang web của bên thứ ba mà bạn nhập phải tuân theo các điều khoản và điều kiện của trang web đó. VanEck không chịu trách nhiệm về nội dung, tính hợp pháp hoặc sự phù hợp của việc truy cập vào các trang web của bên thứ ba.

Tiết lộ: VanEck có một vị trí trong Together thông qua quan hệ đối tác chiến lược của chúng tôi với nhà quản lý vốn mạo hiểm giai đoạn đầu Cadenza, người đã vui lòng cung cấp Đã đóng góp đến phần "Khắc phục các nút thắt của máy tính phi tập trung".

Đặc biệt cảm ơn:

Jason· Morton, Giám đốc điều hành của ZKML

Ala Shabana, đồng sáng lập Bittensor

Arrash Yasavolian, người sáng lập mạng con Taoshi của Bittensor

Greg Osuri, Giám đốc điều hành và người sáng lập Akash

Giám đốc điều hành ZkP2P Liang Zeqiang

< em>Các thành viên chủ chốt của nhóm blockchain Sui – Sam Blackshear, Nihar Shah, Sina Nader, Alonso Gortari